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高科技行业数字化转型：颠覆你对未来的想象
在数字经济发展的背景下，高科技行业扮演着独特的角色，他们不仅是数字化转型的推动者，还是所有行业的潜在颠覆者。据SAP 高科技行业业务部门全球副总裁Jeff Howell介绍，到2020年，高科技行业70%的收入都将与拥抱数字经济的其他行业直接相关。
作者：赵立京来源：51CTO| 13:11
【原创稿件】在数字经济发展大潮中，数字化转型已经成为各行各业普遍关注与发展的方向。如今，各行各业都在积极实施数字化转型，他们颠覆传统业务模式，让行业界限变得越来越模糊，并加速创新步伐。
高科技行业不仅是数字经济的重要参与者，更是数字经济的根本支柱。技术无处不在，它为每个企业、网络、事务、装备和消费类设备提供助力。几乎所有技术产品中都嵌入了软件，用于交付各种功能，并利用这些功能获得收入，这也使得硬件的传统地位逐渐被软件超越。
在数字经济发展的背景下，高科技行业扮演着独特的角色，他们不仅是数字化转型的推动者，还是所有行业的潜在颠覆者。据SAP 高科技行业业务部门全球副总裁Jeff
Howell介绍，到2020年，高科技行业70%的收入都将与拥抱数字经济的其他行业直接相关。
尽管高科技企业加速创新的压力不断增加，高科技行业的经济正在发生巨大变革。在物联网的增长引擎拉动下，硬件已经成了一种商品，例如，最近，原始设备制造商
(OEM) 和原始设计制造商 (ODM)的全球服务器业务增长率分别只有2.3%和
40.5%，并且这个比例还将继续下降。而软件正在成为真正的差异化优势，在技术行业，企业的竞争优势将由软件以及与之相关的生态系统和平台决定。
高科技行业的这些重大变化给高科技企业带来了新的挑战和机遇，促使他们重新构想业务模式和流程、产品以及他们与人才互动的方式。
数字经济，适者生存
五大技术正在颠覆一切
如今，我们进入了一个前所未有的时代，一个真正的业务创新时代。随着各项突破性技术的日渐成熟和规模化发展，市场呈现出五大重要技术趋势：
互联网、移动设备和传感器正在颠覆人们与产品互联以及互动的方式。而这一切正在重塑技术企业构建和销售产品的方式、针对产品开展合作和提供服务的方式，以及人们购买和使用产品的方式。
过去，面向企业的超级计算是一种单线程、由成本效益驱动的方法。现在，超级计算分成了两个分支：内存计算和分布式计算。这两种方法都极富成效，而且对企业非常重要，但是，两者的用途各不相同，主要用于根据成本效益要求，解决不同类别的问题。
云计算正在颠覆高科技行业的业务模式，因为云计算的兴起，支持基础设施提供租用模式，最大限度地减少了企业采用技术的障碍。另外，随着企业越来越倾向于管理混合环境中的云服务，B2B交易也逐步向基于云的协作平台迁移。
传感器、预测模型、增强现实和3D可视化成为了新常态。新的成果导向型经济不再以产品和服务为导向，而是以成果为导向。在这种经济模式下，企业纷纷努力打造互联的工厂和物流网络，并自动检测网络安全威胁。
技术企业是网络威胁的发源地，他们仍然非常注重保护自身的知识产权、网络以及客户数据。现在，他们更是加大了这方面的保护力度，更加积极地利用安全软件保护产品和服务、建立风险防范意识，以及采用安全标准。
尽管高科技企业是数字经济发展的推动力，但也需适应数字经济才能生存
如今，行业界限正变得越来越模糊。软件企业开始进军硬件市场，OEM开始自主研发半导体技术，半导体企业正在利用更多软件，不断完善自身的产品组合。行业领导者如雨后春笋般迅速崛起，并且通常来自人们意想不到的领域。如何将扩展的产品组合与现有的流程和业务模式相整合，对新的颠覆性竞争对手而言，哪些市场领域最具吸引力，在高科技行业生态系统中，哪些企业是潜在的合作伙伴，等等都是企业需要思考的几个关键问题。
高度互联、超级计算、云计算、智能技术和网络安全是推动各个行业实现数字化转型的重要技术。而高科技行业不仅是这些技术诞生的摇篮，也是这些技术进一步发展的基地。领先的高科技企业将利用这些技术实现业务增长，减小硬件利润的缩水幅度，并重新思考软件和服务的交付方式。
