人工智能與區塊鏈

承接上文：〈虛擬經濟淘金熱〉（六之四）

毫無疑義，2021年是AI、大數據、區塊鏈、雲計算、物聯網，以及5G加快發展的一年。新冠病毒疫情的最早警報其實是由AI產生的，位於多倫多的Bluedot，它每天掃描10萬個政府和媒體的數據，在2019年12月31日，根據它的數據發布了警告，中國武漢可能會爆發疫情。所以2021年人工智能一定會取得進一步突破，這個加速發展歸功於新冠病毒，新冠病毒讓數字技術的發展起碼加速了5到7年。

趨勢八：數字技術和高科技競爭

以人工智能來講，可以投資的領域很多。從基建角度來講，大數據、雲端、物聯網可以投資。從人工智能的應用程式來講，自動化、機器人學習會加速發展，認知系統和機器視覺非常重要。現在認知系統達到了一個什麼程度？在挪威，因為5G，因為有AI，養魚能夠判斷出，哪幾條魚今天吃多了，不能讓牠吃了，吃太肥不行，哪幾條魚今天吃的不夠多，要想辦法讓牠吃，已經可以達到這樣精準的地步。所以很多行業都會發生巨大的變化，而人工智能可以應用的行業和領域幾乎無所不包。

人工智能可以讓機器像我們人一樣思考，成為幫助我們解釋和理解周圍世界更有價值的工具。也因為這樣，我們學習、工作、生活都會發生巨大的變化，這主要是機器學習算法為我們提供了解決問題的方案，會愈來愈聰明。而人工智能和區塊鏈技術是當今最傑出的兩項技術，兩者的集合可以進一步改進和增強技術能力，發展新的應用程序。

尤其是區塊鏈可以用在金融、能源、醫療、地產、零售等領域，從醫療保健、銀行金融到網絡安全、知識產權，區塊鏈在每個行業都創造新的機遇。迪拜的金融機構計劃到2021年將所有的交易都轉移到區塊鏈上，這是一個趨勢。

社交媒體也會得益於人工智能和區塊鏈的發展，社交媒體現在最重要的問題是保密性，區塊鏈可以增強社交媒體之間的保密性，讓社交媒體的發展又可以向前推進一步。社交媒體與區塊鏈融合是2021年另一個重要且新興的趨勢。

區塊鏈的最佳趨勢

談到區塊鏈的最佳趨勢，必須提到區塊鍊是物聯網的一部分。物聯網是這個時代最受關注的技術之一！物聯網（IoT）在2021年佔據中心地位，物聯網廣泛應用於眾多的領域，包括無人機、無人駕駛汽車和無人工廠。對加強健康與安全計劃，如虛擬護理和遠程監控也是必不可少的；遠程辦公和線上學習也因物聯網得以加速發展。與互聯網連接的設備在2020年已實現300億美元的市場，到了2025年將會達到750億美元規模的市場。

在這方面我們也看到幾個新的趨勢。物聯網具有在產品生命周期中收集信息、實時處理信息、並進行優化的能力，西門子正在使用物聯網和人工智能，幫助客戶利用數據進行產品設計、生產和創新。醫療保健行業對物聯網的投資激增，從遠程醫療到老年人和殘疾人士的自動家庭輔助、智能穿戴設備，傳感器和連接的設備將繼續改變醫療保健的服務方式。

在發生病毒傳染風險高時，如傳染病病房，IoT將最大程度地減少不必要的接觸。IoT意味着可以更加有效地遠程監控自動化機械的運作，不管是工廠，還是開會，或是在家裏上班都可以實現更好的遠程控制。

同樣，零售物聯網的發展會加速建設更為安全和高效的商業零售和超市，全自動超市的出現將減少人員間的接觸，由物聯網支持的自動化在大型的配送中心繼續增長。隨着「無現金社會」發展，無接觸支付方式將變得愈來愈普遍。

疫情過後，物聯網可以有效地跟蹤顧客在商場中的活動和顧客的購物習慣，通過記錄客戶與貨架上的陳列品和產品進行交互的方式和時間，來決定庫存的放置和商品的有效投放，甚至監視社交距離，防止商店、超市和購物中心出現人滿為患的危險。物聯網的發展自然會加快智慧城市的建設。

當然物聯網可以快速發展與邊緣計算密不可分。借助邊緣計算，物聯網設備收集到的數據不需要發送到雲計算進行分析，而是直接在設備本身進行這項工作，大大節省頻寬使用量，並在財務和環境方面降低成本。利用邊緣計算技術還可降低在個人設備和雲服務器之間來回發送信息所帶來的風險，有利於隱私和個人數據的管理和保護，特別是涉及個人健康的信息。

而5G的發展使得複雜的機器學習應用程序成為可能，這需要依賴實時大數據，透過自動化在現場提供清楚的圖像識別算法。如果說，3G使Web瀏覽和數據驅動的服務在移動設備上成為可能，4G促成流媒體視頻和音樂平台的增長，那麼5G則意味着需要依靠先進技術的AR和VR，以及基於雲的遊戲平台的服務在任何時間和任何地點都變得可行。

中美相對何以獨立

中美同樣在這個領域裏面針鋒相對。中國有2025年和2035年的計劃，到2025年，中國5G信息技術工業的發展將會給中國帶來3.3萬億的增長，並在傳統工業數字化轉型中帶來10萬億的增長，所以我們傳統工業、傳統企業的數字化轉型是極其重要的。

美國在數字技術創新方面一直走在前沿，特別是企業服務，是一個非常成熟的市場，其中的代表性企業Salesforce，位於舊金山，已經突破了千億美元的市值，中國在尖端硬件技術及企業服務的發展相對滯後。

