【編者按】我國正進入新舊動能轉換關鍵時期，要推動經濟轉入高質量發展，就必須推動治理體系變革，發揮市場在資源配置中的決定性作用，激發各類主體積極性、主動性，讓各類創新創業活動充分涌流。私募基金是發揮勞動、知識、技術、管理、資本活力的有效載體。近期，中國證券投資基金業協會與《清華金融評論》合作，推出《清華金融評論》3月刊雜志，聚焦進一步改善私募基金行業治理，優化私募基金發展環境，更好地推動私募基金創新資本形成功能，為更廣泛的創新和更高質量的發展提供持久動力。協會微信公眾號將陸續刊發專刊文章，供行業參考學習。

李開復：人工智能行業發展與投資趨勢

如果說在21世紀，還有哪一種技術可以和歷次工業革命中的先導科技相提并論的話，答案一定是正在步入成熟增長期的人工智能技術。伴隨著人工智能技術應用的快速展開，其價值開始滲透到各行各業。本文分析了目前人工智能產業發展概況，并對產業投資趨勢進行展望，探討了創投基金在賦能產業升級中的作用。

人工智能技術的飛速發展，將有機會重新定義未來人類工作的意義以及財富的創造方式，帶來前所未有的經濟重塑，甚至改變全球的權力格局。正因如此，全球各地的經濟體都在致力于制定相應的戰略計劃，以期在人工智能賽道的競爭中占據優勢。回顧18世紀至今，以蒸汽機、電氣技術、計算機信息技術為代表的三次工業革命使人類的生活水平、工作方式、社會結構、經濟發展進入了一個嶄新的周期。而如果說在21世紀，還有哪一種技術可以和歷次工業革命中的先導科技相提并論的話，那答案一定是正在步入成熟增長期的人工智能技術。

以交通場景為例，蒸汽機、內燃機、燃氣輪機、電動機的發明讓人類的出行方式從人抬馬拖的農耕時代，躍入了以飛機、高鐵、汽車、輪船為代表的現代交通時代。而在人工智能浪潮之下，僅自動駕駛這一項技術，就能夠徹底顛覆人類的出行方式，其影響力足以和此前汽車、飛機的普及比肩。毫無疑問，人工智能技術將深刻改變人類的社會與經濟形態，它會超越個人電腦、互聯網、移動互聯網等特定信息技術，成為下一次工業革命的核心驅動力。

如今，人工智能技術和產品的發展速度之快，已經大大超出人類的認知和預期，注定會改變我們的世界。但是改變世界的人工智能，并非科幻小說或預言家所說的“模擬或等于人類的智慧”的AI（即強人工智能），而是依靠大數據優化，在某一個領域可以超越人類，并替代人類進行重復性工作的AI（即弱人工智能）。

這種人工智能是運行在單一領域里的“狹義”應用，由人類嚴格控管。要想真正發揮作用，必須具備五個條件，包括海量數據、閉環自動數據標注、單一領域問題、強大的計算力以及頂級科研人員。盡管弱人工智能只是一種工具，不是一種智慧形式，但它普及性極強，未來有機會重新定義工作的意義以及財富的創造方式，帶來前所未有的經濟重塑，甚至改變全球的權力格局。根據麥肯錫數據顯示，到2030年人工智能可以為全球額外貢獻13萬億美元的國內生產總值（GDP）增長。正因如此，許多國家開始致力于構建自己的人工智能實力，各大巨頭也把目光瞄向了人工智能——谷歌將“AI First”定為公司戰略；亞馬遜在無人商店、云服務、智能語音交互平臺等領域成為世界領跑者；百度宣稱自己不再是互聯網公司而是人工智能公司；今日頭條利用AI推薦引擎迅速成為內容分發領域巨頭；美圖把AI技術和圖像處理技術相結合，給全球人類帶來前所未有的美顏體驗……

伴隨著人工智能技術應用的快速展開，其價值開始滲透到各行各業。例如，在金融領域，人工智能已全面應用于安防、風控、營銷、投顧、客服五個環節；在城市安防領域，人臉識別技術已經徹底將傳統安防流程變成自動化，效率大幅提升。而這僅僅是人工智能革命的開始。今天的人工智能熱潮，還只是人工智能與數據或商業流程結合、提升效率、優化用戶體驗的開始階段，未來十年，人工智能將保持穩健的發展勢頭，穿透各個產業。例如，未來十年有可能成為人工智能最大商用領域的無人駕駛行業，就潛藏著萬億美元產業商機。根據全球知名創投研究機構CB Insights報告，自2012年以來，AI初創企業的融資總額超過149億美元，總交易量達到2250筆。僅2017年第一季度，初創公司股權融資成交達245筆，總額超過17億美元。與此同時，人工智能產業并購也十分活躍。據不完全統計，從2011年開始，谷歌、IBM、雅虎、英特爾、蘋果等科技巨頭總計收購了140多家初創的AI公司，其中，僅2016年，科技巨頭對AI初創公司的收購案例就多于40件。