研究表明，与其他企业相比，那些拥抱数字化时代并执行数字化战略的企业能够更快速地为股东和利益相关者创造更多价值。利盟国际有限公司 (Lexmark
International)由IBM的打印机部门转型成为经营打印、成像、软件及解决方案等产品和服务的提供商;亚马逊公司这家线上零售商转型成为企业云产品领域的领导者;Adobe公司彻底变革了业务模式：不再专注于销售盒装软件，而是依靠云产品租用业务来推动业务增长。这三个案例表明：要想紧贴市场趋势，企业必须主动实施变革，而非被动响应变化。如果迫于竞争压力才不得已实施转型，可能为时已晚。
高科技行业转变成能力无限的技术网络
在物联网的驱动下，硬件已经不再是高科技企业的摇钱树，SAP认为，现在软件才是企业真正的差异化优势。
这些转型驱动因素正在推动高科技行业实施新的业务模式，这些新的业务模式更注重解决方案，减少了对硬件的依赖。具体表现在：
1. 通过提供结果导向型产品，开辟新的收入流(例如，利盟公司调整业务模式，从硬件制造商转变为业务解决方案提供商)。
2. 由20世纪90年代诞生的外包模式演变成由互联的供应商、增值经销商
(VAR)及贸易合作伙伴组成的商业网络。借助该网络，企业可以缩短交付周期，提高响应客户需求的能力。
3. 通过采用平台业务模式，企业可以利用由合作伙伴和开发人员组成的生态系统，交付下一代产品和服务(例如，谷歌从单纯的搜索引擎转变为一个平台)。
SAP的调查结果表明： 2/3的全球2,000强企业的CEO将把数字化转型作为企业战略的核心。在按市值排名的全球品牌
30强中，14家品牌是平台导向型企业。企业每创造10亿美元收入，平均需要使用36款应用，这也是造成技术复杂的最主要原因。
图1：高科技行业的业务模式发展历程
化繁为简，重构企业
SAP的调查结果表明，与仅专注于产品和流程创新的同行相比，致力于业务模式创新的企业的利益相关者在五年内获得的总投资回报要高出60倍。70%的全球离散制造商将提供智能、互联的产品，推动市场对新的数字化供应链功能的需求。60%的高科技企业CEO都担心无法即时响应技术的快速发展将损害其企业的发展前景。
数字化转型之旅的第一步就是以业务成果和客户为中心，重构企业。包括重构业务模式、重构产品和重构业务流程及人才。
重构业务模式
要想开辟新的市场和收入流，企业必须挑战现状，颠覆或变革传统业务模式。
首先是要以成果为导向。企业必须采用能随市场变化提供附加服务的可扩展平台，交付产品和服务。此外，企业还需将业务成果货币化，从而获得循环且可预测的收入流。
其次，要以商业网络的模式参与竞争。企业必须交付完整、定制的解决方案，满足个人细分市场的需求，并将合同制造商、供应商、开发人员以及渠道合作伙伴整合起来，建立一个响应快速、互联的生态系统。
第三，要借助平台实现扩展。企业必须利用网络生态系统，以平台提供者的身份扩展企业，从而满足新的和当前的客户需求。
企业必须利用定制的、基于服务的功能，避免产品商品化，从而延长产品生命周期。
随着传统高科技产品日益商品化，企业开始提供集硬件、软件和服务于一体的解决方案，向客户交付业务成果，而不是单纯的产品。采购和商品管理部门可以更快速地做出响应，并提高设计、多源选项以及生产力方面的灵活性。传感器、嵌入式软件和通信技术为解决方案带来新的功能和服务，让企业可以根据数据制定决策。许多高科技企业正在探索如何将产品和服务扩展到其他行业领域，比如电信、零售、媒体、专业服务等行业。
重构业务流程
企业需要打破传统线性流程彼此孤立的局面，优化和简化内部业务流程。
企业必须针对每一位客户制定特定的订阅计划，根据需要为他们提供附加服务，并确保遵守相关会计标准。在成果导向型经济模式下，业务流程必须能够支持由互联的提供商组成的整个生态系统开展协作。同时，企业应该基于实时的需求、供应和财务信息，主动制定计划，做出明智决策。而权限模式为企业提供了一种创造收入的有效途径，支持企业开发灵活的产品和服务，并制定灵活的执行机制。
人才是高科技企业的宝贵财富。企业要想保持竞争优势，就必须寻找、吸引、招募、留住和培养高技能人才，并与他们互动，从而推动创新和业务发展。
首先，企业必须消除充满官僚主义的旧的组织结构，打破金字塔形人才体系，以便更灵活地实现企业目标。这样，企业员工就可以积累更广泛的业务经验，提升自身技能，并执行更具挑战性的工作任务。
