除卻政府及資本市場(chǎng)的支持、充分的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與數(shù)據(jù)供給、勞動(dòng)力紅利逐漸消退等因素，我們發(fā)現(xiàn)，有另一大因素至關(guān)重要——在中國(guó)，人工智能有著明確的落地應(yīng)用場(chǎng)景，大量AI企業(yè)活躍于這些垂直場(chǎng)景中，充當(dāng)產(chǎn)業(yè)中傳統(tǒng)企業(yè)應(yīng)用AI的橋梁 ，我們稱之為“改造者”。“改造者”通過傳授其AI技術(shù)和垂直行業(yè)理解，極大地打破了傳統(tǒng)企業(yè)應(yīng)用AI的瓶頸。

 

本系列由 BCG亨德森智庫(kù)與創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李開復(fù)博士帶領(lǐng)的創(chuàng)新工場(chǎng)團(tuán)隊(duì)共同推出，圍繞 “AI融合產(chǎn)業(yè)：‘改造者’如何促進(jìn)AI普惠”的課題，我們致力于探究傳統(tǒng)企業(yè)在應(yīng)用AI過程中的關(guān)鍵要素與合作伙伴，以及傳統(tǒng)企業(yè)擁抱AI的范式與路徑，以期對(duì)行業(yè)企業(yè)應(yīng)用AI有所啟迪。

 

創(chuàng)新工場(chǎng)由李開復(fù)博士創(chuàng)辦于2009年9月，作為國(guó)內(nèi)頂尖的科技型創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)，創(chuàng)新工場(chǎng)深耕在人工智能&前沿科技、自動(dòng)化、B2B企業(yè)服務(wù)、醫(yī)療、消費(fèi)、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，并不斷探索與創(chuàng)新，致力于打造集創(chuàng)業(yè)平臺(tái)、資金支持、投后服務(wù)等的全方位生態(tài)投資服務(wù)平臺(tái)。

 

1 Expanding AI’s Impact With Organizational Learning. MIT Sloan Management Review and Boston Consulting Group.

 

2 對(duì)問題“我的組織已經(jīng)將AI應(yīng)用于其流程或產(chǎn)品中”勾選“是”的有效答卷者。

 

李開復(fù)博士是創(chuàng)新工場(chǎng)的董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官，專注于科技創(chuàng)新型的投資理念與最前沿的技術(shù)趨勢(shì)。

 

在此之前，李開復(fù)博士曾是谷歌全球副總裁兼大中華區(qū)總裁；擔(dān)任微軟全球副總裁期間開創(chuàng)了微軟亞洲研究院，并曾服務(wù)于蘋果、SGI等知名科技企業(yè)。

 

對(duì)談實(shí)錄

 

Q1

 

我們知道您接觸過非常多的人工智能企業(yè)，您認(rèn)為當(dāng)前人工智能的應(yīng)用和發(fā)展呈現(xiàn)出什么樣的趨勢(shì)？

 

A

 

當(dāng)然，在特定領(lǐng)域有特殊技術(shù)優(yōu)勢(shì)或重大突破的企業(yè)依然能夠變現(xiàn)其技術(shù)優(yōu)勢(shì)的價(jià)值，只不過它們能夠領(lǐng)先市場(chǎng)的時(shí)間窗口相比于過去也可能會(huì)更短，這些企業(yè)需要思考除了技術(shù)突破之外，如何能夠迅速地找到落地場(chǎng)景，進(jìn)而探索市場(chǎng)化的路徑。

 

與橫向通用技術(shù)相對(duì)的， 垂直的、行業(yè)特定的技術(shù)解決方案更能夠建立壁壘。在我看來，各個(gè)垂直行業(yè)都會(huì)出現(xiàn)垂直技術(shù)企業(yè)的爆發(fā)機(jī)會(huì)。中國(guó)企業(yè)不像美國(guó)企業(yè)，比如在企業(yè)管理軟件方面，由于美國(guó)企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化程度更高、數(shù)字化基礎(chǔ)更強(qiáng)，科技巨頭更容易整合服務(wù)，而中國(guó)企業(yè)，特別是傳統(tǒng)企業(yè)行業(yè)各有特點(diǎn)，需求各異，要非標(biāo)得多、碎片化得多，可直接嵌入AI解決方案的現(xiàn)成平臺(tái)并不多。中國(guó)傳統(tǒng)行業(yè)規(guī)模巨大，正處于科技驅(qū)動(dòng)的升級(jí)轉(zhuǎn)型關(guān)鍵時(shí)期，AI、自動(dòng)化等平臺(tái)技術(shù)將為其降本增效，創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。在這個(gè)過程中，垂直、特定的行業(yè)技術(shù)解決方案有望在企業(yè)服務(wù)賽道上 “彎道超車”，汽車、銀行等各行各業(yè)都可能涌現(xiàn)出全新的、垂直的、創(chuàng)新式的行業(yè)特定的AI解決方案。所以說， “＋AI”的未來，定制化服務(wù)的需求要遠(yuǎn)多于標(biāo)準(zhǔn)化。