人工智能產業發展概況

回顧科技史，互聯網的發展大致經歷了四個階段：共享和分發信息（Web站點），整合商業流程與人際關系（Web應用、社交網絡），創造新的商業模式（移動互聯網、O2O、共享經濟）與萬物互聯互通（物聯網）。與之類似，人工智能的發展也會首先以線上數據為中心，然后專注于提升各行業的核心業務效率，接下來推動線上與線下業務的整合并產出新數據和新模式，最終進入現實世界的每個角落。從應用的角度來看，人工智能發展可以被歸納為四波浪潮：互聯網智能化、商業智能化、實體世界智能化以及全自動智能化。

第一波互聯網AI浪潮是以互聯網信息為中心，提升大數據價值，為信息的檢索、分發、共享與交換賦能。這個階段已經到來。人工智能在早期最有效率的應用場景是互聯網世界中信息密度最高的地方，例如搜索引擎、廣告系統、社交網絡、電子商務網站等。谷歌、百度等搜索引擎，Facebook、騰訊等社交網絡，亞馬遜、阿里巴巴等電商公司，已經把人工智能技術視為核心驅動力。這些企業擁有海量互聯網用戶，可以建立閉環的自有大數據流程，而人工智能正是利用大數據資源來不斷提高信息分發的精確度，增加信息的利用價值。

在這個階段，人工智能技術、商業應用被互聯網巨頭引領甚至掌控，但在垂直或細分領域，創業公司仍有機會。例如，今日頭條、快手能在BAT（百度、阿里巴巴、騰訊）三足鼎立的格局中取得令人矚目的成績，原因就在善于建立閉環的大數據流程，利用人工智能實現信息分發和個性化推薦等核心功能。

第二波商業應用AI浪潮是以業務流程為中心，激活已有的數據，創造商業價值，在行業核心業務中扮演“大腦”角色。目前我們正處于這個階段發展的早期。判斷行業能否利用人工智能技術提高自身業務流程效率，降低成本，取決于該行業是否已經建立并完善了大數據流程。對于已經擁有高質量大數據的行業，人工智能幾乎可以立刻顯現出巨大價值。例如，在銀行、保險、證券等領域內，數據的產生、流轉、存儲和利用都已經具備相當的水準，人工智能可以快速接入業務流程，成為商業過程的“大腦”，完成諸如風險防控、投資決策、智能客服、反欺詐等功能，大幅降低運營成本與運營風險。而尚不具備高質量大數據的行業，或是仍需在信息化、自動化的進程上彌補差距，或者需要更早進入下一個發展階段，用結合線下和線上數據的方式構建完整的數據閉環。總之，一個行業只要可以提供大數據的支持，它的核心業務流程就可以引入智能元素，讓人工智能徹底解放生產力。

第三波新數據、新模式AI浪潮旨在連接線上、線下，通過傳感器收集更多數據并產生全新流程和商機，將徹底改變我們和世界之間的互動體驗以及模糊數字世界和現實世界之間的分界。在互聯網的發展歷史中，移動支付是打通線上、線下業務流程的關鍵一環，共享經濟正是借助于移動支付才真正深入了我們的生活。在人工智能時代，集成了人工智能技術的智能傳感器是打通線上、線下業務的關鍵。例如，傳統零售在各種傳感器的輔助下可以同電子商務網站一樣隨時識別出客戶身份，并根據客戶的購買歷史推薦商品；傳統的交通場景基于智能傳感器可以被改造成為具備自動交通流量調節能力的智慧公路，教育、醫療、農業、能源、娛樂等行業也會因為線上、線下業務的銜接以及人工智能技術的應用而獲得巨大的提升空間。

