美國與瑞士：人工智慧的兩種演進路徑
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更新於2017年5月11日06:20清華大學全球產業研究院特約研究員石澤為FT中文網撰稿
【編者按】人工智慧（AI）的發展影響著每個人的日常生活，經歷了過去一年中對AI的憂慮和倫理討論之後，新的一年大家越來越關注AI領域的創業機會，人工智慧隨之成為今年創投圈的新風口。
那麼，國外的機器人產業的發展對中國有什麼樣的啟示？以及中國人工智慧創業中需要注意什麼問題等，FT中文網近期組織人工智慧專題，編輯事宜，聯繫閆曼[email protected]。
自從去年開始，人工智慧成為炙手可熱的話題，輿論擔心機器人在未來將取代人類。
機器人的發展方向是什麼？完全超越人類的機器人是否有出現的必要？
最近，我有幸與RolandSiegwart教授就這些問題進行了交流。
RolandSiegwart是瑞士最優秀的機器人科學家之一，目前在蘇黎世聯邦理工從事移動機器人領域的基礎研究。
Roland教授同時是瑞士創新技術轉移機構WyssZurich的聯合創始聯席主任。
其所在實驗室15年前研發出世界首個可以穩定停在空中的無人機。
其他研究結果可應用於搜尋、救援機器，農業無人機，無人駕駛等領域。
通過與Roland教授的溝通，使我有機會了解機器人科學家對於未來機器人的發展方向、人與機器的關係、瑞士機器人行業創新環境、國際比較等方面的深刻洞察。
未來機器人的發展方向和影響
對於目前大眾對機器人的擔憂，應該這麼看：機器人的發展，不是為了取代人類，完成人類所能完成的一切。
發展機器人的目的是為了將人類從不願意做的工作中解放出來，以及避免人類出現在危險的工作環境中。
人類不該出現在福島核事故現場，或者在地下兩千米環境惡劣的礦井中，這部分工作該由具有相應能力的機器人取代。
Roland教授並不認為很複雜的類人類機器人是必要及合理的發展方向。
機器人的目標不該是實現人類完成的一切，而是該去實現我們不願意做的那部分工作。
Roland認為由於人類動作的複雜性，類人類機器人不會特別成功。
人類能完成的動作非常複雜，要完全模仿是很難的。
首先，機器人需要有能夠理解周邊環境的能力，不單是觀察和發現，而是能聯繫周邊的環境並做出判斷。
一個能做家務的機器人需要理解環境中的所有因素，它需要知道廚房的面貌、椅子的功能、洗碗刷的作用，同時還要具備抓取的能力。
人類經過數百萬年的漫長進化，有了一雙神奇的手，靈活的關節具備了完成精細動作的能力。
機器人在這方面還不行，比如系紐扣的動作，目前沒有機器人可以做到。
數百萬年的人類進化史不能期待機器人一朝完成。
這是個漸進的過程，當機器人也能完成精細動作的時候，就可以在更多的領域實現其應用,但這會很漫長。
未來的發展方向是：越來越多的機器去取代人類某一方面的能力，將人類從一些工作中解放出來。
但完全複製人類的機器人三十年內都出現不了。
目前對人類衝擊最大的領域是人工智慧，因為在計算機領域的發展是非常快的，但機器人領域由於非常複雜，相對而言發展速度沒有那麼快。
中國經濟
中國頂層戰略將做強中資製造商
金奇：墨卡托中國研究中心指出，中國工業戰略的一個明確目標是培育國內冠軍企業，來取代在華外企的銷售。
當然，即便目前處於缺乏這些能力的階段，機器人也能做很多事。
比如，在農業領域，農業無人機可以通過特殊的傳感器檢測土地的情況、植物的生長及營養情況，提高產業效率。
可以確信的是，未來無人駕駛汽車將比人類開車更安全。
在Roland教授看來，無人駕駛領域十五年內可以實現車與人的完全互動，真正做到在交通密集的複雜路況中自動駕駛。
我們處於充滿變化的時代，但這種變化不是壞事。
在歐洲，一百年前超過50%的人是農民，現在農業人口占就業的5%，人們並沒有抱怨失去了去農場工作的機會。
三十年前，會計只能用筆記帳；二十年前，投資股票需要投資經理的幫助；而今天，人可以通過機器投資股票。
我們無法告訴下一代未來會發生什麼，因此孩子們需要有批判性思維。
未來人類的生活將由於更多工具的出現更快更有效率，其中大部分是計算機方面的。
在使用這些工具的同時，需要理解工具背後的邏輯。
因此，未來一代對計算機算法需要有基本知識和理解，同時需要加強對大腦的訓練。
機器人時代會使舊的工作消失，新的工作出現，這種轉型對有些人來說可能困難的。
