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【投資熱潮】全球科技投資湧向印度

隨著Facebook、Google、亞馬遜（Amazon）和沃爾瑪（Walmart）等公司看到國內用戶數量停滯不前，以及中美科技產業之間的緊張關係不斷升級，他們現在更密切關注印度。儘管這個南亞國家長期以來總是很有潛力，但還沒有回報，其數億的數碼新世代渴望獲得從實萊塢（Bollywood）電影到線上雜貨店早餐穀物等各種服務。疫情損害了經濟增長，但並未減緩全球對這個國家的興趣—該國有望在2039年超過德國和日本，成為世界第三大經濟體。

今年的投資熱潮始於1月份，當時亞馬遜創辦人貝佐斯（Jeff Bezos）在訪問德里時宣稱，「21世紀將是印度的世紀」，並公佈了10億美元的投資，以幫助那裡的小企業跟蹤庫存、銷售和帳戶。7月份，Google母公司Alphabet行政總裁皮柴（Sundar Pichai）承諾提供100億美元幫助印度實現數碼化，其中包括向Jio投資45億美元。第二天，沃爾瑪表示，將向其印度子公司Flipkart投資12億美元，後者正面臨來自亞馬遜和Jio日益激烈的競爭。根據研究機構CB Insights的數據，今年印度總共簽署了800多筆交易，總額達377億美元。Facebook印度董事總經理莫漢（Ajit Mohan）表示：「在一個深深植根於開放和自由表達的國家中，啟發十億個想法的可能性正令投資者被印度深深吸引。」

中國人不再是聚會上受歡迎的一群人，但他們的公司在印度已經取得了高速的進展。研究公司Sensor Tower估計，在美國正面臨打壓的短影音應用程式TikTok和阿里巴巴集團的UC瀏覽器在印度已分別被安裝近7億次。根據Counterpoint Research的數據，在第一季度，手機製造商小米公司約佔印度智慧手機銷量的三分之一。然後，今年6月，中印邊境衝突中有20名印度士兵喪生後，印度以安全威脅為由禁止了數十種中國公司的應用程式。風險投資公司Iron Pillar Capital的合夥人喬利（Mohanjit Jolly）說，與中國的緊張局勢「為印度企業家創造了一輩子都難遇的機會」——Saritha Rai；譯 融汐

#全球投資熱潮 #IronPillarCapital #SensorTower #印度 #亞馬遜
（本文節選自《彭博商業週刊∕中文版》第202期，如欲查閱全文，歡迎訂閱）
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來自創新工場微信公眾號
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CBS權威新聞欄目60分鐘「AI諭言」，許多人對AI有著錯誤的理解

雖說技術無國界，但各地人們對技術的認知卻往往存在一個隱形的結界。

就像提起時下最火熱的人工智慧技術，可能絕大多數美國人都不會想到在中國這片土地上，人工智慧正以難以想像的勢頭飛速發展。

去年 9 月底，李開復的新書《AI新世界》的英文版《AI Superpowers》正式出版，隨後迅速登上《紐約時報》、《華爾街日報》、《今日美國報》三大指標性排行榜，亞馬遜網路書店還曾一度缺書。一時間，美國引發中國 AI 旋風，借此機會，美國人開始真正瞭解、關注中國 AI。

與此同時，美國 CBS 新聞台「60 Minutes」欄目組在2018年兩度來到中國，走進創新工場和工場的項目公司，王牌主持人 Scott Pelley 跟隨開複老師的腳步深度報導中國 AI 現狀，並在美國引發激烈反響和好評

▌中國是投資人工智慧最好的地方

1988 年，李開復獲得卡內基梅隆大學電腦博士學位，兩年後他加入蘋果公司，開啟了前沿技術研發與產業探索的道路。

在科技第一線沉浸多年的李開復眼中，人工智慧將會帶來人類歷史上的最大改變，這種改變之大甚于電力的發明，而中國是投資人工智慧最好的地方。

據 CB Insights 資料顯示，2017 年全球共用 152 億美元資金流向 AI 初創企業，其中中國的 AI 創業者獲得了 73 億美元投資，占比為 48%，超越了美國的 38％。

2009 年，李開復創立技術投資公司創新工場，至今已投資了近 50 家 AI 創業公司，投資公司中已經有 10 家估值達到十億美元級別化身為行業獨角獸，也有百億美元級別的公司。

Face++曠視科技就是創新工場投出的 AI 獨角獸之一，公司研發的識別系統可以識別街上所有移動物體的外貌特徵，包括性別、年齡、服飾等。

構建這樣的人工智慧系統離不開三大要素:演算法、算力與資料。

「過去，我可能會寫程式去測量眼鏡、鼻子的大小，臉的形狀，如果這些資料符合要求那就可以確定這兩個人就是 Larry 和 John。但是在今天，你只需要把所有 Larry 和 John 的照片輸入給系統，系統就可以自己處理，分辨到底誰是 Larry 誰是 John。」李開復解釋道。

