從互聯網到智能+:萬物智能的七大應用場景

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2019-07-24 來源:未來智庫

 第一章:從IT 時代、互聯網+ 到智能+

 

20 世紀80 年代,IT 時代開啟。以個人電腦、軟件、傳統電信網絡為代表的IT 技術,幫助企業運營中的信息獲取、戰略決策、設計生產、市場營銷以及財務核算等現了真正意義上的全球化,跨國公司實現了在全球范圍內的最優資源配置。

上世紀90 年代,互聯網+ 浪潮開啟。短短十幾年間,信息傳播方式完全被改變,傳統紙質媒體幾乎完全被互聯網數字化媒體取代。美國僅用14 年就讓電商在互聯網用戶的滲透率達到了50%。在大洋彼岸的中國,這一數字更是縮短至9 年。2009 年3G 牌照發放、2010 年iPhone4 發布、以及隨后而來的各種移動端APP,標志著移動互聯網時代到來。2016 年,全球市值最高的5 家公司首次全部來自科技行業—— 蘋果、谷歌、微軟、亞馬遜、Facebook,這五家公司均來自于移動互聯網網絡、終端、應用領域。

2019年政府工作報告,正式提出了“智能+”戰略:“深化大數據、人工智能等研發應用。打造工業互聯網平臺,拓展‘智能+’,為制造業轉型升級賦能。”以5G、物聯網、人工智能等技術為代表的智能技術群落迅速成熟,從萬物互聯到萬物智能、從連接到賦能的智能+ 浪潮即將開啟。

 

 

第二章:智能技術群的“核聚變” 推動智能+ 時代到來

 

5G、物聯網、人工智能、數字孿生、云計算、邊緣計算等智能技術群的“核聚變”,推動著萬物互聯(Internet of Everything)邁向萬物智能(Intelligence of Everything)時代,進而帶動了智能+ 時代的到來。

智能經濟將呈現全新的運行規律——以數據流動的自動化,化解復雜系統的不確定性,實現資源優化配置,支撐經濟高質量發展的經濟新形態。智能經濟的五層架構包括:底層的技術支撐,“數據+ 算力+ 算法”的運作范式,“描述- 診斷- 預測- 決策”的服務機理,消費端和供應端高效協同、精準匹配的經濟形態,“協同化、自動化、全球化”的治理體系。

 

 

技術支撐

多種技術的集成是本次智能技術浪潮的核心特征。以云計算、大數據、物聯網、人工智能、5G 為代表的新一代信息技術,在不斷的融合、疊加、迭代中,為智能經濟提供了高經濟性、高可用性、高可靠性的智能技術底座,推動人類社會進入一個全面感知、可靠傳輸、智能處理、精準決策的萬物智能時代。

智能技術群的融合與疊加類似“核聚變”,是技術創新、商業模式創新、投資的沃土。智能技術將全面更新現有技術基礎設施,重新定義商業模式,重塑未來的經濟圖景。正如德國國家科學與工程院院長孔翰寧強調的,“今天發展工業的準則是: 數字化一切可數字化之物,并由此開辟新的價值創造模式”。

 

 

 

 

5G

5G 將以全新的網絡架構,提供至少十倍于4G 的峰值速率、毫秒級的傳輸時延和千億級的連接能力,開啟萬物廣泛互聯、人機深度交互的新時代。作為5G 網絡最重要的特性,端到端的網絡切片能力,可以將所需的網絡資源靈活動態地在全網中面向不同的需求進行分配及能力釋放。在國際標準化組織3GPP 定義的5G 三大場景,包括eMBB(增強型移動寬帶)、mMTC(海量機器類通信)、uRLLC(超可靠、低時延通信)。從三大場景的定位看,基本涵蓋了當前及未來一段時間工業互聯網企業級應用的主要需求。eMBB 場景主要用于遠程人與人之間的移動交互,比如日常辦公過程中視頻會議、工廠的遠程視頻監控,以及基于VR 技術的遠程維修維護等。mMTC 主要為了滿足海量的機器接入需求,也就是即通常所說的物聯網業務及應用。uRLLC 主要是面向低延時、高可靠的應用場景。可以認為uRLLC 場景主要是為工業自動化控制系統以及需要快速反應的場景量身定做的。

 

 

云計算

云計算是智能經濟的基礎設施,它既是人工智能、VR/AR 等新一代信息技術提供計算、存儲、網絡的支撐,也是新一代信息技術的分發- 獲取平臺,借助其資源共享、按需付費、技術集中的特點,用戶可以以較高的經濟性獲得能力持續提升的新技術。不僅如此,云計算還能夠在長周期維護、業務決策支撐、科研高性能計算等領域發揮優勢。云計算與邊緣計算之間是互補協同關系,前者更適合全局性、非實時的較大規模資源占用的場景,后者則局部性、實時、短周期的小規模資源占用場景,能更好地支撐本地業務的實時智能化決策與執行。

 

 

IoT 與邊緣計算

互聯網+ 實現了人人互聯,而IoT 終將實現萬物互聯。信息技術發展的終極目標是基于物聯網平臺實現設備無所不在的連接,開發各類應用,提供多種數據支撐和服務,但僅僅是連接遠遠不夠,物聯網中的設備應當具有一定的計算能力和智能能力,這令其不僅成為可監測、可控制、可優化、自主性的產品,更成為邊緣計算節點和智能產品。

