背景介紹：
文心一言是百度公司開發(fā)的一種自然語言處理技術，是集自然語言處理和自然語言生成于一體的技術。自然語言處理是指將人類語言轉換為計算機可以理解和操作的形式，而自然語言生成則是將計算機生成的語言轉換為人類可以理解和接受的形式。文心一言作為一種前沿的NLP技術，已經(jīng)被廣泛應用于文本分類、情感分析、機器翻譯、對話系統(tǒng)等領域。
文心一言的概述：
文心一言是一種基于深度學習的自然語言處理技術，通過構建大量的語言模型來模擬人類的語言處理過程。文心一言的核心技術包括詞向量表示、文本分類、情感分析、命名實體識別等。其中，詞向量表示是將每個單詞轉換為具有一定維度的向量表示，這有助于捕捉單詞之間的語義關系。文本分類是將文本分為不同的類別，有助于提高信息檢索和過濾垃圾郵件的效率。情感分析是識別文本中的情感傾向，有助于了解人們對某個事物的態(tài)度和看法。命名實體識別是識別文本中的特定實體，如人名、地名、組織等，有助于信息抽取和智能問答系統(tǒng)。
體現(xiàn)文心一言的例子：
結論：
通過上述例子可以看出，文心一言作為一種前沿的自然語言處理技術，已經(jīng)在各個領域中得到了廣泛的應用。它在提高信息處理效率、輔助人類決策等方面發(fā)揮著越來越重要的作用。隨著技術的不斷發(fā)展和完善，相信文心一言將會在未來得到更加廣泛的應用和發(fā)展。
ChatGPT的主要功能是進行自然語言處理，包括文本生成、文本分類、情感分析、問答系統(tǒng)、機器翻譯等。它通過大量的文本數(shù)據(jù)訓練，學會了理解和生成自然語言的能力。與傳統(tǒng)的基于規(guī)則或模板的方法不同，ChatGPT采用了數(shù)據(jù)驅動和深度學習的方法，從而可以在很大程度上自動化地處理和生成文本。
ChatGPT在實際應用中最常見的場景之一是企業(yè)通訊。通過使用ChatGPT，企業(yè)可以構建一個基于自然語言處理的企業(yè)通訊系統(tǒng)，從而提高工作效率和溝通效率。例如，它可以自動回答員工的問題、提供幫助和指導，以及進行智能化的任務處理。此外，ChatGPT還可以用于構建智能客服系統(tǒng)、智能家居控制系統(tǒng)、語音助手等領域。
在智能客服方面，ChatGPT可以自動化地對用戶問題進行分類和回答，從而提高客戶服務的質量和效率。同時，在智能家居控制方面，ChatGPT可以通過語音交互的方式控制智能家居設備，從而為用戶提供更加便捷和智能化的家居生活體驗。
總的來說，ChatGPT是一種非常先進和強大的自然語言處理技術。它已經(jīng)在企業(yè)通訊、智能客服、智能家居控制等領域得到了廣泛的應用。通過使用ChatGPT，企業(yè)和個人可以獲得更加高效和智能化的服務，從而提高工作效率和生活質量。隨著技術的不斷發(fā)展和完善，相信ChatGPT將會在未來得到更加廣泛的應用和發(fā)展。
]]>人工智能是指對人的意識和思維過程的感知與模擬，不同于傳統(tǒng)計算機技術，是機器根據(jù)既定的程序執(zhí)行計算或控制任務。1950年，現(xiàn)代計算機之父艾倫·圖靈（Alan Turing）在文章《Computing Machinery andIntelligence》中提出疑問“機器能思考嗎？”，他認為，如果一臺機器進行多次測試后，有超過30%的測試者不能確定出被測試者是人還是機器，那么這臺機器就具有了“智能”的特征，這也是著名的圖靈測試的主要內容。1956年，達特茅斯會議上計算機科學家約翰·麥卡錫首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence）”一詞，并將其定義為“制造智能機器的科學與工程”,標志著人工智能領域的正式創(chuàng)立。目前，人工智能定義尚未形成統(tǒng)一。Rich & Knight(1991)認為，人工智能是研究如何讓計算機完成現(xiàn)階段人類才能做得更好的事情；麻省理工大學教授Winston(1990)認為，人工智能是研究那些使感知、推理和行動成為可能的計算；中國信通院在《人工智能發(fā)展白皮書（2018）》中提出，人工智能可以理解為用機器不斷感知、模擬人類的思維過程，使機器達到甚至超越人類的智能。不同于傳統(tǒng)的計算機技術是由人類編寫，包含既定程序執(zhí)行指令要求，人工智能可以通過讀取海量數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和聯(lián)系，實現(xiàn)自我學習，擁有歸納推理和決策能力。
當前我們尚處于弱人工智能時代，但智能化趨勢明顯。按照目前流行的定義，弱人工智能也稱應用型人工智能，指的是專注于且只能解決特定領域問題的人工智能，無自主意識；強人工智能又稱通用人工智能，指的是可以勝任人類所有工作的人工智能，有自主意識。牛津大學物理學家大衛(wèi)·多伊奇教授曾評論，至今沒有任何跡象顯示可能出現(xiàn)強人工智能，當前我們仍處于弱人工智能時代。從底層技術來看，人工智能仍依賴于現(xiàn)代計算機架構的軟、硬件，以統(tǒng)計算法對人類行為和活動進行分割，而后完成模擬、預測和決策，其出現(xiàn)一方面得益于芯片運算和處理能力的提升，如GPU、FPGA、ASIC等，另一方面得益于機器學習算法不斷成熟與更新。人類在18世紀進入蒸汽時代，19世紀進入電氣時代，20世紀進入信息與互聯(lián)網(wǎng)時代，隨著未來人工智能技術逐漸成熟，21世紀將步入智能時代。信息與通信技術（ICT）產(chǎn)業(yè)是智能時代的基石，對整體經(jīng)濟社會發(fā)展具有明顯的輻射作用，也是當前及未來各國科技競賽的制高點。能否抓住智能時代變革的機遇，是中國建設現(xiàn)代化強國的關鍵。
