最近,我在「TIME時代」雜志的專欄文章裡,向全球的讀者介紹了大陸「世界工廠」的+AI自動化升級。隨著勞動力成本的上漲,工業自動化、智慧化勢必是大陸製造業的一劑特效藥。自動化能讓運營成本下降,但仍能讓中國大陸保持生產品質、流程、供應鏈維度的優勢。AI賦能產業升級的願景或許還需多年才能實現,但當下的大陸已經讓未來可期。
以下是專欄文章全文,經TIME授權翻譯轉載:
「中國世界工廠 + AI 的未來」
多年來,中國大陸一直被喻為「世界工廠」,即便在全球其他經濟體紛紛遭遇新冠疫情重擊的2020年,大陸製造產業仍然維持穩健的增長范式,全年產值高達3.854萬億美元,占到全球市場近三分之一。
但如果你腦中的大陸工廠是傳統的「血汗工廠」,是時候修正你的刻板印象了。大陸經濟已經迅速地從疫情衝擊下復蘇,疫情同時催化了各種各樣人工智慧(AI)的應用場景加速實現。自2014年以來,中國大陸的AI專利申請量已經超越美國,至今維持全球領先。在學術領域,中國大陸的AI研究論文發表數量、AI期刊的引用量,也雙雙在近年超過了美國。在產業方面,AI應用在大陸的落地速度超越世界其他國家和地區,具有商業價值的AI應用如今開始百花齊放,整合了軟體、硬體和機器人技術的新一代自動化揭開序曲,AI賦能傳統行業的能量,正在蓄勢待發地重塑各行各業。
人類社會至今經歷了三次不同的工業革命:蒸汽革命、電力革命和資訊革命。我相信,AI將會是推動全球第四次工業革命的核心引擎,在世界各地點燃數位化和自動化的變革,而這波前所未有的硬科技浪潮,將由中國來引領實踐。
由於勞動人口減少和新增人口放緩,中國大陸的傳統產業正面臨著勞動力成本上升的巨大壓力,AI正是解決這個難題的技術解答。人工智慧不僅能夠降低運營成本,提高生產效率,擴大整體產能,還有望能帶來收入的增長。
例如,創新工場投資的廣州極飛科技是一家致力於未來農業的AI科技公司,極飛將無人機、機器人和感測器部署在稻田、麥田和棉花田裡,用技術賦能農業中的播種、農藥噴灑、栽種管理、甚至天氣監測環節。用於作物噴灑的極飛科技R150農業無人車已經被推廣到了英國,應用在蘋果、草莓、黑莓等多種經濟作物的種植流程中。
一些大陸的創新公司正積極把機器人拓展到意想不到的場景。總部位於北京的鎂伽是創新工場投資的生命科學智慧自動化公司,他們和實驗室、製藥公司、高校合作,憑藉AI+機器人技術的積累,用自動化解決方案執行實驗室中勞動密集、重複性高、但需要高度精確的任務和流程,同時機器人作業也將盡最大可能保護實驗室人員降低實驗過程中的感染風險。
除了創業公司,我們看到幾家成熟的龍頭企業也開始積極擁抱AI。創新工場參與了有28年歷史的中力電動叉車,這家頭部的鋰電叉車製造商已經推出了能夠在工廠、倉庫自主運行的無人叉車,並且無需對運行環境進行改造,能快速實現從手動到電動到自動駕駛的搬運賦能創新。此外,擁有50多年歷史的領先客車製造商-宇通集團,與自動駕駛獨角獸企業-文遠知行戰略合作,已在大陸三個城市的馬路上運行全無人駕駛小巴。
接著會發生什麼?我大膽預見,在更長遠的未來,機器人和AI將接管大多數產品的製造、設計、交付甚至營銷——很可能將生產成本降低到和原物料成本相差無幾。未來的機器人有能力自我複製和自我修復,甚至做到部分自我反覆運算設計。房屋和公寓將交由AI主導設計,使用預製建築模塊,交由機器人像搭積木似地築樓蓋房。無人公交、無人摩托等隨傳隨到的自動化未來交通系統,能將我們安全無虞地送達想去的地方。
這些願景成為現實或許還需要多年,但此時的大陸正在積極鋪墊引領新一代自動化革命的基石。可期的是,中國工廠的實力將不僅僅體現在產能上,而將逐步彰顯在智慧上。
本文經「TIME時代」授權進行中文編譯,原文如下:
China Is Still the World's Factory — And It's Designing the Future With AI
BY KAI-FU LEE
For many years now, China has been the world’s factory. Even in 2020, as other economies struggled with the effects of the pandemic, China’s manufacturing output was $3.854 trillion, up from the previous year, accounting for nearly a third of the global market.