第二，企业必须打破孤立，跳出现有过时结构的框架思考问题。这有助于企业管理者与同事开展协作和互动，支持员工轻松访问学习资源，以及跨部门即时认可员工贡献。
第三，企业应该利用先进的工具和简化的流程，在企业内外培养人才。这样，员工就能保持极高的工作效率，紧跟企业步伐，更聪明地开展工作，并基于数据制定决策，进而更快速地响应不断变化的市场环境。
选择SAP，开启数字化之旅
重构企业的前提是必须拥有合适的平台。领先的企业都在投资与其战略一致的数字化功能。具备合适的技术后，企业就能提高业务灵活性，并为所有利益相关者搭建一个内容丰富的创新环境。此外，这类平台还应能帮助企业实现预期的业务成果。
SAP十分了解数字化的五大支柱，同时也知道，不断变化的需求给企业带来了巨大的挑战。而通过重构业务流程，企业能够塑造未来的业务模式。因此，为了帮助企业制定和执行高科技行业数字化业务战略，SAP构建了一个结构化框架：高科技行业数字业务框架。借助该框架，企业能够数字化整个价值链，包括支持创新和业务流程优化的核心平台。
数字化转型的核心
数字化业务转型的核心，就是将事务处理和分析处理集于单一平台，虽然方法简单，但实际操作起来却需要深思熟虑。通过整合结构化数据(如财务数据)和非结构化数据(如文本、机器数据、视频、语音)，企业将能改变制定业务计划、实现扩展和开展创新的方式。
图2：数字化业务转型的核心
每一家高科技企业都可以围绕五大支柱，制定数字化战略。如下图所示。
图3：围绕五大支柱，制定数字化战略
高科技行业的数字化核心
SAP的下一代ERP解决方案可以实时运行，并集成了预测、大数据和移动商务技术，能够改变高科技企业的工作方式、企业运营方式以及信息使用方式。具有实时性、灵活性，并且具有预测和模拟的力量，拥有部署选项和更低的总体拥有成本，消费者级的用户体验也是其一大亮点。
SAP S/4HANA&是唯一一款覆盖所有业务流程的端到端内存计算解决方案。借助该解决方案，高科技企业可以充分利用数字经济的优势。
借助SAP解决方案，打造数字化的端到端客户体验
借助基于SAP HANA& Cloud Platform(SAP
HANA云平台)的SAP客户互动与商务解决方案，企业可以将营销、销售、服务和商务等流程整合到单一平台，确保整个客户体验实现无缝数字化。此外，企业还能获得全方位客户视图，与客户实时互动，并进行先进的预测分析。而且，这些解决方案能与核心事务处理系统全面集成。
利用SAP解决方案，提高全体员工的工作效率
利用SAP S/4HANA、SAP& SuccessFactors&解决方案、SAP& Fieldglass&解决方案和
SAP Fiori&，企业能够吸引最优秀的人才，管理整体员工生命周期，提高全体员工的敬业度，并执行高级分析。
借助SAP构件块，打造数字化供应链
SAP S/4HANA具有强大的功能，能够数字化整个企业的业务流程。另外，借助SAP
Ariba解决方案，可以与全球合作伙伴生态系统建立联系，让供应商和合同制造商也参与这些流程。利用集成式业务计划流程，能够从订单层面考虑分布式制造网络的动态变化，从而制定战略，响应需求。
借助SAP解决方案，实现互联、转型与重塑
如今，借助 SAP
的物联网解决方案，高科技企业现在能够收集并实时分析来自嵌入式设备的数据，获取有价值的信息，然后将这些信息应用于整个价值链，进而挖掘业务洞察。这样，企业就能开展业务模式创新，为客户提供更多价值，并简化内部流程。
在五大数字化业务支柱中，每一个支柱都能交付独特的业务价值，但下一代业务流程必须覆盖多个支柱，以提高企业内部或整个商业网络的运营效率，与设备互联，并提升全渠道客户体验。SAP的高科技行业数字业务框架为企业提供了强大的功能，能帮助企业实现业务转型，交付业务成果而不只是产品。
SAP是全球最大的云计算公司，拥有30,000名顾问和支持专家，拥有8,000多万云用户和发展速度最快的解决方案组合，能够为整个数字化价值链提供支持。
通过开展创新和完成300多亿美元的战略性收购活动，SAP拥有了最佳解决方案组合及相关专业知识，能够帮助企业实现数字化业务战略。
目前，全球74%的交易都是通过SAP系统完成，超过7,200家客户在使用SAP
