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人民日報:全球科技創新攪熱2017

楊丹輝 鄧 洲

2017年02月17日08:54  來源:人民網-人民日報

  圖①:2017年1月7日,智能機器人“小寶”在上海楊浦區的商場內表演,吸引了顧客的注意。

  圖②:2017年1月12日,歐洲隧道公司用無人機監控英倫海峽海底隧道。

  圖③:2017年1月5日,美國丹佛國際機場的臉譜VR體驗店內,一名顧客在試用VR產品。

  圖④:2017年1月4日,現代汽車推出的新一代自動駕駛汽車在美國拉斯維加斯上路試駕。

  人民視覺

  科學技術是經濟增長和社會發展中具有革命性的推動力量,人類社會進入工業化發展階段以來,科學技術作為生產力第一要素的作用日益突出。邁入2017年,隨著新科技革命與新工業革命深度交互,新科技勢必催生新的產業群,帶來更具活力的市場主體、更為包容的全球價值鏈、更有彈性的商業模式、更趨開放的產業生態系統,以及更加“共享”的生活方式

  人工智能挑動人類神經

  在近期全球科技發展的璀璨星空中,人工智能(AI)無疑是格外耀眼的一顆星。

  2016年,谷歌公司的“阿爾法狗”(AlphaGo)在圍棋“人機大戰”中的獲勝,至今令人津津樂道。2017年伊始,一名神秘的網絡棋手“大師”(Master)在橫掃圍棋網站弈城網之后,又在野狐圍棋網站上接連擊敗中韓兩國的世界級高手,取得了60連勝的驕人戰績,讓職業棋手和業余愛好者瞠目結舌。隨后谷歌公司的Deep Mind團隊發文承認,Master正是卷土重來的AlphaGo。這表明,具有深度學習功能的計算機能夠在迄今最復雜的棋類游戲中戰勝人類。當然,谷歌收購Deep Mind絕非僅僅要開發在游戲中戰勝人類的產品,而是旨在依托人工智能技術,打造超級算法工廠,為無人駕駛、精准醫療服務等領域儲備技術。在更多的工業和商業領域,人工智能的研發和產業化正在加快推進。

  與依靠人類“教”來掌握工作能力的傳統計算機不同,具有深度學習功能的計算機能夠自己“學習”,即程序員為它灌輸的不是邏輯規則和方法,而是模擬人腦的學習能力,計算機通過不斷訓練掌握各種技能和技巧,在實際工作中根據環境變化和對人類命令的理解給出最優策略,這一過程與人類學習的過程幾乎相同。未來的人工智能將主動適應人,用人類與生俱來的語言、動作、情感與人類進行互動交流。

  2016年,互聯網企業幾乎都在談論、投資和研發人工智能。谷歌、微軟、IBM、百度等公司,近年來加強了深度學習下的圖像和語音識別的研究和商業應用。其中,百度開發的基於深度學習的深度語音識別系統“Deep Speech”,能夠模仿人類大腦新皮層中的神經活動。實際應用發現,在車內、人群等噪音環境下,Deep Speech的出錯率比谷歌、微軟、蘋果系統低10%。著眼於AI的廣闊應用前景,2016年9月,谷歌、亞馬遜、臉譜、IBM和微軟宣布成立AI聯盟,雖然這是一個非營利性組織,但領軍企業主導標准制定的意圖十分明顯。未來,人工智能將主要在3個層面對人類科技、經濟和社會產生巨大影響:催生新的產業和商業模式﹔提高生產效率﹔塑造新的競爭優勢。

  同時,人工智能的強勁發展勢頭也引發了一系列爭議和焦慮。人們擔憂人工智能對人類智力替代的同時,還會沖擊社會倫理和法治秩序。這些擔憂不無道理。如微軟開發的具有人工智能特質的聊天機器人——Tay,在推特上線后僅16小時就被緊急叫停,原因是這款產品的目標用戶——青少年在很短時間就在網上教會了它說臟話,而且Tay竟然還發布了涉嫌種族主義、性別歧視的言論。Tay的學習能力令人震驚,但其學習的方向和效果,同樣反映出人工智能發展潛在的問題和挑戰。

