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譚新強：螞蟻應獲諾貝爾經濟學獎
文章日期：2020年10月16日

【明報專訊】絕大部分諾貝爾經濟學獎都是頒給對經濟或金融學理論作出巨大貢獻的學者。今年也不例外，得獎者Paul Milgrom和Robert Wilson，兩位史丹福教授是發展拍賣理論（Auction Theory）的重要先驅。拍賣理論也具實用性，對一些有限資源的分配，例如全球一些電訊頻譜，有提升效率的作用。但諾貝爾經濟學獎，極少頒給純應用經濟學或科技方面的發展。

相反地，在物理學獎方面，雖然也有頒給純理論的物理學家，但絕大部分都必須有實驗證明後才會頒發。鼎鼎大名的霍金（Stephen Hawking），對黑洞和宇宙學（cosmology）的理論貢獻非常大，但正因為他很多預測都缺乏實驗證明，所以到死仍飲恨，未能拿到諾貝爾獎（反而在生平電影中飾演他的Eddie Redmayne就拿了奧斯卡）。預測「上帝粒子」的Peter Higgs教授，也需要等了數十年，等到在CERN的LHC（Large Hadron Collider）中找到Higgs Boson，才能得獎。

諾貝爾物理學獎更曾多次頒給一些科技儀器的發展，包括原子粒和電子顯微鏡等。但奇怪地，經濟學這門人類社會科學（藝術？），根本並非自然科學的學問，反而長期看輕和忽略經濟學的應用和技術。

中國40年發展速度屬奇蹟
我從前也經常指出一個諾貝爾經濟學獎的盲點，和中國經濟發展的荒謬謎團。既然中國過去40年的驚人經濟發展，速度和規模，都是人類發展史上的奇蹟，為何奇怪地從來未拿過經濟學獎？我認為答案有三方面，首先無可否認，西方對中國仍保持一定偏見甚至歧視，加上我上面提到對經濟學應用的忽略和不重視。第二，中國過去40年的最基本發展藍圖，就是鄧小平偉大，非常實際，亦證明超級成功的「摸着石頭過河論」，核心價值就是唯物論，亦是一種反任何政經理論的「理論」，亦代表對純共產主義和純資本主義的厭倦和唾棄。但反過來，中國經濟發展固然非常成功，但至今仍未有任何經濟學家能總結成功的要素，把它好好梳理成為一套完整的理論。我在近日的訪問中，也經常提到意識形態的宣傳，是中國的一個重要弱點。

美國政經體制僵化 停留中世紀模式
第三，我仍非常相信E. O. Wilson的名言，人類情感確停留在早石器時代，所以美國才這麼原始本能地表現出對中國正常和平發展的不安和敵意，有如Neanderthals擔心土地、食物和女人被其他人搶走！除此，美國以至全球大部分國家的政經體制亦已僵化，大概停留在中世紀年代的模式。尤其整個銀行和金融體制，包括倚賴銀行的fractional banking機制的multiplier effect來 「製造」金錢（money creation），一個充滿道德風險、非常落後和低效率的系統。此制度鼓勵銀行冒更大的風險，槓桿可能高達十多倍甚至過百倍，從而谷高ROE（股本回報率），然後銀行家們就可從中拿取不合理地豐厚的薪酬，但就置社會承擔的系統風險不顧。結果幾乎每十年左右，全球就出現周期性的金融風暴，有時在拉美出現，有時在亞洲，最嚴重的一次，當然就是2008年由美國引發的GFC（全球金融危機）。

神級科技 處理失當恐釀危機
但西方社會仍然冥頑不靈，並未有反思整個經濟和金融系統的根本結構問題，更沒有深入研究科技發展對經濟理論和應用的顛覆性影響。這正是E. O. Wilson的第三點，人類科技已到了神級，既可以利用來改革原有的人類政經制度，但反過來，這些科技發展如處理不當，亦可為過時的政經制度製造極大挑戰和矛盾。

只舉一個例子，隨着資訊科技的發展，我們已從「石油時代」走到「數據時代」，這個已是共識，但政客、央行和經濟學家，有沒有深入考慮過這轉變對市場經濟學的影響和挑戰？石油是有限資源，所以很適合由市場機制調節，以價錢為最有效的市場信號，供應和需求自然就會達到最有效率的平衡。但數據的本質完全不一樣，供應量接近無限，以幾何級數上升，邊際生產成本更接近零。這樣的「產品」或「服務」，能否和應否沿用市場機制來調節，都是一個非常重要，甚至是迫切的問題。但幾乎所有央行仍然懵然不知，只看到因為數據供過於求，加上能源瓶頸被再生能源和EV（電動車）打開，和OECD跟中國人口老齡化等原因而製造出來的長期通縮壓力，就仍企圖用傳統和非傳統的極端貨幣政策，包括零利率和QE等治標不治本手段來對抗。結果是既刺激不出消費通脹，但就谷出資產泡沫，拉闊貧富差距，製造出巨大社會矛盾和動盪！