在半導體行業中國面臨更大的困境和挑戰，如何減低對美國的依賴？美國的半導體工業佔全球市場的半壁江山，在美國主導的半導體聯盟中，英特爾、三星、台積電是領先者。中國正在推動雄心勃勃的造芯計劃，而美國也投入500億用於減少對外國芯片的依賴。

華為引起美國的關注不是今天，20年前美國就已經開始注意華為。2018年，美國國會就已經不准美國電報電話公司（AT&T）賣華為的手機，2019年5月華為被列入美國的實體黑名單，2020年5月不准任何公司使用美國的技術出售芯片給華為，華為手機市場嚴重萎縮，降為全球第六，去年的收入增長只有3.8%，過去十年最低，明年將從手機市場上徹底消失。

因為世界上幾乎所有的企業都會用到美國的技術，你有美國的技術，你把這些東西賣給華為，就是違反了美國法律，這就是我們經常說的「長臂管轄」。所以任正非從2018年開始到現在沒有講過美國一句話，而一些自媒體上卻充斥着廉價和高調的文字，無知而無畏。

美國現在更加變本加厲。2019年10月，美國商務部將另外28家中國企業列入貿易黑名單。2020年5月，又有24家被列入。2021年4月，再增加7家。美國在拜登上台之後依舊宣布華為、中興、海能達、海康威視和大華對美國安全構成威脅。

中國未來的科技創新和突破，面臨的陷阱愈來愈多。當然也可以說，中國有時候是在面對美國的高壓下取得科技的突破，例如中國的太空計劃，因為美國的政府不准美國太空總署（NASA）和中國合作。但是否所有的領域都能做到？還是我們可以更好的利用更多國家的技術和發明來幫助我們？

數字科技領導者眾

AI現在是美、中、歐三家的世界。信息技術與創新基金會發表的報告顯示，包括人才、研究、硬件和軟件的發展、以及商業和投資，美國處於領先，中國是第二位，歐盟是第三位。美國在初創企業的投資和研發的基金上也名列前茅，而中國在超級計算機上的數量比美國和歐盟都多。相關的論文發表方面，中國現在也是領先；中國現在專利的申請也是名列前茅。

中國的數字經濟已經見證了多個世界級的數字科技領導者，包括華為、阿里巴巴、騰訊等大企業。到了2030年中國人工智能的價值將達到1萬億人民幣，中國現在AI前50名的獨角獸裏面，14個獨角獸的價值就達到了405億，這裏面有深圳的大疆，優必選，香港的商湯，北京的寒武紀，廣州的雲從，這些都是非常具有創新力的企業。

在全球初創生態評比裏面，北京位列第四，僅次於矽谷、紐約和倫敦，上海排名第8、深圳排名22、杭州排名28、香港排名29，都進入了前30名。這說明我們在初創企業方面小有成績。中國估值10億美元以上的獨角獸數量全球排名第二，僅次於美國。

根據CB Insights的數據，今年3月，全球共有611家獨角獸企業，總值超過2萬億美元，中國佔據23%。根據《中國獨角獸企業研究報告2021》提供的數據，2020年中國獨角獸企業數量達251家，總估值首次超萬億美元。其中有12家估值超過百億美元的「超級獨角獸」，包括：字節跳動、螞蟻集團、快手、微眾銀行、京東科技、商湯科技等，近半數分布在新能源與智能汽車、數碼文娛、智慧物流、數碼醫療、人工智能等領域。

今年頭三個月，143家中國的企業IPO價值達到236億美元，全球各大金融交易所都在搶中國的IPO，香港獨佔鰲頭，佔了41.4%，深圳佔16%，科創板16.6%，上海10.6%，紐約12%。2021年中國有十家獨角獸企業，都要IPO。最大的是字節跳動，是唯一的百角獸，價值達到1400億美元，滴滴、抖音、京東物流、先正達，曠視科技、威馬汽車、哈囉出行、微醫集團、火花思維。哈囉出行是唯一在過去幾年共享單車存活的企業。

中國巨大的消費市場是中國不少獨角獸成功的基礎，但這些企業主要是在商業模式上的創新，而非技術上的大躍進。在全球創新的排名表裏面，中國還是無法進入前10名，這也是中國的一個短板。所以今日最大的挑戰是，面對科技冷戰中國如何確保科技創新。

過去40年中國的科技創新，有時候是彎道超車，是站在別人的肩膀上，現在這一鏈接被別人切斷了，怎麼辦？如何突破？這是我們需要深度思考的問題。在這方面我們必須走出「內循環」，需要「外循環」。

「2021世界大勢與中國的挑戰」系列六之五

原刊於香港大學中國商業學院微信平台，本社獲作者授權轉載。

系列文章：

劉寧榮

大學教授、資深媒體人，現任香港大學協理副校長（大灣區發展），曾任香港大學新聞及傳媒研究中心助理總監、香港大學專業進修學院（HKU SPACE）常務副院長（商學及中國發展），推動成立中國商業學院暨企業研究院，並出任創院院長；專注政經趨勢與全球化、教育創新與領導力、戰略與品牌管理、營銷與商業傳播。他曾任職中美兩國多家媒體，長期觀察中美關係和全球發展趨勢，兩次全程採訪美國大選。出版紀實、評論和學術作品5冊。他是美國亞洲基金會、加州大學柏克萊分校，以及德國柏林國際新聞研究院的訪問學人。中國南開大學學士，美國印第安那大學碩士，英國布裡斯托大學博士。