打造 AI 生力军大本营，李开复发起了一场 AI 造血

• 李开复说：AI 正在面临一个非常关键的结点。

  人工智能作为迄今为止最具颠覆性和变革性的技术之一，不断渗透进社会生产和生活的各个方面，对国家政治、经济、文化等方面带来极为深远的影响。今天，AI 俨然已进入商业应用时代，偏重科研发现的「AI 黑科技」不再是 AI 创业的主旋律，而「AI 赋能行业」的应用模式将在未来迎来高速成长。

  目前，中国关于人工智能的研发与应用场景面临严峻的人才瓶颈，大批从校园和研究机构走出来的 AI 研发者缺乏在行业实际场景中历练、升级。2017 年，创新工场首次启动了人工智能训练营 DeeCamp。今年的 DeeCamp 人工智能训练营会更加偏重学员的实践能力培养，通过 5 周的集中培训，能够将大学生培养成能「用 AI 解决真实世界问题」的应用型 AI 工程师。

  
  

  无所不在

  AI 到底值多少钱？根据普华永道的研究显示，人工智能将在 2030 年左右将给世界带来 100 万亿人民币左右的净增 GDP。这相当于 2018 年中国和印度两个发展中大国的 GDP 总和，表明 AI 明显是一个巨大的增量。

  李开复认为，AI 正在同时经历四波浪潮。

  第一波是「互联网智能化」。我们能看到，全世界范围内的 AI 独角兽基本都是互联网公司，他们掌握着海量数据，当人工智能技术有所突破，企业就会把在互联网层面开展的业务快速的人工智能化。

  第二波是「商业智能化」的人工智能应用浪潮。这波浪潮不同于第一波，它的数据和应用不是来自于互联网，而是来自银行、医院、物流公司等企业或机构。他们在使用互联网和计算机之后，沉淀了大量的数据，将这些数据标准化并予以利用。典型的应用场景包括 AI 医疗和 AI 金融。

  第三波被称作「实体世界智能化」。它可以理解为机器具备的视觉、听觉、语音、视频能力，用以实现人脸识别、语音识别、语音交互、无人商店等应用；

  第四波是「全自动智能化」。AI 软件在近两年中发展较快，与之配套的硬件发展取得的突破并不多。一旦 AI 硬件被攻克，人工智能将具备行动能力，以机械或机器人的形态应用到无人驾驶、智能制造和智慧农业等领域。

  伴随着这 4 波浪潮，一些领域会因为技术和数据方面的阶段性突破，迎来新的机遇和重塑。或许，AI 需要经历多次蜕变才能让大范围的智能化尽早到来。而创新工场观察到了四个周期：

  第一阶段是成立于 2012 年左右的 AI 公司，以旷视、商汤、依图为代表，这些企业均以技术为导向，博士担任 CEO，这些企业将技术优势与应用场景结合，挖掘潜在价值。

  第二阶段是「AI B2B」，它是当下主流的商业路径，这类公司创造的价值会更大。无论是零售产业，或者是制造产业，这类企业在初期就有机会与非大型客户合作，为客户提供定制化的解决方案，并快速扩张成为自研产品，进而将产品向全行业覆盖。

  第三个阶段是「AI+」。它和过去的高频概念「互联网+」类似。传统公司向数字化转型是大势所趋，未来或多或少都会涉及 AI 的应用。很多传统公司需要一名「CAIO」，这类 AI 人才专门为公司解决人工智能「如何应用」和「在哪应用」的问题，甚至还需要专门成立一个 AI 部门，帮助公司从运营到策划，从研发到产品，从制造到物流等流程，实现价值最大化。

  第四阶段与互联网的发展状况类似。这个时代 AI 无所不在，每家企业甚至每个部门都会或多或少的应用到 AI 技术。在第一个阶段的刚开始，大家会觉得那些互联网公司略带些神秘和玄妙的色彩，毕竟当时互联网人才相对稀缺，传统公司尚未接触到互联网，但后来随着上网和浏览搜索引擎成为人们的一种习惯，人们才突然意识到互联网的无所不在。

  李开复表示，作为两种同样伟大的技术，AI 时代的进程极有可能与互联网时代如出一辙。当只有少数人谈起互联网难掩激动之情时，普及互联网便是种奢求。同理，AI 工程师在 2012 年可能是世界上最稀缺的技术工种，但是到了「AI B2B」时代，AI 工程师已经不再是什么新鲜事物。李开复看到，AI 正在从黑科技慢慢地变为白科技，这个过程会让 AI 不断地主流化，创造的价值不断叠加。

  变形记

  人工智能技术发展至今，面临着巨大的人才缺口和人才机构失衡危机。根据腾讯研究院的全球人工智能人才白皮书显示，2017 年，全球 ML 人才需求是 2015 年的 35 倍。而高盛《全球人工智能产业分布报告》显示：2017 年全球 AI 人才储备，中国只有 5% 左右。而在已有的 AI 人才里，学术人才和产品研发人才比例严重倒挂，懂技术又懂商业化逻辑的人才，更是少之又少。