孟巖:區塊鏈是數字科技霸權之外的第三選項
孟巖
2021年1月14日 16:55
把公權力讓渡給掌握先進數字科技的寡頭,並非社會治理的更佳方式。
我並不是一個對時事政治不感興趣的人,但是在這裏從來不談,因爲我相信專業主義。走出校門二十年以來,我幹過好幾個行業,談不上有什麼成績,但深知一個道理,任何一個實踐性(而不是純學術的)領域,八成以上的「真知」從不見於文字,只能出自實踐。所以,一個人能夠在自己的專業領域搞明白一點事情,說清楚一些話,就已經很不容易。對於那些你可能很感興趣,而且也花了很多時間看媒體、讀文獻,但並沒有長時間專業從事過的事情,往往連基本的信息都是支離破碎的,甚至是錯誤的,遑論能有什麼靠譜的見解,所以應該保持謙遜,保持距離。
除非跟你的專業領域發生交集。
幻覺的幻滅
這次美國大選的亂局,國內外懂的不懂的不懂裝懂的已經很多,本來我就不懂,輪不到我們這些每天埋頭做事的人插嘴,但這幾天路轉峯會,因爲美國的互聯網科技巨頭統一行動,不但對特朗普家族統一封號,而且對於其黨羽「趕緊殺絕」,以至於過去幾年被特朗普搞得焦頭爛額的歐盟諸國也友邦驚詫了。而最令外界震驚的可能是對 Parler 的絞殺。依我看來,此事的嚴重性,甚至超過對任何個人賬戶的封殺。某些評論已經指出這件事情的諷刺意味:政府受 230 條款制約做不到的事情,在 230 保護之下的互聯網巨頭卻可以輕而易舉地對其他平臺做到。所謂己所不欲,勿施於人,這個雙標還真是耍得漂亮。人們終於問出了早就應該問出的問題:這個世界到底是誰在統治?這個世界正在走向何方?
當然,這次互聯網科技巨頭的統一行動,背後是有協調的。會有那麼一些「天下太平」主義者跟你說,所謂新霸崛起、權力轉移之說,純屬杞人憂天,發生的這些只是體現了美國深層政府的意志,沒有統一指揮,科技巨頭根本不會如此協調一致。因此一切並沒有脫離政治鬥爭那個軌道,那個自從《竹書記年》裏的堯舜禹時代和古羅馬格拉古兄弟遇害以來就爲我們所熟知的軌道。
但是,大多數明眼人還是看到了不同之處:關鍵不是會不會,而是能不能。這次,國際科技巨頭們已經嚮明明白白向我們展示了他們的能力:他們平時擺出一副殊死競爭、雞飛狗跳的模樣,好像永遠都尿不到一隻壺裏,讓大家放一萬個心。但關鍵時刻聯起手來,人擋殺人,佛擋殺佛,竟有如此大的力量!更關鍵的還不是能力問題,而是效率問題。過去的人形容政變或革命代價之低,往往用「兵不血刃」來衡量。不殺人、不流血,已經是前人能夠想到的最舒爽的方式了。今天,科技巨頭們可以用手機發出一個指令,幾分鐘之內,幾個工程師在鍵盤上敲下幾個字符,在屏幕上輕點幾下鼠標,貴爲美國總統者,瞬間社死,且殃及池魚,成本幾近於零。革命瞬間成功,同志無須努力。所以啊,二十一世紀已經過了五分之一了,還有人嘲笑「鍵盤俠」,其實這些過時的腦子只是不瞭解鍵盤的威力。這次他們明白了,一隻連接在關鍵節點上的 10 美元的水貨薄膜鍵盤,威力大過萬馬千軍。
對 Parler 的聯合封殺宣告了中心化互聯網之上的自由主義幻覺的破滅。這是一個在內行人看來早就荒誕不經的幻覺,只是平時任你怎麼呼與號,大多數人都只會投以輕蔑的微笑。沒想到啊沒想到,華盛頓沼澤裏的大鱷魚會在這個時間、用這種方式把蓋子揭開,把妖怪放出來。人們不要指望數字時代的爬行動物能夠控制這些妖怪,他們連自己的筆記本都可以弄丟,而且恐怕老得來不及說出第三個願望,又怎麼能理解數字權力的威力?人們也不要指望華爾街能夠控制這些妖怪。如果按照現在這個模式走下去,二十年之後,華爾街只是這些科技巨頭雲服務器上的一個 APP。今天華爾街上的幾十萬人當中,只有一小部分會幸運地與科技巨頭聯姻結盟而雞犬升天,多數人的命運,你看今天的 Parler 就知道。
而在全球的其他一些地方,我們聽到的多是幸災樂禍的喝彩,彷彿此事與己無關。這實在圖樣圖森破了。數字科技是一種新的世界性力量,它崛起的如此之快,而且還在不斷加速。多數人對此沒有清醒的認識,即使有,應對的手段也往往是過時的,效果也只能是局部的。我們對此並不陌生,當文藝復興和大航海時代將工商業文明託舉成一種新的世界力量的時候,東亞各國普遍採用閉關鎖國、重本抑末的對策,對內的確抑制了工商豪強集團的崛起,但卻在幾百年之後整體傾覆。
硅基文明大趨勢不可阻擋
就數字科技本身而言,現在還處於一個很早期的階段,大約相當於發現新大陸之後兩百年、也就是 1700 年左右的時期:財富已經奔湧,但國王還是國王。歷史的來看,今天這個時代的算力密度還太低,能量供給還太少,連接速度還太慢,算法還太弱,碳基靈長類動物的低水平干預還太多。不過,感謝摩爾定律,數字科技給社會帶來的衝擊與顛覆,可用不着等上幾百年。在「一百億人口」和「十萬億智能設備」這兩個目標中,後者可能更快實現。假以時日,這個世界上的資源主要由智能機器消耗,生產和消費主要由智能機器完成,戰鬥和執法主要由智能機器執行,並且開始出現爲數上千萬的、能夠進行腦機互聯的、經過基因改造、能健康生活兩百年、被尤瓦爾·赫拉利稱爲「智神(Homo Deus)」的新物種。到那個時候,人的社會地位主要取決於跟智能機器的親疏。這種變革,無論我們多麼保守,都不可能幻想它僅僅只影響經濟,而不會溢出到其他領域,不會重構人與人的關係,不會改造社會的秩序和結構,不會重新定義全球地緣政治。所以,既然五月花號登陸新英格蘭,結果並不只是克隆了一個英格蘭,那麼馬斯克上火星,不管他自己的初衷如何,難道只會是給人類克隆一個新的居住地?我這般年紀的中年人,只要稍微注意保重身體,便很有機會活着見證太陽系新數字羅馬帝國的誕生。三體,可能不是科幻小說,而是稍加隱喻的預言。
