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李开复|李开复：单凭AI科学家颠覆行业的机会几乎不存在，这个领域除外( 二 )


李开复|李开复：单凭AI科学家颠覆行业的机会几乎不存在，这个领域除外
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而在未来 ， 还会有很多新技术被发明 ， 但是它们可能很难超越深度学习对产业和社会造成的影响力 。
在AI的发明期 ， 一个技术会有三五年的优势 ， 比如最早的CNN从发明到商业化耗时30年 。
但在AI的应用期 ， 新技术出来两年后就遍地开花了 ， 比如Transformer从发明到大规模商用仅用了2年 。
李开复|李开复：单凭AI科学家颠覆行业的机会几乎不存在，这个领域除外
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发明期带来了红利 ， 创造了很多成功创业家 ， 比如旷视的印奇、地平线的余凯等等 。
但在现在的应用期 ， 我们很难期待只凭一个新技术 ， 就能创造一个旷视商汤 ， 更要看重具体的商业价值 。
在应用期 ， AI最大的机会是帮助传统行业提升 ， 比如一家几千亿收入的传统公司 ， 用上了AI ， 如果能提升1%的收入 ， 那就是巨大的价值 。
早期AI专家有很大稀缺性 ， 但现在不同 。 今天AI的壁垒在下降 ， 但产业的壁垒还是很高的 ， 更需要学AI的人去了解商业 ， 了解怎么赚钱 。
早期 ， 商汤旷视借一个人脸识别技术 ， 就颠覆了很多安防公司 。
但目前在很多不同的行业里 ， 这些行业中的管理者和工程师学会运用AI的难度 ， 要远远低于懂AI的人学会他们的行业然后颠覆他们的几率 。
李开复|李开复：单凭AI科学家颠覆行业的机会几乎不存在，这个领域除外
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李开复认为 ， 可能在制药领域还有这样颠覆性的机会 ， 但在大部分行业 ， 不会有如此稀缺性的机会 ， 让少数几个AI专家单凭技术就能颠覆行业 。
落地时代 ， 如何选择商业模式
李开复认为 ， AI赋能传统行业的过程 ， 是从单一环节逐渐到整个流程 ， 在逐渐重构整个行业规则的 。
李开复|李开复：单凭AI科学家颠覆行业的机会几乎不存在，这个领域除外
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【李开复|李开复：单凭AI科学家颠覆行业的机会几乎不存在，这个领域除外】比如 ， 加工制造业中 ， 用计算机视觉完成服装自动质检；零售行业中 ， 借助计算机视觉技术 ， 手机扫一扫就能快速完成门店陈列检查；在生产线上 ， 完成电机零件组装；在教育场景下 ， AI辅助老师出题、改卷子 ， 让老师有更多的时间精力教孩子学习方法和做人的道理 。
这些 ， 都是在单一环节降本提效、优化赋能 。
单一环节的AI引用多了之后 ， 就会在流程上取得更多更多的机会 。
比如借助RPA（机器人流程自动化）的方式 ， 在电脑上工作的白领 ， 有许多流程化、固定化的操作和内容 ， 不需要动用太多智力的点选、保存、输入、扫描等工作流程都可以自动化 ， 交给RPA进行 。
最后 ， 还可能重构整个行业的规则 。
比如在医疗行业 ， AI可以研发新药小分子 ， 帮人们找到能够治疗某种疾病的药品化学分子结构；也可以靠大数据来优化供应链 ， 解决农村缺医少药的问题 。
学者和创业者 ， 思维模式不同
李开复讲到 ， 学校教育是为了让学生成为一个学术界的科学家 ， “让你成为你的老师” 。
但进入创业界 ， 则需要一个完全不同的思维 。
李开复认为 ， 在AI赋能的时代 ， 本质上做的是To B的生意 ， 科学家型创始人也需要理解商业 。
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除了科研之外 ， 科学家型创始人还需要做行业探索、市场开拓、把技术产品化和市场化的过程 。
而现在 ， AI技术相对成熟 ， 成熟的软件框架、硬件、人才培养机制 ， 让AI产品化的门槛非常低 。
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