第四波自主化、自動化AI浪潮中，人工智能將被嵌入到硬件產品中，與應用場景、與人們身邊的智能設備結合起來，緊密集成，而且不僅局限于軟件和數據的應用，也會操控硬件。例如，人工智能將進入汽車，把它們改造成真正的智能汽車、自動駕駛汽車。自動駕駛是最有想象力和商業價值的人工智能應用場景之一，這項技術的真正意義不僅僅在于自動駕駛本身，更加重要的是，它將帶動機器人、AI芯片、傳感器、高精地圖、控制系統乃至汽車制造等關鍵技術的進步，催生相關產業的進一步發展。

人工智能產業投資趨勢展望

人工智能將改變世界，這一輪變局中，中國將受益最多。普華永道預測，2030年，人工智能將為美國貢獻3.7萬億美元的GDP增長，為中國貢獻7萬億美元的GDP增長，是美國的約兩倍。在人工智能的加持下，21世紀20年代中國將超越美國，成為世界最大經濟體。中國的優勢主要得益于，第一，擁有世界上最大的數據量，網民人數接近8億；第二，擁有強大的中堅力量和年輕研究力量，中國學者及華人已經處在人工智能研究的主流地位；第三，中國市場AI創業更加“濕潤”，傳統行業升級對AI存在巨大需求，用戶對個人數據等問題較不糾結；第四，中國政府不遺余力地推動人工智能發展，將其定為國家戰略。基于此，中國的人工智能迅速崛起，大量創業者涌入人工智能賽道，這也意味著領域內的投資需要更加審慎，而以下幾個領域值得特別關注：

具備高質量大數據的金融行業

具備高質量大數據的領域是AI創業最容易成功的地方。金融行業數字化程度高，擁有大量的數據以及客觀正確的標注成果，較為適合深度學習的應用；其次金融行業距離資本近，易產生商業價值；另外，金融業態和產品復雜多樣，市場規模巨大，衍生出大量AI的投資機會。

醫療行業

人工智能對醫療行業的影響是全方位的：在藥物發現環節改變傳統藥企，提供精準化、個性化藥品；改造傳統醫院，促使傳統醫院從固定到移動、從近程到遠程；優化醫生診斷效率，幫助醫生從繁瑣的事務中解脫出來，轉變成診療規則的制定者和診療過程的監督者；改變病人的看病方式，病人將逐步實現足不出戶就能得到精準、個性化的解決方案，擁有更好的治療體驗。人工智能在醫療行業諸多領域將迎來爆發，人工智能技術將在醫療生態鏈底層融入、醫療信息存儲管理和數據挖掘決策方面與醫療行業深度融合。

安防行業

AI圖像識別準確度已經遠遠超越人類，機器識別產品也被廣泛應用于安防。近年來，火車站、機場、交通路面的攝像頭驟然增多，這些攝像頭每天都在產生海量圖像數據，助推領域內的視覺識別公司快速成長。不過由于安防項目周期較長，對創業公司的業務銷售能力是一個考驗。

零售等線上、線下數據結合的應用領域

零售是最好的虛擬+現實結合場景，用戶在線下購物，通過移動支付，其行為和體驗被線上收集。用戶在線下變成會員后，商家可以在線上做推薦、引導。商家在線下獲得用戶后，也能夠通過社交網絡進行二次傳播增值，從而模糊了線上流量和線下流量、線下體驗和線上體驗的邊界，形成完整的服務和流量循環體系。無人商店是一個非常有潛力的方向，未來廣義上的“線下”都可以實現無人看管。但目前要實現完全無人的成本較高、商業價值有限，需要尋找到一個類似無人駕駛L2級別的自動輔助商店方案。

逐漸積累大數據的能源、交通、物流領域

能源、交通、物流等都是市場規模巨大的傳統行業。相對而言，BAT等互聯網巨頭在這些領域的統治力較弱，給AI創業公司提供了大量市場機會。例如，部署在風力、水力、太陽能等發電站的各種傳感器，每天產生大量數據，利用機器學習技術可以幫助企業實時監控設備的運行情況、進行故障排查和診斷、預測風險事件發生并提供防范措施，從而整體提升能源企業運行的效率和效益。交通行業情況類似，隨著越來越多的傳感器被部署到城市交通網絡中，借助AI技術手段可以幫助城市管理者更準確預測城市交通狀況、制定更合理的交通管理措施、更及時有效地調度交通管理資源、防治交通擁堵，大大優化城市的交通狀況。

