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/
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science journal中文 在 王姿允醫師。我的無齡秘笈。 Facebook 的最讚貼文
[疫苗副作用、抗體產生與腸道菌]
最近很流行一句話叫做「疫苗認證的老人/年輕人」,是來自於目前疫苗的各大廠牌研究結果顯示,年齡愈大,副作用也就愈少,強烈的副作用反應通常發生在年輕接種者身上,尤其是女性。
男女差異的原因推測是賀爾蒙的關係,睪固酮會降低發炎反應。而年齡的因素,推測是老年人免疫反應較弱,也就是「免疫老化」(immunosenescence)。
#但真的是這樣嗎?
首先,《Science Advances》去年的研究發現 #老年人的免疫系統沒有比較弱,而是 #受到積極抑制,而且這種抑制 #是可逆的。身體裡面有兩個互相拮抗的激素,一個是介白素-6(IL-6),它會讓身體持續在 #發炎狀態(也就是低度的免疫激活狀態),所以老人家因為各種慢性病及衰弱,呈現一個長期IL-6很高的狀態,這叫做「老化發炎」(inflammaging),所以身體另一個 #抗發炎相關激素—-介白素-10(IL-10),就會越來越高,來對抗IL-6,避免身體因為過度發炎造成對組織的破壞。
這兩種激素在年齡增長中,因為疾病跟感染的過程,反覆的你來我往,使老年人體內 #同時存在著過量的IL-6和IL-10。
而研究發現,老人家體內過多產生IL-10的輔助T細胞「Tfh10」,導致疫苗造成的 #免疫反應被抑制了,所以動物實驗在年老小鼠接種疫苗時「短暫」阻斷IL-10,可以讓抗體反應幾乎恢復到年輕小鼠體內的水平。
#所以如果你是年輕人卻沒什麼不舒服
#不一定代表你是老人
#可能只是身體的IL-10偏高
#抗發炎激素偏高似乎並非壞事
再者,韓國今年五月發表在《Korean Journal of Internal Medicine》的研究,發現 #副作用有無跟抗體產生無關,在135人當中(42人打AZ,93人打Pfizer),最後副作用的 #嚴重程度跟抗體的濃度並無相關性。
#既然像被卡車輾過也不代表抗體比較高
#那打完後的不適感當然越輕微越好
那麼,有沒有其他方式可以幫助抗體產生,又能降低副作用呢?➡️從腸道菌相(gut microbiome)可以看出一些線索。
去年《Cell Host & Microbe》期刊有一篇探討腸道菌相對於人類施打疫苗的綜論,發現 #某些菌會抑制抗體的產生,而 #某些菌會有助於抗體的產生,尤其是在 #病毒感染相關的免疫。(這也就是為何常用抗生素的人對流感疫苗反應很差),而《Cell》也發現1000種藥物裡,有250種非抗生素藥物都會抑制腸道菌生長,影響了藥物的效力跟副作用。
也就是說同一種藥物(疫苗),面對千百種人不同的腸道菌相就可能有千百種不同反應。
今年3月香港中文大學為了知道「腸道微生態可影響疫苗的安全及成效」,正進行一個隨機雙盲研究,招募500名糖尿病患者及65歲或以上人士,服用「微生態免疫力配方」或安慰劑,3個月後接種疫苗,並追蹤1年,研究微生態與疫苗關係,預計1年內完成招募。
在這個研究之前先做了一個小型的前導研究(pilot study,是在正式大型研究計劃開始前,為了評估可行性、時間、成本、負面影響,因此事先進行的小型實驗或研究,其結果也可以改善正式的研究計劃)。
十位新冠疫苗接種者其中四名在接種疫苗前兩個月先服用了改善腸道菌的配方,初步結果顯示,相對沒有服用配方的六位接種者,該四名服用了配方的接種者血液樣本中的 #四種發炎相關指數最多可下降達八成,而 #製造抗體的細胞(又稱B細胞)水平則增加近五成。
雖然這個小型研究數量太少,還要等待明年或後年大型研究的結果,但給我們一個暗示, #疫苗的不良反應包括發燒、關節酸痛其實跟許多發炎反應的上升有關,若腸道菌及其相關代謝產物可以在其中扮演協調者,降低發炎,或許可以減少疫苗引起的異常活躍免疫反應,又能幫助抗體的產生。
我在之前的文章[疫苗有沒有效⁉️腸道菌跟代謝產物是關鍵]有分享過,抗體的產生與否跟有沒有一群特殊的「好菌」有關。
https://www.facebook.com/175089479960691/posts/586387235497578/?d=n
免疫相關的好菌,除了常作為益生菌的「產乳酸菌」,乳酸桿菌跟雙歧桿菌以外,還有要靠健康飲食才能養出的丁酸製造者們(詳見:https://www.facebook.com/175089479960691/posts/944962129640085/?d=n)),其中的機轉,是腸道菌代謝產物改變了 #檸檬酸循環裡的供給能量來源,從以糖跟氨基酸為原料轉為用脂肪多一點,因為 #丁酸結構跟脂肪的代謝產物酮體類似,可以直接成為加速抗體形成的能量來源。
而過去研究發現 #腸道菌群比較豐富的人,對 #疫苗形成的免疫效果有加成的效果,而且許多腸道菌紊亂的人,會有抗體產生困難的狀況。
目前研究皆顯示腸道微生物生態系,對疫苗的安全性及成效有影響,不容忽視,一個健康的飲食(益生源)或精準的益生菌、代謝產物(後生元)的介入,除了幫助 #改善腸道菌相增進免疫力,或許也可有助於降低施打疫苗副作用的不適,以及提高抗體產生的有效性。
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💉後記(王醫師 #自己施打疫苗後的反應):
我原本就有每天服用各種益生源、益生菌跟後生元複方的習慣,在5/30早上注射AZ疫苗,大概睡前總計喝了6000cc的水,在注射後12小時有點眼眶周圍酸痛的感覺,半夜2點多精神亢奮的睡不著,除了眼眶周圍仍微酸沒有其他不適,於是凌晨4點多起來補充一些水後覺得舒服多了便一路睡到早上8點多起床,起床覺得精神大好(是打了大力丸?XD)。目前已經24小時,整個過程 #沒有發燒,老實說, #非常非常像吃R1的前幾天感覺(頭重微酸痛、精神亢奮、微發熱),也就是說,是我熟悉的類似 #身體開始用酮體當能量的情況。有趣的是,我並沒有在吃低碳飲食,反而最近天天都有精緻碳水。
如果疫苗相關不良反應包括噁心嘔吐頭暈精神亢奮這些,都跟keto-flu的複合症狀有很高度的重疊性,我認為除了用發炎解釋,或許的確是身體製造抗體過程中,正轉換著使用能量的方式,而轉換的順暢與否,就跟每個人的腸道菌有很大的相關性。
#留言不要問我吃什麼益生菌
#飲食為主益生菌為輔
#個人經驗提供給大家參考
Reference:
