論智能制造與AI之間的關(guān)系

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。

人工智能(Artificial Intelligence，AI)本質(zhì)上是為了研制出具有類人智能的機(jī)器或系統(tǒng)，能夠模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)以及應(yīng)用形式。人工智能作為一門學(xué)科誕生至今已有60 年的歷史，期間經(jīng)歷了2 次高潮和低谷，從2010 年到現(xiàn)在又迎來(lái)人工智能發(fā)展的第三次浪潮。

在第三次浪潮襲來(lái)之際，關(guān)于人工智能的質(zhì)疑聲越來(lái)越小了，種種跡象表明，人工智能已經(jīng)迎來(lái)拐點(diǎn)。

首先，人工智能產(chǎn)業(yè)的投資逐年增加。資本是最靈敏的風(fēng)向標(biāo)。從已經(jīng)披露的人工智能領(lǐng)域投資來(lái)看，2011 年到2016 年的五年間，無(wú)論是總體融資額還是交易次數(shù)都在逐年上升，人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)投金額5年間增長(zhǎng)了12 倍。

其次，人工智能的相關(guān)政策已經(jīng)上升到國(guó)家層面。美國(guó)、日本、韓國(guó)、德國(guó)等國(guó)家近幾年紛紛出臺(tái)多項(xiàng)戰(zhàn)略、計(jì)劃積極推動(dòng)人工智能發(fā)展，人工智能已逐漸上升為國(guó)家戰(zhàn)略。在我國(guó)，人工智能也已經(jīng)被列入國(guó)策。

再次，人工智能成為企業(yè)戰(zhàn)略布局的制高點(diǎn)。無(wú)論是科技巨頭，如Google、IBM、Microsoft、Facebook、Amazon、百度、阿里、騰訊等，還是創(chuàng)業(yè)公司，都充分認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)引領(lǐng)新一代信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略意義，紛紛投入重金收購(gòu)企業(yè)、招募人才和研發(fā)核心技術(shù)，力圖掌握人工智能時(shí)代的主動(dòng)權(quán)。

最后，也是最重要的，人工智能在某些專業(yè)任務(wù)上的表現(xiàn)經(jīng)常勝于人類。得益于深度學(xué)習(xí)(人工智能的核心技術(shù)，指使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一系列方法的匯總，這些方法支持快速完成一度被認(rèn)為無(wú)法自動(dòng)化完成的任務(wù))的突破性發(fā)展，人工智能在某些專業(yè)任務(wù)上的表現(xiàn)已經(jīng)超越人類，比如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別，為進(jìn)一步的發(fā)展奠定了實(shí)質(zhì)性的根基。去年，谷歌的阿爾法狗在人類自以為憑智力占據(jù)絕對(duì)統(tǒng)治地位的圍棋領(lǐng)域以4：1戰(zhàn)勝韓國(guó)圍棋名將李世石，讓世人驚詫人工智能“思考”的復(fù)雜性。

從投資風(fēng)向、政策環(huán)境、企業(yè)戰(zhàn)略以及產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)四個(gè)方面來(lái)看，人工智能已經(jīng)開(kāi)始向我們的日常滲透，雖然還無(wú)法預(yù)測(cè)具體的時(shí)間點(diǎn)，但可以肯定的是，我們終將步入人工智能時(shí)代。

一、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈及其影響

技術(shù)進(jìn)步是人均GDP增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力，科技的每一次突破，都會(huì)推進(jìn)行業(yè)改革，激起創(chuàng)新熱潮。有人將人工智能比作第四次工業(yè)革命，以凸顯其對(duì)各行業(yè)帶來(lái)的深遠(yuǎn)影響。

從人工智能自身的產(chǎn)業(yè)鏈來(lái)看，人工智能可以分成技術(shù)支撐層、基礎(chǔ)應(yīng)用層和產(chǎn)品層。

技術(shù)支撐層主要由算法模型(軟件)和關(guān)鍵硬件兩部分構(gòu)成。傳感器負(fù)責(zé)收集數(shù)據(jù)，人工智能芯片(GPU、FPGA、NPU等)負(fù)責(zé)運(yùn)算，算法模型負(fù)責(zé)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