無人駕駛

無人駕駛絕不僅僅是一項技術，它將重塑整個汽車工業的上下游產業鏈，顛覆出行市場和物流市場，也將重新定義人類出行的方式，同時大幅降低傳感器制造成本，為真正的機器人時代來臨奠定堅實的基礎。該領域的投資機會涵蓋上游的傳感器、芯片，中游的汽車制造、自動駕駛方案研發，以及下游的出行服務運營、物流等行業，市場潛力無限，會成為最大的驅動力量。

工業與商業機器人應用

除了自動駕駛之外，機器人AI最大的機會首先出現在工業應用，其次是商業領域，最后才是家庭場景。工業應用中存在大量重復性勞動，例如制造業生產流水線上對產品進行技術含量較低的檢測，或是搬運物品的簡單工作，這些都可以被AI替代。工業機器人在質量控制、制造成本優化、深度視頻分析、設備維護預測、機器人自我學習完成復雜任務、連續學習減少錯誤這六個方面，已經被證明具有超越人類的價值。

在行業應用方面，倉儲物流行業中的貨物裝卸、分揀等工作同樣可以由機器人代勞。另外，機器人可以部分替代人類在艱苦和危險的環境中作業，例如野外高壓電纜的電力巡線、火災現場救援、炸彈排爆等。這些機會也會幫助降低傳感器成本和增加技術能力，促使家庭機器人突破可用線。

創投基金賦能產業升級

我們深刻意識到，對于人工智能領域的投資要“下手早、下注大”。在這場人工智能大變革之中，我們的投資目標不僅包括初創企業，也包括渴望擁抱人工智能、尋求二次崛起的傳統企業。基于對人工智能技術發展和商業化的四個發展階段判斷，融入中國產業發展和對人工智能強需求的預測，以及中國用戶對人工智能的接受度和時間表，我們描繪了一幅未來十年AI投資圖譜，并制定了對應的投資策略。

根據我們的投資策略，在已投的近50家人工智能創業公司中，目前已經孕育了五只人工智能獨角獸，包括深耕AI芯片的比特大陸，計算機視覺巨頭曠視科技，嵌入式人工智能平臺領導者地平線，中國首個自動駕駛領域獨角獸MOMENTA，金融領域第一大AI技術服務商第四范式等。我們認為，在投后對眾多項目公司進行定向培養是幫助它們從初創走向發展的重要賦能方式。我們專門設立團隊，研究不同公司的不同需求，有針對性地定期組織沙龍和培訓，幫助這些公司在人力資源、財務、法務、品牌等領域不斷提高能力，成為行業標桿。

2016年，我們的人工智能工程院正式成立。除了探索AI方面的前沿技術，人工智能工程院更加重要的職能是為人工智能創業提供人才與技術、產品和商業經驗、市場推廣、軟硬件平臺、高質量大數據源等多方位的支持。從成立至今的兩年多時間里，人工智能工程院已經孵化出了“AI2B”的創新奇智，且在南京和廣州完成布局。工程院還將以“科研+工程實驗室”模式，設立醫療AI、教育AI、機器人、機器學習理論、計算金融等面向前沿科技與應用方向的五大實驗室。

大數據是人工智能科研與產業化的關鍵。為此，人工智能工程院于2017年舉辦“AI Challenger全球AI挑戰賽”，在篩選優秀AI人才、尋找潛在創業人才的同時，致力于推動數據集建設和大數據聚合，探索在高效利用大數據的同時保證數據安全和用戶隱私的技術、流程與規范。目前，AI Challenger已經成為國內規模最大的科研數據集平臺以及最大非商業化競賽平臺，也是最強調前沿科研與產業實踐相結合的數據集和競賽平臺。經過兩年的發展，AI Challenger平臺用戶超過30000名、覆蓋國家81個、覆蓋大學和公司超過1000所。在解決AI人才稀缺這一問題上，創新工場人工智能工程院也是不遺余力，從高校AI人才入手，從2017年開始嘗試舉辦“DeeCamp人工智能訓練營”。兩年來，DeeCamp吸引了超過全球600所高校的8000人報名，最終來自85所大學的336名AI人才入選，接受李開復、吳恩達、約翰·霍普克羅夫特（John Hopcroft）領銜的頂尖學術與產業專家講授的超30門專業課，以及進行超10個頂尖AI公司設立并輔導的19個實踐課題。

我們命名自己為創新工場。眼下最大的創新正在孕育，正是我們探索人工智能技術、商業與產業發展規律，開展人工智能創業與投資的最佳時機。浪潮之下，我們應該保持冷靜，積極理解人工智能的實際價值，發揮人工智能技術的潛力。

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編輯?∑Pluto

來源：金融界

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總結

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