中國AI巨頭齊聚日本,他們青睞日本的理由是什麼?
中國科技部指定的國家級人工智慧創新平台的五大運營企業(阿里雲、騰訊、百度、科大訊飛、商湯科技)齊聚日本,中國企業青睞日本的理由是什麼?
文 日經中文
2020-07-22
瑞穗銀行法人推進部主任研究員 湯進:繼阿里巴巴之後進入日本數據管理市場的騰訊在今年5月12日宣佈,將雲計算業務擴展到日本汽車和電子設備領域,力爭使2020年的日本銷售收入提升至目前的3倍。這也意味著中國IT企業已經具備了挑戰常年佔據日本雲市場的亞馬遜雲計算和微軟Azure等美國2大IT巨頭的實力。
日本經濟被稱為「失去的二十年」,加之日本市場一直以來技術壁壘高並且對産品要求嚴苛,這也使一些關注當地市場的中國企業望而卻步。自從李克強總理於2018年5月訪日後促使中日關係回暖,中國企業進入日本的步伐也明顯加快。目前,中國主流IT企業和智慧手機廠商齊聚日本,專為日本市場打造的比亞迪純電動巴士登陸東京已進入倒計時階段。中國企業青睞日本的理由是什麼?中國品牌能否在日本開創嶄新的「藍海」市場?這也是經常被企業和學者探討的話題。
用IT、AI技術敲開日本市場的大門
中國加入世界貿易組織後,家電和電子行業企業陸續進入日本開展技術和資本合作。2010年以後,中國汽車行業企業也開始對日企併購(詳細參考5月28日刊登的《收購日企接「包袱」:一半海水一半火焰》)。除了家電和電子行業以外,國航、中遠海運、中國銀行、太平洋保險、五礦集團、寶鋼等許多央企也在日本開展業務(本文在此不逐一闡述)。
中國經濟發展進入新常態後,企業一方面提高産品競爭力來應對國內市場的激烈競爭,另一方面需要開拓海外市場尋找新的增長點。IT和AI領域的中國企業憑藉在國內市場積累的經驗開始進入日本,試圖用新技術助力日本傳統行業企業提效升級。
目前,中國科技部指定的國家級人工智慧創新平臺的五大運營企業(阿里雲、騰訊、百度、科大訊飛、商湯科技)齊聚日本。阿里巴巴和騰訊在軟體信息處理與數據管理的雲業務領域積極佈局,前者在2016年與日本軟銀合作向日本企業提供阿里雲的公共雲計算服務,後者在2019年開始向日本主流遊戲企業提供雲服務,並計劃大力拓寬業務領域。
早在2006年進入日本的百度主要提供互聯網相關的産品及服務,並於2018年聯手日本軟銀旗下的SB Drive開展自動駕駛汽車試驗。2016年注資日本語音技術公司SINEWAVE的科大訊飛意在開拓智慧教育市場,目前為日本英語檢定協會的口語4級測試等提供AI自動打分服務。
值得一提的是商湯科技在日本茨城縣常總市打造了名為「AI•自動駕駛公園」的自動駕駛汽車專用測試基地,並與本田汽車開展合作共同發力自動駕駛技術的研發。商湯科技不僅有國家級「智慧視覺」開放創新平臺,還建有全球頂級的深度學習平臺和超算中心,並且研發了人臉識別、圖像識別、無人駕駛和遙感等一系列AI技術。「用中國AI領域的先進技術賦能日本傳統産業,實現雙方共贏,這是我們的願景更是我們的使命」,從商湯科技日本公司CEO勞世竑充滿自信的抱負中,筆者也感到了全球AI行業領頭羊的底氣。
另外,中國企業的智慧手機、遊戲、APP等領域正逐步被日本年輕人接受。華為、小米、OPPO、VIVO等中國四大智慧手機廠商,手機液晶顯示器龍頭企業的京東方以及專注手機軟體的海康威視等高科技企業也陸續進入日本。華為在2017年收購MG森精機千葉工廠用於研發,併為將來在日本生産手機配件提前佈局,這也可見華為在日本發展的信心和決心。網易憑藉爆款遊戲「荒野行動」打開了日本手機遊戲市場的大門,完美世界、IGG、雷霆等十多家中國手機遊戲公司也相續向日本市場推出了遊戲産品。2019年日本iOS & Google Play Store遊戲暢銷榜顯示,中國企業的手機遊戲取得了18%的市佔率(僅次於日本企業33%),雖說「遊戲無國界」但與中國企業的努力密不可分。