數據年代 傳統供求管理不適用
中國人較客觀和科學化（毛髮較少、下顎較細，代表較進化，較聰明？）意識形態的包袱也較細，所以較願意嘗試新事物，以及利用科技去改良一些西方人可能覺得是不可改變的「神聖」制度和傳統。但同時中國的銀行制度效率低，未能對小企業和個人提供滿意服務，在這文化和實質背景下，螞蟻科技就劃時代誕生出來了！

螞蟻未必是第一家所謂Fintech公司（應是第一家Techfin吧），但肯定是全球最大、最全面和最成功的一家。服務範圍最少有如西方Apple Pay（線下支付）、PayPal（網上支付）、Venmo（現金轉帳）、Mastercard（信用卡）、JP Morgan（消費者銀行服務）、iShares（基金投資）和Marsh & McLennan（保險經紀）的合體。

單是支付寶，去年處理的金額高達16萬億美元，是PayPal的25倍！但支付已非螞蟻的最大業務，個人和小企借貸更多一些，佔收入的近40%，但98%的貸款都交給銀行，螞蟻只收取一個服務費，並不需要承擔信貸風險。基金投資服務和醫療，人壽和其他保險銷售的增長也非常快。未來，螞蟻更計劃利用Blockchain和AI技術，大舉進軍一些全新領域，包括稅務和醫療改革，和協助企業全面提升營運和資金效率。

螞蟻支援數碼金融發展 涉6範疇變革
當然螞蟻也有很多如微信支付、陸金所和京東數科等競爭對手，這亦令到中國數碼金融發展更健康。螞蟻暫時與銀行仍是合作居多，但長遠競爭是避免不了的。中國政府正加緊推行DC/EP，一個非常先進的數碼貨幣系統，螞蟻當然全力支持，但老實講，未來這些系統之間亦可能出現一些功能上，以及數據擁有和運用上的競爭。

整體來說，我認為螞蟻與整個中國數碼金融發展，已開始推動6個重要金融和政經制度改革：

（1） 中國在1300年前的唐代發明紙幣，現今又領導全球的貨幣無紙化革命。這發展既環保，同時大大提升商貿效率。除此，現在COVID疫情橫行的時期，無紙化亦對公共衛生和健康有貢獻。

（2） 螞蟻小額貸款的效率非常高，利用AI和其他資訊技術，可在3分鐘內完成審批，比人手處理快很多和更準確。這些技術也當然將運用在其他所有金融交易，可能包括按揭、保險和投資等，有助提升整個經濟系統的效率。

（3） 螞蟻首要服務對象為個人和微企，有助減少金融系統對中低資產人士和小企業的不公。在短短5年，螞蟻已為消費者提供了1.7萬億元人民幣貸款，市佔率已有15%。長期下來，數碼金融甚至有可能幫助縮小貧富懸殊問題，或最少幫助小投資者分享經濟發展的紅利。

（4） 數碼金融對減少甚至滅絕逃稅、洗錢、騙案甚至搶劫等罪行都當然有極大功效。唯一的擔心反而是侵犯私隱權。偷情和賭錢等「不良嗜好」可能不道德，但未必是犯法，但在數碼金融年代，這些行為都可能變得無可遁形。有些人或甚至會懷疑，活在這個完全透明的數碼金魚缸，人生還有何樂趣？

（5） 以DC/EP螞蟻為首的中國數碼金融技術，當然對推動人民幣國際化和提升中國金融業和技術，對全球影響有極大幫助。當然除技術外，人民幣兌換、中國資本帳和市場也必須變得更開放和自由，但數碼貨幣和螞蟻提供的配套技術，是一個加速推動發展的重要契機。美元仍擁有全球儲備貨幣的絕對優勢，但隨着中國名義GDP的逼近，加上超前的數碼金融技術，還有美國近年蓄意weaponize美元，反令歐、亞、中東各國更憂慮，美元會否因此失去它的exorbitant privilege？這擔憂當然就是美國近日不停想出各種詭計，企圖阻撓和延遲螞蟻IPO，中方也宣布調查螞蟻的一些基金銷售的利益衝突問題。不知道IPO將延後多久，但其實如拖至美國大選之後，也未必是壞事。

（6） 如我在上文解釋，傳統中世紀定下來的銀行制度已嚴重過時，且藏有巨大系統風險，實應有一個徹底改革，或應完全放棄倚賴銀行的高槓桿來製造金錢。為何金融系統不可如其他貨物和服務一樣，利用科技，直接讓資金提供和需要者接觸，達成交易，不用經過銀行薄弱的財務報表。P2P是不成熟的第一擊，但隨着AI和Blockchain等技術發展，數碼金融能否幫助小心拆除這個威脅全球經濟的計時炸彈？

