AI到底在春天还是寒冬？

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有些人认为人工智能离我们太远，现在谈论它还为时过早；有人认为人工智能时代已经到来，我们应该抓住时代的红利。那么，人工智能是在春天还是冬天？

让我们先看几个人工智能应用场景的例子。

便利店运营高效。每天，小型便利店的运营和维护都是一个复杂的过程。在过去的20年里，这个行业的效率不断提高。现在，可以说它已经达到了很高的水平。

然而，在过去的两年里，许多人开始使用人工智能技术，即视觉识别，来制作便利店，最终的结果并不是很好。为什么？因为替换成本非常高，所以用一个可视的结账系统来代替收银员。这个系统需要更昂贵的it工程师来定期维护。一旦系统出错，损失将会更大。总之，在原有便利店的基础上，使用人工智能技术并没有提高工业效率。

第二个例子是每个人在银行看到的轮式机器人。它会主动打招呼，并能和你进行一些简单的对话。但是现在，这样的机器人已经没有作用了，因为它不能代替银行职员。银行员工受过良好的培训，在与客户沟通、处理冲突和寻求帮助方面有很大的灵活性，这是机器人做不到的。开玩笑地说，下雪时，账户经理可以出去扫雪，如果有人抢劫银行，工作人员可以扮演一些安全角色，而轮式机器人却不能。这个产品只有一个智能噱头，没有人会很快使用它。为什么会这样？同样，这种人工智能技术的应用并没有提高银行业的工业效率。

第三个例子是机器人在大型仓储物流中的应用场景。成千上万的旋转机器人快速移动来分拣货物，这大大提高了物流效率。正是这种技术的应用确保了我们对物流的高要求。人工智能技术在这里的应用是成功的，也是业界所追求的。

总而言之，我们可以说人工智能是春天还是冬天取决于它提高工业效率的能力。

工业效率的提高与人类幸福密切相关

什么是效率？从系统的观点来看，效率是指有多少工作输入到一个系统中，输出工作与输入工作的比率可以理解为效率。

在工业中，也有工业效率。这里输入的是雇佣员工的成本、地租、原材料成本等。如果我们用同样的投入获得更高的产出，我们将会有更高的工业效率。

在古代的皇家餐厅A中，皇帝拥有的皇家餐厅的效率与今天的外卖平台相比如何？当时，皇家餐厅不惜一切代价准备饭菜，并且时刻准备着。不管你吃不吃，食物都要准备好，而且东西总是在锅里炖着吃。只要皇帝需要，从烹饪到传递食物的整个过程都会被调动起来，只为皇帝服务，而且成本非常高。

如今，外卖平台上的菜肴种类远远超过皇家餐厅的数百种。因为工业效率的提高，今天每个人都可以享受这种高效率的便利。骑士，而不是太监，给我们带来了食物。他们通过抓取和拼写订单将分销成本降低到几美元，但他们也为尊贵的客户提供特殊服务，这是工业效率提高带来的。

效率改进=成本性能改进=需求的几何级改进

为什么提高效率很重要？因为它的改进可以提高产品的性价比，从而导致需求的几何增长。福特的T型车是一个经典案例。

在20世纪20年代，汽车作为一种只有富人才能买得起的奢侈品，逐渐变得平民化。福特通过流水线生产将T型车的价格从4000美元降低到800美元，并进一步降低到200-300美元。这意味着，对于普通美国人来说，一年的工资就可以买到一辆汽车，即使在1929年的大萧条时期，汽车的总销量仍在攀升。

同样的例子发生在酒店业，他们遵循同样的逻辑。如今，五星级酒店不再是普通中产阶级可望而不可及的。越来越多的人可以享受这样的服务。如何做到这一点？酒店管理公司规范了酒店运营。过去，一个房间可能需要三个管家服务。现在，通过分工和标准化，一个清洁人员可以清洁20个房间，另一个采购人员负责为100个房间采购水果。