反觀中國汽車行業企業雖然已陸續進入日本,但是在日業務依然以研發和貿易為主。目前,長安汽車、長城汽車、比亞迪、江淮汽車等老牌車企;恒大新能源、華人運通等新能源車企業;寧德時代、比亞迪、國軒高科等國內三大動力電池企業;濰柴動力、中信戴卡、萬豐奧特、宇通車燈、嘉利車燈、德賽西威等汽車零部件企業以及汽車設計的阿爾特、汽車認證的央企中國汽車研究中心等。由於日本乘用車市場長期以來被豐田、日産、本田等7大日資車企壟斷,中國汽車品牌尚不具備進入日本私家車市場的條件。
不過比亞迪開創了中國品牌進入日本商用車市場的先河。早在2015年,比亞迪純電動巴士(K9)正式投入日本京都,目前在日本累計交付大約40輛。比亞迪計劃今年交付針對日本路況和老年乘客設計的J6電動巴士,售價為1950萬日元,與日本國産柴油巴士價格相當。比亞迪亞太汽車銷售事業部總經理劉學亮表示,比亞迪的目標是以電動大巴結合儲能的全新産業模式來完成日本社會的再生能源利用。筆者認為,向綜合能源企業轉型的比亞迪今後在日本的佈局以及互補共贏的理念,對於中國品牌打入日本市場具有重要的借鑒意義。
期待深耕日本「在線新經濟」市場
日本經濟産業省於2019年對在日5701家外資企業實施的調查顯示:投資日本的魅力所在是「高端產品和服務市場規模大、基礎設施完善、市場對産品附加價值和流行趨勢非常敏感」;困擾外資企業的主要問題為「商務成本高、留住人才難、日本市場的封閉性和特殊性」等。
在日主要外資企業中,母公司為中國企業的中資企業約佔1成。中國企業在日本申請註冊商標數在2018年底首次破萬件(10820件),為2014年的7倍;專利申請也達到了5325件,為2014年的2倍(日本特許廳統計)。從以上數據中可見中國企業對日本市場的期待。
日本市場的特點是消費者鍾情於國貨並且對商品質量和服務要求苛刻,換而言之,中國企業通過試水日本市場後不僅可以了解到自身産品的不足,還可以提高自身品牌在中國市場的溢價力。
相對開拓日本市場而言,日本的研發能力和研發資源可能更具有吸引力。日本有豐富的工程師和技術人員資源,新技術轉換為産品的能力以及製造能力全球一流。隨著中國國內研發成本的上升,日本工程師的薪酬水平也逐漸讓中國企業接受。
目前在日中國企業協會擁有中國企業會員近120家,基本涵蓋了國有大型企業和事業單位的在日機構。日本中華總商會也有華人創業企業會員約200家,加上分佈在日本各地的華僑總會和華僑企業等,在日華人企業群體已初具規模。同時,人才資源的積累也為中國企業赴日投資創造了良好的條件。另外,日本貿易振興機構的對日投資商務中心為中國企業提供進入日本的一條龍服務,東京、橫濱等一些日本大城市也為引進中資企業積極提供各方面的配套服務。
2019年的訪日中國大陸遊客為959萬人,創下了歷史新高,訪日期間的消費也從幾年前的「商品爆買」開始向「事物體驗」轉變。在日本政府對無現金支付的推進下,提供無現金結算服務的日本商家逐漸增加,這為中國電商企業利用互聯網技術開拓日本金融科技市場創造了環境。隨著日本社會的高齡化和人口減少引發的地區過疏化,今後在出行、金融科技等領域將會出現新的需求,特別是在新型冠狀肺炎疫情期間脫穎而出的在線新經濟以及新的商業模式值得在日中國企業關注和研究。
資料來源:https://www.cw.com.tw/article/5101219?fbclid=IwAR1TDjx5IFWq1CiCNsdWz5eyJ1zlRUAFLenkNmFNWKmRymTb6DSKbWABpas
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▌ 連你都可以發現的 20 個統計錯誤!