請看以上一系列的突破、改革和進步，你說螞蟻值不值得拿諾貝爾經濟學獎？

（中環資產擁有阿里、騰訊、京東、Apple、PayPal、Mastercard的財務權益）

中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]

https://m.mingpao.com/fin/columnist2.php?col=1463481132098&node=1602789234346&issue=20201016

深度：中科院AI勢力崛起

2020-01-21

智東西
文 | 韋世瑋

我們將時針倒回至七十年前。

己丑年甲戌月，東四馬大人衚衕10號的冬天全然未見絲絲涼意。這看似並不起眼的北京城中一隅，正醞釀着一場影響中國科技發展的深刻變革。

小衚衕裏，時年57歲的郭沫若被正式任命爲中國科學院院長。歷史以此爲起點向前奔涌，往後領導班子不斷更替的七十年間，我國自近代以來百廢待興的科技產業發生了翻天覆地的變化。

中國科學院（簡稱中科院）是我國在自然科學和高新技術綜合研究領域的最高學術機構。自成立以來，逐漸建成了完善的自然科學學科體系，覆蓋物理、化學、環境與生態學等學科，爲我國國家安全和科技硬實力的發展上，成爲了不可或缺的國家戰略科技力量。

從首次人工合成牛胰島素，到第一臺原子力顯微鏡（AFM）的誕生；從第一臺大型向量計算機系統，到首款通用處理器芯片「龍芯1號」的自主研發……中科院一路高舉科學振興的旗幟，帶領我國無數高端學科和科技產業萌芽、興起與爆發。

在學術研究領域，中科院旗下擁有12所分院，超100家科研院所，中國科學院大學、中國科學技術大學、上海科技大學（與上海市共辦）均爲中科院所屬的全國重點大學。建院以來，中科院已培養了近千名科技領軍人物和科技尖子人才，涌現出一批又一批的高科技創業者。

隨着人工智能的大火再度把世界科技熱潮點燃，中科院仍保持着強勁實力屹立於世界AI領域的發展潮頭。

放眼世界，2019年全球頂尖計算機科學機構排行榜CSRankings中，中科院以5.3分排名AI全球榜第四，僅次於清華、北大和卡耐基梅隆大學。

回望中國，中科院一手甩出寒武紀、雲從科技等估值10億美元的AI獨角獸，一手穩握中科曙光、科大訊飛和中科創達等多支A股王牌，在羣雄割據混戰的AI戰場中肆意廝殺。

國內外AI科技競賽一波未平一波又起，不知不覺間，中科院AI勢力的星星之火在2019年AI落地生死戰中，歷經了數萬家企業落幕背後的暗潮撲殺，正以爆發之態燎原至漫山遍野。

溯源中科院這場AI勢力崛起的背後，不僅是瞭解我國最高科研學術機構的技術根基和人文底蘊，我們對中科院系的冰山一角進行層層剖析的同時，也嘗試從中窺見這派AI勢力在當下產業落地生死戰的底牌與新活法。

一、中科院的根：研發與人才四十餘年灌溉

中科院系AI企業的野蠻爆發與生長，源於中科院深埋於我國科技土壤的根，離不開研發與人才長年累月的滋養和灌溉。

中科院的研發實力有多強？2019年《Nature》雜誌公佈的2019自然指數（Nature Index）年度榜單中，中科院以1678.64分一馬當先，超越845.54分的哈佛大學，猛衝全球領先研究機構第一的寶座。

細數我國改革開放四十餘年，在國民經濟、國家重大需求乃至世界科技前沿領域，亦活躍着中科院的身影。

2018年，中科院系統梳理了它在四十年間所研發的40項具有代表性、標誌性的重大科技成果。

其中在國家重大需求領域，中科院微電子所組織全國性產學研用聯盟，七年間不斷攻克集成電路（IC）產業研發瓶頸，實現22nm高K介質/金屬柵工程、14nm FinFET器件、新型閃存器件和可製造性設計等關鍵技術突破。

與此同時，在關鍵工藝模塊上，中科院微電子所還形成了較爲系統的知識產權佈局，擁有專利2406項，其中國際專利483項。

中科院持續在各個領域加強核心技術攻堅，實際上爲其在AI產業的爆發打造了一支又一隻精兵強將。

根據中國新一代人工智能發展戰略研究院在2019年5月發佈的《中國新一代人工智能科技產業發展報告》，截至2019年2月28日，我國共有75家AI領域的非大學科研機構，中科院下屬科研院所爲38家，以51.4%的佔比盤踞我國非大學科研機構陣營的半壁江山。

不僅如此，中科院下屬科研院所還強勢霸榜了我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構。數據顯示，從第一名的中科院計算所，到第十名的中科院上海微系統所，中科院共爲我國AI產業貢獻了15457項AI技術專利。