HANA，还有1,600多家客户正在采用SAP的物联网技术来推动新的业务模式。因此，SAP是帮助企业实现数字化愿景的首选合作伙伴。
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编者按：文章来源于微信公众号机器之能（almosthuman2017），作者：李九喻。授权 36 氪转载。想了解瑞士的人工智能产业，首先要考虑这个国家特有的政治和经济结构。瑞士经济建立在 26 个高度自治的州政府的基础之上，分别治理 260 个市政府，与联邦法律和政策之间互不干涉。每个州各自负责管理自己的跨境业务、自然资源、高等教育、州税、以及公民入籍，直接决定区域经济的规划。在自下而上政治体系潜移默化的影响下，瑞士人的商业思维也很灵活，并且效率很高。不同于北美的文化大熔炉，瑞士人笃信文化马赛克（Cultural Mosaic），各族裔保持自己的文化独立和封闭，其中包括居住在北部和东北部 63% 的德语人口、西部 22.7% 的法语人口、以及南部 8.4% 的意语人口。瑞士毗邻德国、法国、意大利、奥地利和列支敦士登，长期保持国家中立和内部政治稳定，也因此巩固了金融业的底子，为贸易和跨境人才交流提供了平稳的平台。在科学界，瑞士是物理和数学领域的领跑者。国家基金会长期大力支持科学发展，平均人均科研基金投入全球最高，平均人均诺贝尔奖得主也是全球最高（忽略不计人口小国圣卢西亚和冰岛）。不久前证实希格斯玻色子（Higgs Boson）的欧洲量子研究组织（CERN）坐落在西南部日内瓦，有着约 13,000 名顶级物理研究人员，同时还是当年互联网「不小心」诞生的地方。瑞士大学学术制度自由，就读学生来自全球各地。邻居德国学术气氛相对单调，很多德国研究人员选择向南交流，青睐瑞士科研环境的流动和宽松。此次我们寻访瑞士的科技中心，从风景别致的意大利语区卢加诺市开始，向西延伸至法语区马蒂尼、日内瓦、洛桑、德莱蒙，直至北部德语区巴塞尔和首都苏黎世。这些城市群紧挨法国东部和德国西南部，在地图上串成一个「C」型拱桥，集结最具影响力的大学、实验室和科技公司。其中包括 Dalle Molle 人工智能研究所（IDSIA）在深度学习和神经网络研究的成果，洛桑联邦理工学院和巴塞尔大学的跨学科人工智能研究，以及苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院的创新机器人。沿着「C」型拱桥，进行人工智能基础或应用研究的大学共有九个。对于占地面积只有北京市 2.5 倍大小的瑞士，科研成果着实丰硕。感兴趣的读者也可以了解日内瓦大学、纳沙泰尔大学、西瑞士应用科技大学、卢塞恩应用科学与艺术大学、和 IDIAP 研究所。Dalle Molle 人工智能研究所和深层循环神经网络突破Dalle Molle 人工智能研究所（IDSIA）位于湖畔城市卢加诺的工业郊区，是意大利语区提契诺（Ticino）的经济重镇。1988 年，瑞士富豪慈善家 Dalle Molle 投资设立三个致力智能研究的姊妹机构，分别是位于卢加诺的 IDSIA、马蒂尼的 IDIAP、以及日内瓦的 ISSCo。今天，IDSIA 被归纳在提契诺大学（USI）和卢加诺大学两所本地大学旗下，拥有大约 50 多名研究人员，其中包括十几名博士生。该实验室在许多人工智能领域都有突破性研究，比如深度学习、自适应机器人和蚁群算法等等。在 90 年代，J ü rgen Schmidhuber 教授因发明长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）而闻名。这种网络算法可以帮助机器学习完成前馈网络（feedforward network）不能实现的任务。今天，数十亿智能手机上的语音识别功能都得益于这项技术：「从 2015 年开始，谷歌语音识别使用连接时序分类（CTC）训练的长短期记忆网络（LSTM），这种方法将谷歌语音的性能提升了 50%。」Schmidhuber 告诉机器之心。自 2009 年，他的团队获得将近 1200 多万美元的科研拨款，最近一笔来自欧洲研究委员会。Schmidhuber 在提契诺校园的 IDSIA 实验室旧址大楼前，他目前也在这里任教。