印奇:iphone生产环节前30%到40%人已基本不上手

本文来源 财经新媒体 2017-11-29 19:14:00 我要评论(0
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“在Iphone的生产线里,前30%到40%的环节,人基本上不上手的。在Iphone10的某一个环节里用深度学习替代了人工。”11月29日,旷视科技联合创始人兼CEO印奇在“《财经》年会2018:预测与战略”上如此表示。

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旷视科技联合创始人兼CEO 印奇

印奇在谈到人工智能时表示,“人工智能被套的特别大,所有的都叫人工智能”。印奇认为,人工智能本质的驱动力是深度学习,深度学习正在改造的是相对狭义的图像和语音理解两个范畴。

以下为印奇发言实录:

印奇:非常高兴有机会来做分享,前面几位都是前辈,我讲一些自己的观点。人工智能被套的特别大,所有的都叫人工智能,在我看来,人工智能归为三个大的板块:一是计算机视觉,以人脸识别、图像识别为主。二是LP领域,跟搜索、云交互相关的。三是机器人行业。这一波的人工智能本质的驱动力是深度学习,深度学习正在改造的是相对狭义的图像和语音理解两个范畴,我们是非常专注在图像识别领域里,做了六年时间,一会儿再做细化的分享。

马克:这几年谁都说自己是智能制造,我也去看了一些工厂,所谓的智能制造就是自动化,但好像不贴一个智能的标签就没法混了。什么叫人工智能?就是说机器有了像人一样的能力,人最重要的能力是什么?我记得学生时代说,人与动物的区别是,人能够使用工具。智人和原始人最大的区别是智人可以制造工具、使用工具,现在的词就是学习能力。机器有了自我学习能力,我认为就是人了。现在有一些苗头,第二代阿尔法狗和第一代阿尔法狗的训练完全不一样。回到人工智能的原点,机器真的能够具备像人一样的学习能力,还有多远?

印奇:我不太想回答这个问题,但又是一个经常被问及的问题。我能看见和预测的都是在感知智能范畴内,能不能让机器通过摄像头对物理世界做更好的数据化,这个可以给一个时间表。我们认为,跟人相关的这些内容的识别是有高价值领域的,从人脸的识别到人的识别,人的商业社会行为的识别,技术框架相对比较成熟了,后面是在不同场景落地的工作。

如果说一些更普世的识别,在两到三年左右。我们所在的领域,都还是在认知智能的范畴内,无论是工业界还是学术界,大部分经历都是在解决这个问题。当然这个阶段很有意义,无论是无人驾驶,还是城市大脑,当你把物理世界做感知的时候,很多东西就已经变化了。

马克:现在工人成本越来越高,普遍有想通过自动化设备来取代人工的现象,富士康说要大规模的用机器人,说了好几年了,从产业界的人来看,什么样的机器人产品或者自动化设备,能让他们比较低成本见效快的解决劳动力不足和劳动力成本日益高涨的痛点?

印奇:我介绍一下我们的机器人做的事情,核心技术是深度学习,我们在工业机器人领域做了一些工作,跟大家分享两个案例。

第一个案例,在工业机器人里,我们看到两个最大的市场,仓储物流。刚刚过去的双11,虽然巨头电商们在对外的宣传片里说的是对外仓库里有多么自动化,实际上人拉肩扛还是居多的。今年双11,我们AGV分检量是唯一没有宕机的一家。人工智能,我们既不能过分担忧,也不能全盘否定,这些感知技术出现,确实使得我们这样的公司比较快的进入到机器人行业。

第二个案例,富士康是我们的战略投资人,Iphone10量产的问题,就在于Iphone10背板精度要求非常高,在Iphone的生产产线里,前30%到40%的环节,人基本上不上手的。在Iphone10的某一个环节里用深度学习替代了人工。

当我们深入到工厂的不同环节,很多环节是可以通过新的感知技术,通过这波人工智能新浪潮里涌现出的技术,真的对效率有提升的。我们找到一些痛点,从单点出发,不把概念讲的太大,这可能是对整个行业比较快的推动的方式。

马克:为什么富士康以前解决不了?引入了感知技术就可以解决某一个环节人工的替代?

印奇:比如机械臂,感知技术在整个机器人行业里还是非常核心的。比如仓储,大家认为仓储是非常标准化的,包括重型仓,日本、德国、瑞士做了很多,但中国电子商务里的仓储有几大痛点,比如不同商品的规格量非常大,富士康的逻辑是类似的,当只有一个单点的环节优化,又没有非常强大的感知技术时,往往很难真的替代这个流程。我认为,深度学习也好,感知技术也好,如果放在相对比较有价值的单点上,还是会把以前的不可能变成可能的。

马克:我昨天看了一份报告,主要是比较中美两国人工职能的产业,三个要素:大数据、算法、计算能力。这个报告的结论是,中国在大数据上明显占优,因为数据获取比较容易,中国人也多,数据量大。算法,美国人占优。最大的差距是计算能力,主要是我们的芯片不行,高端芯片要靠进口。不知道诸位嘉宾是不是同意这个结论?

印奇:数据要分行业,总体来说,中国的数据开放度确实有一定的优势,算法上,中美各有优势,中国的算法偏应用,在一些原创的算法上,美国更有优势。在计算力上,今年AI芯片这个词很热,但泡沫也挺大的。在芯片里,我们认为有两层:一是从算法固化成芯片,这方面中国是有机会的。二是平台化的支持并行计算的AI芯片,国内也有不少的初创公司。这两块领域,中国和国外的格局还没有完全确定。基础性芯片,国外的优势还是很明显的。

马克:时间多了,我问最后一个问题,好莱坞大片里面出现的跟真人一样的智能机器人,有可能实现吗?如果能的话,要多少年?

印奇:我会乐观一点,技术上是能的,可能二十年。人工智能的目标一定不是取代,可能更多是融合,我们会把人的功能分解成很多领域,在细分的领域里,也许五到十年之后比人做的更好,而不是打造一个完整的人工智能,创造科幻片里的那些场景。

马克:好,台下的观众有没有问题?

提问1:请问印总,在人工智能机器人方面,中国的品牌和外国的品牌相抗衡,我们有哪些好的策略更好的打败国外的对手?

印奇:人工智能这波技术的变革,中国跟美国的起步是相对比较接近,但我们要承认有差距,我觉得中国是最大的市场,把我们的应用做好,可能就是树立品牌的最好的方式。把中国做好了,中国的品牌自然就是世界的品牌。

(编辑:许楠楠)
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