我想說的是,不管你怎麼看待我開的這些腦洞,也不論你個人情感上支持還是反對這樣的趨勢,世界走向數字化硅基文明的趨勢是不可阻擋的,特朗普集團的互聯網社會性死亡只是這一大趨勢碾壓過後留下的一堆刺眼的路邊枯骨。
數字公權力的寡頭化不是好事
趨勢不可變,但是路徑不止一條。我們要考慮的,只不過是在這個大趨勢下,我們有沒有更好的路徑選擇。
現在的路徑是什麼?就是少數幾個在市場化競爭當中獲勝的全球數字科技寡頭,在未經授權也不受有效監督的情況下,掌握龐大的公共權力,並以運營私營企業的方式來運用這種權力。按照現在這條路徑走下去,新的數字科技寡頭要麼通過沖突、要麼通過潛移默化的改變,遲早會成爲這個世界真正的統治者。一些國家通過傳統方式,或許能夠在幾十年的時間裏對內壓抑這種力量的成長,但是這種壓抑不可能長久,只能是暫時的、局部的,並且日積月累,會因爲抑制了創新力量而導致整體性的落後甚至傾覆。
我們是否應該爲新霸權的崛起而歡呼?既然人類自古以來一直生活在一個金字塔體系之下,絕大多數人不是在這個霸權之下,便是在那個霸權之下,或許對於塔尖的更換大可採取一種袖手旁觀的態度,甚至應該歡迎和讚美這種改變?或者,嚴肅一點說,把一部分甚至大部分公權力讓渡給掌握先進數字科技的寡頭,是否是社會治理的更佳方式?
有三個原因使作爲普通人的我對此表示質疑。
第一是對這種新公共權力的來源不信任。現代社會公共權力的來源是有一整套觀念和制度體系的,這套體系與市場體系是不同的。雖然也有一些優秀企業家轉型爲優秀政治家的先例,但整體而言,市場競爭並不是選拔優秀公務人員的有效機制,更不是合理的授權機制。換句話說,一個私營科技企業主,因爲在市場競爭中獲勝,便獲得了巨大的公共事務權力,這個權力的來源是不合理、不健康的。
第二是對這種新公共權力的運行過程不信任。數字科技寡頭權力的高效率、低成本、強效果,與其決策執行的任意性、不透明性和不受監督結合起來,不單普通人毫無還手之力,就算是傳統秩序中的強者也只能甘拜下風。就像這次封殺特朗普和 Parler 事件所展現出來的,這些寡頭在運用權力的時候,其效率是如此之高,效果是如此之好,遇到的反抗如此之虛弱無力。寡頭們對於其不同行爲和主張之間內在的自相矛盾毫不在意,甚至懶得對外解釋,平時一言九鼎的政治領袖們只能隔着大西洋嘟囔幾句「有問題」,此岸或彼岸的所有機制對它們基本上產生不了任何監督和約束效力。如果你懷疑絕對的權力是否一定產生絕對的腐敗,那麼二十一世紀就給了你一個最新的驗證機會。只不過,試驗失敗的代價將會極其沉重,因爲不久之後,隨着人工智能、新一代無線通訊、物聯網和機器人的水到渠成的發展,科技寡頭消滅對手的能力,可就不止限於互聯網虛擬空間了。那時候,我們中大多數人能夠想到的最佳人生,可能就是暫時坐穩數字奴隸。
第三是是新權力崛起過程中與舊權力的衝突,會不可避免的將大量普通民衆捲入其中,改變很多人的命運。這個問題極爲現實,現實到正在好幾個地方以不同方式發生。正因爲如此現實,所以此處略去不表。
請不要誤會我,我並不是不歡迎硅基數字文明的崛起。如果一定要在人羣中劃分左中右,我肯定屬於「降臨派」。只不過,正如之前所說,我認爲趨勢不可避免,但路徑還是可以選擇。確實存在另外的道路。這裏指的「另外的道路」,並不是讓某些國人沾沾自喜、自信滿滿的「最近的事件表明全世界只有我們纔能有效應對和切實防範」的道路。坦率的說,我並不欣賞這第二條道路。隨着民主黨上臺,擁立有功的數字科技寡頭們將獲得怎樣的回報和縱容,我們且拭目以待。但一個不祥的預感是,如果他們和我們各自沿着現在這條路子走下去,已經過去的 2018 年可能是中國與全球數字科技頂峯最接近的時點,未來的差距可能會越拉越大。
也許還有第三條路線。
區塊鏈:第三選項
這次 Parler 被封之後,一些聽我介紹過區塊鏈與去中心化互聯網的朋友就給我發了消息,說一下子就明白了去中心化互聯網的意義。但其實,我覺得他們並不是真的明白。
目前全球的區塊鏈技術社區正在構建一個去中心化的互聯網技術棧,區塊鏈在其中扮演核心的角色。這個新的互聯網技術宅在存儲層、計算層、互聯層和應用層都基於區塊鏈的範式、或者乾脆直接用區塊鏈來開發。人們把這種新的互聯網叫做去中心化互聯網,或者開放互聯網,或者 Web 3.0。在這個新的互聯網技術棧還很稚嫩。嫩到什麼程度呢?性能低下,存儲不可靠,價格昂貴,而且使用起來非常麻煩。但它有它的力量。在它上面開發的應用,刪不掉、封不了、藏不住、改不動,只會規規矩矩、不折不扣按照既定方針辦。如果 Parler 基於這種技術構建,那麼就不存在被關電閘、拔網線的風險。
數字資產和去中心化金融(DeFi)就是這種力量的最初展示。在過去的一年中,全球數字資產的規模增長了三倍多,而 DeFi 的規模增長了三十多倍。但是這些應用從某種意義上加深了人們對區塊鏈的誤解,比如把區塊鏈視爲爲一個絕對自由主義的、對抗一切監管的異類。
但其實,區塊鏈真正的本質只有一點,就是「照章辦事」。