1.2 人工智能的關鍵技術
人工智能的關鍵技術是機器學習，深度學習是機器學習的重要分支，極大地提升了應用的準確性，是時下最熱門的技術領域。通俗來說，機器學習是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預測。從模型結構上來分，機器學習算法可以分為線性回歸、邏輯回歸、決策樹、貝葉斯模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡等。2006年加拿大Hinton教授提出深度學習概念，不同于淺層學習算法，深度學習使用多層非線性處理單元變換數(shù)據(jù)輸入，極大地發(fā)展了人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。在21世紀充足數(shù)據(jù)基礎和芯片算力提升的支持下，深度學習算法大大推動了人工智能在各行各業(yè)應用中的準確性，如語音識別、圖像識別、自然語言生成等，呈現(xiàn)出爆發(fā)式發(fā)展態(tài)勢。
與以往的技術進步稍有不同，人工智能對于勞動要素的替代不僅在于體力，還在于腦力甚至創(chuàng)造力等高技能工作。以往技術進步最明顯的共同點就是機器代替了人力，如第一次工業(yè)革命的蒸汽機、第二次工業(yè)革命的電機和內燃機、第三次工業(yè)革命的互聯(lián)網(wǎng)，均在不同程度上將勞動者從繁重、枯燥、重復、低效的勞動中解放出來。人工智能的不同之處在于，隨著硬件層、數(shù)據(jù)層以及算法層等各方面技術儲備趨于成熟，機器或逐漸可以完成復雜的邏輯思考和決斷。2016年，機器人AlphaGo1.0以4:1戰(zhàn)勝韓國圍棋第一人李世石；2017年,AlphaGo2:0擊敗當時世界排名第一的中國棋手柯潔。2017年7月美國50個州開始使用世界上第一個“機器人律師(DoNotPay)”，2018年1月日本癌癥研究會開始用AI檢測胃癌，檢出率超過92%，用時僅0.02秒。
1.3 人工智能產(chǎn)業(yè)版圖
人工智能企業(yè)可分為基礎層、技術層和應用層，目前中國以應用層發(fā)展為主，相關企業(yè)數(shù)量占比近八成。其中，基礎層以AI芯片、計算機語言、算法架構等研發(fā)為主；技術層以計算機視覺、智能語音、自然語言理解等應用算法的研發(fā)為主，應用層解決實際問題，是人工智能技術針對行業(yè)提供產(chǎn)品、服務和解決方案，其核心是商業(yè)化。根據(jù)《中國新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告(2019)》，截至2019年2月，應用層人工智能企業(yè)占比最高，為75.2%；技術層居第二位，占比為22.0%；基礎層企業(yè)占比最少僅為2.8%，而美國三類企業(yè)分別為39.1%、57.7%、3.2%。根據(jù)艾瑞咨詢在《中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告》中的測算，AI在安防和金融領域市場份額最大，在工業(yè)、醫(yī)療、教育等領域最具爆發(fā)力。
中國人工智能以應用層為主
人工智能應用廣闊
No.2
人工智能時代，需要多少勞動力？
有觀點認為，既然人工智能可以取代許多人的崗位，對勞動力的需求也會相應減少；但實際有失偏頗。美國麻省理工大學經(jīng)濟學教授Acemoglu等（2017）經(jīng)實證研究發(fā)現(xiàn)1993-2007年美國19個產(chǎn)業(yè)中機器人的使用與就業(yè)率之間呈負相關關系，每千名工人中每多1臺機器人，就業(yè)人口比例降低0.18%-0.34%。中國人口與發(fā)展研究中心副研究員黃匡時（2018）撰文預測在“機器換人”時代，中國將有5-6億的勞動力被機器人替代。類似地，還有不少觀點認為，人工智能取代社會普通勞動力是大趨勢，生出來的人都是負擔而不是勞動力。我們認為，人工智能對就業(yè)的影響不僅是替代效應，單從“機器換人”的角度思考是片面的。
2.1 人工智能影響就業(yè)的機制