  總體來看,深度學習已經在語音識別、圖像識別、預測分析、機器翻譯等領域小試身手,但客觀上還處於襁褓中,需要集中突破的是人機深入交互以及不同AI系統間的交流和對接,盡快建立人工智能的標准體系。無論是理論研究還是工程化、商業化開發,人工智能仍有諸多尚待破解的技術、制度、法律、倫理難題,不過,人工智能的夢想不再遙遠,機器人即將像人類一樣思考。

  科技創新呈顛覆性特點

  當前,大數據、人工智能、物聯網、虛擬現實、可穿戴設備、3D打印、石墨烯、基因測序、量子通信、區塊鏈等一批前沿科技成果走出實驗室,相繼開啟產業化進程。這些科技新產業以大數據等超強計算功能軟件、高性能傳感器等智能硬件為支撐,在技術和硬件層面兼容互通。

  在科技創新群體性演進的趨勢下,可以預見,新工業革命的標志性技術和主導產業有可能不再是“一元”的,而是出現多個主導技術和產業。隨著制造業和服務業的不斷融合,建立在新技術之上的產業群以及由新技術實施改造的傳統產業,邊界趨於模糊,產業之間技術和市場的重疊性凸顯,從而帶動制造業智能化、綠色化發展。

  值得注意的是,近年來涌現的新科技呈現了較為突出的顛覆性特點。這首先表現為新的科技創新成果直接改變了人們的生產和生活方式,顯著提升智能化水平。如物聯網將重構生產要素和市場的關聯方式,區塊鏈“去中心化”的核心理念和技術架構對傳統銀行等典型的“中心型”組織機構造成沖擊,大數據的應用則影響企業的資產結構以及產品和服務的價值構成,量子通信有望徹底解決信息傳輸的安全問題。

  當然,顛覆性技術往往具有破壞性和不確定性。一方面,顛覆性創新在創造那些高度專門化的、細分的“利基市場”時,必然會重塑特定行業的價值鏈,並對傳統產業及其固有的市場結構造成某種程度的“破壞”。比如,一旦無人駕駛汽車大量上路,雖然可以將駕駛員的時間解放出來,並為開發利用這些“閑暇時間”提供新商機,但同時,不僅職業司機會丟掉工作成為直接受損群體,而且對保險業、汽車修理業等行業運營模式帶來挑戰,相應地,還會產生新的法律和道德問題﹔另一方面,由於科技成果轉化一直是世界性難題,顛覆性技術的產業化進程仍面臨諸多風險,包括創業團隊解體、資本不適時的過度炒作、對接商業模式失敗、消費者對新產品認知度低,等等。

  科技企業加速創新轉型

  隨著大數據技術應用的日益廣泛,誰掌握了優質的數據資產,誰就更有可能成為全球價值鏈的主導者。一些學者將新工業革命的“數據”比作工業化時代的石油,實際上,數據對於企業和投資者的價值,與農耕時代土地的屬性更為接近。目前,谷歌、臉譜、亞馬遜均已儲備了海量數據資源,正在加快數據資產化進程,將業務向產業鏈上游延伸,加入新型智能硬件設備和服務型制造等領域的競爭。在某種程度上,這些企業憑借數據資產優勢,將會分流甚至取代IBM等傳統企業對全球價值鏈的掌控力,從而改變全球價值鏈上不同環節的戰略性及其增值率。

  為應對大數據時代的挑戰,傳統跨國公司同樣開啟了新一輪的轉型。2016年6月,IBM宣布放棄全球業務咨詢(GBS)和技術服務(GTS)兩大業務板塊,專注發展為一家認知解決方案和雲平台公司。要知道,這兩個板塊是IBM由硬件設備制造商成功轉型為企業軟件公司的標志,並曾經為其帶來過豐厚收益。而IBM的研發團隊還在人工智能、碳納米管以及量子計算機等前沿科技領域加緊突破,以確保未來20至25年的全球價值鏈領導地位。