But if you are still thinking of China’s factories as sweatshops, it’s probably time to change your perception. The Chinese economic recovery from its short-lived pandemic blip has been boosted by its world-beating adoption of artificial intelligence (AI). After overtaking the U.S. in 2014, China now has a significant lead over the rest of the world in AI patent applications. In academia, China recently surpassed the U.S. in the number of both AI research publications and journal citations. Commercial applications are flourishing: a new wave of automation and AI infusion is crashing across a swath of sectors, combining software, hardware and robotics.
As a society, we have experienced three distinct industrial revolutions: steam power, electricity and information technology. I believe AI is the engine fueling the fourth industrial revolution globally, digitizing and automating everywhere. China is at the forefront in manifesting this unprecedented change.
Chinese traditional industries are confronting rising labor costs thanks to a declining working population and slowing population growth. The answer is AI, which reduces operational costs, enhances efficiency and productivity, and generates revenue growth.
For example, Guangzhou-based agricultural-technology company XAG, a Sinovation Ventures portfolio company, is sending drones, robots and sensors to rice, wheat and cotton fields, automating seeding, pesticide spraying, crop development and weather monitoring. XAG’s R150 autonomous vehicle, which sprays crops, has recently been deployed in the U.K. to be used on apples, strawberries and blackberries.
Some companies are rolling out robots in new and unexpected sectors. MegaRobo, a Beijing-based life-science automation company also backed by Sinovation Ventures, designs AI and robots to safely perform repetitive and precise laboratory work in universities, pharmaceutical companies and more, reducing to zero the infection risk to lab workers.
It’s not just startups; established market leaders are also leaning into AI. EP Equipment, a manufacturer of lithium-powered warehouse forklifts founded in Hangzhou 28 years ago, has with Sinovation Ventures’ backing launched autonomous models that are able to maneuver themselves in factories and on warehouse floors. Additionally Yutong Group, a leading bus manufacturer with over 50 years’ history, already has a driverless Mini Robobus on the streets of three cities in partnership with autonomous vehicle unicorn WeRide.
Where is all this headed? I can foresee a time when robots and AI will take over the manufacturing, design, delivery and even marketing of most goods—potentially reducing costs to a small increment over the cost of materials. Robots will become self-replicating, self-repairing and even partially self-designing. Houses and apartment buildings will be designed by AI and use prefabricated modules that robots put together like toy blocks. And just-in-time autonomous public transportation, from robo-buses to robo-scooters, will take us anywhere we want to go.
It will be years before these visions of the future enter the mainstream. But China is laying the groundwork right now, setting itself up to be a leader not only in how much it manufactures, but also in how intelligently it does it.
Source:https://time.com/6084158/china-ai-factory-future/
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滴滴真的在上海推出無人車了,記者上車親測報告
2020-06-30
本文來源:燃財經
作者:金玙璠、周繼鳳
「兩個黃鸝鳴翠柳,自動駕駛也能走,閒敲棋子落燈花,自動駕駛送到家。」
6月27日,滴滴出行首次面向公眾開放自動駕駛服務,開始在上海接受公眾體驗報名。
央視主播朱廣權在當天央視新聞的直播中,賣力地宣傳了一波自動駕駛。
前有百度,後有高德、滴滴,從4月下旬到現在的70天內,三家出行平台密集開放Robotaxi(自動駕駛計程車)服務,均是僅在部分城市的固定區域內運營,運營車輛和時間有限,隨車配有安全員、測試員。
這在行業內是什麼水平?
滴滴號稱此次在上海投入的是L4級別的智能駕駛無人車,但是在直播中駕駛員多次接管方向盤,遇到復雜場景需要遠程求助,這所謂的L4,是真落地還是搞噱頭?