人工智能影響就業(yè)的機制包括替代效應、補償效應和創(chuàng)造效應；替代效應導致就業(yè)崗位直接消失，補償效應通過自身產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴大吸引就業(yè)，創(chuàng)造效應通過創(chuàng)造新工種、新產(chǎn)業(yè)模式提供就業(yè)。工業(yè)革命以來，每一次技術進步與革命，都會引發(fā)就業(yè)方面的替代效應。珍妮紡織機、瓦特蒸汽機代替了手工業(yè)者和壯勞力；汽車、輪船等機器的出現(xiàn)，使馬夫、船夫、書信先生等職業(yè)消失……人工智能技術發(fā)展，使一些腦力勞動者所從事的工作，如汽車駕駛、檢測病癥、數(shù)據(jù)分析等也逐漸被取代。然而，在過去一個世紀里，技術以空前的速度不斷進步，但勞動占國民經(jīng)濟的份額卻長期保持穩(wěn)定（張鵬飛，2018）。根本原因在于，技術進步也可以間接創(chuàng)造出新的就業(yè)崗位，抵減替代效應對就業(yè)的負面影響，即抑制效應（Countervailing Effect）（Acemoglu &Restrepo, 2018；Autor & Salomons, 2018）。抑制效應又可進一步分為補償效應（Compensation Effect）和創(chuàng)造效應（Creation Effect）（Acemoglu & Restrepo，2018；Bessen，2018）。補償效應主要是人工智能替代性帶來的效率提升將引致相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴大，通過規(guī)模擴大彌補單位產(chǎn)出就業(yè)崗位的減少。創(chuàng)造效應主要指人工智能一方面通過新產(chǎn)業(yè)和新服務直接創(chuàng)造新工種，另一方面釋放出的勞動力可以轉崗轉行從事其他工作，間接創(chuàng)造就業(yè)崗位。
2.2 替代效應：機器換人力
一些研究認為，未來10至20年人工智能將會使目前30%-50%的工作面臨高替代風險，全球數(shù)以億計的就業(yè)崗位或將被完全替代，中國每年被替代的員工約300萬人。人工智能既能替代體力勞動又能替代腦力勞動，這一“通用性”的特點是前幾次科技革命無法做到的。2013年，劍橋大學學者Frey和Osborne在“未來的雇傭關系：就業(yè)將如何受電子化影響”研究項目中，采用高斯過程分類器（Gaussian Process Classifier）對美國702個具體崗位進行了電子化替代概率預測，結果顯示47%的工作在未來10年至20年內面臨較高風險被人工智能取代，主要包括生產(chǎn)活動、行政辦公支持類工作、銷售服務等相關崗位。2017年，普華永道對29個國家超過20萬名員工的工作任務和技能進行調查，結果顯示，預計到2030年，英國30%的工作有自動化風險，低于美國（38%）和德國（35%），高于日本（21%），從行業(yè)看，運輸和倉儲、制造業(yè)和批發(fā)零售等部門首當其沖，分別為56%、46%和44%；麥肯錫全球研究院(MGI)在報告《流失就業(yè)，新增就業(yè)：自動化時代的勞動力轉型》中預計2016-2030年間，中國被替代的全職員工的規(guī)模約在4000-4500萬，即平均每年約300萬人；到2030年，自動化將使中國五分之一的制造業(yè)工作崗位不復存在，全球將有多達8億人的就業(yè)崗位被人工智能替代。
2.3 補償效應：擴大規(guī)模，補償就業(yè)
人工智能通過降低成本，促進公司擴大生產(chǎn)規(guī)模，彌補單位產(chǎn)出就業(yè)產(chǎn)出的減少，例如京東智能物流機器人減少了86%的分揀人工，但2016-2018年物流員工數(shù)量從6.6萬人增至9.5萬人。人工智能通過規(guī)模擴大彌補單位產(chǎn)出就業(yè)崗位的減少，具體又可分為三種情形（蔡躍洲，陳楠，2019）：一是生產(chǎn)線上不易被替代的職位隨著生產(chǎn)率的大幅提升有所增加；二是人工智能更節(jié)約成本，是企業(yè)有條件擴大生產(chǎn)，增加生產(chǎn)線，帶來就業(yè)崗位的增加；三是效率提升導致公司產(chǎn)品價格更低，產(chǎn)品價格的降低會增加消費需求，帶動企業(yè)擴大生產(chǎn)規(guī)模，增加對勞動力的需求。例如，隨著京東物流智能機器人的運用，其整體分揀效率比傳統(tǒng)作業(yè)方式提升5倍，減少了86%的分揀人工。同時，2016-2018年京東集團員工數(shù)量從11.6萬人快速增長至17.9萬人，其中物流從業(yè)人員從6.6萬人增至9.5萬人?？梢娙斯ぶ悄艿刃录夹g的使用大大提升了平臺運營效率和訂單量，總就業(yè)崗位不降反升。
2.4 創(chuàng)造效應：創(chuàng)造新工種、轉崗轉行
人工智能直接創(chuàng)造相關行業(yè)的技術崗位,如人工智能工程技術人員、人工智能訓練師、智能制造工程技術人員等，到2025年，新一代信息技術產(chǎn)業(yè)領域人才缺口都將超過900萬人。隨著中國人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算的廣泛運用，2019年4月1日，人力資源社會保障部、市場監(jiān)管總局、統(tǒng)計局正式向社會發(fā)布了13個新職業(yè)信息，其中包括人工智能工程技術人員、物聯(lián)網(wǎng)工程技術人員、大數(shù)據(jù)工程技術人員和云計算工程技術人員。2020年1月2日，中國就業(yè)培訓技術指導中心再次發(fā)布包括智能制造工程技術人員、人工智能訓練師、無人機裝調師等新職業(yè)。