他与几位 IDSIA 的研究员和博士生联合创立了 NNAISENSE（寓意 『人工智能复兴』），致力于开发 AI 的商业应用Schmidhuber 强调，虽然 Alpha-Go 对战柯洁引发了一系列对神经网络领域「突破」的渲染报道，但其实早在 1975 年，苏联科学家 Alexey G. Ivakhnenko 就创建了前馈网络，用当时的计算机实现了八层神经网络。整个人工智能学科是多年各国科学家传承的发展，而非短短几年内一蹴而就。在 20 世纪 80 年代，Schmidhuber 还是一名德国慕尼黑大学的博士生，神经网络的可能性让这个年轻人着了迷。「我主修数学和计算机科学。在 1987 年的毕业论文封面，我手绘了一个自主学习的机器人。论文本身雄心勃勃地描述了一个能够自我改写的「元程式」，不仅能够提高在单个领域的表现，还可以重新编程学习过程本身的算法。当然这个机器人还是受到库尔特 · 格尔德在 1931 年提出的可计算性理论（Computability Theory）限制。」IDSIA 研究所储藏室里的 ABB 工业机械臂DSIA 实验室里的 iCub 人形机器人。iCub 是欧盟大学合力研究的开源机器人，目前全世界有 30 个。J ü rgen 心疼地表示，iCub 手部关节很容易断，而单个机器人造价高达 25 万欧元。每个实验室都会写自己的程序，利用这个约三岁小孩身高的机器人模拟人类认知体系，特别针对面部表情、力量控制、手部捏拿等Schmidhuber 最终目标是让「认知具身化」（embodied intelligence）。人工智能不再局限于游戏和模拟场景，转向物理机器人。他的实验室也用不同的机器人编程，上图中的 iCub 在很久前已经可以完成拿罐头等需要灵活度的任务。其它项目还有在森林中利用计算机视觉导航的无人机，以及相互协作的群体机器人。Schmidhuber 经常和他的五六名在读博士生一起在楼下的意大利餐馆吃午餐。这些来自欧洲不同国家的年轻人在 IDSIA 的日常生活比较单调，每个人都能熟记其他人要点的食物。不过在聊起人工智能与脑科学的跨学科研究时，大家却兴致勃勃地辩论了起来。2011 年，J ü rgen 在 IDSIA 的博士生 Shane Legg 参与创办了 DeepMind，这家公司在 2014 年被谷歌以 6 亿美元收购，在深度学习业界的影响力可谓举足轻重。截止目前，DeepMind 核心团队 IDSIA 毕业的博士生不在少数。洛桑联邦理工学院和巴塞尔大学的跨学科研究向西到法语区沃州（Vaud canton），我们来到瑞士最好的理工大学之一：洛桑联邦理工学院（简称 EPFL）。EPFL 在 STEM 教育方面有着非常夯实的科研成果。这座大学在机器人领域还有两个欧洲著名的实验室：智能系统实验室和仿生机器人实验室。2013 年开始，人类大脑项目（Human Brain Project）也落户在 EPFL。这个为期十年的欧盟旗舰研究项目经营预算为 10.19 亿欧元，吸引了很多对脑科学感兴趣的跨学科专家。洛桑联邦理工学院的标志性建筑——劳力士学习中心由日本建筑公司 SANAA 承包。室内开阔却起伏不平的窗户和地板设计被校长 Patrick Aebischer 描述为：「不同学科的传统界限被消除的地方，数学家、工程师、神经科学家、和微技术人员在这里碰撞创意，利用技术革新生活。」Boi Faltings 教授在 1987 年加入 EPFL，担任人工智能教授并且管理人工智能实验室，目前负责辅导六名博士生。他告诉我们：「相较其他国家，瑞士的人工智能研究以设计和工程为主，讲究缜密和务实。20 世纪 90 年代，我开始从事软件研究时曾开发过喷气发动机的诊断、以及优化机场调度系统。」然而这些系统并没有按照预期投入使用。在 Boi Faltings 的回忆中，早期与企业合作问题重重：「企业需要短期解决方案，新的方法对于企业来说风险很高，项目常常泡汤。」在人工智能领域从业多年，Faltings 亲历了不同的热潮和低谷时期。在
