明势资本创始合伙人黄明明:人机协作,重塑未来工作方式
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2020-07-22 14:29    文章来源:云扩科技
文章摘要:7 月 9 日至 11 日,2020 世界人工智能大会云端峰会盛大召开。由于疫情原因,本次大会采用线上为主、线上线下融合的新形式

7 月 9 日至 11 日,2020 世界人工智能大会云端峰会盛大召开。由于疫情原因,本次大会采用线上为主、线上线下融合的新形式。今年大会以“智联世界 共同家园”为主题,设 1 场开幕式、2 场全体会议、10 场主题论坛和若干场行业论坛。 

作为 RPA+AI 领域的创新领军者,云扩科技主办了「人机协作,重塑未来工作方式」 AI+RPA 分论坛,我们有幸邀请到明势资本创始合伙人黄明明先生做客世界人工智能大会云端峰会·云扩直播间,带来《人机协作,重塑未来工作方式》主题演讲。

以下为演讲节选,部分内容略有修改

近代人类科技发展史就是人机协作演进的过程

明势资本作为一家专注于To B和科技领域的早期风险投资机构,AI大数据和企业服务、智能制造、5G等领域都进行了大量布局。为了更好地投资我们对人类的科技发展史也进行了研究和学习

以近代为例,近代人类的科技发展史实际上是人机协作演进的历史。从蒸汽机时代到电力时代,再到以计算机、互联网为代表的信息时代,每一次工业革命都诠释着机器和人类协作方式的演进。 

随着人工智能时代的到来,机器和人的相互辅助、相互协作以及相互学习,将是一个更加深入的融合、创新的过程。

中国面临人口趋势结构性的变化,劳动力成本迅速提升

对于中国而言,人机协作是一个更具有现实意义的主题,也是明势重点关注的投资领域。 

众所周知,我国在过去30年改革开放的潮流中,通过人力成本的优势成为了全球的制造业工厂。但如果研究中国的人口增长率会发现我国从几年前开始就已经面临人口负增长率的问题

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同时,伴随60后、70后进入老龄化时代,新生人口比率持续下降,在未来的20年甚至30年里中国很快会像一些发达国家一样,遭遇劳动力数量持续下降的情况。这将造成劳动力人口供给不足,以及劳动力成本的高速上涨。

从上图可以看到,从07年开始的十几年里,我国的平均劳动力成本呈现出12%的年增长率。所以对于整个中国而言,人口结构的变化以及劳动力成本的变化,将对各行各业带来极大的挑战。

正是看到中国人口结构将面临的变化以及科技发展的历史就是人机协作的历史”这一本质,明势将目光投向机器人流程自动化方向,这也是我们选择投资云扩的原因之一。 

重新定义未来人与机器的角色

从图中我们可以看到,纵轴表现的是完全自动化的水准,虚线代表的是可以被接受的服务满意度。自动化从最简单的傻瓜式工具到自动推荐,包括有一定的人工参与的确认与校准,到最后达到百分百的自动化。

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从长期来看,我们把创造性工作、社交性工作以及一些质量控制的工作称为不容易被替代的员工工作。而机器将在持续、重复性工作中发挥越来越多的作用,包括数据的存储、提取等。人机交互与协作将是一个持续演进的过程。

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以零售业为例,图中绿色框的内容就是现在已经部分实现、未来可能全部实现自动化流程。而图中黄色框中的工作内容则尚未实现,包括店员与客户的交流,如在客户试衣过程中,提供一些建议和帮助等行为。这些工作内容在相当长的一段时间内还是需要人工参与才能完成。

在这种情况下,我们通常讲新零售包括零售科技,一方面用来降低人工成本、提升效率;另一方面也是对人力资源的再分配,从而提升整体的服务水平。

再看另一个例子,人工智能是近年来的热点,而自动驾驶也是我们一直想要摘取的现代工业皇冠上的明珠。其实自动驾驶的发展很好地体现了人机协作发展的渐进式过程。

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如果把自动驾驶分成业界通用的level 0-5,level 0阶段基本上所有的驾驶操作都是由驾驶员完成。

到现在很多新能源汽车,包括我们投资的理想汽车,都尽量做到了level 2。Level 2阶段,自动驾驶系统已经可以在特定的任务中完成方向盘和油门刹车的驾驶操作,但仍需要人类驾驶员来对外部环境进行监控,提供其他的操作指令,并处于随时可以接管驾驶操作的状态。 

我们可以发现,在自动驾驶层级逐渐向高层级演进的过程中,人类驾驶员在驾驶过程中发挥的作用在逐渐减少,但依旧存在很强的人机互动、人机协作的过程。 

当到达level 4 阶段时,自动驾驶已经可以在特定的任务中完成所有的驾驶操作,且无需驾驶员对系统进行任何指示。

Level 5 阶段,我们叫做Full Driving Automation,就是彻底的、完全的自动驾驶。在这个阶段,所有驾驶操作均无人参与。我们认为level 5 是未来中国人工智能更多智能汽车采集的数据集聚,对驾驶员行为的学习,无限接近的过程。

5G新基建:万物互联+软件定义网络推动人机协作全场景升级 

未来,伴随5G新基建的发展,将会更进一步推动人机协作在各个场景的无缝衔接和升级。 

比如,在2019年,谷歌主管硬件和服务的高级副总裁Rick Osterloh,提出了“环境计算”(Ambient Computing)的概念:人们在未来已经不需要明确地意识到他在与计算机进行交互和协作。 

其中意识的概念强调让科技消隐在人们生活的背景当中。他用了非常有意思的比喻:我们的计算器在未来应该像人类的童年一样,打下了无形的基础,我们很快会忘却,但他却与我们终生相伴,并且我们可以在一生之中不加努力的就予以利用。 

未来万物互联和软件定义网络之后,在各种场景里面我们和机器都会有一种无意识的甚至是无缝的人机协作和交流。 

RPA的演进就是人机协同的演进 

RPA的演进其实也是人机协同的演进的过程。从1.0时代的由人来设计流程,用机器代替单一、重复的流程性工作。到2.0时代,机器能部分理解流程,自主的发现和学习流程也就是云扩提出的自主认知引擎、用户行为理解模块,会让一些更复杂的业务实现人力的替代。

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进入RPA+AI时代,随着计算机视觉、语音识别、NLP、机器学习等技术的进一步发展,人和机器会拥有更丰富的交互手段,也就是刚才讲的人机的融合和创新。在持续的发展当中,机器能够具备更多的自主决策的能力。

今天我们和在座的各位来宾都面临着一个蓬勃发展且让人无比激动的人机协作更智能、更融合创新的时代。明势资本作为在科技领域的早期投资风险投资机构,希望和在座各位有志于投身于此的创业者、企业家进行更多交流。


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