掘金藍海，個人化製造！人工智慧的商業化路徑：工業4.0時代的科技革命，揭祕新工業時代製造的演進與突破

人工智慧＋製造：傳統製造走向「智慧製造」
5.1.1新技術革命重塑全球製造業格局
　　價格作為產品資訊的重要提示因素，在市場化營運過程中發揮著非常重要的作用，不過在資訊傳遞過程中，時常會發生資訊不對稱的問題，因此，市場經濟在其營運過程中會顯露出很多弊端。
　　面對正在興起的技術革新浪潮，各個國家採取了不同的應對措施，但他們之間的共同點是，各國都積極引進先進技術，鼓勵並支持新興產業的發展，為此，眾多參與者紛紛著手改革傳統資源配置及生產組織體系。
　　新興革命浪潮的特徵集中展現為如下兩方面：一方面，在生產過程中採用機器人代替人工；另一方面，在生產過程中發揮資訊科技與大數據的作用。
　　首先來分析第一方面，即在生產過程中採用機器代替人工：
　　相對於直接的生產方式，資本則展現出明顯的迂迴特性。技術革命同樣如此。迂迴特性展現在所有生產方式改革程序中，能夠透過技術革新減輕工人承擔的壓力，提高其工作安全性，不過其改革缺陷也同樣明顯，即大量機器化生產代替人工，造成大批工人失業。
　　「世界鋼鐵大王」安德魯．卡內基（Andrew Carnegie）小時候的生活就受到產業革命的嚴重影響。在產業化革命尚未波及蘇格蘭之前，卡內基的父母在當地的家庭紡織小工廠工作，可保障全家人的無憂生活。
　　但隨著工業革命的展開，珍妮紡紗機逐漸代替了傳統的人工勞作，其父母的家庭小工廠關門倒閉。所以，童年時期的卡內基迫於生存壓力，只能到其他地方找出路。這個事例足以說明產業革命對大眾平民帶來的負面影響。
　　馬克思（Marx）在對社會化大生產進行分析時曾揭示，機器取代人工，致使很多人面臨生存問題，與此同時，也創造了大規模的廉價勞動力資源，可為社會化生產提供支援。從這個角度來說，普通工人失業似乎是技術革命注定的結果之一。
　　不過，卡內基童年受到的負面影響，並不足以說明技術革新對勞動力帶來的全部作用。從工業革命之後世界各國的勞動力市場發展情況來看，雖然隨著先進技術的應用，機器生產在一定程度上取代了人工勞作，但所有國家的失業率都維持在有效控制範圍內。也就說，從宏觀角度來分析，技術革新沒有導致失業率提高。
　　原因在於，雖然技術革新能夠摧毀傳統的經濟發展模式，淘汰一部分跟不上時代進步需求的企業，但同時也會提高對人力資源的需求。技術革新使人們的經濟收入水準及消費水準有所上升，進而促使市場需求擴大，而大規模生產需要更多勞動力的支援。
　　換句話說，勞動力是資本生產中不可或缺的因素，且隨著技術的進步，資本生產對勞動力的素養也提出更高要求。所以，勞動力成本的變化仍然能夠對全世界的貿易發展及經濟布局產生關鍵影響。
　　但是，與以往的工業革命相比，現如今的技術革新，為勞動力市場帶來的影響已經呈現出許多差異化特徵，也催生了許多新問題。
　　在新一輪的技術革命下，機器生產代替人工勞動逐漸成為在眾多產業發生的普遍現象。從宏觀發展的角度來分析，自動化機械生產是一種不可阻擋的大潮。也就是說，勞動力因素對國際產業布局的影響會有所降低。
　　在這裡須強調的一點是，以往工業革命的發生在影響方面存在的一個共同點是，在工業革命下產生的新興產業，會對勞動力產生明顯需求，因為無論是什麼類型的產業，在營運及發展過程中都離不開勞動力的支援。在傳統模式下，勞動密集型產業與資本密集型產業之間存在明確的界限。
　　如果工人能夠快速接受並熟悉新技術，是不會失業的，相反，他們將獲得更高的報酬。但是，現如今的技術革新在其影響方面已經呈現出全新的特徵，機器人代替傳統的人工勞作，會使傳統模式下的勞動密集型產業也趨向於更加注重資本。
　　舉例來說，傳統製造業多為勞動力密集型，比如紡織服裝企業，以往在工廠中埋頭工作的員工，現在都可能被機器人替代；再比如說對勞動力需求明顯的服務業，包括餐飲業等，櫃檯的服務人員、上菜的侍者、乃至後廚、會計等都可能成為機器人。也就是說，機器人生產會導致大批勞動者失業，隨著新興技術革命的發展，整體失業率會持續走高。
　　在這種大趨勢下，傳統模式下資本僱傭勞動的現象有可能一去不復返，更多的資金將被用來購置機器人，如此以來，勞動力因素的重要性將持續下降，也就是馬克思曾經分析過的，在整體資本中，技術因素的占比會明顯增加。