人才之於研發，亦如園丁之於園林。

從成立至今，在郭沫若、方毅、盧嘉錫、周光召、路甬祥、白春禮一代代院長的帶領下，中科院如海納百川般吸引了無數身居科研金字塔頂尖的學術巨擘，遍佈數學物理、生命科學、信息技術和化學等多個領域。

現階段，中科院學部共有830名院士，107名外籍院士，平均年齡高達73歲。

81歲的並行算法、高性能計算專家陳國良院士正是其中的一員。他曾開發了國產曙光並行機「用戶開發環境」商用軟件，並帶領團隊成功研製出萬億次高性能計算機「KD-90」，爲我國高性能計算領域的自研核心技術添上了濃墨重彩的一筆。

外籍院士中，時年72歲的微電子學家、FinFET之父胡正明提出的鰭式場效晶體管（FinFET）芯片工藝技術，不僅成功讓芯片晶體管構造從原先的2D邁入3D大門，還打破了曾限制半導體產業發展許久的「摩爾定律」，爲全球半導體產業快速進軍先進工藝領域作出了巨大貢獻。

在近千名院士的披荊斬棘之下，雲從科技創始人及CEO周曦、寒武紀創始人陳天石與陳雲霽、雲知聲創始人樑家恩等一衆出身於中科院的後起之秀，亦在AI領域嶄露頭角，力圖創造一個又一個創業佳話。

縱觀中科院的科研實力與人才優勢，自成立七十餘年——尤其是改革開放後的四十一年間，日復一日地滴匯成海、聚沙成塔，不僅推動了我國科學技術硬實力的復興，亦爲如今中科院系AI公司在產業的爆發埋下伏筆。

二、中科院系AI企業的三大主戰場

如果說AI用了六十年的時間，才讓世界重新關注到它。那麼，中科院自改革開放後花了四十餘年，才讓中科院系企業在當下迎來爆發，這並不意外。

往前，我國的AI產業有中科曙光、科大訊飛和新鬆機器人等公司，在高性能計算、語音、機器人等領域開創基業的篳路藍縷。

往後，國內AI領域則有寒武紀、雲從科技和雲知聲等AI獨角獸與初生牛犢將優勢傳承，在AI芯片、AIoT、計算機視覺等市場不斷釋放潛力。

2019年年初，全球創投研究機構CBInsights發佈32家全球AI獨角獸公司名單。其中，出身中國的10家企業中，寒武紀、雲從科技和雲知聲爲中科院系創企，自動駕駛創企Momenta也有多名高管出身中科大。

中科院系在國內的競爭力同樣強勁。2019年8月，賽迪研究院發佈《2019賽迪人工智能企業百強榜研究報告》，在綜合實力TOP100榜單中，科大訊飛、中科曙光、寒武紀和漢王科技等9家中科院系企業榜上有名。

四十多年來，不斷在AI市場展露野心的中科院系企業已在多個領域開枝散葉。

從當前全局來看，中科院系企業的戰場主要集中在計算機視覺、AI語音和AI芯片三大方向。

它們從成立之初就開始逐漸影響着這些行業，在利用創新技術瓜分市場的同時，也重新定義着傳統市場的變革之路。

1、計算機視覺（CV）

計算機視覺是如今AI領域中十分熱門一個分支，同時也是極具商業化價值的賽道。

其中，以人臉識別爲核心技術的AI企業已廣泛遍佈國內市場，與安防、金融、自動駕駛和消費電子等應用場景緊密結合。

在這一市場中，中科院系老牌企業則有中科創達首當其衝。

中科創達成立於2008年，它針對成像技術開發了一系列圖像處理和智能視覺算法，既有面向衆多領域檢測人臉的年齡、性別和情緒的Face ID方案，也有面向工業、安防和交通等領域的視覺缺陷檢測。

尤其在智能網聯汽車方面，中科創達融合底層操作系統技術、Righware Kanzi 3D開發技術和智能視覺AI技術，進一步提升用戶的駕駛體驗。

據悉，中科創達在全球已擁有超過100家智能物聯網汽車客戶，其業務增速在2019年上半年約爲74%。

深度：中科院AI勢力崛起

另一廂，現在市場中老生常談的「CV四小龍」中，雲從科技則是中科院系麾下創企，成立4年就已拿下10億美元估值。

雲從科技在計算機視覺領域擁有三大核心技術，分別爲3D結構光人臉識別技術、跨鏡追蹤（ReID）技術和人體3D重建技術，在安防、金融、交通和零售等行業都有落地應用。

例如，其人臉識別技術能夠對圖像中的人臉進行屬性分析，以判斷年齡、性別、膚色、是否佩戴眼鏡和麪部遮擋物等信息，實現毫秒級響應。

2018年，國際調研機構Gen Market Insights曾發佈《全球人臉識別設備市場研究報告2018》，數據顯示，中國是全球人臉識別設備的最大消費市場，雲從科技的市場份額排名第一。