2016 年,IBM 觀察到一個名叫「以太坊」的新的區塊鏈項目的崛起,於是派了一個叫 Henning Diedrich 的聯絡員與以太坊核心團隊接觸,負責瞭解以太坊的特點。當時 IBM 內部對於區塊鏈的認識主要集中在兩點,一是在機構間共享數據和流程、創造信任以降低交易摩擦,二是設備民主。這些看法不可謂不深刻,但是這位聯絡員去研究了以太坊之後,帶回來一個不同的結論,他把以太坊描述爲「一旦部署了程序,就確保準確執行」的公共計算機,「確定性」是以太坊最大的特點。後來他的報告略加潤色之後公開出版,恰好在我離開 IBM 之前讀到,是早期對我認識區塊鏈產生決定性作用的兩三本書之一。
我想換一個方式表述 Henning Diedrich 的結論:區塊鏈是目前唯一能夠確保規則得到剛性執行的計算網絡。理解了這一點,我所說的「第三條路線」也就清楚了。
確實有可能基於區塊鏈的思想和技術構造新的互聯網,它安全、強壯、可靠,最重要的是具有規則剛性。區塊鏈可以在進一步激發企業家精神的同時,有效地限制數字科技寡頭公器私用和暗箱操作。作爲唯一擁有立法權的人類組織,政府可以通過區塊鏈實施更加高效的社會治理,對於這樣的基礎設施應該是歡迎和積極推動,而不是視如畏途。民衆則能夠得到規則的保護,享有免於被徇私打擊的恐懼。至於真正的企業家和創新者,他們失去的只是攫取和濫用權力的惡毒誘惑,得到的卻是一個輕輕朗朗的市場和無需破壞規則自相殘殺的健康的競爭環境。也許更重要的是,區塊鏈的規則剛性會迫使政府、公衆和企業坐在一起,認真的討論人類要給必將到來的硅基時代建立什麼樣的元規則,從而促進新的治理機制的產生和成熟。也許只有這樣的事情發生,人類才能作爲一個整體避免《黑客帝國》和《終結者》所預告的命運。
當下而言,我絲毫看不出世界可能轉向第三路線的可能性。總體上,人類還是點頭哈腰地沿着第一路線狂奔而去,只有我們這些少數的異類,在區塊鏈和 DeFi 的道路上不知道搞什麼東西,不被人理解。但我希望這次的事件能夠提醒人們注意這個問題,注意到這第三條道路的存在。特別是那些有影響力和決策資源的人,你們在天基物聯網、全自動武器和武裝機器人到來之前,還有幾年時間思考和做出不同的選擇。之後,可能也只能向普通人一樣,考慮何時、以何種方式向科技霸權屈膝投降。瞭解一下區塊鏈吧,不要被「去中心化」的文字遊戲嚇得踟躕不前,畢竟,對中心威脅最大的,不是去中心,而是下一個中心。
資料來源:https://www.chainnews.com/zh-hant/articles/124856336082.htm
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深度:中科院AI勢力崛起
2020-01-21
智東西
文 | 韋世瑋
我們將時針倒回至七十年前。
己丑年甲戌月,東四馬大人衚衕10號的冬天全然未見絲絲涼意。這看似並不起眼的北京城中一隅,正醞釀着一場影響中國科技發展的深刻變革。
小衚衕裏,時年57歲的郭沫若被正式任命爲中國科學院院長。歷史以此爲起點向前奔涌,往後領導班子不斷更替的七十年間,我國自近代以來百廢待興的科技產業發生了翻天覆地的變化。
中國科學院(簡稱中科院)是我國在自然科學和高新技術綜合研究領域的最高學術機構。自成立以來,逐漸建成了完善的自然科學學科體系,覆蓋物理、化學、環境與生態學等學科,爲我國國家安全和科技硬實力的發展上,成爲了不可或缺的國家戰略科技力量。
從首次人工合成牛胰島素,到第一臺原子力顯微鏡(AFM)的誕生;從第一臺大型向量計算機系統,到首款通用處理器芯片「龍芯1號」的自主研發……中科院一路高舉科學振興的旗幟,帶領我國無數高端學科和科技產業萌芽、興起與爆發。
在學術研究領域,中科院旗下擁有12所分院,超100家科研院所,中國科學院大學、中國科學技術大學、上海科技大學(與上海市共辦)均爲中科院所屬的全國重點大學。建院以來,中科院已培養了近千名科技領軍人物和科技尖子人才,涌現出一批又一批的高科技創業者。
隨着人工智能的大火再度把世界科技熱潮點燃,中科院仍保持着強勁實力屹立於世界AI領域的發展潮頭。
放眼世界,2019年全球頂尖計算機科學機構排行榜CSRankings中,中科院以5.3分排名AI全球榜第四,僅次於清華、北大和卡耐基梅隆大學。
回望中國,中科院一手甩出寒武紀、雲從科技等估值10億美元的AI獨角獸,一手穩握中科曙光、科大訊飛和中科創達等多支A股王牌,在羣雄割據混戰的AI戰場中肆意廝殺。
國內外AI科技競賽一波未平一波又起,不知不覺間,中科院AI勢力的星星之火在2019年AI落地生死戰中,歷經了數萬家企業落幕背後的暗潮撲殺,正以爆發之態燎原至漫山遍野。
溯源中科院這場AI勢力崛起的背後,不僅是瞭解我國最高科研學術機構的技術根基和人文底蘊,我們對中科院系的冰山一角進行層層剖析的同時,也嘗試從中窺見這派AI勢力在當下產業落地生死戰的底牌與新活法。
一、中科院的根:研發與人才四十餘年灌溉
中科院系AI企業的野蠻爆發與生長,源於中科院深埋於我國科技土壤的根,離不開研發與人才長年累月的滋養和灌溉。
中科院的研發實力有多強?2019年《Nature》雜誌公佈的2019自然指數(Nature Index)年度榜單中,中科院以1678.64分一馬當先,超越845.54分的哈佛大學,猛衝全球領先研究機構第一的寶座。