通过工序的专业化，我们大大降低了成本，提高了效率。在连锁网络系统中，最佳实践可以固化成一个标准，然后推广到第二好的酒店，这就是酒店管理公司或任何一种管理公司的价值，因为它提高了行业的平均效率。

从另一个角度来看，在酒店业，酒店管理公司往往不拥有酒店，而只是帮助酒店业主经营酒店。那么，为什么这些所有者愿意让他们管理并同意分享部分利润呢？虽然这些管理公司拿了钱，但他们把酒店的效率提高到了任何情况下都无法达到的水平。

提高工业效率的手段是什么？

虽然说道路是简单的，但如果简单到了极点，那就是自然主义。在乡下摘一个苹果并卖掉它是非常简单和有效的，但是如果它是一百万个苹果呢？

效率来自复杂性，因此复杂的系统可以获得过多的“节约”。

案例1:扩大规模，降低成本

最典型的例子是连锁酒店，它可以通过连接各个酒店来降低成本，从而提高产业效率。

案例2:管道分工提高专业效率

这样，福特的T型车通过装配线操作提高了工人的生产率，从而降低了生产成本，提高了工业效率。

案例3:通过更复杂的流程提高转换效率

例如，用来做衣服的原材料是棉花和羊毛，但是现在一些非天然的材料可以用来做衣服，比如特殊的纤维。造纸行业也是如此。过去，只有高质量的树皮可以用来造纸，但现在使用的材料非常丰富。

案例4:收集渠道以提高分销效率

以沃尔玛为代表的大型超市就是这样的形式。如果你邀请顾客，你会卖出更多的东西。为什么沃尔玛能打败美国这么多乡村小店？这正是因为沃尔玛可以在一站购买，但其他小商店不能。

案例5:提高保留效率的长期转型

这是互联网时代最常听到的提高效率的方法:给你一个苹果，但你所有的豆腐将来都会从我们这里买走。

案例6:提高匹配效率的复杂营销

通过不同的定价策略和有针对性的精确营销，我们可以更快地匹配交易。

案例7:重用资产以提高成本效率

铁路的出现具有深远的意义，但在开始的时候，美国很难建造州际铁路，因为成本太高，没有公司愿意支付费用。后来，有人发明了单轨铁路。在此之前，铁路是双轨的，必须修建两条轨道。采用单轨后，成本可降低30%。单线铁路是不可分割的，那么我们怎样才能保证建设多条单线铁路的效率呢？此时将取决于调度。

人工智能产业如何发展？

在讨论人工智能产业如何落地之前，我们应该先看看人工智能时代带来了什么。

从技术出现的规律来看，判断一个单点技术是对还是错并不是最重要的。更重要的是判断它的总体趋势，你可以在这项技术应用中获得很好的收益。

1.ai不是万能的

首先，人工智能不能直接"高层次思考"和解决一般问题，所以开放式任务不适合人工智能。此外，人工智能不能给出100%可靠的判断。在这种情况下，用人工智能技术修补原有的工业效率模型通常不是最佳选择。因为原始系统面向高可靠性、自动化和高精度。最后，在人工智能替换人员方面，我们认为人工智能缺乏灵活性，替换人员的成本将非常高。例如，电话接线员受过专业培训，具有很强的灵活性。即使他们不能解决顾客的问题，他们也可以通过沟通技巧来解决纠纷。然而，如果用人工智能代替它们，结果往往很差，成本也很高。

2。充分发挥人工智能的真正优势

人工智能时代的核心是智能决策时代，人工智能的真正优势是决策能力。例如，在苹果种植中，可以根据日照、降水、颜色变化、气体释放等数据分析模型，判断苹果成熟的概率。这超出了人类和自动化的范围。这种能力可能不准确，但随着时间的推移，它具有巨大的商业价值。