5.1.2機器代人：引領製造業轉型
　　除了對現有生產要素的架構體系產生影響之外，新技術革命的發展還會影響整體經濟政策的實施，並挑戰人們已經認可的經濟學理論。具體來說，我們無法再以失業率為依據來衡量經濟發展水準；政府部門在實施貨幣政策時，也會相對較少考慮就業促進方面。
　　在現有的經濟學理論中，失業率高低是判定經濟發展狀況的重要指標，以自然失業率為一個界限，當實際失業率超出這個界限時，說明整體經濟的發展呈衰退趨勢，相反，則說明當前的經濟處於良好的發展勢頭。
　　當出現這種狀況時，相關部門會採取相應的貨幣政策，使失業率重新接近自然率，加強對整體經濟的調控，避免其發展脫離正常軌道。而當機器人普遍取代人工時，勞動因素在整體中的地位會下降，勞動力成本的變化也不會對企業整體消耗產生太大影響，所以，無法再透過失業率來衡量整體經濟的發展水準。
　　另外一方面，傳統模式下的人工勞動成本，以及員工本身對工作流程的掌握程度，對現代化生產的影響已經沒有那麼明顯，所以，原有模式下建立的國際經濟布局及貿易發展方式會產生根本性改變。隨著智慧化在生產領域運用範圍的不斷擴大，國民生產毛額與貿易總額的比值也逐年變大。
　　2008年世界經濟危機的蔓延導致世界各國原本的經濟平衡狀態被打破，機器人技術的引進，能夠對世界產業鏈架構體系進行調整，使其恢復到正常的發展軌道上。如果實在無法恢復到平衡狀態，也能對經濟危機導致的一些問題產生調整作用，並在時間範圍內形成一種新局面，在這種局面下，技術性因素及資本因素的重要性將更加突出。
　　當新局面的發展趨於穩定時，全世界的經濟發展布局會呈現出新特點，以高品質產品在各國之間的流轉來看，傳統模式下主要展現為，自勞動力豐富、廉價地區的開發中國家轉移至已開發國家，如今則是從技術及資本資源豐富的已開發國家，轉移至在這些方面處於劣勢地位的開發中國家。
　　也就是說，發展到這個階段的世界經濟，多數已開發國家會出現出口貿易總額大於進口貿易總額的現象，開發中國家則截然相反。從中可以看出，原本用來衡量貿易發展、世界資本流動的許多標準因素將不再具有衡量價值，屆時，像跨太平洋夥伴關係協議這類國際組織，擁有的實際效益也十分有限，無法加入某些貿易協定的國家，經濟發展可能也不會因此受到影響。
　　另外，傳統模式下出於人口自老齡化因素考慮而產生的相關經濟定義及措施都將在智慧化、自動化生產的大規模應用下遭受挑戰。以經濟成長模式為依據進行分析，能夠對經濟發展產生關鍵影響的生產因素包括：勞動與資本。其中，豐富的勞動力資源能夠有效促進經濟發展，若勞動力短缺，則會導致經濟增速降低。
　　從一國經濟發展的角度來分析，豐富而有效的勞動力能夠成為國家增大資本儲量的有利支援，為其經濟發展開拓更大的空間。舉例來說，像日本及部分西方已開發國家，具有明顯的人口老齡化現象，並因此導致其經濟成長放緩。
　　日本的製造業曾在全世界處於優勢地位，正是因為嚴重的人口老齡化問題，導致其經濟發展不僅反退，並持續數十年。
　　但上述理解方式並沒有充分了解到新興技術革命給勞動力市場帶來的深刻變革。伴隨著以機器人生產為代表的技術革命的展開，每人平均擁有的資本量將會呈現顯著的成長趨勢，傳統勞動力資源在整個生產營運過程中的地位會下降。
　　在傳統模式下，一個國家的人口組成方式會對其整體經濟發展產生一定程度的影響，隨著機器人生產的普及，這種狀況會逐漸發生變化。機器人為代表的新興技術革命，會為當前世界各國的製造業發展及布局帶來重大變革，相比於勞動密集型國家，掌握資本及技術資源的參與者將更具優勢，並逐漸在全球製造業中占據核心地位。而工業機器人的誕生及廣泛應用能夠在相當程度上彌補勞動力短板，在低成本消耗的基礎上提高工作效率，加速該產業的整體運轉。
　　從這個角度出發來考慮，在利用新興技術對整體產業結構進行改革的過程中，不僅能夠提升產品品質及品牌的內涵價值，還能提高業務作業系統的智慧化水準。
　　綜上所述，對製造業而言，要想在與同類企業競爭中突顯自己的優勢，就要認清技術因素的重要性，採用機器人代替傳統人工勞動。

