背景介紹：
文心一言是百度公司開(kāi)發(fā)的一種自然語(yǔ)言處理技術(shù)，是集自然語(yǔ)言處理和自然語(yǔ)言生成于一體的技術(shù)。自然語(yǔ)言處理是指將人類語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以理解和操作的形式，而自然語(yǔ)言生成則是將計(jì)算機(jī)生成的語(yǔ)言轉(zhuǎn)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(shù)，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯、對(duì)話系統(tǒng)等領(lǐng)域。

文心一言的概述：
文心一言是一種基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，通過(guò)構(gòu)建大量的語(yǔ)言模型來(lái)模擬人類的語(yǔ)言處理過(guò)程。文心一言的核心技術(shù)包括詞向量表示、文本分類、情感分析、命名實(shí)體識(shí)別等。其中，詞向量表示是將每個(gè)單詞轉(zhuǎn)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(yǔ)義關(guān)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(guò)濾垃圾郵件的效率。情感分析是識(shí)別文本中的情感傾向，有助于了解人們對(duì)某個(gè)事物的態(tài)度和看法。命名實(shí)體識(shí)別是識(shí)別文本中的特定實(shí)體，如人名、地名、組織等，有助于信息抽取和智能問(wèn)答系統(tǒng)。

體現(xiàn)文心一言的例子：

1. 文本分類：使用文心一言對(duì)新聞文章進(jìn)行分類，可以自動(dòng)識(shí)別新聞的主題和內(nèi)容，有助于用戶快速了解最新的新聞資訊。
2. 情感分析：在社交媒體上使用文心一言對(duì)某家公司的產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)價(jià)，可以自動(dòng)識(shí)別情感傾向（正面、中性、負(fù)面），有助于企業(yè)了解消費(fèi)者對(duì)其產(chǎn)品和服務(wù)的評(píng)價(jià)。
3. 命名實(shí)體識(shí)別：在醫(yī)療領(lǐng)域使用文心一言識(shí)別病歷中的實(shí)體，如人名、藥物名稱等，有助于提高醫(yī)療信息處理的準(zhǔn)確性和效率。
4. 機(jī)器翻譯：在翻譯英文文章時(shí)使用文心一言，可以自動(dòng)識(shí)別文本中的語(yǔ)法和詞匯，有助于提高翻譯的準(zhǔn)確性和效率。

結(jié)論：
通過(guò)上述例子可以看出，文心一言作為一種前沿的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)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(lái)越重要的作用。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信文心一言將會(huì)在未來(lái)得到更加廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。

ChatGPT的主要功能是進(jìn)行自然語(yǔ)言處理，包括文本生成、文本分類、情感分析、問(wèn)答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等。它通過(guò)大量的文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，學(xué)會(huì)了理解和生成自然語(yǔ)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(qū)動(dòng)和深度學(xué)習(xí)的方法，從而可以在很大程度上自動(dòng)化地處理和生成文本。

ChatGPT在實(shí)際應(yīng)用中最常見(jiàn)的場(chǎng)景之一是企業(yè)通訊。通過(guò)使用ChatGPT，企業(yè)可以構(gòu)建一個(gè)基于自然語(yǔ)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(dòng)回答員工的問(wèn)題、提供幫助和指導(dǎo)，以及進(jìn)行智能化的任務(wù)處理。此外，ChatGPT還可以用于構(gòu)建智能客服系統(tǒng)、智能家居控制系統(tǒng)、語(yǔ)音助手等領(lǐng)域。

在智能客服方面，ChatGPT可以自動(dòng)化地對(duì)用戶問(wèn)題進(jìn)行分類和回答，從而提高客戶服務(wù)的質(zhì)量和效率。同時(shí)，在智能家居控制方面，ChatGPT可以通過(guò)語(yǔ)音交互的方式控制智能家居設(shè)備，從而為用戶提供更加便捷和智能化的家居生活體驗(yàn)。

總的來(lái)說(shuō)，ChatGPT是一種非常先進(jìn)和強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理技術(shù)。它已經(jīng)在企業(yè)通訊、智能客服、智能家居控制等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。通過(guò)使用ChatGPT，企業(yè)和個(gè)人可以獲得更加高效和智能化的服務(wù)，從而提高工作效率和生活質(zhì)量。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信ChatGPT將會(huì)在未來(lái)得到更加廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。

人工智能是指對(duì)人的意識(shí)和思維過(guò)程的感知與模擬，不同于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)，是機(jī)器根據(jù)既定的程序執(zhí)行計(jì)算或控制任務(wù)。1950年，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)之父艾倫·圖靈（Alan Turing）在文章《Computing Machinery andIntelligence》中提出疑問(wèn)“機(jī)器能思考嗎？”，他認(rèn)為，如果一臺(tái)機(jī)器進(jìn)行多次測(cè)試后，有超過(guò)30%的測(cè)試者不能確定出被測(cè)試者是人還是機(jī)器，那么這臺(tái)機(jī)器就具有了“智能”的特征，這也是著名的圖靈測(cè)試的主要內(nèi)容。1956年，達(dá)特茅斯會(huì)議上計(jì)算機(jī)科學(xué)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(jī)器的科學(xué)與工程”,標(biāo)志著人工智能領(lǐng)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(rèn)為，人工智能是研究如何讓計(jì)算機(jī)完成現(xiàn)階段人類才能做得更好的事情；麻省理工大學(xué)教授Winston(1990)認(rèn)為，人工智能是研究那些使感知、推理和行動(dòng)成為可能的計(jì)算；中國(guó)信通院在《人工智能發(fā)展白皮書(shū)（2018）》中提出，人工智能可以理解為用機(jī)器不斷感知、模擬人類的思維過(guò)程，使機(jī)器達(dá)到甚至超越人類的智能。不同于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)是由人類編寫(xiě)，包含既定程序執(zhí)行指令要求，人工智能可以通過(guò)讀取海量數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)，擁有歸納推理和決策能力。
當(dāng)前我們尚處于弱人工智能時(shí)代，但智能化趨勢(shì)明顯。按照目前流行的定義，弱人工智能也稱應(yīng)用型人工智能，指的是專注于且只能解決特定領(lǐng)域問(wèn)題的人工智能，無(wú)自主意識(shí)；強(qiáng)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(shí)。牛津大學(xué)物理學(xué)家大衛(wèi)·多伊奇教授曾評(píng)論，至今沒(méi)有任何跡象顯示可能出現(xiàn)強(qiáng)人工智能，當(dāng)前我們?nèi)蕴幱谌跞斯ぶ悄軙r(shí)代。從底層技術(shù)來(lái)看，人工智能仍依賴于現(xiàn)代計(jì)算機(jī)架構(gòu)的軟、硬件，以統(tǒng)計(jì)算法對(duì)人類行為和活動(dòng)進(jìn)行分割，而后完成模擬、預(yù)測(cè)和決策，其出現(xiàn)一方面得益于芯片運(yùn)算和處理能力的提升，如GPU、FPGA、ASIC等，另一方面得益于機(jī)器學(xué)習(xí)算法不斷成熟與更新。人類在18世紀(jì)進(jìn)入蒸汽時(shí)代，19世紀(jì)進(jìn)入電氣時(shí)代，20世紀(jì)進(jìn)入信息與互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，隨著未來(lái)人工智能技術(shù)逐漸成熟，21世紀(jì)將步入智能時(shí)代。信息與通信技術(shù)（ICT）產(chǎn)業(yè)是智能時(shí)代的基石，對(duì)整體經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有明顯的輻射作用，也是當(dāng)前及未來(lái)各國(guó)科技競(jìng)賽的制高點(diǎn)。能否抓住智能時(shí)代變革的機(jī)遇，是中國(guó)建設(shè)現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)的關(guān)鍵。
1.2 人工智能的關(guān)鍵技術(shù)