2、AI語音

要說中科院系企業在AI語音領域的最大王牌，科大訊飛當仁不讓。

自1999年成立至今，科大訊飛在語音識別、語音合成、聲紋識別和自然語言處理（NLP）等技術領域，已逐漸成爲中國AI語音行業的領頭羊。

科大訊飛的AI語音業務覆蓋智慧教育、智慧醫療、智慧城市和智慧汽車等領域。其中，在智慧教育方面開發了訊飛學習機，能夠幫助孩子定位弱項學科，制定個性化的學習方案。

科大訊飛董祕江濤曾表示，科大訊飛語音識別的市場佔有率已居全國第一。

而在新秀陣營，雲知聲和聲智科技等創企的潛力亦不可小覷。

例如，當前處在國內語音交互領域第一梯隊的雲知聲，2012年時就已將深度學習技術應用到語音識別領域，隨後還提出了面向物聯網的「雲端芯」產品體系構想。

雲知聲自主研發的雲知聲開放平臺3.0，利用語音識別、語義理解、語音合成和音頻轉寫等技術，爲移動物聯網、智能家電、可穿戴設備和醫療等領域提供AI語音解決方案。

據瞭解，目前雲知聲的覆蓋用戶已達2億，其中開放語音雲覆蓋的城市爲470餘個，覆蓋設備超9000萬臺。

3、AI芯片

在我國的半導體產業發展史上，脫胎於中科院計算所的龍芯中科自2001年以來，陸續研發龍芯1號和龍芯2號系列芯片，打破了我國缺乏自主研發CPU芯片的歷史。

而往後看，尤其是過去五年間AI專用芯片需求的爆發，中科院也孕育出了寒武紀和雲知聲兩家AI芯片獨角獸公司，以及中科睿芯、欣博電子和啓英泰倫等重要玩家。

其中，創立於2016年的寒武紀在2018年6月完成數億美元的B輪融資後，市場估值已達25億美元（約167億人民幣）。

寒武紀打造的兩代智能處理器IP，曾被搭載於華爲麒麟970和麒麟980兩款SoC中，幫助華爲一炮打響「真正的AI手機」口號。

2019年11月，寒武紀面向邊緣AI計算領域，最新推出了思元220芯片，擁有高安全、低延時和高帶寬三大優勢。

隨着思元220芯片的推出，寒武紀的AI芯片正式形成雲、邊、端三個方向的完整佈局，進一步滿足現今碎片化AI市場的多個應用場景需求。

三、回溯三大技術源頭，AI勢力的厚積薄發

追根溯源，如今中科院系AI勢力的逐漸崛起，與中科院AI歷史的變遷與演進離不開關係。

與我國曆史發展脈絡同步，中科院在結束了徘徊中前進的兩年後，國內AI的發展也逐漸醞釀着解禁。

1978年，我國著名數學家、中科院院士吳文俊提出的「幾何定理機器證明」獲得了全國科學大會重大科技成果獎，爲我國之後的AI體系構建奠定了重要基礎。

直到上世紀80年代，中國航天之父、中科院院士、兩彈一星元勳之一錢學森等先輩開始主張開展AI研究，讓我國的AI領域研究逐漸開始活躍。

隨着我國AI技術和思想的層層「破冰」，加之1994年中科院啓動支持高水平科技領軍人才引進的「百人計劃」，中科院乃至我國的AI從人才到技術、從學術到產業、從機構到企業，才一步步地蓬勃發展起來。

歷史滾輪之下，我國的AI發展脈絡與中科院息息相關。

當我們將回溯的目光放至中科院系AI企業的「身世」上，不難發現，這些企業的出身可大致分爲兩派。

一派以研究員爲出發點，其公司創始人、CEO和主要高管均爲中科院及下屬研究所出身，由研究員獨立或聯合創業而成；

而另一派則以科研項目爲出發點，公司在成立前曾爲中科院及其下屬研究所的科研項目，通過技術成果轉換後，才正式成立爲公司繼續發展。

但不論是研究員的出身，還是科研項目的孵化，這些公司的技術起點幾乎主要源於中科院的三家關鍵機構——中科院自動化研究所、中科院計算技術研究所、中科院聲學研究所。

1、中科院自動化研究所

設立於1956年的自動化所，不僅是我國最早成立的國立自動化研究機構，也是我國最早開展類腦智能研究的國立研究機構。

自動化所主要涉及生物特徵識別、機器學習、視覺計算、自然語言處理、智能機器人和智能芯片等領域的研究，漢王科技、中科唯實、銀河水滴、中科慧遠和中科視語等公司均從中孵化落地。

