我們先來看幾個(gè)AI應(yīng)用場(chǎng)景的案例。
便利店的運(yùn)營(yíng)效率非常高。一家小小的便利店，它每一天的運(yùn)營(yíng)、維護(hù)都是復(fù)雜的過程，在過去20年里，這個(gè)產(chǎn)業(yè)的效率不斷提高，現(xiàn)在看來，可以說已經(jīng)做到了極致。
但是，在前兩年，有不少人開始用AI技術(shù)，也就是視覺識(shí)別去做便利店，最后的效果不太好，為什么呢?因?yàn)樘娲杀痉浅８?，一個(gè)視覺結(jié)賬系統(tǒng)替代一個(gè)收銀員，這個(gè)系統(tǒng)需要更昂貴的IT工程師定期維護(hù)，一旦系統(tǒng)出錯(cuò)，造成的損失也會(huì)更大。一句話說，在原有便利店的基礎(chǔ)上，使用AI技術(shù)并沒有提高產(chǎn)業(yè)效率。
第二個(gè)例子是大家在銀行見到的輪式機(jī)器人，它會(huì)主動(dòng)問好，并且能夠與你進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的對(duì)話。但是現(xiàn)在來看，這樣的機(jī)器人沒有什么作用，因?yàn)樗鼰o法替代銀行的工作人員。銀行員工接受過良好的訓(xùn)練，在與客戶溝通、處理矛盾、求助方面具有很大的柔性空間，這些都是機(jī)器人做不到的。開玩笑地說，下雪的時(shí)候客戶經(jīng)理還能出門掃雪，如果有人搶銀行，工作人員還能起到一些安保作用，這些都是輪式機(jī)器人做不到的。這樣的產(chǎn)品只有一個(gè)智能化的噱頭，很快就不會(huì)有人使用。為什么會(huì)這樣?還是那句話，這種AI技術(shù)的應(yīng)用，沒有提高銀行業(yè)的產(chǎn)業(yè)效率。
第三個(gè)例子是大型倉(cāng)儲(chǔ)物流中的機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景。幾千臺(tái)輪值機(jī)器人快速移動(dòng)對(duì)貨物進(jìn)行分揀，大大提高了物流的效率。正是這類技術(shù)的應(yīng)用，才保證了我們對(duì)物流的高要求。AI技術(shù)在這里的應(yīng)用是成功的，也是行業(yè)所追求的。
總結(jié)起來，我們可以說：AI是春天還是冬天，取決于其提高產(chǎn)業(yè)效率的能力。
產(chǎn)業(yè)效率的提高和人類的幸福息息相關(guān)
什么叫效率?從系統(tǒng)的角度看，效率就是輸入一個(gè)系統(tǒng)的功，最后轉(zhuǎn)化成了多少的功，這個(gè)輸出功和輸入功的比值，可以理解成效率。
在產(chǎn)業(yè)上，也存在產(chǎn)業(yè)效率。這里的輸入是雇傭員工的費(fèi)用、土地租金、原材料成本等等，如果相同的輸入，我們獲得更高的輸出，我們就擁有了更高的產(chǎn)業(yè)效率。
在古代的皇室，皇帝所擁有的御膳房的效率和今天的外賣平臺(tái)的效率相比如何呢?在那個(gè)時(shí)候，御膳房就是要不惜一切代價(jià)把飯做好，而且要時(shí)刻準(zhǔn)備著。菜不管吃不吃都要備好，鍋里永遠(yuǎn)在燉著東西，只要皇帝有需求，從做飯的到傳菜的整個(gè)環(huán)節(jié)都會(huì)調(diào)動(dòng)起來，只為皇帝一個(gè)人服務(wù)，成本非常地高。
而現(xiàn)在的外賣平臺(tái)，其所包含的菜品種類遠(yuǎn)比御膳房的成百上千種菜還要多得多，由于產(chǎn)業(yè)效率的提升，今天的每個(gè)人都能享受到這種高效率下的便利。給我們送菜的不是太監(jiān)，而是騎士，他們通過搶單、拼單把配送成本降低到幾塊錢，但是一樣實(shí)現(xiàn)了為一個(gè)尊貴的客戶，提供專門的服務(wù)，這都是產(chǎn)業(yè)效率的提升帶來的。
效率提升=性價(jià)比提升=需求量幾何級(jí)提升
為什么效率提高如何重要?因?yàn)樗母纳颇軌驇懋a(chǎn)品性價(jià)比的提升，從而引發(fā)需求的幾何級(jí)增長(zhǎng)。福特的T型車就是一個(gè)經(jīng)典的案例。