人工智能的關(guān)鍵技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，極大地提升了應(yīng)用的準(zhǔn)確性，是時(shí)下最熱門(mén)的技術(shù)領(lǐng)域。通俗來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)是使用算法來(lái)解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測(cè)。從模型結(jié)構(gòu)上來(lái)分，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、貝葉斯模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。2006年加拿大Hinton教授提出深度學(xué)習(xí)概念，不同于淺層學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)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(luò)算法。在21世紀(jì)充足數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和芯片算力提升的支持下，深度學(xué)習(xí)算法大大推動(dòng)了人工智能在各行各業(yè)應(yīng)用中的準(zhǔn)確性，如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言生成等，呈現(xiàn)出爆發(fā)式發(fā)展態(tài)勢(shì)。
與以往的技術(shù)進(jìn)步稍有不同，人工智能對(duì)于勞動(dòng)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(shù)進(jìn)步最明顯的共同點(diǎn)就是機(jī)器代替了人力，如第一次工業(yè)革命的蒸汽機(jī)、第二次工業(yè)革命的電機(jī)和內(nèi)燃機(jī)、第三次工業(yè)革命的互聯(lián)網(wǎng)，均在不同程度上將勞動(dòng)者從繁重、枯燥、重復(fù)、低效的勞動(dòng)中解放出來(lái)。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(shù)儲(chǔ)備趨于成熟，機(jī)器或逐漸可以完成復(fù)雜的邏輯思考和決斷。2016年，機(jī)器人AlphaGo1.0以4:1戰(zhàn)勝韓國(guó)圍棋第一人李世石；2017年,AlphaGo2:0擊敗當(dāng)時(shí)世界排名第一的中國(guó)棋手柯潔。2017年7月美國(guó)50個(gè)州開(kāi)始使用世界上第一個(gè)“機(jī)器人律師(DoNotPay)”，2018年1月日本癌癥研究會(huì)開(kāi)始用AI檢測(cè)胃癌，檢出率超過(guò)92%，用時(shí)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(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，目前中國(guó)以應(yīng)用層發(fā)展為主，相關(guān)企業(yè)數(shù)量占比近八成。其中，基礎(chǔ)層以AI芯片、計(jì)算機(jī)語(yǔ)言、算法架構(gòu)等研發(fā)為主；技術(shù)層以計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能語(yǔ)音、自然語(yǔ)言理解等應(yīng)用算法的研發(fā)為主，應(yīng)用層解決實(shí)際問(wèn)題，是人工智能技術(shù)針對(duì)行業(yè)提供產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案，其核心是商業(yè)化。根據(jù)《中國(guó)新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告(2019)》，截至2019年2月，應(yīng)用層人工智能企業(yè)占比最高，為75.2%；技術(shù)層居第二位，占比為22.0%；基礎(chǔ)層企業(yè)占比最少僅為2.8%，而美國(guó)三類企業(yè)分別為39.1%、57.7%、3.2%。根據(jù)艾瑞咨詢?cè)凇吨袊?guó)人工智能產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》中的測(cè)算，AI在安防和金融領(lǐng)域市場(chǎng)份額最大，在工業(yè)、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域最具爆發(fā)力。
中國(guó)人工智能以應(yīng)用層為主
人工智能應(yīng)用廣闊

No.2
人工智能時(shí)代，需要多少勞動(dòng)力？
有觀點(diǎn)認(rèn)為，既然人工智能可以取代許多人的崗位，對(duì)勞動(dòng)力的需求也會(huì)相應(yīng)減少；但實(shí)際有失偏頗。美國(guó)麻省理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授Acemoglu等（2017）經(jīng)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)1993-2007年美國(guó)19個(gè)產(chǎn)業(yè)中機(jī)器人的使用與就業(yè)率之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，每千名工人中每多1臺(tái)機(jī)器人，就業(yè)人口比例降低0.18%-0.34%。中國(guó)人口與發(fā)展研究中心副研究員黃匡時(shí)（2018）撰文預(yù)測(cè)在“機(jī)器換人”時(shí)代，中國(guó)將有5-6億的勞動(dòng)力被機(jī)器人替代。類似地，還有不少觀點(diǎn)認(rèn)為，人工智能取代社會(huì)普通勞動(dòng)力是大趨勢(shì)，生出來(lái)的人都是負(fù)擔(dān)而不是勞動(dòng)力。我們認(rèn)為，人工智能對(duì)就業(yè)的影響不僅是替代效應(yīng)，單從“機(jī)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(jī)制

