人工智能(AI)的概念于1956年在达特茅斯夏季讨论会上被首次提出后，至今已经有60多年的历史。自此之后，关于如何赋予机器以人类的思维与逻辑、机器何时取代人类的讨论，从未停止过。而在最近十年间，研究机构与商业界谈论最多的却是另外一个话题，即AI商业化的理想与现实。

德勤在10月发布的《全球人工智能发展白皮书》中称，人工智能正步入全方面商业化时代，将对金融、教育、数字政务、医疗、无人驾驶、零售、制造业、智慧城市等各行业带来深刻变革。

AI在商业化上正呈现出全智能、全领域、全场景的趋势。德勤预测，这种由AI引起的行业变革将会改变各行业的生态系统。

10月18日，在深圳举行的“Q Business! 2019嘉宾大学年度峰会”上， 北京大学访问教授、未来地图人工智能商业化实验室联合创始人吴霁虹在回答嘉宾大学创办人、首席提问官吴婷关于有哪些AI商业化应用场景有潜能时，说道：“从农业到工业再到企业服务，有100多个行业，上千万个场景的（AI商业）应用都非常有潜能。”

在写作《未来地图》这本书时，吴霁虹将人工智能产业的规模定义为万亿级。但目前，已经有很多人认为这个规模应该是百万亿级的新经济规模，包括前端的衣食住行用、娱教健医工十大消费领域，以及这些领域所带来的后端供应链。以亚马逊Go无人商店为例，前端消费者只需要进行进、拿、出三个动作，而背后的人工智能系统则赋能了600万家生态供应商。仅这样一个平台，就已经是万亿级的规模。

自1956年被提出来，AI发展经历了三个阶段。第一阶段是20世纪60~70年代所谓的“黄金时期”。当时，以逻辑学为主导的研究方法是业界主流，但当时尚不能通过机器来实现逻辑推理证明。到了20世纪70~90年代（第二阶段），由于技术本身的高度不成熟与之前人们对AI的过高期望之间的巨大悬殊，让人工智能进入了“寒冬时期”。彼时，无论是政府层面还是民间的风险投资机构都大幅减少了对AI的投资。20世纪90年代以后（第三阶段），由于计算力和海量数据的大幅度提升，人工智能技术才获得进一步优化，尤其是在机器学习领域中实现了极大突破。在最近十年，得益于深度神经网络技术的发展，AI才逐渐步入快速发展期。

AI的快速发展及商业化，从资本的追逐可见一斑。仅在中国，2015年与AI相关的投资，总额达到了450亿元。2016年和2017年持续增加频次。2019年上半年，中国人工智能领域共获融资超过478亿元。

德勤称，那些容易落地、可快速实现商业化的AI应用场景，更容易受到投资人的青睐。数据显示，企业服务、机器人、 医疗健康、行业解决方案、基础组件、 金融领域在投资频次和融资金额上均高于其他行业。而从公司层面来看，全球顶级团队、资金实力和科技基因更易受到二级市场投资者的青睐。从行业方面来看，容易落地的新零售、无人驾驶、 医疗和教育场景预示着更多的机会。

“今天中国很厉害，特别是在人工智能的应用领域。在AI感知应用上，除了有BAT、华为、科大讯飞、京东等这些公司外，还有很多的独角兽公司。这些公司在今天已经形成了一股势力，在全球已经是在引领地位了。”吴霁虹在峰会现场说。在这股领导趋势中，吴霁虹认为被AI赋能的新一代商学教育是一个典型的应用场景。AI不仅可以改变现有的商学教育体系与模式，更为重要的是改变商学的商业价值。

首席提问官吴婷提问北京大学访问教授、未来地图人工智能商业化实验室联合创始人吴霁虹

 ●  【提问·吴霁虹】  ●

麻省理工斯隆学院对全球各行业超过3000名高管和分析人员，以及30位行业专家进行了深度访谈，并总结出了《AI商业化报告》。《报告》显示，四分之三的管理者认为AI将会帮助公司进入新的商业领域，将近85%的受访者认为 AI将会帮助公司获得或保持竞争优势。然而，目前仅有五分之一的企业已在产品或服务中采用AI相关技术。在您看来，为什么这些企业会在这方面徘徊不前呢? 