3.ai时代是智能人机混合系统的时代

既然人工智能是一个决策系统，这个决策系统有什么样的架构？不要以为人工智能是一个狭隘的算法，人工智能本身的数据计算是一个中间环节。以呼叫中心为例，ai可以通过对历史数据的分析来了解每个呼叫的需求。这种理解远远优于一般的操作者，但是操作者有价值吗？当然可以。他能听懂许多口语表达，擅长情感交流。如果人工智能和电话操作员相结合，这就是基于机器决策的人机混合。

人工智能产业登陆的五个步骤

第一步，找到绝对A对的痛点。
用ai pair修补当今的行业模型，做别人能做的事情，这不是A pair的痛点。那么“A”的痛点是什么呢？这需要每个人根据自己的行业经验来找出答案，但我可以告诉你出了什么问题。各种业务元素都有很强的约束。此时，即使你是高效率的，你也无法击败效率低下的人，因为替换成本太高了。酒店管理公司做得很好，酒店也愿意加入，因为酒店物业并不稀缺。如果你大量优化加油站的效率，会有很多加油站加入你吗？可能不会，因为元素的循环不够。

2019年，中国的油气勘探行业将向私人资本开放，我们可以利用人工智能技术来分析哪里可能有更好的油田。但是如果这个领域在2019年之前没有开放，即使你解决了这个问题，你也不能动摇市场结构。

第二步是判断人工智能的潜力

在找到了A对的痛点之后，我们应该判断智能的潜力，因为不是所有的问题都适合人工智能来解决，比如设计一个开放的、有创造性的宇宙飞船。此外，还有其他选择的关键问题，这些问题通常需要很高的可靠性，并且不适合人工智能来解决。例如，肿瘤的早期诊断，如果今天所有的医生都不能做到，人工智能可以弥补它的能力，即使它能发挥一点作用，但如果有其他选择，人工智能的不准确性将成倍增加。

第三步是设计完整的系统

如果发现的痛点足够痛苦，人工智能可以解决它，我们不能指望人工智能技术简单地解决这个问题。因此，面对这样的情况，我们应该敢于使制度“沉重”，也就是说，它更加复杂。首先是敢于触摸硬件。虽然硬件带来了复杂性和较高的成本，但它可以带来信息收集的效率，并形成决策执行的闭环。第二是要敢于触摸操作，不仅要基于人机操作，还要做一个操作者。第三，不要依赖现有的数据，而要逆向思考:我们需要引入什么数据来解决这个棘手的问题？

步骤4:找到切入路径

作为一个早期的风险投资企业，百度风险投资将与每一个投资项目进行讨论。未来的最终结果是什么？在接下来的五年或十年里，我们能做一些颠覆性的工业革命吗？即使企业家们说得很清楚，回到实施上来，也很有可能从改进产品的小事开始。
例如，如果你想从一开始就开发一种新的种植方法，整个项目的验证周期会很长。你能利用现有的数据来提高一些效率和降低一些成本吗？虽然这不是目的，但这是一个非常重要的方法。

第五步是寻求模式改变[/s2/]

一旦我们切入其中，我们将寻求改变模式。然而，应该记住的是，项目落地后的分红期通常是有限的。如何在有限的时间内找到改变模型的方法，并寻求提升维度是一个非常重要的命题。对于鲑鱼养殖来说，鲑鱼只能生活在特定的水域，所以没有必要在自然水域进行太多的人工补偿。随着人工智能技术的发展，有些地方不适合养殖鲑鱼。例如，在一个水域，鲑鱼可以长得很好，但是突然有一股寒流，鱼被冻死了。对于这样的环境变化，智能系统可以用来预测和补偿。

如果这样的技术体系被证明是可行的，我们可以在适当的时候占据鲑鱼养殖的上游元素，使这个项目变得更大。最后，通过模式的转变，实现产业效率。如果别人能做到这一点，而我们能更有效地做到这一点，这就是一种超值能力；如果我们把它升级到别人做不到的东西，它将是一种高级能力。