人工智能影響就業(yè)的機(jī)制包括替代效應(yīng)、補(bǔ)償效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)；替代效應(yīng)導(dǎo)致就業(yè)崗位直接消失，補(bǔ)償效應(yīng)通過(guò)自身產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)大吸引就業(yè)，創(chuàng)造效應(yīng)通過(guò)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(lái)，每一次技術(shù)進(jìn)步與革命，都會(huì)引發(fā)就業(yè)方面的替代效應(yīng)。珍妮紡織機(jī)、瓦特蒸汽機(jī)代替了手工業(yè)者和壯勞力；汽車(chē)、輪船等機(jī)器的出現(xiàn)，使馬夫、船夫、書(shū)信先生等職業(yè)消失……人工智能技術(shù)發(fā)展，使一些腦力勞動(dòng)者所從事的工作，如汽車(chē)駕駛、檢測(cè)病癥、數(shù)據(jù)分析等也逐漸被取代。然而，在過(guò)去一個(gè)世紀(jì)里，技術(shù)以空前的速度不斷進(jìn)步，但勞動(dòng)占國(guó)民經(jīng)濟(jì)的份額卻長(zhǎng)期保持穩(wěn)定（張鵬飛，2018）。根本原因在于，技術(shù)進(jìn)步也可以間接創(chuàng)造出新的就業(yè)崗位，抵減替代效應(yīng)對(duì)就業(yè)的負(fù)面影響，即抑制效應(yīng)（Countervailing Effect）（Acemoglu &Restrepo, 2018；Autor & Salomons, 2018）。抑制效應(yīng)又可進(jìn)一步分為補(bǔ)償效應(yīng)（Compensation Effect）和創(chuàng)造效應(yīng)（Creation Effect）（Acemoglu & Restrepo，2018；Bessen，2018）。補(bǔ)償效應(yīng)主要是人工智能替代性帶來(lái)的效率提升將引致相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，通過(guò)規(guī)模擴(kuò)大彌補(bǔ)單位產(chǎn)出就業(yè)崗位的減少。創(chuàng)造效應(yīng)主要指人工智能一方面通過(guò)新產(chǎn)業(yè)和新服務(wù)直接創(chuàng)造新工種，另一方面釋放出的勞動(dòng)力可以轉(zhuǎn)崗轉(zhuǎn)行從事其他工作，間接創(chuàng)造就業(yè)崗位。
2.2 替代效應(yīng)：機(jī)器換人力

一些研究認(rèn)為，未來(lái)10至20年人工智能將會(huì)使目前30%-50%的工作面臨高替代風(fēng)險(xiǎn)，全球數(shù)以億計(jì)的就業(yè)崗位或?qū)⒈煌耆娲?，中?guó)每年被替代的員工約300萬(wàn)人。人工智能既能替代體力勞動(dòng)又能替代腦力勞動(dòng)，這一“通用性”的特點(diǎn)是前幾次科技革命無(wú)法做到的。2013年，劍橋大學(xué)學(xué)者Frey和Osborne在“未來(lái)的雇傭關(guān)系：就業(yè)將如何受電子化影響”研究項(xiàng)目中，采用高斯過(guò)程分類器（Gaussian Process Classifier）對(duì)美國(guó)702個(gè)具體崗位進(jìn)行了電子化替代概率預(yù)測(cè)，結(jié)果顯示47%的工作在未來(lái)10年至20年內(nèi)面臨較高風(fēng)險(xiǎn)被人工智能取代，主要包括生產(chǎn)活動(dòng)、行政辦公支持類工作、銷售服務(wù)等相關(guān)崗位。2017年，普華永道對(duì)29個(gè)國(guó)家超過(guò)20萬(wàn)名員工的工作任務(wù)和技能進(jìn)行調(diào)查，結(jié)果顯示，預(yù)計(jì)到2030年，英國(guó)30%的工作有自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)，低于美國(guó)（38%）和德國(guó)（35%），高于日本（21%），從行業(yè)看，運(yùn)輸和倉(cāng)儲(chǔ)、制造業(yè)和批發(fā)零售等部門(mén)首當(dāng)其沖，分別為56%、46%和44%；麥肯錫全球研究院(MGI)在報(bào)告《流失就業(yè)，新增就業(yè)：自動(dòng)化時(shí)代的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型》中預(yù)計(jì)2016-2030年間，中國(guó)被替代的全職員工的規(guī)模約在4000-4500萬(wàn)，即平均每年約300萬(wàn)人；到2030年，自動(dòng)化將使中國(guó)五分之一的制造業(yè)工作崗位不復(fù)存在，全球?qū)⒂卸噙_(dá)8億人的就業(yè)崗位被人工智能替代。
2.3 補(bǔ)償效應(yīng)：擴(kuò)大規(guī)模，補(bǔ)償就業(yè)

人工智能通過(guò)降低成本，促進(jìn)公司擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，彌補(bǔ)單位產(chǎn)出就業(yè)產(chǎn)出的減少，例如京東智能物流機(jī)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(wàn)人增至9.5萬(wàn)人。人工智能通過(guò)規(guī)模擴(kuò)大彌補(bǔ)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(kuò)大生產(chǎn)，增加生產(chǎn)線，帶來(lái)就業(yè)崗位的增加；三是效率提升導(dǎo)致公司產(chǎn)品價(jià)格更低，產(chǎn)品價(jià)格的降低會(huì)增加消費(fèi)需求，帶動(dòng)企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，增加對(duì)勞動(dòng)力的需求。例如，隨著京東物流智能機(jī)器人的運(yùn)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(shí)，2016-2018年京東集團(tuán)員工數(shù)量從11.6萬(wàn)人快速增長(zhǎng)至17.9萬(wàn)人，其中物流從業(yè)人員從6.6萬(wàn)人增至9.5萬(wàn)人?？梢?jiàn)人工智能等新技術(shù)的使用大大提升了平臺(tái)運(yùn)營(yíng)效率和訂單量，總就業(yè)崗位不降反升。
2.4 創(chuàng)造效應(yīng)：創(chuàng)造新工種、轉(zhuǎn)崗轉(zhuǎn)行