人工智慧在中國還有一個非常價值的重要應用場景，就是教育。

「人工智慧系統可以説明創建個別的學生畫像，讓老師知道學生會在哪些地方發生困惑，就能針對不同學生出現的問題進行專門的解答。」李開復說道。

在四川省大風鄉，一班留守兒童們正在通過直播技術接受千里之外的英語老師的知識傳授，這也是創新工場投資兩個優秀的專案公司小魚易連、高思教育合作的雙師課堂解決方案。

李開復希望人工智慧技術可以讓這些孩子擁有和他年少從中國臺灣移居到美國時一樣的教育機會。

「我剛到田納西州那年，校長每天中午都會跟我一起吃飯、教我英語，這種關注是我在之前多年的學習生活中都不曾感受過的, 同時也被鼓勵獨立思考，擁有批判性思維，這對於我而言是一筆寶貴的財富。」他回憶道。

▌中國的優勢在於海量的資料

在新書《AI Superpowers》（中文版：《AI·新世界》）中，李開復曾提到「矽谷的壁壘並沒有想像中那麼高」，因為他認為，中國的人工智慧水準已經逐漸接近矽谷了，但矽谷似乎尚未意識到這一點。

「中國的優勢在於所採集到的海量資料，資料量越大，人工智慧水準就越高，這與『懂得越多越聰明』是一個道理。」他說道。

事實正是如此，中國擁有美國人口的 4 倍，人們習慣於通過手機和網路，完成生活中的所有事物。與此同時，中國政府也設定了花 10 年讓 AI 技術達到世界領先的目標。

當然，AI 為人類帶來利好的同時，也有不少 AI 威脅論的聲音，其中，AI 取代人類工作成為人們的最大隱憂之一。李開復也預測，15 年後全球將有 40% 的人類崗位將被自動化取代。

「某種程度上來說，人類在面對科技革新時總會有克服其不利影響的大智慧，比如當初的蒸汽機、縫紉機、電力的發明，它們也都取代了某些工作，我們也即將面臨相似的困境。人工智慧所帶來的挑戰其實在於，無論是未來 15 年還是 20 年，它取代那 40% 工作機會的速度會比之前的技術革命更快。」李開復解釋道。

儘管如此，但其實我們要清楚的重要一點是，現在大家口中提及的 AI 並非通用人工智慧。

「當我還在念本科時人們總是說，如果機器能自主駕駛一輛汽車那就是智慧化了。雖然這已經指日可待了，但還遠遠不夠，門檻在提高，我想這就是讓我們更努力工作的動力所在。但如果你說的是通用人工智慧，我敢斷言，在未來 30 年內都不會出現，甚至可能永遠都不會出現。因為我堅信，人類的靈魂是崇高獨特的，我們對自身還欠缺通透的理解，在神經網路和電腦演算法中有很多愛意和同理心是沒法解釋的。」他笑著說道，「目前而言，我不認為有解決之道。」

《科技與創新-20》迎接AIoT智慧時代 台灣企業要這樣布局...

http://ec.ltn.com.tw/article/breakingnews/2511821

人工智慧（AI）結合物聯網（IoT）的AIoT將是2018年最熱門的趨勢，勢必帶動如半導體、邊緣運算、5G網路、智慧車輛等相關技術領域的創新發展，引領第四波科技創新，迎接智慧時代的到來。

科技不斷突破，應用領域不斷拓展的AI，為人類未來生活帶來更多智慧便利的想像，在技術日趨成熟的情況下，金融、行銷、零售、醫療、製造等產業相繼導入AI，誕生許多創新應用。展望2018年產業趨勢，工研院產業經濟與趨勢研究中心（IEK）預測，AI與IoT將快速匯流，進化為智慧物聯（AIoT）。

智慧物聯串接各式智慧應用
2015年，亞馬遜（Amazon）推出名為「Echo」的智慧裝置異軍突起，成功將搭載語音功能Alexa的智慧音箱打入消費者的家庭，掀起全球智慧家庭市場熱潮。2017年智慧音箱進入爆發成長期，眾多英、中文語系的智慧語音產業鏈各自成形；緊接著，居家機器人大戰開打，以家庭照護為方向，各產業紛紛搶進智慧家庭市場，推出功能各異的居家機器人。

不只家庭，AIoT技術匯流下，也開啟了智慧商務新概念，如無人機送貨、無人計程車到無人商店等「無人經濟」的發展；AI技術也串接第三方開發者，拓展出刷臉支付、智慧餐桌、智慧貨架等創新服務，以及具備情感社交、導覽、倉儲物流、揀貨等功能的商用機器人。各種整合AIoT軟硬體解決方案，持續開枝散葉，AI應用平台串聯各種智慧應用，發展創新服務。

在產業服務上，則聚焦在數位分身（Digital Twins）的應用，運用各種裝置與數位感測器偵測某種實體或系統的狀態及變化，把大量機器學習演算法拓展至製程、機器運轉及服務作業的改善及回應，提供終端及遠端的預防性維護及維修。
AI演算法技術也積極尋求新突破，除了解決機器學習的投入成本、環境變數等挑戰之外，更拓展機器實現跨任務學習的能力，讓機器能像人類般可藉由經驗累積達到學習成長。