物聯網中的“物”的發展方向邁克爾波特所說,智能互聯產品包含監測、控制、優化和自動四類核心功能,其中監測是指通過傳感器對產品的狀態、運行和外部環境進行全面監測,控制是指人們可以通過產品內置或產品云中的命令和算法對產品進行遠程控制,優化是指可基于實時數據或歷史數據對產品進行性能優化,自動是指在監測、控制、優化等能力的基礎上產品達到前所未有的自主性和協同性。

 

人工智能

人工智能部分技術已經進入產業化發展階段,基于機器學習技術快速進步,互聯網正憑借快速提升的人工智能,為用戶提供個性化、精準化、智能化服務, 大幅提升業務體驗,并與生產生活的各個領域相融合,有效提升各領域的智能化水平,給傳統領域帶來變革機遇。

智能傳感器和算法模型產業將是人工智能近期的增長引擎。語音識別和計算機視覺技術已經開始了較大范圍的商業化應用。作為新一代人機交互方式,隨著識別精準度的提升,越來越多的智能終端將采用這種新的交互方式。在工業領域,工業機器人將繼續保持高增長。在公共服務領域,由于其自身的大數據特質,人工智能將在多個維度提供服務,大大提升公共服務的效率與質量。

未來芯片領域的突破將為人工智能創造更多的應用場景。據專家估計,5 年以內,具有可重構能力的智能芯片作為新一代人工智能產業的基礎硬件設施,從架構升級到應用場景的落地,都有巨大的市場空間;由于交互式智能服務漸成風口,自然語言處理向知識驅動持續邁進1。

 

數字孿生

數字孿生的真正功能在于能夠在物理世界和數字世界之間全面建立準實時聯系。實現物理世界與數字世界互聯、互通、互操作。從具體實現路徑來看,數字孿生首先對物理對象各類數據進行集成,是物理對象的忠實映射。其次,數字孿生存在于物理對象的全生命周期,與其共同進化,并不斷積累相關知識。最后,數字孿生不僅對物理對象進行描述,而且能夠基于模型優化物理對象,最終實現對物理世界的改造。

Gartner 預測,到2020 年,互聯傳感器與端點將多達超過200 億,數字孿生將服務于數十億個物件。各企業機構一開始只是簡單地實施數字孿生,但將隨著時間的推移對其加以演化,提高其收集與可視化正確數據的能力,應用正確的分析與規則,并有效響應企業的業務目標。

數字孿生將沿著兩個維度演進:一是屬于機械化的數字孿生,把人、流程、公司、自主化的電器和代理都規劃出來。二是物理的角度的數字孿生,也就是在數字化里面直接進行操作,例如電的使用、供應,車輛的配置等。從辦公室內部到外圍,借著數字化的技術整合起來。

 

區塊鏈

區塊鏈提供了一種新的信任模式。目前廣泛使用的信任模式是集中化的,以中央銀行等為代表的機構,提供統一的信任背書。與此同時,集中信任機制必然在失效、費用方面存在天然的不足。區塊鏈是一種分布式分類賬。所謂分布式,是指信任不再集中在某個集中化的機構,賬本的一個改動將在多個節點備份,一旦發生無法篡改,因此讓人們無需再依賴中央機構仲裁交易。

雖然受到計算速度、成本上的限制,區塊鏈已經開始商業應用。基于螞蟻區塊鏈的跨境匯款服務首創性地打通了香港AlipayHK 錢包與菲律賓Gcash 錢包,使在香港務工的菲律賓人可以近實時線上給家人匯款,這在金融界是一大創舉;螞蟻區塊鏈保障的公益慈善平臺已經有300 多個項目接入,捐贈人次超過937 萬;天貓國際的奶粉溯源也使用了螞蟻區塊鏈平臺,目前上鏈追溯的產品已經超過900 萬件;螞蟻與雄安新區一起打造了基于區塊鏈的智慧房屋租賃與積分管理平臺,讓房屋租賃市場良性運轉。螞蟻金服還推出了區塊鏈即服務(BaaS)平臺,大大降低企業或個人嘗試使用區塊鏈技術的門檻。

 

運作范式

企業是經濟社會的基本運作單元。智能經濟體系內的企業,利用數據+ 算力+ 算法,在不確定性的世界中進行決策。企業是一種組織,與市場、政府是一樣,是一種配置資源效率的組織。企業競爭的本質就是資源配置效率的競爭,就是以數據自動流動化解復雜系統的不確定性,優化制造企業的配置效率。企業面臨各種各樣的挑戰:縮短研發周期、提高班組產量、提高機床使用精度、提高設備使用效率。所有這些問題,都可以歸結為如何提高資源配置效率。

數據+ 算力+ 算法是企業科學、高效和精準地進行資源配置的最優范式。在實踐中,企業力爭把正確的數據、以正確的方式、在正確的時間、傳遞給正確的人和機器。伴隨著智能產品和設備的廣泛普及,未來所有的生產裝備、感知設備、聯網終端,包括生產者本身都在源源不斷地產生數據,這些數據將會滲透到產品設計、建模、工藝、維護等全生命周期,企業的生產、運營、管理、服務等各個環節,以及供應商、合作伙伴、客戶等全價值鏈,并將成為制造的基石。通過生產制造全過程、全產業鏈、產品全生命周期數據的自動流動不斷優化制造資源的配置效率,就是要實現更好的質量、更低的成本、更快的交付、更多的滿意度,就是要提高制造業全要素生產率,這將帶來數據驅動的創新、數據驅動的生產和數據驅動的決策。

 

賦能機理

從根本上說,“數據+ 算力+ 算法”提供了一種服務,歷經描述、診斷、預測、決策四個階段,最終實現優化資源配置的目的。

描述:發生了什么?

