最近,我在「TIME時代」雜志的專欄文章裡,向全球的讀者介紹了大陸「世界工廠」的+AI自動化升級。隨著勞動力成本的上漲,工業自動化、智慧化勢必是大陸製造業的一劑特效藥。自動化能讓運營成本下降,但仍能讓中國大陸保持生產品質、流程、供應鏈維度的優勢。AI賦能產業升級的願景或許還需多年才能實現,但當下的大陸已經讓未來可期。
以下是專欄文章全文,經TIME授權翻譯轉載:
「中國世界工廠 + AI 的未來」
多年來,中國大陸一直被喻為「世界工廠」,即便在全球其他經濟體紛紛遭遇新冠疫情重擊的2020年,大陸製造產業仍然維持穩健的增長范式,全年產值高達3.854萬億美元,占到全球市場近三分之一。
但如果你腦中的大陸工廠是傳統的「血汗工廠」,是時候修正你的刻板印象了。大陸經濟已經迅速地從疫情衝擊下復蘇,疫情同時催化了各種各樣人工智慧(AI)的應用場景加速實現。自2014年以來,中國大陸的AI專利申請量已經超越美國,至今維持全球領先。在學術領域,中國大陸的AI研究論文發表數量、AI期刊的引用量,也雙雙在近年超過了美國。在產業方面,AI應用在大陸的落地速度超越世界其他國家和地區,具有商業價值的AI應用如今開始百花齊放,整合了軟體、硬體和機器人技術的新一代自動化揭開序曲,AI賦能傳統行業的能量,正在蓄勢待發地重塑各行各業。
人類社會至今經歷了三次不同的工業革命:蒸汽革命、電力革命和資訊革命。我相信,AI將會是推動全球第四次工業革命的核心引擎,在世界各地點燃數位化和自動化的變革,而這波前所未有的硬科技浪潮,將由中國來引領實踐。
由於勞動人口減少和新增人口放緩,中國大陸的傳統產業正面臨著勞動力成本上升的巨大壓力,AI正是解決這個難題的技術解答。人工智慧不僅能夠降低運營成本,提高生產效率,擴大整體產能,還有望能帶來收入的增長。
例如,創新工場投資的廣州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、機器人和感測器部署在稻田、麥田和棉花田裡,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。
一些大陸的創新公司正積極把機器人拓展到意想不到的場景。總部位於北京的鎂伽是創新工場投資的生命科學智慧自動化公司,他們和實驗室、製藥公司、高校合作,憑藉AI+機器人技術的積累,用自動化解決方案執行實驗室中勞動密集、重複性高、但需要高度精確的任務和流程,同時機器人作業也將盡最大可能保護實驗室人員降低實驗過程中的感染風險。
除了創業公司,我們看到幾家成熟的龍頭企業也開始積極擁抱AI。創新工場參與了有28年歷史的中力電動叉車,這家頭部的鋰電叉車製造商已經推出了能夠在工廠、倉庫自主運行的無人叉車,並且無需對運行環境進行改造,能快速實現從手動到電動到自動駕駛的搬運賦能創新。此外,擁有50多年歷史的領先客車製造商-宇通集團,與自動駕駛獨角獸企業-文遠知行戰略合作,已在大陸三個城市的馬路上運行全無人駕駛小巴。
接著會發生什麼?我大膽預見,在更長遠的未來,機器人和AI將接管大多數產品的製造、設計、交付甚至營銷——很可能將生產成本降低到和原物料成本相差無幾。未來的機器人有能力自我複製和自我修復,甚至做到部分自我反覆運算設計。房屋和公寓將交由AI主導設計,使用預製建築模塊,交由機器人像搭積木似地築樓蓋房。無人公交、無人摩托等隨傳隨到的自動化未來交通系統,能將我們安全無虞地送達想去的地方。
這些願景成為現實或許還需要多年,但此時的大陸正在積極鋪墊引領新一代自動化革命的基石。可期的是,中國工廠的實力將不僅僅體現在產能上,而將逐步彰顯在智慧上。
本文經「TIME時代」授權進行中文編譯,原文如下:
China Is Still the World's Factory — And It's Designing the Future With AI
BY KAI-FU LEE
For many years now, China has been the world’s factory. Even in 2020, as other economies struggled with the effects of the pandemic, China’s manufacturing output was $3.854 trillion, up from the previous year, accounting for nearly a third of the global market.
But if you are still thinking of China’s factories as sweatshops, it’s probably time to change your perception. The Chinese economic recovery from its short-lived pandemic blip has been boosted by its world-beating adoption of artificial intelligence (AI). After overtaking the U.S. in 2014, China now has a significant lead over the rest of the world in AI patent applications. In academia, China recently surpassed the U.S. in the number of both AI research publications and journal citations. Commercial applications are flourishing: a new wave of automation and AI infusion is crashing across a swath of sectors, combining software, hardware and robotics.