細數我國改革開放四十餘年,在國民經濟、國家重大需求乃至世界科技前沿領域,亦活躍着中科院的身影。
2018年,中科院系統梳理了它在四十年間所研發的40項具有代表性、標誌性的重大科技成果。
其中在國家重大需求領域,中科院微電子所組織全國性產學研用聯盟,七年間不斷攻克集成電路(IC)產業研發瓶頸,實現22nm高K介質/金屬柵工程、14nm FinFET器件、新型閃存器件和可製造性設計等關鍵技術突破。
與此同時,在關鍵工藝模塊上,中科院微電子所還形成了較爲系統的知識產權佈局,擁有專利2406項,其中國際專利483項。
中科院持續在各個領域加強核心技術攻堅,實際上爲其在AI產業的爆發打造了一支又一隻精兵強將。
根據中國新一代人工智能發展戰略研究院在2019年5月發佈的《中國新一代人工智能科技產業發展報告》,截至2019年2月28日,我國共有75家AI領域的非大學科研機構,中科院下屬科研院所爲38家,以51.4%的佔比盤踞我國非大學科研機構陣營的半壁江山。
不僅如此,中科院下屬科研院所還強勢霸榜了我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構。數據顯示,從第一名的中科院計算所,到第十名的中科院上海微系統所,中科院共爲我國AI產業貢獻了15457項AI技術專利。
人才之於研發,亦如園丁之於園林。
從成立至今,在郭沫若、方毅、盧嘉錫、周光召、路甬祥、白春禮一代代院長的帶領下,中科院如海納百川般吸引了無數身居科研金字塔頂尖的學術巨擘,遍佈數學物理、生命科學、信息技術和化學等多個領域。
現階段,中科院學部共有830名院士,107名外籍院士,平均年齡高達73歲。
81歲的並行算法、高性能計算專家陳國良院士正是其中的一員。他曾開發了國產曙光並行機「用戶開發環境」商用軟件,並帶領團隊成功研製出萬億次高性能計算機「KD-90」,爲我國高性能計算領域的自研核心技術添上了濃墨重彩的一筆。
外籍院士中,時年72歲的微電子學家、FinFET之父胡正明提出的鰭式場效晶體管(FinFET)芯片工藝技術,不僅成功讓芯片晶體管構造從原先的2D邁入3D大門,還打破了曾限制半導體產業發展許久的「摩爾定律」,爲全球半導體產業快速進軍先進工藝領域作出了巨大貢獻。
在近千名院士的披荊斬棘之下,雲從科技創始人及CEO周曦、寒武紀創始人陳天石與陳雲霽、雲知聲創始人樑家恩等一衆出身於中科院的後起之秀,亦在AI領域嶄露頭角,力圖創造一個又一個創業佳話。
縱觀中科院的科研實力與人才優勢,自成立七十餘年——尤其是改革開放後的四十一年間,日復一日地滴匯成海、聚沙成塔,不僅推動了我國科學技術硬實力的復興,亦爲如今中科院系AI公司在產業的爆發埋下伏筆。
二、中科院系AI企業的三大主戰場
如果說AI用了六十年的時間,才讓世界重新關注到它。那麼,中科院自改革開放後花了四十餘年,才讓中科院系企業在當下迎來爆發,這並不意外。
往前,我國的AI產業有中科曙光、科大訊飛和新鬆機器人等公司,在高性能計算、語音、機器人等領域開創基業的篳路藍縷。
往後,國內AI領域則有寒武紀、雲從科技和雲知聲等AI獨角獸與初生牛犢將優勢傳承,在AI芯片、AIoT、計算機視覺等市場不斷釋放潛力。
2019年年初,全球創投研究機構CBInsights發佈32家全球AI獨角獸公司名單。其中,出身中國的10家企業中,寒武紀、雲從科技和雲知聲爲中科院系創企,自動駕駛創企Momenta也有多名高管出身中科大。
中科院系在國內的競爭力同樣強勁。2019年8月,賽迪研究院發佈《2019賽迪人工智能企業百強榜研究報告》,在綜合實力TOP100榜單中,科大訊飛、中科曙光、寒武紀和漢王科技等9家中科院系企業榜上有名。
四十多年來,不斷在AI市場展露野心的中科院系企業已在多個領域開枝散葉。
從當前全局來看,中科院系企業的戰場主要集中在計算機視覺、AI語音和AI芯片三大方向。
它們從成立之初就開始逐漸影響着這些行業,在利用創新技術瓜分市場的同時,也重新定義着傳統市場的變革之路。
1、計算機視覺(CV)
計算機視覺是如今AI領域中十分熱門一個分支,同時也是極具商業化價值的賽道。
其中,以人臉識別爲核心技術的AI企業已廣泛遍佈國內市場,與安防、金融、自動駕駛和消費電子等應用場景緊密結合。
在這一市場中,中科院系老牌企業則有中科創達首當其衝。
中科創達成立於2008年,它針對成像技術開發了一系列圖像處理和智能視覺算法,既有面向衆多領域檢測人臉的年齡、性別和情緒的Face ID方案,也有面向工業、安防和交通等領域的視覺缺陷檢測。
尤其在智能網聯汽車方面,中科創達融合底層操作系統技術、Righware Kanzi 3D開發技術和智能視覺AI技術,進一步提升用戶的駕駛體驗。
據悉,中科創達在全球已擁有超過100家智能物聯網汽車客戶,其業務增速在2019年上半年約爲74%。
深度:中科院AI勢力崛起
另一廂,現在市場中老生常談的「CV四小龍」中,雲從科技則是中科院系麾下創企,成立4年就已拿下10億美元估值。
雲從科技在計算機視覺領域擁有三大核心技術,分別爲3D結構光人臉識別技術、跨鏡追蹤(ReID)技術和人體3D重建技術,在安防、金融、交通和零售等行業都有落地應用。
例如,其人臉識別技術能夠對圖像中的人臉進行屬性分析,以判斷年齡、性別、膚色、是否佩戴眼鏡和麪部遮擋物等信息,實現毫秒級響應。