截止2018年底，自動化所共擁有696名科技人員，包括中科院院士2人、發展中國家科學院院士1人、IEEE Fellow 9人。

在AI領域，自動化所亦扮演着重要的開拓者角色。

上世紀90年代，自動化所以控制科學爲基礎，率先佈局AI研究。緊接着從2010年起，其AI研究方向進一步細化，開始在類腦智能研究領域出招。

據悉，自動化所通過架構設計創新，曾自主研發了量化神經處理器（QNPU），在資源受限的芯片上實現大規模深度神經網絡的獨立計算。

而在生物特徵識別技術方面，自動化所還實現了從中距離到遠距離的可識別生物特徵信息全覆蓋，包括虹膜識別、人臉識別和步態識別，已在國家衆多重要安全領域應用落地。

2、中科院計算技術研究所

計算所同樣創立於1956年，是我國第一個專門從事計算機科學技術綜合性研究的學術機構。

計算所主要研究信息處理、網絡安全、大數據處理、智能技術和虛擬現實技術等領域，曾研發出我國衆多的「第一」歷史性時刻，爲我國的高端計算機技術、數字化技術和通用CPU技術等方面作出了巨大貢獻。

例如，我國的第一臺通用數字電子計算機、第一臺109乙大型通用晶體管計算機、第一顆通用CPU芯片「龍芯1號」，以及全球PC市場份額第一的聯想集團前身皆誕生於此。

同樣，計算所亦是中科曙光、寒武紀、中科智芯、中科視拓和中科物棲等一衆AI企業的搖籃。

截至2015年，計算所的研究隊伍已超500人，其中中科院、工程院院士共5名，正高級專業技術人員70名。

而在未來，計算所也將計劃實現三個100億的產業目標，包括中科曙光市值達到100億美元、嵌入到華爲等企業的IT產品銷售100億人民幣、創業公司市值達到100億人民幣，真正成爲我國計算機產業的源頭。

3、中科院聲學研究所

與自動化所和計算所相比，聲學所則較爲「年輕」些，它成立於1964年。

聲學所主要負責聲學和信息處理技術學科的應用基礎，以及高技術發展研究，面向我國的海洋、安全、能源和生命健康等領域。

其中，聲學所的水聲物理與水聲探測、通信聲學和語言語音信息處理、聲學與數字系統集成等技術，不僅孵化了聲智科技等AI語音企業，同時也培育了一批如海天瑞聲創始人賀琳、小聲科技創始人陳孝良等產業人才。

截至2018年底，聲學所共有專業技術人員794人，包括正高級專業技術人員133人，副高級專業技術人員255人。

在國家重大科研項目領域，聲學所亦參與研製了我國「蛟龍」號載人潛水器的研發與應用，爲我國載人深潛技術的發展作出了突出貢獻。

中科院AI技術的「黑土地」不止於此，中科院軟件研究所、微電子研究所、半導體研究所等科研機構，同樣催生了衆多極具潛力的中科院系AI企業。

四、中科院的時代發展機遇

中科院系AI勢力的燎原，不僅僅是七十多年來科研技術和人才培養的厚積薄發，抓住了AI產業「甦醒」的時代機遇，亦是我國政策和中科院科技成果轉換的催化。

自我國的科技發展進程翻篇到新世紀，國家層面對AI技術和產業的嗅覺愈發靈敏。

國家高層領導人在2014年中國科學院第十七次院士大會、中國工程院第十二次院士大會開幕式上發表的一次重要講話，首次高度評價了AI和相關智能技術，無形中大力推動了我國AI技術的發展。

一年後，國務院正式頒佈了《中國製造2025》，加快推動新一代信息技術與製造技術融合發展，將推進智能製造作爲我國製造強國戰略的主攻方向。

至此，AI逐漸被提到了每一項重要產業中不可或缺的核心技術位置。

在國家政策的積極帶動下，中科院及下屬各個研究所亦開展了一場自上而下的政策規劃。

但立足於產業，如何更好地實現科技成果轉移轉化也成爲了中科院各項政策規劃的重要方向。

實際上，技術成果轉化的難點在於如何尋找技術產業化的方向。這常常缺乏專業的服務機構和人才，同時還面對部分科技成果轉化的政策不完善、科技成果與市場需求脫節等問題。

在政策方面，以下屬研究所爲例，中科院計算所在2016年制定了自身的「十三五」規劃，一是計算所發展模式要從自主創新轉變到引領創新，對標斯坦福大學；二是通過建設中科院網絡計算創新研究院，引領中國「信息高速鐵路」技術的發展；三則是支撐企業實現三個100億的產業目標。

以地方爲例，2018年，中科院科技促進發展局、中科院北京分院、中關村科技園區管理委員會共同推出了《促進中科院科技成果在京轉移轉化的若干措施》，通過支持科技成果轉化平臺建設、實驗室共享等十項舉措，推動更多科技成果在北京轉化落地。

