發(fā)展方向人工智能能否拯救中國制造？

2017-06-27 10:53:15東北亞財經(jīng)閱讀量：3434      我要評論

　　人工智能是中國經(jīng)濟實現(xiàn)彎道超車的歷史性機遇嗎？有評論人士認為，人工智能行業(yè)在中國近年來取得了超速發(fā)展，但性的關鍵技術掌握不多，一直在跟隨，產(chǎn)品處于價值鏈的中低端。

　　另一方面，眾多的人口給中國提供了創(chuàng)造海量數(shù)據(jù)和廣闊市場的潛力。微電子、人臉識別、人臉支付等幾個重點的應用領域發(fā)展速度較快，有望短期內(nèi)看到效果或成為中國機會之所在。

　　在沒有技術優(yōu)勢的情況下，中國的人工智能發(fā)展是否更應該發(fā)揮應用市場的優(yōu)勢？人工智能的中國發(fā)展方向又在哪里？

　　AI在產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)的應用幾乎是空白，而在消費娛樂服務業(yè)大受追捧，這是因為資本的過度關注？

　　技術與資本是助力商業(yè)進步的有力武器，毫無疑問，2017年上半年的創(chuàng)投熱潮屬于人工智能。據(jù)36氪研究院的數(shù)據(jù)，截止到2017年5月31日，中國人工智能類創(chuàng)業(yè)公司已超過650家，產(chǎn)業(yè)規(guī)模較2016年同期增長達到51.2%，投融資事件超過430起，融資總額達340億人民幣，整體行業(yè)獲投率偏高。

　　人工智能已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)進入“下半場”后的主要方向，巨頭甘愿砸重金挑大梁，資本市場更不愿錯過風口。創(chuàng)新工場創(chuàng)始人、董事長李開復不久前為AI代言“我不是李開復,我是人工智能”。真格基金、IDG等頻繁出手，萬象人工智能研究院、聯(lián)想之星旗下人工智能孵化器Comet Labs、駿一孵化器人工智能產(chǎn)業(yè)園等迎風跟進。資本正在演繹一場人工智能大戲。投資涉及的領域包括無人駕駛、智能硬件、語音交互等人工智能的方方面面。

　　熱情的還有上市公司。日前，由東方網(wǎng)力、京山輕機、湯臣倍健3家上市公司共同發(fā)起的萬象人工智能研究院正式成立，計劃將出資不超過5億元人民幣，在北京、武漢、深圳、硅谷設立研究與孵化機構。

　　投資行業(yè)*人士對記者表示，國內(nèi)市場的一些做法一向參照美國，美國的巨頭公司早就開始大手筆地投資人工智能，把這個市場搞得很熱。“VC投資的是大市場、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)，人口紅利的窗口關閉之后，目前來看，人工智能是可能的大機會”。

　　規(guī)模猛增的背后是巨頭的推波助瀾，創(chuàng)業(yè)者的歡呼吶喊，以及資本的歡欣鼓舞。其實，創(chuàng)業(yè)者往往空有技術研究實力，缺少對商業(yè)層面的重視，不太會發(fā)掘應用場景。而投資人盡管不一定有多懂，卻如饑似渴地尋找有前途的創(chuàng)業(yè)項目，并協(xié)助商業(yè)化開發(fā)。

　　人工智能方面，以語音識別為代表的智能應用正在深入B端市場，在多個領域?qū)崿F(xiàn)機器換人的巨大變革。“包括智能交通監(jiān)控、智能傳感器、機器同聲傳譯、人臉識別、語音合成引擎、聲紋識別引擎、語音評測及手寫識別等技術，已經(jīng)開始進入回報期。” 賽迪顧問總裁孫會峰表示。

　　AI的發(fā)展關鍵在于技術，而不是應用？

　　人工智能能否拯救中國制造？

　　IMF前副總裁、清華大學國家金融研究院院長朱民在今年的IT峰會上稱，中國多的是應用，我們在有自主知識產(chǎn)權第二階段的軟件上還是相當?shù)囊话?，第三個基礎設施上還遠遠落后。這就是中國面臨的人工智能的現(xiàn)實。他建議中國企業(yè)要看到中國真正的優(yōu)勢在于市場，“但是千萬不能迷戀在那個市場”，朱民說：“我們預測這個市場足以企業(yè)開發(fā)20年，但是如果只待在這個市場20年沒有基礎，20年以后，我們不復存在。企業(yè)要往下移，做平臺，做基礎，做芯片，做研究，移向制造業(yè)。這是中國人工智能未來發(fā)展的巨大的垂直平行發(fā)展的空間。”