在20世紀(jì)20年代，汽車作為一個(gè)只有富豪才消費(fèi)得起的奢侈品，正在逐漸地走向平民化。福特通過流水線生產(chǎn)，把T型車的價(jià)格從4000美元降低到800美元，進(jìn)而進(jìn)一步降低到了200-300美元。這意味著對(duì)于普通的美國(guó)民眾而言，一年的工資也可以買一輛車，即使在1929年大蕭條的時(shí)候，汽車總銷量依然是攀升的。
同樣的例子也發(fā)生在酒店行業(yè)身上，它們遵循同樣的邏輯。今天，五星級(jí)酒店對(duì)于一般的中產(chǎn)階級(jí)而言，不再是可望不可即，越來越多的人可以享受到這樣的服務(wù)，這是如何做到的?酒店管理公司對(duì)酒店運(yùn)營(yíng)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化，以前可能需要3個(gè)管家服務(wù)一個(gè)房間，現(xiàn)在通過分工與標(biāo)準(zhǔn)化，可以讓一個(gè)保潔人員清理20個(gè)房間，另一個(gè)采購(gòu)人員負(fù)責(zé)給100個(gè)房間采購(gòu)水果。
我們通過工序的專業(yè)化大大降低了成本，從而提高了效率。在一個(gè)連鎖網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，讓最優(yōu)的實(shí)踐能夠固化成標(biāo)準(zhǔn)，然后向次優(yōu)的酒店推廣，這是酒店管理公司、或者說任何一種管理類公司業(yè)態(tài)存在的價(jià)值，因?yàn)樗岣吡诵袠I(yè)的平均效率。
從另一個(gè)角度來看，在酒店行業(yè)，酒店管理公司往往不擁有酒店，它只是幫助酒店擁有者運(yùn)營(yíng)酒店而已。那為什么這些擁有者愿意讓他們來管理，還同意同分走一部分利潤(rùn)呢?因?yàn)檫@些管理公司雖然拿走了錢，但是把酒店的效率提高到了原先無論如何也達(dá)不到的水平。
提高產(chǎn)業(yè)效率有哪些手段？
雖然都說大道至簡(jiǎn)，但是簡(jiǎn)單到極致就是自然主義。去郊外撿一個(gè)蘋果，然后賣掉，很簡(jiǎn)單，效率也很高，但如果是100萬個(gè)蘋果呢?
效率來源于復(fù)雜性，復(fù)雜系統(tǒng)才能獲得超額的“節(jié)約”。
案例1：擴(kuò)大規(guī)模，攤薄成本
最典型的例子就是連鎖酒店，通過把單體的酒店連接起來，降低成本，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)效率的提升。
案例2：流水線分工，提高專業(yè)效率
福特的T型車就是通過這種方式，通過流水線作業(yè)，提高了工人的勞動(dòng)生產(chǎn)率，進(jìn)而降低生產(chǎn)成本，提高產(chǎn)業(yè)效率。
案例3：通過更復(fù)雜的工藝提高轉(zhuǎn)化效率
比如原來做衣服用的原材料都是棉花、羊毛，現(xiàn)在可以用一些不是自然的材料來做衣服，比如特殊的纖維。造紙行業(yè)也是一樣，以前只能用高質(zhì)量的樹皮才能造紙，現(xiàn)在用的材料是很豐富的。
案例4：集合渠道，提高分發(fā)效率
以沃爾瑪為代表的大型超市就是這樣的業(yè)態(tài)。把客戶邀請(qǐng)來了，就要賣給你更多的東西。為什么沃爾瑪可以打敗美國(guó)那么多的鄉(xiāng)村小店?正是因?yàn)槲譅柆斈軌蛞徽臼劫?gòu)齊，其他小店做不到。
案例5：長(zhǎng)期轉(zhuǎn)化，提高留存效率
這是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代最常聽到的效率提高方式：送給你一個(gè)蘋果，但是未來你所有的豆腐都是從我們這里買的。
案例6：復(fù)雜營(yíng)銷，提高撮合效率
通過不一樣的定價(jià)策略、定向地精準(zhǔn)營(yíng)銷，更快速的撮合交易。
案例7：資產(chǎn)復(fù)用，提高成本效率
鐵路的出現(xiàn)有深遠(yuǎn)的意義，但是在最初，美國(guó)很難修建跨州的鐵路，因?yàn)槌杀咎?，高到?jīng)]有公司愿意買單。后來有人發(fā)明的單線鐵路，在此之前鐵路都是雙線，要修兩個(gè)軌道，采用單線之后，成本可以降低30%。單線的鐵路不能對(duì)開，因此要修建多條單線，如何能保證效率呢?這時(shí)候就要依靠調(diào)度了。
AI產(chǎn)業(yè)如何落地？
在討論AI產(chǎn)業(yè)如何落地之前，要先看看AI時(shí)代帶來了什么?
