那些网路女王没说的事(下)

编按:网路女王Mary Meeker发了2018年网路趋势报告(Internet Trends 2018),当天不少中外媒体就出了「5分钟看完」、「网路女王报告的10大重点」等等懒人包。确实啦,女王的报告相当漫长,但是个人还是建议各位找时间把报告看完,不然至少把女王的报告发表影片看完。

本文为接续那些网路女王没说的事(上)的第二部分:美国在AI领域未来5年会持续领先中国 ?

AI=Human Right,应该是为全人类服务的,不应该是造成国家、区域发展差异的原因。笔者个人深表认同,但是目前的现实世界,似乎不是往这一个方向发展。会有美国会领先中国5年这一个说法,很显然的就是把AI是为国家竞争力的一环。

AI=Future Arm Force,是国家竞争力/武力的一环。如果能在发射飞弹之前,就先影响敌国的决策,是不是一个更有效、更制敌机先的做法呢?例如:利用AI操作社群舆论,直接影响主要竞争国家的选举。在此只是举出一个可能性,没有暗示甚麽,真的没有。

回到中美两国的比较,现今美国与中国不仅是经济两大强权,更是网路两大强权与AI两大强权。在AI领域,美国的领先地位真有如女王所说的如此巩固,未来5年中国都无法威胁吗?然後女王都没有关心的台湾,在AI这个领域上,是否有些机会呢? 笔者就以下几个面向分析:

基础学术单位:美国遥遥领先世界各国,台湾其实算得上列强

要如何评断学术界的强度,一种方式是看顶级研究单位论文发表数量,但在此我想用一个更落地的方式来看:QS TOP Universities。理由是顶级的研究室、学者、领导人当然重要,但未来AI往各产业界落地与延伸应用,总是需要人手干活,那麽向下扎根的板凳深度就会非常重要。

因此,笔者在此以大学评比,作为一个重要的分析因素。在此同时考量资工(Computer Science) 与电机(Electrical Engineering )两个领域,就以此排行来看,似乎女王说得对,美国不只在未来五年能领先中国,更是遥遥领先其他国家。

人才政策:感谢川普,给了其他国家机会,只是台湾有没有把握

讲到国际科技人才的吸引,过去几十年最大的黑洞大概就是矽谷了,不仅形成了产业聚落,也让美国在电子计算的学术研究扎下深厚基础。但是自从上了一个保护(ㄅㄞ ㄖㄣ)主义的川普後,不管是对H-1B、EB1B、绿卡抽签减半,甚或最近引起众怒的零容忍政策,都是把人才往外推的政策。

而且问题不只是政府政策,更严重的是,川普带起的反移民社会风气。过去这些反移民的美国人也许原本就存在,但是现在川普鼓舞了他们更勇於在台面上表达,不管是讲出美国优先、白人优先、还是移民滚回家,都让仇恨移民的讯息与教育开始。人也许不是本善,但是种族仇恨肯定是教育出来的。

过去,美国(尤其是矽谷)几乎是优秀科技人才的唯一选择,但是有了川普的美国,会让中国与其他也成为值得考虑的目的地。不管是中国、欧洲、甚至是台湾,只要让顶尖的AI人才有舞台、有高薪、不会因为签证问题把你送回家,然後把你的孩子拘留在铁皮屋仓库。过去在人才吸引这点上,过去美国(其实就是矽谷)遥遥领先所有国家,也许有一个光年,现在差距也许剩下几年,甚至其他国家也将有机会追上美国。

在人才政策上,就跟中华男篮一样,在AI领域的发展,台湾不只没有本钱流失人才,更应该张开双臂努力欢迎,甚至应该脚勤的走遍世界吸引人才来到台湾发展。这不只需要产业的努力,更需要法令与政策的共同推进。唯有开放的人才政策,AI的世界盃才有机会。

数据环境:中国具备友善数据环境

在数据的环境上,我们不得不说中国是得天独厚。只要企业愿意接受「监管」,政府对其收集消费者各样数据的规范是相对宽松的,甚至消费者对於自身个资、隐私权与其他国家相比也相对「宽容」与「不在意」。比起欧美企业面对严格的GDPR,中国的数据环境,我想可以算是友善吧!

