機器人技術正在成為廣東轉型發展新引擎

OFweek工控網訊：據艾媒諮詢發布的《2017人工智慧產業報告》顯示，在全國人工智慧創業公司分佈中，15．5％的人工智慧創業公司位於深圳，廣州則以7．7％的比例位列第四，廣、深兩市聯袂闖入全國人工智慧重鎮前四強。

跳出廣深，放眼以創新驅動作為「第一動力」的廣東珠三角，記者發現，各企業正爭相在人工智慧領域「跑馬圈地」，其不斷釋放出的技術紅利，正成為廣東轉型發展的新引擎。

布局加速

「對於人工智慧研究，要聚焦投入，敢於投資。」近日，一篇任正非在華為人工智慧應用GTS研討會上的講話稿紅遍網路，這再度有力證明，人工智慧研究已成為全球通信巨頭華為的一個重要戰略布局。

事實上，這已經不是華為首次在人工智慧領域發力。早在2012年，華為就在香港成立了諾亞方舟實驗室，研究方向包括：自然語言處理和信息檢索、大規模數據挖掘和機器學習、社交媒體和移動智能、人機交互系統、機器學習理論等。不久前，華為更是被曝出已經組建了100多人的技術團隊，開發語音技術。

其實，華為只是當下珠三角各路巨頭在人工智慧領域加速布局的一個縮影。事實上，越來越多的珠三角企業開始在此領域競相「跑馬圈地」：2016年4月騰訊在深圳宣布成立AI Lab，致力於人工智慧基礎科學的開放研究；與此同時，美國矽谷知名科技「獨角獸」企業Mylio也於近日同橫琴達成合作，進軍人工智慧市場；科大訊飛也表示，將圍繞廣州的核心優勢，如教育、醫療、汽車等，把人工智慧頂尖的技術結合起來，形成一個又一個亮點突破，打造一個又一個的產業總部。

廣深領跑

日前，艾媒諮詢在深圳發布《2017人工智慧產業報告》。該報告顯示，在全國人工智慧創業公司分佈中，42．9％位於北京，16．7％位於上海，而深圳則以15．5％的比例位列第三，廣州的人工智慧創業公司佔比也達到7．7％，排在第四。這也意味著，人工智慧發展目前已形成以北、上、深、廣四個城市為第一梯隊的戰略格局，在這一格局中，珠三角城市佔據兩席。

在深圳，依託人工智慧，碼隆科技的ProductAI已接入服飾、面料、傢具、電器、交通、視頻、醫藥等多個行業，成功服務了整個時尚生態鏈。據測算，該企業通過人工智慧技術植入傳統行業，可將相關人力成本降到原來的1／200。

在2017廣州國際投資年會上，「智之公園」人工智慧綜合產業園、珠江創投基金等一大批明星產業項目簽約落戶番禺。其中，「智之公園」致力於開發建設首個智能綜合產業園、世界首個人工智慧主題公園，該項目總投資約20億元，建成后預計年產值166億元。

因為「機器人敲鐘」掛牌新三板而名聲大噪的東莞企業瑞必達科技股份有限公司，通過改造設備實現機器換人，使觸摸屏玻璃的月產量從100多萬片提升至800萬片。除了企業受益外，在這場自動化浪潮之中，工人也成為受益者。瑞必達「90后」技術工人楊威在培訓上崗后，從普工成為了可以同時操作18台機器人的技術工人，工資從3000元左右漲到了6000元。

這背後更是東莞整個工人隊伍結構的悄然變化。根據東莞市就業管理辦公室對該市實名制用工登記的537．73萬人的調查顯示，2016年高中以上學歷增加約2％，持有職業證書人員增加近10％。

潛力巨大

《2017人工智慧產業報告》還顯示，人工智慧產業規模增長迅速，未來市場潛力巨大——2016年人工智慧產業規模已突破100億元，增長43．3％達到了100．60億元，預計2017年增長率將提高至51．2％，產業規模達到152．10億元，並於2019年增長至344．30億元。