從技術(shù)涌現(xiàn)的規(guī)律來看，對(duì)單點(diǎn)技術(shù)判斷的對(duì)錯(cuò)不是最重要的，更重要的是判斷對(duì)它的整體趨勢(shì)，你一樣能在這個(gè)技術(shù)應(yīng)用中獲得很好的收益。
1. AI不是無所不能的
首先，AI無法直接進(jìn)行“高級(jí)思考”，無法解決通用問題，因此開放性的任務(wù)不適合AI。再者，AI無法給出100%可靠的判斷。既然如此，用AI技術(shù)在原有的產(chǎn)業(yè)效率模型內(nèi)打補(bǔ)丁，往往不是最好的選擇。因?yàn)樵械捏w系是面向高可靠性、自動(dòng)化、高精準(zhǔn)的。最后，在AI替代人的方面，我們認(rèn)為，AI缺乏柔性，替代人的成本會(huì)非常高。拿話務(wù)員來說，他們受過專業(yè)的訓(xùn)練，有很強(qiáng)的柔性能力，即便無法解決客戶的問題，也可以通過溝通技巧解決爭(zhēng)議，但是如果用AI代替他們，往往效果不好而且成本很高。
2. 要發(fā)揮AI真正的優(yōu)勢(shì)
AI時(shí)代的核心首先是智能決策的時(shí)代，AI的真正優(yōu)勢(shì)是決策能力。比如蘋果種植，可以根據(jù)蘋果在生長(zhǎng)周期內(nèi)的日照情況、降水情況、顏色變化、氣體釋放等數(shù)據(jù)，分析出來一個(gè)模型，判斷蘋果成熟的概率。這一點(diǎn)是人類和自動(dòng)化所無法做到的。這樣的能力可能不太準(zhǔn)確，但是隨著時(shí)間的推移，它具有很大的商業(yè)價(jià)值。
3. AI時(shí)代是智能人機(jī)混合系統(tǒng)的時(shí)代
既然AI是一個(gè)決策系統(tǒng)，那么這個(gè)決策系統(tǒng)具有何種架構(gòu)呢?千萬不要認(rèn)為AI就是一個(gè)狹義的算法，AI的數(shù)據(jù)計(jì)算本身是一個(gè)中間環(huán)節(jié)。以呼叫中心為例，AI可以通過歷史數(shù)據(jù)的分析，對(duì)每個(gè)來電的需求非常了解，這種了解遠(yuǎn)超一般的話務(wù)員，但話務(wù)員有價(jià)值嗎?當(dāng)然。他能夠聽懂很多口語化的表達(dá)，擅長(zhǎng)情感上的溝通。如果把AI和話務(wù)員結(jié)合起來，這就是以機(jī)器決策為主的人機(jī)混合。
AI產(chǎn)業(yè)落地的五個(gè)步驟
第一步，找到絕對(duì)的痛點(diǎn)。
用AI對(duì)給今天的行業(yè)模型打補(bǔ)丁，做別人也能做到的事，這不叫絕對(duì)的痛點(diǎn)。那什么叫絕對(duì)的痛點(diǎn)呢?這需要大家結(jié)合自己的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)去找，但我可以告訴你什么不是。各種商業(yè)要素有強(qiáng)大約束的不是，這個(gè)時(shí)候，即使你的效率很高，也無法打敗效率低的人，因?yàn)橹刂贸杀具^高。酒店管理公司做得好，酒店都愿意加盟，因?yàn)榫频甑奈飿I(yè)本身不稀缺。如果你把加油站的效率優(yōu)化的很多，是不是很多加油站會(huì)來加盟你呢?可能不會(huì)，因?yàn)橐氐牧鬓D(zhuǎn)不充分。
2019年，中國(guó)的油氣勘探領(lǐng)域?qū)γ駹I(yíng)資本放開，我們可以利用AI技術(shù)，去分析哪里可能有更好的油田。但是如果在2019年之前，這個(gè)領(lǐng)域還沒有開放的時(shí)候，即便你解決了這個(gè)問題，也無法撬動(dòng)市場(chǎng)格局。