但是中国的数据环境是否就无敌了呢?我想不同领域还是有些差异。毕竟数据也不是有海量(Volume)和更新快(Velocity)就可以完胜了,更需要具备的是真实性(Veracity)与多样性(Variety)。

例如,在影像辨识领域中的人脸辨识部分,中国这几年广泛布建了无数的监视器,在企业与国家的「共同努力」下,相信早就已经超英赶美了;在自动驾驶领域,除了影像辨识与车辆控制外,另外一个重大的课题就是「Driving Policy」。

笔者曾经在台湾、日本有超过一年以上的驾驶经验,台湾驾驶的「Driving Policy」多样性 (a.k.a.三宝多样性)是遥遥领先日本的,如果在台湾收集路况肯定会比日本市场好。若以美国与中国比较,笔者仅在这两个国家有过短暂的旅行性质驾驶经验,不过在短短旅程中,已经能感受到中国驾驶环境在道路与「Driving Policy」的多样性。在驾驶影像取得容易度以及多样性上,中国的数据环境都优於美国,所以,请容许笔者大胆预测中国在自动驾驶领域,将有机会急起直追。

数据环境,台湾基本上也属於非中国这个区块,基本上也是遵循GDPR。

就笔者所知,若谈及医疗数据的正确与完整性,台湾的健保系统是个非常重要而且独特的资产,其所具备的巨量、正确与时时更新且完整的资讯。同时台湾医疗产业在医术、医疗服务等面向,不管是在亚洲或者全球都算的上是相当顶尖。在具有医疗数据、医疗产业专业、资工、电机等领域的优势,在医疗数据去识别化的基础下,政府不仅应该开放甚至应该鼓励医疗+AI的产业发展。

科技巨兽:FAAMG独步中国以外市场,BAT寡占中国

过去要成为dot.com的独角兽,初期不需要钜额的资本;但是到了AI领域,资本可是重要因素,没有资本就没有团队、没有运算设备。即使募集了期初资本,没有海量数据,依旧是没戏。因此,AI的发展,至少在「目前」的环境中,拥有同时具备资本与数据的科技巨擘,看起来是相当具有优势的。

那麽,谁同时有资本又有海量数据呢? 请遥望现在的科技业巨擘「FAAMG+BAT」,也就是:美国的Facebook、Apple、Amazon、Microsoft、及Google,中国的Baidu、Alibaba与Tencent。这些巨擘们,不仅拥有今日的巨额现金,更具备了明日的海量资本(Data)。在这部分的比较上,中美各自有着巨擘,这些巨擘们在不同市场与不同领域中,也各有擅长,要说美国是否领先中国5年,恐怕很难说得准。我想必较客观的讲法是,BAT寡占了中国市场,中国以外则是FAAMG的世界。

但一个国家拥有产业巨擘,是绝对优势吗?笔者刻意提出在「目前」环境,有着巨擘作为领头羊,对於中美两国是有着巨大的优势。但会是永远的优势吗,老实说也说不准。但至少目前在美国有不少人提出质疑,认为寡占的巨擘恐会影响新创企业的蓬勃发展,甚至认为由於数据的寡占,未来矽谷新创恐怕很难再有dot.com世代蓬勃与多样发展的契机?

先不管寡占,没有科技巨擘的国家在AI领域的发展,就只能闪到一旁去玩沙了吗?倒也不一定!在此举几个例子,德国强大的中小企业目前正努力的转型至工业4.0(a.k.a 智能制造),其中就牵涉到:网路通讯、云计算、物联网、与Big Data相关技术,智能制造其实就是工业制造+AI。另外,再举个Softbank例子,Softbank在2016年并购了ARM。而Softbank并购ARM,可不仅只是基於晶片需求,并购之後ARM更是在物联网的SaaS大举扩张人力与服务。而当Softbank藉着ARM切入更底层物联网装置的管理,就有机会藉着物联网+AI,产生的新服务甚或新商业模式。

最後回到台湾,过去科技业的发展,让台湾有着强大的ODM/OEM设计与生产供应链。让台湾不管在POC或者MVP阶段,都有机会可以更快取得资源去实践与实现。但如同在这个段落一开始说明的,AI的发展是国家等级的竞争,不仅需要产业界携手合作打群架,更需要政府在人才政策、数据法规环境、新创沙盒等面向,有着先做再改的观念,不能等更不能怕做错。

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