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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「利潤」究竟是什麼
這一講不是要講經商,我們小小地梳理一個大大的話題:從經濟學角度看,人生應該追求什麼。
簡單地說,最值得追求的東西是「利潤」。
我不信你會不想要利潤。利潤是收入減去成本剩下的那一部分,是收穫比付出多出來的部分。利潤是正的,說明你的一切努力都沒有白費,說明瞭社會對你的肯定。利潤要是負的,就說明你創造的價值配不上你的一番折騰。
但你要是細想,利潤是一個神秘的東西。
*
你必須直接去市場上買賣點什麼東西才談得上利潤。上班拿固定工資是沒有利潤的。哪怕你工資再高,那也只是你的勞動所得,都是根據你這個水平,你應該得的,是市場認為正好等於你的付出的回報 —— 這表現在你要是不上班就沒有收入。
而利潤則是「不該得」的東西,可以說是躺著賺的錢。這個性質曾經使得有些思想家認為拿利潤是不道德的。
馬克思譴責利潤。你開個工廠,買了機器和廠房,雇了工人,進了一批原材料,工人生產出產品,你把產品賣掉。然後你一算賬,賣產品的收入減去工人工資、機器廠房和原材料的花費,還多出來了一筆錢,這就是利潤。你欣然把這筆錢放入自己口袋。馬克思說且慢!工人累死累活工作才拿那麼一點工資,你幹什麼了就拿這麼多錢,你那叫剩餘價值!你無償佔有了別人創造的價值。
你當然不服氣。你說不是啊,我管理工人,我組織生產,我聯繫了進貨和銷售,我安排廠裡的大事小情,這怎麼不是創造價值呢?
馬克思會告訴你,你做的這些事兒的確也是勞動,你可以拿一份高工資,但你的工資不會像利潤那麼高。你完全可以雇一個職業經理人替你管理工廠。你把職業經理人的工資發了,還會剩下一筆錢,這筆錢才是真正的利潤。
這個計算讓馬克思深感憤怒,產生了深遠的影響……咱們還是單說資本主義這邊對此是怎麼想的。崇尚市場的經濟學家也算了這個賬,但結果是利潤好像不應該存在。
我們假設老張開工廠賺了一萬塊錢的「淨」利潤。這個是把老張本人付出的管理勞動該拿的那部分報酬去掉之後剩下的錢,是老張「躺賺」的錢。那如果是這樣的話,市場上就應該出來一個老李:老李說既然是躺賺,我不用那麼高的利潤,我躺賺五千元就行,我願意把商品賣便宜點,給工人工資高點。那你說老張能幹過老李嗎?
你很容易想到老張繼續存在的理由。比如老張有資本而老李沒有。或者老張跟政府關係好,壟斷了這塊業務。或者老張掌握一個技術護城河,老李學不會。但是對經濟學家來說這些都不是本質問題:資本可以貸款,跟政府的關係可以用一個更好的條件重新談,技術可以請人研發。事實上,經濟學家的推理是,哪怕現在還沒有一個具體的老李,只要市場存在老李出現的可能性,老張就不敢壓榨太高的利潤,他必須用比較低的價格和比較高的工資預防老李的出現。
要這麼算的話,市場充分競爭的結果一定會把利潤變成 0。總會有一個老王出來,說我就當自己是個職業經理人跟大家交朋友算了,我拿個應得的工資就行,利潤我不要。
那真實世界里的利潤是從哪來的呢?當然市場不可能是充分競爭的,總會有些老張偶爾能享受到利潤……但市場力量應該讓利潤越來越薄才對。經濟學家必須找到一個產生利潤的過硬的機制,否則解釋不了為什麼總有人拿那麼高的利潤……甚至解釋不了為什麼有人願意開公司。
*
利潤從哪裡來這個問題的解決,在經濟學史上是一個里程碑。1921年,美國經濟學家弗蘭克·奈特(Frank Knight, 1885-1972)出版了《風險、不確定性與利潤》(Risk, Uncertainty, and Profit)一書 [1],提出了一個傳世的洞見:利潤來自不確定性。
