过去几年，随着行业的发展，AI技术门槛降低，我们从AI+时代进入+AI时代。从整个产业发展的角度来说，未来10年，我们看到的最大机会是传统行业的效率提升，+AI赋能，这对重构、提升中国经济将扮演一个重要角色。
　　当年互联网飞速发展引发产业变革时，关于“互联网+”和“+互联网”的探讨层出不穷。大家一定听过一个辩论：互联网到底未来是怎么样？是互联网+传统企业、还是以传统企业+互联网？
　　从2012年到今天，最终互联网+和+互联网两者是融合的。而如今人工智能技术也到了和产业深度融合的时候，究竟是“AI+”，即用AI加上传统行业？还是“+AI”，即用传统行业加上AI？虽然最终二者也会融合，但这个过程会一样吗？
　　过去几年，AI的发展有一个巨大转型，从技术驱动变成商业驱动，产业化和商业化速度越来越快。比如Transformer技术，从论文刊出到遍地开花的应用产生，仅花了2年，就走完了卷积神经网络（CNN）当年走了30年的路径。
　　实现加速的原因有四个：一是软件工具的进步，深度学习框架迅速成熟;二是硬件加速，变得更容易使用;三是云计算等技术让AI算法的实施与部署成本大幅降低;四是AI人才大量出现。这几个因素，把我们从AI+的时代推到了+AI的时代。
　　区别AI+和+AI AI+和+AI区别是什么？
　　在AI+时代，AI公司是以技术为主，以天才科学家为核心创业。这类公司非常少，毕竟懂得AI的科学家有限，他们被资本追捧，成为第一批AI公司。四五年前，随着懂AI的人才越来越多，工具也越来越普及，所以，更多传统公司开始思考该怎么融入AI。因此，我们逐渐进入+AI时代，即传统公司主导的AI应用。
　　当然，再过五年，我相信AI会进入下一阶段——无处不在。AI应用会变得越来越简单，传统公司也能够用更简单、更接地气模式把AI引入公司，就像今天IT状态是一样的。我们可以看到几个更具体的例子：AI+公司早期以语音、视觉、芯片方面为主。而+AI公司则聚焦在零售、金融、制造、交通、能源等领域，比如说文远知行和广州白云出租车公司的合作。
　　据普华永道（PWC）预测，人工智能在2030年将给世界带来100万亿人民币的经济价值，这些价值将主要由传统企业+AI的模式创造。为什么传统企业+AI可以创造这么大的价值？有几个重要的理由：
　　第一，传统行业体量大，新增价值更显规模化效应。例如一家银行或一家造车公司，如果AI可以帮助它提升3%、5%的效率，产生的价值就已经很巨大了。
　　第二，传统公司积淀深、门槛高。AI从业者可能认为技术门槛是最高的，但其实正如前面所说，AI的门槛已经在逐渐降低。现在，一家银行想融入AI变得相对容易，但AI公司想做一家银行是非常困难的。
　　第三，传统行业能带动技术升级的生态链裂变。传统行业已经形成规模化的上下游生态，技术变革将牵动整个生态链价值提升，带来裂变效应。
　　第四，传统公司转型需求各异，定制化程度高。AI虽然强大，但普及性有限，目前并没有AI能成为一个平台直接拿来使用。每一家企业都需要根据自身需求进行相当高程度的定制化，比如，有些独特的数据需要收集、清理，有的公司可能要增加更多传感器。
　　所以，互联网和AI有很大的差别，互联网能够形成巨大平台，而AI更多是一项伟大技术，它将赋能给已有平台。AI自身到底会不会产生一个平台？我不是那么乐观。因此，AI+会继续有价值，但+AI却是体量更大、对社会经济贡献更大的方向。
　　传统企业考虑+AI的建议
　　现阶段什么样的传统企业需要考虑+AI？我有三个建议：
　　公司是成长型的，现在需要扩张或者降低成本，有自身发展的商业需求。