年、 年的人工智能寒冬期间，他看到很多失望的科学家或投机者离开这个领域。Faltings 在这期间坚持担任瑞士人工智能和认知科学组织（SGAICO）的会长，组织国内的学术会议。但如今，这个组织已经不再活跃，大部分学者都选择直接参加类似 AAAI，IJCAI 等国际会议。近三年来，Faltings 再次看到部分行业会议从 1000 人短期扩充到 5000 名的参会规模：「大多数人对机器智能并不了解，一旦遇到科研瓶颈就会离开。」他也为离开学界的毕业生感到担忧：「如果研究人员都都只为几家大公司工作，数据也相应被掌控在他们手中，这对整体科研生态来说并不好。」Boi Faltings 教授在人工智能实验室入口近年来，Faltings 花了大量的时间研究自组织代理和使用机器学习确认数据集的真实性。基于多年经验，他对人工智能发展的预期比较保守。Faltings 告诉我们：「其实多些关注也没有坏处，人们需要新概念刺激。」对这位家族里出过菲尔兹奖得主的科学家而言，科研就是日常生活的一部分。在 Faltings 教授的介绍下，我们与巴塞尔大学的青年学者 Malte Helmert 教授结识。Helmert 在德语区巴塞尔城市州有约 30 名人工智能研究团队，目前专攻领域独立的自动规划系统（domain-independent automated planning）和启发式状态空间搜索。「我们对不需要人类专家介入、可以直接使用、能够解决总体性规划问题的算法感兴趣。」在过去五年中，他的团队从欧盟科研委员会（ERC）和瑞士国家基金会获得 350 万瑞士法郎的拨款。苏黎世联邦理工大学和苏黎世大学的机器人在瑞士北部，苏黎世联邦理工大学（简称 ETH）是世界一流、欧盟最好的机器人研究机构，拥有 8 个实验室和 120 名博士生。其中 Bradley Nelson 在微机器人和软体机器人上的声誉，以及 Raffaello D'andrea 在飞行机器人上的创意都令行业瞩目。每个实验室的项目各有千秋，Roland Seigwart 教授的自动系统实验室主攻工业项目，有约 30 个在读博士生。在我们采访时，Siegwart 的博士生正在做农业无人机项目，在农田上空俯瞰收集生物质数据。无人机代替农民收集实时数据，减少时间和劳力成本，有明显的商业化前景。除了这个与瑞士跨国电器巨头博世合作的项目之外，实验室还与过谷歌、微软和西门子一起做过项目。实验室桌上的无人机是大疆早先的模型，被用来做重新编程Siegwart 实验室最新的研究成果是一个基于同时定位和映射（SLAM）技术的 OKVIS 开源平台。通常来说，SLAM 通过激光、声纳或视觉数据输入帮助机器人探索环境。而开源关键帧视觉间隔 SLAM（Open Keyframe-Based Visual-Intertial）的方法，可以帮助机器人在短区间内移动，并且同步反馈视觉信息定位。OKVIS 于 2014 年 11 月在《国际机器人学研究杂志》首次发表。在硬件独当一面的瑞士，Siegwart 的研究与机器学习等软件突破没有太多重合，但这并不限制工业机器人的蓬勃发展。虽然公众对工业机器人投入使用感到担忧，Siegwart 却认为对自动化影响人类工作不必太担心：「社会总会适应。现在很多工作一开始就不适合人类去做。真正需要谨慎对待的是机器人在物理环境中的安全问题。如果手机死机，你可以另买一个。但是如果无人机砸在头上、或者自动驾驶汽车在马路上出现故障，这是性命攸关的意外。截至目前，我们的实验都在封闭的环境里进行，一旦投入使用，每一个设备都应该有紧急模式，并且对周围人的存在有很强的意识。」ANYmal 是苏黎世联邦理工大学和苏黎世大学合办的 Wyss 研究院旗下项目，旨在增强机器人的移动能力和互动性自动系统实验室的 Roland Siegwart 教授Siegwart 教授表示，瑞士和美国的机器人研究与日本之间的区别在于前者「更注重机器的功能性」。而清醒和理性的工业精神，在瑞士人身上比美国人更甚。当然也有例外，例如 ETH 与迪士尼研究所合作的沙滩机器人（BeachBot），唯一的功能就是在沙滩上画大型卡通简笔画，为行人提供娱乐。ETH 与许多机构都有合作，其中包括德国马克斯 · 普朗克研究所和美国斯坦福大学。最亲密的合作伙伴要数街对面的苏黎世大学。很多 ETH 毕业的博士生也会选择留在苏黎世大学任教，这就包括目前已退休的 Rolf Pfeifer 教授。