　　李開復也多次在演講中提到，中國具備了大大有利于人工智能發(fā)展的條件——人才儲備。 2015年，期刊上發(fā)表的43%的人工智能論文作者里，都有華人的身影。中國人對本國的數(shù)學、工程學和科學教育水平感到自豪。許多中國傳統(tǒng)企業(yè)在技術轉(zhuǎn)化領域，還大幅落后于美國企業(yè)。但是這些中國企業(yè)坐擁的是海量數(shù)據(jù)和充沛資金。中國具備龐大的互聯(lián)網(wǎng)市場。中國的互聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模大，網(wǎng)民人數(shù)逼近八億大關，大量的互聯(lián)網(wǎng)公司正在深耕市場。很多非人工智能的互聯(lián)網(wǎng)公司成長到一定規(guī)模之后，為了轉(zhuǎn)型升級、擴大規(guī)模，都會需要引入人工智能技術。中國政策對于人工智能的探索性和應用性采相對開放路線，也可能促進行業(yè)的超速發(fā)展。

　　實際上，人工智能主要看團隊，的人才往往會帶來的項目，垂直領域的專家院士等人才是受追捧。

　　投資行業(yè)*人士則認為，目前AI的局勢不明朗，資本心急不布局可能落后，布局怕投錯，由此生成的討論也就越來越多，甚至產(chǎn)生長時間的競爭。“畢竟創(chuàng)業(yè)者能抓住一個不錯領域的機會就不錯了，這個市場足夠大，壁壘強，所以創(chuàng)業(yè)公司不會做通用人工智能，巨頭的優(yōu)勢在于即使不自己涉水也依然可以通過投資的方式占有技術，資本則盡可能多搶占優(yōu)勢資源”，他如是分析。

　　張連毅1989年畢業(yè)于清華大學環(huán)境工程系，從1990年開始致力于將清華的OCR技術商業(yè)化。張連毅認為，包括語音、圖像識別、語義理解等在內(nèi)的人工智能技術尚不，是全社會對AI技術接受度的提高帶動了各項技術商業(yè)化需求的猛增。然而，一些公司及行業(yè)人士對AI技術宣傳過度，其實是在誤導大眾。這種誤導，將不利于AI技術未來的發(fā)展和應用。此外他還指出，從2011年到2016年上半年是AI技術啟蒙的5年，而接下來的3-5年，則是AI產(chǎn)業(yè)格局的定型階段。

　　“這個產(chǎn)業(yè)確實在崛起，所以不能過低估計整個產(chǎn)業(yè)，但是也不能過高估計它的技術。人工智能技術的發(fā)展，不是得益于大家所看到的語音識別95%、97%的識別準確率，而是得益于整個社會對人工智能的理解和包容。

　　“當然這種包容和嘗試還是更多的在商業(yè)領域。一些語音公司開始做2C產(chǎn)品，實際上剛出來的時候熱幾天，之后就沒人用了。相比之下，把語音技術用在智能客服領域是一個比較正確的方向。從現(xiàn)階段來看，垂直領域的商業(yè)化會走得更快一些。”

　　占據(jù)實體經(jīng)濟主要部分的制造業(yè)，電力，石油，海洋，農(nóng)林牧漁等領域都沒有涉及到AI。是因為在這些領域做AI太難了

　　人工智能能否拯救中國制造？

　　在金融危機之后，無論是美國的再工業(yè)化計劃(2011)，還是德國的工業(yè)4.0計劃(2012)，以及日本的機器人新戰(zhàn)略計劃(2015)，其核心都是力圖重振本土制造業(yè)，強化優(yōu)勢。為達到上述戰(zhàn)略目標，亟須生產(chǎn)與服務流程的進一步信息化與智能化。

　　在制造業(yè)中，傳統(tǒng)的機械加工設備，如關節(jié)型工業(yè)機器人，目前技術雖已成熟，但產(chǎn)業(yè)布局已事實上形成日本發(fā)那科、日本安川電機、德國庫卡和瑞士ABB“四大家族”的格局。

　　這些壟斷性跨國集團在核心零部件、系統(tǒng)集成、市場占有率等各個產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)均具有明顯的競爭優(yōu)勢。我國在精密減速器、高精度伺服電機、伺服驅(qū)動器、高性能嵌入式控制器等核心零部件方面，一直受制于國外壟斷性產(chǎn)品。

