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                    呂本富:智能經濟的疊加聚變

                    現代啟示錄影評,怨恨屋本鋪,狂纏,青州二手房信息
                    時間:2020-10-22 / 分類:鐵路在線 / 作者: Admin

                       10月20日,《人民日報》刊發李彥宏在其新書《智能經濟》中的自序,指出未來的新基建更多基于軟件、數字孿生和虛擬空間,重點是5G、人工智能、工業互聯網、物聯網、數據中心等。這樣的智能化基礎設施,空間巨大而且持續時間更長,將帶來經濟、社會的全面智能化。

                      

                    在我國經濟和社會的智能化轉型過程中,科技企業主導著產業端的技術研發創新和行業應用落地。其對于智能化轉型的思考和研究,也是整體經濟和社會向智能時代邁進的重要理論依據和實踐基礎。為了幫助更多讀者對當前智能化趨勢和發展有更深理解,《人民日報》還將《智能經濟》作為推薦讀物。

                      

                      

                    抗擊疫情的大考之下,以人工智能為代表的高科技從幕后走到臺前,發揮了重要作用。而當疫情褪去,經濟增長的長期命題再次成為外界關注的首要重點,在此背景下,智能經濟的加速崛起也帶來重要增長點。

                      

                    2020年9月,李彥宏新書《智能經濟》出版,這也是在2019年世界互聯網大會上李彥宏首次提出智能經濟這一概念之后的首次全面闡釋。李彥宏認為,人工智能驅動下的智能經濟將在三個層面帶來重大的變革和影響。首先是人機交互方式的變革;其次,智能經濟也會給IT的基礎設施層面帶來巨大的改變;最后,智能經濟會催生很多新的業態。交通、醫療、城市安全、教育等等,各個行業正在快速地實現智能化。新的消費需求,新的商業模式將層出不窮。

                      

                    在近日召開的新書研討會上,中國科學院大學經管學院教授呂本富做了主題演講,通過生動的理論和案例闡述了他對智能經濟的理解。以下為演講稿實錄。

                      

                    各位下午好,今天我跟各位主要分享四個方面的問題,分別是從電力到算力、算法的價值、數據的價值、企業運營模式的改變。

                      

                      

                    中國科學院大學經管學院教授呂本富

                      

                    剛聽到智能經濟這個詞的時候我有點排斥。因為剛說到兩化融合,現在又到數字經濟,數字經濟好像發育還沒有特別完善的情況下就過渡到智能經濟了,是不是有點快?后來我發現其實也不快,因為我已經找到幾個企業確實可以劃分為智能經濟這個范疇的范例了,所以我覺得智能經濟這個叫法還是比較踏實的。

                      

                    算力取代電力,成為新基建的核心

                      

                    1882年9月4日,愛迪生親自合上了電閘,紐約第一個商業電力網開始了。當時的紐約夜晚的天空變得比較明亮。到了4年以后,西屋公司的創始人威斯汀豪斯又建造了美國第一個商用交流電電力系統。如果你們看歷史會發現,直流電和交流電打過架,非常精彩。

                      

                    從電力發展后一輪又一輪電力的基建,現在都是圍繞電力開始的,因為電力是工業經濟的源泉,是工業時代的象征。一輪接一輪電力大基建,使得美國人率先開啟了電氣時代,并為美國經濟注入強勁動力。最終,美國取代歐洲成為新的世界中心。過去我國工業化比較落后,后來我們趕上了。十年前,英國《經濟學人》曾以工業用電量評價中國GDP的因素,俗稱克強指數。到了數字經濟時代以后,恐怕不能以電力評價了,現在用一個新的名詞,叫算力來評價,所以從克強指數過渡到算力指數了。

                      

                    為什么算力可以成為新主角?現在有12.9億手機用戶,1億個體戶,在淘寶上賣東西的稱為數字化個體戶,2000萬家企業在線上經過各種各樣的交易,交易都是用算力支撐的。各位可以想象一下,如果沒有算力支撐還怎么完成電子商務的交易呢?

                      

                    算力不僅能支撐電商交易,AR、VR、自動駕駛、工業互聯網等等所有的運行背后都是算力的支撐。不僅這些新經濟的企業做算力的支撐,傳統的工業制造業依然需要依靠算例。根據麥肯錫的調研發現,傳統制造業在算力上每投入1美元,可帶來10美元的產出。未來隨著新基建的大規模落地,算力的提升將為各行各業帶來質的飛躍,并筑起中國數字經濟的新底座。換句話說,傳統企業的數字化轉型也成為一個主要的領域。

                      

                    算力正在取代電力,成為新基建的核心,或者說成為新的生產力的核心。我們現在評價北上廣,評價經濟發達地區不一定看用多少電,而是看這個地方有多少算力。5G、互聯網、人工智能、數字孿生、云計算、邊緣計算,算力推動著萬物互聯到萬物智能轉變。