值得一提的是，芯片作為人工智能的上游產(chǎn)業(yè)將走在行業(yè)發(fā)展前沿，未來(lái)幾乎所有的智能化應(yīng)用場(chǎng)景，都將離不開(kāi)人工智能芯片。人工智能的訓(xùn)練和運(yùn)行需要很高的內(nèi)在并行度、大量的浮點(diǎn)計(jì)算以及矩陣計(jì)算，和CPU相比，GPU 具有多個(gè)處理器內(nèi)核，高并行的結(jié)構(gòu)使得GPU成為當(dāng)下主流的人工智能芯片。

目前市場(chǎng)上，比如在PC 領(lǐng)域的GPU，基本上只能見(jiàn)到Nvidia、Intel、AMD 這幾家公司的產(chǎn)品，Nvidia 實(shí)力最強(qiáng)，相比之下，我國(guó)的技術(shù)儲(chǔ)備還差一大截。

基礎(chǔ)應(yīng)用層主要由感知類技術(shù)和其他深度學(xué)習(xí)應(yīng)用構(gòu)成。人工智能基礎(chǔ)技術(shù)主要用于讓機(jī)器完成對(duì)外部世界的探測(cè)，即看懂世界、聽(tīng)懂、讀懂世界，由計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別構(gòu)成，是上層智能產(chǎn)品或方案不可或缺的基礎(chǔ)。

人工智能基礎(chǔ)技術(shù)可以說(shuō)是人工智能時(shí)代的“Android系統(tǒng)”，科技巨頭和科研機(jī)構(gòu)紛紛開(kāi)源人工智能技術(shù)，建立人工智能開(kāi)源平臺(tái)，以此來(lái)獲得大量的用戶需求和開(kāi)發(fā)人員，組建開(kāi)放共享、互利共贏的人工智能生態(tài)圈。常見(jiàn)的開(kāi)源平臺(tái)有Google 的TensorFlow、微軟的DMTK、Facebook的Torchnet、非盈利性開(kāi)源人工智能組織的OpenAI、百度的Paddle等。

方案集成層通過(guò)集成基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)，為特定的應(yīng)用場(chǎng)景提供產(chǎn)品或方案。人工智能將在哪些領(lǐng)域有哪些施展拳腳的空間?答案是人工智能會(huì)給幾乎各行各業(yè)帶來(lái)變革與重構(gòu)，比如：安防、制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、金融、教育、傳媒、法律、醫(yī)療、家居、農(nóng)業(yè)、汽車等。重構(gòu)的領(lǐng)域之多、力度之大將是前所未有的，在這背后蘊(yùn)藏的是人工智能無(wú)限想象的市場(chǎng)空間。

這也是人工智能成為戰(zhàn)略制高點(diǎn)的原因所在，誰(shuí)能率先給行業(yè)插上人工智能的翅膀，誰(shuí)就有可能完成市場(chǎng)資源的再整合和優(yōu)化配置，進(jìn)而改寫(xiě)游戲規(guī)則，在這一輪競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，成為新晉“寡頭”。

根據(jù)招商證券的預(yù)計(jì)，到2020 年，全球智能機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模約830 億美元，人工智能市場(chǎng)規(guī)模約700 億美元。預(yù)計(jì)2025 年，工業(yè)機(jī)器人全球裝機(jī)量將達(dá)到1500 萬(wàn)-2500 萬(wàn)臺(tái)，年均增速為25%-30%，每年將產(chǎn)生0.6 萬(wàn)-1.2 萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)影響;醫(yī)療類、增強(qiáng)人體機(jī)能類和家用類等服務(wù)機(jī)器人每年將產(chǎn)生1.1 萬(wàn)-3.3 萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)影響。

二、人工智能，是福祉，也是挑戰(zhàn)

人工智能的深刻變革，還將通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)層面的改造，進(jìn)而影響社會(huì)的方方面面。先來(lái)看積極的影響。