2017年，教育部、人力資源和社會保障部、工業(yè)和信息化部等部門對外公布的《制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南》表示，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展直接帶來了對專業(yè)數(shù)字技術人才需求量的增長，到2025年，新一代信息技術產(chǎn)業(yè)領域人才缺口將超過900萬人。根據(jù)阿里研究院2018年發(fā)布的《人工智能在電子商務行業(yè)的應用和對就業(yè)影響研究報告》，人工智能應用于新零售產(chǎn)業(yè)，就需要大量具有自主設計和讀取數(shù)據(jù)能力的復合型買手、專業(yè)零售服務人才，具有技術背景和零售經(jīng)驗結合的復合型人才，智能客服背后的機器人“飼養(yǎng)員”、生產(chǎn)線上的“數(shù)據(jù)標簽工”等等。
獵聘大數(shù)據(jù)顯示，過去五年全國人工智能和大數(shù)據(jù)人才需求呈快速增長態(tài)勢，年復合增長率超70%，但相關領域的人才供給遠不能滿足市場需求。騰訊研究院《全球人工智能人才白皮書》顯示，全球AI領域人才約30萬，而市場需求在百萬量級。獵聘大數(shù)據(jù)研究院以2015年Q1為基準點，用此后每個季度發(fā)布職位數(shù)與2015發(fā)布的職位數(shù)相除，結果顯示，截至2019年Q2，人工智能與大數(shù)據(jù)領域發(fā)布崗位數(shù)增長了11.75倍，年復合增長率超過70％，明顯高于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，可見人工智能領域的人才稀缺性更強。從供給端看，目前中國真正開設人工智能專業(yè)的院校不足2%，行業(yè)內部自發(fā)的人才培養(yǎng)還沒有成體系，機器學習、深度學習、圖像處理、數(shù)據(jù)倉庫、機器視覺、自然語言處理等領域的人才供給相對不足，院校端和產(chǎn)業(yè)端高質量人才供給水平遠遠不能滿足市場對人才的需求。
AI及大數(shù)據(jù)人才需求增長迅猛
AI人才供需在核心職能上有所錯位
對于人工智能釋放出的勞動力，絕大多數(shù)可從事其他工作，如相關設備操作維護或前往物流、餐飲、銷售等服務行業(yè)，間接創(chuàng)造就業(yè)崗位。在制造業(yè)中，企業(yè)釋放出的勞動力并不總是冗余的，絕大多數(shù)情況下，這些人可以在學習培訓后填補其他崗位的空缺。例如，2017年廣東省人社局對200多家開展“機器換人”的企業(yè)調查顯示，用工減少的企業(yè)約占44%,減少的員工中近50%仍留在企業(yè)內部，他們或被調配到人員緊缺的崗位或產(chǎn)線，或在技能培訓后轉崗至技能要求高的崗位，如設備維修、監(jiān)測及預測性維護等。此外，未來的工作并不單單是高技能，部分中低技能的工作同樣不可或缺。根據(jù)人社部發(fā)布的《2019年第四季度全國招聘求職100個短缺職業(yè)排行》，營銷員、收銀員、餐廳服務員、保安員、保潔員、商品營業(yè)員位居緊缺職業(yè)前十，隨著被釋放出的勞動力逐漸轉至這些勞動密集型服務行業(yè)，就業(yè)崗位被間接創(chuàng)造出來。
2.5 小結：未來20年人工智能或凈增約9000萬崗位
根據(jù)咨詢機構預測，未來20年人工智能將為中國創(chuàng)造9300萬個凈增就業(yè)崗位，其中服務業(yè)將凈增近一億就業(yè)崗位。2018年，普華永道發(fā)布《人工智能和相關技術對中國就業(yè)的凈影響》預測，未來20年人工智能將為中國創(chuàng)造12%的凈增崗位，相當于增加9300萬個就業(yè)崗位。其中服務業(yè)分別有21%、50%的就業(yè)崗位被替代和創(chuàng)造，總體凈增加9700萬個就業(yè)崗位；建筑業(yè)分別有25%、38%的崗位被替代和創(chuàng)造，總體凈增加1400萬個就業(yè)崗位；農(nóng)業(yè)的崗位流失最為嚴重。從細分行業(yè)上看，因老齡化而需求大增的健康醫(yī)療領域將會迎來擴張，電子商務和專業(yè)性、技術性的服務等板塊也會受益于生產(chǎn)率提高，創(chuàng)造新崗位。
未來20年人工智能將為中國創(chuàng)造9300萬個凈增就業(yè)崗位
隨著人工智能為專業(yè)人員分擔枯燥重復的工作，未來職業(yè)將更注重勞動力的軟技能，如領導力、人際交往能力、邏輯思維、主動學習和創(chuàng)造力等，這些是機器所不能替代的。人工智能現(xiàn)在還遠遠不能取代大多數(shù)服務工作。正如李開復在《人工智能》一書中所說，人工智能只是人類的工具，屬于相對容易控制和管理的計算機程序，就目前的發(fā)展而言，人工智能還不能具備常識、創(chuàng)造、審美、情感、自我意識、抽象能力和跨領域推理能力。隨著人工智能為專業(yè)人員分擔枯燥重復的工作，越來越多的工作崗位將與創(chuàng)造性勞動和情感性勞動有關。世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《未來就業(yè)報告》指出，前十大新興職業(yè)包含多個以人為中心的職業(yè)，如營銷專家和經(jīng)理、人力資源專家和顧問、用戶體驗設計師等。這些職業(yè)要求從業(yè)者了解人類行為和偏好，所涉及的技能基本上無法實現(xiàn)自動化。2018年LinkedIn上對全球約4000名專業(yè)人員調查顯示，盡管人工智能技術發(fā)展帶動了技術技能的需求，但領導力、人際交往能力、邏輯思維、主動學習和創(chuàng)造力等軟技能的價值也將大大提高，甚至在某程度上超過了對專業(yè)技能的要求。在世界經(jīng)濟論壇所描繪的未來就業(yè)圖景中，銷售和營銷專業(yè)人員、社交媒體專員、創(chuàng)新經(jīng)理和客戶服務人員將迎來需求的增長。