人工智能直接創(chuàng)造相關(guān)行業(yè)的技術(shù)崗位,如人工智能工程技術(shù)人員、人工智能訓(xùn)練師、智能制造工程技術(shù)人員等，到2025年，新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域人才缺口都將超過(guò)900萬(wàn)人。隨著中國(guó)人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的廣泛運(yùn)用，2019年4月1日，人力資源社會(huì)保障部、市場(chǎng)監(jiān)管總局、統(tǒng)計(jì)局正式向社會(huì)發(fā)布了13個(gè)新職業(yè)信息，其中包括人工智能工程技術(shù)人員、物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)人員、大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員和云計(jì)算工程技術(shù)人員。2020年1月2日，中國(guó)就業(yè)培訓(xùn)技術(shù)指導(dǎo)中心再次發(fā)布包括智能制造工程技術(shù)人員、人工智能訓(xùn)練師、無(wú)人機(jī)裝調(diào)師等新職業(yè)。2017年，教育部、人力資源和社會(huì)保障部、工業(yè)和信息化部等部門(mén)對(duì)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(lái)了對(duì)專業(yè)數(shù)字技術(shù)人才需求量的增長(zhǎng)，到2025年，新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域人才缺口將超過(guò)900萬(wàn)人。根據(jù)阿里研究院2018年發(fā)布的《人工智能在電子商務(wù)行業(yè)的應(yīng)用和對(duì)就業(yè)影響研究報(bào)告》，人工智能應(yīng)用于新零售產(chǎn)業(yè)，就需要大量具有自主設(shè)計(jì)和讀取數(shù)據(jù)能力的復(fù)合型買(mǎi)手、專業(yè)零售服務(wù)人才，具有技術(shù)背景和零售經(jīng)驗(yàn)結(jié)合的復(fù)合型人才，智能客服背后的機(jī)器人“飼養(yǎng)員”、生產(chǎn)線上的“數(shù)據(jù)標(biāo)簽工”等等。
獵聘大數(shù)據(jù)顯示，過(guò)去五年全國(guó)人工智能和大數(shù)據(jù)人才需求呈快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，年復(fù)合增長(zhǎng)率超70%，但相關(guān)領(lǐng)域的人才供給遠(yuǎn)不能滿足市場(chǎng)需求。騰訊研究院《全球人工智能人才白皮書(shū)》顯示，全球AI領(lǐng)域人才約30萬(wàn)，而市場(chǎng)需求在百萬(wàn)量級(jí)。獵聘大數(shù)據(jù)研究院以2015年Q1為基準(zhǔn)點(diǎn)，用此后每個(gè)季度發(fā)布職位數(shù)與2015發(fā)布的職位數(shù)相除，結(jié)果顯示，截至2019年Q2，人工智能與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)布崗位數(shù)增長(zhǎng)了11.75倍，年復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)70％，明顯高于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，可見(jiàn)人工智能領(lǐng)域的人才稀缺性更強(qiáng)。從供給端看，目前中國(guó)真正開(kāi)設(shè)人工智能專業(yè)的院校不足2%，行業(yè)內(nèi)部自發(fā)的人才培養(yǎng)還沒(méi)有成體系，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、圖像處理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的人才供給相對(duì)不足，院校端和產(chǎn)業(yè)端高質(zhì)量人才供給水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足市場(chǎng)對(duì)人才的需求。
AI及大數(shù)據(jù)人才需求增長(zhǎng)迅猛
AI人才供需在核心職能上有所錯(cuò)位
對(duì)于人工智能釋放出的勞動(dòng)力，絕大多數(shù)可從事其他工作，如相關(guān)設(shè)備操作維護(hù)或前往物流、餐飲、銷售等服務(wù)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(dòng)力并不總是冗余的，絕大多數(shù)情況下，這些人可以在學(xué)習(xí)培訓(xùn)后填補(bǔ)其他崗位的空缺。例如，2017年廣東省人社局對(duì)200多家開(kāi)展“機(jī)器換人”的企業(yè)調(diào)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(nèi)部，他們或被調(diào)配到人員緊缺的崗位或產(chǎn)線，或在技能培訓(xùn)后轉(zhuǎn)崗至技能要求高的崗位，如設(shè)備維修、監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè)性維護(hù)等。此外，未來(lái)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(guó)招聘求職100個(gè)短缺職業(yè)排行》，營(yíng)銷員、收銀員、餐廳服務(wù)員、保安員、保潔員、商品營(yíng)業(yè)員位居緊缺職業(yè)前十，隨著被釋放出的勞動(dòng)力逐漸轉(zhuǎn)至這些勞動(dòng)密集型服務(wù)行業(yè)，就業(yè)崗位被間接創(chuàng)造出來(lái)。
2.5 小結(jié)：未來(lái)20年人工智能或凈增約9000萬(wàn)崗位

根據(jù)咨詢機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，未來(lái)20年人工智能將為中國(guó)創(chuàng)造9300萬(wàn)個(gè)凈增就業(yè)崗位，其中服務(wù)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(guān)技術(shù)對(duì)中國(guó)就業(yè)的凈影響》預(yù)測(cè)，未來(lái)20年人工智能將為中國(guó)創(chuàng)造12%的凈增崗位，相當(dāng)于增加9300萬(wàn)個(gè)就業(yè)崗位。其中服務(wù)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(wàn)個(gè)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(wàn)個(gè)就業(yè)崗位；農(nóng)業(yè)的崗位流失最為嚴(yán)重。從細(xì)分行業(yè)上看，因老齡化而需求大增的健康醫(yī)療領(lǐng)域?qū)?huì)迎來(lái)擴(kuò)張，電子商務(wù)和專業(yè)性、技術(shù)性的服務(wù)等板塊也會(huì)受益于生產(chǎn)率提高，創(chuàng)造新崗位。
未來(lái)20年人工智能將為中國(guó)創(chuàng)造9300萬(wàn)個(gè)凈增就業(yè)崗位
隨著人工智能為專業(yè)人員分擔(dān)枯燥重復(fù)的工作，未來(lái)職業(yè)將更注重勞動(dòng)力的軟技能，如領(lǐng)導(dǎo)力、人際交往能力、邏輯思維、主動(dòng)學(xué)習(xí)和創(chuàng)造力等，這些是機(jī)器所不能替代的。人工智能現(xiàn)在還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能取代大多數(shù)服務(wù)工作。正如李開(kāi)復(fù)在《人工智能》一書(shū)中所說(shuō)，人工智能只是人類的工具，屬于相對(duì)容易控制和管理的計(jì)算機(jī)程序，就目前的發(fā)展而言，人工智能還不能具備常識(shí)、創(chuàng)造、審美、情感、自我意識(shí)、抽象能力和跨領(lǐng)域推理能力。隨著人工智能為專業(yè)人員分擔(dān)枯燥重復(fù)的工作，越來(lái)越多的工作崗位將與創(chuàng)造性勞動(dòng)和情感性勞動(dòng)有關(guān)。世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的《未來(lái)就業(yè)報(bào)告》指出，前十大新興職業(yè)包含多個(gè)以人為中心的職業(yè)，如營(yíng)銷專家和經(jīng)理、人力資源專家和顧問(wèn)、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)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(wú)法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。2018年LinkedIn上對(duì)全球約4000名專業(yè)人員調(diào)查顯示，盡管人工智能技術(shù)發(fā)展帶動(dòng)了技術(shù)技能的需求，但領(lǐng)導(dǎo)力、人際交往能力、邏輯思維、主動(dòng)學(xué)習(xí)和創(chuàng)造力等軟技能的價(jià)值也將大大提高，甚至在某程度上超過(guò)了對(duì)專業(yè)技能的要求。在世界經(jīng)濟(jì)論壇所描繪的未來(lái)就業(yè)圖景中，銷售和營(yíng)銷專業(yè)人員、社交媒體專員、創(chuàng)新經(jīng)理和客戶服務(wù)人員將迎來(lái)需求的增長(zhǎng)。
未來(lái)職業(yè)將更注重勞動(dòng)力的軟技能

