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從 5G 到智能革命,這篇文章值得一看

作者 | 小棗君本文經授權轉自鮮棗課堂(ID: xzclasscom)2019年已經結束了。到來的,是2020年。這也意味著,我們進入了21世紀的第3個十年。過去的十年,3G/4G、智慧型手機開創了移動網際網路時代,我們所有人的生活方式被徹底改變,生活質量得到了大幅的提升。

2020-01-05 05:59 / 0人閱讀過此篇文章  

作者 | 小棗君

本文經授權轉自鮮棗課堂(ID: xzclasscom)

2019年已經結束了。

到來的,是2020年。這也意味著,我們進入了21世紀的第3個十年。

過去的十年,3G/4G、智慧型手機開創了移動網際網路時代,我們所有人的生活方式被徹底改變,生活質量得到了大幅的提升。

移動網際網路還帶來了ict行業的空前繁榮,誕生了一個又一個的行業巨頭。

如今,我們站在時代的路口,不免會想——未來的十年,我們的行業會發生什麼?哪些技術會迎來爆發?又有哪些企業能夠把握住機遇,成為新的行業領袖?

看似難以回答的問題,其實並非毫無頭緒。

在小棗君個人看來,準確預測哪些企業能夠崛起,是不可能的。但整個行業的發展趨勢,還有技術的興衰更替趨勢,宏觀上來看,是越來越清晰的。

我認為,未來的十年,有一件事情一定會發生,那就是第四次工業革命的全面爆發。而這次革命,將再次改寫全球經濟秩序和戰略格局。

這是一次重新洗牌,把握住機遇的國家,將在未來一百年占據全球領導地位,引領世界各國的經濟和科技發展。

政治課本上說過,生產力是社會發展的最終決定力量。誰擁有先進的生產力,誰就能更好地推動社會進步。

回首過去已經發生的三次工業革命,已經毫無疑問地證明了這一點。

人類政治、經濟和文化領域的發展,被三次工業革命深深影響。世界列強的地位,也由三次工業革命奠定。

我們中國,因為歷史的原因,很遺憾錯過了前三次工業革命的機遇。

但是,今時不同往日。現在的中國,經歷了改革開放40年的高速發展,國力空前強盛。面對擺在面前的第四次工業革命,我們是萬萬不能再次錯過的。

第四次工業革命是民族復興的絕佳機會,錯過了,就是歷史罪人。

既然第四次工業革命對我們來說如此重要,那麼,究竟它的精髓是什麼呢?是5G嗎?是雲計算、大數據嗎?是人工智慧嗎?我們該如何把握機遇呢?

其實,我個人覺得,第四次工業革命,其實更應該叫作產業革命或行業革命。工業革命,更容易讓人誤解,以為這個革命只和工業有關。而工業對於這次革命來說,顯然過於狹隘了。

如今我們所處的社會,是一個空前多樣化的社會。除了第一產業(農林牧漁)和第二產業(工業製造和能源)之外,還有大量的第三產業(商業、交通、金融、教育、通信等)。事實上,目前工業的占比已經遠遠不如以前。

我們要提升的生產力,是全部產業的生產力。

第四次工業革命,是以石墨烯,生物基因,虛擬現實,人工智慧、可控核聚變、清潔能源以及生物技術為技術突破口的工業革命。

站在我們ict人的角度,第四次工業革命,就是智能革命。

很多人應該都玩過RPG(角色扮演)電腦遊戲。

遊戲中的角色,通常會有力量、敏捷、智力等屬性。屬性越強,這個角色的戰鬥力就越強。

實際上,我們可以把生產力看作是這樣一個的遊戲角色。

第一、第二次工業革命,改進的是動力和能源,是加的「力量屬性」。第三次工業革命,除了力量之外,開始加「敏捷屬性」。

第四次工業革命呢?除了力量和敏捷之外,我們要開始加「智力屬性」了。

就像一個人,最開始是鍛鍊肌肉,接著打通筋脈,最後武裝大腦。

想要實現智能革命,必須先實現數字革命(信息技術革命)。

數字革命(信息技術革命)是第三次工業革命帶給我們的。

香農先生的資訊理論,奠定了資訊時代的理論根基。隨著時代的發展,0和1被證明是目前人類能使用的最有效的信息載體,數字化是信息傳遞和處理的最高效方式。

第三次工業革命以來的關鍵發明,例如計算機、半導體、通信網絡,都是圍繞數字進行工作的。

數字產業,包括軟體和硬體,都進入了空前的繁榮階段。所有行業都在向數字化靠攏。因為只有數字化,才能最大化利用信息,從而獲取價值。

數字化該如何實現呢?數字革命的核心是什麼?