1. Science Advances,29 Jul 2020:Vol. 6, no. 31, eabb0806
2. Cell Host Microbe. 2020 Aug 12; 28(2): 169–179.
3. Cell 181 (7), 1661-1679. e22, 2020
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《美國科學期刊》是美國的哪一家科學期刊?啊,搞了半天,原來是Journal of American Science,這是一個連我這樣四十多年的科研老江湖,也從未聽過的期刊,我到公共醫學圖書館PubMed搜尋也找不到。我大致瀏覽了該期刊的幾篇論文,很難想像這種水準的期刊竟然還能存活了十四年。可是這個名不見經傳的期刊名字被翻成中文後,就變成很了不起的「美國科學期刊」。
https://news.readmoo.com/2019/07/24/bad-science2/
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中英夾雜一直是一個很尷尬也很少被討論的話題,
卻正好是我現在研究的一個重要概念,
這次和大家分享三個人為什麼會語言混雜的原因。
希望大家可以踴躍的留言,說說你的看法!
1. 有沒有什麼字或概念是中文有但英文沒有,反之亦然?
2. 你會不會中英夾雜,或甚至混雜其他語言,為什麼?和我說的原因相似嗎?
3. 如果你認為語言混雜是負面的,為什麼?
4. 關於這個話題,你想了解什麼也歡迎告訴我。I can do all the reading for you :P
我的目標是讓這個頻道成為大家能自由自在討論語言現象的地方
歡迎你加入這個對話 :)
【影片裡的單字與用法】
1. Heatwave (n) 熱浪
2. Tip of the tongue (phr) 舌尖現象,話在嘴邊
3. Hazelnut (n) 榛果 (字幕打錯了,應該是一個字才對)
4. Troublesome (a) 令人煩惱的,棘手的
5. Annoying (a) 討厭的,惱人的
Reference:
• Fedric, F. (2005). Long-term effects of CS: clues to structural borrowing. International Journal of Bilingualism, 9(3-4), 341-360
• Heredia, R., & Altarriba, J. (2001). Bilingual language mixing: why do bilinguals code-switch? Current Directions in Psychological Science, 10(5), 164-168.
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我是Lily Chen. 加拿大McGill University 語言教育碩士
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希望能藉由應用語言學的知識,讓更多人成為自信的bilingual(雙語者)
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如何不讓「慣性懷疑」來阻礙前進?我以自身經驗分享3個觀點跟作法。
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很多時候,我們會被「比較」給打敗,並不是真的周圍有個人比自己好,而是自己覺得不如別人。在心理學中,就有這樣一個名詞來形容這個狀況,中文叫做「冒牌者症候群」,英文是 Impostor Syndrome。
關於這個症狀,心理學家給了這樣的解釋:客觀來說,你有足夠的能力做好很多事,但自己卻不那麼認為,或覺得沒有資格得到讚賞,而且害怕被別人揭穿你其實能力不夠。這個症狀會導致人信心低落、失去動力、自我懷疑、害怕失敗,或是追求完美而不採取行動,不斷拖延該做的事情。
*參考1:The Impostor Phenomenon,in International Journal of Behavioral Science
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開CC字幕(中文、英文都有)
How to improve English listening proficiency is a frequently asked question.
I read some research on metacognitive skills and strategies.
Let’s see what scholars have to say about improving English listening comprehension!
很多人問我如何提升英語聽力,這次我讀了一些關於「後設認知」(metacognitive skill) 的研究,看看第二語言習得的研究中,學者們認為怎麼提升英語聽力吧!
Reference (See upper right corner in the video):
1. Chen, H. (2011). Brief analysis of strategies to improve English listening comprehension competence among non-English undergraduate students. Asian Social Science, 7(12), 68-71
2. Kök, I. (2017). Relationship between listening comprehension strategy use and listening comprehension proficiency. International Journal of Listening, 1-17.
3. Taylor, S. (1999). Better learning through better thinking: Developing students’ metacognitive abilities. Journal of College Reading and Learning, 30(1), 34-45
4. Vandergrift, L. (2004). Listening to learn or learning to listen. Annual Review of Applied Linguistics, 24, 3–25.
p.s. 這是我這學期的final project之一,大家留言可以留英文,教授也會看到唷 :)
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我是Lily Chen. 加拿大McGill University 語言教育碩士
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