Kai
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Sep 6, 2018 · 7 min read

那些女王沒說的事 (下)

美國在AI領域未來5年會持續領先中國 ?

AI=Human Right,應該是為全人類服務的,不應該是造成國家、區域發展差異的原因。筆者個人深表認同,但是目前的現實世界,似乎不是往這一個方向發展。會有美國會領先中國5年這一個說法,很顯然的就是把AI是為國家競爭力的一環。

AI=Future Arm Force,是國家競爭力/武力的一環。如果能在發射飛彈之前,就先影響敵國的決策,是不是一個更有效、更制敵機先的做法呢?例如:利用AI操作社群輿論,直接影響主要競爭國家的選舉。在此只是舉出一個可能性,沒有暗示甚麼,真的沒有。

回到中美兩國的比較,現今美國與中國不僅是經濟兩大強權,更是網路兩大強權與AI兩大強權。在AI領域,美國的領先地位真有如女王所說的如此鞏固,未來5年中國都無法威脅嗎?然後女王都沒有關心的台灣,在AI這個領域上,是否有些機會呢? 刁民就以下幾個面向分析:

基礎學術單位:美國遙遙領先世界各國,台灣其實算得上列強

要如何評斷學術界的強度,一種方式是看頂級研究單位論文發表數量,但在此我想用一個更落地的方式來看:QS TOP Universities。理由是頂級的研究室、學者、領導人當然重要,但未來AI往各產業界落地與延伸應用,總是需要人手幹活,那麼向下扎根的板凳深度就會非常重要。因此,筆者在此以大學評比,作為一個重要的分析因素。在此同時考量資工(Computer Science) 與電機(Electrical Engineering )兩個領域,就以此排行來看,似乎女王說得對,美國不只在未來五年能領先中國更是遙遙領先其他國家

人才政策:感謝川普,給了其他國家機會,只是台灣有沒有把握。

講到國際科技人才的吸引,過去幾十年最大的黑洞大概就是矽谷了,不僅形成了產業聚落,也讓美國在電子計算的學術研究扎下深厚基礎。但是自從上了一個保護(ㄅㄞ ㄖㄣ)主義的川普後,不管是對H-1B、EB1B、綠卡抽籤減半,甚或最近引起眾怒的零容忍政策,都是把人才往外推的政策。

而且問題不只是政府政策,更嚴重的是,川普帶起的反移民社會風氣。過去這些反移民的美國人也許原本就存在,但是現在川普鼓舞了他們更勇於在檯面上表達,不管是講出美國優先、白人優先、還是移民滾回家,都讓仇恨移民的訊息與教育開始。人也許不是本善,但是種族仇恨肯定是教育出來的。過去,美國(尤其是矽谷)幾乎是優秀科技人才的唯一選擇,但是有了川普的美國,會讓中國與其他也成為值得考慮的目的地。不管是中國、歐洲、甚至是台灣,只要讓頂尖的AI人才有舞台、有高薪、不會因為簽證問題把你送回家,然後把你的孩子拘留在鐵皮屋倉庫。過去在人才吸引這點上,過去美國(其實就是矽谷)遙遙領先所有國家,也許有一個光年,現在差距也許剩下幾年,甚至其他國家也將有機會追上美國。

在人才政策上,就跟中華男籃一樣,在AI領域的發展,台灣不只沒有本錢

流失人才,更應該張開雙臂努力歡迎,甚至應該腳勤的走遍世界吸引人才來到台灣發展。這不只需要產業的努力,更需要法令與政策的共同推進。唯有開放的人才政策,AI的世界盃才有機會。

數據環境:中國具備友善數據環境

在數據的環境上,我們不得不說中國是得天獨厚。只要企業願意接受「監管」,政府對其收集消費者各樣數據的規範是相對寬鬆的,甚至消費者對於自身個資、隱私權與其他國家相比也相對「寬容」與「不在意」。比起歐美企業面對嚴格的GDPR,中國的數據環境,我想可以算是「友善吧」……

但是中國的數據環境是否就無敵了呢?我想不同領域還是有些差異。畢竟數據也不是有海量(Volume)和更新快(Velocity)就可以完勝了,更需要具備的是真實性(Veracity)與多樣性(Variety)。