對于數據的第一層解讀是描述。財務數據、設備運行數據等都能對具體業務和職能部門的業績與表現給出定量的判斷。在描述維度中,數據通常是孤立的,不同類型數據很難整合。在很長一段時間,描述數據并不是一件很困難的事情。但是在大數據的背景下,如何減少噪音的干擾,如何深度描述數據,實現“窺一斑而見全豹”,成為了第一個重要的問題。

診斷:為什么會發生?

在診斷階段,核心工作是建立數據之間的聯系,從而理解數據之間的因果關系,最終為特定的業務或事件找到驅動因素或者誘因。在診斷維度中,識別的因果關系通常是非通用的,必須的前提條件或者使用范圍并不清晰。診斷的結果能夠幫助我們梳理經驗,但還需要管理者加工才能用于未來決策。

預測:將會發生什么?

當數據、算法、算力足夠豐富的條件下,診斷結果能夠逐步地拓展,適用于未來,完成預測的功能。直至預測維度,所有的工作都還停留在智能輔助階段,最終的判斷依然需要人的判斷。

決策:應該怎么辦?

當系統能夠利用數據、算法、算力,無需借助人的判斷,才實現最終的智能決策。

描述、診斷、預測、決策,體現了人與機器智能的四種協同狀態。當人工判斷在決策的比重越來越少,系統的自動化、智能化程度越高。

 

達索“數字心臟”服務機理

達索公司的“跳動心臟”的項目,參與者包括45 名醫學專家以及美國食品和藥品監管局(簡稱FDA)等監管機構。達索系統公司的科學家們使用標準的48 處理器工作站,每次心跳精確的生物機械力需要大約4 個小時來進行計算。他們成功地捕捉到如何通過每股肌肉纖維來產生電力,以復制出人類心臟的真實動作。

“數字心臟”實現了四大功能:一是描述,這一個物理世界發生了什么在虛擬世界去描述,心臟的血管哪一個地方堵了,堵了多少,可以360 度去觀察。二是診斷,為什么會堵,是什么樣的原因造成了心臟血管堵塞;三是預測,如果沒有人為去干預,半年之后、一年之后、兩年之后,這一個血管從堵到30% 發展到70%,另外一個旁支血管也會堵,它會告訴你將會發生什么;四是決策,最后怎么辦,是采取保守治療,還是去做搭橋手術,給醫生提供一個解決方案供參考。

 

經濟形態 / 商業模式

到上世紀70 年代,發達國家幾乎所有的消費品行業,都出現了供過于求的局面,賣方市場逐漸轉為買方市場,個性化消費的浪潮開始出現。麥肯錫的一份調研報告表明,20 世紀70 年代以前,市場需求平均預測準確率能達90% 以上,到了80 年代只有60-80%,而到了90 年代末21 世紀初,進一步降低到40-60%,即所生產出來的一半產品并不是消費者真正需要的,而與此同時消費者真正想要的很多需求又沒有及時得到滿足。在互聯網普及之前,受限于產銷消三者之間互動效率低下,任何企業都無法真正滿足海量消費者的個性化需求,即使是跨國公司強大的供應鏈體系也是如此。

基于越來越肥沃的個性化需求土壤,智能經濟真正能夠實現以消費者為中心的商業模式:

消費者驅動:工業時代的商業模式是B2C——以廠商為中心,智能經濟時代的商業模式則是C2B——以消費者為中心。

以客制化等方式創造獨特價值:客制化意味著消費者不同程度、不同環節上參與,在供過于求的時代將創造出獨特的體驗價值。

網絡化的大規模協作:過去二三十年基于IT 技術發展起來的線性供應鏈,今天必須要能夠在智能技術環境下實現大規模、實時化、社會化的網狀協作。

基于云計算和邊緣計算平臺:類似于工業時代的公用電廠,云計算+ 邊緣計算是智能經濟時代最具代表性的商業基礎設施。

個性化營銷、柔性化生產和社會化供應鏈的不斷演繹,以及它們之間的協同互動,成為了支撐和推動C2B 模式不斷展開的基石,也是它得以運作的內在機制。目前,智能經濟眾多的先行者,正在以充滿想象力的創新,探索未來的藍圖。在前端,他們或是提供相對標準化的模塊供消費者組合,或是吸引消費者參與到設計、生產的環節中來。在企業內部,他們提升組織能力,以平臺+ 前端等方式去對接個性化需求。在后端,他們積極調整供應鏈,使之具備更強的柔性化能力。

 

智能經濟的產業圖景

新零售

商品是數據化的商品,消費者是數據化的人,既有“實像”又有“虛像”。消費者實時“在線”,品牌商與零售商利用數字技術隨時捕捉全面全域信息感知消費者需求,完成供需評估與即時互動。利用數據化技術,在全域范圍內塑造品牌形象,傳播品牌知識,營銷品牌商品,提供多樣化服務,將品牌商品與服務通過經數據化管理的各個通路呈現至消費者面前,在線流轉智能計算即時生產的數據知識,產生千變萬化的雙向即時互動,最大限度地即時影響消費者,激發消費者潛在的消費需求,服務消費者做出消費決策。

“以消費者為中心”的核心思想始終貫穿于企業間流通環節的流轉設計,以及企業內全供應鏈的設計。技術帶來數據的流動,流動帶來流通鏈條與供應鏈條的柔性與自適應性。數據化管理為實現最優最短流通路徑,庫存最優化乃至“零庫存”提供精細的決策支持,“智能倉配一體化”、“智能供應鏈”、“智能物流”的發展,將大大提升流通業的整體效率,流轉耗損最終朝著無限逼近“零”的理想狀態發展。