未來職業(yè)將更注重勞動力的軟技能
No.3
人工智能時代，人口規(guī)模重要嗎？
有觀點認為，人工智能時代，人口規(guī)模不再重要。我們認為人口尤其是勞動年齡人口一方面是培育人才的基礎，另一方面人口規(guī)模大意味著大市場。西方發(fā)達國家即便人口不再增長，經(jīng)濟仍在持續(xù)發(fā)展，一些人以此論證經(jīng)濟發(fā)展的真正動力是“創(chuàng)新”而非“人口增長”。還有不少觀點指出，人工智能時代，人口在質不在量，不應停留在人多力量大的思維模式上。此外，黃匡時（2018）認為人工智能將徹底顛覆傳統(tǒng)人口問題，工業(yè)化推動了勞動生產(chǎn)率的提高，“低生育率陷阱”不值得擔憂。我們認為，人工智能時代，人口規(guī)模依然重要。從供給端看，人口是人才與創(chuàng)新的基礎，從需求端看，人口規(guī)模效應能夠更容易形成大市場，意味著購買力和競爭力。
3.1 人口是人才與創(chuàng)新的基礎
人口是人才的基礎，人口眾多意味著人才儲備庫巨大，進而保證科技研發(fā)與創(chuàng)新力；中美兩國在人工智能領域的抗衡與兩國大量人才資源積累不無關聯(lián)。據(jù)OECD統(tǒng)計，2017年中國擁有研發(fā)和技術人員約180萬人，排名世界第一，美國約130萬人，排名第二；2001-2018年中國高校畢業(yè)生數(shù)從104萬增至753萬，1982-2015年中國大專以上學歷人口規(guī)模從604萬人升至1.71億。人工智能時代的競爭，本質上就是人才和技術的競爭，人口眾多意味著人才潛力巨大，意味著有更多技術創(chuàng)新的可能。目前，在人工智能領域最有競爭力的是中美兩國，這與兩國可以抗衡的人才資源不無關聯(lián)。據(jù)中國信通院《2018中國人工智能發(fā)展報告》，2017年末美國的人工智能人才投入量為2.9萬人、居世界首位，占全球總量的13.9%；中國投入量位居第二，為1.8萬人，占比8.9%。
目前中國人工智能人才的平均年齡不足35歲，人口老齡化速度和水平將對相關領域的人才供給造成不利影響。獵聘大數(shù)據(jù)顯示，從2019年1-7月，全國人工智能與大數(shù)據(jù)人才的年齡分布以25-30歲之間最多，占比為40.63%；其次是30-35歲，占比為29.65%，中青年人口是這一新興行業(yè)的中流砥柱。然而，由于經(jīng)濟社會快速發(fā)展和計劃生育政策嚴格執(zhí)行，中國生育率下降速度和老齡化速度前所未有，按照總和生育率1.4左右的發(fā)展趨勢，我們預測中國人口將在2022年前后見頂,2050年中國人口將較2022年減少9%，老齡人口占比超30%。屆時，中青年人口數(shù)量下滑將對人工智能等新興領域人才供給形成一定制約，中國科技的國際競爭力也可能受到限制。
中國人口老齡化速度及規(guī)模前所未有
我們對中國人口的預測
3.2 人口規(guī)模效應能夠形成大市場
人口越多，微小的需求也能形成市場；14億人口規(guī)模的巨大市場使得中國人工智能技術優(yōu)勢更容易發(fā)揮并被分享。梁建章、黃文政（2018）認為，在人工智能時代，人口對科技和經(jīng)濟發(fā)展的意義絕不只是勞動力，龐大的人口規(guī)模，更能保證需求的多樣性和供給的規(guī)模效應。目前，中國的企業(yè)之所以對人工智能的應用層表現(xiàn)出強烈的發(fā)展意愿，也是因為任何有關教育、醫(yī)療、金融服務、零售等應用場景的需求都有可能形成大市場，進而為創(chuàng)新成果的規(guī)?；a(chǎn)和商業(yè)化奠定基礎。換言之，在14億人的中國，一項技術只要有1％的人感興趣，就會出現(xiàn)一個千萬人口的市場。例如，雖然目前中國智能音箱的市場滲透率不足3%，但根據(jù)奧維云網(wǎng)（AVC）全渠道推總數(shù)據(jù)，2019年上半年中國智能音箱市場銷量為1556萬臺、銷售額30.1億元，占全球銷量約三分之一，阿里、小米、百度等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)勢頭迅猛。截至2019年6月，中國網(wǎng)民規(guī)模達8.54億，網(wǎng)絡購物用戶規(guī)模達6.39億，這讓中國人工智能企業(yè)擁有巨大的市場。普華永道預測，到2030年中國、美國、歐洲的人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將分別為7萬億、3.7萬億、2.5萬億美元，中國的產(chǎn)業(yè)規(guī)模比后兩者之和都大。在全球智能化大趨勢下，人口眾多使技術優(yōu)勢更容易發(fā)揮并被人們分享。