2018年,國際調研機構Gen Market Insights曾發佈《全球人臉識別設備市場研究報告2018》,數據顯示,中國是全球人臉識別設備的最大消費市場,雲從科技的市場份額排名第一。
2、AI語音
要說中科院系企業在AI語音領域的最大王牌,科大訊飛當仁不讓。
自1999年成立至今,科大訊飛在語音識別、語音合成、聲紋識別和自然語言處理(NLP)等技術領域,已逐漸成爲中國AI語音行業的領頭羊。
科大訊飛的AI語音業務覆蓋智慧教育、智慧醫療、智慧城市和智慧汽車等領域。其中,在智慧教育方面開發了訊飛學習機,能夠幫助孩子定位弱項學科,制定個性化的學習方案。
科大訊飛董祕江濤曾表示,科大訊飛語音識別的市場佔有率已居全國第一。
而在新秀陣營,雲知聲和聲智科技等創企的潛力亦不可小覷。
例如,當前處在國內語音交互領域第一梯隊的雲知聲,2012年時就已將深度學習技術應用到語音識別領域,隨後還提出了面向物聯網的「雲端芯」產品體系構想。
雲知聲自主研發的雲知聲開放平臺3.0,利用語音識別、語義理解、語音合成和音頻轉寫等技術,爲移動物聯網、智能家電、可穿戴設備和醫療等領域提供AI語音解決方案。
據瞭解,目前雲知聲的覆蓋用戶已達2億,其中開放語音雲覆蓋的城市爲470餘個,覆蓋設備超9000萬臺。
3、AI芯片
在我國的半導體產業發展史上,脫胎於中科院計算所的龍芯中科自2001年以來,陸續研發龍芯1號和龍芯2號系列芯片,打破了我國缺乏自主研發CPU芯片的歷史。
而往後看,尤其是過去五年間AI專用芯片需求的爆發,中科院也孕育出了寒武紀和雲知聲兩家AI芯片獨角獸公司,以及中科睿芯、欣博電子和啓英泰倫等重要玩家。
其中,創立於2016年的寒武紀在2018年6月完成數億美元的B輪融資後,市場估值已達25億美元(約167億人民幣)。
寒武紀打造的兩代智能處理器IP,曾被搭載於華爲麒麟970和麒麟980兩款SoC中,幫助華爲一炮打響「真正的AI手機」口號。
2019年11月,寒武紀面向邊緣AI計算領域,最新推出了思元220芯片,擁有高安全、低延時和高帶寬三大優勢。
隨着思元220芯片的推出,寒武紀的AI芯片正式形成雲、邊、端三個方向的完整佈局,進一步滿足現今碎片化AI市場的多個應用場景需求。
三、回溯三大技術源頭,AI勢力的厚積薄發
追根溯源,如今中科院系AI勢力的逐漸崛起,與中科院AI歷史的變遷與演進離不開關係。
與我國曆史發展脈絡同步,中科院在結束了徘徊中前進的兩年後,國內AI的發展也逐漸醞釀着解禁。
1978年,我國著名數學家、中科院院士吳文俊提出的「幾何定理機器證明」獲得了全國科學大會重大科技成果獎,爲我國之後的AI體系構建奠定了重要基礎。
直到上世紀80年代,中國航天之父、中科院院士、兩彈一星元勳之一錢學森等先輩開始主張開展AI研究,讓我國的AI領域研究逐漸開始活躍。
隨着我國AI技術和思想的層層「破冰」,加之1994年中科院啓動支持高水平科技領軍人才引進的「百人計劃」,中科院乃至我國的AI從人才到技術、從學術到產業、從機構到企業,才一步步地蓬勃發展起來。
歷史滾輪之下,我國的AI發展脈絡與中科院息息相關。
當我們將回溯的目光放至中科院系AI企業的「身世」上,不難發現,這些企業的出身可大致分爲兩派。
一派以研究員爲出發點,其公司創始人、CEO和主要高管均爲中科院及下屬研究所出身,由研究員獨立或聯合創業而成;
而另一派則以科研項目爲出發點,公司在成立前曾爲中科院及其下屬研究所的科研項目,通過技術成果轉換後,才正式成立爲公司繼續發展。
但不論是研究員的出身,還是科研項目的孵化,這些公司的技術起點幾乎主要源於中科院的三家關鍵機構——中科院自動化研究所、中科院計算技術研究所、中科院聲學研究所。
1、中科院自動化研究所
設立於1956年的自動化所,不僅是我國最早成立的國立自動化研究機構,也是我國最早開展類腦智能研究的國立研究機構。
自動化所主要涉及生物特徵識別、機器學習、視覺計算、自然語言處理、智能機器人和智能芯片等領域的研究,漢王科技、中科唯實、銀河水滴、中科慧遠和中科視語等公司均從中孵化落地。
截止2018年底,自動化所共擁有696名科技人員,包括中科院院士2人、發展中國家科學院院士1人、IEEE Fellow 9人。
在AI領域,自動化所亦扮演着重要的開拓者角色。
上世紀90年代,自動化所以控制科學爲基礎,率先佈局AI研究。緊接着從2010年起,其AI研究方向進一步細化,開始在類腦智能研究領域出招。
據悉,自動化所通過架構設計創新,曾自主研發了量化神經處理器(QNPU),在資源受限的芯片上實現大規模深度神經網絡的獨立計算。
而在生物特徵識別技術方面,自動化所還實現了從中距離到遠距離的可識別生物特徵信息全覆蓋,包括虹膜識別、人臉識別和步態識別,已在國家衆多重要安全領域應用落地。
2、中科院計算技術研究所
計算所同樣創立於1956年,是我國第一個專門從事計算機科學技術綜合性研究的學術機構。
計算所主要研究信息處理、網絡安全、大數據處理、智能技術和虛擬現實技術等領域,曾研發出我國衆多的「第一」歷史性時刻,爲我國的高端計算機技術、數字化技術和通用CPU技術等方面作出了巨大貢獻。
例如,我國的第一臺通用數字電子計算機、第一臺109乙大型通用晶體管計算機、第一顆通用CPU芯片「龍芯1號」,以及全球PC市場份額第一的聯想集團前身皆誕生於此。