吴霁虹：有很多原因。首先第一个原因是没有像华为那样的公司有这么大的决心。其实这个问题也挺尖锐的，让我想起大文豪曾经描绘的伦敦大街有这么一个场景。

253年前，有一群夜间工作人员，他们在晚上会拎着煤油灯去点燃昏暗的街灯，他们的一生都是围绕着这个现实。但是，你今天看到的是伦敦大街上灯火通明的LED灯。虽然今天煤油灯还可以用，但它并不代表未来，而未来也不属于那些抱着煤油灯徘徊的人。

当然，今天会有人徘徊，这还有很多深层次的原因。比如，首先是转型期间的痛苦。这像要改变一个人的习惯，没有3--5年的阵痛期是过不去的。互联网已经有这么多年了，但是还有很多人没有实现互联网+。第二，不用AI也可以活，但是衰退往往不是瞬间的，而是渐进性的，这个过程中，很多AI公司在崛起，传统公司想用大本钱去抵抗这样的崛起是很难的。第三，大多数人误以为AI只有一个，好像神经网络才能解决问题，但是神经网络本身有巨大的局限性，诸如联邦学习等更多的AI技术可以有更好更多的解决方案，当却不被大多数人知道。第四，业务数据化还没有普及。第五，全球紧缺顶尖的算法人才，特别是算法架构师，以及更缺人工智能商业化的专家人才。所有这些都可能导致今天只有20%的人应用AI，但是未来肯定是越来越多人会使用AI。

吴婷：您的课非常的精彩，会举各种AI商业化的案例，并且有很多量化的数据支撑。

作为AI商业化的积极推动者，您认为AI这项技术在哪些行业最具有潜力呢? 在哪些行业应用的场景会比较多？能否给我们介绍一些有意思的AI商业化案例?

吴霁虹：从农业到工业，再到企业服务，我在研究的过程中发现有100多个行业，上千万个场景的应用都非常的有潜能。

但是今天讲到可持续发展，我认为如果要想提升社会整体效率的话，一个是AI应用在教育领域，一个是AI应用在企业咨询和培训服务领域。我认为这两个应用场景可以催生出未来百万亿级的AI产业的发展。

吴婷：有没有一些比较有意思的AI应用案例？

吴霁虹：我不知道大家有没有上乔治计算机学院的一门AI概论课。这个课很有特点，由格尔教授和他的助理朱丽叶开设，以一问一答的方式教学。一个学期下来，有40%的课程是由助教完成的，而在1000多名学生中，只有一个人怀疑这个助教是人工智能，结果这个助教真的是AI。

这里意味着一个问题，AI真的是可以代替很多知识性的教学，无论是小学还是中学，甚至包括高端的研究生院，AI都可以代替了。

再比如，我的AI商业实验室的AI决策系统，学习世界上很多的商业模式，它能将各种商业模式的重要要素重新组合，AI能计算出大概有7.7亿多的商业模式种类。让我惊讶。

这件事证明了两件事情。第一，证明了我们天天讲企业是可以创新、可以创造是真的，企业创新空间在商业模式上就有7亿多种啊，你可以放心去开辟蓝海市场。第二，证明了像我这样在美国伯克利加州大学一流商学院教的东西和教科书，是如此的局限。

当然，还有很多有意思的2C案例，比如在日本，AI还解决了很多日本男人的婚姻问题。

吴婷：这已经成为现实了吗？

吴霁虹：对，日本女人不喜欢日本男人，但有了AI机器人后，日本男人可以去选择AI机器人。AI真的就可以解决日本男人的婚姻了。我讲的意思是说，你可以从很多的方面感受到AI的发展。