此外，中科院還全資設立了國科創新公司，不斷探索產業技術研究院、技術企業孵化器和聯動創新產業園三種平臺的科技成果轉換模式。

截至目前，國科創新已實現了120多項科技成果轉換服務，覆蓋AI、智能製造、智能物流和智能電網等領域，孵化企業的融資規模已達到2.8億人民幣。

結語：七十載征程，中科院仍笑傲AI江湖

時光如流水，七十年的風吹雨打，中科院已然成長爲我國AI技術和產業力爭站立於世界潮頭的國之重器。

順延着它的歷史軌跡，我們可以看到，它AI勢力的強勢崛起，既有歷史的累積、人才培育的影響，也有一代代產業經驗累積後的良性循環。回顧中科院系AI企業的漫漫長路，它爲我國AI產業如何利用好產學研之間的合作優勢，提供了一個新的角度與思考方向。

但同時，我們也需意識到，在當下殘酷的AI落地戰和全球科技競賽激烈的環境中，我國整體的AI技術實力與國外仍存在一定的差距。

我國AI玩家們將要面臨的，不僅是全球科技競賽給市場格局帶來洗牌的陣痛，還需面對顛覆性技術爲各領域市場，乃至人們的生活帶來的巨大挑戰。生，便能乘着市場和資本的東風一躍而起，闖進商業落地的頭部陣營；死，便只能被大浪拍在岸邊的礁石上，隨着時間流逝被市場和資本遺忘。

未來，中科院系AI企業又將如何書寫這一頁歷史征程？時間將會告訴我們答案。

附圖：▲中科院研究單位統計表
▲我國自然科學工作者代表會議籌備會合影
▲自然指數全球百強機構前十名榜單
▲中科院改革開放四十年40項重大科技成果
▲我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構（圖源中國新一代人工智能發展戰略研究院）
▲中科院學部院士年齡統計（圖源中科院官網）
▲陳國良院士
▲胡正明院士
▲賽迪網發佈2019年中國AI企業綜合實力百強名單
▲計算所成立公司情況（圖源計算所官網）

資料來源：https://bangqu.com/YDah49.html

< 中國最早物理學理論著作——墨經｜中國之最｜1>

戰國時期的《墨經》是中國同時又是世界上最早的有關物理學基本理論的著作。

《墨經》是《墨子》書中的重要部分，約完成於周安王14年癸巳（公元前388年）。《墨子》是中國戰國時期墨家著作的總集，是墨翟（人稱墨子）和他的弟子們寫的。墨翟是魯國人（約公元前468--376年），他是一個製造機械的手工業者，精通木工。墨子一派人中多數是直接參加勞動的，接近自然，熱心於對自然科學的研究，又有比較正確的認識論和方法論的思想，他們把自己的科學知識、言論、主張、活動等集中起來，匯編成《墨子》。《墨經》有《經上》《經下》《經上說》《經下說》四篇（一說還包括《大取》《小取》共六篇）。《經說》是對《經》的解釋或補充。也有人認為《經》是墨家創始人墨翟主持編寫成自著，《經說》則是其弟子們所著錄。《墨經》的內容，邏輯學方面所佔的比例最大，自然科學次之，其中幾何學的10餘條，專論物理方面的約20餘條，論述的物理學內容有力學、聲學和光學等，最早提出「杠杆原理」、「浮力原理」等。其中最精闢、最受人推崇的是幾何光學部分。此外，還有倫理、心理、政法、經濟、建築等方面的條文。

《墨經》中有8條論述了幾何光學知識，它闡述了影、小孔成像、平面鏡、凹面鏡、凸面鏡成像，還說明了焦距和物體成像的關係，這些比古希臘歐幾里德（約公元前330--275）的光學記載早百餘年。

在力學方面的論說也是古代力學的代表作。對力的定義、槓桿(杠杆)、滑輪、輪軸、斜面及物體沉浮、平衡和重心都有論述。而且這些論述大都來自實踐。

～《墨經》對視覺(或光學)的認識 ～
《墨經》中提出了視覺的3個條件：一是人自身的視覺功能(《墨經》稱「明」)；二是視覺物件(《墨經》稱「物」)；三是光(《墨經》稱「火」)。進而正確地指出：人因為眼睛看見物體(「以目見」），而眼睛則依靠光見物體(「目以火見」)。這說明眼睛本身只是光的接受器官，只有當光被物體反射到人的眼睛裏後，人才可以看到物體，這是對視覺最早的科學解釋。而古代西方的一些學者卻認為人的眼睛會發射某種東西接觸到物體而引起視覺。


～《墨經》對力學的認識～
力學是最古老的科學之一，它的發展過程是人類對於機械運動的認識過程。 遠在中國春秋戰國時期（公元前770年到前221年），在《墨經》中記載著不少關於力學方面的知識，《墨經》對力和運動下了適當的定義，而且對於槓桿(杠杆)平衡問題，有了理論的敍述。

