专访李开复：资本不再看好豪赌模式 疫情中AI表现可打75分 | 观潮( 三 )
二、新浪科技：疫情为AI技术带来了哪些挑战？
李开复：AI技术在快速地传播 ， 快速主流化 。 越来越多程序员学会了怎么用AI ， 哪怕是最前沿的技术 ， 也能够在两年之内就普及化、产品化 。 而且不是说谷歌发明了一个技术 ， 谷歌两年就把它产品化了 ， 而是谷歌发明了技术、写了论文 ， 然后所有的公司 ， 亚马逊、腾讯、阿里都可以把它产品化 。
我不认为有什么技术的瓶颈 。 那些已经被发明的或者即将被发明的技术 ， 会非常快速地进入商业化的过程 。
因为现在工具已经越来越好用了 ， 无论是硬件还是软件的工具 ， 速度越来越快地在提升 ， 具有软件＋AI能力的工程师也越来越多了 。
AI普及化的瓶颈 ， 一定不在于工程师也不在于科学家了 。 瓶颈会在于传统企业如何能够被唤醒 ， 知道AI的重要性 ， 找到合适的人帮他找AI的切入点 ， 通过AI的赋能来获取巨大的商机和盈利 。 这个现在是瓶颈 。
互联网行业 ， 基本每个App每家公司都有AI的人员 ， 金融、保险、银行也越来越多在自己做(AI) ， 但是更传统的行业 ， 比如挖矿、制造、房地产、医疗等领域里面 ， 大老板们对AI的认知了解 ， 都还在一个比较初步的状态 ， 只有4%的传统企业拥抱了AI 。 那96%怎么快速找到合适的地方去用AI？
而且AI很容易用错 ， 比如一些酒店全部用机器人来服务 ， 这就是想太多了 ， 机器人送东西到房间可以 ， 但是AI做礼宾肯定是不行的 。 还有可能还不知道AI用在什么地方 。 AI不是他们所想的 ， 要做成像人一样的东西 ， 纯粹的大数据、AI价值也很多 ， 很多人不太了解 。
有些初步了解了 ， 开始去做 ， 但可能没有合适的团队 ， 要去外部找产品 ， 而大部分行业还没有AI的产品 。 然后他们去找咨询顾问公司 ， 这可能是一个道路 ， 但是这些咨询顾问公司他们只看是否有钱赚 ， 未必能帮你找最好的(AI)应用 。
还有很多公司 ， 就算有意愿来做 ， 但是没有数据 ， 或者数据很不干净 。 清理数据要花巨大的钱 ， 有时候做好AI的实施 ， 所花的钱大部分在数据的清理 ， 但是清理完数据之后 ， 又发现AI用处不大 ， 很可惜和浪费 。
综合这些理由 ， 我觉得AI的实施、普及的瓶颈肯定是怎么进入传统行业 。
三、新浪科技：对AI在未来几年的发展有何新的预测？
李开复：在经济有挑战的情形之下 ， 很多公司都会想着节源 。 在一个公司发展得很好的时候 ， 用AI来取代一些重复性的简单工作 ， 可能听起来是一个可有可无的东西 ， 刚开始可能也省不了太多钱 ， 还会有争议 ， 所以很多老板都会延后一下 。 此次疫情加速AI落地 ， 会让一些企业看到AI越来越实用 ， 更接地气 。
我预测这一次的疫情 ， 会让企业数字化改造的过程 ， 由原来可能要花费的四五年时间 ， 缩短到可能一两年就可以达到 ， 所以AI的应用会被加速 。
四、新浪科技：受疫情影响 ， 今年的投资市场会有哪些新的机会？
李开复：宏观来说 ， 就是高科技公司重要性进一步凸显 。 现在很多公司都面临大的挑战 ， 比如酒店旅游、餐饮等线下行业 ， 但是二级市场的高科技公司都是非常稳健的 ， 甚至在创新高 。
真正优质的高科技公司比较能抗经济周期 ， 具有相当大的优势 。 未来如何培养更多具有竞争力的高科技企业 ， 也是我们的关注焦点 。
因为刚才讲的种种理由 ， 让高科技更快地被使用 ， 而且在各个场景、传统行业都需要高科技 。 过去 ， 教育、医疗行业不见得会考虑远程医疗、教育 ， 现在开始用了 ， 高科技(行业)肯定是加速(发展)了 。
对AI来说是一个更大的利好 。 AI能产生最大经济价值的应用 ， 应该就在节省成本、提高效率这两件事情上面 。 所以在现在的经济状况里 ， 更多的公司会需要用这些技术 。 当然技术是利好 ， 线上是利好 ， AI是利好 。
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