[db:标签]��些人认为人工智能[db:标签]��我们太远了，现在谈论它还为时过早。有些人认为人工智能时代已经到来，我们应该抓住这个时代的红利。

那么，人工智能是在春天还是冬天？

让我们先看看一些人工智能应用场景。

便利店效率很高。小型便利店的运营和维护每天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完美。

然而，在最初的两年，许多人开始使用人工智能技术，即视觉识别，来制作便利店。最终的结果不是很好。为什么？因为更换成本非常高，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信息技术工程师来定期维护。一旦系统出错，损失会更大。总之，在原有便利店的基础上，人工智能技术的使用并没有提高工业效率。

第二个例子是大家在银行看到的轮式机器人。它会主动跟你打招呼，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效果了，因为它不能代替银行职员。银行员工接受了良好的培训，在与客户沟通、处理矛盾和寻求帮助方面有很大的灵活性，而这是机器人做不到的。开玩笑地说，下雪时，客户经理仍然可以出去扫雪。如果有人偷了银行，工作人员也可以扮演一些安全角色，这是轮式机器人无法做到的。这个产品只是一个智能的噱头，不会很快被使用。为什么会这样？换句话说，人工智能技术的应用并没有提高银行业的产业效率。

第三个例子是机器人在大型仓库物流中的应用场景。数以千计的旋转机器人快速移动来分拣货物，极大地提高了物流效率。正是这种技术的应用保证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。

本文内容由混沌大学BV百度风险投资公司CEO刘伟分享。它是由混沌重庆编写的。

01 产业效率的提高和人类的幸福息息相关

什么是效率？从系统的角度来看，效率是输入到系统中的功，以及最终转化成多少功。输出功与输入功之比可以理解为效率。

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。如果我们有相同的投入，我们将获得更高的产出，我们将有更高的工业效率。

在古代皇室中，与今天的外卖平台相比，皇帝拥有的皇家厨房的效率如何？在那个时候，皇家厨房意味着不惜一切代价准备饭菜，并且时刻准备着。无论你吃还是不吃，食物都必须准备好。这锅总是炖着吃。只要皇帝有需求，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，这是非常昂贵的。

今天的外卖平台上的菜肴种类比厨房里的数百种菜肴要多得多。由于工业效率的提高，今天在这种高效率下每个人都能享受到便利。给我们端盘子的不是太监，而是骑士。他们通过抢夺订单将交货成本降低到几美元。然而，他们也意识到为一个杰出的客户提供特殊服务，这是由工业效率的提高带来的。

▍效率提升=成本绩效提升=需求几何水平提升

为什么效率提升很重要？因为它的改进可以带来产品成本性能的提高，从而引发需求的几何增长。福特的T型车就是一个典型的例子。

在20世纪20年代，汽车作为只有富人才能买得起的奢侈品，逐渐变得流行起来。福特通过装配线生产将T型车的价格从4000美元降至800美元，进一步降至200-300美元。这意味着对于普通美国人来说，一年的工资可以买一辆车。即使在1929年的大萧条时期，汽车总销量仍在增长。

同样的例子也发生在酒店业，遵循同样的逻辑。如今，五星级酒店不再是普通中产阶级力所能及的了。越来越多的人可以享受这种服务。如何做到这一点？酒店管理公司已经规范了酒店的运营。过去，一个房间可能需要三个管家。现在，通过分工和标准化，一个清洁工可以打扫20个房间，而另一个采购员负责为100个房间采购水果。

我们通过工序的专业化大大降低了成本，从而提高了效率。在连锁网络系统中，最佳实践可以固化为标准，然后推广到次优酒店。这就是酒店管理公司的价值，或者任何一种管理公司的形式，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，酒店管理公司通常不拥有酒店，他们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？因为尽管这些管理公司拿了钱，他们还是把酒店的效率提高到了一个无论如何都无法达到的水平。提高工业效率的方法有哪些？

虽然据说主要道路是简单的，但简单到极点就是自然主义。去乡下捡一个苹果并卖掉它是非常简单和有效的，但是一百万个苹果呢？

效率来自复杂性，所以复杂的系统可以获得过多的“节约”。

案例1:规模扩张和成本稀释

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，从而提高工业效率。

案例2:提高专业效率的装配线分工

福特的T型车就是这样，通过装配线操作，提高工人的劳动生产率，从而降低生产成本，提高工业效率。

案例3:通过更复杂的过程提高转换效率。

例如，用来做衣服的原材料是棉花和羊毛，现在一些非天然材料可以用来做衣服，比如特殊纤维。造纸工业也是如此。过去，只有高质量的树皮被用来造纸。现在，使用的材料非常丰富。

案例4:聚集渠道提高配送效率

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，你会得到更多的东西。为什么沃尔玛能打败美国这么多的小村庄商店？正是因为沃尔玛可以在一个站点购买所有东西，而其他小商店却不能。

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，但将来你所有的豆腐都会从我们这里买走。

案例6:通过不同的定价策略、有针对性的精确营销、更快的匹配交易来提高匹配效率的复杂营销。

案例7:资产再利用和成本效率提高

铁路的出现具有深远的意义。然而，在开始的时候，在美国修建州际铁路很困难，因为成本太高，公司无法支付。后来，有人发明了单轨铁路。在此之前，铁路是双轨的。必须建造两条铁轨。采用单线铁路后，成本可降低30%。单线铁路无法开通，如果要修建多条单线铁路，如何保证效率？此时将取决于日程安排。

