李开复预测：未来20年AI将长远影响五大产业

 

当能源产出方式开始切换的那天来到，谁是最有优势的国家？

 

过去，谁有石油、谁有矿山、谁有天然气，谁就占优势，完全仰赖着老天赐予一个国家的天然资源。但是今天当太阳能或风能 + 锂电池的发展成熟，阳光和风相对不具有上一代能源供给的稀缺性，关键是谁有制造能力，谁的工业产能最强，谁就领跑全球。

 

新材料技术的突破将会进一步推进能源变革的进程，合成生物和很多其他的技术能让生产成本大大下降。农业将从耕种收成产能主导，摇身一变转化为供应制造产能主导。制造能力强的国家，同样也将领跑农业。

 

未来，垂直农场将是人类的重要粮仓。蔬菜水果将在一个个工厂里的垂直农架上进行无土种植。眼下开始兴起的植物肉、干细胞等技术，能在不伤害动物生命的情况下把未来的食物制造出来。

 

可预见的未来，生产一个新物品所需的材料越来越便宜，越来越绿色，所需的能源也越来越便宜，未来物品制造完全靠自动化机器人完成，人类将进入一个消灭贫困、消灭饥饿的丰饶时代。丰饶时代的到来需要世界工厂级别的制造实力，中国要在丰饶时代引领全球，就要看自动化、智能化升级的程度和速度跑得多快，而 AI、大数据等平台级技术，将是底层的新基建。 预测 3 智慧城市和万物联网到位全自动驾驶全面普及 第三个预测是智慧城市和万物互联网到位，全自动驾驶将完全普及。

 

我把全自动驾驶时代分为两个阶段：

 

第一个阶段是先在简单的特定场景落地，打通商业化路径。比如从仓库工厂的自动叉车做起，再做固定路线的摆渡车、小巴，再到出租车。四个场景陆续落地后，就已经进入 L4 级别自动驾驶。

 

第二个阶段是全自动驾驶的 L5 级别自动驾驶。自动驾驶取代人类，安全通畅地行驶于所有交通场景：不管是刮风下雨、还是极端气候、或是月黑风高；无论是在狭窄的胡同，还在酷热的沙漠，全自动驾驶都能安全前进。

 

这一天到来可能是二十年以后，如何加速实现？打造智能交通和智慧城市是关键。

 

最近，江苏一些高速公路新项目采用让人耳目一新的新技术：天气不好或者天黑时，地上有自动灯和传感器帮助车充电，这些都是让智慧交通智慧城市加速到来的方法。

 

当前，欧美和中国对自动驾驶的拥抱态度大相径庭。欧美是在路不变、城市不变的前提下，思考自动驾驶怎么上路。中国是特别拥抱新技术革命且有强大执行力的国家，愿意去探讨为什么一定要路不变城市不变？为什么不能让高速公路跟车“讲话”？为什么不能在某一个新建城市中心，把车和行人从地上到地下分层，这样车不会撞到人，可以更大程度加速落地 L5 级别的自动驾驶。

 

无人驾驶的时代一旦到来，与之配套的是划时代的操作系统。过去几代操作系统怎么诞生的？随着 PC 的电脑软件应用，Windows 操作系统出现了；2015 年后随着智能手机快速在全球普及，iOS、安卓操作系统出现了。操作系统一旦普及起来都是全球性的，那下一次是什么会催生什么下一个巨大的操作系统呢？我认为很可能是全自动驾驶。因为它的实现，需要把 AI、多种感知技术、软硬件通信、操作决策融合在一个非常强大的计算环境，不仅有当地的运算，也有远程的运算、云计算结合。

 

这个操作系统的实现难度非常大，但一旦做成，车子就有了眼睛、手和脚，像人一样能看能听，能走能动。

 

自动驾驶达到这个程度后，两件事情会接着发生：第一是海量数据让 AI 越算越好；第二是自动汽车产量变大，会把所需的元配件成本降低。比如激光雷达的价钱在二十年里大大降低，最终造一辆智能车的成本也会降下来，造一个机器人的价钱也会下来，成本降低后有利于自动驾驶的全面普及。不久的未来，你可以顺理成章、价格合理地用上自动驾驶 + 机器人操作系统。

 

安卓平台创始人 Andy Rubin 在六七年前做了个公司叫 Playground，致力做一个基于自动驾驶和机器人的操作系统。但他做的时间太超前 —— 当时元配件的价格还很高昂，自动驾驶等 AI 技术还远未落地，发展遇到很多困境。世异时移，现在也许是解决这些问题的好时候，比如 Windows 早于苹果、谷歌好几年就研发出了移动操作系统，但之后的 iOS 和安卓基于消费者端智能手机的广大普及，才真正开启了移动互联网浪潮，新的应用和系统，有时候要“生逢其时”。 预测 4 中国商业智能创新倍出 AI 驱动商业运作新秩序 第四个预测是中国商业智能的创新突破，AI 驱动商业运作新秩序。刚刚我们探讨了感知技术和自动化技术，这些可以达到人们视觉、手脚、移动的功能，接下来是探索人脑的理解能力。未来的商业智能是要征服对人类语言的理解，不仅是语言识别，而是对文字内容的理解。