所謂的數字化,其實核心就是做好兩件事——連接和計算。

連接,就是傳輸數據。更通俗一點,就是通信和網絡。

計算,就是對數據進行存儲和運算。也可以想像為CPU、內存和硬碟這樣的硬體,加上作業系統、資料庫、應用程式這樣的軟體。

我們人類絕大部分數字化系統,都屬於雲、管、端結構。

端負責採集數據和接受控制,類似於人的四肢。雲負責存儲和運算數據,類似於人的大腦。而管,就是通信和網絡,負責讓數據可以在雲和端之間流動,類似於人的血管和神經。

雲的出現,有兩方面的原因。一方面是因為人類一貫比較喜歡自上而下的金字塔管理結構,人類社會的發展也是從分散走向集中。另一方面的原因,是因為資源瓶頸,或者說,算力瓶頸。

算力,顧名思義,就是計算的能力。

計算機剛發明的時候,是速度很慢的大型機。

後來,隨著半導體技術的發明,晶片開始按照摩爾定律不斷發展,算力也隨之快速增長。

增長到一定階段,出現了個人PC。但是總的來看,速度仍然很慢。

在算力不足的情況下,人們唯一能做的,就是「拼湊」算力資源。於是,發明出集中式運算,從機架到機房,從機房到DC(數據中心),越集中越多,越集中越大。

DC(數據中心)

雲計算,就是「拼湊資源」發展到一定階段的產物。

雲計算除了拼湊算力資源之外,更重要的一點,是它創新了資源的管理和分配方式。它不再以硬體為單位進行算力管理和分配,而是打亂為虛擬資源,以虛擬機的方式進行分配。

這樣一來,各個單位使用算力的成本大幅下降,效率大幅提升。

就在整個社會都在想辦法推動「上雲」的時候,意想不到的變化發生了。

因為摩爾定律的速度太快了,不知不覺中,現在晶片的算力達到了驚人的高度。我們的手機、電腦,甚至手錶、眼鏡,也擁有了速度超快且價格便宜的晶片,還有大容量的存儲空間。

也就是說,「端」這一級別的算力,也變得很恐怖。

以往我們必須送到「雲」去完成計算的數據,現在在本地端就可以計算了。極大地緩解了「管道」的壓力,也省了來回輸送數據的時間。

於是,分布式計算重新開始崛起,分擔了一部分集中式計算的工作。

最典型的代表,就是區塊鏈。區塊鏈就是分布式計算,去中心化。

分布式計算和集中式計算,各有優勢,也各自有適用的場景。兩者的關係不是誰取代誰,而是長期共存,合理分工。

除了雲計算和端計算之外,還衍生出了霧計算、霾計算、邊緣計算。其實,這些都是製造概念而已。本質上,霧計算、霾計算、邊緣計算,就是算力在雲和端之間的「管」上,進行靈活的部署。哪裡需要,就去哪裡。

