創新工場和BCG咨詢合作的「+AI改造者」系列:看看無人機技術起家的極飛,如何賦能農業生產全環節,提升全球農業生產效率。
改造者系列:農業「+AI」全環節守護新疆棉花
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在中國大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
創新工場投資的極飛科技是一家致力於未來農業的AI科技公司,極飛將無人機、機器人和傳感器部署在稻田、麥田和棉花田裏,用技術賦能農業中的播種、農藥噴灑、栽種管理、甚至天氣監測環節。用於作物噴灑的極飛科技R150農業無人車已經被推廣到了英國,應用在蘋果、草莓、黑莓等多種經濟作物的種植流程中。
在采訪中,極飛科技聯合創始人龔檟欽表示,AI在農業的應用才剛剛開始,未來極飛會探索更多AI和農業的融合,例如用AI來賦能優化作物模型(crop modelling),幫助識別作物生長過程中的不確定因素,從而實現提前預警和判斷。以下:
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』1如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在農業領域,隨著機器自動化、機器視覺、物聯網等技術的發展,農業的提質增效和轉型升級也被不斷加速。以極飛科技為代表的一批農業科技企業,通過無人機、智慧農業系統等科技賦能,使得傳統的農業勞動更加高效、環保、節能。
1 「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地削弱了傳統企業應用AI的瓶頸,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
■本期受訪嘉賓:龔檟欽
極飛科技將無人機、機器人、自動駕駛、人工智能、物聯網等技術帶進農業生產,通過構建無人化智慧農業生態,讓農業進入自動化、精准高效的 4.0時代。
龔檟欽是極飛科技聯合創始人,2018年福布斯中國「30 under 30」封面人物。龔檟欽曾任鳳凰衛視特約海外記者、國家地理製片人。龔檟欽先生擁有悉尼大學學士學位、巴黎九大與清華大學聯合博士學位在讀。
■對談實錄
Q1:極飛科技最早以無人機技術起家,後來為何選擇進入農業這一垂直領域?
龔檟欽:極飛科技以無人機航模控制器起家,最開始的時候我們曾嘗試過把無人機技術帶到電力巡線、安防、南極科考、物流等諸多領域,但很多領域的應用很難市場化,比如物流或電力巡線在當時都受到市場規模和法律法規的制約,難以發揮無人化技術的最大價值。
2013年9月,由於機緣巧合,極飛科技開始探索農業這一領域的無人機應用。我們發現,有客戶購買極飛的飛控之後進行改裝,拿到新疆去做航拍,還有許多人看到極飛之後在考慮用無人機做農藥噴灑。於是當月我們也一起走訪了新疆。9月正值棉田收穫期,我們卻看到大量農民背著藥箱,忍受著刺鼻的氣味在噴灑農藥,原因就在於新疆已經請不到采棉工了,需要農民噴灑脫葉劑來保證棉花同步成熟,再由大型采棉機統一采收。但是人工噴灑脫葉劑的效率非常低下,而用拖拉機噴灑又會軋壞棉花導致減產。
當時的新疆不僅缺乏采棉工,連噴灑脫葉劑的人工也請不到了。隨著城鎮化的發展,大量人口從農村流入城市,從前每年秋天新疆會有六七十萬人坐著綠皮火車從四川、河南、陝西來采棉花,如今這樣的畫面已難以再現。新疆出現了勞動力供給的缺口,而這也正是機器和技術能夠賦能的地方,就采棉催熟而言,要求脫葉劑的噴灑量不高,無人機這種空中飛行的機器有著天然的優勢——能夠在空中精准、均勻地噴灑,很大程度上減少人力並提高效率。不只是采摘,從播種到收穫的全流程中,機器人能高效地完成許多任務,包括播種、施肥、除草、除蟲等等,無人機能夠極大地提升農業生產效率,尤其在生產期較短的地域迅速提高單位時間的產量。由此,無人機能為農民釋放更多產能,一個人能管理的農田更大,即技術賦能土地規模化集中,而土地規模化之後農民對機器的需求也更大,從而進入「技術加速資源有效整合」的正向循環。
目前,極飛科技的無人機已經覆蓋了新疆機采棉面積的一半以上2,從棉花延伸到了水稻、小麥等需要大量人工的作物,從新疆延伸到了東北、雲南等全國大部分地域。
我們一直相信,當腦海裏有一項技術的時候,你要為技術選擇一個行業,選擇用技術來做什麼事。
2截至2020年10月,極飛科技農業無人機棉花脫葉劑作業面積占新疆機采棉面積的一半以上。
Q2:極飛在賦能農業的過程中是否遇到過什麼挑戰?極飛是如何應對的?