事實上,不少企業給自家自動駕駛技術的定位都是L4級別,與全自動只差一個級別。
但在多位業內人士看來,現在要想達到L4非常困難,短期來看,至少還需要將近10年的時間才有可能做到。
亦有觀點認為,最多只能理解為是L4級技術、但並非可商業化的產品。
不過從另一個角度講,滴滴這次試乘流程是目前Robotaxi裏最全面的,可以說是一次很好的面向大眾的科普直播。
一位業內人士告訴燃財經,滴滴這次和其他兩家一樣,營銷意義大於實際。
談L4的商業化更是為時過早,而滴滴這場直播是單純地秀肌肉,吹響IPO的號角。
01.滴滴首秀翻車了嗎?
我們先來看滴滴自動駕駛的車輛和測試範圍。
車輛由沃爾沃XC60改造,據滴滴介紹,給它安裝了近20個感測器,其中包括1個64線雷射雷達、2個16線雷射雷達、7個攝像頭以及毫米波雷達和超聲波雷達,一輛車的造價在100萬以上。
現階段,滴滴自動駕駛載人測試範圍僅限於上海開放測試道路,路線經過汽車會展中心、辦公區、地鐵站、酒店等核心區域,全長53.6公里。
在滴滴指定的接駁地點,央視記者通過App線上下單了一輛自動駕駛網約車,車輛按時到達後,記者打開車門後發現車內前排還坐著兩名工作人員。
滴滴自動駕駛首席運營官孟醒給出的解釋是,兩位工作人員是為了確保行程安全,其中一位是安全員,應對突發情況,另一位是測試員,實時記錄的同時,能夠提前了解路況與安全員進行溝通。
滴滴這次秀肌肉,不巧碰上了上海的梅雨天氣。
據滴滴介紹,遇上大雨,對自動駕駛車輛的雷射雷達和攝像頭這些感測器都是考驗,比如,對雷射雷達來說,雨點、地面上的積水以及濺起來的水花都可能引發噪點,這就相當於「駕駛員」視力變差,需要演算法有效地去除這些噪點,否則容易引發各種急剎。
但現場的記者和滴滴高管也在反復強調——自動駕駛不等於無人駕駛,如今滴滴的自動駕駛技術已經可以做到自動駕駛,配備安全員是為了乘客的安全兜底,以便在突發情況下隨時接管車輛。
記者上車前需要手簽一份知情責任書。
汽車行業資深人士陳卿表示,這是目前所有的自動駕駛的常規操作,也是讓用戶認識並對自動駕駛保持警惕的一個重要步驟。
第一次測試是從安拓路公交車站到上海汽車城地鐵站。
整體來看,自動駕駛車輛在剎車、避讓、減速超車、掉頭方面還算順暢,但可以發現,因為速度慢,加上都是右轉彎,車輛絕大多數時間都是處於最右側車道。
但是,還是出現了引發大家關注的「翻車」情況:
比如,第一次啟動時,大約等待了兩分多鐘車輛才出發。
記者略顯尷尬,在等待啟動過程中,多次詢問「可以出發了嗎」,介紹完整體情況後,又說起了當天的天氣狀況。
在行駛過程中,駕駛員多次接管方向盤。
直播到39分鐘時,當時車輛路上一個丁字路口,前方、旁邊沒有其他車輛,也無其他突發狀況的情況下,駕駛員開始接管方向盤。
測試員的解釋是,「雨量較大的時候,濺起的水花會對雷達和攝像頭造成影響,駕駛員就會接管方向盤」。
這位測試員稱,接管的另外一種考慮是,自動駕駛是遵守交通規則的,但不能保證行人或者電動車等完全按照交通規則行駛,因此面對幹擾的時候,駕駛員也需要接管方向盤。
當面對相對復雜的場景時,滴滴的自動駕駛就顯得有些力不從心了。
在第二次測試過程中,車前出現了一輛三輪車,三輪車司機蹲在地上疑似修車,如果是普通駕駛員就直接繞道走了,但這對於自動駕駛系統來說,算是一道超綱題。
滴滴解釋稱,這種情況屬於復雜場景,自動駕駛系統需要通過車內的感測器實時將數據發到遠程協助中心,由遠程協助中心給出協助指令。
「前方突遇障礙,自動駕駛汽車自動變道」,自動駕駛車收到指令後,默默地繞開了前方的三輪車。
「這(滴滴)和百度沒有太大區別,這也是目前國內最好的水平之一。」中科創星創始合伙人米磊如此評價。
02.真假L4
滴滴號稱此次在上海投入的是L4級別的智能駕駛無人車。
L4是什麼概念?