換言之,算力無處不在

很顯然,算力之所以敢這麼「上躥下跳」,前提就是「連接」在提供強有力的支持。如果沒有「連接」在默默工作,「算力」哪也去不了。

說到連接,終於輪到現在萬眾矚目的5G登場了。

然而我想說的是,5G真的沒有那麼了不起。。。

長期以來,算力依靠摩爾定律,得到了極速的發展。同時,通信也搭了摩爾定律的順風車,有了不小的進步。

但摩爾定律能夠幫助通信的,只有編碼解碼、調製解調、加密解密階段,最要命的信道這塊,摩爾定律卻愛莫能助。

有線信道還算運氣不錯,找到了光纖,可以提供充足的帶寬保障。但無線信道就比較悲催了,用了一百多年的電磁波,至今沒能找到替代。

基站天線

電磁波的物理特性決定了,它的能力就是那麼大。想要所有指標全面提升,是不可能的。想要速率更快,就只能犧牲覆蓋。

5G就是這種背景下的產物。本質上來說,它雖然在速率、連接數、時延等性能上有提升,但也付出了覆蓋範圍、功耗等方面的代價。

正因為它並不完美,所以,很長時間內都不具備完全替代4G、Wi-Fi、光纖的條件。它的應用場景,也比較有限。

更要命的是,5G意味著巨大的安裝和使用成本。未來的情況我們暫時不知道,但現在看來,它的性價比並不高。

不管怎麼說,在目前的基礎理論下,5G是我們在連接方面唯一能拿得出手的高科技了。

5G不夠,大家來湊。在5G、4G、Wi-Fi、藍牙、NFC、有線光纖等多種連接技術的共同作用下,勉強還是可以撐起算力流動的。

這些「血管和神經」,共同組成了讓人與人通信的人聯網,還有讓人與物、物與物通信的物聯網。

根據馬斯洛需求層次理論,人是有情感和社交需求的。人聯網促進人與人之間的情感交流,重點滿足這一部分的需求。

馬斯洛需求層次模型

物沒有情感、沒有意識,為什麼要通信?前面我其實已經提到過,物聯網還是服務於人,是為了幫助人們更好地採集和控制數據。

分布在各地的大量「物體」,藉助嵌入式、傳感器和攝像頭技術,逐漸變成數字化的「端」。它們採集和生成大量的數據(自身或外界),同時也可以接受以數據形式承載的控制指令。例如工業裡面的數字化設備、還有車聯網裡的汽車。

藉助連接(物聯網),這些海量的數據被交給了算力。

因為數據過於海量,於是就催生了大數據技術。

大數據,實際上是海量複雜格式數據的存儲和調用技術。因為數據體量太大,傳統的數據存儲無法滿足存和取的速率和效率要求。

小棗君認為,大數據技術本質上屬於計算的一個功能組件。

繞了一圈,我們回到了算力上。

算力,是衡量計算能力的標準。強大的算力,離不開硬體和軟體。硬體看晶片,軟體看算法、系統(作業系統、資料庫等)。

在熱力、機械時代,誰的馬力(輸出功率)大,誰就是老大。現在的數字時代,誰的算力大,誰就是老大。道理就是這麼簡單。

之前我在寫阿里和華為那篇文章的時候,就提到過,這兩家公司現在拚命推自家的晶片,就是希望掌握算力的領先優勢。

換言之,他們在激烈爭奪的,不是CPU的頻率高低,而是未來幾十年整個市場的主動權,甚至是生存權。

最後,我們終於要講到人工智慧。

前面我說過,數字革命是智能革命的前一階段。

當算力達到一定的級別,且數據量也滿足條件,就催生了AI人工智慧的快速發展和落地。

很多人還是固執地認為,計算機就算是到了人工智慧的水平,也只是會完成「程序化、公式化」的計算。對於這一點,我並不認同。

我個人認為,人工智慧具有自我意識,只是時間問題。當算力達到一定程度,當學習量達到一定規模,人工智慧會跳出設計者提供固定的公式和計算邏輯,完成具有自我意識的運算。

回到未來中短期的智能時代。

強大的物聯網, 為海量數據的採集提供了條件,配合大數據技術,這些數據將被算力控制和處理。這將實現整個系統效能的躍升。

當算力足夠強大的時候,人工智慧被引入,會以更合理更高效的方式接管整個系統的運作控制,進而實現生產力的再次躍升。這個,就是智能革命。

在數字和智能革命中,連接和計算是核心主線。5G、雲計算、邊緣計算、區塊鏈、大數據、人工智慧,都是組成部分。它們相互緊密聯繫,共同形成一個系統。(以下我統稱為「5IABCDE」吧。)

「我愛ABCDE」

對於包括中國、美國、德國、日本在內的任何一個國家,想要把握住第四次工業革命的主動權,實現生產力飛躍,進而領(cheng)導(ba)世界,都離不開上述要素的全面投入。

