华为发布GIV 2025,邀约万众共绘智能世界的《清明上河图》

尚吉刚 2018年05月09日 14:31

公元十二世纪,北宋画家张择端所绘的《清明上河图》,以长卷形式和散点透视构图法,生动记录了北宋都城东京的城市风貌和各阶层人民的生活现状,因其高超的历史价值和艺术价值,而成为中国传世国宝。

白驹过隙,转眼已近千年。2018年4月17日,华为首次发布了华为全球产业展望GIV 2025(Global Industry Vision 2025),通过涵盖了170多个国家的历史数据,利用定量预测和定性判断的方式,从万物感知、万物互联、万物智能3个维度,采用全球联接数、企业AI采用率、个人智能终端等37个指标,向我们描绘了一副未来智能世界的《清明上河图》主轮廓,并且邀约伙伴来进行细化和精描,共享数字化转型可能带来23万亿美元的巨大产业红利。

全球产业展望(GIV 2025)描的智能世界什么

华为董事、战略Marketing总裁徐文伟说:“华为第一次发布GIV全球产业展望,以面向未来为牵引,以数据和预测来展望,旨在为智能社会发展确定创新方向;为产业决策者把握发展路径和节奏;为行业数字化转型提供参考;与合作伙伴,各行各业一起,构建万物互联的智能世界。”

我们“遇见”未来的方式,经常是通过科幻电影,但诸如AI、VR、AR等科幻畅想其实已经逐渐变为了现实,那么GIV 2025描绘的智能世界是一副怎样的景象?

我们过去通常将自然界分为生物和非生物两大类,而生物的一大特征就是可以对外界环境进行感知和反馈,但在万物互联时代,我们这一传统认知可能会被颠覆,GIV 2025对未来所做的第一项变革预测就是:智能感知,醒万物,把一切入智能世界。GIV 2025指出,迈入数字世界的第一步,是万物感知和万物互联的升级。预计2025年,个人智能终端数将达400亿,全球联接总数达到1000亿,这1000亿将从消费互联网迈向产业互联网。万物感知带来的数据洪流将与各产业深度融合,形成工业物联网、车联网等新兴产业。此外,联接升级也将带来大视频为数据主体的大流量增长模式;至2025年“云VR” 的市场空间将达到2920亿美元。未来,智能终端和智能机器人将从工具向助理的角色升级。2025年智能助理普及率将达到90%,12%的家庭成为智能服务机器人用户。全球3900万盲人和2.46亿低视力人群将在导盲机器人的辅助下,正常地融入到我们的世界。

我们已经逐步迈入了数字化时代,但当物理世界与数字世界初步相联之后,两者更深度的交融将掀起智能化浪潮,所以GIV 2025对未来技术变革的第二项重要预测是:“+智能”催生商新物种,助力产业跨越式展。GIV 2025指出,以高速联接为传导系统、以IOT为神经感知系统、并以云上部署的AI为中央大脑的“+智能”平台,通过智能分析、决策和辅助行动,将助力实现各行各业跨越式发展。 到2025年,将有2亿车辆接入互联网,100%新车都将连接网络,实现“交通+智能”。此外,通过“制造+智能”,将加速ICT与OT融合,形成创新链、产业链、价值链和产业生态系统的良性互动。通过“城市+智能”,城市规划者在安全治理、交通规划等方面开辟可持续发展新途径,让市民享受到数字民生带来的安全、便利和幸福。

当年雷军与董明珠的赌约,其实反映了互联网骄子与制造业巨头的认知差异,但时至今日,已经没有人再会去人为的去划分实体经济还是互联网经济,因为现在越来越多的人士都感受到原来两者泾渭分明的分界线正在消融,而这带来给千行百业带来了一场浴火重生的时代挑战和机遇,所以GIV 2025做出的第三项重要预测便是:众创新,掘金23万亿数经济

华为预测,未来数字经济将达23万亿美金的市场空间,由“+智能”所带来的价值,将普惠到制造、服务、交通等各行各业。 在未来发展中,数字世界的创新成果将渗透到社会的每一个细胞,不断刷新产业形态,催生智能产业,打破固有发展轨迹,实现“跳跃式演进”,助力万众创新。智能世界的作用广泛显现在个人、家庭和组织的各个层面。在产业领域,公共事业、交通、制造、医疗、农业、金融等各行业都将经历快速和彻底的变革。

看过电影《超能陆战队》,有很多朋友都被又暖又萌的机器人大白圈粉,在GIV 2025描述的未来生活场景中,AI辅助医疗机器人等智能助手的普及,将让普通人不再普通,特殊人不再特殊;2018世界杯将至,电视+啤酒+小龙虾将是大多数中国球迷的选择,但按照GIV 2025的预测,未来VR娱乐和直播将呈现出远超用户预期的沉浸和现场体验。用户观赛将能够与球星面对面,通过动态全景音频感受现场海啸般的欢呼呐喊,不但可以360°全方位观看比赛,还可以在场景中自由走动,甚至可以介入赛场进行实时交互。未来的工厂将也将像科幻电影一样,传统制造业将引入由工业互联网、5G、云、智能机器人及3D打印等技术构建起的“智能工厂”,其中运转着各类物理设备并进行着大量的数据交互,数据将成为未来工厂不可或缺的“原材料”……