例如,在影像辨識領域中的人臉辨識部分,中國這幾年廣泛布建了無數的監視器,在企業與國家的「共同努力」下,相信早就已經超英趕美了;在自動駕駛領域,除了影像辨識與車輛控制外,另外一個重大的課題就是“Driving Policy”。筆者曾經在台灣、日本有超過一年以上的駕駛經驗,台灣駕駛的“Driving Policy”多樣性 (a.k.a.三寶多樣性)是遙遙領先日本的,如果在台灣收集路況肯定會比日本市場好。若以美國與中國比較,筆者僅在這兩個國家有過短暫的旅行性質駕駛經驗,不過在短短旅程中,已經能感受到中國駕駛環境在道路與“Driving Policy”的多樣性。在駕駛影像取得容易度以及多樣性上,中國的數據環境都優於美國,所以,請容許筆者大膽預測中國在自動駕駛領域,將有機會急起直追。

數據環境,台灣基本上也屬於非中國這個區塊,基本上也是遵循GDPR。

就刁民所知,若談及醫療數據的正確與完整性,台灣的健保系統就是一個非常重要而且獨特的資產,其所具備的巨量、正確、時時更新且完整的資訊。同時台灣醫療產業在醫術、醫療服務等面向,不管是在亞洲或者全球都算的上是相當頂尖。在具有醫療數據、醫療產業專業、資工、電機等領域的優勢,在醫療數據去識別化的基礎下,政府不僅應該開放甚至應該鼓勵醫療+AI的產業發展。

科技巨獸:FAAMG獨步中國以外市場,BAT寡占中國

過去要成為dot com 的獨角獸,初期不需要鉅額的資本;但是到了AI領域,資本可就是重要的因素,沒有資本就沒有團隊、沒有運算設備。即使募集了期初資本,沒有海量數據,依舊是沒戲。因此,AI的發展,至少在「目前」的環境中,擁有同時具備資本與數據的科技巨擘,看起來是相當具有優勢的。

那麼,誰同時有資本又有海量數據呢? 請遙望現在的科技業巨擘“FAAMG+BAT”,也就是:美國的Facebook、Apple、Amazon、Microsoft、及Google,中國的Baidu、Alibaba與Tencent。這些巨擘們,不僅擁有今日的巨額現金,更具備了明日的海量資本(Data)。在這部分的比較上,中美各自有著巨擘,這些巨擘們在不同市場與不同領域中,也各有擅長,要說美國是否領先中國5年,恐怕很難說得準。我想必較客觀的講法是,BAT寡占了中國市場,中國以外則是FAAMG的世界。

但一個國家擁有產業巨擘,是絕對優勢嗎?刁民刻意提出在「目前」環境,有著巨擘作為領頭羊,對於中美兩國是有著巨大的優勢。 但會是永遠的優勢嗎,老實說刁民也說不準。但至少目前在美國就有不少人提出質疑,認為寡占的巨擘恐會影響新創企業的蓬勃發展,甚至認為由於數據的寡佔,未來矽谷新創恐怕很難再有dot com世代蓬勃與多樣發展的契機?

先不管寡占問題,沒有科技巨擘的國家在AI領域的發展,就只能閃到一旁去玩沙了嗎。那倒也不一定,在此舉幾個例子,德國強大的中小企業目前正努力的轉型至工業4.0(a.k.a 智能製造),其中就牽涉到:網路通訊、雲計算、物聯網、與Big Data相關技術,智能製造其實就是工業製造+AI。另外,再舉個Softbank例子,Softbank在2016年併購了ARM。而Softbank併購ARM,可不僅只是基於晶片需求,併購之後ARM更是在物聯網的SaaS大舉擴張人力與服務。而當Softbank藉著ARM切入更底層物聯網裝置的管理,就有機會藉著物聯網+AI,產生的新服務甚或新商業模式。

最後回到台灣,過去科技業的發展,讓台灣有著強大的ODM/OEM設計與生產供應鏈。讓台灣不管在POC或者MVP階段,都有機會可以更快取得資源去實踐與實現。但如同在這個段落一開始說明的,AI的發展是國家等級的競爭,不僅需要產業界攜手合作打群架,更需要政府在人才政策、數據法規環境、新創沙盒等面向,有著先做再改的觀念,不能等更不能怕做錯。

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