龔檟欽:在工業裏,規模化生產的工廠是工業自動化的天然載體,但在農業裏,農戶的規模差異很大,許多農戶的農田本身很小,對於機器應用能帶來的成本優化是無感的,這就涉及到「技術下鄉的微觀載體是誰」的問題。
極飛最早發現了這樣一群人,他們是縣城裏做婚慶攝影的攝影師,隨著航拍變得越來越容易,他們面臨著更加激烈的競爭。但是農民不會用無人機,極飛就請這些攝影師,或者說飛手,去幫農民打農藥。飛手發現農業用無人機的頻次高得多,市場又大,農民與他們之間也存在著比較大的技術差距,於是這些飛手們便成為了極飛下鄉的第一批「用戶」,架起農民和農業科技之間的橋樑。
過了一段時間後,這批飛手開始感到困惑,他們並不懂農業、不懂種植,也無法識別農藥的真假,於是另一批群體出現了——農資店。農資店主往往很懂農戶,很清楚周邊農戶種植的作物種類、規模,也有農戶的熟人網絡,由農資店來推銷無人機、提供打藥服務等,就會容易得多。農資店就這麼成為了極飛的「經銷商」。
兩三年後,隨著無人機、無人車等設備的滲透更高、覆蓋範圍更大,農戶開始出現對無人機維修的售後需求,農機商便成了我們的夥伴。農機商有更大的店面,有展廳、有維修車間,就像是汽車的4S店。他們也懂農業、有銷售團隊和培訓團隊,農機商就成了極飛「更大型的經銷商」。
到這裡,整個產業鏈已經連接上了,商業模式被驗證了——農機商可以幫我們推廣農機,農資店、無人機飛手可以幫助培訓。對極飛來說,分銷商就是農機商,經銷商就是農資商和飛手。
Q3:極飛自然衍生的渠道網絡非常有趣,從更大的農業產業鏈角度來看,極飛如何賦能農業產業鏈中的傳統企業?
龔檟欽:農業產業鏈中的企業可以簡化為三大類:作物科學公司、農業技術公司、食品與供應鏈公司。作物科學公司包括拜耳、中化等,研究農藥、化肥、種子,負責為農業提供生產資料。食品與供應鏈公司包括拼多多、百果園、盒馬等,把農產品變為商品,進行流通並銷售。農業技術公司負責農產品、農作物的生長管理,通過技術來幫助農業提升效率,極飛就屬於這一類。我們有一個說法是極飛幫助了農產品進行「光合作用」,通過抵抗農業生產過程中由於氣候、資本、勞動力等多方因素導致的不確定性。
農業技術公司位於另兩類公司中間,起到連接上下游的作用。比如作物科學公司想知道種子的生產效果、農藥的效果,可以通過極飛的種植管理記錄來做調研,從而優化下一代產品。比如農產品超市想采購無過量農藥的水果,可以調取極飛植保服務記錄來識別更高品質的水果供應商。可以看出,除了提升效率之外,極飛還提升了農業的透明度和可追溯性。相應地,在終端也會產生更高的價值回報,農民能獲得更多收入,消費者願意為此買單。
Q4:極飛對未來的發展規劃是什麼?會繼續深耕農業還是拓展更多行業應用?