中國最早關於「力」的定義是在墨翟寫的《墨經》中，有兩種說法：其一：「力，重之謂。」其二：「力者，刑之所以奮也。」這裏，「刑」通形。按照這兩種說法已同現在所說的「力」相去不遠。 古代的技術，無論是東方還是西方，勞動的相當大的分量是起重和搬運，即同重力作鬥爭，所以在長期裏力學的內容主要是研究靜力、平衡、重心和起重的學問。

《墨經》說:「下舉重，奮也。」在《墨經》中「形」是指身體，「奮」是舉的意思。可見《墨經》上的意思是：力是身體舉物向上。所以《墨經》上的說法，只有一個意思。只有靜力學，當時還沒有運動。另一方面，「力」是物體改變運動狀態的原因，這是在伽利略以後的理解。按照現在字面瞭解，《墨經》上的第二種說法好像是，「形」指物體，「奮」指運動，即是說，力是物體運動的原因。以第二種說法來解釋「力」只能認為是隨後科學發展所賦予的新的意思。

～對物質本原的認識～

更令人驚歎的是，在兩千多年前《墨經》中已經出現了現代原子學說的萌芽思想，這無論在哲學發展史上還是在科學發展史上都佔據一定的地位。

《墨經》在古典哲學和自然科學著作中，是一部不可多得的珍品。 墨子對物質本原的認識，與古希臘的原子論思想有類似之處，墨子提出了時空元的觀念。墨子用「端」這個概念來表示事物存在的最小空間單位，「端，體之無度而最前者也。」「端是無間也」。

對「端」這個概念，錢寶琮、方孝愽認為「端」是幾何上的點，梁啟超、欒調甫認為是構成物體的質點，體之的含義應該是說分物。結合幾條有關的經、經說，進行綜合分析，才能比較全面，符合墨子思想的原意。「非關弗則不動，說在端」，「體也，若有端」，「體，分於兼也」，「體。若二之一，尺之端也」。「間，謂夾者也。尺前於區穴而後於端，不夾於端與區內」。從語義上分析，端的古字起源於，像植物的萌芽，中間一橫表示地，下面為根。《說文》云：「耑，物初生之題也」，耑為端的本字。

首先，端分於體，體分於兼。這說明端、體、兼在層次上存在一種大小包含的意義，即端、體、兼是在空間尺度上具有不同大小尺度的物質形態。

其次，「端」是可以獨立存在「有」的一種基本形態，其基本特徵是一種不可度量的基本元。「前則中無為半猶端也」，「前後取則端中也」，不管如何分割，是單向往前分割，還是從前後兩端往中分割，分割到最後，「毋與非半不可。」亦即分割到物體存在的最小單位，這類似於內部不可再分的絕對性的原子。「端」的這種不可再分割的特性表明，它是構成物體的最小基元。無數的「端」通過不同的組合才構成自然萬物——「體」。「兼」在墨子看來是一種無窮的存在，這種無窮的存在是由無數的獨立存在的物體所組成，所謂體分於兼。

此外，端作為物質構成的基元，是從本原的角度表明了自然界物質的客觀存在性。同時，端也有作為數學上幾何點的涵義。墨子用端、尺、區、體的概念，從點、線、面、體的幾何角度來理解物體存在的形狀。《經說上》說：「窮，或不容尺，有窮。莫不容尺，無窮也。」這裏「或」是古「域」字，即區域，尺就是線。這條經說是從用線能否窮盡區域來定義有窮和無窮。墨子關於點、線、面、體的幾何關係的認識是對端、體、兼結構層次認識的一種數學抽象。

墨子關於端、體、兼結構層次的思想和畢達哥拉斯數形合的數本源論，德謨克利特的原子論相比，在思想方法上有某些相似之處。當然從理論形態方面看，墨子這一思想還是十分簡單、粗糙的，但它引導人們將對科學物件的研究簡化成對構成它的基本構成元素的分析，從構成基元及其不同的組合來認識各種不同的物質形態的構成。墨子的理論為科學認識沿著這個方向進行分析思考提供了啟示。墨子對自然物體結構分析的思想和科學認識發展的一般過程是相吻合的。

～總結 ～
《考工記》的成書年代雖意見不一，但其所記載的材料是戰國之前的各項技術成就的經驗總結是大體可信賴的。作為工藝技術總匯的《考工記》，主要反映了工匠的傳統，而《墨經》則有更多的學者傳統，它反映的一些科學理論認識是直接以手工業技術實踐為基礎的。墨子結合了學者傳統和工匠傳統，總結了工藝技術的經驗知識，形成了初步的物理理論。

文章來源: http://lsw1230795.mysinablog.com/index.php…
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