「由統計專業人的角度,來看生物醫學發表,是很有警惕意義的,能讓準備發表的朋友,仔細看看自己是不是也犯了相關的錯誤。」
MedCalc 的作者 Frank,在 Facebook 頁面分享了一篇跟統計相關的文章,叫做「生物醫學研究文章中,連你都可以發現的 20 個統計錯誤」,很有意思。
(連結文章中,有將 20 個統計錯誤的標題翻成中文,協助大家節省時間。有興趣的朋友可以直接點擊連結閱讀。)
▌ 我(蔡依橙)的一些想法
由統計專業人的角度,來看生物醫學發表,是很有警惕意義的,能讓準備發表的朋友,仔細看看自己是不是也犯了相關的錯誤。
但另一個角度看,作者也提到,這些錯誤在幾乎一半的生物醫學論文上反覆出現!這就代表,其實生物醫學論文要刊登,並不代表我們什麼錯都不能犯,相反地,這 20 個錯誤裡頭,有些就算犯了,也還是能被刊登。
以我們自己發表,以及過去協助同學的經驗來說,我會認為其中的 2 / 7 / 10 / 14 / 15,是初學者也必須理解並避開的,其他的,則是開始發表起步了之後,陸陸續續去注意,在往更高分期刊挑戰時,逐漸進步就行。
▪ 將連續變項分組,變成次序變項,但沒有說明為什麼這樣分。
▪ 誤用統計方式。尤其常見的是混淆有母數跟無母數統計方法。
▪ 多組比較的 p 值校正問題。
▪ 使用圖片與表格,只是為了儲存數據,而非以協助讀者理解為出發點。
▪ 畫出來的數據圖,視覺主觀上給人的印象,竟然跟數據本身不同。
實務上,3 分以下的醫學期刊,幾乎沒有專門的統計查核,你只要能通過「一般同行」的統計知識審查就行。
也就是說,我是一個放射科醫師,剛開始起步,投稿到放射科 3 分以下期刊,文章中的統計,只要「一般有在做研究的放射科醫師」覺得可以就行,不見得要到「統計專家看過並挑不出毛病」。
對於初學者如何起步,實務的協助,我們根據內科系臨床研究、外科系臨床研究以及統合分析等三個領域,規劃了三種課程,歡迎有興趣的朋友可以參考。
🚩 醫學論文與寫作工作坊|2020 / 5 / 9(六)
☑ 內科系臨床研究。
☑ 統計應用:符合常態分佈的檢定方法,適合收案量大。
☑ 課程內容:文章怎麼寫、稿件如何規劃、當代期刊選擇策略、研究品牌塑造、寫不出來的問題診斷。
✅ https://mepa2014.innovarad.tw/event/
🚩 臨床研究與發表工作坊|2020 / 4 / 12(日)
☑ 外科系臨床研究。
☑ 統計應用:做個案數少、不符合常態分佈的無母數檢定。
☑ 課程內容:editor 怎麼分稿、reviewer 怎麼審稿、revision 怎麼回覆、學術發展歷程。
✅ https://clip2014.innovarad.tw/event/
🚩 統合分析工作坊|2020 / 5 / 10(日)
☑ 回家你就可以開始作
☑ 克服「資源較少」,不用 IRB、同意書、臨床收案。
☑ 課程內容:Meta-analysis 的研究規劃技巧、論文架構、搜尋文獻方式、常用的專有名詞。
✅ https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
不只是說說而已,我們會舉實例,說明其意義、如何避開,在互動實作過程,實際由各位在自己的電腦上操作,從數據到軟體,從統計到繪圖,一次搞定,並避開常見錯誤,是真正以「初學者起步」為核心的規劃。
因為要找到優質講師跟專業助教的時間不容易,並非隨時各種課程都有開班,有時一年也只能開一次或兩次,若有興趣,歡迎儘速把握機會。
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[薩利機長、災難模擬、大巨蛋]
上禮拜空閒時在Netflix上看了《薩利機長》,剛好和這兩天的時事有些扣合,有興趣的朋友可以找來看看。
這部電影是根據真實事件改編。2009年1月15日,薩利機長駕駛的全美航空1549號班機,在起飛一分鐘後遭遇鳥擊,左右兩具引擎都失去動力。薩利在當下判定飛機不足以飛到鄰近的機場降落,決定冒險迫降在哈德遜河水面上。最後成功挽救了機上全部組員與乘客155人的性命。