当然，今天讲的是商业服务，比如说一个人的“全球公司”芬奇零售驿站。原来一个人可以全世界旅游，AI不吃不喝帮他打理在线的电商，靠一个品类一年就可以赚上50万美元的利润。

吴婷：在您观察的全球所有AI发展进程当中，对比全球所有企业，您认为哪个国家的公司在 AI 的使用方面最积极，在开发和应用两个层面，哪里（国家/地区）的潜力最大? 哪些国家的AI应用、AI基础会比较领先？为什么？

吴霁虹：今天中国很厉害，特别是在人工智能的应用领域已经引领全球。比如，在AI感知应用上，除了有BAT、华为、科大讯飞、京东等这些公司外，还有很多的独角兽公司。这些公司在今天已经形成了一股势力，在全球已经是在引领地位了。

当然，在AI认知智能方面，我认为现阶段美国还是挺强大的，比如说军事和量子交易方面确实是非常的超前。美国的AI阿尔法战机，它是无人的“空军”；AI角斗士，变成了无人的“陆军”。这些东西的特征是什么呢？它们已经有分析和决策的功能，能够在战场上通过机器学习来做出很多获胜的决策。

吴婷：您认为AI在中国的发展速度如何，有什么优势，有什么阻力?

吴霁虹：中国在AI方面也有很多的优势，比如说在市场规模上，还有数据和政策法规上的支持，还有在创业创新上都非常的好。

相比之下，美国旧金山的人脸识别是非法的，欧洲对于数据的使用也有很多的禁区，有一些地区把AI作为犯罪来管理。但我们看到中国正好是相反的，基本上是全民都在拥抱AI。

吴婷：前段时间有一个非常火的AI换脸APP，用户只需上传一张自己的照片，就能将自己的脸替换成明星的脸，融合的效果非常棒，几乎达到了以假乱真的程度。在仅仅六个小时内，这款AI换脸APP在苹果商店的下载量就飙升到了免费APP下载榜的138位、娱乐APP的第13位。

但是，这款APP背后相关的技术及延伸应用，不仅涉及收集用户隐私数据，还极有可能引发新型的网络安全问题，因为此类技术/应用可能会引发网络诈骗、网络黑产等新型网络犯罪。

您刚才说AI在未来是万亿级的产业。那么，这个时代什么时候会来临？

吴霁虹：实际上在我写《未来地图》这书的时候，在2016年已经做了很多的展望，现在来看已经有90%都实现了。

今天的BAT再加上华为、科大讯飞、京东、商汤科技等公司，加起来已经过万亿了，这些公司都在用人工智能。我认为在未来的AI商业（规模）至少是百万亿级的。

吴婷：百万亿级市场到来的时候趋势在哪里？

吴霁虹：我以新商学来举例。对于新商学来讲，AI已经在引领了，但是很多人还不太知道。在未来，AI赋能新商学以后，可以带动众多的新趋势，其中有三个趋势我认为是很特别的。

首先，新商学价值体系会改变。未来商业与技术要同步，技术要改变商业的一切，这就要求全新的商学思想和方法，形成新的商学价值体系，这与现在传统商学院学的东西是完全不一样。

第二，商学模式也会改变。比如，原来商学的模式是考试、进到学校学习。今天学习的场景无处不在，而且未来教学内容更多是人文关怀和创造力以及解决问题。这将带来世界上无数种新商学的模式与新技术、新产业融合，形成一个全新的AI新商业生态模式。

第三，新商学的文凭一定会被重塑。过去，进学校学知识，为了证明我们有知识，你要赚文凭，并告诉雇佣者我有文凭，雇佣者还要根据文凭高低决定报酬高低。但是，未来一个APP或一个芯片就可以汇集人类所有知识，让你瞬间获得任何知识。未来，真正最高等级的“文凭”一定是创业创新的成功。因为只有创业创新成功，才能证明你的才华，证明你能创造价值。

如果通过在嘉宾大学的学习，能够促进自己创业创新的成功，我认为这是最高等级的文凭，这是结果导向的。