新制造

未來全球制造業將面臨更加嚴峻的形勢,以互聯網技術、人工智能、清潔能源、無人控制技術、量子信息技術、虛擬現實為主的全新技術革命將催生面向未來的新制造。

生產工藝與數據融合。未來制造業更加強調分散,降低集中控制度,增加生產設備的自主控制,把分散的自主智能化的制造設備,通過網絡的形式緊密地聯接在一起,即用技術手段實現人的控制在時間、空間等方面的延伸,本質上是人、機、物的融合。具有更開放,更積極通訊的系統結構,更具動態性和靈活性,從而能發掘出更多優化的可能,預計可提高生產效率30%。

新金融

新金融將提供全新的普惠服務,給所有具有真實金融服務需求的個人或者企業,提供平等的無差異的金融服務。利用大數據、人工智能、云計算等技術,使用戶具有平等的金融服務可獲得性,大大擴展了普惠金融的惠及范圍,提升了服務的效率。

 

工作模式

在工業時代,工作、生活、學習相互割裂,個體無法柔性安排工作與生活,較為嚴格地遵守八小時工作制。在數字時代,就業模式轉變為自由連接體——越來越多的個體都成為知識工作者,人人都是某個領域的專家。這讓個體的潛能將得到極大釋放,每個人的特長都可以方便地在市場上“兌現”。逐漸呈現出了自由連接體的新形態。同時,個體的工作與生活也將更加柔性化。工作、生活、學習一體化的SOHO 式工作、彈性工作等新形態將更為普遍。當然,“人人都是專家”,“人人也都必須要成為專家”,這既意味著某一能力的優異,也意味著要像專家那樣“每個人都是自己的CEO”——自我驅動、自我監督、自我管理、自我提升。

如果放眼更長遠的未來,“個體作為經濟主體的崛起”,更是一個宏大歷史進程的一部分。如中國社科院金融所周子衡認為:“公司將不再是經濟活動的主體,個人將成為經濟的主體。公司理性最終要被個人理性所解構與替代。這是近兩個世紀以來經濟矛盾的根本所在。就是說,經濟問題的中心,將不再是所謂的市場與政府的關系掩蓋下的企業與政府的關系,而是個人與個人的關系。”

 

組織模式

互聯網讓跨越企業邊界的大規模協作成為了可能。當越來越多的業務流程在網上運行,互聯網讓企業組織內部的管理成本和外部市場的交易、協同成本都有所下降,但后者的下降速度卻遠快于前者。這種速度上的不一致所帶來的結果就是,公司這種組織方式的效率已經大打折扣了,“公司”的邊界也因此而松動了。公司中很多商業流程正在大量地向市場外移。從價值鏈的視角來看,研發、設計、制造等很多個商業環節,都出現了一種突破企業封閉的邊界的趨勢。

平臺的出現,進一步破除了企業內部和外部的邊界,使得組織液態化,“自由組合、自由流動”。在液態組織里,由企業家指揮的生產變少了,而交易活動變多了,但協調、控制等組織功能依然存在。液態組織仍然存在部門,但部門的邊界已不清晰,組織成員長期處于“共同創業”狀態,隨時隨著組織目標的變化而變化。

從外部來看,平臺的所有權與使用權實現了分離,企業之間那種界限分明、基于資產專用性的組織邊界正在發生很大的松動。大量的商業流程被流動的數據所驅動,并在企業之間展開靈活組合,新的組織邊界也呈現為一種網狀交融的格局,企業組織由此將進一步走向開放化、社區化。

治理體系

技術開拓經濟邊界,同時帶來生產關系的深刻變革,既包括新舊權利的調整,更反映新舊監管方式的更替,由此必然生長出新治理規則。

協同化

智能經濟是一個多元參與的生態化文明,每個主體都有更多平等參與的機會,協同治理是其核心。傳統的集中單向、側重控制的封閉式管理將無法適應新經濟發展,多元參與、側重協調的生態式治理是時代的要求。

自動化

自動化治理是指充分運用大數據、云計算、人工智能等先進技術,實現治理手段的智能化。如城市交通治理,運用交通實時大數據分析車流量,可以減少擁堵。購物平臺的打假、炒信,面對海量商品、海量賣家買家、適時交易、碎片化交易等特點,利用傳統的商業監管方式已無法應對這些新情況,而利用圖片識別技術、先進算法、大數據分析等方法,可較好地發現問題、解決問題。

自動化意味著人機需要協同。過去很長時間,自動化一直是執行層面的應用。未來,自動化、智能化一定會在決策職能發揮越來越重要的作用。這也就意味著,人不再是決策責任承擔的唯一主體。如何分配人機責任,如何認定機器責任,如何監督機器,都將是需要解決的問題。

全球化

弗里德曼在《世界是平的》一書中也認為:“如果說全球化1.0 版本的主要動力是國家,全球化2.0 的主要動力是公司,那么全球化3.0 的獨特動力就是個人在全球范圍內的合作與競爭......全世界的人們馬上開始覺醒,意識到他們擁有了前所未有的力量,可以作為個體走向全球;他們要與這個地球上其他的個人進行競爭,同時有更多的機會與之進行合作。”智能經濟將進一步打破地域的限制,全球參與、全球治理將成為新的景觀。

第三章:萬物智能七大應用場景

 