No.3
人工智能時(shí)代，人口規(guī)模重要嗎？
有觀點(diǎn)認(rèn)為，人工智能時(shí)代，人口規(guī)模不再重要。我們認(rèn)為人口尤其是勞動(dòng)年齡人口一方面是培育人才的基礎(chǔ)，另一方面人口規(guī)模大意味著大市場(chǎng)。西方發(fā)達(dá)國(guó)家即便人口不再增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)仍在持續(xù)發(fā)展，一些人以此論證經(jīng)濟(jì)發(fā)展的真正動(dòng)力是“創(chuàng)新”而非“人口增長(zhǎng)”。還有不少觀點(diǎn)指出，人工智能時(shí)代，人口在質(zhì)不在量，不應(yīng)停留在人多力量大的思維模式上。此外，黃匡時(shí)（2018）認(rèn)為人工智能將徹底顛覆傳統(tǒng)人口問(wèn)題，工業(yè)化推動(dòng)了勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高，“低生育率陷阱”不值得擔(dān)憂。我們認(rèn)為，人工智能時(shí)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(chǔ)，從需求端看，人口規(guī)模效應(yīng)能夠更容易形成大市場(chǎng)，意味著購(gòu)買(mǎi)力和競(jìng)爭(zhēng)力。

3.1 人口是人才與創(chuàng)新的基礎(chǔ)

人口是人才的基礎(chǔ)，人口眾多意味著人才儲(chǔ)備庫(kù)巨大，進(jìn)而保證科技研發(fā)與創(chuàng)新力；中美兩國(guó)在人工智能領(lǐng)域的抗衡與兩國(guó)大量人才資源積累不無(wú)關(guān)聯(lián)。據(jù)OECD統(tǒng)計(jì)，2017年中國(guó)擁有研發(fā)和技術(shù)人員約180萬(wàn)人，排名世界第一，美國(guó)約130萬(wàn)人，排名第二；2001-2018年中國(guó)高校畢業(yè)生數(shù)從104萬(wàn)增至753萬(wàn)，1982-2015年中國(guó)大專以上學(xué)歷人口規(guī)模從604萬(wàn)人升至1.71億。人工智能時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)，本質(zhì)上就是人才和技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)，人口眾多意味著人才潛力巨大，意味著有更多技術(shù)創(chuàng)新的可能。目前，在人工智能領(lǐng)域最有競(jìng)爭(zhēng)力的是中美兩國(guó)，這與兩國(guó)可以抗衡的人才資源不無(wú)關(guān)聯(lián)。據(jù)中國(guó)信通院《2018中國(guó)人工智能發(fā)展報(bào)告》，2017年末美國(guó)的人工智能人才投入量為2.9萬(wàn)人、居世界首位，占全球總量的13.9%；中國(guó)投入量位居第二，為1.8萬(wàn)人，占比8.9%。
目前中國(guó)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(duì)相關(guān)領(lǐng)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(guó)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(jì)社會(huì)快速發(fā)展和計(jì)劃生育政策嚴(yán)格執(zhí)行，中國(guó)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(shì)，我們預(yù)測(cè)中國(guó)人口將在2022年前后見(jiàn)頂,2050年中國(guó)人口將較2022年減少9%，老齡人口占比超30%。屆時(shí)，中青年人口數(shù)量下滑將對(duì)人工智能等新興領(lǐng)域人才供給形成一定制約，中國(guó)科技的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力也可能受到限制。
中國(guó)人口老齡化速度及規(guī)模前所未有
我們對(duì)中國(guó)人口的預(yù)測(cè)
3.2 人口規(guī)模效應(yīng)能夠形成大市場(chǎng)