As a society, we have experienced three distinct industrial revolutions: steam power, electricity and information technology. I believe AI is the engine fueling the fourth industrial revolution globally, digitizing and automating everywhere. China is at the forefront in manifesting this unprecedented change.
Chinese traditional industries are confronting rising labor costs thanks to a declining working population and slowing population growth. The answer is AI, which reduces operational costs, enhances efficiency and productivity, and generates revenue growth.
For example, Guangzhou-based agricultural-technology company XAG, a Sinovation Ventures portfolio company, is sending drones, robots and sensors to rice, wheat and cotton fields, automating seeding, pesticide spraying, crop development and weather monitoring. XAG’s R150 autonomous vehicle, which sprays crops, has recently been deployed in the U.K. to be used on apples, strawberries and blackberries.
Some companies are rolling out robots in new and unexpected sectors. MegaRobo, a Beijing-based life-science automation company also backed by Sinovation Ventures, designs AI and robots to safely perform repetitive and precise laboratory work in universities, pharmaceutical companies and more, reducing to zero the infection risk to lab workers.
It’s not just startups; established market leaders are also leaning into AI. EP Equipment, a manufacturer of lithium-powered warehouse forklifts founded in Hangzhou 28 years ago, has with Sinovation Ventures’ backing launched autonomous models that are able to maneuver themselves in factories and on warehouse floors. Additionally Yutong Group, a leading bus manufacturer with over 50 years’ history, already has a driverless Mini Robobus on the streets of three cities in partnership with autonomous vehicle unicorn WeRide.
Where is all this headed? I can foresee a time when robots and AI will take over the manufacturing, design, delivery and even marketing of most goods—potentially reducing costs to a small increment over the cost of materials. Robots will become self-replicating, self-repairing and even partially self-designing. Houses and apartment buildings will be designed by AI and use prefabricated modules that robots put together like toy blocks. And just-in-time autonomous public transportation, from robo-buses to robo-scooters, will take us anywhere we want to go.
It will be years before these visions of the future enter the mainstream. But China is laying the groundwork right now, setting itself up to be a leader not only in how much it manufactures, but also in how intelligently it does it.
Source:https://time.com/6084158/china-ai-factory-future/
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過6萬的網紅Herman Yeung,也在其Youtube影片中提到,Note download 筆記下載 : https://hermanutube.blogspot.hk/2016/01/youtube-pdf.html -----------------------------------------------------------------------...
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譚新強:Galileo的教誨:人類非宇宙中心點
文章日期:2021年5月21日
【明報專訊】人類非常自以為是,一切以自己為中心的動物。自古以來,不止大部分人都以為大地是平或者是方的,他們更以為天上的星星、月亮和太陽,都是圍繞着我們而運轉的。當伽利略(Galileo Galilei)以望遠鏡觀察得來科學證據,支持哥白尼(Nicolaus Copernicus)的太陽中心論,他就被教廷批鬥和逼害了20多年之久。
即使現代人也有同樣自以為是的主觀願望。不少人偏見地以為近數十的所謂新發明,例如互聯網、手機、AI、機械人和加密貨幣等,都必然是人類史上最偉大和最重要發明。更有不少人甚至相信所謂加速回報定律(Law of Accelerating Returns),認為重要科技發明的速度不斷提升,很快就將達到人網合一的所謂「奇點」(Singularity)!
