中國擺脫“抄襲效仿者”帽子,成全球領頭羊
近日,麥肯錫全球研究院(MGI)發表了最新報告《數字時代的中國:打造具有全球競爭力的新經濟》,提到三股推動力將為中國帶來轉型機遇。我和麥肯錫全球研究院院長華強森(Jonathan Woeztel)一起寫了一篇評論。我們認為,那些成功抓住這一商機的企業,很可能將快速發展壯大,價值將從那些反應遲緩的企業,轉向那些敏捷的、建立在全新商業模式之上的挑戰者身上。大規模的創造性顛覆將剷除中國行業效率較低的狀況,從而幫助中國經濟的全球競爭力躋身新梯隊。
以下是文章全文:
中國已經穩固奠定了作為C端互聯網技術全球領導者的地位。
中國有全球最大的電子商務市場,佔據了全球零售電商40%以上的交易額;在自動駕駛汽車、3D打印、機器人、無人機和人工智慧等領域,風險投資規模位列全球三甲;全世界1/3的獨角獸企業(估值超過10億美元的創業公司)都來自中國;中國科技企業的運算效率保持著世界紀錄。
雖然中國總體的服務貿易仍呈現逆差,但近年來,在互聯網領域,中國已實現每年150億美元的順差。
推動中國取得如此矚目進步的是阿裏巴巴、百度和騰訊等互聯網巨頭。這三家公司在各自領域分別擁有5~9億月活躍用戶,它們的崛起則得益於相對開放友善的政策環境。比如,監管機構在支付寶推出網上轉賬服務整整11年後才開始對轉賬額度進行限制。
如今,這些互聯網巨頭正利用其強勢地位不斷投資中國層出不窮的創業群體。阿裏巴巴、百度和騰訊總共投資了30%的本土創業公司,例如滴滴出行(500億美元),美團-點評(300億美元)和京東(560億美元)。
憑藉全球規模最大的市場以及充足的風險投資,中國不少企業已經擺脫了“抄襲效仿者”的帽子,轉型成為強大的創新企業。
他們在這個全球競爭最激烈的市場上摸爬滾打,發展出複雜的商業模式(如淘寶的免費增值模式),並建立了堅固的壁壘以保護自身業務(比如美團-點評餐飲手機app,連送餐服務也一併涵蓋在內)。因此,中國創業企業的估值往往會比西方同行高出許多倍。
此外,中國在一些特定領域居於全球領先地位。從直播(例如抖音這款唇音同步和視頻分享app)到共用單車(摩拜和ofo在中國已經擁有每天超過5000萬人次的騎乘量,並正在向國外擴張),中國正引領全球趨勢。
更值得一提的是,中國處於移動支付的前沿。可以進行點對點交易的中國手機用戶多達6億人,而且交易過程幾乎完全免費,交易量遠比美國的第三方移動支付要多得多。
隨著中國企業的技術能力日益提高,中國的市場優勢正在轉變為數據優勢,這對於人工智慧的發展至關重要。
中國企業曠視科技(Face ++)最近完成了4.6億美元的C輪融資,這是截至目前全球範圍人工智慧領域規模最大的一筆融資。科大訊飛(一家市值140億美元的語音識別技術企業)以及海康威視(市值500億美元的視頻監控企業)也都是在各自領域中全球最有價值的企業。
在中國市場,另外一個重要的發展趨勢則是“線上線下融合(OMO)”——這也是除人工智慧之外,創新工場另一個重點投資的方向。物理世界正在變得數字化,企業可以掌握消費者所處的位置,移動路徑和身份識別,並將這些數據上傳,用於塑造線上體驗。
舉個例子,OMO商店將配備可以無縫識別客戶身份及潛在消費行為的感測器,就如同目前電子商務網站可以做到的一樣。同樣,OMO語言學習可以將遠程授課的國外教師、協助維持課堂氣氛的本地助教、糾正發音的自主軟體以及批改作業和考試的硬體結合在一起。
但是,即便中國在此方面處於領先地位,但商業化應用總體仍然有所滯後。不過這一狀況正在快速改觀。
麥肯錫全球研究院的一項新研究發現,三大推動力——去仲介化(摒棄中間人)、分散化(將龐大的資產分解為多個組成部分)和非物質化(從物理形式轉變為虛擬形式)——到2030年,或可轉變(與創造)10~45%的行業總收入。
那些成功抓住這一商機的企業,很可能將快速發展壯大,其規模將足以大到影響全球,並激勵更多在海外的創業者。價值將從那些反應遲緩的企業,轉向那些敏捷的、建立在全新商業模式之上的挑戰者身上。大規模的創造性顛覆將剷除中國行業效率較低的狀況,從而幫助中國經濟的全球競爭力躋身新梯隊。
中國政府對中國作為互聯網強國的未來有著宏偉的規劃。在國務院領導的“大眾創新、萬眾創業”號召之下,中國已經新建了8000多個專案孵化器和加速器。政府的“創業投資引導基金”為風險投資和私募股權投資者提供了總額達274億美元的資金——這是一項擁有特殊贖回獎勵措施的被動性投資。目前中國政府鼓勵各方資源,計畫投入1800億美元在未來7年內建成本國的5G移動網路,同時支持量子技術的發展。
國務院同時還出臺了發展人工智慧技術的指導方針,目標是到2030年使中國成為全球人工智慧創新中心。目前正在建設中的雄安新區可能成為第一個專為自主駕駛車輛設計的“智慧城市”。而廣東省政府則制定了到2020年實現自動化覆蓋率達到80%的宏偉目標。