萬物智能將催生智能經濟,C 端、B 端均將被卷入,人類生產、生活的圖景將徹底被改變。這場技術變革將進一步降低中小企業面臨的科技門檻,未來的BAT 一定來自于這場多技術疊加核聚變。

在技術層面,5G、AI、IoT等重塑經濟的技術基礎設施,成為新的生產力。而數據+ 算法+ 算力將重建商業世界的運行邏輯,孕育新的生產關系。

5G 智能終端

5G 技術帶來的不僅是“速度”,還有全新的“體驗”,以及隨著而生的創新商業模式。所謂的“泛娛樂”,即視頻、游戲、音樂、廣告等都將被重構,以AR 和VR 等為代表的新技術、以智能音箱為代表的新硬件將迎來跨越式發展。內容對消費者滲透的深度和廣度都將得到空前的提高。

游戲將走在5G 時代創新的最前沿。4G 網絡性能上的不足是VR 和AR 至今仍未全面普及的重要原因。而5G 網絡的普及將為VR/AR 打開天花板。根據Intel 的預測,在2021 年至2028 年間,這些應用程序將創造逾1400 億美元的累計收入,并迅速成長到一個觸達消費者的全新渠道。AR 技術將通過虛擬物品、虛擬人物、增強性情境信息等方式給人們帶來連接媒體的全新方式。到2028 年,中國或將成為全球最大的VR 和AR 市場,直接營收將超過150 億美元。根據Intel 的預測,5G 用戶的月平均流量將從2019 年的11.7GB 增長至2028 年的84.4GB,屆時視頻將占5G 流量的90%。5G將加速包括移動媒體、移動廣告、家庭寬帶和電視在內的內容消費,并通過各種全新沉浸式和交互式新技術提升體驗,充分釋放增強現實(AR)、虛擬現實(VR) 和新媒體的潛力。演進的3G 和4G 網絡能力將不足以應對不斷增加的視頻觀看時間、更高分辨率的內容、更多的嵌入式媒體和沉浸式體驗。

新的內容與交互方式,意味著新的商業機會。根據Intel 的預測,5G 將推動車載娛樂、3D 全息顯示和現場體育體驗的進一步發展,并帶來430 億美元的收入。沉浸式的觀感與交互能力將在很大程度上決定變現能力。

VR商城是采用VR 技術生成可交互的三維購物環境。戴上一副連接傳感系統的“眼鏡”,就能“看到”3D真實場景中的商鋪和商品,實現各地商場隨便逛,各類商品隨便試。阿里VR 實驗室成立后的第一個項目就是“造物神”計劃,也就是聯合商家建立世界上最大的3D 商品庫,實現虛擬世界的購物體驗。阿里工程師目前已完成數百件高度精細的商品模型,下一步將為商家開發標準化工具,實現快速批量化3D 建模。對于“VR 購物”的時間,阿里表示,敢于嘗新的商家很快就能為用戶提供VR 購物選擇。在硬件方面,阿里將依托全球最大電商平臺,搭建VR 商業生態,加速VR 設備普及,助力硬件廠商發展。

根據中國信息通信研究院的預測,2020 年網絡設備和終端設備收入合計約4500 億元。預計到2025 年,上述兩項支出分別為1.4 萬億和0.7 萬億元。2025 年,5G 將提供約350 萬個就業機會,主要來自于5G 相關設備制造和電信運營環節創造的就業機會。2030 年,5G將帶動超過800 萬人就業,主要來自于電信運營和互聯網服務企業創造的就業機會。

智能網聯汽車

智能產品既包括數控機床、工業機器人等智能裝備,也包括智能手機、智能網聯汽車、智能穿戴等消費產品。在過去的10 年最典型的智能產品是智能手機,在下一個10 年汽車將成為新的移動智能終端,智能聯網汽車的發展如火如荼,在經歷了從感知到控制、從部件到整車、從單項到集成、從單向到互動之后,汽車正進入“全面感知+ 可靠通信+ 智能駕駛”的新時代。在智能化的道路上,汽車已走了很多年,但就未來發展的前景來看,汽車還處于低“智商”嬰幼兒階段,汽車的網聯化、智能化還有很長的路要走。2016 年8 月,工業和信息化部指導發布《智能網聯汽車發展技術路線圖》,給出了智能網聯汽車智能化發展5 級定義,智能化將從駕駛輔助、部分自動、有條件自動、高度自動和完全自動演進。

智能化、網聯化已經成為汽車技術變革的重要方向,智能化在從輔助駕駛向最終的無人駕駛演進的過程中,網聯化步伐不斷加快,網絡化將從單車網聯、多車網聯向交通體系網聯演進,在這一進程中汽車感知、分析、決策、執行等各個環節技術將快速迭代,不斷替代駕駛員的分析、判斷和決策,高度自動駕駛和完全自動駕駛將完全由系統完成。

根據國際咨詢公司普華永道的預測,2030 年全球網聯汽車將達到6 億輛,電動汽車保有量將達到1.6 億輛,無人駕駛汽車將達到8000 萬輛,35% 的交通出行將是共享和無人駕駛完成。到2020 年,中國智能網聯汽車市場規模可望超過1000 億元人民幣。

整車企業的核心業務將發生巨大變化,移動出行服務(Mobility as a services) 將對車企的市場份額和利潤造成巨大的沖擊。根據普華永道預測,到2030 年,出行服務將為汽車行業貢獻30% 的利潤。中國的出行服務市場規模預計將達到6560 億美金,是2017 年的43 倍。占中國人口50% 以上的千禧一代期望獲得全面集成、多模式及按需的個性化出行體驗。