龔檟欽:極飛選擇深耕農業,因為對於已經有七年技術和經驗積累的我們來說,再造更多其他類型的農業機器人、無人機,或者結合材料科學、結構設計優化農業機械,再或者把AI演算法嵌入農業機器,並不會太困難,但別的行業企業要進入農業是很難的,農業的行業壁壘還是很高的。
而且,在農業中AI的應用剛剛開始,未來我們可以探索更多AI和農業的融合,比如用AI來賦能優化作物模型(crop modelling),幫助識別作物生長過程中的不確定因素,從而實現提前預警和判斷;又比如探索作物科學,用深度學習來挖掘作物性狀,再通過優化生長管理極大地提升作物產量或品質,這些都是未來的方向。
■要點回顧
1、在垂直產業生態中,AI企業大可以自建網絡,根據協同性和互補性來決定網絡中的生態夥伴。隨著佈局下沉和戰線拉長,構建網絡並不會容易,AI企業需要從挑戰中找尋機遇,用更縱深的網絡推動AI與產業持續交織。
2、AI企業能幫助傳統行業「化不確定為確定」,極大地提升給定資源條件下的生產效率,加速「光合作用」。而傳統企業應當主動與AI企業共同暢想未來,重新想像AI將為行業帶來什麼價值和機遇。
3、AI企業可以在垂直領域中探索將業務與AI以及生物、材料等諸多技術進行融合,持續深耕垂直領域。
同時也有3部Youtube影片,追蹤數超過10萬的網紅熊仔,也在其Youtube影片中提到,🎙️其他平台收聽「三不五時就七步成詩」:https://617kumachan.lnk.to/podcast 錄音/監製 熊仔 剪接 617 後製/outro beat Allen Flex 熊: 從猩猩進化成人類 人類進化成新新人類 進化成12種性情 只能用星星分類 神被擬人化 明星被神化...
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創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列:創新工場投資的Insilico Medicine,看AI新藥研發平臺如何賦能傳統藥企,一起進行“AI+生命科學”的顛覆式創新!
改造者系列:AI醫藥的下一站是長壽 -- 本文来自BCG微信公眾號,經授權轉載。
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在中國大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
創新工場投資的英矽智能(Insilico Medicine)是一家由人工智能驅動的全球領先生物技術公司,通過發明和迭代人工智能藥物研發平臺,變革創新藥物和療法的發現方式。
英矽智能的AI藥物研發平臺已經證明了自己的能力:在今年2月和8月,半年的時間內,先後公佈了兩種臨床前候選藥物,分別用於治療特發性肺纖維化和腎臟纖維化。
在采訪中,英矽智能創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov博士表示,AI醫藥企業的下一個重要問題將是如何更好地理解生物學和跨物種生物學,長壽業或者抗衰老技術將會是未來的方向。以下:
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』1如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
AI製藥領域於2014年左右興起,在2018—2020年間全面爆發。AI能夠快速識別大量樣本中的客觀規律,加速尋找和測試潛在靶點的過程。「有了AI,我們50個人可以做到的事情,比得上一個典型的製藥公司5000人所做的事情」,英矽智能創始人Alex Zhavoronkov在「未來呼嘯而來」一書中如是分享。2
1 「改造者」 通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
2「未來呼嘯而來」,彼得·戴曼迪斯(Peter H.Diamandis)和史蒂芬·科特勒(Steven Kotler)著。
■本期受訪嘉賓:Alex Zhavoronkov
英矽智能(Insilico Medicine)是一家由人工智能驅動的全球領先生物技術公司,通過發明和迭代人工智能藥物研發平臺,變革創新藥物和療法的發現方式,加速研發進程,為癌症、纖維化、抗感染、免疫和抗衰老等未被滿足的臨床治療需求提供創新的藥物和療法方案。
Alex Zhavoronkov是英矽智能的創始人兼首席執行官。他擁有皇后大學學士學位,約翰·霍普金斯大學生物技術碩士學位,以及莫斯科國立大學物理和數學博士學位。
■對談實錄
Q1 英矽智能原來在美國創立,後來為什麼選擇遷至中國?