按照美國汽車工程師學會(SAE)的定義,無人駕駛分為從0級(完全手動)到5級(完全自動)6個等級。
最高級別L5可以做到全場景全自動,但目前科技水平有限,只能算是一個理想化目標,而在走向L5的路上,每提高一個等級,自動化的程度就會晉升一級台階。
其中,L3級別屬於條件自動化,車輛在特定環境中可以實現自動加減速和轉向,不需要駕駛者的操作。
L4的自動化程度更上一層樓,全程不需要駕駛員,但有限制條件,例如限制車輛車速不能超過一定值,且駕駛區域相對固定,並且一旦發生特殊情況,駕駛員可以切換到手動駕駛。
前不久,工信部也出台了中國版的自動駕駛分級標準,L3為有條件自動駕駛,L4為高度自動駕駛。
一定程度上借鑒了國外的標準。
那麽滴滴和國內同行處於什麼技術水平呢?
米磊給出的側面答案是,現在要想達到L4是非常困難的,短期來看,至少還需要將近10年的時間才有可能做到。
「現在我們看到的,要麽是低速,要麽是在簡單場景,而且短期內不可能去掉安全員去測試。」他表示。
「目前國內的自動駕駛水平,L3都沒到,主要靠產業吹。」一位長期研究造車新勢力的分析師告訴燃財經,所謂的L3,其實都是一些結構化道路的L3功能,也稱為特定場景的L3自動駕駛,均是一些非常有限的場景,而自動召喚是L4的一個很小的應用場景。
一位接近滴滴的人士則透露,目前滴滴給自己的定位是L4級,但很難大規模商業化應用,只能理解為是L4級技術、但並非可商業化的產品。
另一位研究自動駕駛的業內人士對燃財經表示,如今的自動駕駛技術主要由兩大類公司研發推廣。
一類是傳統的汽車製造生產商。
這些公司面向的是C端消費者,「安全是第一位的,因此不太敢宣稱自己的技術已經達到了L4級別。」
另一類便是汽車新勢力。
這些公司短期內並不會向消費者出售自動駕駛車,而是為了給投資人講好故事,拿到下一輪融資。
「他們本身也不會自主造車,更多的是委托一家代理公司幫忙改造。」
如今,自動駕駛因為技術上的不成熟帶來的安全問題也逐漸暴露出來。
比如,特斯拉自動駕駛系統將白色卡車誤識別為天空,致使車輛駕駛員死亡;Uber自動駕駛系統對夜晚橫穿馬路的行人識別分類不準而發生事故,致使對方死亡。
再加上L4是高度自動化,不需要駕駛員,在安全保障方面也就對研發機構提出了更高的要求。
「在這樣的大環境下,經常會有人跳出來說自己達到了L4水平。」上述業內人士表示,事實上,L4級別,絕不只是車的問題,配套的基礎設施也要有對應級別的支持,自動駕駛系統的級別越高,越需要依靠基礎設施的支持來確保安全性。
在他看來,如果基礎設施方面有了足夠的支持,L4技術的應用是沒問題的,但從目前的情況來看,全國只能在有限的幾個地方測試應用L4級別技術。
如今,國內只有六城開放自動駕駛載人道路測試和試運營,且對車輛數量測試裏程等都有明確規定、不允許取消安全員。
滴滴此次的試運營也僅限於上海嘉興的固定路線。
03.真落地還是搞噱頭?