人口越多，微小的需求也能形成市場(chǎng)；14億人口規(guī)模的巨大市場(chǎng)使得中國(guó)人工智能技術(shù)優(yōu)勢(shì)更容易發(fā)揮并被分享。梁建章、黃文政（2018）認(rèn)為，在人工智能時(shí)代，人口對(duì)科技和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的意義絕不只是勞動(dòng)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(yīng)。目前，中國(guó)的企業(yè)之所以對(duì)人工智能的應(yīng)用層表現(xiàn)出強(qiáng)烈的發(fā)展意愿，也是因?yàn)槿魏斡嘘P(guān)教育、醫(yī)療、金融服務(wù)、零售等應(yīng)用場(chǎng)景的需求都有可能形成大市場(chǎng)，進(jìn)而為創(chuàng)新成果的規(guī)?；a(chǎn)和商業(yè)化奠定基礎(chǔ)。換言之，在14億人的中國(guó)，一項(xiàng)技術(shù)只要有1％的人感興趣，就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)千萬(wàn)人口的市場(chǎng)。例如，雖然目前中國(guó)智能音箱的市場(chǎng)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(guó)智能音箱市場(chǎng)銷量為1556萬(wàn)臺(tái)、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(shì)頭迅猛。截至2019年6月，中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)8.54億，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模達(dá)6.39億，這讓中國(guó)人工智能企業(yè)擁有巨大的市場(chǎng)。普華永道預(yù)測(cè)，到2030年中國(guó)、美國(guó)、歐洲的人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將分別為7萬(wàn)億、3.7萬(wàn)億、2.5萬(wàn)億美元，中國(guó)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(shì)下，人口眾多使技術(shù)優(yōu)勢(shì)更容易發(fā)揮并被人們分享。
而且，機(jī)器并不能取代人的消費(fèi)功能；人口減少、需求萎縮將拖累經(jīng)濟(jì)發(fā)展。供給和需求同時(shí)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起作用，人不僅通過(guò)生產(chǎn)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也通過(guò)消費(fèi)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)。沒(méi)有供給就沒(méi)有產(chǎn)品和服務(wù)，但沒(méi)有需求也就沒(méi)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(dòng)力的單位產(chǎn)出，但不能取代人的消費(fèi)功能，不能根本改變?nèi)丝诮Y(jié)構(gòu)，不能減緩老齡化的速度。人口減少、需求萎縮將拖累經(jīng)濟(jì)發(fā)展，低生育率下20-50歲的消費(fèi)主力人群數(shù)量下降，負(fù)面影響日益嚴(yán)峻。在總需求回落的背景下，縱使有先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和服務(wù)水平，也很難創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

No.4
政策建議
一是盡快全面放開(kāi)并鼓勵(lì)生育，構(gòu)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(wèn)題日趨嚴(yán)峻，并且隨著中國(guó)人口總量在“十四五”時(shí)期見(jiàn)頂，未來(lái)中國(guó)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(jìn)入生命終點(diǎn)，人口萎縮速度將明顯加快。為此，必須盡快全面放開(kāi)并鼓勵(lì)生育，加快構(gòu)建生育支持體系，讓生育權(quán)回歸家庭自主。一是實(shí)行差異化的個(gè)稅抵扣及經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貼政策，覆蓋從懷孕保健到18歲或?qū)W歷教育結(jié)束。二是加大托育服務(wù)供給，大力提升0-3歲入托率從目前的4%提升至40%，并對(duì)隔代照料實(shí)行經(jīng)濟(jì)鼓勵(lì)。三是進(jìn)一步完善女性就業(yè)權(quán)益保障，并對(duì)企業(yè)實(shí)行生育稅收優(yōu)惠，加快構(gòu)建生育成本在國(guó)家、企業(yè)、家庭之間合理有效的分擔(dān)機(jī)制。四是加強(qiáng)保障非婚生育的平等權(quán)利。五是加大教育醫(yī)療投入，保持房?jī)r(jià)長(zhǎng)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(qiáng)核心技術(shù)領(lǐng)域的人才培養(yǎng)與引進(jìn)。目前人工智能高端專業(yè)人才儲(chǔ)備方面存在明顯短板。根據(jù)《2018人工智能發(fā)展報(bào)告》，中國(guó)人工智能杰出人才數(shù)量?jī)H為世界第六，核心技術(shù)層的人才更是稀缺。2017年7月國(guó)務(wù)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(duì)伍建設(shè)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(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，行動(dòng)計(jì)劃中要求各大高校加快建設(shè)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(guān)領(lǐng)域的人才培養(yǎng)體系，如加強(qiáng)人工智能與相關(guān)學(xué)科的交叉融合；二是優(yōu)化高校人工智能領(lǐng)域科技創(chuàng)新體系，例如聚焦人工智能重大科學(xué)前沿問(wèn)題，推動(dòng)新一代人工智能核心關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新等；三是推動(dòng)高校人工智能領(lǐng)域科技成果轉(zhuǎn)化與示范應(yīng)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(lǐng)域開(kāi)展技術(shù)轉(zhuǎn)移和成果轉(zhuǎn)化等。
三是警惕大規(guī)模結(jié)構(gòu)性失業(yè)，實(shí)施好職業(yè)技能培訓(xùn)，促進(jìn)勞動(dòng)力技能轉(zhuǎn)換以適應(yīng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)需求。結(jié)構(gòu)性失業(yè)通常在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化劇烈而勞動(dòng)者技能與之不相適應(yīng)時(shí)升高。人工智能時(shí)代，容易被取代的工作主要是在結(jié)構(gòu)性和確定性環(huán)境下的體力勞動(dòng)以及數(shù)據(jù)收集和處理工作，如采礦、紡織、財(cái)務(wù)、審計(jì)、統(tǒng)計(jì)、行政、后勤等。2019年3月，國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)《職業(yè)技能提升行動(dòng)方案（2019-2021年）》，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)“把職業(yè)技能培訓(xùn)作為保持就業(yè)穩(wěn)定、緩解結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾的關(guān)鍵舉措”，要求三年共開(kāi)展各類補(bǔ)貼性職業(yè)技能培訓(xùn)5000萬(wàn)人次以上，其中2019年培訓(xùn)1500萬(wàn)人次以上。我們建議，加快研究人工智能帶來(lái)的就業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)方式轉(zhuǎn)變以及新型職業(yè)和工作崗位的技能需求，建立適應(yīng)智能經(jīng)濟(jì)和智能社會(huì)需要的終身學(xué)習(xí)和就業(yè)培訓(xùn)體系。

編輯 ∑Gemini
來(lái)源：世界經(jīng)理人

人工智能作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，旨在探尋智能的實(shí)質(zhì)，在此基礎(chǔ)上生產(chǎn)出與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。近年來(lái)我國(guó)在人工智能領(lǐng)域制定出了一系列發(fā)展政策，今年3月9日，科技部對(duì)外公布，將支持重慶、濟(jì)南、成都以及西安建設(shè)國(guó)家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)。

在此次疫情當(dāng)中，人工智能在病毒分析、藥物研發(fā)、智能測(cè)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(lǐng)域之一，人工智能有望在中國(guó)制造新一輪的風(fēng)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(shù)，當(dāng)前多以發(fā)展AI應(yīng)用產(chǎn)品及服務(wù)為主。隨著物聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，AI的應(yīng)用領(lǐng)域從互聯(lián)網(wǎng)、新零售逐漸過(guò)渡到制造、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等公共服務(wù)領(lǐng)域，人工智能正逐漸成為助力經(jīng)濟(jì)發(fā)展非常重要的應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施。