汽車業傳統的價值金字塔(生產- 銷售- 服務)因為CASE (connected、autonomous、shared、electric)的影響正在失效,更多的價值創造將來自于軟件、IT 與服務。圍繞新平臺、新技術、新模式與新服務,一個更為復雜的汽車價值模型將影響到車企未來戰略的設計與規劃。理解該模型將有助汽車企業的決策層明確自身定位,加快由制造商向移動服務商的轉型。

 

 

智能工廠

今天工業網絡鏈接以現場總線和工業以太網為主,無線連接在工業互聯網僅占6%,其中4% 是Wi-Fi。穩定性、擴展性、低速率等問題是無線連接規模在工業領域擴展緩慢的主要原因。如今5G 即將到來,其高速率、低時延、大連接特性,計劃支持TSN(時間敏感網絡)和工業以太網,爭取促成通信與計算集成服務。

5G 將大幅提升工廠的靈活性。5G 網絡進入工廠,在減少機器與機器之間線纜成本的同時,利用高可靠性網絡的連續覆蓋,使機器人在移動過程中活動區域不受限,按需到達各個地點,在各種場景中進行不間斷工作以及工作內容的平滑切換。大型工廠中,不同生產場景對網絡的服務質量要求不同。精度要求高的工序環節關鍵在于時延,關鍵性任務需要保證網絡可靠性、大流量數據即時分析和處理的高速率。5G 網絡以其端到端的切片技術,同一個核心網中具有不同的服務質量,按需靈活調整。

5G 將打通產供銷渠道的信息流。人和機器在任何時間、任何地點都能實現彼此信息共享。消費者在要求個性化商品和服務的同時,企業和消費者的關系發生變化,消費者將參與到企業的生產過程中,消費者可以跨地域通過5G 網絡,參與產品的設計。

工業機器人將加入管理層。精密傳感技術作用于不計其數的傳感器,在極短時間內進行信息狀態上報,大量工業級數據通過5G 網絡收集起來,龐大的數據庫開始形成,工業機器人結合云計算的超級計算能力進行自主學習和精確判斷,給出最佳解決方案。機器人成為中、基層管理人員,通過信息計算和精確判斷,進行生產協調和生產決策。這里只需要少數人承擔工廠的運行監測和高級管理工作。機器人成為人的高級助手,替代人完成人難以完成的工作,人和機器人在工廠中得以共生。

智慧城市

智慧城市是通過交通、能源、安防、環保等各系統海量的物聯網感知終端,可實時全面的表述真實城市的運行狀態,構建真實城市的虛擬鏡像,支撐監測、預測和假設分析等各類應用,實現智能管理和調控。

在城市公用事業方面,NB-IoT、LoRa 等低功耗廣域網絡的商用,給公用事業帶來了更適用的接入網絡技術。除抄表外,基于物聯網的城市管網監測、供水供氣調度、城市公共資產管理等應用也在不斷涌現,合同管理等新的建設運營模式也在積極探索。

交通管理方面,計算機視覺、人工智能等技術能夠實時分析城市交通流量,縮短車輛等待時間;通過大數據分析公眾資源數據,合理建設交通設施,為公共交通設施基礎建設提供指導與借鑒;通過整合圖像處理、模式識別等技術,實現對監控路段的機動車道、非機動車道進行全天候實時監控。

在家庭服務方面,智能家庭將類似于人類中樞神經系統,中心平臺或“大腦”將是核心,家庭機器人將從平臺接受任務。家庭機器人將完成大部分家庭體力勞動,成為人類的同伴或者助手,甚至從事財富規劃師和會計師這樣的腦力勞動。機器服務將成為家庭生活的普通場景,重新定義家用電器的設計、功能與人機交互。

大型復雜設備

大型企業的生產場景中,經常涉及到跨工廠、跨地域設備維護。5G 能夠大大提升大大在遠程的條件下運行、維護效率,降低成本。在未來,萬物互聯,萬物可識別。攜帶的信息維度將遠超目前水平。原料、設備甚至人的活動都將實時在線,5G 將保證人在千里之外也可以第一時間接收到實時信息跟進,并進行交互操作。

5G 網絡的大流量能夠滿足VR 中高清圖像的海量數據交互要求,極低時延使得觸覺感知網絡中,人機實時協作成為可能。通過VR 設備,遠程工業機器人到達故障現場進行修復,人機同步協作。甚至需要多人協作修復的情況下,也可以各自通過VR 和遠程觸覺感知設備,第一時間“聚集”在故障現場。

智慧礦山

礦山環境惡劣,地點偏遠封閉,礦上機械運作單一,重復性操作,是進行智能化轉型的理想場景。徐工集團基于自主開發的漢云工業物聯網平臺,與中科院自動化所合作開發了智慧礦山系統。通過形式化描述礦山作業機器行為和復雜工況環境特征,構建信息物理設備交互運行環境。該環境進行計算試驗,以及場景和工況進行預設,最終物理礦山實時交互,引領礦山機械安全高效運行。

智慧礦山具有智能化,物聯網網聯化,無人化三大特點。平行智慧礦山實現了信息化,網絡化一體的集成信息管理。其中機群管理系統是中樞神經,負責礦山管理系統調度,根據作業任務,自動匹配剝離礦山挖掘機,與運輸礦卡匹配參數,礦卡根據系統下發指令自動完成安裝運輸卸載全過程,自主作業有效降低了操作手的勞動。目前無人礦卡完成了直線行使,曲線性行使,障礙物檢測,人字形倒車自動卸車全流程的測試,時速可以達到20 公里。