人工智慧＋製造：傳統製造走向「智慧製造」
5.1.1新技術革命重塑全球製造業格局
　　價格作為產品資訊的重要提示因素，在市場化營運過程中發揮著非常重要的作用，不過在資訊傳遞過程中，時常會發生資訊不對稱的問題，因此，市場經濟在其營運過程中會顯露出很多弊端。
　　面對正在興起的技術革新浪潮，各個國家採取了不同的應對措施，但他們之間的共同點是，各國都積極引進先進技術，鼓勵並支持新興產業的發展，為此，眾多參與者紛紛著手改革傳統資源配置及生產組織體系。
　　新興革命浪潮的特徵集中展現為如下兩方面：一方面，在生產...

前言
　　縱觀人類文明的發展史，生產工具與生產方式的變革往往具有劃時代的意義。而進入網際網路時代後，人工智慧技術的進步和發展也將帶來生產力的重大飛躍。
　　1956年，電腦科學家馬文．明斯基（Marvin Lee Minsky）在「達特茅斯會議」上提出了人工智慧（Artificial Intelligence）概念。雖然在1960年代和1980年代，人工智慧的發展也曾迎來兩個成長期，但由人工智慧掀起的商業化浪潮卻並未到來。
　　2016年3月，由Google旗下公司研發的圍棋人工智慧程式AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍李世乭，這一「人機大戰」在引起人們震驚的同時，更讓人意識到人工智慧的商業化已經拉開帷幕。
　　之前，雖然Google、微軟、IBM等世界領先科技企業已經在人工智慧技術方面有所投入，但其主要用途一般是企業自身的營運最佳化。但近幾年與人工智慧相關的產品已經越來越多的進入我們的生活，並有望成為商業發展的新引擎。
　　尤其進入2016年，人工智慧的商業潛力更是得到了前所未有的釋放。
　　一方面，人工智慧成為了眾多資本青睞的對象。根據CB Insights的調查報告：截至2016年11月，全球總計1,485家人工智慧初創企業的融資總額高達89億美元；單就美國的企業來看，其在2016年獲得的融資金額約為2012年的10倍。
　　另一方面，與資本的瘋狂布局對應的，是網際網路大廠們在人工智慧領域的跑馬圈地。從國外來看，2016年被收購的人工智慧初創公司數量達到了近年來的最高值，蘋果、eBay、英特爾、微軟、Google、亞馬遜等紛紛開啟收購模式，以此提升各自在人工智慧領域的實力。
　　根據相關統計，2016年全球人工智慧市場規模已經超過100億美元，2020年全球人工智慧市場規模預計擴大一倍，達到200億美元左右。由 ChatGPT 掀起的人工智慧 (AI) 熱潮，引起各產業對 AI 應用的興趣。瑞銀 (UBS) 預估，AI 市場將在未來幾年內增長數倍，至 2025 年市場規模可達 900 億美元。因此，無論對創業者、大廠企業還是資本方而言，人工智慧的機遇都不可錯失。
　　《連線》（Wired）雜誌創始主編凱文．凱利（Kevin Kelly）曾經預測人工智慧將成為下一個顛覆人類社會的技術，並認為隨著其發展，人工智慧會像水、電、網際網路等根據使用者的需求而取用。雖然，這一設想的實現仍然需要技術以及商業領域的探索，但毫無疑問的是，人工智慧將改變世界，成為未來的產業新風口、工業4.0時代的商業新引擎。