AI新基建的推進(jìn)
目前國(guó)際上初步形成人工智能產(chǎn)業(yè)化基礎(chǔ)，近年來(lái)相關(guān)企業(yè)數(shù)量也大幅增加。當(dāng)前人工智能被納入新基建，有助于推動(dòng)其各項(xiàng)技術(shù)在更多場(chǎng)景應(yīng)用中擴(kuò)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(guó)在人工智能領(lǐng)域還有一些薄弱環(huán)節(jié)急需加強(qiáng)包括在人工智能重大基礎(chǔ)理論研究上原創(chuàng)能力相對(duì)不足，高端芯片、基礎(chǔ)材料、元器件、軟件等還有較高對(duì)外依賴性，以及國(guó)內(nèi)高端人工智能頂級(jí)人才遠(yuǎn)不能滿足需求等。

AI新基建正逐漸應(yīng)用于各個(gè)場(chǎng)景，其相關(guān)產(chǎn)品性能以及落地場(chǎng)景也頗受關(guān)注，各地政府也在緊鑼密鼓的推出相應(yīng)的落地規(guī)劃和政策，管理層和龍頭企業(yè)也將進(jìn)一步把人工智能作為經(jīng)濟(jì)及企業(yè)轉(zhuǎn)型的重要抓手。

對(duì)于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，如何相融并產(chǎn)生新的增長(zhǎng)點(diǎn)。在新基建有序推進(jìn)的同時(shí)，AI新基建如何破局推進(jìn)規(guī)模落地效應(yīng)，同時(shí)其相關(guān)的薄弱環(huán)節(jié)該如何解決。本周四晚8點(diǎn)，電子發(fā)燒友邀請(qǐng)多位科技企業(yè)高管，與大家一起探尋，AI“新基建”的新機(jī)遇！

近日，海外媒體報(bào)道，三星3nm工藝量產(chǎn)時(shí)間可能已經(jīng)延期至2022年。三星原計(jì)劃2021年初量產(chǎn)3nm， 但受新冠肺炎疫情影響，三星預(yù)期時(shí)間可能已經(jīng)延期至2022年，業(yè)內(nèi)消息人士指出，這并非工藝制造上的延遲，而是因?yàn)镋UV光刻機(jī)等關(guān)鍵設(shè)備在物流上的延遲所致。此外，全球代工龍頭企業(yè)臺(tái)積電也因?yàn)橐咔樵?，半?dǎo)體裝備及安裝人員都無(wú)法按期完成，原計(jì)劃在6月份風(fēng)險(xiǎn)試產(chǎn)的3nm FinFET工藝，試產(chǎn)時(shí)間將延期到10月份。

臺(tái)積電、三星等晶圓代工巨頭，晶圓代工制程迭代放緩，制程進(jìn)步時(shí)間明顯拉長(zhǎng)，給中芯國(guó)際追趕提供了有利時(shí)機(jī)。還有，美國(guó)對(duì)中國(guó)持續(xù)發(fā)動(dòng)科技戰(zhàn)，路透社3月底報(bào)道，美國(guó)特朗普政府高級(jí)官員同意對(duì)華為采取新措施，以限制華為芯片的全球供應(yīng)鏈，其中可能包括一些關(guān)鍵的產(chǎn)業(yè)鏈廠商。據(jù)悉，此次禁令主要是通過(guò)限制使用美國(guó)技術(shù)、零件的外國(guó)供應(yīng)商來(lái)實(shí)現(xiàn)，臺(tái)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(yíng)收和同比增長(zhǎng)情況，顯示排名第四的中芯國(guó)際營(yíng)收同比增長(zhǎng)了26.8%。受惠于中國(guó)內(nèi)需市場(chǎng)在CIS、PMIC、指紋識(shí)別與嵌入式存儲(chǔ)器應(yīng)用等產(chǎn)品的需求，產(chǎn)能利用率接近滿載，營(yíng)收喜人。

業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，隨著美國(guó)對(duì)中國(guó)集成電路技術(shù)及專利加深封鎖，中國(guó)必須要加速國(guó)產(chǎn)替代。華為芯片設(shè)計(jì)能力出眾，中芯國(guó)際主業(yè)是芯片制造，兩家企業(yè)上下游合作有實(shí)力打造強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)鏈條。

中芯國(guó)際14nm工藝制程最新進(jìn)展

在當(dāng)前的全球半導(dǎo)體市場(chǎng)中，28nm已經(jīng)產(chǎn)能過(guò)剩，7nm制程只用于智能手機(jī)和部分PC等小范圍的尖端設(shè)備中，居于兩者之間的14nm制程才是真正的中堅(jiān)力量，承載著市場(chǎng)上絕大多數(shù)中高端芯片的制造。特別是在工業(yè)、汽車(chē)、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)，擁有龐大的市場(chǎng)空間。

臺(tái)積電在2018年率先實(shí)現(xiàn)7nm量產(chǎn)，讓臺(tái)積電的市場(chǎng)份額持續(xù)上漲，市場(chǎng)支配地位日益穩(wěn)固。但在事實(shí)上，臺(tái)積電的14/16nm制程依然是其營(yíng)收的主要來(lái)源，目前約占總營(yíng)收的25%，Intel早在2014年就實(shí)現(xiàn)了14nm的量產(chǎn)，比三星和臺(tái)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(chǎng)中備受追捧。

中芯國(guó)際聯(lián)合首席執(zhí)行長(zhǎng)梁孟松此前表示，中芯國(guó)際的14nm制程在2020年產(chǎn)能持續(xù)升高，預(yù)計(jì)3月份產(chǎn)能4000片，7月為9000片，12月達(dá)到1.5萬(wàn)片，中芯國(guó)際14nm產(chǎn)能提升將加速華為、嘉楠等中國(guó)公司芯片的國(guó)產(chǎn)化進(jìn)程。

以麒麟710A處理器為例，采用中芯國(guó)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(tái)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(jí)版，主頻為2.0GHz，710是臺(tái)積電12納米工藝生產(chǎn)，710A則是中芯國(guó)際在2019年第4季度開(kāi)始量產(chǎn)的14納米工藝生產(chǎn)。