對於機器人生產來說，在一定階段內，仍然需要人和機器協同工作。
另外，人更喜歡與人打交道，一些交流與情感溝通的工作機器無法替代。
比如在醫院，機器可以去送飯，但是無法替代人類與病人交流、鼓勵病人，做這些和情感溝通相關的工作。
瑞士和美國:AI領域的兩種演進路徑
美國由於網際網路技術的蓬勃發展,在AI方面,以計算機科學為基礎，是從軟體發展起來的。
瑞士和鄰國德國類似,以高端機械製造業為優勢產業。
瑞士研究機器人的科研人員很多來自於機械工程系。
由於在機械製造方面的傳統積累較強，在機器人研發方面是以機械工程和硬體研發為基礎發展起來的。
如果將機器人看成是一個系統，這個系統需要的知識是各方面的：既要有一個可以動的載體，也需要有學習、感知等智能方面的能力；既需要傳感器，還要做控制系統，有整體的設計能力。
美國和瑞士，一個從軟體起步，一個從硬體出發，最終殊途同歸。
每個國家都有自身的優勢。
對於製造行業，瑞士產品質量高，但受產能限制，產量不大，擅於在高端細分市場取得成功。
美國的強項是信息技術，而瑞士則在高端機械製造技術方面更強。
機器人需要兩者相結合。
德國與瑞士相似，在高端製造領域有優勢，因此Roland教授認為德國在機器人領域也占有一席之地。
瑞士的市場太小，無法大規模生產，因此在大眾消費市場的優勢不強，但在專業市場領域有優勢。
像無人機，中國的大疆公司已經在大眾消費市場處於領先地位，一部分原因也是中國的市場容量和生產能力優勢的體現。
美國軟體巨頭在布局人工智慧方面，一直沒有停下收購創新公司的腳步，近年在機器人領域，收購了BostonDynamic、RedwoodRobotics、Schaft等一系列機器人公司。
美國網際網路巨頭逐漸開始意識到瑞士在機械工程方面的優勢,Google在蘇黎世設立了全球最大的工程實驗室進行AI和機器學習方面的研究,Facebook去年也在蘇黎世設立了做虛擬現實方面的工程研發機構，蘋果在蘇黎世理工招募了10名機器視覺和機器人方面的博士及博士後進行機器視覺方面的研究，之前還收購了蘇黎世聯邦理工計算機視覺實驗室的技術轉移公司Faceshift。
成立於1945年的IBM蘇黎世研究中心，是這其中最有歷史的機構，這一兩次獲得諾貝爾獎的科研機構去年在人工智慧領域取得突破性進展：製造出世界首個人造神經元，標誌著人造大腦研究的一大突破。
除了美國網際網路巨頭紛紛在蘇黎世設立實驗室並招募蘇黎世聯邦理工最頂尖的人才，其他諸如迪士尼、三星、博世和甲骨文等公司也在此開展相關領域的研發工作。
蘇黎世集中了歐洲機器人領域頂尖的人才、一流的大學和宜居的環境。
憑藉人才和國際大公司的聚集，蘇黎世也出現了越來越多的新興企業，初步具備了機器人矽谷的氣象。
瑞士機器人創業環境
在機器人領域創新，小公司比大公司自由度更大、更靈活、更有優勢。
突破性產品需要的是新的研發能力。
因此，從知識與技能的角度，要開發新領域的產品需要的是新的而不是現有的研發人員。
從這個角度看，大公司並沒有優勢。
在早期階段創業，需要看起來有些瘋狂的想法和創新的文化，小公司往往在開發新市場方面做的更好。
由於創始人意願不同，有些小公司接受被大公司收購，有些創業公司選擇繼續獨立發展。
想開發新的產品，創業公司最好能夠獨立發展幾年。
目前機器人領域的創新方面，大公司的傾向是要麼與非常早期的創業公司合作，要麼自己搞創業公司。
大公司知道未來產品的方向，願意提供大量的資金支持。
在機器人領域，谷歌、facebook、蘋果、ABB等大公司去年收購了不少早期創業公司，其中一個被蘋果收購的小公司只有十個人。
融資方面，瑞士的早期融資做得比較好，瑞士政府會有投資項目為早期創業公司提供小額支持。
還有Wyss、蘇黎世聯邦理工的基金等也可以在早期為創業公司提供資助。
這階段的資助可以讓公司製作出產品原型。
但當公司到了需要擴大規模，組建團隊、購買生產設備、把產品推向市場的階段，在瑞士融資就不那麼容易了，超過五百萬瑞郎的投資相對困難。
在投資方面，瑞士不缺錢，缺乏的是在投資上敢於冒險的文化。
大額融資階段，瑞士的創業公司願意去美國尋找投資，有公司還因此搬到美國去。
整體而言，瑞士對於外國投資的態度是開放的，早期的創業公司被美國公司收購，只要被收購的公司繼續留在瑞士發展，對於瑞士而言，就是樂見其成的事。
開放意味著吸引人才，也意味著合作。