組織生產、採購和營銷、日常的管理,企業中一切常規的操作都可以由拿固定工資的人做,只有一件事必須由企業家本人做,那就是風險決策。
比如說,為了在今年秋季上市一批新女裝,我們必須在夏天就定下來款式,備工備料,展開生產。可是秋天還沒到,現在誰也不知道到時候流行哪個款式,那我們生產什麼呢?這個決策,必須由企業家本人做出。為什麼?因為他是承擔決策風險的人。
如果你賭對了,秋季正好流行這款女裝,因為別的服裝廠沒生產只有你生產出來了,你就佔據了稀缺,你就可以要一個高價,利潤歸你。你要是賭錯了,到時候服裝賣不出去,工人和經理們還是會拿同樣的工資,損失也歸你。
生產、日常管理、冒險,是三種不同的能力。為什麼企業家要開公司?因為他敢冒險。為什麼工人和經理人選擇拿固定工資?因為他們不想冒險。
這個道理聽著挺簡單,但是其中有個大學問。奈特之前的經濟學家也想到了企業家承擔風險,但是他們沒搞清楚到底什麼是風險。
*
如果女裝只有比如粉色和綠色兩個選擇,而且你明確知道它們流行的可能性都是 50% —— 那這個風險其實不用企業家承擔。因為你可以買保險!概率已知的風險都是可以管理的。銀行可以給生產兩款女裝的工廠都提供貸款,到時候肯定一個賠錢一個賺錢,只要利息和保險合適,銀行和企業雙贏。有這個保險機制在,大家誰都不用冒險,可以各自拿一份固定工資,根本不需要企業家。
奈特的真正貢獻在於,他把風險給分成了兩種。
第一種就叫「風險(risk)」,但是特指那些已知概率大小的風險。這種可以用保險解決,不需要企業家。
第二種叫「不確定性(uncertainty)」,是指那些無法評估概率大小,可能是從來沒出現過的新事物,甚至是現在人們根本無法想象的東西。這個不確定性,才是企業家存在的理由,才是利潤的來源。
現代經濟學家把這個不確定性特別稱為「奈特不確定性(Knightian uncertainty)」。我們專欄講過 [2],統計學家有個更科學的說法。已知概率大小的,叫做「偶然不確定性(Aleatoric uncertainty)」, 也叫統計不確定性。不知道概率大小的,叫做「認知不確定性(Epistemic uncertainty)」,也叫系統不確定性。前者發生的事情都是你事先能想到的,後者則是你想不到的。比如「黑天鵝」事件,就是一種認知不確定性。
你開一個賭場。賭場每天都在跟賭徒們賭博,但是因為輸贏的概率是固定的而且有利於你,所以你的日常經營本身並不是冒險。真正的冒險是要不要開這個賭場:你能預測客流量足夠讓你收回投資嗎?你能擺平當地黑社會嗎?你能確保政府發展博彩業的政策不會變嗎?這些事兒沒法計算概率。
搞定這些不確定性,才是企業家該乾的事兒,也是企業家的回報所在。
流行趨勢通常不能用以往的經驗判斷。有個企業家認准了一個全新的款式,說我非得生產這個,銀行能給他擔保嗎?這個不確定性沒法系統化管理,他自己必須承擔 —— 這才是企業家存在的意義。你要是願意給這樣的項目投資、分擔不確定性 —— 而不是把錢交給銀行拿固定的利息 —— 你也是企業家。
要做服裝這一行的企業家,你肯定得對流行趨勢有個很好的感覺才行。不過企業家本人不一定非得特別懂女裝 —— 他完全可以請人來給他設計,只是設計師不承擔不確定性,人家拿固定的設計費,風險還是要由企業家承擔。
簡單說,企業家,是市場上的 player。他拒絕聽別人的安排,非得按照自己的想法決定做什麼,然後他安排別人也按照這個想法去做,最後他獨自承擔後果。
*