第二步，判斷人工智能的潛力
找到絕對(duì)的痛點(diǎn)之后，我們要判斷智能的潛力，因?yàn)椴皇撬械膯栴}都適合AI(人工智能)去解決，比如設(shè)計(jì)一個(gè)太空飛船這樣一個(gè)開放性、創(chuàng)造性的問題。再就是有其他替代手段的關(guān)鍵性問題，這些問題對(duì)可靠性的要求往往非常高，也不太適合AI去解決。比如腫瘤的早期診斷，如果今天的所有的醫(yī)生都做不到，AI哪怕能起到一點(diǎn)作用也是一種能力補(bǔ)償，但是如何有其他的替代手段，AI的不準(zhǔn)確性就會(huì)被成倍的放大。
第三步，設(shè)計(jì)完整的系統(tǒng)
如果找到的痛點(diǎn)足夠痛，AI也可以解，我們也無法期待簡(jiǎn)單的應(yīng)用AI技術(shù)就能解決這個(gè)問題。因此，面對(duì)這樣的情況，我們要敢于把系統(tǒng)做“重”，就是復(fù)雜一些。第一是敢于碰硬件，硬件雖然帶來了復(fù)雜性和更高的成本，但它能夠帶來信息采集的效能，并且形成決策實(shí)施的閉環(huán)。第二是敢于碰運(yùn)營(yíng)，不光是基于人-機(jī)的運(yùn)營(yíng)，還要敢于去做運(yùn)營(yíng)商。第三是不依賴已有的數(shù)據(jù)，而是逆向思考：為了解決這個(gè)痛點(diǎn)，我們需要把什么數(shù)據(jù)引入進(jìn)來?
第四步，尋找切入的路徑
百度風(fēng)投作為一家早期風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)，我們和被投的每一個(gè)項(xiàng)目都會(huì)討論，未來的終局是什么?未來五年、十年到底能不能做出一些顛覆性、產(chǎn)業(yè)革命的事。即便創(chuàng)業(yè)者談清楚了，繞回到實(shí)施，很有可能也要從一件改良產(chǎn)品的小事做起。
比如農(nóng)業(yè)的種植，一上來就想開發(fā)一種新的種植方法，那么整個(gè)項(xiàng)目的驗(yàn)證周期會(huì)非常的長(zhǎng)。能不能利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)在原有的方法上提高一些效率，降低一些成本?這雖然不是終局，但是一個(gè)非常重要的切入途徑。
第五步，尋求模式變革
一旦切入進(jìn)去，我們就要尋求模式的變革。但是要記住一點(diǎn)，項(xiàng)目落地之后的紅利期往往是有限的，如何在有限的時(shí)間之內(nèi)找到模式變革的方法，尋求升維，這是一個(gè)很重要的命題。拿三文魚的養(yǎng)殖來說，三文魚只能生活在特定的水域內(nèi)，這樣天然的水域不需要做很多人為的補(bǔ)償。而隨著AI技術(shù)的發(fā)展，有一些不適合養(yǎng)殖三文魚的地方，也變得合適了。比如有一片水域，三文魚可以生長(zhǎng)的很好，但是突然來了一股寒流，魚都凍死了，對(duì)于這樣的環(huán)境變化，利用一套智能系統(tǒng)恰恰可以進(jìn)行預(yù)測(cè)和補(bǔ)償。
如果這樣的技術(shù)系統(tǒng)證明可行，我們就能夠在合適的時(shí)間，去圈占三文魚養(yǎng)殖的上游要素，把這個(gè)項(xiàng)目做大。最終通過模式的變化，把產(chǎn)業(yè)效率做上來。如果這件事別人也能做，而我們效率做的更高，這是一種溢價(jià)能力;如果我們把它升維到一件別人做不了的事，又是一個(gè)溢價(jià)能力。
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