 

Q2

 

我們理解人工智能技術(shù)企業(yè)需要更深入到垂直行業(yè)中去，那另一方面，傳統(tǒng)企業(yè)又應(yīng)當(dāng)如何應(yīng)用AI？

 

A

 

當(dāng)前大量中國(guó)傳統(tǒng)企業(yè)在爭(zhēng)先恐后地應(yīng)用AI，或者嘗試應(yīng)用AI，就像在電氣時(shí)代誰(shuí)沒有應(yīng)用電力就會(huì)被自然淘汰一樣。尤其是在保險(xiǎn)、零售、電商等行業(yè)，企業(yè)不及時(shí)擁抱AI可能就會(huì)被新的AI玩家顛覆，或者被應(yīng)用了AI的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手顛覆——每一次AlphaGo、AlphaFold的突破都會(huì)加劇企業(yè)的這種焦慮感。另外在經(jīng)濟(jì)下行期，企業(yè)也有提升生產(chǎn)管理效率和節(jié)降成本的需求，需要尋求像流程機(jī)器人之類的自動(dòng)化的解決方案。

 

在我看來，傳統(tǒng)企業(yè)需要滿足以下三方面的要素，才能夠有效地應(yīng)用AI：

 

■ 開明的決策者。技術(shù)的應(yīng)用會(huì)給傳統(tǒng)的企業(yè)運(yùn)作模式甚至業(yè)務(wù)模式帶來顛覆，需要開明、堅(jiān)定的決策者在整個(gè)企業(yè)組織中一以貫之地推動(dòng)變革，來應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的各類阻力和反對(duì)的聲音。

 

■ 切實(shí)可行的計(jì)劃。找到可落地的速贏點(diǎn)并付諸實(shí)踐，借此向員工展示AI應(yīng)用的巨大價(jià)值與潛力。比起一上來就全面鋪開，尋找單點(diǎn)進(jìn)行突破顯然更加容易，這一單點(diǎn)最好是非爭(zhēng)議性的、非業(yè)務(wù)核心的、風(fēng)險(xiǎn)較低的，從這一單點(diǎn)再慢慢地向整個(gè)業(yè)務(wù)流程延展，通過單點(diǎn)速贏逐漸增加員工對(duì)AI的理解和信任。

 

■ 數(shù)據(jù)。企業(yè)需要有高質(zhì)量的、與業(yè)務(wù)緊密相關(guān)的標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)以及反饋閉環(huán)，將企業(yè)不同部門或子業(yè)務(wù)緊密相連。我們見到過太多失敗的AI應(yīng)用項(xiàng)目都是敗在數(shù)據(jù)上，因?yàn)槠髽I(yè)缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

 

■要點(diǎn)回顧

 

1，當(dāng)前，大量行業(yè)通用性的人工智能技術(shù)均面臨迅速的大眾化，而垂直行業(yè)領(lǐng)域的專識(shí)變得更加重要，垂直領(lǐng)域的AI應(yīng)用成為大勢(shì)所趨。

 

2，傳統(tǒng)企業(yè)需要抓住時(shí)間窗口，憑借多年深耕行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)積累，在AI技術(shù)企業(yè)追趕行業(yè)知識(shí)的檔口自我顛覆、自我革命。

 

“在BCG看來，傳統(tǒng)企業(yè)擁抱AI有多種方式：自建AI能力，與科技企業(yè)形成合作或合資企業(yè)，以及在這個(gè)系列中我們將重點(diǎn)探討的——與AI技術(shù)企業(yè)合作形成垂直行業(yè)生態(tài)圈等等。”

 

上述文字作為系列研究的開篇，將幫助我們對(duì)中國(guó)人工智能發(fā)展的環(huán)境與趨勢(shì)有所認(rèn)識(shí)。在接下來的系列文章中，我們將進(jìn)一步拓展AI如何在不同的垂直行業(yè)中應(yīng)用，各類企業(yè)在生態(tài)圈中的角色和貢獻(xiàn)，以及對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)及AI技術(shù)企業(yè)的啟示。