奈特找到了公司存在的最根本理由。市場競爭再充分也不可能是絕對可預測的,未來總會有各種各樣的不確定性,需要企業家在各個方向上大膽探索。奈特後來成為經濟學的大宗師,他本人沒得過諾貝爾獎但是他有五個弟子得了諾貝爾經濟學獎,他是「芝加哥學派」的祖師爺。
奈特之後,別的經濟學家又找到了公司存在的其他理由。比如科斯說公司減少了交易成本能起到協調作用。張五常說公司提供了合約。還有人說公司解決了監督、提供了資源獨特性……等等等 [3],但是奈特這個「不確定性」的說法,是最根本的。
如果從某一天開始,世界上再也沒有不確定性了,那麼市場的力量就會迅速把公司利潤變成 0:企業家就不需要存在,大家都應該拿固定工資。
其實現在企業家的日子也不好過。我們看街上那些餐館,開了關關了開,真正能長期賺錢的沒有幾家,可能大部分老闆都是賠錢。沒有稀缺是不可能賺到錢的,但是利潤只發生在你剛剛掌握某種稀缺、而別人還沒有跟上的那個時間段。別人跟上了,模仿了,你就必須再去尋找新的不確定性。
一切賺錢的生意都有不確定性。你把一大筆錢放銀行裡拿利息,那叫躺著花錢不叫躺著賺錢。哪怕是買幾套房子收租金,你都得面對房產市場的不確定性。
世界上沒有一勞永逸的利潤,也沒有真正躺著賺錢的企業家。
那你說平均而言,企業家的收益是正的還是負的呢?我到底該不該去做個企業家呢?沒有答案。有答案就不叫不確定性了。
*
不確定性都是從哪來的呢?一個有意思的不確定性是中國經濟學家張維迎在 2008 年的一次演講中說的 [4]。他說中國改革開放這麼多年之中,商業活動最大的不確定性,是「體制的不確定性,政策的不確定性,政府行為的不確定性。」這體現在政府對資源的調配非常隨意。
張維迎當時說,正是這個不確定性加劇了中國的貧富差距。在中國市場化程度高,體制不確定性低的地區,比如浙江省,人們更富裕,收入差距反而更低:因為利潤分布更均勻。
這個規律是不確定性越大,利潤就越高 —— 企業家為利潤而奮鬥,但是市場看不見的手恰恰在降低總利潤。是那些看得見的手,提供了額外的不確定性,才給人帶來不合理的利潤。
那你說如果我們把體制給理順,讓競爭越來越公平,未來的不確定性會不會越來越少呢?不一定。
*
奈特列舉了不確定性的好幾種來源,比如未來人口的變化、資源的供給等等。其中我們現代人最關注的肯定是創新。創新本質上是不可預測的,你不知道未來會有什麼新技術出來,你也不知道一個新技術出來會不會被市場接受。一切創新都有強烈的冒險成分,關於這一點已經有太多經濟學家討論了。
而奈特更厲害的一個洞見,則是「價值」的不確定性。說白了就是人的慾望的不確定性,你不知道未來的人喜歡什麼。奈特 1924 年發表了一篇文章叫《經濟學中科學方法的局限性》,說經濟學不僅僅是什麼資源的有效調配,把一個什麼價值函數最大化的問題,因為人的價值觀是會變的 ——
「人生在根本上是對價值的探索,是努力發現新價值,而不是照著現有的價值觀把生產和享受最大化。」[5]
一百多年前整天坐馬車的人沒有想要一輛汽車。2006 年以前的人並不期待智能手機。今天的多數人不能理解馬斯克為什麼非得讓人去火星。人生的終極任務不是滿足某種價值,而是發現和創造新價值。
因為這個見識,奈特後來被認為是個道德哲學家,而不僅僅是個經濟學家。
也因為這一點,你不需要非得是個企業家,也不一定非得拿金錢利潤。藝術家、教育家、每個工人和管理者、包括每個消費者,都可以是價值的發現者和不確定性的製造者。
只要把周圍的世界往你想的那個方向上推動一小步,就算是你的成功。
注釋
[1] 弗蘭克·奈特,《風險、不確定性和利潤》,中文有郭武軍、劉亮翻譯版,華夏出版社 2013。
[2] 精英日課第三季,哪種不確定性?什麼黑天鵝?