而且，機器并不能取代人的消費功能；人口減少、需求萎縮將拖累經(jīng)濟發(fā)展。供給和需求同時對經(jīng)濟發(fā)展起作用，人不僅通過生產(chǎn)促進經(jīng)濟發(fā)展，也通過消費拉動經(jīng)濟。沒有供給就沒有產(chǎn)品和服務，但沒有需求也就沒有生產(chǎn)的必要。人工智能或許可以替代人的部分生產(chǎn)功能、提高勞動力的單位產(chǎn)出，但不能取代人的消費功能，不能根本改變人口結構，不能減緩老齡化的速度。人口減少、需求萎縮將拖累經(jīng)濟發(fā)展，低生育率下20-50歲的消費主力人群數(shù)量下降，負面影響日益嚴峻。在總需求回落的背景下，縱使有先進的生產(chǎn)技術和服務水平，也很難創(chuàng)造經(jīng)濟增長。
No.4
政策建議
一是盡快全面放開并鼓勵生育，構建生育支持體系。由于生育率持續(xù)低迷，出生人口持續(xù)下滑，少子化老齡化問題日趨嚴峻，并且隨著中國人口總量在“十四五”時期見頂，未來中國將陷入人口萎縮。雖然前25年左右人口萎縮速度較慢，但一旦1962-1975年嬰兒潮人口進入生命終點，人口萎縮速度將明顯加快。為此，必須盡快全面放開并鼓勵生育，加快構建生育支持體系，讓生育權回歸家庭自主。一是實行差異化的個稅抵扣及經(jīng)濟補貼政策，覆蓋從懷孕保健到18歲或學歷教育結束。二是加大托育服務供給，大力提升0-3歲入托率從目前的4%提升至40%，并對隔代照料實行經(jīng)濟鼓勵。三是進一步完善女性就業(yè)權益保障，并對企業(yè)實行生育稅收優(yōu)惠，加快構建生育成本在國家、企業(yè)、家庭之間合理有效的分擔機制。四是加強保障非婚生育的平等權利。五是加大教育醫(yī)療投入，保持房價長期穩(wěn)定，降低撫養(yǎng)直接成本。
二是完善高校人才培養(yǎng)體系，加強核心技術領域的人才培養(yǎng)與引進。目前人工智能高端專業(yè)人才儲備方面存在明顯短板。根據(jù)《2018人工智能發(fā)展報告》，中國人工智能杰出人才數(shù)量僅為世界第六，核心技術層的人才更是稀缺。2017年7月國務院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中明確指出要把高端人才隊伍建設作為人工智能發(fā)展的重中之重；2018年4月2日，教育部印發(fā)了《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，行動計劃中要求各大高校加快建設人工智能科技創(chuàng)新基地。因此，我們建議一是完善高校相關領域的人才培養(yǎng)體系，如加強人工智能與相關學科的交叉融合；二是優(yōu)化高校人工智能領域科技創(chuàng)新體系，例如聚焦人工智能重大科學前沿問題，推動新一代人工智能核心關鍵技術創(chuàng)新等；三是推動高校人工智能領域科技成果轉化與示范應用，例如支持高校在智能教育、智能制造、智能醫(yī)療、智能城市、智能安防等領域開展技術轉移和成果轉化等。
三是警惕大規(guī)模結構性失業(yè)，實施好職業(yè)技能培訓，促進勞動力技能轉換以適應產(chǎn)業(yè)轉型升級需求。結構性失業(yè)通常在產(chǎn)業(yè)結構變化劇烈而勞動者技能與之不相適應時升高。人工智能時代，容易被取代的工作主要是在結構性和確定性環(huán)境下的體力勞動以及數(shù)據(jù)收集和處理工作，如采礦、紡織、財務、審計、統(tǒng)計、行政、后勤等。2019年3月，國務院辦公廳印發(fā)《職業(yè)技能提升行動方案（2019-2021年）》，進一步強調“把職業(yè)技能培訓作為保持就業(yè)穩(wěn)定、緩解結構性就業(yè)矛盾的關鍵舉措”，要求三年共開展各類補貼性職業(yè)技能培訓5000萬人次以上，其中2019年培訓1500萬人次以上。我們建議，加快研究人工智能帶來的就業(yè)結構、就業(yè)方式轉變以及新型職業(yè)和工作崗位的技能需求，建立適應智能經(jīng)濟和智能社會需要的終身學習和就業(yè)培訓體系。
編輯 ∑Gemini
來源：世界經(jīng)理人
人工智能作為計算機科學的一個分支，旨在探尋智能的實質，在此基礎上生產(chǎn)出與人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括語言識別、圖像識別、自然語言處理等。近年來我國在人工智能領域制定出了一系列發(fā)展政策，今年3月9日，科技部對外公布，將支持重慶、濟南、成都以及西安建設國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)。
在此次疫情當中，人工智能在病毒分析、藥物研發(fā)、智能測溫以及輔助診斷等方面起到了十分重要的作用，作為目前新基建的重要領域之一，人工智能有望在中國制造新一輪的風口。
AI新基建與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)
