人工智能能否拯救中国制造？

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简介:人工智能是中国经济在各个角落赶超的历史性机遇吗？有评论员认为，人工智能产业近年来在中国取得了快速发展，但领先的关键技术尚未掌握，产品处于价值链的低端。

另一方面，庞大的人口为中国提供了创造大量数据(603138，诊断股票)和广阔市场的潜力。微电子、人脸识别、人脸支付等几个关键应用领域发展迅速，有望在短时间内见成效或成为中国的机遇。

在没有技术优势的情况下，中国的人工智能发展应该充分发挥应用市场的优势吗？人工智能在中国的发展方向是什么？

人工智能在第一、二产业的应用几乎是空白色，但在消费娱乐服务行业却备受追捧，这是由于资本的过度关注？

技术和资本是帮助企业进步的最强大武器。毫无疑问，2017年上半年的风险投资热潮属于人工智能。根据36氪研究院的数据，截至2017年5月31日，中国有650多家人工智能创业公司，产业规模比2016年同期增长51.2%，投融资活动430余项，融资总额340亿元。行业整体投资率较高。

进入下半年后，人工智能已经成为互联网的主要发展方向。巨头们愿意花很多钱来带头，而资本市场更不愿意错过这个机会。创新工场的创始人和主席李开复不久前代表人工智能发言。我是人工智能，而不是李开复。正格基金、idg等。万象人工智能研究所、联想之星旗下的全球人工智能孵化器彗星实验室和君毅孵化器人工智能产业园也纷纷效仿。首都正在上演一部人工智能剧。投资涉及人工智能的各个方面，如无人驾驶、智能硬件和语音交互。

上市公司也很热情。近日，由东方网电(300367)、京山轻工机械(000821)和汤臣便建(300146)三家上市公司联合发起的万象人工智能研究所正式成立，计划投资不超过5亿元在北京、武汉、深圳和硅谷设立研究和孵化机构。

投资行业的老手告诉记者，国内市场的一些做法总是指美国，而美国的大公司早就开始大举投资人工智能，使得这个市场非常火爆。风投投资大市场、互联网和移动互联网。在人口红利窗口关闭后，人工智能是目前最有可能的大机遇。

规模突然扩大的背后是巨人的帮助、企业家的欢呼和资本的欢欣鼓舞。事实上，空企业家往往有技术研究实力，缺乏对业务层面的关注，并且不善于发现应用场景。投资者虽然不一定消息灵通，但他们渴望找到有前途的创业项目，并协助商业发展。

在人工智能方面，以语音识别为代表的智能应用正在深入到B端市场，在许多领域实现了机器替代的巨大变化。包括智能交通监控、智能传感器、机器同声传译、人脸识别、语音合成引擎、声纹识别引擎、语音评估和手写识别等。，已经开始进入回收期。CCID咨询公司总裁孙慧峰说。

人工智能发展的关键在于技术领先，而不是应用？

前国际货币基金组织副总裁、清华大学国家金融研究所所长朱民在今年的信息技术领导人峰会上表示，中国最重要的是应用。在第二阶段，我们在拥有自主知识产权的软件方面相当一般，在第三阶段，我们远远落后。这是中国面临的人工智能现实。他建议中国企业应该认识到中国的真正优势在于市场，但他们永远不应该痴迷于那个市场。朱民说:我们预计这个市场足够企业发展20年，但如果我们只在这个市场呆上20年而没有基础，20年后我们将不复存在。企业应该向下移动，作为平台、基础、芯片、研究和制造。这是人工智能在中国未来巨大的垂直和平行发展。

李开复在他的演讲中也多次提到，中国有一个合格的人才储备，这对人工智能的发展大有裨益。2015年，在世界顶级期刊上发表的人工智能论文中，43%的作者是中国人。中国人以他们的数学、工程和科学教育为荣。在技术改造领域，许多中国传统企业仍然落后于美国企业。但这些中国企业正坐拥大量数据和丰富资金。中国有一个巨大的互联网市场。中国的互联网市场是世界上最大的，互联网用户数量接近8亿，大量互联网公司正在深度培育这个市场。许多非人工智能互联网公司发展到一定规模后，需要引入人工智能技术来改造、升级和扩大规模。中国的政策对人工智能的探索和应用相对开放，这也可能促进该行业的加速发展。

事实上，人工智能主要依靠团队，一流的人才往往带来一流的项目，而垂直领域的专家、院士等人才最受追捧。

投资行业的资深人士认为，ai目前的状况并不明朗，如果资本缺乏耐心，布局可能会滞后，而且布局害怕错误的投资，导致越来越多的讨论甚至长期竞争。毕竟，企业家能够在一个好的领域抓住机会是件好事。这个市场足够大，障碍也很强，所以初创公司不能做一般的人工智能。他分析说，巨人的优势在于，即使他们自己不涉水，他们仍然可以通过投资拥有技术，资本可以尽可能多地抓住优势资源。

