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風口是指數級增長，爆發性的，AI是不能談“風口”的，在很多領域我們都需要給他一些時間。

AI在四個大方向上的中美差距

從投資分析角度，我們會把人工智能的方向看成四個波浪，但是四個波浪中美肯定各占優勢。

第一個波浪是互聯網AI，因為數據最多的是互聯網公司。美國在數據方面面臨著不同監管，尤其歐盟出臺的隱私監管，這對美國是一輪挑戰，而中國這方面數據更多。所以我覺得五年后中國的AI在互聯網創造的價值是最大的。

第二個波浪是商業AI。商業AI就是銀行、保險公司、零售，也包括醫院癌癥等，大量的已存數據用AI激活，在商業流程中創造價值，這方面我覺得中國趕超美國是有一定難度。因為美國在過去十幾年、二十幾年中它的數據倉庫的技術非常成熟，所以它的數據是立即可用的。中國雖然也建了幾家大的公司，但數據還是沒有達到結構化。

第三個波浪是語音、視頻等感知方面的AI。我覺得在整個癌癥醫療數據或者人臉識別、物體識別，中國會捕捉更多的數據。比如在教室里或零售商店放了很多攝像頭能夠幫助你增加用戶體驗，這樣有點用個人隱私來交換更高的用戶體驗和方便，中國人相對是能接受的，美國是相對不太接受的，歐洲人是非常反感。所以這個會導致中國數據在這方面推動比較快速。

癌癥方面我是不確定的，因為我覺得一方面中國數據肯定更多，但是中國的數據沒有被整理。還有很多中國的醫療標注的數據還是不如美國頂尖的癌癥醫院標注的那么精確。但總體我跟陸奇一樣是樂觀的，但是不是像無人駕駛那么樂觀。所以在第三個方向，語音和視頻，感知方面我覺得中國會超越美國，現在沒有超越，五年后肯定會超越。

第四個波浪是自動AI，比如機器人或車，這個我們認為中國也會有相當大的機會。雖然今年中國離美國還有相當大的距離，但是我認為五年是可以拉平的，甚至也不排除領先。

AI其實不能談“風口”

風口我講一句，因為大家定義的風口是指數級增長，爆發性的，過一兩年整個世界就都改變了。AI其實在很多領域里還是需要給它一些時間的。包括看無人駕駛真的取代車，還是十多年的事情。

移動互聯網的速度不能移到AI上，模式不一樣。To B的公司是一年年累積起來的，友商都非常辛苦，不像To C的今日頭條、快手一兩年出來不得了。

AI公司落地要從場景坐做起

首先是場景的應用，一定是商業價值導向，比如安防、無人駕駛。還比如攝像頭是一個很好的傳感器，可以應用到無人貨架等，你可以知道貨架還剩多少商品，誰走進來了，拿了什么，所以我覺得先從場景做起，這是比較務實的做法。

我們認為可能下一批主要創業團隊還是以具備商業經驗的人主導，行業要能夠垂直化。AI創業和移動互聯網不一樣，不是一個產品經理和幾個工程師就可以搞定了。AI現在創業，尤其又是在商業領域的話，一個純科學家的團隊，哪怕是做數據業務的，可能很有挑戰，需要找到很好的人來搭配。

AI對新零售的意義在于線下線上合并

我們講一下創新工場提的OMO，就是線上線下合并的概念，把線下的用戶畫像用人工智能的方法捕捉起來，然后合并在線上。

因為線下零售現在面臨的最大的問題，就是知道今天賣了五萬塊錢，但是你并不知道做了什么事情導致這樣的結果。

我們線上的公司就可以知道每一個用戶為什么來，來做了什么，我怎么樣引導他，如何用AI最大化我的收益，這個我們線下是沒有的。OMO就是帶來這樣的東西。

但是OMO前提很高，整個設備都要升級，還涉及到ERP系統、供應鏈、店長的取代等。零售現在面臨的問題，可能比當年電商開始帶來的壓力可能會要更大，轉型的需求也會更強。

做成這件事的人有前提，即要有重新創業的心態，有足夠多的店面，或者要開足夠多的店面，愿意把線上也建起來，因為全線下的機會不是太大。

AI合并潮可能不是發生在兩個大的AI公司

下一個AI公司會是服務產業的，很難從傳統公司孵化出來?？赡軙行﹤鹘y行業會并購一些AI小公司。

合并潮我覺得看產業，就是當我們看到了過去滴滴快的的現象，在背后資本的整合下，發現合并之后大家可以更好的服務，掙更多的錢，這一類的合并是會發生的，但是我覺得不一定適用AI。

我覺得倒可能發生的是，因為下一個階段的AI公司是服務于某一個產業，創造真實商業價值的，這些公司比較難在傳統公司里孵化出來。因為很多傳統老板問我說怎么創一個AI團隊。但是最頂尖的AI畢業生往往不愿意去傳統企業，所以很多傳統的AI方案是別的很多小公司做成的。做成了以后會怎么樣，可能它還是達不到傳統的DEMO。所以可能會有些傳統行業會并購一些AI小公司，而不是兩個AI公司做的多大最后并購。

作者：李開復

來源：http://www.cyzone.cn/a/20180308/325931.html

本文來源于人人都是產品經理合作媒體@創業邦，作者@李開復

本文為 創新工場董事長兼CEO李開復 在GMIC 2018發布會暨AI主題沙龍上的分享

題圖來自Pixabay，基于CC0協議