目前人工智能作為一種感知效果集中于前端的技術，當前多以發(fā)展AI應用產(chǎn)品及服務為主。隨著物聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，AI的應用領域從互聯(lián)網(wǎng)、新零售逐漸過渡到制造、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等公共服務領域，人工智能正逐漸成為助力經(jīng)濟發(fā)展非常重要的應用基礎設施。
AI新基建的推進
目前國際上初步形成人工智能產(chǎn)業(yè)化基礎，近年來相關企業(yè)數(shù)量也大幅增加。當前人工智能被納入新基建，有助于推動其各項技術在更多場景應用中擴展和深入，產(chǎn)業(yè)鏈上的公司也有望獲得更大紅利。但是我國在人工智能領域還有一些薄弱環(huán)節(jié)急需加強包括在人工智能重大基礎理論研究上原創(chuàng)能力相對不足，高端芯片、基礎材料、元器件、軟件等還有較高對外依賴性，以及國內高端人工智能頂級人才遠不能滿足需求等。
AI新基建正逐漸應用于各個場景，其相關產(chǎn)品性能以及落地場景也頗受關注，各地政府也在緊鑼密鼓的推出相應的落地規(guī)劃和政策，管理層和龍頭企業(yè)也將進一步把人工智能作為經(jīng)濟及企業(yè)轉型的重要抓手。
對于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)來說，如何相融并產(chǎn)生新的增長點。在新基建有序推進的同時，AI新基建如何破局推進規(guī)模落地效應，同時其相關的薄弱環(huán)節(jié)該如何解決。本周四晚8點，電子發(fā)燒友邀請多位科技企業(yè)高管，與大家一起探尋，AI“新基建”的新機遇！
]]>近日，海外媒體報道，三星3nm工藝量產(chǎn)時間可能已經(jīng)延期至2022年。三星原計劃2021年初量產(chǎn)3nm， 但受新冠肺炎疫情影響，三星預期時間可能已經(jīng)延期至2022年，業(yè)內消息人士指出，這并非工藝制造上的延遲，而是因為EUV光刻機等關鍵設備在物流上的延遲所致。此外，全球代工龍頭企業(yè)臺積電也因為疫情原因，半導體裝備及安裝人員都無法按期完成，原計劃在6月份風險試產(chǎn)的3nm FinFET工藝，試產(chǎn)時間將延期到10月份。
臺積電、三星等晶圓代工巨頭，晶圓代工制程迭代放緩，制程進步時間明顯拉長，給中芯國際追趕提供了有利時機。還有，美國對中國持續(xù)發(fā)動科技戰(zhàn)，路透社3月底報道，美國特朗普政府高級官員同意對華為采取新措施，以限制華為芯片的全球供應鏈，其中可能包括一些關鍵的產(chǎn)業(yè)鏈廠商。據(jù)悉，此次禁令主要是通過限制使用美國技術、零件的外國供應商來實現(xiàn)，臺積電很有可能位列其中。
拓墣研究所最新發(fā)布2020年第一季度全球晶圓代工前十廠商的排名、營收和同比增長情況，顯示排名第四的中芯國際營收同比增長了26.8%。受惠于中國內需市場在CIS、PMIC、指紋識別與嵌入式存儲器應用等產(chǎn)品的需求，產(chǎn)能利用率接近滿載，營收喜人。
業(yè)內人士認為，隨著美國對中國集成電路技術及專利加深封鎖，中國必須要加速國產(chǎn)替代。華為芯片設計能力出眾，中芯國際主業(yè)是芯片制造，兩家企業(yè)上下游合作有實力打造強大的產(chǎn)業(yè)鏈條。
中芯國際14nm工藝制程最新進展
在當前的全球半導體市場中，28nm已經(jīng)產(chǎn)能過剩，7nm制程只用于智能手機和部分PC等小范圍的尖端設備中，居于兩者之間的14nm制程才是真正的中堅力量，承載著市場上絕大多數(shù)中高端芯片的制造。特別是在工業(yè)、汽車、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)，擁有龐大的市場空間。
臺積電在2018年率先實現(xiàn)7nm量產(chǎn)，讓臺積電的市場份額持續(xù)上漲，市場支配地位日益穩(wěn)固。但在事實上，臺積電的14/16nm制程依然是其營收的主要來源，目前約占總營收的25%，Intel早在2014年就實現(xiàn)了14nm的量產(chǎn)，比三星和臺積電都還要在早上一年，如今14nm的Intel處理器依然在桌面處理器市場中備受追捧。
中芯國際聯(lián)合首席執(zhí)行長梁孟松此前表示，中芯國際的14nm制程在2020年產(chǎn)能持續(xù)升高，預計3月份產(chǎn)能4000片，7月為9000片，12月達到1.5萬片，中芯國際14nm產(chǎn)能提升將加速華為、嘉楠等中國公司芯片的國產(chǎn)化進程。
以麒麟710A處理器為例，采用中芯國際的14納米FinFET工藝生產(chǎn)，上一代華為的麒麟710處理器是由臺積電生產(chǎn)。麒麟710處理器與麒麟710A處理器不同的地方，一是麒麟710主頻為2.2GHz，710A為降級版，主頻為2.0GHz，710是臺積電12納米工藝生產(chǎn)，710A則是中芯國際在2019年第4季度開始量產(chǎn)的14納米工藝生產(chǎn)。