「要訓練機器深度學習的演算法，需要非常龐大的資料，如何降低資料需求，讓機器自己創造資料，才是決勝關鍵。」工研院IEK產業分析師侯鈞元表示。

開發類腦晶片使AI自主學習
現今國際大廠在AI晶片的布局，以開發模仿人類腦神經架構而製成的「類腦晶片」為長遠目標，以生物神經架構、訊號傳遞與運算記憶進行電子電路材料、元件、電路模擬等工程仿真，猶如每個處理器皆搭配專屬記憶體，可有效解決傳統序列演算之不足與耗費龐大資源成本的窘境。同時 AI運算趨勢也由雲端運算，逐漸走向分散架構的邊緣運算（Edge Computing），以縮短網路傳輸的延遲，加速即時運算的處理。

侯鈞元指出，未來需要讓AI的感知及認知近似於人類思考模式，加快學習速度，因此透過開發類腦晶片，將使AI能解決更複雜的問題，也可以擁有自主學習的功能。

此外，未來AI技術將在資料、運算及演算法出現革新，侯鈞元說，決策智能是目前產業發展的階段，「自駕車」將是發展焦點，能駕馭自駕車代表人類已能突破AI在認知與決策上的關鍵技術。「未來產業競爭優勢在於『演算法』的突破，而這也將是台灣AI 應用技術廠商『彎道超車』、有助於打破國際大廠獨占市場的好機會。」

工研院IEK產業分析師陳右怡認為，下個階段的AI發展策略將是「應用平台」、「演算法」及「感測晶片」三位一體，建議台灣廠商可從光學模組、顯示面板、環境感測器等物聯網終端零組件及聯網設備產業切入，推出高附加價值的產品；也可建構AI軟硬整合生態體系，開拓跨域技術整合，例如機器學習架構、異質性系統整合、互動介面設計等，先行布局，在這場AI大戰中搶下關鍵位置。

AIoT實際運用的風險與挑戰
AI大勢所趨，世界各大知名企業如亞馬遜、Google、IBM、蘋果（Apple）、英特爾（Intel）、微軟（Microsoft）、臉書（Facebook）等，皆積極地併購與大幅投資AI相關新創企業，以便進行策略布局，但目前AI的商業應用，仍以對話機器人（Chatbot）最為普及。

市場研究公司CB Insights研究報告指出，2016年550家新創公司中，以AI為核心產品而成交的658筆投資中，共募得50億美元的資金；國際研究顧問機構Gartner也指出，截至2017年6月的過去一年間之客戶詢問AI相關議題爆增了5倍（4,353件），除了詢問技術相關問題外，這些公司也想知道在其既有產品中，可以導入哪些AI元素以提升產品商業價值。

儘管AI應用與商機正在快速崛起，但工研院IEK副組長楊瑞臨提醒，AIoT的發展目前仍面臨二大難題：包括投入資源與金額不菲、同時人才亦不易取得。

Gartner針對主要大企業進行調查，發現近六成客戶還在紙上談兵、蒐集資訊，尚未真正展開實質的行動，真正導入AI應用的僅12%，這代表大家對AI的高風險還在觀望。以數位企業五大平台－軟體開發商社群平台、業務行銷與客服平台、企業內部資訊與員工平台、IoT平台、及資料管理分析與整合加值平台等，依目前趨勢觀察，AI的應用仍侷限於客戶管理與業務行銷範疇。

楊瑞臨也指出，目前AI在Mission-critical具重大決策之商業應用風險仍高，主因之一在於機器學習的發展主流－深度學習預測模型的產生仍存在「黑箱」問題，其推論決策的邏輯透明化程度低，導致使用者對該預測模型的信任度不夠，也讓相關法規制定者多所質疑，如自駕車或是投資決策等；此外，人類的多元價值觀與習性喜好的掌握，也是未來AI發展的另一大挑戰。但是網路安全（Cyber Security）研發大本營的以色列，卻已經用AI來輔助研發，認為AI可以幫助開發出更嚴密的資安系統；但同樣的，駭客也會以AI來提升攻擊手法。

AI淘汰工作機會也造成人才缺口
儘管Gartner預測AI在2020年可以創造出230萬個工作機會，但也同時淘汰掉180萬個工作機會，CB Insights則預估美國在未來五到十年內，AI會威脅到1,000萬個工作機會，包括廚師、家事清潔等工作。

而麥肯錫全球研究所（McKinsey Global Institute）則發現，能夠完全AI自動化的工作僅1%，但60%的職業，可藉由AI完成30%的工作。儘管AI前途看好，但相關人才卻奇缺無比，不管哪一間調研機構都一致認為，數據科學家（Data Scientist）人才有極大缺口，這不但影響企業導入AI的意願，甚至許多新創事業根本找不到相關人才而無法發展。

儘管AI的技術運用以及種種疑慮仍有待解決，但預期未來在產業趨勢的帶動下，AI與IoT仍將快速匯流，趨動智慧應用的普及，迎接智慧時代的到來。台灣若能掌握脈動，提前布局，便能在這場即將開打的AI大戰中搶得先機。