電影中,美國的國家運輸安全委員會(NTSB)事後對此展開調查,檢討過程有無人為疏失,如果當下選擇降落機場而不是風險極高的迫降水面是否可行?NTSB分別以電腦和人工操作模擬艙來還原事發時的狀況。模擬結果顯示,降落機場是可行的。
這帶給薩利很大的壓力,電影中他也不斷面臨內心的自我詰問:我是對的嗎?我是不是反而害155人身陷險境?但在末段的聽證會上,他指出人並不是電腦,人有情緒、會緊張、會害怕。當人遇到從未面對的狀況,需要時間理解並作出判斷。電腦模擬沒有計入這個部分,模擬艙裡的駕駛員也早就知道他們要面對「鳥擊後迫降」的情境。當天薩利起飛的時候,卻沒有任何人告訴他今天的飛行會與往日不同。
於是在模擬中加入反應時間後,模擬艙中的駕駛員再次嘗試迫降機場,得到墜毀的結果。證明了薩利當下的處置是最佳方案。
電影就是電影,電影為了戲劇效果必須改編,我們不必盡然當真。但薩利機長這部片,仍然提供了我們一個簡易的途徑來理解一個重要的概念:
反應時間。
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大巨蛋昨天正式通過台北市都審會審查。雖然後續還有環差,但通過都審代表的意義是,基本上大巨蛋現在在都審會上長怎樣,接下來就是怎麼蓋了,不會再有什麼大的變動。
2018年4月都審會重啟至今,一共經歷七次審查。但,大巨蛋案還有非常多的細節有待釐清!
這不是危言聳聽,我就舉個爭議最大的防災模擬部分,底下的其中一個例子。
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當事故發生時,例如失火,觀眾要能夠迅速的撤離建築物逃到外面。那麼在多久以內疏散完算是安全呢?10分鐘?30分鐘?1小時?
都審會的標準,是根據當初北市府大巨蛋體檢小組提出的七項基準中對於疏散時間的要求:
⭐️當災難發生時,大巨蛋內的觀眾必須要在8分鐘內離開座位區,15分鐘內撤離巨蛋。
這個8分鐘與15分鐘的規定,是根據國際標準,以及考量到火警發生時建物內濃煙遮蔽及火勢蔓延的速度。
都審會使用的模擬軟體EXODUS,在行人避難速度設定為每秒0.6m/s時,在最佳的情境設定下,觀眾可以在7:24秒時離開觀眾區,12:41時離開蛋體。若以每秒1.2m/s運行模擬,最佳情境下則可在5:34及12:18時完成疏散。
至於最差情境遠雄則表示都跑不出來。這個我們這邊先不談。
但就像薩利機長的例子,反應時間。
如果你今天正參加演唱會或是佈道大會到一半,突然間燈光亮起,廣播說現在發生火災,請冷靜依照順序離開。你一定會有點半信半疑吧?現在是怎樣,這是橋段嗎?是不是有人誤觸警報?真的要離開!?
如果不只是你跟你的朋友,現場還有四萬人的觀眾,大家要理解到現在的狀況,開始疏散,會花多久呢?
模擬有沒有加入這個反應時間?
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昨天都審會上,在林亮君的追問下,遠雄代表說有,這個時間是內建在軟體參數裡,設定為30秒。也就是在電腦模擬中,模擬開始後0-30秒之內,代表人的小點會依亂數開始進行避難動作。
根據EXODUS官方出版的操作手冊(Application Manual)裡關於反應時間的章節,Chapter 3:3.2.1裡說明:
「模擬中反應時間這項參數,代表了個人開始撤離前所需的時間:包含疏散的前置動作、認知到警報到開始行動、準備移動(例如協助你同行的小孩、長者)所需時間。』
「這個參數極端重要(Extremely important),某些情境下,反應時間的影響甚至會比實際移動時間更大。」
在軟體內,這項參數可以被設定為一個特定的值,或者是在一個區間內的常態分佈,或是根據使用者自行定義的曲線進行分布。
這是第一個問題:遠雄昨天說謊,反應時間的參數並不是內建鎖死不動的,他可以被使用者自行設定。
第二個問題,那麼反應時間該設為多久?