　　國產(chǎn)關節(jié)型工業(yè)機器人整機產(chǎn)品，其性價比與平均無故障間隔時間等，至少落后于*水平5~10年。國產(chǎn)AGV系列產(chǎn)品*處于價值鏈低中端，市場份額低，激光雷達等關鍵傳感器，還必須從日德美進口。

　　此外，傳統(tǒng)工業(yè)機器人利用示教編程，只能替換某些工位或工種設定的簡單及重復性工作。時至今日，富士康的“百萬機器人換人”計劃進展不夠理想，技術上的原因之一就是機械臂的“傻大笨粗”及缺乏智能。目前，電子制造業(yè)中的工業(yè)機器人，主要應用于前端的高精度貼片和后端的裝配、搬運等環(huán)節(jié)。在絕大多數(shù)中間環(huán)節(jié)，由于機械臂不如人類靈巧，移動也不如人類靈活，因此還無法真正實施“機器換人”。要實現(xiàn)“中國制造2025”，迫切需要研制一批具有一定環(huán)境適應能力的新一代AI工業(yè)機器人。

　　人工智能能否拯救中國制造？

　　AI服務機器人屬于前沿新興產(chǎn)業(yè)，技術的*性和成熟度決定了企業(yè)能否在激烈的市場競爭中占據(jù)一席之地?？v觀的AI服務機器人，均具備的科研團隊和強大的研發(fā)實力，創(chuàng)始人多為機器人領域的專家、教授，且已掌握關鍵零部件和核心技術，占據(jù)了AI服務機器人的絕大部分市場份額。

　　中國近期雖出現(xiàn)了許多機器人創(chuàng)新企業(yè)，但性的關鍵技術掌握不多，所占市場份額很小，產(chǎn)業(yè)低端化的現(xiàn)象嚴重，在AI服務機器人全產(chǎn)業(yè)鏈的上游(關鍵零部件或材料，核心是傳感器)、中游(系統(tǒng)集成、操作系統(tǒng)與云平臺，核心是人工智能)和下游(包括家用、個人、娛樂、教育、醫(yī)療、物流、軍事等垂直領域)等各個方面，均面臨嚴峻的挑戰(zhàn)。

　　總體而言，一方面，中國的工業(yè)化進程雖已基本達成，但自動化、信息化(數(shù)字化、網(wǎng)絡化)的歷史任務還未全面完成，工業(yè)基礎與能力尚待強化，機器人中的*傳感器、精密減速器等核心零部件還受制于人，產(chǎn)品*處于價值鏈的中低端。另一方面，智能化的產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢日益明顯，人工智能等共性關鍵技術急待突破。中國“制造強國”之夢與“互聯(lián)網(wǎng)+”時代對發(fā)展新一代AI機器人的剛性需求，確實存在著歷史與現(xiàn)實、補課與超越的雙重擠壓。

　　近來，國內(nèi)人工成本持續(xù)上升，但范圍內(nèi)工業(yè)機器人的制造成本卻在不斷下降。雙重擠壓導致工業(yè)機器人的需求在2013年左右出現(xiàn)拐點。例如，購置一臺焊接機器人可替換3名工人，每臺大約需要23萬元。目前長三角、珠三角等沿海地區(qū)一名普通焊接工人的雇傭成本約為6萬元/年。因此，“機器換人”的成本回收期，已顯著縮短為1.5年。此外，我國的工業(yè)機器人使用密度仍然較低。據(jù)統(tǒng)計，目前平均每萬名工人擁有66臺工業(yè)機器人，中國的機器人密度僅為36臺。而在工業(yè)發(fā)達國家(韓國478臺/萬人、日本314臺/萬人、德國292臺/萬人)，遠超中國，我國裝備制造業(yè)正處于由傳統(tǒng)裝備向新一代智能制造裝備轉(zhuǎn)型的重要歷史時期。

　　“從我們的觀察來看，今年國內(nèi)人工智能行業(yè)確有一些亮點，比較重點的領域包括智能駕駛、中星微電子、人臉識別、人臉支付等，”賽迪顧問電子信息行業(yè)分析師向陽告訴記者，“這幾個重點的應用領域發(fā)展速度較快，有望短期內(nèi)看到效果或成為中國機會之所在。”

　　“中國制造2025”國家戰(zhàn)略下AI工業(yè)機器人的發(fā)展方興未艾。

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