前言
　　縱觀人類文明的發展史，生產工具與生產方式的變革往往具有劃時代的意義。而進入網際網路時代後，人工智慧技術的進步和發展也將帶來生產力的重大飛躍。
　　1956年，電腦科學家馬文．明斯基（Marvin Lee Minsky）在「達特茅斯會議」上提出了人工智慧（Artificial Intelligence）概念。雖然在1960年代和1980年代，人工智慧的發展也曾迎來兩個成長期，但由人工智慧掀起的商業化浪潮卻並未到來。
　　2016年3月，由Google旗下公司研發的圍棋人工智慧程式AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍李世乭，這一「人機大戰」在引起人們震驚的同時，更讓...

前言
第1章　個性化製造：工業4.0策略下的製造新思維
　　1.1小眾崛起：C2B模式引領個性化智慧製造時代
　　1.2智慧化生產：工業4.0時代的製造業轉型
　　1.3社會化供應：互聯工廠重塑企業價值鏈
第2章　AI革命：即將到來的人工智慧商業時代
　　2.1人工智慧：網際網路時代的新一輪技術浪潮
　　2.2網際網路＋人工智慧：驅動國家發展的新引擎
　　2.3AI生態圈：人工智慧產業的技術架構與實現路徑
第3章　產業風口：全球網際網路大廠的AI策略布局
　　3.1百度：驅動人工智慧「爆發臨界點」的到來
　　3.2阿里巴巴：建構人工智慧時代的成長新引擎
　　3.3國際大廠AI策略背後的布局邏輯與實踐路徑
第4章　掘金藍海：人工智慧的商業化路徑與突破
　　4.1自動化經濟：探索人工智慧的商業化未來
　　4.2技術產品化：人工智慧技術如何改變世界？
　　4.3產品商業化：人機共融時代的商業新形態
　　4.4微軟小冰：基於社交平臺的商業解決方案
第5章　人工智慧＋：一場醞釀已久的產業大變革
　　5.1人工智慧＋製造：傳統製造走向「智慧製造」
　　5.2人工智慧＋教育：開啟一個全新的教育時代
　　5.3人工智慧＋醫療：傳統醫療模式的顛覆與重構
第6章　人機共融：AI如何重塑我們的社會生活？
　　6.1社會變革：人工智慧如何為社會創造價值？
　　6.2智慧生活：人工智慧如何改變我們的生活？
　　6.3人工智慧的挑戰和應對，如何掌握這一新技術革命
第7章　智慧商業：人工智慧時代的商業新生態
　　7.1下一個顛覆者：人工智慧重新定義未來商業
　　7.2商業趨勢：人工智慧如何影響企業運行模式？
　　7.3未來公司：人工智慧顛覆企業傳統管理模式
第8章　機器人紅利：掀起新一輪工業革命浪潮
　　8.1機器人時代：搶占未來全球製造業制高點
　　8.2大數據＋機器人：數位化智慧製造的新路徑

前言
第1章　個性化製造：工業4.0策略下的製造新思維
　　1.1小眾崛起：C2B模式引領個性化智慧製造時代
　　1.2智慧化生產：工業4.0時代的製造業轉型
　　1.3社會化供應：互聯工廠重塑企業價值鏈
第2章　AI革命：即將到來的人工智慧商業時代
　　2.1人工智慧：網際網路時代的新一輪技術浪潮
　　2.2網際網路＋人工智慧：驅動國家發展的新引擎
　　2.3AI生態圈：人工智慧產業的技術架構與實現路徑
第3章　產業風口：全球網際網路大廠的AI策略布局
　　3.1百度：驅動人工智慧「爆發臨界點」的到來
　　3.2阿里巴巴：建構人工智慧...