用一句话概括,GIV 2025描绘的智能世界,宛若科幻,努力跃升又会变得触手可及。

GIV 2025并非天行空幻想,而是定量预测+定性判

其实只要仔细读完GIV 2025全文,就会明白GIV描绘的并非是天马行空的科技幻想,而是华为基于历史数据、计量经济预测、ICT技术趋势预测、业务与产业趋势研判等研究,试图以数据+趋势的形式描述全球ICT产业趋势和未来的严谨研究报告。

在HAS 2018期间有一场专门针对GIV的媒体圆桌会议,徐文伟在与记者沟通时介绍到,华为GIV指标的建模预测,首先会收集来自各方的统计数据,包括国际组织、咨询公司、业界厂家的统计数据,建立相应的计量经济学模型(包括线性回归、多项式回归、Pearl 生长曲线等),若一元回归模型的预测结果不理想,则考虑建立多元回归模型或采用时间序列预测方法。

其实联合推出基于对ICT产业深入观察的产业报告,对华为来说已经是驾轻就熟。之前大家耳熟能详的GCI指数,其实同样采用的也是定量预测+定性分析的模式,而华为每年更新的GCI(全球联接指数),也成为全球各个政府、机构、媒体和企业,作为一项衡量数字化转型进度的一个重要参考值。

之前的华为GCI有一项流传甚广的预测:在ICT上每新增1美元,在2025年将获得5美元的回报,而ICT带来的长期回报将是非ICT投资回报的6.7倍。

徐文伟称,GCI是基于过去的经济活动大数据而生成的,相对而言是比较准确的,而且是按照国家维度发布指数的,所以很容易被组织和各个国家接受并引用。GCI已经被30多个组织引用,同时也被作为很多国家的ICT战略。而GIV则侧重于面向未来,本次是面向2025的预测,下一次将是面向2030,以五年为一个预测周期,但是每年会对某些专项进行细分的研究。华为也在不断探索完善和丰富GIV预测报告的准确性和实用性。定量预测既是科学也是艺术:一方面,定量预测需要严谨的数学建模和专业知识;另一面,历史经验和专家判断又是建模效率的保证,主观因素不可能完全被排除。接近客观的定量预测对于洞察产业和战略规划更具价值,GIV致力呈现的价值正是超前、量化、精确地把握产业发展趋势。

智能世界《清明上河的精彩,由万

华为在GIV 2025中对数字化+智能化可能带来的产业机遇做了大胆预测:未来数字经济将达23万亿美金的市场空间,由“+智能”所带来的价值,将普惠到制造、服务、交通等各行各业。

在我看来,我们之前常说的数字化转型,其实有一个更高级的阶段,那就是智能化。智能化也是智能世界实现的必由之路。而ICT是构架智能社会的底层架构,但智能世界由愿景变为实现,需要万众共绘才有可能。

5G不仅仅是网速快了一点。正如3G、4G网络来临之前,没人会对移动网络的升级,对手游、社交、短视频可能造成的颠覆性改变做出精确预测,网络、硬件、软件、应用、服务等诸多要素有时是相互制约,有时又会变成相互促进。在3G刚开始的时候,当时运营商打出的广告是3G可以打视频电话,但当时的网络带宽、资费状况和用户习惯,其实并没有让视频电话成为主流,而当手Q、微信等一系列新一代IM出现后,人们的通讯习惯完全改变,从而衍生出一个崭新的移动互联生态。5G也同样如此,5G、IoT、人工智能等多种技术要素将发生碰撞和融合,我坚信会诞生出诸如像支付宝、王者荣耀、抖音等新一代爆款应用,也会诞生出一大批伟大的公司。这并不是靠今天的想象就能穷尽,而是给创新者展现聪明才智提供的新赛道。

信在智能世界的实现过程中,在很多具体景中将产生很多0到1的大突破。比如说现在大家热议的车联网。5G网络能够提供真正的低延时通讯,车辆之间可以直接进行信号“握手”。当出现紧急情况前车急刹车时,后车在几十毫秒后也可以根据当时的车速、车距采取及时措施,并能把这个重要信息迅速传递给身后的车辆。在5G和人工智能人工智能的帮助下,未来的汽车是有可能向零事故的目标不断趋近的。

如果能够保证行车出行再也不出事故,这种诱惑是无可抗拒的。而且随着技术的成熟,L5或者未来更高级别的自动驾驶一旦实现,那么像视力有障碍、肢体有缺陷的特殊人群,他们也能获得一部想去哪就能带他们去哪的智能交通工具,他们将变得不再特殊……

在智能世界的实现过程中注定是充满艰难坎坷,我们也会遇到诸多的问题和挑战,但我认为真正能阻挡我们变得更好的只有两点:对改变带来天然的恐惧,以及对未来缺乏想象力。

《清明上河图》之所以成为传世佳作,其中一点就是画中对北宋期间人们生产、生活的细节有精细的描绘。华为用实际行动在尝试揭开智能世界的一角,GIV 2025只是描绘了智能世界的大致轮廓,但是智能世界真正的精彩和细节,或许超越所有人现在的想象,智能世界《清明上河图》的细节和故事,是留给创新者去探索和实践的。正如徐文伟所言:“布GIV 2025只是一,面向未的智能世界,方向比地重要,愿景比划重要,行比行重要。”

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