同樣,計算所亦是中科曙光、寒武紀、中科智芯、中科視拓和中科物棲等一衆AI企業的搖籃。
截至2015年,計算所的研究隊伍已超500人,其中中科院、工程院院士共5名,正高級專業技術人員70名。
而在未來,計算所也將計劃實現三個100億的產業目標,包括中科曙光市值達到100億美元、嵌入到華爲等企業的IT產品銷售100億人民幣、創業公司市值達到100億人民幣,真正成爲我國計算機產業的源頭。
3、中科院聲學研究所
與自動化所和計算所相比,聲學所則較爲「年輕」些,它成立於1964年。
聲學所主要負責聲學和信息處理技術學科的應用基礎,以及高技術發展研究,面向我國的海洋、安全、能源和生命健康等領域。
其中,聲學所的水聲物理與水聲探測、通信聲學和語言語音信息處理、聲學與數字系統集成等技術,不僅孵化了聲智科技等AI語音企業,同時也培育了一批如海天瑞聲創始人賀琳、小聲科技創始人陳孝良等產業人才。
截至2018年底,聲學所共有專業技術人員794人,包括正高級專業技術人員133人,副高級專業技術人員255人。
在國家重大科研項目領域,聲學所亦參與研製了我國「蛟龍」號載人潛水器的研發與應用,爲我國載人深潛技術的發展作出了突出貢獻。
中科院AI技術的「黑土地」不止於此,中科院軟件研究所、微電子研究所、半導體研究所等科研機構,同樣催生了衆多極具潛力的中科院系AI企業。
四、中科院的時代發展機遇
中科院系AI勢力的燎原,不僅僅是七十多年來科研技術和人才培養的厚積薄發,抓住了AI產業「甦醒」的時代機遇,亦是我國政策和中科院科技成果轉換的催化。
自我國的科技發展進程翻篇到新世紀,國家層面對AI技術和產業的嗅覺愈發靈敏。
國家高層領導人在2014年中國科學院第十七次院士大會、中國工程院第十二次院士大會開幕式上發表的一次重要講話,首次高度評價了AI和相關智能技術,無形中大力推動了我國AI技術的發展。
一年後,國務院正式頒佈了《中國製造2025》,加快推動新一代信息技術與製造技術融合發展,將推進智能製造作爲我國製造強國戰略的主攻方向。
至此,AI逐漸被提到了每一項重要產業中不可或缺的核心技術位置。
在國家政策的積極帶動下,中科院及下屬各個研究所亦開展了一場自上而下的政策規劃。
但立足於產業,如何更好地實現科技成果轉移轉化也成爲了中科院各項政策規劃的重要方向。
實際上,技術成果轉化的難點在於如何尋找技術產業化的方向。這常常缺乏專業的服務機構和人才,同時還面對部分科技成果轉化的政策不完善、科技成果與市場需求脫節等問題。
在政策方面,以下屬研究所爲例,中科院計算所在2016年制定了自身的「十三五」規劃,一是計算所發展模式要從自主創新轉變到引領創新,對標斯坦福大學;二是通過建設中科院網絡計算創新研究院,引領中國「信息高速鐵路」技術的發展;三則是支撐企業實現三個100億的產業目標。
以地方爲例,2018年,中科院科技促進發展局、中科院北京分院、中關村科技園區管理委員會共同推出了《促進中科院科技成果在京轉移轉化的若干措施》,通過支持科技成果轉化平臺建設、實驗室共享等十項舉措,推動更多科技成果在北京轉化落地。
此外,中科院還全資設立了國科創新公司,不斷探索產業技術研究院、技術企業孵化器和聯動創新產業園三種平臺的科技成果轉換模式。
截至目前,國科創新已實現了120多項科技成果轉換服務,覆蓋AI、智能製造、智能物流和智能電網等領域,孵化企業的融資規模已達到2.8億人民幣。
結語:七十載征程,中科院仍笑傲AI江湖
時光如流水,七十年的風吹雨打,中科院已然成長爲我國AI技術和產業力爭站立於世界潮頭的國之重器。
順延着它的歷史軌跡,我們可以看到,它AI勢力的強勢崛起,既有歷史的累積、人才培育的影響,也有一代代產業經驗累積後的良性循環。回顧中科院系AI企業的漫漫長路,它爲我國AI產業如何利用好產學研之間的合作優勢,提供了一個新的角度與思考方向。
但同時,我們也需意識到,在當下殘酷的AI落地戰和全球科技競賽激烈的環境中,我國整體的AI技術實力與國外仍存在一定的差距。
我國AI玩家們將要面臨的,不僅是全球科技競賽給市場格局帶來洗牌的陣痛,還需面對顛覆性技術爲各領域市場,乃至人們的生活帶來的巨大挑戰。生,便能乘着市場和資本的東風一躍而起,闖進商業落地的頭部陣營;死,便只能被大浪拍在岸邊的礁石上,隨着時間流逝被市場和資本遺忘。
未來,中科院系AI企業又將如何書寫這一頁歷史征程?時間將會告訴我們答案。
附圖:▲中科院研究單位統計表
▲我國自然科學工作者代表會議籌備會合影
▲自然指數全球百強機構前十名榜單
▲中科院改革開放四十年40項重大科技成果
▲我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構(圖源中國新一代人工智能發展戰略研究院)
▲中科院學部院士年齡統計(圖源中科院官網)
▲陳國良院士
▲胡正明院士
▲賽迪網發佈2019年中國AI企業綜合實力百強名單
▲計算所成立公司情況(圖源計算所官網)
資料來源:https://bangqu.com/YDah49.html
第零定律機器人 在 Eddie Tam 譚新強 Facebook 的最佳貼文
譚新強:半導體既是投資亮點 亦是中美關係最關鍵一環