艾媒諮詢分析師認為，人工智慧產業起步相對較晚，但產業布局、技術研究等基礎設施正處於進步期，隨著科技、製造等業界巨頭公司的布局深入，人工智慧產業的規模將進一步擴大。隨著眾多垂直領域的創業公司的誕生和成長，人工智慧將出現更多的產業級和消費級應用產品。

專家：人工智慧發展，關鍵是商業和技術的融合

被稱為「華人圈裡人工智慧領域最好的專家」的吳霽虹教授在接受記者採訪時表示，人工智慧產業化發展的背後是商業和技術的融合。「融合需要三大要素，一是技術驅動解決問題的痛點；二是設計商業模式，比如智能手機、智能硬體的大發展就是商業模式的創新；三是技術融合促進企業的崛起，形成細分領域和商業生態圈的協同效應。」

吳霽虹說，從上述三大要素來審視珠三角人工智慧產業會發現，珠三角在技術驅動解決痛點方面有巨大優勢，特別是珠三角多年以來積澱的企業家精神，企業家精神本質就是解決問題，因此每次面臨困境，珠三角企業和產業並沒有衰退，而是始終站在變革的風口之上。「在協同方面，珠三角有華為、騰訊、科大訊飛等人工智慧巨頭，在其周邊又集聚了大量創新型的中小企業，人工智慧生態初步構成，具有較強的集聚能力和帶動力。」

吳霽虹認為，珠三角在設計人工智慧商業模式領域還有待提高，「珠三角的企業以製造業、加工貿易見長，形成了成熟的商業模式，這些積累在新的商業模式變革中或會形成轉型障礙，需要政府和企業共同推動才能實現突破性發展」。

對於「巨頭」和初創企業，吳霽虹認為，它們投身於人工智慧產業所選擇的路徑不應相同。大公司應該選擇進入AI生態，布重兵讓AI系統更聰明，更好地幫助人類，可以與專業團隊合作，引進一個較開放的AI平台，然後從存量開始改造，巨頭有數以億計的消費者和用戶的行為的數據，在投身智能產業時可以根據數據及時調整相關參數。」

對於初創公司而言，則應該瞄準一個具體的垂直應用，成為「納米級企業」。「納米級企業」要關注具體的應用和服務。吳霽虹說，在吃、住、行等各個服務領域，特別需要流程的再造，如果一個小的創業團隊專註於解決一個非常「狹窄」的市場，投身在廣闊的市場中，將有「彎道超車」的機會。

人工智慧發展史

1936年

英國數學家、邏輯學家阿蘭·麥席森·圖靈提出了一種抽象的計算機模型——圖靈機。圖靈本人被視為「計算機科學之父」。

1956年

美國達特茅斯大學一次會議，希望確立人工智慧作為一門科學的任務和完整路徑，此次會議標誌著人工智慧的正式誕生。

1966年

一台叫作ELIZA的機器可以實現簡單人機對話。

1980年

20世紀80年代，卡內基·梅隆大學為DEC公司製造出了專家系統。同時出現了能與人類下象棋的高度智能機器、自動識別信封上郵政編碼的機器。

1997年

IBM深藍戰勝國際象棋大師。在更加通用型的功能性方面，機器在數學競賽、識別圖片的比賽中，也可以達到或者超過人類的標準。

2008年

一台名為「北極星2」（Polaris 2）的電腦在拉斯韋加斯舉行的人機德州撲克大賽中連續擊敗6名職業選手。

2011年

IBM的「沃森」（Wason）在美國一個著名的智力競賽電視節目中與該節目有史以來最強的兩位選手對戰，並最終戰勝他們。

2012年

日本東京工科大學的一個研究小組研發並製造了一款名為「Swumanoid」的人形游泳機器人，主要用於海岸救生。

2016年

「阿爾法狗」（AI－phaGo）與圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石進行人機大戰，並以4 1的總比分獲勝。