创新工场汪华：还看不懂AI？别人已经赚了成百上千亿！ | 工场洞见
不知道你有没有注意到，我们每次打开手机淘宝的banner都不一样。
事实上，这些Banner都出自一个名叫“鲁班”的人工智能系统之手。在刚刚过去的2017年“双11”期间，鲁班一共为天猫设计了4.1亿张商品海报。
今年天猫双11促销是一场大规模的人机协同作战。在24小时之内，机器和人在商品选品、客服、设计、物流、技术等领域大规模全面合作，帮助天猫取得了1682亿的销售额。
尽管AI已经在商业中大规模应用，但作为一项底层技术，并不容易被普通大众感知和理解。因此，很多人看不到，也看不懂。
疑问随之而来：AI到底离我们的生活有多近？我们什么时候可以看到AI的落地？到底能不能商业化？能不能挣钱？会不会又是一次泡沫？
昨天，创新工场管理合伙人汪华，在GMIC+全球人工智能杭州峰会上演讲时称，当大家在问AI是不是已经商业化的时候，其实已经有公司在AI里面挣了成百上千亿的钱，并且已经很多年了。
“AI就是下次工业革命，是一场堪比蒸汽机、电气化的工业革命。”
同时，创新工场启动了40亿AI产业基金的募集, 将来在AI领域的投资，都将以这支基金为依托。
以下是汪华的演讲，经创新工场编辑整理。
谢谢大家，很荣幸能在GMIC人工智能峰会上发表演讲。
创新工场从2012年底开始投资人工智能，是国内最早的规模化投资人工智能的投资机构。
最近一两年，人工智能浪潮很热。从第一次围棋人机大战开始，那时候大家对人工智能的描述非常科幻，说AI什么时候开始像人一样思考。
我们现在知道，这样的AI，所谓的强人工智能，在当前的技术下是做不到的，现在能够实现的是完成特定任务、特定职能的弱人工智能。
最近大家开始思考一些更实际的问题，AI到底离我们的生活有多近？我们什么时候可以看到AI的落地？AI到底能不能商业化？能不能挣钱？因为创新工场在这个事情上做了四五年，有一些心得想跟大家分享。
黑科技是AI最原始的推动力
我们最早开始关注AI，是在2012年。当时AI有两个推动力，一个是黑科技推动，一个是需求推动。
黑科技是AI最原始的推动力。
如果我们把计算机和人做一个对比，会发现一个很有趣的地方：很多对人很复杂的问题，对计算机来说非常容易，比如复杂的加减乘除和成千上万的数据检索；但很多对人来说容易的事情，对计算机却很难，比如识别一张照片、下棋、语音理解等。
互联网数据、GPU计算能力、深度学习和增强学习的进展解决了这个问题，让计算机能看懂和听懂图像、视频和声音。之前很多没办法被明确总结经验和规律的事情，比如下围棋，判断一个人是高兴还是生气，也开始获得突破。
这意味着什么呢？意味着AI的发展，就像当年蒸汽机或电器化机器的发明，能把人从简单的重复性体力劳动里面解放出来，可以极大的拓展人在智力上面的优势和能力。
所以，从某种意义上说，AI就是下次工业革命，是一场堪比蒸汽机、电气化的工业革命。
AI时代，竞争是无边界的
人工智能从上世纪60年代就开始谈论，为什么说这次真正意义上有了突破，关键性的标志是什么？
第一，要看有没有达到和超过人的水准。计算机下棋、识别图片这些工作，并不用做到100%准确，它能够在大规模应用中做得不比人差就行了。
第二，人工智能在某个领域的应用能不能泛化。如果只能用来下围棋或识别图片，那这样的突破就只是一个玩具。而如果可以泛化和通用，从视觉拓展到语音理解，拓展到BI商业智能、自动化，就会真正产生价值。比如最近阿里用AI来做美工，在双11期间自动生成了上亿张海报，这就是泛化出来的成果。
然而，科技本身的突破，并不必然会转化成现实的生产力，这一点已在历史上多次证明。所以AI还有另外一条腿——需求。
创新工场在2009年成立，是最早的投资移动互联网的机构。但是到了2013年，我在思考一个问题，过去10年的互联网和移动互联网做到了什么？下一步又是什么？
从最早的信息，到电商，到O2O，到我们现在讨论的OMO，把万事万物随时随地，所有的数据、场景、行为、交易源源不断地搬到网上后，交易行为的数量会以几何数字上升。
比如，一旦购物行为搬到线上后，一个人买东西的数量就提升了10倍，从每周买几次到每天有包裹寄到家。过去十几年间，中国快递包裹的总量，提高了不是几十倍，而是几百上千倍。而移动支付，把付钱这个行为搬到线上之后，交易总量在过去短短几年内，同样提高了几百上千倍。
当所有东西搬到线上的时候，就不可能像以前一样，用人一个一个去解决问题。你必须要使用算法，使用机器人，把成千上万倍增加的交易用自动化的方式处理掉。
但仅仅有自动化是不够的，因为自动化解决了量的问题，但到底做得好还是不好，没办法解决。下一步要做的是优化和智能化。在AI时代，竞争是无边界的。阿里把电商搬到线上以后，原本一个商户小店只在一个街区，现在是全球范围跟所有商家竞争。要想在这种竞争中获得优势，就要利用AI做好优化和智能化。
图：汪华会后接受采访
创新工场会投资什么样的AI公司？