操作書裡並不會直接告訴你這個答案,因為在不同環境下這個參數的值會被大大影響,包括建築結構體的複雜度、人的擁擠度(住家、飯店、辦公室都不同)、人群的狀態、營運管理計畫的好壞(例如平常有無執行演習)、甚至連警報的種類是警鈴、語音還是現場廣播都有影響。
遠雄在大巨蛋模擬裡給出的答案,是30秒。也就是30秒內,整個巨蛋裡的所有人就會意識到現在發生危險,我要開始逃離現場。
這個數字準不準確,我沒辦法直接說死,
但EXODUS的操作手冊裡,提供了許多相關實際發生的案例給我們參考,我擷取其中三個跟大家分享。
圖一,是美國世貿雙子星事件事後蒐集的資料,裡面顯示只有20%以內的人在一分鐘以內開始反應。
圖二,是NFPA(美國消防協會)進行的相關研究,對象是在中型辦公建築進行的防火演習。並分為低度訓練的管理人員和高度訓練的管理人員兩組受試組。兩組情境下在30秒內反應的人都微乎其微。
圖三,也是NFPA進行的計畫,對象是在英國一所大學的圖書館進行的演習。人群平均在100秒後開始反應。
回到大巨蛋,這個可容納四萬人的大型場館建物,30秒的反應時間,合理嗎?
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開頭我舉薩利機長的例子,就是想強調:人有情緒,人會疑惑、會恐慌。當人數越多的時候,產生的場面可能就越混亂。大巨蛋本身又是一個分為地上地下,結構相當複雜的建築。
在大巨蛋地下二層球場層,最遠一點要到達通往地面的直通樓梯,距離是108.8M。
你在球場,你聽到廣播說現在有火災發生了,但你很快速且冷靜的認識到現況,並且你身邊的人也和你同樣冷靜跟反應迅速。你們在30秒內辨認好方位,朝100公尺以外遠的樓梯開始移動。
很簡單吧?至少遠雄應該覺得如此。
0.6m/s的最佳模擬情境下,人群能夠在7分半鐘疏散到避難通道,完成準避難。前提是你們每一位都這麼冷靜穩定的在30秒內開始避難,跟世貿事件中不到20%反應最快速的人一樣。
如果你沒有在30秒以內反應過來?或你身邊的人比較遲鈍?這樣人群還能夠像體檢小組要求的一樣,在8分鐘內完成疏散嗎?
不好意思,不知道,因為遠雄設定的反應時間就是30秒,他們說這個參數是內建的,不能改動。
然後這個模擬在昨天的都審會上通過了。
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這只是整個大巨蛋案內零零總總的一個小細節,還有非常、非常多的地方,都存在著瑕疵。
都審會開了很久,沒錯。
市府承受要處理爛攤子的壓力,沒錯。
但大巨蛋會在都審裡一直被嚴格檢視,就是因為當初遠雄擅自變更設計施工,破壞了原本的公安基準。事後補救本來就比一開始蓋好更麻煩千百倍,一開始的設計被打亂了,有時候你根本不知道問題會出在哪,哪邊本來可以的現在會有問題。但是昨天會議主席強渡關山結束這一切。
黃景茂局長、柯文哲市長,你們要就這樣放行?
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常態分佈圖軟體 在 Re: [問題] Excel畫高斯(常態)分佈圖- 看板Office - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《shadowbane ()》之銘言:
: 您所使用的軟體為:
: 版本: 2003
: 問題:
: 假設知道平均值和標準差
: 那該使用什麼功能來畫常態分佈圖
: 四分位數的值又該怎麼找?
: 因為對excel不是很熟
: 麻煩高手幫忙了
: 感謝
以標準常態為例
A B
1 -3.5 0.000872683
2 -3.4 0.001232219
3 -3.3 0.001722569
4 -3.2 0.002384088
5 -3.1 0.003266819
6 -3.0 0.004431848
7 -2.9 0.005952532
8 -2.8 0.007915452
9 -2.7 0.010420935
10 -2.6 0.013582969
B1=NORMDIST(A1,0,1,0)
拖~~拉~~放
畫到3.5,在用XY散佈圖繪出即可! A欄點越多,圖形就越細緻!
四分位數
=QUARTILE(資料陣列,x)
x=1,Q1;x=2, Q2;x=3, Q3
--
養花種魚數月亮賞星星
https://cydye1069.blogspot.com
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 210.71.22.23
※ 編輯: chungyuandye 來自: 218.173.132.157 (10/01 01:47)
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