[3] 關於公司為什麼存在的理論發展總結,可參考向松祚,《新經濟學》第二卷,新經濟範式。
[4] 張維迎的這次演講首次發表於《經濟觀察報》2008年1月20日,修改後的文章曾收入作者主編的《中國改革30年:10位經濟學家的思考》。
[5] Frank Knight (1924), "The limitations of scientific method in economics」, 原文是「Now this, we shall contend, is not very far; the scientific view of life is a limited and partial view; life is at bottom an exploration in the field of values, an attempt to discover values, rather than on the basis of knowledge of them to produce and enjoy them to the greatest possible extent. We strive to "know ourselves," to find out our real wants, more than to get what we want. This fact sets a first and most sweeping limitation to the conception of economics as a science.」
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這集會聊到...
💬 Overview 💬
🧑🏻💻About Engineering Career🧑🏻💻
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💙 轉職成為軟體工程師的契機?1:07
💙 轉職學習的過程?自學?上課?實習?2:00
😏 因為轉職而分手?3:30
💙 如何克服轉職時的自我懷疑?4:03
💙 如何拿到第一個軟體工程面試?4:50
💙 如果大學重來,會選資工系嗎?5:23
💙 會想要去讀研究所嗎?6:30
💙 會想當軟體工程師多久?想轉管理職嗎?7:42
💙 會想去FAANG 科技巨頭公司嗎?8:54
🦹🏻♂️About Life🦹🏻♂️
💙 會想全職做YouTube嗎?9:38
😏 Why Hack Bear? 10:15
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美國實習經驗分享 Part. 1 一年軟體工程實習經驗的開始 | The Start of My 1 Year Internship Experience
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大家期待已久的實習經驗分享終於開始啦~然後就一不小心講太多了
其實凱心琳我從從來沒想過自己會實習4次,然後能在大學畢業前累積了1年的工作經驗,過程波折艱辛有笑有淚,希望能把故事經驗分享給大家,讓大家對軟體工程實習有更多了解,少走點冤枉路!
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內容中有講到如何從零開始找實習面試,美國的就業展的狀況等等...
最重要的是:不擅長面試不代表你不是好的工程師!
We are not defined by our interview process!
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想去美國工作?想在家上班?美國工程師上班時除了寫程式還會做什麼?在美國當軟體工程師跟在台灣有什麼差別?
在上集,我們已經聊過薪水、工時、文化這三個層面,比較美國程序員跟台灣工程師生活與工作上的差別,也分享了我的求學背景跟工作經歷。這集會繼續分享台灣美國工程師文化方面的比較並分享福利內容!
薪水:台灣/美國、實習/正職軟體工程師的薪資比較,也會討論稅務跟物價唷!詳情請看上集。
工時:軟體工程師一天工作到底是八小時還是無限小時?又是什麼造成工時上那麼大的差別?詳情請看上集。
文化:比錢更重要的是文化!台灣美國工作環境的文化到底有什麼不一樣呢?工作模式?吃什麼喝什麼?工程師開銷去哪了?
只能說這系列的內容真的是乾貨滿滿,是我親身經歷最真實的分享!希望你有滿滿的收穫~
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還沒看上集的記得趕快去看~
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【相關連結】
台灣美國工程師大不同-上集:[https://youtu.be/Xg1WyQNQ7fw]
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Untyped 對啊我是工程師 - There are so many data types in the world of computer science, so are the people who write the code. We aim to UNTYPE the stereotype of engineers and of how coding is only for a certain type of people.
凱心琳:一個喜歡電腦科學邏輯推理,在科技圈努力為性別平等奮鬥的女工程師。
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