客觀點來看,這些科技發展雖重要,尤其互聯網和手機,令到日常生活更方便和豐富,但怎可能比火、蒸氣機、電力、電話、汽車和飛機等更重要?有人曾問過李光耀,什麼是偉大發明?他的答案是對新加坡而言,最重要的發明是空調!他認為在熱帶地區,如沒有空調,工作效率非常低,經濟發展必更困難。你可能以為李光耀此言是開玩笑,小小一台冷氣機,怎可能那麼偉大?但事實擺在眼前,新加坡是熱帶國家中,極少數(差不多唯一)能達到發達國家水平的國家之一,成功原素當然不止空調這麼簡單,但他立國不久即決定盡快在所有政府辦公室裝置空調,肯定對提升政府效率有極大幫助。
近20年科技無助提升生產效率
若以生產效率的趨勢來判斷近20年科技發展的成效和重要性,不幸客觀結論就必然是頗為失望,甚至驚訝。因為不論美國或中國,過去20年的勞動生產率(labour productivity)增長都不斷放緩(見圖1及圖2),就如數以萬億美元計的IT投資,每人手中一台超級電腦,都提升不了我們的生產效率。更不需遑論AI結合機械人,再加5G,所有工廠都應變得更自動化,需要的工人極少,理論上人均生產效率必定急速提升。
這麼多「超偉大」發明,怎去解釋生產效率增長率不加速反放緩的重大謎團?我認為可探討3個可能性。
(1)從1970年代開始,個人電腦(PC)開始崛起和普及,企業投入大量資源,期望生產力效率大幅提升。但長近20年的投資期,效果一直是失望的,在互聯網普及前,大部分電腦幾乎可算是獨立的,主要用途只包括文書處理(word processing)、電子試算表(spreadsheet)和簡單資料庫(database)等,即使有通訊功能,也只限於速度極慢、撥號連線的modem。在這個單打獨鬥的環境下,大部分PC亦是一台昂貴的高級打字機,對生產力提升當然有限。後來隨着互聯網崛起、寬頻普及,企業開始看得到大量投資IT的回報。當然互聯網的發展,提供了創立大量新企業的機會(但即使如此,上世紀七十年代至今的生產力增長也一直放緩)。
同一道理,過去30年的新科技發展,將有重新提升生產力效率的一天,可能只是時辰未到。我贊同有此可能性,但到底現代科技,缺乏什麼催化劑,防止它們完全體現潛能?我也沒有準確答案,部分可能是投放的量未足夠,例如5G,大家一直期待網絡速度馬上提升10倍以上至Gbps級別,但事實上在美國和中國的用戶體驗極差,平均速度提升50%不到,某些情况和地區,甚至比4G更慢,亦較受障礙物如牆壁阻礙接收。應用方面更缺乏「killer apps」,據說在中國的流行5G App是Speedtest,就是用來測試通訊速度!現時平均每個基站服務約7000用户,當然寄望繼續增加密度,到了某個水平,希望能較成功體現5G功能。除此,高頻率的mmWave網絡仍在起步階段,高頻率才可真正大幅提升速度,但不幸物理上,mmWave穿透力更差,要實現IoT夢想,實時遙控高速機器,進行精細手術和應用於交通系統等,仍面對極大挑戰。
(2)人均生產效率增長放緩,有可能是定義和數據準確度的問題。會否是不可以金錢來量度近代科技發展所帶來的所有好處,除經濟增長外,亦有助改善人類健康、延長壽命,以及提升快樂感?有可能,事實上在過去200多年,全球人類壽命的確上升很多,從不到30歲升至現在的70多歲;但大部分應該是公共衛生的改善,尤其自來水的普及,農業進步導致營養改良,以及接生技術和環境改善,大幅減低嬰兒夭折率等,而非來自先進癌症治療法或基因工程技術。當然,近年英美的平均壽命更出現下跌趨勢。快樂的定義更抽象,跟科技發展更沒有一個必然關係,去多幾次日本就一定開心啲?著名人類學家Steven Pinker認為,原始的hunter-gatherers,以狩獵為生,不用花太多時間工作和計劃生活,平均快樂度反而比生活較穩定和富庶的農業社會高很多。原因是農業需要長達一年的工作計劃、播種、灌溉、收割和儲糧等等,全年忙碌,亦需全年憂慮天氣和瘟疫等。現代人更惨,不止需要計劃一年,未上幼稚園,已需要開始計劃人生,每年每月每日都有無窮無盡的所謂工作、責任和煩惱。
有人企圖解釋,可能分母也有問題。人均生產力增長減速,或者是因為現代經濟高度自動化,需要工作的人愈來愈少,即是失業,underemployment和不需工作的人愈來愈多,所以人均生產效率就被拉低了。這個解釋有兩個問題,首先在這次COVID大流行前,以美國為例,失業率跌至3.5%的50年新低,何來工作人數在減少?近月隨着美國疫情減退,失業率又再急速下降,所以此論點不成立。
有人指出,雖然表面失業率低,但有不少人不再尋找長工,只做點「零工」(gig),或只領救濟,所以人均生產效率被拉低。我沒有深入研究過,但我懷疑近年underemployment的情况,是否真的比以前嚴重。我的印象是從前較以農業為重的社會,鄉下的「閒人」更多,城市化才是提升人均生產力的最重要元素。
總括來說,我承認經濟數據未必能夠完全反映科技進步對人類的影響,但仍不可以此為解釋生產效率增長放緩的藉口。
人類發展漸近兩科學極限
(3)我認為最重要的解釋是人類發展已逐漸走近兩個科學上的極限。第一個是地球資源所能提供的可延續發展極限。人類發展,從古至今,尤其從工業革命開始,都可說是建築在耗用地球資源身上,尤其倚賴化石能源,最初是最髒的煤炭,後來是更好用但更有限的石油,再加上較清潔但難儲存運輸的天然氣。近年我們當然開始發現化石能源的碳排放,帶來嚴重氣候變化問題,如不能在極有限時間內解決,足可導致一次全球大規模動植物滅絕災難!