在2月財報會議上，梁孟松表示中芯國際公司正在研究開發(fā)N+1、N+2工藝，與中芯國際現(xiàn)有的14nm工藝相比，N+1性能提高了20％，功耗降低了57％，邏輯面積可以減少63％，整個SOC（片上系統(tǒng)）面積可以減少了55％。中芯國際表示，就功率和穩(wěn)定性而言，N + 1可以與市場上的7nm工藝媲美。
“我們對N + 1的目標是低成本應用，相對于7納米，它可以將成本降低約10％。因此，這是一個非常特殊的應用程序?！敝行緡H對媒體表示。
中芯國際在上海、北京、天津、深圳均擁有晶圓工廠，目前該公司可以提供最高的芯片工藝是14nm。
中芯國際14nm工藝量產(chǎn)三大意義
正威國際集團半導體事業(yè)群總裁、艾新教育創(chuàng)始人謝志峰博士對電子發(fā)燒友記者表示，中芯國際14nm工藝已經(jīng)量產(chǎn)，國產(chǎn)替代意義重大。
筆者認為，首先，從國家戰(zhàn)略切入，2019年第四季度中芯國際14nm量產(chǎn)成功，標志以其為代表的中國半導體公司開啟屬于中國科技創(chuàng)新的大時代。
第二、在全球半導體代工市場中，14nm制程主要用于中高端AP/SoC、GPU、HPC、高性能ASIC、FPGA等制造環(huán)節(jié)，這些場景正符合人工智能及物聯(lián)網(wǎng)的核心應用需求，承載中國產(chǎn)業(yè)革命的科技基石。中芯國際的14nm崛起，正打開這一龐大的市場需求。
第三、中芯國際14nm量產(chǎn)對產(chǎn)業(yè)鏈上下游帶來三大利好。首先，充分激發(fā)上游設備及材料端迎來國產(chǎn)替代加速，其次，下游終端應用客戶比如華為，擁有芯片制造商的支持，有力于打破缺芯瓶頸，還有，中游封裝端將獲得來自上下游雙方的需求升級。
謝志峰博士也特別提醒，比較臺積電、三星等全球領先的晶圓代工企業(yè)，中國落后世界先進水平2代（約5年）。中芯國際的技術更迭了多代，依舊與國際先進水平相差很多。同時，在規(guī)模上，中芯國際比臺積電規(guī)模差10倍。從另外一方面，依賴中國市場對半導體芯片的龐大需求，中芯國際技術突破后，市場增長空間巨大。
中芯國際邁向新征程需要跨越兩重障礙
北京大學上海微電子研究院顏重光教授對電子發(fā)燒友記者表示，中芯國際晶圓代工制程與臺積電有2代差距。臺積電已有超細微制程與前道精細封裝技術！手機及5G需要的芯片已使用2.5D及3D的高密系統(tǒng)集成、高速、高頻、三維、超細節(jié)距互聯(lián)等新一代集成電路制造技術。
拓墣研究所的調研顯示，2019年，全球Top10代工廠商統(tǒng)計圖中，臺積電大比例領先，市場份額占比超過了50%。而第二名的三星也增長到了19%左右，第三的格芯只有9%左右，第四的聯(lián)電大約7%左右，中芯國際只有5%左右。我們可以明顯看到，全球晶圓代工市場正呈現(xiàn)出強者恒強的局面。
臺積電中國區(qū)業(yè)務發(fā)展副總經(jīng)理陳平博士對媒體表示， 關于先進工藝方向，有三個關鍵因素：第一、傳統(tǒng)的工藝萎縮，臺積電今年要推出5nm，在今后要推出3nm、2nm，我們會沿著摩爾定律的方向繼續(xù)前行。第二、3D異構集成，用不同的工藝技術做成的芯片，通過先進的封裝技術整合在一起。第三、軟硬件的共同優(yōu)化，包括設計與工藝的共同優(yōu)化，三軸一起發(fā)展，未來芯片工藝發(fā)展大有前景。以此為坐標軸，中芯國際追趕臺積電，需要在后兩個部分要全力提升，還有一點無法繞過的是，中芯國際距離臺積電的產(chǎn)品性能尚有一些差距，在IP授權方面也存在很大的專利壁壘。
清華大學微納電子學系主任、微電子研究所所長魏少軍指出，中國芯片企業(yè)正在奮力追趕，中芯國際在2019年的研發(fā)支出約占銷售收入的22%，但總額僅為6.87億美元，與臺積電還有很大差距。臺積電通過高額的研發(fā)投入來獲得先進技術和先進產(chǎn)品，再通過產(chǎn)品的競爭力獲得更大的市場，臺積電上調2019年資本支出，從年初的100億上調到140-150億美元，砸下巨資建設高端制程和充足產(chǎn)能，來抓住5G時代的市場機遇。
臺積電在客戶規(guī)模和種類上也遠遠超過中芯國際。臺積電7納米制程的客戶遍布全球, 主要客戶有蘋果、華為海思、聯(lián)發(fā)科、高通、英偉達、超微、賽靈思、比特大陸等知名企業(yè)。2019年營收，三成來自7納米制程。臺積電毛利率常年維持在50%，而中芯國際的毛利率則是20% 左右，這其中先進制程對毛利率的貢獻最大。獲利不高，也會影響公司在未來研發(fā)上的投入，增加了向高端芯片發(fā)展的難度。
中芯國際希望完全跳過10nm節(jié)點，直接過渡到7nm節(jié)點。據(jù)稱，海思在臺積電的客戶名單上是利用EUV節(jié)點的。如果未來，中芯國際可以實現(xiàn)7nm工藝的試產(chǎn)，將會帶來更廣泛的增長空間。中芯國際認為，2020年，物聯(lián)網(wǎng)、5G、智能消費品、人工智能及汽車電子將驅動晶圓代工的增長，樂見積極的成長動能和強勁的訂單需求。
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