澳电创投2022年预测：后疫情时代，赢在趋势稳抓机遇

澳电创投副总裁 潘洁蓉女士的分享

　　2021年是具有特殊意义的一年,既是我国“十四五”的开局之年,同时放眼全球,当前世界格局也在经历着巨变,我们所处的世界在经济、人口和地缘政治上比以往任何时候都更加动态。特别是人工智能、大数据、供应链、云计算、5G通信等技术的发展将生活中许许多多的“不可能”转变为了“可能”。于企业而言,这种动态变化创造了独特的机会,也带来了极大的不确定性和挑战。

　　两大领域内机器人技术将取代人工

　　如今,人工智能不再只是科幻电影中的“机器人”,它早已渗透进社会生活的方方面面。传统的工业机器人以机器臂代替部分繁琐的人工劳动,成为人类体力的延伸,但其智能程度还远远不够,无法完成相对精细的工作。而包括深度学习、3D视觉在内的人工智能技术则赋予了机器人更高的智慧,使得工业机器人能拥有部分与人类类似的感知与规划能力,使它不仅能代替人类大部分的体力劳动,也可以在程序设定的基础上代替部分的脑力劳动,帮助产业更加灵活智能地完成自动化改造,降低工厂生产成本。

　　- 场景一:工业领域

　　在石油化工、有色冶金、钢铁等过程工业领域,生产连续性至关重要。由于设备故障而导致的短暂非计划性停机就可能给企业造成上百万的经济损失,甚至引发火灾、爆炸等严重安全事故。在中国的一家石油化工企业的智能工厂里,一套预测性维护系统为客户建立起了从智能预警到高级诊断的闭环机制,帮助客户有效控制风险,保证生产的可靠性和安全性。这一过程既运用了对传感器量化数据的机器学习与深度分析,也结合了基于知识图谱的自然语言处理技术,堪称工业界的“中西医结合”。

　　- 场景二:医学领域

　　在医疗健康领域中,人工智能的应用已经覆盖虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学等超过11个领域。在疫情期间,人工智能技术主要是在疫情的监测、疾病的诊断、药物的研发等方面发挥了重要的作用。作为“最强辅助”,减轻医生的负担,提高手术的精度和安全度,在特定情况下帮助医生看得更清、操作更准。对标北美的老牌手术机器人公司 Intuitive Surgical,在过去 20多年间更新迭代,已经垄断了胸外科、普外科、泌尿外科、妇科、心血管外科等方面所有腔镜手术,年收入超40亿美元,市值破1000亿美元。人工智能与医疗健康的融合,在解决医疗可及性、癌症治疗、老龄化问题等方面的进展,未来可期。

　　- 澳电观点

　　过去五年间,泛人工智能技术已经从实验室走向生产环境,赛道的头部初创也已经跨越了产品验证的门槛,走向深层次的产业解决方案。澳电十分看好能能够拓宽机器人应用边界的创业公司,从高端制造、物流、快递、电商以及医疗场景中,找到共性模块,从而更有效地收敛冗长的碎片化需求,以通用垂直化、可编程平台的形式输出。随着工业自动化转变,智能机器人的螺旋式应用将会颠覆以往的流水线,在设备之间进行单元式重组,拓展可工作环境,重构生产力。

　　中国供应链技术给出发展新思路

　　供应链的弹性、韧性、安全稳定,其背后是工业产业上下游的互通互联,是工业企业对生产、库存、利润的综合考量。在疫情降临后,市场波动、链条中断、成本上涨,许多制造企业都感受到了来自供应链的压力。我国供应链技术历史的强大,在于规模大、种类全、物流多,更在于许多企业可以用较低的成本生产出高质量的零部件和半成品。而针对物理感知与数据智能基础前沿的探索,也激活了物流、商流、信息流和资金流的实时闭环,让长尾需求的传导速度和生产决策链条无限缩短,为我国供应链的持续性创新提供了新的土壤。

　　以服装制造业为例,在直播电商的风口推动下,过去一年,国内的新款产品现在的迭代速度已经达到了之前的5倍,可以在130秒内就制造出一件夹克。淘宝快时尚产品数量也增长了91%,许多消费者都体验到了凌晨下单当天到货的感觉。背后依赖的就是智能销售预测技术的落地,在消费者做下最终消费决策之前就通过模式比对,预测下单时机与数量,将商品以最优路径送达离消费者最近的快递站点。

　　- 澳电观点

　　初创企业若能通过数字技术实现产业链的高效协同,提升资源配置的合理性和效率,便能实现产品力与市场占有率的高效成长。在基础建设层,夯实智能决策能力,特别是产品定义相关的能力,从而超越单一品类的柔性能力构建,实现履约与交付体验的精细化把控。在全球范围内行业竞争相对不充分的当下,抓住教育市场、获取好口碑的窗口期,供应链侧智能决策能力的输出,从而进一步提高核心产品的附加值。

　　实施数据监管后的企业发展趋势

　　国内产业数字化前景宏厚,信息化升级已达到一定的基础和规模。国内第一产业的数字化程度大约在10%,第二产业大概是20%到24%之间,第三产业更高一些,在40到45%左右。在电信、金融、一些头部的互联网企业、头部的工业企业,算法和模型的应用已经相对成熟。

　　数据规模的持续膨胀提升了数据资产管理的重要性,数据应用场景持续扩展要求数据治理具备更高的敏捷性、易用性、实时性和智能化能力,对安全合规的要求也更加严格。

　　- 数据监管有多重要?

　　随着《个人信息保护法》和《数据安全法》的发布,应对数据监管后的挑战变得格外重要。鉴于现在客户行为数据掌握在技术平台和消费者手中,平台如何利用适当数量的信息为消费者创造价值仍然是一个尚未解决的关键问题。

　　当下,企业的发展必须依赖于数据运营和管理,作为价值支撑的切入点。数据保护已成为企业日益关注的问题。IBM Security《2021年数据泄露成本报告》就指出,每次数据泄露事件平均为公司带来424万美元的损失,为17年来之最,数据安全的重要性不言而喻。因此需要保护所有业务数据不被滥用或被盗,尤其是消费者数据;企业也绝对不能放任消费者的个人数据,否则他们可能会完全失去业务。

　　- 澳电观点

　　需求侧的增量,让有能力打通数据治理任督二脉的创业公司,更能抓住产业链升级的时机,创造属于自己的护城河,把产品竞争力打造成为系统竞争力。其一,破解壁垒,打造“安全合规”的共享通道,让数据可被实时提取与消费;其二,数据清理、融合、可解释,目标多元共治,让数据运营自动化;其三,业务切入,构建知识库,最终实现数据与业务的深度互动,持续创新。

　　2022年是新冠疫情冲击平复后,中国经济归于动态积极化的第一年。展望2022年,坚持高质量发展的路径将面临全新的考验,也会孕育新的机遇,中国经济在与疫情赛跑的过程中,一定会继续交出令人瞩目的答卷。