不止一位業內人士對燃財經表示,這次滴滴的試乘流程是目前Robotaxi裏最全面的,是一次不錯的面向大眾的科普直播。
在直播一開始,滴滴展示了指揮中心的交通大數據的分析界面、自動駕駛車隊的管控界面,技術講解也更加全面細致,紅綠燈計時時間的實時調整概念、車路協同、安全員培訓都有所提及。
「但和其他家一樣,宣傳、營銷的意義大於實際(應用)。」其中一位業內人士說。
就在滴滴推出Robotaxi服務的前五天,高德打車和自動駕駛出行企業文遠知行WeRide達成合作,在廣州正式上線Robotaxi服務。
更早上線的還有高德與自動駕駛公司AutoX(4月28日)在上海接入的Robotaxi體驗活動、百度Apollo在長沙開啟的Robotaxi打車服務(4月19日)。
前有百度,後有高德、滴滴,從4月下旬到現在的70天內,三家出行平台密集開放Robotaxi服務。
「今年的疫情利好無人駕駛,行業關注度開始上升,各家應該都在根據環境的變化去推動測試。」
在米磊看來,有滴滴這樣的公司進入,說明這個方向是對的,但Robotaxi的商業化的難度係數也是最大的,比其他場景都要難。
一位汽車領域創業者表示,從各家通用的免費策略來看也是如此,商業化成績並不是他們的關注點。
陳卿告訴燃財經,現階段固定路線的載人運行計程車服務意義不大,離真正的商用距離還很遠。
三家開放Robotaxi服務的平台均是:目前僅在部分城市的固定區域內運營,運營車輛和時間有限,隨車配有安全員、測試員。
除滴滴只能預約體驗試乘外,另外兩家對外的宣傳口徑是「呼叫不需要提交申請或審核,流程與一般網約車無異」。
其中的滴滴,雖然從2016年就開始組建自動駕駛研發團隊,次年在美國加州設立首家海外AI實驗室,但其實前些年的動靜並不大。
直到去年,滴滴開始加強布局,8月份將自動駕駛部門升級為獨立公司沃芽科技,天眼查顯示,今年5月底獲得軟銀超過5億美元融資,成為國內這一領域的最大單筆融資。
可能是有了五億美金的底氣,孟醒在直播當天表示,到2030年,滴滴出行平台將擁有100萬輛全自動的無人駕駛汽車。
滴滴CEO程維已經考慮清楚了,「至少還需要做十年持續投入的計劃」。
滴滴方面此次在直播中除了自報單輛車成本百萬左右外,還透露,滴滴自動駕駛網約車現階段需要配備一名安全員、一名測試員,其中安全員的培養成本也很高,需要經過1-2個月的培訓,錄取率僅為1%。
按照文遠知行工程資深副總裁鐘華此前的表述,無人駕駛公司的發展分為五個階段,第4階段,即限定區域、限定時間的全無人駕駛測試和試運營,進入第5階段(實現大範圍大規模的全無人駕駛運營)方能實現盈利。
中國電動汽車百人會在今年4月份發布的研究報告《Robo-taxi商業化現狀、挑戰及建議》(以下簡稱《建議》)中指出,如今計程車司機人力成本與自動駕駛改造成本基本持平,不過,隨著技術的進步,成本有望大幅降低。
以傳統燃油車的計程車為例,自動駕駛計程車成本依舊略低;與電動計程車相比,自動駕駛計程車改造成本需控制在50萬左右,二者基本持平。
未來5-10年人力成本將會進一步升高,而自動駕駛系統改造成本會逐漸降低。
預計2025年左右,Robotaxi取消安全員並規模化部署後,其成本優勢凸顯,帶來出行服務的顛覆。
麥肯錫的預測是,Robotaxi每公里成本不斷下降,與傳統計程車成本相比將在2025至2027年之間達到拐點。
但與此同時,Robotaxi的實際落地應用還面臨著諸多問題,《建議》中寫道,如今的技術雖可處理交通路況90%常規問題,但剩下的10%影響巨大,需要花費90%的時間解決,長尾效應明顯,且示範場景與真實商用場景存在差距。
而消費者對於自動駕駛尚處於陌生認知階段。
「L3自動駕駛量產難以落地,L4遙遙無期,所以能講故事的Robotaxi成了這幾年的熱門」。一位知乎網友如是寫道。
陳卿亦告訴燃財經,「滴滴自動駕駛體驗車,離宣稱的L4還有很長的路要走。」
事實上,計程車領域的無人駕駛,五年之內都是難以落地的,談L4的商業化更是為時過早,而滴滴這場直播是單純地秀肌肉,吹響IPO的號角。
附圖:▲來源 / 直播截圖 記者正在簽署知情責任書
▲來源 / 直播截圖,圖中安全員已接管方向盤
▲來源 / 直播截圖,自動駕駛網約車前方遇到三輪車障礙
資料來源:https://chinaqna.com/a/112696?fbclid=IwAR0DFhoJ-qcw2TNX68nRy7inB7Xvpe5c6F8yxaPTv6r1aWaLhv-OPS9uLOE
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2021.4.8
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