张连义1989年毕业于清华大学环境工程系，1990年开始在清华大学将光学字符识别技术商业化。张连义认为，人工智能技术包括语音、图像识别、语义理解等。人工智能技术被全社会接受程度的提高导致了各种技术商业化需求的急剧增加。然而，一些公司和行业专业人士过度宣传人工智能技术，这实际上是误导公众。这种误导将不利于人工智能技术的未来发展和应用。此外，他还指出，从2011年到2016年上半年，是人工智能技术启蒙的五年，接下来的3-5年是人工智能产业格局的定型阶段。

这个行业确实在崛起，所以我们不能低估整个行业，但也不能高估它的技术。人工智能技术的发展并不是得益于95%和97%的识别准确率，而是得益于全社会对人工智能的理解和宽容。

当然，这种宽容和尝试更多的还是在商业领域。一些语音公司开始生产2c产品。事实上，当它们第一次出现时，有几天很热，然后就没人用了。相反，在智能客户服务领域使用语音技术是一个正确的方向。从现阶段来看，垂直领域的商业化将会更快。

Ai不涉及制造业、电力、石油、海洋、农业、林业、畜牧业和渔业，这些行业占据实体经济的主要部分。这是因为在这些领域做人工智能太难了

国际金融危机后，无论是美国的再工业化计划(2011年)、德国的工业4.0计划(2012年)，还是日本机器人的新战略计划(300024，诊断单元)(2015年)，其核心都是试图重振当地制造业，强化其高端优势。为了实现上述战略目标，迫切需要进一步实现生产和服务流程的信息化和智能化。

在制造业方面，虽然关节式工业机器人等传统加工设备的技术目前已经成熟，但全球工业布局实际上已经形成了四大家族的格局:日本的FANUC、日本的安川电气(Yaskawa Electric)、德国的KUKA和瑞士的abb。

这些垄断型跨国集团在核心组件、系统集成、市场份额等产业链环节上具有明显的竞争优势。中国的核心部件如精密减速器、高精度伺服电机、伺服驱动器和高性能嵌入式控制器等一直是国外垄断产品。

国产铰接式工业机器人的性价比和平均故障间隔时间至少落后于世界先进水平5~10年。国内agv系列产品长期处于价值链的中低端，市场份额较低。激光雷达等关键传感器也必须从日本、德国和美国进口。

此外，传统的工业机器人只能通过教学编程来代替一些工位或工作所设置的简单重复的工作。到目前为止，富士康替代数百万机器人的计划进展并不令人满意，其中一个技术原因是机械臂的愚蠢和缺乏智能。目前，电子制造业中的工业机器人主要用于前端高精度贴片和后端组装和搬运。在绝大多数中间环节，由于机械臂不如人类聪明，其运动也不如人类灵活，所以不可能真正实现机器替代。为了实现“中国制造2025”，迫切需要开发具有一定环境适应性的新一代人工智能工业机器人。

人工智能服务机器人是一个新兴的前沿产业，技术的先进性和成熟性决定了一个企业能否在激烈的市场竞争中占据一席之地。纵观全球领先的人工智能服务机器人企业，它们都拥有一流的科研团队和强大的R&D实力。创始人大多是机器人领域的专家和教授，他们掌握了关键部件和核心技术，占据了人工智能服务机器人全球市场的绝大部分份额。

虽然近年来中国出现了很多机器人创新企业，但领先的关键技术并不多，占全球市场份额小，低端高端产业现象严重。在整个ai服务机器人产业链的上游(关键部件或材料，核心是传感器)，中游(系统集成、操作系统和云平台，核心是人工智能)和下游(包括家庭、个人、娱乐、教育、医疗、物流、军事等)。

总的来说，一方面，虽然中国的工业化进程已经基本完成，但自动化和信息化(数字化和网络化)的历史任务尚未完全完成，产业基础和能力有待加强。机器人中的先进传感器和精密减速器等核心部件仍然受制于人，产品长期处于价值链的中低端。另一方面，智能产业发展趋势日益明显，人工智能等常见关键技术急需突破。在互联网时代，中国强国的梦想和开发新一代人工智能机器人的严格要求确实有历史和现实的双重挤压、补习班和超越。

近年来，国内劳动力成本不断上升，但世界范围内工业机器人的制造成本却在下降。这种双重挤压导致了2013年前后工业机器人需求的拐点。例如，购买一个焊接机器人可以替换三名工人，每名工人大约花费23万元。目前，长三角、珠三角等沿海地区普通焊接工人的就业成本约为6万元/年。因此，机器替代的成本回收周期已显著缩短至1.5年。

此外，中国工业机器人的使用密度仍然很低。据统计，目前世界平均每万名工人有66个工业机器人，而中国的机器人密度只有36个。在工业发达国家(韩国为478台/万人，日本为314台/万人，德国为292台/万人)，远远超过中国，中国装备制造业正处于从传统装备向新一代智能制造装备转型的重要历史时期。

据我们观察，今年国内人工智能行业出现了一些亮点，重点领域包括智能驾驶、中兴微电子、人脸识别、人脸支付等。CCID咨询公司电子信息产业高级分析师向洋告诉记者，这些关键应用领域发展迅速，预计在中国将很快见成效或成为机遇。

在“中国制造2025”的国家战略下，人工智能工业机器人的发展方兴未艾。

资料来源:东北亚金融