樂觀來看,這個危機當然也提供很多發展再生能源、電動車輛(electric vehicle, EV)、儲能、碳捕獲(carbon capture),以至「地球工程」(geoengineering)技術的機會。但不能否認的是地球本身是個充滿有機化學(organic chemistry)的環境,最方便的能源必然是與炭相關的,石油的能源密度是任何電池技術的20倍以上。按《巴黎氣候協議》的計劃,人類必須在2050年前達到碳中和,談何容易?去年因疫情,全球碳排放確下降了約6.5%,接近但仍不到每年遞減7%的目標,今年美、中等經濟重開,有可能達標嗎?
另一個更根本的是物理的極限。歷史上最偉大的科學突破,毫無疑問是二十世紀初,愛恩斯坦的狹義和廣義相對論,和稍後由玻爾(Niels Bohr)、海森堡(Werner Heisenberg)和薛丁格(Erwin Schrodinger)等人所發展的量子力學(quantum mechanics)。兩套理論非常偉大,亦有極大實用性,核能和核武正是它們的結合,是禍是福,見仁見智。但不幸過去60年,理論物理已可說碰到了堅硬牆壁,相對論與量子力學有非常根本性,甚至哲學性矛盾,聰明如愛恩斯坦,窮人生最後30年努力,也無法解決此問題。後人想出很多充滿創意的理論,例如超弦理論(Superstring Theory),但全都是紙上談兵,毫無實驗證明,所以於事無補。
物理極限對應用科技和經濟發展有很大影響。整個IT革命都是由半導體技術進步所推進。最有名的摩爾定律(Moore's Law),雖並非一條真正永恒不變的物理定律,但在過去50年,一直是芯片發展的一個指標。事實是每一代的芯片發展,雖仍在進步,但速度早已放緩,最初摩爾定律預期每9至I2個月,芯片密度即可翻一倍,近年已放緩至兩年以上。強如過去的老大英特爾(Intel),已停滯於14nm兩年以上,只有台積電和三星能繼續推前,能成功生產7nm芯片。即使台積電等能如期做到2nm,無疑必將接近物理極限,再縮小必將帶出各種量子世界的奇怪現象如「穿隧效應」(tunneling effect),極難控制芯片性能。
在應用層面上,影響也必極大。單是AI無人駕駛,已是個極重要的科技夢想,亦是Tesla股價的一個重要支柱。馬斯克(Elon Musk)教主是個頂級銷售員,他一直不斷告訴「信徒」無人駕駛是個相對簡單的ANI(Artificial Narrow Intelligence)應用,只需GPU或ASIC夠快,加上視覺數據,必可在短期內成功。按馬斯克的說法,年輕一代不需要學駕駛汽車,法律甚至將禁止人類開車,所有汽車變成AI無人駕駛的EV。
無人駕駛為極複雜AI難題
事實上,無人駕駛是個極複雜的AI難題,最近連馬斯克開始承認困難比原先想像中高很多。不止Tesla,大部分其他公司都碰到同樣問題,不少甚至已放棄。Uber和Lyft都計劃出售無人駕駛部門,Alphabet的Waymo,近日CEO和CFO等多位高層相繼辭職。德國各大汽車廠近日都推出質量非常不錯的EV,但並無太多AI功能。
我一向認為無人駕駛沒那麼簡單,應屬於AGI(Artificial General Intelligence)問題,即需要所謂common sense。人腦當然遠比電腦慢,但複雜度遠比芯片高,人腦neurons(神經元)數量超過1000億,synapses(突觸)數量更超過125萬億,更加是三維物體,連形狀和組織都對人腦的思考、性格和整個意識(conciousness)非常關鍵,遠比現時最先進二維為主,7nm GPU的540億原子粒多和複雜。即使未來用到2nm技術,能做出人類common sense的機會仍很低。不少AI專家認為,AGI需要whole brain simulation,或甚至不可以矽為基礎原料,改以用所謂wet ware,不知是否想以基因工程技術,在試管中培植出一個以碳為基礎原料的有機AI系統?聽起來,比Frankenstein(科學怪人)更恐怖!
我沒有答案,只想提醒大家不要過度自以為是,人類始終是渺小的,我們對宇宙的認知非常有限!
(中環資產擁有Tesla、Uber、Alphabet、台積電及三星財務權益)
中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]
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