首先，人工智能有望緩解勞動(dòng)力緊缺的問(wèn)題。在工業(yè)發(fā)展領(lǐng)域，無(wú)論是“智能工廠”還是“智能生產(chǎn)”，落腳點(diǎn)都在如何實(shí)現(xiàn)和運(yùn)用智能化的技術(shù)。目前，我國(guó)是世界上人口老齡化程度比較高的國(guó)家之一，勞工市場(chǎng)面臨有效勞動(dòng)力緊缺的處境，而人工智能有望緩解人口紅利逐漸消失、勞動(dòng)力的缺失和錯(cuò)配等制約工業(yè)制造發(fā)展的問(wèn)題。

其次，個(gè)人消費(fèi)領(lǐng)域?qū)⒚媾R新一輪的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。當(dāng)前消費(fèi)結(jié)構(gòu)中增長(zhǎng)較快的是教育、娛樂(lè)、文化、通訊、醫(yī)療保健、旅游等方面，尤其是與IT 產(chǎn)業(yè)相聯(lián)系的消費(fèi)增長(zhǎng)最為迅速。這些行業(yè)最易接受新技術(shù)與新產(chǎn)品，改善消費(fèi)者的體驗(yàn)。

再次，人工智能有望提供社會(huì)的整體福利。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，有些工作，尤其是重復(fù)性的、乏味的工作，可以讓機(jī)器完成。還有些工作，人工智能將輔助人類高效的完成。這就將人們從繁雜的事務(wù)中解放出來(lái)，使人們有更多時(shí)間從事更具創(chuàng)造性的工作、追求更自由的生活，從而提高社會(huì)的整體福利。

人工智能在帶來(lái)積極影響的同時(shí)，也帶來(lái)了諸多挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)有普遍性的，也有不同行業(yè)特有的，比如：

第一，人工智能帶來(lái)的紅利可能會(huì)不公平的分布在整個(gè)社會(huì)。由于IT市場(chǎng)“贏家占據(jù)大部分市場(chǎng)”的屬性，少數(shù)企業(yè)主導(dǎo)市場(chǎng)的局面仍將持續(xù)，如果生產(chǎn)率的提高沒(méi)有轉(zhuǎn)化成工資增長(zhǎng)，那么人工智能所帶來(lái)的巨大經(jīng)濟(jì)裨益可能將歸于少數(shù)人群，而不是由更廣泛的工人和消費(fèi)者所共享，從而加劇社會(huì)財(cái)富的分配不均。

第二，人工智能推動(dòng)的自動(dòng)化將會(huì)增加低學(xué)歷與高學(xué)歷員工之間的收入差距。相比抽象性、創(chuàng)造性的工作，那些低端的重復(fù)性工作更容易被自動(dòng)化，也更容易受到威脅。普華永道究估計(jì)，隨著人工智能和機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步，英國(guó)有30%的工作崗位可能會(huì)被機(jī)器人取代，德國(guó)為35%，日本為21%。這些崗位高度集中在低收入、低技能、教育程度較低的人群，導(dǎo)致該群體的市場(chǎng)需求下滑，工資水平下降，甚至失業(yè)，無(wú)形中增加了經(jīng)濟(jì)上的不平等。

第三，人工智能控制物理世界的設(shè)備導(dǎo)致了公眾對(duì)安全的擔(dān)憂。擔(dān)憂來(lái)自兩方面，一是人工智能越來(lái)越復(fù)雜，試圖了解和預(yù)測(cè)先進(jìn)人工智能系統(tǒng)的行為存在著固有的挑戰(zhàn)。二是人工智能從實(shí)驗(yàn)室的“封閉世界”安全過(guò)渡到外部不可預(yù)測(cè)的“開(kāi)放世界”，需要面對(duì)不可預(yù)見(jiàn)的突發(fā)狀況帶來(lái)的挑戰(zhàn)，特別是當(dāng)系統(tǒng)暴露在復(fù)雜的人類環(huán)境。