AI是互联网和移动互联网下一步的必然阶段和升级版本。从这个角度来讲，AI离我们不远。
创新工场把AI的发展分为四个阶段：
第一个阶段是互联网智能化，是虚拟世界的、数据世界的自动化。
第二个阶段是商业智能化，把很多商业公司多年留存的数据激活并产生商业价值。
第三个阶段是实体世界智能化，从线上延伸到线下实体世界，把很多过去非数字化的行为数字化上传。
第四个阶段是全自动智能化，无人驾驶、机器人等进入商业应用。
具体到第一阶段来说，我们每一次用百度搜索的时候，每一次在淘宝购物的时候，每一次在使用智能手机的时候，背后都有AI在支撑。过去十几年，互联网、移动互联网发展给AI打下了基础，把万事万物连在一起，准备了数据燃料。
第一波的AI实际上就发生在这些已经被充分数字化的领域。比如互联网公司谷歌、百度、阿里。谷歌在它的广告系统、搜索系统上都用上了人工智能。通过机器学习的方式，一年能产生几十亿人民币的收入。
所以，大家在问AI是不是已经商业化了，其实已经有公司在AI里面挣了成百上千亿的钱，已经有很多年了。
AI的第二波浪潮是商业智能化，AI进入传统的银行、保险、证券行业，因为这些行业也都有相对结构化的数据。
在这个阶段，创新工场会看重非常综合的团队，要有一个懂行业的CEO，一个非常理解大数据的AI工程师和非常好的数据来源。
创新工场投资的公司里，有很多已经做出实际产品并开始赚钱，遍布金融、教育、招聘等多个领域。
比如，第四范式给银行业做人工智能解决方案，已经得到了招商银行这样的股份制银行，以及工商银行这样的国有四大行的支持。这是很罕见的事情，一家创业公司能够进入国有四大银行的体系，而不是类似于IBM这样的巨头。我相信第四范式可能成为下一阶段IBM这样的公司。
用钱宝用算法取代了真人的风控、审核、放贷等动作；追一科技已经在京东、滴滴、银行这样的公司里面用人工智能客服来跟客户对话，代替了成千上万的真人客服。
第三波浪潮要实现实体世界智能化。计算机在视觉、语音、感知上的突破，是这一波浪潮的根基。计算机能看懂周围真实的世界，意味着线下的很多场景，比如新零售、安防，都可以被AI赋能。
在这个阶段，最核心的是AI技术产品化、工程化的能力。我们投的旷视科技，最近完成了这个领域最大的一笔融资，它最开始是做人脸识别，后来扩展到计算机视觉领域。
计算机视觉是目前被看好的一个领域，因为以前的计算机只能处理线上结构化的数据。但当计算机能看、能听、能理解我们周围发生的事情，能听懂人说的话时，计算机对世界能做的事情是无与伦比的。无论是在制造业、无人驾驶，还是人工智能的家庭，比如人工智能保姆，都能发挥很大的作用。
第四波浪潮是全面智能化，包括机器人、自动驾驶，也包括科幻小说中帮人类做各种各样服务的智慧体。
这一波会比较慢，可能要5-10年时间，因为硬件的进步速度远远低于软件和算法。而且在开放世界和真人场合的对话，有太多不可控的因素。在这一阶段，自动驾驶会是第一波促进技术发展和行业应用的催化剂，然后是机器人。
创新工场在这个方面也有非常充分的布局，主要投资未来5-10年的黑科技，核心是无人驾驶、芯片传感器和机器人等核心技术。
创新工场启动40亿AI产业基金募集
总结下来，AI可以赋能中国经济，提升效率。中国互联网的成长可以分为几个阶段：第一个是纯线上时代，是四大门户的时代，互联网行业相对窄小，占中国GDP的百分点只有个位数。接下来，互联网变得越来越成熟，逐渐扩展到电子商务，出现了“鼠标加水泥”，互联网行业对实体经济的渗透率慢慢达到10%左右。再往后是O2O，从线上到线下，互联网商品和服务交易延伸到更多的场景，导致互联网对实体经济渗透率超过20%。
但这依然不是终点，整个经济还有超过70%的部分没有被充分的覆盖。这些要依靠的是什么？其实就是要依靠AI，依靠自动化，依靠AI把真实世界数据化的能力，所以在下一个时代，也就是OMO的时代，互联网对实体行业的渗透率将提升至100%。
过去十几年，中国互联网在前端已经非常先进了。比如：中国的移动支付领先了美国五六年，中国的移动互联网包括最后一公里配送，比美国领先五六年。但是后端依然不够先进，比如供应链、生产、物流，仍然比欧美落后很多年。未来，无论供给侧改革还是中国经济提高质量和效率，本质上都要靠AI来赋能。
而中国做AI也有很大的优势。首先，中国的AI研究起步非常早，一开始就有很多华人，后来成为 AI领域里的顶尖专家。其次，中国是全球手机和互联网市场中用户人数最多的国家，有最多的数据和最大的市场。第三，中国政府的大力支持和开放，包括中国政府强大的执行能力，最有可能让中国产生反超优势。所以，无论从政府、市场或者智力资源角度，中国都有可能在AI领域成为世界最领先的国家。
最后，这张图是我们创新工场AI投资布局的蓝图, 创新工场同时启动了40亿AI产业基金的募集, 将来在AI领域的投资，都会以这支基金为依托。
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