Alex:中國構建了一套完善的體系和土壤,吸引創業企業、大型企業紛紛入駐。中國大陸多樣化的投資者,包括傳統藥企、科技巨頭、PE/VC等各類投資者,能將最優質的AI人才、CRO、藥企融合在一起。投資者能為初創企業提供資質牌照、幫助招聘、企業管理和宣傳等等。英矽還與許多學校開展了合作研究,擁有豐富的內部研發管線。中國完整的生態夥伴體系使得像我們這樣的企業能夠迅速擴大研發規模,甚至與大藥廠競爭。
Q2 英矽智能和輝瑞、安斯泰來、楊森製藥等諸多藥企都有合作,在和大型藥企合作的過程中有什麼心得或者經驗?
Alex:創新型的AI生物技術公司按照創立時間可以分為三大類:2014年之前成立、2014年—2015年左右成立、最近5年成立。2014年之前成立的企業通常不運用深度學習(deep learning),或者不具備向藥企提供解決方案所需的行業知識。2014—2015年間成立的企業則創立的正是時候,生成式對抗網絡(Generative Adversarial Network)出現,AI製藥開始興起。同時,許多藥企缺乏AI的專業知識和AI團隊,如果想要獲取AI方面的知識和技能,就必須與初創企業合作。作為交換,那時候的藥企也通常願意向初創企業提供資料和各類資源。英矽智能很幸運,創立時間(2014)正處於大藥企對外部合作最為開放和寬鬆的時期。而最近幾年成立的企業就沒那麼幸運了,很多藥企已經開始自建AI團隊、自研AI應用,只有具備非常特定細分領域AI技術的初創企業才有可能成功撬動藥企,與之建立合作。
然而據我的觀察,儘管許多大藥企都建有自己的AI部門和數據科學家團隊,但他們並沒有足夠強的AI能力——他們往往缺乏具備足夠AI知識的團隊。以生物醫藥方面的論文發表為例,在2014—2019年間,英矽智能發佈了上百篇AI相關的論文,然而發表AI論文數量最多的藥企阿斯利康則只有65篇,位列其次的諾華有54篇。
藥企往往也不知道從何處開始應用AI,而這正是AI初創公司能夠創造價值的地方。但是,在AI初創公司開始接觸藥企和銷售方案之前,首先要充分理解大型藥企錯綜複雜的組織架構和部門分工,針對不同部門銷售定制化的模塊,而非從一開始就銷售整體性、綜合性的解決方案。這是因為藥企內部通常很難有一個部門能夠處理所有的模塊,部門之間的協同往往沒有那麼強。因此,AI初創公司在提供解決方案的時候也要靈活地劃分模塊,對症下藥,英矽智能通常一次只銷售一個模塊。
儘管銷售是模塊化的,AI初創公司需要具備端到端、全鏈路的解決方案。英矽根據不同的研發週期,設計了三大AI平臺——新藥靶點發現平臺、分子生成和設計平臺、臨床試驗預測平臺。據我們瞭解,中國還沒有任何一家同行,同時擁有生成生物學和生成化學兩大AI平臺,能把靶點發現和小分子化合物生成有機結合在一起的公司很少。此外,英矽智能的AI系統可以用軟件形式呈現,藥企可以自行操作,用自己的數據運算測試。這些都為我們創造了差異化的優勢。
最後,對於藥企而言,如果想要應用綜合的AI解決方案,需要有整體性的戰略為引領。咨詢公司可以充當整合各部門組織、統籌整體戰略的角色,AI企業可以選擇與之合作。
Q3 在您看來,未來AI醫藥領域的發展趨勢是什麼?