Pfeifer 曾在苏黎世大学负责人工智能实验室，直到 2014 年项目终结后上海交大做访问教授。Pfeifer 是瑞士人工智能领域研究「元老级」科学家。在 70 年代，刚毕业的 Pfeifer 曾跟随心理学家根据心理分析理论模拟梦境，也尝试做过专家系统，后来被证实没有真正的用处。在 90 年代中期，Pfeifer 对人工智能整体理念产生了变化，由软件研究转向机器人。即使在今天，这也是两个截然不同的领域。他的结论是人工智能必须是一个独立的物理存在：「我一直深信的理念是智能 『具身化』（embodiment），智力应该局限在大脑。拥有真实躯体的机器人可以体验声音、图像、感触，这些感官信息，从真实环境学习。目前大部分深钻软件算法的从业者并不理解这些。」得利于良好的研究成果，Pfeifer 一直都有非常舒适的科研拨款。其中 80％来自欧盟，瑞士国家科学基金会一般会提供中等规模的资金。「欧洲研究委员会最新出台的『未来与新兴技术』（FET）项目是非常好的资金支持。欧洲研究委员会采用自下而上的方式，先了解每个研究人员提出的科研方向，然后批准预算。据我观察，亚洲国家不是这样。如果选题由上至下，创新是件很难的事。」Pfeifer 与洛桑理工大学的 Dario Floreano 教授一起创办了瑞士国家机器人研究中心（NCCR）。「这里有生物机器人，可穿戴机器人，神经假体，软机器人等，研究名目繁多。」该中心整合 ETH，苏黎世大学，EPFL 和 IDSIA 等四个学府和研究机构，拥有众多行业合作伙伴，也为创业公司提供投资。在不久的将来，Pfeifer 希望看到更多人工智能领域的跨学科研究，结合神经科学，认知科学，材料科学和机器人技术。瑞士的国家竞争优势：工业机器人与第四次工业革命第四次工业革命的概念最早由德国政府提出，旨在加快制造业的技术自动化和数据交换。在 2015 年，全球一共售出工业机器人 24.8 万台，其中中国独占 6.8 万台。根据波士顿咨询集团的预测，生产线上的机器人可以帮助企业降低成本 20％。到 2025 年，机器将取代目前由人类执行的制造工作的 23％。对于例如汽车和电子电器等成熟的行业，降低制造成本是确保企业竞争力的重要环节。当企业能够平衡一次性安装费用和人工成本时，全面使用自动化系统生产只是时间问题。瑞士的竞争优势是拥有完整的行业价值链。根据弗里堡大学竞争力中心对瑞士区域经济的分析，工业机器人和信息技术的上游和下游产业链在南部、西北边界的密度很高（上述的学术机构也是如此）。这其中包括金属、手表、材料、微技术和高科技设备等行业。手表行业的实力为精密制造奠定了很好的基础，外加工业机器人技术的材料、工艺、专利及进出口政策等等都是全球竞争企业的进入壁垒。瑞士弗里堡大学发布的瑞士区域经济表现，依据 1995 - 2005 年数据集聚类出毗邻法国的手表行业；毗邻意大利的金融与电子设备；以及毗邻德国的金属、电子设备、化工材料和金融产业瑞士工业机器人公司也有与国际竞争对手不同的商业模式，大部分都有能力独立进行研发、采购、制造、集装、并为全球客户配置服务。相比较下，日本的制造商通过招标将组装和客户服务外包给下游公司，美国公司则专攻集装和非标准化配置。利用完整的流程，瑞士工业机器人公司 ABB 能够锁定大额利润，连贯国际第一。ABB 的总部位于苏黎世，是迄今为止在工业机器人方面最成功的企业。全球员工达 132,000 人，年收入 340 亿美元。几年前，该公司开始提供数字服务和软件，销售硬件产品。2016 年，ABB 的售后服务和软件占企业总收入的 18％。刚被美的集团收购的德国工业机器人公司 Kuka AG 在瑞士也有重头业务。Kuka 在苏黎世附近 Buch 市与 Swisslog 集团合作，设有两个业务部门：医疗健和仓储配送解决方案。其它诸如迅达电梯巨头，德国汽车公司如大众汽车等等也是工业机器人的主要客户。机器人创业公司则主要来源于苏黎世理工和洛桑理工的实验室，生产服务机器人、无人机等。瑞士的人工智能创业生态系统在瑞士做人工智能创业公司是怎样的一种体验？我们带着这个问题回到了卢加诺，并且与 NNAISENSE 的联合创始人 Jan Koutnik 聊了聊。Koutnik 在 IDSIA 时重点研究人工神经网络、循环神经网络和深层强化学习。