客觀來講,5G在這些要素裡面,並沒有起關鍵作用。恰好相反的是,因為兼具優點和缺點,5G反而是整個系統中最令人「糾結」的一個要素。連接本來就不如計算,5G在連接裡面都「難以服眾」。

作為小棗君個人來說,如果要我投資上述要素領域,我最不願意投的,就是5G。

這種重資產運營的基礎設施投入,只有政府去做。運營商作為國企,作為網絡建設和運營的主體,沒辦法,必須扛下這個責任。

站在各個垂直行業企業和企業管理者的角度,又該如何看到5IABCDE這些要素以及數字智能革命呢?

對於企業來說,終極目標只有兩條:活下去、賺到錢。如果大家賺到的錢一樣多,那誰的成本低,誰就有資格活下去。

歸根到底,就是拼生產力和效率。

在這種情況下,智能革命(第四次工業革命)代表了先進生產力的方向,顯然是所有企業無法迴避的。

說到產業與5IABCDE的結合,我特別要插一句:現在經常說的「5G+」、「網際網路+」、「AI+」,我個人覺得是不準確的。

不管是5G、網際網路還是AI,都是「賦能型技術」,是加裝包。

產業永遠是主體,應該是科技主動往產業上靠,而不是要求產業往科技靠。

想要真正實現產業和5IABCDE的完美融合,ict產業需要做大量的工作,深入地了解垂直行業的商業模式,還有業務流程,以及管理結構。

百行千業,都需要深度定製的方案,沒有辦法做到「一個藥方,包治百病」。這也是目前包括5G在內各項賦能科技難以落地的一個主要原因。

深度定製方案的落地,也就意味著整個筋骨的改造。

只靠購買一種新型硬體設備,安裝一套新型軟體系統,或者使用一種新型能源,是無法實現數字革命的,更別說智能革命。

更需要注意的是,產業與5IABCDE結合,硬體設備和軟體系統這些「硬條件」對於企業來說反而簡單。其它的「軟條件」,例如商業模式、管理制度、業務流程、企業文化,還有人員技能,改造的難度比「硬條件」更大。

只有當陽光、土壤、空氣、水份等各方麵條件具備了,你種下去的種子才有可能成活。

說實在話,目前我們國內的大部分企業,還處於第二次、第三次甚至第一次工業革命的生產力階段,並不具備迎接第四次工業革命的條件。

我們有很多優秀的企業,也有很多落後的企業。我們與競爭對手之間的差距,還是需要有理性認識的。

大家要明白,工業革命是一個應該放大到百年維度的事件。我們目前以年、半年、甚至月為顆粒度來觀察它、推動它,是不合適的,太急躁了。

我個人覺得,5G的成長就需要3-10年。計算技術更快一點,大約3-5年。人工智慧,跑得快的行業大約需要3-8年,跑得慢的話,十年甚至二十年以後吧。

這真的會是一個非常漫長的過程。正如我文章開頭所說,未來十年,作為馬拉松的前十公里,非常關鍵,跑著跑著,也許差距就拉開了。

現在有一句話很流行,我相信不少人聽過:「任何一個行業,都值得重做一遍。」

我個人是非常認同的。

看似各個垂直行業好像都已經格局穩定,但是生產力革命就是一次重新洗牌,人人都有機會。

現在很多行業在產品、營銷、管理等方面都存在很大的提升空間,值得被改造。越大的企業,改造的難度和阻力越大。反而是那些小企業,船小好調頭,更容易改造,更容易應對外部變化。

好了,以上就是今天文章的全部內容。簡單總結一下:

1、第四次工業革命,是智能革命;

2、數字革命是智能革命的前一階段;

3、數字革命的核心是計算和連接;

4、5G的價值並沒有想像中那麼高;

5、連接的重要性和價值弱於計算;

6、計算的架構和位置,在發生微妙的變化;

7、人工智慧是ICT進化的終極目標;

8、上述進化是一個長期過程;

9、這個過程中,不能忽視軟條件的發展。

嗯,以上僅代表我的個人觀點,水平有限,肯定有很多不足之處,歡迎大家拍磚討論。

謝謝!





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