瑞士公司對國際資本向來是開放的，比如，從瑞士銀行的股權結構來看，大部分股份已經不是瑞士人擁有，曾經瑞士人引以為傲的瑞士航空，目前也已經屬於德國漢莎航空。
瑞士的高端製造業很強，蘇黎世聯邦理工和洛桑理工的人工智慧、學習、感知方面的研究能力有優勢。
這兩者的結合，是獨具價值的。
同時瑞士在機器人領域擁有最高密度的創業公司。
除了大學，有越來越多的創業公司參與進來。
機器人技術非常複雜，在創新被市場所接受前，研發項目需要至少十年以上的投資。
若論劣勢，瑞士還需要更多的冒險精神和投資。
Roland教授認為這一點可以向中國學習。
如何幫助科研創新逃離「死亡之谷」
在研發的早期階段，已經有一定希望、但是離真正的商業實現還很遠的科研成果，並且還沒有到行業能對這項科研成果產生興趣的階段，大部分會無果而終，僅有少部分能夠成功堅持到商用階段，這個階段被稱為創新的「死亡之谷」。
Wyss給這階段項目幾年的資金支持，幫助他們做出產品原型，將更多的科研成果帶離死亡之谷。
這是目前Wyss在機器人和生物醫藥領域所做的事情，未來希望能擴展到其他的科研領域。
很多大學看重的是科研結果和論文發表數量，Roland教授認為，對於整個產業，應該有一個完整的創新生態系統。
儘管大學是做基礎研究的地方，但應該在一定程度上重視技術轉移的價值。
大學可以適度的鼓勵實用性導向的基礎研究，在此基礎上，鼓勵大學與實用性研發的科研機構合作，將已經做了一段時間科研的年輕人送到研發機構或者技術轉移公司中，從資金和價值導向上去支持和鼓勵年輕人創新。
中國的機會在哪裡
與Roland教授的交流使我受益匪淺，可以看到，美國與瑞士在人工智慧與機器人領域各有所長，良性互動。
美國網際網路巨頭先後在瑞士建立實驗室，吸引瑞士人才加強硬體方面的研發能力；同時在融資領域，瑞士也以開放的態度看待美國資本。
在科研與學術領域，雙方也有密切的合作交流。
這種開放的創新生態，正是中國需要的。
中國要發展機器人，既要認清優勢，也要認識不足，所謂雙贏，正是雙方資源的互補的合作。
中國的優勢在哪裡？中國有巨大的市場，是理想的規模化產品生產之地。
中國不缺乏創新意識和冒險精神。
中國不缺乏投資，尤其是網際網路巨頭，目前都在積極布局人工智慧與機器人行業。
中國的不足是：尚未形成開放的創新生態，在機器人領域缺乏核心零部件的研發、設計、製造能力。
目前可以確定的是，對於人工智慧和機器人的無法迴避的全球性發展趨勢，中國唯有參與。
而人口老齡化與人工成本的上升，正在成為困擾中國發展的問題之一。
這將使得中國將成為機器人市場巨大的需求方。
中國若提升機器人產業的創新與供給能力，不妨從剛才我分析到的優勢與劣勢中尋求答案。
（1）在機器人產業建立開放的創新生態系統，全方位合作創新。
這種開放，即包括大學、科研機構在基礎研究和應用研究方面的合作項目，也包括有能力的產業公司在全球布局研發能力，還包括提升產業資本在全球範圍的投資嗅覺與整合能力。
（2）積極利用中國的巨大市場和規模生產能力的優勢。
讓產能靠近市場，是很多製造型企業的選擇。
在這方面，吸引外資，通過外資的創新能力積累產業能力，培養人才，這與通信、IT等產業在中國的發展路徑相似。
同時與發展自有創新並舉，鑒於大疆的成功，在消費類機器人領域，對於自有創新品牌或有更多的想像空間。
（3）加強基礎研究的技術轉移能力，鼓勵實用型研發與基礎研究的結合。
在突破性技術的發展過程中，提高大學和科研機構的學術成果轉化率，鼓勵人才在學術與產業之間的自由流動，從資金和價值導向方面鼓勵從事相關科研的年輕人參與到機器人技術轉移的創新鏈條中。
產業公司和網際網路巨頭面向人工智慧時代都已經開始向外看，不過更多的是在看美國。
感謝全球視角，我們看到，美國也在向外看，尤其是機器人方面，美國也在看瑞士、看歐洲。
同樣的，對於中國的產業基金、VC和相關行業公司來說，瑞士的前沿技術值得關注。
對於部分有實力的公司，同樣可以在蘇黎世建立實驗室，通過吸引當地人才來完善相關產業技術，這樣的實驗室也是學習窗口，可以近距離了解行業的最新技術與動向。
這是除了併購之外的另一種選擇。
曾經有投資人問我瑞士產業的投資回報率，和國內網際網路行業的數據一比，便嗤之以鼻。
然而若著眼未來產業格局，是不能只看短期回報的，機器人行業的技術周期，要長於網際網路行業，未來產品在哪裡，我們的嗅覺應該足夠靈敏，畢竟面對這股浪潮，任何人都無法後退。
