1.2.3　“传统产业+AI”将创造巨大价值

如图1.2.2所示，回顾近年来AI发展历程—从AI“黑科技”发明期，进入B2B（Business-to-Business，企业对企业）产品期，现在已进入AI赋能期，未来AI将会无所不在，赋能各行各业。在AI“黑科技”发明期，一批技术牛人可以创造一家技术领先的公司，而具体做什么行业、做出什么产品并没有那么重要，只要有核心技术，就可以水到渠成。在B2B产品期，很多公司在拥有技术的基础上还要深挖一个行业的应用，在深挖行业之后就有希望做出一个标准化的产品来卖给多个公司，比如AI在银行业和零售业的应用等。在AI赋能期，每家公司都能用上AI，这个时期与B2B产品期的区别是，AI不再标准化，毕竟每家公司所使用的数据格式、工作流程、目标需求都不太一样，所以相比于B2B的标准软件，“传统产业+AI”的定制化落地会在未来具有更好的发展前景。未来几年将是“传统产业+AI”的蓬勃发展期，所以很多公司特别需要了解的就是怎样让AI产生附加价值，真正满足行业的需求。

根据普华永道的预测，未来10年里，AI将为世界创造15.7万亿美元（约100万亿元）的GDP，其中中国GDP的提升是最大的，达7万亿美元。注意，15.7万亿美元并非都来自AI“独角兽”公司，而是来自信息通信、制造业、金融服务、批发零售、运输存储等传统行业的升级转型。这些传统行业自身体量很大，如果AI能够使它们降低各方面的成本并提高效率，哪怕只有10%、5%，甚至1%，由于基数庞大，未来带来的价值也会很高。

图1.2.2

我在之前出版的书中提到过AI的发展有四波技术浪潮，分别是2010年左右的互联网智能化、2014年左右的商业智能化、2016年的实体世界智能化（或者称作感知），以及近年的全自动智能化。这四波技术浪潮目前仍在推进，我们可以看到，AI技术可以应用在各个行业里，基本覆盖了整个社会领域，如图1.2.3所示。创新工场作为一家投资机构，已经投资了大概50家AI公司，涉及的场景和领域也非常多，这些公司有做AI金融的，如银行理财、保险等；有做智能制造的，如拣货的机械臂、仓储的机器人等；有做无人驾驶的，包括L3（有条件自动驾驶）级别、L4（高度自动驾驶）级别，还有无人驾驶货车等。另外，在零售行业，有做无人零售、销售预测、仓储预测的；在医疗领域，有做诊断、新药研发的；除此之外，还有做AI芯片的，等等。创新工场已经参与创造了7家AI“独角兽”公司，创新奇智、文远知行近期刚跻身“独角兽”行列，所以我们的投资成绩是比较领先的。

从创新工场投资的这些AI公司可以看出，大部分公司都是切入不同行业去做产品，整体来说，AI创业往往进军的是To B市场。比如AI“独角兽”第四范式在中国机器学习平台的市场份额排名第一；追一科技专注于企业级客服和客服机器人；蓝胖子机器人针对仓库和制造；慧安金科做的是电商安全，用AI找到那些欺诈交易；国芯是做AI芯片的；Momenta是国内第一家无人驾驶领域的“独角兽”公司；文远知行在广州落地了无人出租车，目前日常运营的车辆已经达百余辆；飞步科技主要做无人货车，已经在一些地方落地……因此，我们说AI初创企业抢占To B市场的机会很大。

图1.2.3

创新工场自身的定位是“VC+AI”，即主要的盈利模式是VC投资，但是创新工场有自己的AI工程院，不仅能探索一些技术与商业的新结合，也能寻找新的投资机会—创新奇智就是这样诞生的。AI工程院主要致力于追踪一些处在科技前沿且在未来6～18个月有商业落地可能的技术，并对应用场景进行分析，以此推动项目商业化落地。对很多科学家来说，商业是比较陌生的，而企业家又对AI不太了解，作为两方面都有所涉猎的中间人，创新工场会积极寻找两方可以媒合的地方。在过去两年，我们一直在追踪 Transformer技术，也在为它寻找合适的商业场景。发现一个尚未落地的技术并将它推到可用的场景，是AI工程院的重要任务。