3年前我曾寫了多篇關於半導體的文章,提出了不少當時尚算頗新鮮和具爭議性的觀點,亦因此帶來頗大迴響。到了今天,雖不可說我的觀察和預測全中,但大部分都確兌現了,更幾乎成為了中國高科技發展藍圖。
核心觀點是世界正從以石油為中心的年代(Age of Oil),逐漸轉移到以AI+5G為中心的數據年代(Age of Data)。這個改變當然極具顛覆性,對全球經濟以至地緣政治都有非常巨大和深遠的影響。石油生產的中心點是中東,加上因頁岩油/氣革命而再次冒起的美國,在新的數據年代,中東的地緣政治重要性可能將有所降低,起而代之的可能將是生產全球大部分晶片的東北亞,包括韓國、台灣和日本,當然美國亦擁有不少核心半導體技術和知識產權。這轉變既可是推動經濟發展的好事,但當然亦可是帶來更多地緣政治紛爭的壞事。
3年前我大膽提出了有關高科技發展的4個不等號,假如我是對的,不單止對投資決定有重要性,對中國發展方向,以至中美關係,都有巨大影響。現在正是好時機來重溫一次,印證我的預測是否正確。
1) 硬件>軟件。3年前大膽提出這個不等號,簡直有點大逆不道。在之前的10年,誰不知道是軟件的天下,美國出現了FAAM/NG等科技龍頭,中國則產生了BAT,到了今天,當然更出現了字節跳動(抖音),拼多多和美團(3690)等厲害公司。
我的觀點是前瞻性的,原因是如要推動AI+5G革命,首先需要很多新種類的晶片和硬件,數量上亦需要大大提升。例如到了今天,很多人都知道5G需要比4G多6至10倍的蜂窩和基站數量,當然對各種晶片、線路板和天線等零件,也必有相應的需求增長。物聯網(IoT)發展亦將需要大量不同種類的感應器(Sensors)。
新的硬件基建完成後,當然會有很多不同的應用發展出來,但就未必是4G年代消費者主導的應用如遊戲和電商等。反而極有可能,最重要(或最早)的應用將由國家和大企業層面主導,包括監控、國防和工業物聯網等。
台積電 唯一掌控EUV光刻技術供應商
除AI+5G需要推動新一代的硬件發展,摩爾定律逐漸走至盡頭,也令到如何繼續推動硬件技術發展更重要,經濟學上的供求情况亦起了重要改變。每一代晶片技術的發展必定更難,需時更長,以及投資成本必更高。
從7nm起,光刻技術必須改用EUV,最主要設備供應商不再是Applied Material,而是荷蘭的ASML。到現時為止,全球唯一能成功掌控EUV製造技巧,只有台積電。三星都只在努力中,英特爾(Intel)連10nm都仍未做好。台積電更已開始邁向發展5nm技術,真厲害!
近日台積電的股價勢如破竹,不斷創新高,帶動台灣加權指數逼近30年前創下的12,400歷史高位。近日三星股價也非常不錯,設備商如ASML和Applied Material等也經常創新高(中國在搶購)。
其實今年代表美國半導體企業的SMH指數表現非常好,升了52%,猶遠勝代表龍頭軟件公司的FANG+指數的27%升幅(圖見《明報》財經網)。
2) GPU>CPU。3年前提出此點時,AI概念如日方中,炒得最熱的股票是Nvidia,股價在3年內升了8倍。當時股價才100美元出頭,後來升至280美元,才出現大幅調整,腰斬一半跌回到140美元,但今年又再重新出發,逐漸升至210美元。
無人駕駛發展遜預期 需更複雜晶片
任何重要新技術發展都一樣,開頭大家過度興奮,對成效預期太早,但對長遠影響又往往估計太低。AI也一樣,3年前,很多人以為各種應用如無人駕駛、機器人家傭和AI醫生等,都在三兩年內就可實現。結果當然有點失望,最重要的延後是無人駕駛,大家逐漸發現仍有很多未解決的棘手問題,包括技術、法律和道德各方面。前天剛跟一家全球領先的AI公司開會,他們也承認無人駕駛的發展,最少比原來預期推遲5年以上。更重要的是那位公司高層的個人意見,是同意我的長期觀點,無人駕駛是一個AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智慧)問題,而並非一個較簡單的ANI(Artificial Narrow Intelligence,弱人工智能)問題!如屬實,就極可能不可單獨倚靠GPU進行以大量數據為基礎的深度學習(Deep Learning)。AGI的定義仍未準確掌握好,似乎必須擁有人類的所謂常識(Common Sense),即包含人類的本能、生活經驗、意欲,甚至偏見等,非常困難,且可能需要比現時技術更複雜100倍以上的全新晶片。
過去3年亦令我明白除GPU仍非常重要外,在AI+5G年代,很多其他晶片類型亦很重要,包括靈活的FPGA,各種專門的ASIC,和模擬(analog)晶片等等。
3年前最重要的GPU生產商為Nvidia,最重要的CPU生產商為Intel,現在都仍是,但AMD在7nm的GPU和CPU技術都領先全球,逐漸增加在兩個市場的佔有率,股價表現亦更佳。中國也開始設計自己的GPU,以華為旗下的海思為最領先。但Nvidia,AMD和海思都有一個共通點,他們都做設計,然後都交由台積電做代工。
另一需要留意的發展是量子計算(Quantum Computing)。早前Google宣布第一次成功達到「量子霸權」( Quantum Supremacy),他們的54-qubit Sycamore處理器,只需200秒時間就解答了一個傳統超級電腦需時1萬年運算的數學難題!IBM馬上跳出來說,他們的傳統超級電腦可能只需2.5日來解答此問題,並非1萬年。我不知道誰是誰非,但不太重要,Google的新聞是一個里程碑,但無論如何,距離有實際用途仍非常遠,據我理解,最少需要120-qubit以上。很多人討論的RSA解碼問題更需要4000-qubit以上。而每加一個qubit都困難重重,非線性推高error rate(錯誤率)。