公司的另一个合伙人正是他的导师 Jurgen Schimidhuber。NAISSENSE 成立于 2015 年。直到今天公司的环境还是让人联想起 IDSIA 实验室：一帮聪明人合伙研发技术解决方案。目前这家公司有 16 名员工，但年底可能会扩张至 100 人，并将在大洋彼岸的德克萨斯州开设新的分公司。当我们拜访时，Koutnik 正在使用强化学习算法改善一个奥迪自动驾驶系统的轮胎停车噪音。Jan Koutnik 在 NNAISENSE 的卢加诺办公室举起一辆正在编程的奥迪 Q2 模型Koutnik 说：「对于奥迪来说，把任务外包给我们，我们可以更高效地完成任务。NNAISENSE 的第一个项目 Quantenstein 由德国基金 Actis 引荐。该项目建立可调参数的金融投资组合，以最大限度提高投资回报。Koutnik
表示他不直接开发产品，而是为欧洲各大跨国公司提供解决方案。他还向我们透露了一个有趣的小事——在 DeepMind 被谷歌收购后，卢加诺市政府曾询问过联合创始人 Shane Legg 为何不把公司设立在瑞士，得到的答复是新西兰籍的 Legg 想要在本地办公司实在太麻烦了。Koutnik 原籍捷克共和国，在瑞士意语区工作多年。他对目前的移民政策颇有微词。「不是不想，是政策不欢迎。」Koutnik 耸了耸肩。卢卡诺市湖畔是瑞士著名的旅游景点谷歌2014 年 2 月，瑞士通过了一项关于收紧「大规模移民」的倡议，各个州截止 2017 年底将严控移民配额。这和欧盟在 2002 年成员国自由人流动协议背道而驰。一方面，开放的移民政策可以带来高技能的移民，特别是来自德国。另一方面，根据最近的世界经济论坛关于国家风险的报告，瑞士的国土面积小，在移民问题上承受风险巨大，仅次于资产泡沫的威胁。尽管移民政策不宽松，瑞士的整体生态系统却仍然保持对欧盟人才的巨大吸引力。在 2016 年，Google 开设了欧洲最大的苏黎世人工智能实验室。而 IBM 在苏黎世已经有中心多年，诞生了四位诺贝尔奖得主。路透社也在这里开设了一家孵化器，「为大数据分析，人工智能，和分布式分类帐等领域的创业公司提供可访问的框架数据和内容。」位于的苏黎世的办公室商业生态系统必须得到资金的支持。瑞士的投资人对新兴产业态度保守，人工智能领域超过一半融资来自国外，尤其是德国的风投。根据《瑞士创业投资报告》的数据，去年融资的中位数相对较低，仅有 250 万瑞郎（约合 260 万瑞郎）。获得融资的公司大多是生物技术和医药技术。其次是 ICT 和 Fintech 公司，吸引了 2.11 亿瑞士法郎。2016 总投资额则是 5.77 亿瑞士法郎。与美国，中国对人工智能领域的技术投资相比，瑞士的行业规模并不大。然而，瑞士的商业环境稳定。位于内瓦办的国际电信联盟中心一直提倡对人工智能加以监管。在英国脱欧之后，瑞士有望成为下一个欧洲的金融中心，瑞银和瑞士信贷坐拥瑞士一半的国民资产。Hoffmann-La Roche 和 Norvartis 等本土巨头生物制药公司正在大面积研发的生物信息学。瑞士制造和企业创新不是营销口号，而是公认的事实。瑞士与德国在上游研究和下游工业的亲密合作也是影响全球格局的商贸关系。瑞士的生活质量是最吸引 Koutnik 的地方。工作和生活的平衡对家庭生活很重要。「短期内我不打算去别的地方。」采访结束后的下午，他还要去市中心湖边的游泳池接女儿下课。正如 Schmidhuber 教授所说：「瑞士是一个由移民在意想不到的地方，做意想不到的事情的地方。德裔爱因斯坦在伯尔尼做专利文员时彻底改变了物理学。英国物理学家 Tim Berners Lee 则在 CERN 发明了万维网。」对人工智能研究来说，历史又是否会重演呢？本文感谢 Boi Faltings 教授 , Jurgen Schmidhuber 教授 , Roland Siegwart 教授 , Rolf Pfeifer 教授 , Malte Helmert 教授 , Jan Koutnik, Raghav Khanna, 以及高振教授提供的经验和技术支持。
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