                      

                    我認為萬物智能有五層架構。第一層架構是底層的技術支撐,包括各種各樣的服務器技術支撐,各種各樣的硬件設施。第二層是數據+算力+算法的運作范式,第二層也是最主要的。第三層是描述-診斷-預測-決策的服務機理,萬物智能一定是人和機器在一起的人機決策,第三層又叫四個范式。第四層是消費端和供應端的協同匹配,萬物智能一定是定制化的精準匹配。第五層是協同化、自動化、全球化的治理體系,萬物智能一定和制度連接在一起,數據怎么流通,怎么保護隱私。比如人工智能對勞動力的取代是不是有序的進行,比如百度做的無人駕駛車,車上沒有人了,出了交通事故誰來負責,這就叫治理體系。所以萬物智能的五層架構是智能經濟的核心。

                      

                    智能經濟的融合類似于核聚變,把技術創新、商業模式創新、投資機制等等塑造成新的基礎設施,從而定義了新的商業模式,定義了新的經濟的圖景。智能經濟將呈現一個全新的運行規律,我們從過去的兩化融合到數字經濟,到現在的智能經濟,我認為這個范式是成立的。新的運行規律,以數據流動的自動化,化解復雜系統的不確定性,實現資源優化配置,從而支撐高質量發展。

                      

                    算法的價值

                      

                    算力必須有應用場景,場景意味著各種算法。

                      

                    通過計算機算法可以預測人類許多事情,購物、約會、投票等等。這里面有三類主要模式:情緒探測、精準服務、施政方向的選擇,這些算法決定了機器的智慧程度。當前最著名的智慧算法就是人機大賽。AlphaGo戰勝韓國棋手李世石,似乎是在宣布人類永遠戰不勝機器了,圍棋這個領域人類已經退出歷史舞臺了,就是最厲害的九段棋手也干不過算法。它的背后是什么?背后是分段函數。

                      

                    現在AlphaGo升級以后叫AlphaZero,不跟人類下棋了,跟機器的左右手下棋,就跟周伯通一樣左右手互搏,搏得了世界第一高手。AlphaZero下的棋譜遠遠超過人類的智慧,也就是說圍棋領域人類已經徹底投降了。

                      

                    當然最有價值的,從經濟角度最有價值的算法是流水線算法,流水線是工業時代的特征,谷歌、百度、今日頭條這些特點是都有智能算法,人和信息的匹配,比如百度是人和信息給你匹配一個智能算法。

                      

                    我們在這里面講智能算法以美團為例。美團的派單方式經歷了三代的演進,第一代是人工派單,誰給你派單,后臺的服務人員好就給你派好單,這樣顯然不公平。第二代是騎手搶單,一看到單就搶,搶了送不了怎么辦?所以過渡到第三單系統派單,這個考慮了用戶的4個因素,騎手的5個因素,訂單的4個因素,加在一起13個要素。假設每200個騎手送10個目標,再考慮剛才我們說的十幾個因素,計算量就是200×10單的50次方。也就是說要計算一個外賣小哥的最佳路線,需要這么大的計算量。人工智能要求的算力很大,而且要求0.1秒內給出一個最優路線。其實在99.5%的情況下,100毫秒內就可以給一個外賣小哥規劃最優路線。本質上這就說明了正是由于算力計算情況下個性化路線的選擇,這已經是人工智能的標志了,智能經濟的標志。

                      

                    數據的價值

                      

                    除了有算法以外,沒有數據也不行。

                      

                    1913年,英國一個科學家理查森加入英國氣象戰,作為一名物理學家,他很快總結了空氣動力學的方程,這就意味著利用掌握的數學知識和物理知識可以掌握第二天的情況。但是理查森的方程直到一戰結束也沒有得到應用,因為要預測第二天的空氣需要六個星期的準備過程,上山、下海測量等等,所以理查森的方程沒用了。

                      

                    到了二十世紀,我們對未來3天的天氣預報準確率達到95%,現在天氣預報下雨真下,為什么可以預測這么準確?方程還是理查森的方程,但是現在的數據不一樣了,現在有衛星云圖,除了有算法以外,數據也是非常重要的。

                      

                    數據為什么很重要,我們看一下數據的爆發性。1992年,全人類每天只產生100GB數據,而今天,全球70億人,每人每天產生的數據高達1.5GB。僅一輛自動駕駛汽車,一天就能產生64TB數據,足以填滿32塊硬盤。爆炸式增長的數據,哺育了人工智能(AI),使得深度學習等過去難以實踐的各種算法,得以喂養、訓練,并大規模應用。

                      

                    大數據從哪來?一個是人與人(P2P)交易和溝通產生的數據,一個是機器和機器(M2M)和智能設備網絡產生的數據,第三是互聯網和物聯網(I2M)之間互動也產生巨量數據。

                      

                    既然說了數據,還要找一家在國內智能經濟應用的典型企業,那就是著名的大渡河公司,我為什么把它作為典型?