  在新科技新產業新市場領域,不僅活躍著特斯拉等一批創新明星企業,而且“轉型”也是近年來傳統大跨國公司發展戰略的關鍵詞。惠普不斷擴展服務型制造和雲計算平台,施耐德提供最先進的能源解決方案,鬆下在新能源電池領域砸下重金,索尼進軍健康產業……傳統跨國公司轉型最根本的推動力是創新。科技創新雖然刺激了新產業群外延的擴展,但也使產業群內部一些產業的生命周期縮短,企業需要在特定時期內更加專注於核心業務,提高戰略資源的掌控能力。

  歸根結底,這是一個創新決定一切的時代。在競爭壓力和獲取壟斷利潤的動力下,大企業投入巨資,以創新推動轉型,使得世界范圍內研發活動更趨集中化。這些領軍企業既是科技創新活動的發起者和參與者,又是市場規則和行業標准的制定者。同時,大企業還通過並購等多種形式的資本運作,獲取優質的創新資源,快速進入新領域。如谷歌收購Deep Mind,使其擁有頂級人工智能開發團隊﹔臉譜斥資20億美元收購Oculus Rift,進軍VR產業,意在轉型為“軟硬通吃”的跨界高手。這些資本運作的成功案例,對人工智能、虛擬現實等新興產業的規模化發展和組織結構演進,產生了不可忽視的影響。

  學科交叉蘊藏無限機遇

  近年來,科技領域的投入度呈現出不斷集中和提高的趨勢。美國、日本、歐盟等的科技投入仍佔世界創新總投入的80%。2016年引力波的成功探測再次表明,重大科學發現和技術創新對於團隊的依賴程度顯著提高,這也使得政府的科技計劃和創新戰略發揮著越來越重要的作用。實際上,發達國家已經形成了較為穩定有效的“官產學研”相結合的科研體制。

  在腦科學、基因工程、量子計算、新型儲能技術等一些基礎性前沿科技領域,需要政府在配置創新資源中發揮引導作用。如為預防治療阿爾茨海默症、自閉症及其他精神疾患,美國實施了“腦計劃”,歐洲推出“人腦工程”,日本制定“腦科學時代”計劃,中國也把腦科學和類腦研究列入了“十三五”時期國家重大科技項目。另外,開放、集成式的創新成為當今科研組織方式的又一顯著特點,在人類的共同挑戰領域,國際科技合作也在很大程度上要由各國政府協同推動。因此,雖然大國之間的科技創新是競爭多於合作,但在太空探索、海洋開發、精准基因編程等關乎地球和人類共同命運的科學領域,仍有著廣闊合作空間。

  經過幾百年的探索,人類可能越來越接近科學的“根問題”。解決這些根本性問題需要“上天入地下海”,將探索發現的視野進一步拓展至宇宙、地心、海洋及生命的本源。科學創新越接近認知的“前沿線”,就越要調動全部知識積累,進一步促進學科之間的交叉、融合態勢,未來數理科學與生命科學、信息技術與新材料、工程學與醫學的融合將持續深化。

  2016年,伴隨著英國“脫歐”、美國大選以及意大利修憲公投等標志性政治事件,世界范圍內“逆全球化”暗流涌動。受此影響,歐盟和美國正在執行中的一批重大科研計劃,其后期投入存在不確定性,一些跨國科技合作項目的運作也面臨挑戰。在資本市場上,熱錢對人工智能、VR、石墨烯、無人駕駛等一些新科技及其概念產品的炒作高燒不退,一定程度上放大了產業化風險。其實,資本將創新成果的泡沫吹大並不可怕,從泡沫生成再到破滅的洗牌,甚至已成為市場經濟下新產業興起和演進必須經歷的陣痛。

  經過改革開放近40年的不斷投入和持續積累,我國科技發展的整體水平有了很大提高,在一些前沿領域與發達國家幾乎處於同一起跑線。中國正逐步由新興科技大國大步邁向科技強國。歷史經驗表明,每一輪顛覆性創新的爆發都是新產業集中孕育的時期,也是科技資源競爭加劇的時期。目前,主要科技大國在新興技術領域的差距並不明顯,中國作為后發國家更容易“輕裝上陣”,抓住機遇,重點突破,實現趕超。

  (作者單位為中國社會科學院工業經濟研究所)

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(責編:陳鍵、賴悅)

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