整體來說,量子計算和通訊技術發展,絕對值得留意,中國也正在努力。但距離成功有實用價值,應仍是10年以上的事。
關注中美誰能拿下台積電
3) 製造>設計。從前大家可能有種錯覺,以為晶片設計「高大上」,比製造困難得多,需要更好的工程師。我不認為設計容易,但事實是製造更難,所需的投資當然多很多,根本不可同日而語。上文已指出,Nvidia、AMD和海思等的晶片設計技術都不錯,但都沒有自己的製造產能,需要交給台積電做代工。台積電的製造技術領先全球,市佔率高逾60%。中芯和華虹受限於美國生產設備的出口限制,最少落後兩至三代。
所以大家最需要關注的是美國會否和能否真的如近日《金融時報》報道,對台灣當局施加壓力,限制或甚至阻止台積電繼續接華為和其他大陸公司的單。除此,美國亦正在給台積電壓力,在美國設廠,最想當然是同時從大陸撤廠。
3年前我已解釋過,如美國真的用上這一招,情况就仿如1941年美國終止跟日本的石油貿易,間接導致日本決定轟炸珍珠港,同時佔領香港、新加坡和菲律賓等地,目的就是保護石油供應。
中國現在倚賴進口晶片的程度更高於石油,佔比高達九成,價值超過2500億美元。你可以想像中國有幾大發展自己晶片製造業的需要和決心。直到現在,台積電仍很有義氣,絕未退縮拒接華為的單,更宣稱對美國IP的倚賴度是零。即使如此,他們仍必倚賴從美國進口的生產設備。所以如台積電真的被迫停止跟大陸做生意,這必令到兩岸關係變得異常緊張,甚至構成「解放」台灣的誘因。但令到事情更複雜的是,即使大陸成功拿下台積電,估計亦只能繼續生產若干時間,不到半年必須得到美國設備商如Applied Material的維修保養。但即使最後需要停產,可能仍會先拿下來,因為控制了台積電,亦即等如控制了Nvidia、AMD和Qualcomm等等多家美國半導體公司的命脈。我只能希望大家不用走到戰爭這一步。
4) 記憶體>邏輯。這一點最具爭議,因為在過去,DRAM和NAND都只屬沒有議價能力、周期性極強的大宗商品,所以這行業的公司股票都不值錢,整個周期的平均PE低至6至7倍,可能比鋼鐵股更低。但我認為在數據年代,需求將有持續性增長,但隨着摩爾定律放緩,投資成本增加,生產商數目減少,盈利波動或將減低,所以市場給予的估值將可逐漸提升。
過去一年半正是這套理論的最好考驗。因為全球手機銷量飽和,5G又未到,巨型數據中心的建造亦開始放緩,所以記憶體又再進入一個頗深的調整周期。DRAM和NAND價格都一如過往,跌約一半,但這次確有兩點非常重要的不同。第一是即使到了這周期谷底,連過去經營得較差的Micron,都沒有虧本,NAND邊際利潤跌到零,DRAM更仍然賺錢。三星的盈利情况則更好。第二,投資者的反應也稍有不同。在過去周期,再以Micron為例,從前股價一般跌60%至90%,這一次只跌了約40%,而且反彈得較快。投資者似乎都相信數據年代已來臨,這次只是一個小調整,甚至是「最後一次」?我相信周期必繼續存在,但波動可能較細,而長期則有一個更明顯的結構性數據大爆炸,需要更多記憶體來記載下來。AI學習將變得較聰明,需要的數據量可能縮小,但不等如不繼續收集大量數據。5G的提速亦必須倚賴更多DRAM,高質視頻亦需要更多NAND來存儲下來。
中國進軍半導體製造業 憂價格將暴跌
我的4個不等號都有理據,亦在投資市場中逐步體現出來。但這些大趨勢仍面對兩大挑戰。
第一,中國必將努力打進半導體製造業市場。邏輯晶片的製造技術水平最高,中國在短期內較難追上來。所以中國正集中在記憶體製造方面。在較簡單,用在蘋果airpods的NOR閃存,A股的兆易創新已領先全球。NAND方面,長江存儲已少量生產64層晶片,明年上半年開始量產,更計劃明年底開始生產128層,現時三星的技術,即是將只落後約18個月。有人預期到明年底,中國將佔有5%市場份額。DRAM方面,中國的合肥協鑫仍較落後,剛開始製造PC規格晶片,要求較高的移動端DRAM仍沒有。我認為中國仍落後最少3至5年。
對投資者來說,較擔心的是當中國成功佔取約20%市場,就將對價格有極大影響力。最怕的是如光伏市場,因為政府資助的扭曲,太陽能板變成供過於求,價格暴跌,結果誰都賺不了錢。
第二個更重要的擔憂仍是中美的立體貿易、科技、軍備和意識形態戰。中國是全球半導體市場的50%,如美國禁運GPU、 CPU、記憶體晶片,必對整個市場有巨大影響。如採用更極端的政策,如禁運生產設備,或迫使台積電停止接大陸的訂單,這就不止對半導體市場,甚至全球經濟有極大影響,此舉已接近直接跟中國宣戰了。
(中環資產持有三星、facebook、亞馬遜、Apple、微軟公司、Netflix、Google、阿里巴巴、騰訊、美團、Applied Material、ASML、台積電、Nvidia、AMD、中芯、Qualcomm、Micron、兆易創新的財務權益)
中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]