除此之外，人工智能在監(jiān)管、司法公正、道德責(zé)任等分支領(lǐng)域也面臨著不小的挑戰(zhàn)。如何更高效、更公平的方式發(fā)揮人工智能的紅利，并最大程度的解決隨之而來(lái)的挑戰(zhàn)，需要統(tǒng)籌考慮。

三、中國(guó)和世界站在了同一起跑線

目前，企業(yè)巨頭的布局主要集中在三個(gè)方向：AI芯片、開(kāi)源平臺(tái)、人工智能技術(shù)。在AI芯片方面，我國(guó)芯片產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱，和Nvidia、Intel、AMD差距明顯。在開(kāi)源平臺(tái)方面，Google 的TensorFlow擁有先發(fā)優(yōu)勢(shì)，不過(guò)，該領(lǐng)域百花齊放，格局未穩(wěn)。在人工智能技術(shù)方面，中國(guó)與美國(guó)的差距越來(lái)越小了，深度學(xué)習(xí)有40%的論文是華人發(fā)表的，百度的無(wú)人車技術(shù)世界排名前三。百度公司董事長(zhǎng)兼CEO李彥宏曾提到，“在人工智能的研究上，中國(guó)并不落后，我不敢說(shuō)數(shù)一，但是數(shù)二是肯定的。”

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，人工智能蘊(yùn)藏著巨大的機(jī)會(huì)，但挑戰(zhàn)也很巨大。

人工智能技術(shù)主要由數(shù)據(jù)和算法支撐，從這個(gè)角度講，互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的巨頭，可以憑借數(shù)據(jù)和算法方面的積累，可以延續(xù)自身的優(yōu)勢(shì)。初創(chuàng)公司在數(shù)據(jù)和算法上的積累雖然薄弱，但比巨頭更靈活，自2010年以來(lái)，人工智能公司開(kāi)始高速增長(zhǎng)，紛紛卡位前景明顯的細(xì)分市場(chǎng)。不過(guò)，人工智能時(shí)代才剛剛拉開(kāi)帷幕，市場(chǎng)并未完全打開(kāi)，紅利窗口遠(yuǎn)沒(méi)有關(guān)閉，各行各業(yè)仍有待完善，市場(chǎng)仍然有很多值得挖掘的細(xì)分領(lǐng)域。

和2C業(yè)務(wù)相比，2B業(yè)務(wù)更值得深入挖掘。金融服務(wù)、生命科學(xué)、醫(yī)療保健、能源、交通、重工業(yè)、農(nóng)業(yè)和材料等領(lǐng)域，有清晰的產(chǎn)業(yè)邊界，專有數(shù)據(jù)也不被巨頭獨(dú)占，創(chuàng)業(yè)公司可以利用專有數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型解決高層次的專業(yè)問(wèn)題，創(chuàng)造價(jià)值。

“我們往往高估一兩年的發(fā)展，而低估未來(lái)十年的變化”，這句話同樣可以形容人工智能產(chǎn)業(yè)。目前，人工智能仍處于積累量變的過(guò)程，短期來(lái)看，技術(shù)向商業(yè)的轉(zhuǎn)化仍面臨著巨大挑戰(zhàn);長(zhǎng)期來(lái)看，一批關(guān)注垂直領(lǐng)域的人工智能公司，借助專業(yè)領(lǐng)域的技能、獨(dú)特的數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，切實(shí)解決行業(yè)面臨的實(shí)際問(wèn)題，一定會(huì)傳遞真正價(jià)值，前提是要做好長(zhǎng)期的攻堅(jiān)準(zhǔn)備。

對(duì)于政府來(lái)說(shuō)，人工智能需要積極的政策扶持和完善的產(chǎn)業(yè)環(huán)境。

人工智能的攻堅(jiān)離不開(kāi)政府的支持。在過(guò)去幾年，我國(guó)政府持續(xù)關(guān)注人工智能發(fā)展，并針對(duì)人工智能制定多項(xiàng)國(guó)家戰(zhàn)略。