02 AI产业如何落地？

在讨论人工智能产业如何登陆之前，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整体趋势。你也可以从这项技术的应用中获得很好的好处。

1。人工智能不是万能的。

首先，人工智能不能直接进行“高级思维”，也不能解决常见问题，所以开放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始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，在人工智能替代人方面，我们认为人工智能缺乏灵活性，替代人的成本会很高。以电话接线员为例。他们受过专业训练，有很强的灵活性。即使他们不能解决客户的问题，他们也可以通过沟通解决争议

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它的决策能力。例如，苹果种植可以根据日照、降水、颜色变化、气体释放等数据分析模型来判断苹果成熟的概率。在苹果的生长周期中。这是人类和自动化无法实现的。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。人工智能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？不要认为人工智能是一个狭隘的算法，人工智能的数据计算本身就是一个中间环节。以呼叫中心为例。人工智能通过对历史数据的分析，可以很好地理解每个来电的需求。这个解决方案优于一般运算符，但是运算符有价值吗？当然。他能理解许多口语表达，擅长情感交流。如果人工智能和操作员相结合，这是基于机器决策的人机混合。人工智能产业落地的五个步骤

使用人工智能修补当今的行业模型，做别人能做的事情。这不是一个绝对的痛点。绝对痛点是什么？这需要每个人结合自己的行业经验去寻找，但我可以告诉你什么不是。并不是所有的商业因素都有很强的约束。此时，即使你是高效率的，你也无法击败低效的，因为替换成本太高了。酒店管理公司做得很好，酒店愿意加入，因为酒店本身并不稀缺。如果你大量优化加油站的效率，会有很多加油站加入你吗？也许不是，因为元素的循环是不够的。

使用人工智能修补当今的行业模型，做别人能做的事情。这不是一个绝对的痛点。绝对痛点是什么？这需要每个人结合自己的行业经验去寻找，但我可以告诉你什么不是。并不是所有的商业因素都有很强的约束。此时，即使你是高效率的，你也无法击败低效的，因为替换成本太高了。酒店管理公司做得很好，酒店愿意加入，因为酒店本身并不稀缺。如果你大量优化加油站的效率，会有很多加油站加入你吗？也许不是，因为元素的循环是不够的。

2019年，中国的油气勘探行业将向私人资本开放。我们可以使用人工智能技术来分析哪里有更好的油田。然而，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，你也不能利用市场结构。

找到绝对的痛点后，我们应该判断智能的潜力，因为并不是所有的问题都适合人工智能来解决，比如设计航天飞机的开放性和创造性问题。此外，还有其他替代方法的关键问题。这些问题通常需要很高的可靠性，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，人工智能是一种能力补偿即使它能发挥一点作用，但如何有其他替代手段，人工智能的不准确性将成倍增加。

找到绝对的痛点后，我们应该判断智能的潜力，因为并不是所有的问题都适合人工智能来解决，比如设计航天飞机的开放性和创造性问题。此外，还有其他替代方法的关键问题。这些问题通常需要很高的可靠性，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，人工智能是一种能力补偿即使它能发挥一点作用，但如何有其他替代手段，人工智能的不准确性将成倍增加。

第三步是设计一个完整的系统。

如果找到的痛点足够多，人工智能也能解决它，我们不能指望仅仅通过应用人工智能技术就能解决这个问题。因此，面对这种情况，我们应该敢于“掂量”这个更复杂的体系。第一是敢于触摸硬件。虽然硬件带来了复杂性和较高的成本，但它能带来信息收集的效率，并形成决策执行的闭环。第二是敢于触摸操作，不仅要基于人机操作，还要敢于做操作者。第三，不要依赖现有的数据，而是向后思考:为了解决这个棘手的问题，我们需要引入哪些数据？

第四步，找到切入的方法

百度风险投资作为一家早期的风险投资企业，我们将与每一个被投资的项目进行讨论。未来的最终结果是什么？在未来的五年或十年里，我们能做一些颠覆性的或工业革命吗？即使企业家们说得很清楚，并回到实施阶段，他们也很可能会从改进产品的小事做起。

例如，如果你想在开始耕种时就开发一种新的种植方法，整个项目的验证期将会很长。在原始方法中，现有的数据可以用来提高一些效率和降低一些成本吗？虽然这不是最终结果，但这是一个非常重要的方法。

步骤5，寻找模式改变

一旦我们进入其中，我们将寻求模式的改变。然而，重要的是要记住，项目完成后的奖励期通常是有限的。如何在有限的时间内找到改变模式和寻求更高维度的方法是一个非常重要的命题。以鲑鱼养殖为例。鲑鱼只能生活在特定的水域，所以自然水域不需要大量的人类补偿。随着人工智能技术的发展，一些不适合鲑鱼养殖的地方已经变得合适了。例如，有一个水域，鲑鱼可以很好地生长，但是突然有一个寒流，鱼冻死了。对于这样的环境变化，使用智能系统可以精确地预测和补偿。

如果这样一个技术系统被证明是可行的，我们将能够在合适的时间包围鲑鱼养殖的上游元素，并使项目更大。最后，通过模式的转变，提高产业效率。如果其他人可以做到，而我们做得更有效率，这是一个额外的能力。如果我们把它推广到其他人做不到的事情上，这也是一种额外的能力。