　　公司要有足够结构化和海量的数据，而且必须和商业指标相关，与AI结合能创造商业价值。
　　公司拥有富有远见且勇于求变的CEO，有积极拥抱变化的文化，相信AI赋能和技术转型。
　　具体而言，传统行业引入AI，可以从四个方面产生价值：①+AI单一环节降本提效，用AI省钱;②+AI单一环节优化赋能，用AI简单替代某个环节;③+AI流程智能化赋能，用AI改造公司比较重要的流程;④+AI重构整个行业规则。
　　我们今天看到的案例更多是属于前三个方面，这也是比较经典的传统企业+AI模式。
　　+AI单一环节降本提效创新工场的子公司创新奇智做了很多产品：
　　服装产线质检。用机器视觉检测服装的尺寸或破损问题，检测精度高达99.99%，比之前有7倍的效率提升。
　　零售陈列质量监控。用AI查看商品在货架上的陈列情况是否合规，帮助品牌主做AI智慧赋能，可以做到秒回结果，识别准确率高达98%以上。
　　电机零件组装质检。用AI检测生产过程，看零件里面有没有瑕疵，比如发动机的正时点位是否对齐，1秒就可以出结果，检测精度高达99.99%。
　　铁水补料智能监控。使用智能方法实时监测铁水生产过程是否存在空烧现象，提醒工人补料，大规模节约耗电量。
　　+AI单一环节优化赋能
　　举一个金融行业的例子。创新工场人工智能工程院做了这样一个实验：帮助一家非常大的贷款公司，用AI改善贷款审查，将违约率降低了14%，节省了数千万美元。
　　+AI流程智能化赋能
　　比如零售业的智慧运营。用AI帮助商店预测商品销量，降低缺货率，让库存变得更智能化，同时对接物流、仓储、制造等环节，从而轻松知道每一个产品应该生产多少，存放多少，送到什么地方存，什么时候卖完，什么时候需要补货，甚至放在商场什么位置可以优化销售等等。
　　+AI重构整个行业规则
　　医疗领域是典型的例子。我们投资了一家AI制药公司，利用生成化學和对抗神经网络技术，寻找最合适的小分子，优化药物发现和生产顺序，提升通过临床实验的概率，大幅加速新药小分子研发，让药物发现阶段的研发速度提升5倍，而该阶段的研发费用能降低3?5倍。
　　创新工场在人工智能方面总共投资了40多家创业公司，最近也发现越来越多AI公司必须要落地，以便能够对接传统公司，与传统公司合作才能创造最大价值。
　　今天中国面临非常重要一个时刻，传统行业面临很多挑战，特别需要降本增效。作为世界的制造大国，我们现在面临着人力成本越来越高、生产力和效率不足、人口与全要素生产率下降的问题，使得中小企业生存不易。
　　我们虽然有发达的前端，消费者界面的效率得以大幅提高，但后端依然落后，效率欠缺，与发达的前端极不匹配。还有很多线下商业业态落后，中国目前仍然有700万家传统夫妻店。很多传统行业亟待提升效率，比如教育、医疗，而人工智能可以做到。
　　所以从整个产业发展的角度来说，过去10年巨大的价值创造，主要来源于前端创新。而未来10年，我们看到的最大机会是传统行业的效率提升，+AI赋能。这也是我们投资最看好的方向。
　　此外，还有两个因素让我们看好+AI。第一，新冠肺炎疫情虽然对世界是个灾难，但它实际改变了我们的使用习惯，让更多的业务从线下转移到线上、更加数据化，加速了AI的落地。
　　第二，新基建。传统企业拥抱AI，需要在计算、通讯、数据方面都有非常好的基础。如果想实现+AI，数据中心、5G、IOT、大数据都是非常重要的基础设施。
　　所以，我相信，+AI在新基建之下，能够实现数据化、IT化、云端化的一步到位，对重构、提升中国经济将扮演一个重要的角色。

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