這樣的願望必然會在勞動力市場激起波瀾,首先將影響日常的白領工作(如客戶服務和電話行銷),其次是是常規的藍領工作(如流水線作業),最後甚至會影響到一些非常規工作(比如駕駛甚至放射影像診斷)。最近一項麥肯錫全球研究院研究發現,在一個高速實現自動化的情境下,約有0.82~1.02億的中國勞動者需要重新找一份工作。
對失業者的再培訓,以及防範數字巨頭攫取扼殺創新的壟斷地位,都將是中國政府面臨的重大挑戰。但政府堅定擁抱新興數字時代、實施扶持性政策以及避免過度監管的意願,已經使中國在這一浪潮中佔據了明顯優勢。
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麥肯錫的这份報告有很多亮点:
比如下面這組數據:
▌以電子商務為例,十年前,中國的零售電商交易額不到全球總額的1%,如今占比已超過40%。據估算,目前中國的零售電商交易額已超過法、德、日、英、美等五國的總和。
▌中國互聯網用戶的移動支付普及率從2013年的25%躍升至2016年的68%。2016年,中國與個人消費相關的移動支付交易額高達7900億美元,相當於美國的11倍;
▌全世界262家“獨角獸”(估值超過10億美元的私營初創企業)中有三分之一是中國企業,總共占全球“獨角獸”總估值的43%;
▌中國風投行業發展迅猛,投資總額從2011-2013年的120億美元躍升至2014-2016年的770億美元,在全球的風險投資總量比也相應從6%提升到了19%,大部分風投資本流向了數字技術;
▌在虛擬現實、自動駕駛汽車、3D列印、機器人、無人機和人工智慧領域,中國的風投規模位居世界前三;
報告中文版地址:http://www.mckinsey.com.cn/%E5%88%B02030%E5%B9%B4%EF%BC%8C…/
英文版地址: https://www.mckinsey.com/…/digital-china-powering-the-econo…
mgi華大 在 McKinsey Taiwan Facebook 八卦
當機器人技術、人工智慧(AI)、機器學習等開啟自動化的新紀元之際,也隱藏大規模失業的可能?麥肯錫全球研究院(MGI)最新估計,全球經濟中有相當於12兆美元的工作活動可以馬上就自動化,實際卻僅有不到5%的職業會全面被自動化取代。
麥肯錫董事暨台北分公司總經理章錦華昨(13)日表示,工作者和自動化不是零和博弈,對台灣來說,可以用對的策略讓自動化為台灣產業解決五缺問題,還能進而出現更多的就業機會。
章錦華指出,自動化是數十年的長期作戰,需要多面向的機器人(robotic)產業鏈支援,台灣同時擁有模組、組裝、零組件等成熟業者,有很大的發展潛力,且政策上正協助硬體業者加值到製造服務業,加上推動亞洲矽谷新創事業,台灣有很好的機會進入「人機併肩」,共同發展經濟。
麥肯錫資深董事魏世民(Bill Wiseman)表示,過去兩年,麥肯錫研究自動化技術及其衝擊,包括800多種職業所涵蓋2,000多項工作活動,結果發現,因自動化而產生「質變」的職業,要比因自動化而消失的職業還要多,即被自動化排擠或取代的工作者,多是缺少了與時俱進的在職訓練及新技能學習。
魏世民指出,自動化及技術已發展許久,研究顯示,全球工作活動的49%可因改善現有技術而實現自動化,估計自動化對目前工作活動的產生衝擊,需數十年的時間才能充份發酵,「現在根本還談不到大規模失業的時候。」
章錦華認為,每項職業的不同工作活動都有轉化為自動化的潛力,台灣一則可以因此掌握自動化機器人的全球龐大商機,另若現在開始培育員工就地「轉業」,建立與機器併肩工作的技能,台灣將會出現更多的就業機會。
(工商時報)
http://www.chinatimes.com/newspapers/20170114000051-260202
mgi華大 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 八卦
「人工智能」非萬能 這些是AI做不到的
麥肯錫全球研究所(MGI)的研究發現,具有「不可預測」、「具備極專業知識或技能」、「需與利益關係人互動」等特性的工作電腦難以勝任。(ShutterStock)
更新: 2019-10-13 8:48 PM
【大紀元2019年10月10日訊】(大紀元記者陳霆編譯報導)今年4月,傳出亞馬遜公司使用人工智能(以下簡稱AI)系統追蹤員工效率,提醒動作變慢的員工,並自動開除未達目標者。同樣在4月,一位布朗大學(Brown University)的學生被誤認為是斯里蘭卡爆炸案的嫌犯,起因也是斯里蘭卡當局的臉部辨識AI出錯。
這些事件顯示,當人們越來越依賴AI進行決策,將AI系統引入司法、金融、雇用等重大議題時,可能會造成隱憂。「我最擔心的是,我們想用來解決問題的系統,最終可能會加劇這些問題。」紐約大學的AI Now研究所共同創辦人凱特.克勞福德(Kate Crawford)如是說。
AI為什麼會出錯?