礦山機群有挖掘機子系統,礦卡子系統,中心自系統,移動終端系統,視頻監控系統等進行系統化的運營。作為核心的機群管理系統集成調度,狀態監測,安全報警等功能,可以掌握礦山機械的運行狀態,而且可以進行安全報警,提供預測性的防護信息,大大降低了礦山裝備運行故障率,確保無故障運營。

 

智慧物流

全球貿易頻繁是21 世紀不可逆轉的趨勢,這也要求物流變得更高效、更智慧、更安全。依托互聯網形成開放共享、合作共贏、高效便捷、綠色安全的智慧物流生態體系,使得先進信息技術在物流領域廣泛應用,倉儲、運輸、配送等環節智能化水平顯著提升,物流組織方式不斷優化創新;基于互聯網的物流新技術、新模式、新業態成為行業發展新動力。

“未來園區”是“全國24 小時、全球72 小時有貨必達”的重要保障,是阿里all in 的智能物流骨干網的核心節點,也是中國面向2020 年提供的現代園區全球解決方案,其成果特點歸納起來是“12365”:1:一個核心——智慧物流大腦;2:兩大部分—— 智慧園區(倉外)、智慧倉儲(倉內);3:三大技術——IoT 物聯網、邊緣計算、人工智能;6:園區管理六大場景——工作人員生物識別、運輸車輛自動導引、監控探頭自主計算、設施部件自我診斷、水電管理實時控制、園區安防自動巡查;5: 倉儲運營五大創新——AGV 機器人、機械臂、全自動流水線、智能選包(包裝)系統、電子面單打印粘貼一體機。

“未來園區”的核心亮點

首先是“一切設備均有傳感器”。菜鳥是國內首個使用LoRa 物聯網協議的物流園區。通過傳感器,整個園區內的各種設備、設施將連接在一起,從而實現對園區電表、水表、溫度、濕度,倉內堆高情況、地下室浸水情況、甚至井蓋傾斜情況等等進行實時感知,一旦出現異常,可立即報警。減少了園區傳統的依靠人工抄表、巡查的工作量,并且更加可靠。

其次是“一切攝像頭自主運算”。未來園區里分布的攝像頭,和普通物流園區看似相似,但卻有著本質不同,每個攝像頭都能通過捕捉的影像,實時計算分析,可以實現車輛的智能調度、備貨的科學管理以及員工異常行為預警,這意味著,不再需要人工在監視器前24 小時值守。同時,云計算的模式雖然提供了強大的計算能力,但對網絡帶寬提出更高的要求,每個園區幾十上百個攝像頭的視頻全部上傳到云端,沒有園區具備足夠的帶寬能力。但邊緣計算很好的解決了這個問題。攝像頭都具備計算能力,所有的事件在本地識別和判斷,將結果上傳到云端,極大地節省了帶寬。同時由于攝像頭是在本地計算,不用經過公網,可以為園區本地的異常事件提供毫秒級的響應速度。

第三是“人工智能讓機器學會思考”。智能化倉儲及分揀中心是未來園區的重要組成部分,它包括智能化存儲,智能揀貨,智能分揀三大模塊,自動化流水線、AGV 機器人、機械臂的投用,讓倉儲揀選分撥效率大幅提升。利用菜鳥自主研發的信息系統整體進行管理調度,有效解決了傳統物流中心存儲效能低,揀貨效能低,分揀效能低的問題。物流園區內采用菜鳥獨有的全機器人作業場景,將所有作業員工的行走全部使用AGV 進行替代,人員行走距離減少90% 以上;柔性化AGV 機器人運用,打破傳統自動化以輸送線、旋轉貨架、閣樓貨架等為主的設備狀態,在可復制性、模塊化、調整柔性上更勝一籌,對比目前行業內流行的普通AGV 機器人貨到人揀貨模式,菜鳥進一步開發出AGV 組車功能、AGV 車到人功能、AGV 貨到人功能、AGVrebin 功能、AGV投線功能、AGV 盤點及商家功能等六大功能模塊; 復雜的機器人及自動化運用場景依靠的是強大的系統作業控制及調度算法,菜鳥在AGV 機器人調度算法、補貨智能算法、多區作業均衡算法、機器人多功能混用模式算法等方面從無到有,開發出行業首例的AGV 全流程應用模型和算法系統。

在中國物流與采購聯合會、中國交通運輸協會、中國倉儲與配送協會組織的科技創新獎和優秀案例評選中,“未來園區”項目實現了大滿貫,全部獲得表彰。

智慧金融

金融被認為是人工智能落地最快的行業之一,得益于金融行業有大量準確的歷史數據,人工智能目前在金融領域的應用已算得上碩果累累,一場智慧金融的大變革正在拉開序幕。

風控和安全是金融服務的前提和基礎,傳統的風控技術正在通過規則和模型實現。螞蟻金服過去十年間通過使用機器學習技術建立和升級了風控系統。螞蟻風險大腦以AI 作為核心,形成一個類似于人類大腦行為的風險防控體系,以技術驅動的智能風控規避了傳統風控基于人工經驗的盲區,讓風控不再需要通過人工識別黑產的作弊類型,減少人工干預,最終達到自動防御的理想狀態。

傳統的信貸服務對象是以服務大型用戶為主,大量的小微企業和個人消費者很難在短時間內獲得貸款服務,而基于互聯網的大數據和人工智能的發展使得大家所熟知的著名的“310”小微貸款服務應運而生。3 分鐘線上申請,1 秒鐘審批,0 人工干預的簡稱,這種智能信貸服務解決了小微企業和個人用戶貸款難、貸款周期長的難題,同時還擁有很低的壞賬率。