Alex:在未來,最重要的不是AI技術,而是如何將AI和行業特定的實驗數據或模型結合。現在市場上已經充滿了各種各樣的技術企業,他們在不斷精進演算法模型和數據。未來的競技不會是關乎演算法或者算力,而是新的商業模式或者應用AI的新方式。
AI初創公司需要積累足夠的行業專識,理解藥企的需求,學習藥企的經驗,並向藥企證明自己提供的模塊能夠在真實的商業環境下應用,並且模塊之間能夠很好地兼容,能融入業務流程,且符合監管要求。比如機器學習加速了藥物識別,但還有很多步驟和流程並不能被加速或跨越:實驗論文不能被跨越,你依然需要向藥物監管部門提供大量實驗數據和模型來證明研究的有效性;實驗中的生物過程不能被加速,你依然需要等待生物體自然的新陳代謝和細胞活動,你也不可能直接從大鼠實驗跨越到人類實驗。而這些都涉及到更細分的新技術問題。
所以,對於AI醫藥企業而言,下一個重要的問題將是如何能夠更好地理解生物學?如何理解跨物種生物學?正因如此,我判斷長壽業或者抗衰老技術將會是未來的方向,即如何運用AI來監督和追蹤生命體在漫長時間裡無數細微的實時變化,來創建數字孿生(digital twin),進行跨物種比較、跨疾病模型比較。我相信AI是説明我們更好地認識生命體的最佳工具。
■要點回顧
1、中國的資本環境天然地聚集了垂直產業領域的優質企業,幫助AI初創公司,即「改造者」,迅速汲取經驗、擴大規模,加速行業創新與賦能。
2、在與垂直行業企業合作時,「改造者」既要有端到端的解決方案,也要有靈活、敏捷的銷售和服務模式。端到端、全鏈路的方案有助於「改造者」更靈活地根據傳統企業的需求組合方案,能夠擴大服務範圍和客群,提升「改造者」的競爭優勢。
3、未來最重要的不是AI技術,而是如何將AI與行業特定的實驗數據或模型結合。限制因素並不是演算法或者算力,而是新的商業模式或者應用AI的方式來實現行業定制化。
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熊:
從猩猩進化成人類
人類進化成新新人類
進化成12種性情
只能用星星分類
神被擬人化 明星被神化
造神又毀神正進行著輪迴
人算不如演算法機器或人為
你選擇清醒 或 繼續沈睡
到處都是暗示 到處都是算式
到處都是關鍵字
到處是商機 所到處都被算計
結帳買個乾電池
到處都是三角形
到處躲不過全知眼之直視
到處都是JAY Z throw your diamonds in the sky
現在四點四十四
Shout out 阿法Frankie woo
歡迎來上三七步
還是不信占星術
不是我的專精 不隨便沾邊
不隨便亂起舞
再跟我說統計學
子不學你媽斷機杼
617:
神創造了天地 保持夯保別開先例
4000年前摩西寫在石頭上 fuck亞當
有夠娘 法老王 他打槍 降下十災
下個時代 會再來 真的主是耶穌彌賽亞
這不是秘密 不是命令不是泥濘
這種命運 都是命定 像盤古開天闢地
我就是不信星座別跟我鬧BB鴨
別跟我說是統計學 不動腦操你媽
我有黃金比例機器學習你被淘汰不剩下 滅絕拉
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
假如你很想要為自己打造不敗的未來,讓自己的求職、轉職之路,擁有更務實的安全跟穩定,我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑~【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
只要你願意改變,跟上腳步,某些你覺得沒有什麼的工作,其實都潛藏著非常大的人力缺口,值得你好好的關注。
而幫助你換個腦袋,轉換成智能思考的第一步,就是歡迎你加入我們的線上課程【過好人生學】。
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我一直相信喔,未來仍然是充滿希望的,在【過好人生學】裡面,我會用最淺顯易懂的話,點破你對於生涯的迷思,幫助你移除20世紀的思考遺毒,發展出最適合21世紀的生存策略。
我還會幫助你繞過三個心智的陷阱,陪伴你一步一步的去建立起,新時代必備的四大能力,你將看見自己的更多可能性,並且懂得轉換自身的專業,幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖,過上一個更好的人生。
歡迎你加入學習,也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助,我是凱宇。
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