 

数据智能有四个层级：最底层的“数据”是零乱、无结构的数据，往上一层的“信息”在此基础上“读懂”了数据内容。现在大部分深度学习都用在“数据和信息”两个层级上。

 

第三层的“知识”目前用上了图谱、关系链，但大部分还没有用到 AI。最高层次是“洞见”，基于事件和洞察的智能分析和辅助决策能对用户进行推荐，但远远不完美。

 

我们认为未来商业智能会在顶端的“知识”和“洞见”两层。创新工场也在做一些试验：尝试做一个大语言模型，在这个模型之上再做迁移学习，在一些垂直领域快速落地，创造有商业应用场景的产品。比如在机器翻译领域，如果“知道”翻译的文件是关于金融，那么会比一个通用的普通翻译翻得精准得多。

 

“千人千面”是 AI 强项，今天抖音就能“千人千面”，可以根据过去看的视频，不断地针对个人便好推荐视频。淘宝也能不断推荐符合用户喜好的商品。但 AI“千人千面”推出的为何只能是已有视频，而不是新视频？如果生成新的视频很难，其实可以尝试先做“千人千面”的文本。比如一个甜美日系女孩，AI 在了解她的情感、需求、使用场景后，AI 就像美妆营销顾问，可以做出最适合她的腮红或唇釉购买建议。

 

另外一个场景是“金融事件理解”。今天金融很数字化，可以做风控、反洗钱，但是有没有可能提升到一个层次？比如预测全球疫情两个月之后就能缓解，该投资什么？如果巴拿马运河再堵塞三个礼拜，该卖掉什么股票？这都是金融领域的大老板会问的。这些经过搜索引擎的提升，加上 AI 和大数据提炼的“知识”和“洞见”，有可能在未开催生出新的商业秩序。所以大数据和 AI 变革远未停止，我们希望把它们格式化、知识化，进而做出“洞见”。 预测 5AI + 医疗创新降低疾病致死率延长人们的生命 第五个预测是 AI + 医疗将降低疾病致死率，延长人们的生命。当前，全球生命科学正经历巨大变革，医疗数据在快速地被数字化，除了穿戴设备的普及，医疗的部分流程如 AI 看片，基因排序等新技术都将带来标准化、结构化的海量新数据。数据是 AI 发展的必要燃料，肯定会给 AI 在医疗领域的创新应用带来更好更多的机会。

 

举个例子，今天我们去看医生可能每次只能和医生谈话五分钟，但这五分钟背后蕴含着巨大的数据，如果医生在 AI 的帮助下，能细心到收集到像图右这张哈佛医学院数据显示的每一个细节，就可以做出“千人千面”的诊断和治疗方案，进而优化流程降本提效。

 

除了用 AI 和大数据作出“千人千面”的治疗方法，手术机器人的普及应用，用 AI 发明新药等都是巨大的机会。创新工场投资的 Insilico Medicine 英矽智能，是用 AI 辅助新药研发领域的世界级领军企业，今年三月宣布了全球首次用 AI 研发特发性肺纤维化药物的突破，发布了全球首个针对这个病症经由 AI 研发出来的临床前候选小分子，我们也很乐见这么前沿的 AI 创新制药公司和著名药企辉瑞、强生、药明康德等有不同层面的合作探索。

 

未来 AI 可能会给制药带来两个巨大的改变：第一个改变是极大程度降低制药成本、节约时间。现在用 20 亿美金做一个药，未来有望降到 1/10 的价格。现在药厂因成本高昂不愿意开发的罕见病药物，上述英矽智能的 AI 新药研发，将传统药物临床前阶段就要花上四五年的时间，大幅缩短到 18 个月，大大降低了新药研发的时间和金钱投入！未来，AI 可以显著加速研发新药，缓解患者病痛。

 

第二个改变是“千人千面”的治疗方案。为什么每个人生病都用同一种药呢？传统的制药方法，做一个药从研发到临床阶段要花上 10 亿-20 亿美金，未来做药如果到一两亿美金，就会有更多的药让患者得到个性化的治疗疗法。而中国对医疗新技术的拥抱和投入，有望引领这场 AI + 医疗的产业变革。

 

结语

 

如果说美国称霸世界缘起于百年前在能源、制造、运输、医疗四大领域的成功，今天，中国有大数据和 AI 的优势，自动化、智能化产能继续保持“世界工厂”的地位。正如前述，由于制造优势打通了能源革命和农业供给的变革，制造一旦强了，能源、农业、未来新材料也连带增强。如今，AI + 医疗进入快车道，合成生物等新技术带来重新洗牌的机会。

 

今天时间有限，我提出的五大预测可能只是其中一部分，但毫无疑问的是，具有“世界工厂”火车头地位的中国，有很大机会在下个二十年的全球产业变革中成为弄潮儿，为世界创造巨大的价值。 

（编辑：无锡站长网）

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