過去,人們相信AI的一個理由是,AI不像人類受情緒、疲倦所影響,可直接分析事件進行準確判斷。但許多證據表明AI也會有「偏見」(AI bias),並不總是像我們想像的那麼客觀真實。一項調查顯示,部分美國法院採用的累犯風險評估軟體COMPAS,在評估非裔美國人時準確性較低,可能高估他們成為累犯的機率。執法單位的面部辨識系統在婦女、青少年和少數族裔上,錯誤率也比較高。這種情況,被稱作「AI偏誤」或「演算法偏誤」,怎麼形成的呢?
1. 偏誤來自於AI的學習過程
AI的準確度需要經過訓練,訓練時提供的資料如果不足,無法反映複雜的真實世界,就會造成AI有偏誤。Edge Case Research共同創辦人暨執行長華格納(Michael Wagner)指出,在訓練自動駕駛車AI時,儘管感測器已分析了數千或數百萬個人類影像,AI還是會忽略坐輪椅的使用者或穿著螢光背心的建築工人,因為這些例子在數據庫中是少數。
華格納認為,安全可靠的產品不僅需測試已知的偏誤,還應該仔細尋找新的以及意想不到的新偏誤,而這些偏誤可能不會被發現,直到產品被廣泛運用。
「機器學習與人類學習相當不同」,華格納說,「例如電腦可能會漏掉一個站在垂直物體(如電線桿)附近的人。你想過這個嗎?」
2. 面對偏見,AI沒有思考能力
AI程式也可能「學會」人類的偏見。訓練AI時,它們依靠從大量數據中找尋不可見的模式來分析信息。當這些資訊中隱藏了人類的偏見時,AI會複製這樣的偏見。但AI和真人不同,在面對偏見時,它們沒有思考能力。Google決策智能主管凱西.科茲科夫(Cassie Kozyrkov)表示,AI只是收集數據、呈現模式的工具,永遠不會自己思考,
3. 抽象價值無法被合適定義
出錯的另一個原因是,當人類試圖讓AI進行涉及公平、正義、信賴等抽象價值的決策時,因為無法將抽象意義用數學術語呈現出來,導致AI的判斷違背人們的期待。
例如,一家銀行希望預測貸款申請人的信譽度,「信譽」是一個模糊的概念。為了將其轉換為可以計算的內容,就會將「信譽」轉變為可量化的因素。如果貸款模型發現,老年人有較高的違約可能性,並根據年齡減少了放款金額,就可能造成非法歧視。
AI金融平台AppZen的聯合創始人維爾瑪(Kunal Verma)也表示,如果申請人居住在很多人拖欠貸款的地區,系統也可能將其判斷為不可靠。
涉及工作的爭議
許多研究都指出,在各行業中引入AI技術,可能造成許多人失業。牛津經濟研究院(Oxford Economics)在2019年6月的一份報告中預測,到2030年,機器人將取代全球8.5%的製造業工作職位(約2000萬個職缺)。不少行業的雇員因此感到擔憂,他們擔心自己的專業能力被電腦取代。
與此同時,也有許多人擔心,人們試圖將演算法無法處理的問題交給AI判斷。例如:亞馬遜公司曾借助AI將求職者予以排名,但後來發現該系統傾向錄用男性求職者,儘管工程師進行調整後仍無法解決,最終只得放棄該計劃。
麥肯錫全球研究所(MGI)的研究發現,具有「不可預測」、「具備極專業知識或技能」、「需與利益關係人互動」等特性的工作電腦難以勝任。如果我們勉強將這類任務交給電腦處理,可能就會出現各種錯誤。
像是司法、執法等工作,就涉及了需要衡量各方的公正性,或是在極短時間做出關乎生死的判斷,AI演算法是否能承擔這樣的責任?一些改過自新的人所做的努力,在演算法的計算中能否被看見?
或許,我們要記得,人工智慧並非萬能,只是一種工具,最終不能代替我們來思考。
資料來源:http://www.epochtimes.com/b5/19/10/10/n11580035.htm…
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