智慧金融同時適用傳統金融機構轉型。中和農信是一家專注農村扶貧貸款的機構,螞蟻金服把保護數據隱私的共享機器學習平臺分享給中和農信,使得雙方可以在保護各自數據隱私的情況下開展基于雙方的加密數據來做機器學習。經統計,螞蟻的共享多方AI 風控技術幫助中和農信把農村小額貸款風控效果提升了一倍,同時大規模提升了貸款效率,將傳統的3 天放貸時間縮短為10 分鐘。在數據隱私保護在全世界都變得越來越重要的當下,螞蟻金服的保護隱私的共享學習技術有著廣泛的應用前景。

金融監管機構同樣可以利用人工智能等技術進行多維度的風險排查,實現涉眾風險、經營風險、合規風險等全領域動態掃描,通過知識圖譜挖掘,讓監管部門擁有“透視眼”,及時發現關聯機構間的潛在風險,從根源處識別出疑似金融欺詐團伙,并且還可以幫助監管構建地區及行業整體風險指數,快速識別地區及行業的風險“水位”,掌握宏觀金融風險趨勢變化。

第四章:萬物智能時代面臨的新形勢智能技術的“核聚變”:新一輪技術創新的主陣地

 

過去半個世紀,單一領域技術突破及其擴散與應用是技術紅利釋放的主要方式。當下,單一領域技術創新仍然直觀重要,但5G 和AI 兩大技術創新高地推動智能技術“核聚變”。技術集成步伐加快,相互迭代,催生出交叉融合的大科學。

平臺的出現大大加速了智能技術核聚變普及應用的速度。一方面,平臺拉近了新技術供需的距離,網絡效應加速了產業化的速度;另一方面,平臺降低了新技術使用的資金和知識門檻,用戶友好的智能技術快速進入“尋常百姓家”。

多種技術的疊加效應,將使領先者和落后者的差距迅速大幅擴大,馬太效應在在國家、企業層面都將體現。多場景高頻共振,C 端、B端均將被卷入,新智能終端、網聯汽車、智慧家庭、大型復雜設備、工廠車間將徹底改變人類生產、生活的圖景。萬物智能時代將成為中小企業創業創新的主戰場,未來的BAT 一定來自于這場多技術疊加核聚變。

消費互聯網拉動產業互聯網開創十萬億市場

根據國際咨詢公司BCG 的調研,中國消費者從發現、研究,到購買、付款、配送,再到售后的每個環節中已形成線上和線下多渠道多觸點全面融合的現象。同時,中國消費者在線上和線下不同觸點間的切換轉化也更加頻繁。中國消費者的數字化習慣推進了前端消費側的數字化發展進程,并在消費者的生活、工作、學習、娛樂等各個場景里不斷提高數字化的程度。

反觀后端,產業互聯網的發展仍在追趕全球領先水平。截至2017 年,中國現有數字化工廠所占比例為25%,僅為美國與德國的一半左右。中國制造業領域的數字化發展在智能互聯、信息整合、數據決策以及人機協作四個核心方面與全球領先水平相比仍存在一定的差距。

中國前端消費的蓬勃發展和后端產業的追趕狀態并存。這種情況造就了獨特的中國數字化發展路徑:前端消費互聯網帶動后端產業互聯網的發展。大型互聯網公司以及科技公司逐漸切入產業價值鏈,基于前端應用和商業模式創新,沿產業鏈牽引后端進行數字化協同。同時利用大量消費數據為后端價值鏈賦能,使用數字化工具帶動后端生產進行轉型,開啟下一個十萬億級市場。

智能+ 助力跨越創新死亡之谷

科技創新無法有效地商品化、產業化,科技成果與產業化發展之間出現斷層,也因此被稱為科技創新的“死亡之谷”。在過去很長一段時間,人們討論科技創新時,很自然地就會認為,其成功的關鍵在于如何構建一個完善的技術創新要素供給體系,但實踐卻又屢屢證明:科技創新成功的關鍵,很多時候卻都在于供給與需求的精準對接與高效迭代。

智能經濟的到來,為技術產業化這一世界級難題給出了新的路徑。超速崛起的巨型互聯網平臺,正在為新技術的產業化創造一個獨特的市場,平臺經濟正成為新技術、新商業模式的孵化器、加速器,正在彌合科技創新與市場化的鴻溝,也正在為跨越創新“死亡之谷”給出一條全新的路徑。互聯網平臺經濟體構建了一個開放、共享、協同的創新體系,推動了創新主體、創新流程、創新模式的深刻變革。

產業政策為跨越創新死亡之谷提供額外助力。多年來,德國一直堅持市場無形之手的力量。《德國國家產業戰略2030》草案還提出了9 大關鍵產業以及若干企業名稱,其中包括西門子、德意志銀行等大企業。草案寫道,這些大企業的長期成功對德國的國家經濟利益有著重大意義。主持國家產業戰略的德國聯邦經濟部長阿爾特邁爾通過媒體解釋說," 我們需要有德國或者歐洲的旗艦企業,讓它們有能力與全球巨頭抗衡。" 這一點也同德國以往的經濟戰略有本質的區別。德國經濟的支柱是中小企業,它們講究公平競爭,而不是注重旗艦。德國總理默克爾在德國經濟亞太委員會會議期間,高調提出" 德國需要一個全新的產業政策" 的議題。她說,德國乃至歐洲必須從根本上徹底重整產業政策,為國民經濟進行長期的戰略部署。

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