                      

                    一個普通的早晨,在沒有任何人察覺的時候,大崗山水電站的鄭家坪滑坡體位移動42毫米,毫米是最小的刻度,大的參照物的情況下幾乎不可以察覺,但是這么微小的變化可以帶來大面積的塌方。每天平均42毫米,人眼是觀察不出來的,但是國家能源集團大渡河公司庫壩安全中心的監測人員啟動了應急預案,為什么呢?風險預警體系就預見到了難以肉眼觀察的變化,立即對鄭家坪的滑坡實施了交通管制,之后鄭家坪的滑坡發生了總量2000立方米的塌方,由于及時預警得當,有效的控制了自然災害帶來的生命和財產的損失。這就叫智能經濟,人肉眼看不見但是有機器做監測,如果沒有機器監測這個滑坡就完蛋了,一天才滑坡42毫米人眼是看不到也沒有感知的,但是機器可以。

                      

                    大渡河公司還能進行大數據聯合的智能調度,可以通過人工智能實現三家水電站做聯合調度。比如四川哪個地方剛發了大雨,系統就把這個水電站騰空了。他們用聯合大數據收集了美國和歐洲以及我國的氣象數據,對大渡河流域的氣象預測準確率接近99.8%,從而實現了非常智能化聯合水量調度體系。

                      

                    智能經濟促進企業運營模式的改變

                      

                    邁克爾·波特說過:智能經濟的的真諦在于產品的新能力和其產生的數據所產生的新的競爭關系。因此,企業不應再局限于技術本身,而應聚焦于競爭本質的變化。大多數企業還都將注意力集中在聯上,而在波特看來,注意力其實應該在物上。

                      

                    波特提出的企業的10大戰略選擇我分享給大家以供參考。

                      

                    第一,對于智能互聯網產品,公司應該開發哪一類功能和特色?也就是說,產品如果加上智能化功能就要進行定位。

                      

                    第二,產品應該搭載多少功能,哪些在云端,哪些是邊緣計算都要搞清楚。

                      

                    第三,公司是開放還是封閉的系統。

                      

                    第四,對于智能互聯產品的功能和基礎設施,公司應該進行內部開發還是外包給供應商和合作伙伴?

                      

                    第五,公司應該對哪些數據進行捕捉、保護和分析,從而實現客戶價值的最大化?

                      

                    第六,公司應如何管理產品數據的所有權和接入權?

                      

                    第七,對于分銷渠道或服務網絡,公司是否應該采取部分或全面的去中介化戰略?

                      

                    第八,公司是否應該改變自身的商業模式?

                      

                    第九,公司是否應該開展新的業務,將數據出售給第三方?

                      

                    第十,公司是否應該擴大業務范圍?

                      

                    美國信息經濟領域著名教授托馬斯·達文波特認為:隨著全球競爭的不斷深化,地理優勢也將淡化,各種國家和地區性的保護措施也將逐步取消;創新也很快會被模仿、復制、推廣,不能長久,低成本、高效率運營機制是一個國家、企業長期的競爭力。

                      

                    大數據制定流線型的商業過程,各個過程之間必須無縫隙、無摩擦地對接,并保證每一個商業決策明智、正確,在競爭的過程中不犯錯誤。

                      

                      

                    書名:智能經濟:高質量發展新形態

                      

                    作者:李彥宏著;張曉峰,杜軍主編

                      

                    出版時間:2020-09

                      

                    出版社:中信出版集團

                      

                    頁碼:422

                      

                    定價:88.00

                      

                    包裝:精裝

                      

                    內容簡介:

                      

                    新一代人工智能技術正在深刻改變我們的經濟、社會與生活方式,也在改寫生產關系與發展模式。隨著以算力、算法、大數據為代表的人工智能成為新基建的底座,數字經濟正進化到以人工智能為核心驅動力的智能經濟新階段。未來十年,智能經濟將成為中國經濟的新標簽。

                      

                    2019年,百度創始人李彥宏在世界互聯網大會上首次提出智能經濟這一概念,《智能經濟》一書是他對這一概念的首次系統闡釋。

                      

                    這本書聚焦智能經濟,厘清其理論概念與技術基礎,剖析人工智能、新基建與智能經濟的關系,探索新時代經濟發展的新動能、新空間、新范式;描摹不同垂直場景下產業智能化的問題、前景、邏輯與路徑,構建中國數字化、智能化轉型路線圖;展望智能經濟下的思維轉換、經濟變革、產業轉型、服務治理與社會生活的新圖景。同時,李彥宏在這本書中首次全景式展現了百度的人工智能戰略和布局,真實回顧了百度在人工智能領域深耕的10年間,在技術選擇、產品方向、商業模式、組織架構、開放生態等重要問題上的思考與決策過程。

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