李开复：AI不能谈“风口”，落地还是要从场景做起
风口是指数级增长，爆发性的，AI是不能谈“风口”的，在很多领域我们都需要给他一些时间。
AI在四个大方向上的中美差距
从投资分析角度，我们会把人工智能的方向看成四个波浪，但是四个波浪中美肯定各占优势。
第一个波浪是互联网AI，因为数据最多的是互联网公司。美国在数据方面面临着不同监管，尤其欧盟出台的隐私监管，这对美国是一轮挑战，而中国这方面数据更多。所以我觉得五年后中国的AI在互联网创造的价值是最大的。
第二个波浪是商业AI。商业AI就是银行、保险公司、零售，也包括医院癌症等，大量的已存数据用AI激活，在商业流程中创造价值，这方面我觉得中国赶超美国是有一定难度。因为美国在过去十几年、二十几年中它的数据仓库的技术非常成熟，所以它的数据是立即可用的。中国虽然也建了几家大的公司，但数据还是没有达到结构化。
第三个波浪是语音、视频等感知方面的AI。我觉得在整个癌症医疗数据或者人脸识别、物体识别，中国会捕捉更多的数据。比如在教室里或零售商店放了很多摄像头能够帮助你增加用户体验，这样有点用个人隐私来交换更高的用户体验和方便，中国人相对是能接受的，美国是相对不太接受的，欧洲人是非常反感。所以这个会导致中国数据在这方面推动比较快速。
癌症方面我是不确定的，因为我觉得一方面中国数据肯定更多，但是中国的数据没有被整理。还有很多中国的医疗标注的数据还是不如美国顶尖的癌症医院标注的那么精确。但总体我跟陆奇一样是乐观的，但是不是像无人驾驶那么乐观。所以在第三个方向，语音和视频，感知方面我觉得中国会超越美国，现在没有超越，五年后肯定会超越。
第四个波浪是自动AI，比如机器人或车，这个我们认为中国也会有相当大的机会。虽然今年中国离美国还有相当大的距离，但是我认为五年是可以拉平的，甚至也不排除领先。
AI其实不能谈“风口”
风口我讲一句，因为大家定义的风口是指数级增长，爆发性的，过一两年整个世界就都改变了。AI其实在很多领域里还是需要给它一些时间的。包括看无人驾驶真的取代车，还是十多年的事情。
移动互联网的速度不能移到AI上，模式不一样。To B的公司是一年年累积起来的，友商都非常辛苦，不像To C的今日头条、快手一两年出来不得了。
AI公司落地要从场景坐做起
首先是场景的应用，一定是商业价值导向，比如安防、无人驾驶。还比如摄像头是一个很好的传感器，可以应用到无人货架等，你可以知道货架还剩多少商品，谁走进来了，拿了什么，所以我觉得先从场景做起，这是比较务实的做法。
我们认为可能下一批主要创业团队还是以具备商业经验的人主导，行业要能够垂直化。AI创业和移动互联网不一样，不是一个产品经理和几个工程师就可以搞定了。AI现在创业，尤其又是在商业领域的话，一个纯科学家的团队，哪怕是做数据业务的，可能很有挑战，需要找到很好的人来搭配。
AI对新零售的意义在于线下线上合并
我们讲一下创新工场提的OMO，就是线上线下合并的概念，把线下的用户画像用人工智能的方法捕捉起来，然后合并在线上。
因为线下零售现在面临的最大的问题，就是知道今天卖了五万块钱，但是你并不知道做了什么事情导致这样的结果。
我们线上的公司就可以知道每一个用户为什么来，来做了什么，我怎么样引导他，如何用AI最大化我的收益，这个我们线下是没有的。OMO就是带来这样的东西。
但是OMO前提很高，整个设备都要升级，还涉及到ERP系统、供应链、店长的取代等。零售现在面临的问题，可能比当年电商开始带来的压力可能会要更大，转型的需求也会更强。
做成这件事的人有前提，即要有重新创业的心态，有足够多的店面，或者要开足够多的店面，愿意把线上也建起来，因为全线下的机会不是太大。
AI合并潮可能不是发生在两个大的AI公司
下一个AI公司会是服务产业的，很难从传统公司孵化出来。可能会有些传统行业会并购一些AI小公司。
合并潮我觉得看产业，就是当我们看到了过去滴滴快的的现象，在背后资本的整合下，发现合并之后大家可以更好的服务，挣更多的钱，这一类的合并是会发生的，但是我觉得不一定适用AI。
我觉得倒可能发生的是，因为下一个阶段的AI公司是服务于某一个产业，创造真实商业价值的，这些公司比较难在传统公司里孵化出来。因为很多传统老板问我说怎么创一个AI团队。但是最顶尖的AI毕业生往往不愿意去传统企业，所以很多传统的AI方案是别的很多小公司做成的。做成了以后会怎么样，可能它还是达不到传统的DEMO。所以可能会有些传统行业会并购一些AI小公司，而不是两个AI公司做的多大最后并购。
作者：李开复
本文为 创新工场董事长兼CEO李开复 在GMIC 2018发布会暨AI主题沙龙上的分享
关键字：风口, 波浪, 合并, 数据
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