在2月財(cái)報(bào)會(huì)議上，梁孟松表示中芯國(guó)際公司正在研究開(kāi)發(fā)N+1、N+2工藝，與中芯國(guó)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(gè)SOC（片上系統(tǒng)）面積可以減少了55％。中芯國(guó)際表示，就功率和穩(wěn)定性而言，N + 1可以與市場(chǎng)上的7nm工藝媲美。

“我們對(duì)N + 1的目標(biāo)是低成本應(yīng)用，相對(duì)于7納米，它可以將成本降低約10％。因此，這是一個(gè)非常特殊的應(yīng)用程序?！敝行緡?guó)際對(duì)媒體表示。

中芯國(guó)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(guó)際14nm工藝量產(chǎn)三大意義

正威國(guó)際集團(tuán)半導(dǎo)體事業(yè)群總裁、艾新教育創(chuàng)始人謝志峰博士對(duì)電子發(fā)燒友記者表示，中芯國(guó)際14nm工藝已經(jīng)量產(chǎn)，國(guó)產(chǎn)替代意義重大。

筆者認(rèn)為，首先，從國(guó)家戰(zhàn)略切入，2019年第四季度中芯國(guó)際14nm量產(chǎn)成功，標(biāo)志以其為代表的中國(guó)半導(dǎo)體公司開(kāi)啟屬于中國(guó)科技創(chuàng)新的大時(shí)代。

第二、在全球半導(dǎo)體代工市場(chǎng)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(chǎng)景正符合人工智能及物聯(lián)網(wǎng)的核心應(yīng)用需求，承載中國(guó)產(chǎn)業(yè)革命的科技基石。中芯國(guó)際的14nm崛起，正打開(kāi)這一龐大的市場(chǎng)需求。

第三、中芯國(guó)際14nm量產(chǎn)對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈上下游帶來(lái)三大利好。首先，充分激發(fā)上游設(shè)備及材料端迎來(lái)國(guó)產(chǎn)替代加速，其次，下游終端應(yīng)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(lái)自上下游雙方的需求升級(jí)。

謝志峰博士也特別提醒，比較臺(tái)積電、三星等全球領(lǐng)先的晶圓代工企業(yè)，中國(guó)落后世界先進(jìn)水平2代（約5年）。中芯國(guó)際的技術(shù)更迭了多代，依舊與國(guó)際先進(jìn)水平相差很多。同時(shí)，在規(guī)模上，中芯國(guó)際比臺(tái)積電規(guī)模差10倍。從另外一方面，依賴中國(guó)市場(chǎng)對(duì)半導(dǎo)體芯片的龐大需求，中芯國(guó)際技術(shù)突破后，市場(chǎng)增長(zhǎng)空間巨大。

中芯國(guó)際邁向新征程需要跨越兩重障礙

北京大學(xué)上海微電子研究院顏重光教授對(duì)電子發(fā)燒友記者表示，中芯國(guó)際晶圓代工制程與臺(tái)積電有2代差距。臺(tái)積電已有超細(xì)微制程與前道精細(xì)封裝技術(shù)！手機(jī)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(xì)節(jié)距互聯(lián)等新一代集成電路制造技術(shù)。

拓墣研究所的調(diào)研顯示，2019年，全球Top10代工廠商統(tǒng)計(jì)圖中，臺(tái)積電大比例領(lǐng)先，市場(chǎng)份額占比超過(guò)了50%。而第二名的三星也增長(zhǎng)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(guó)際只有5%左右。我們可以明顯看到，全球晶圓代工市場(chǎng)正呈現(xiàn)出強(qiáng)者恒強(qiáng)的局面。

臺(tái)積電中國(guó)區(qū)業(yè)務(wù)發(fā)展副總經(jīng)理陳平博士對(duì)媒體表示， 關(guān)于先進(jìn)工藝方向，有三個(gè)關(guān)鍵因素：第一、傳統(tǒng)的工藝萎縮，臺(tái)積電今年要推出5nm，在今后要推出3nm、2nm，我們會(huì)沿著摩爾定律的方向繼續(xù)前行。第二、3D異構(gòu)集成，用不同的工藝技術(shù)做成的芯片，通過(guò)先進(jìn)的封裝技術(shù)整合在一起。第三、軟硬件的共同優(yōu)化，包括設(shè)計(jì)與工藝的共同優(yōu)化，三軸一起發(fā)展，未來(lái)芯片工藝發(fā)展大有前景。以此為坐標(biāo)軸，中芯國(guó)際追趕臺(tái)積電，需要在后兩個(gè)部分要全力提升，還有一點(diǎn)無(wú)法繞過(guò)的是，中芯國(guó)際距離臺(tái)積電的產(chǎn)品性能尚有一些差距，在IP授權(quán)方面也存在很大的專利壁壘。

清華大學(xué)微納電子學(xué)系主任、微電子研究所所長(zhǎng)魏少軍指出，中國(guó)芯片企業(yè)正在奮力追趕，中芯國(guó)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(tái)積電還有很大差距。臺(tái)積電通過(guò)高額的研發(fā)投入來(lái)獲得先進(jìn)技術(shù)和先進(jìn)產(chǎn)品，再通過(guò)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力獲得更大的市場(chǎng)，臺(tái)積電上調(diào)2019年資本支出，從年初的100億上調(diào)到140-150億美元，砸下巨資建設(shè)高端制程和充足產(chǎn)能，來(lái)抓住5G時(shí)代的市場(chǎng)機(jī)遇。

臺(tái)積電在客戶規(guī)模和種類上也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)中芯國(guó)際。臺(tái)積電7納米制程的客戶遍布全球, 主要客戶有蘋(píng)果、華為海思、聯(lián)發(fā)科、高通、英偉達(dá)、超微、賽靈思、比特大陸等知名企業(yè)。2019年?duì)I收，三成來(lái)自7納米制程。臺(tái)積電毛利率常年維持在50%，而中芯國(guó)際的毛利率則是20% 左右，這其中先進(jìn)制程對(duì)毛利率的貢獻(xiàn)最大。獲利不高，也會(huì)影響公司在未來(lái)研發(fā)上的投入，增加了向高端芯片發(fā)展的難度。

中芯國(guó)際希望完全跳過(guò)10nm節(jié)點(diǎn)，直接過(guò)渡到7nm節(jié)點(diǎn)。據(jù)稱，海思在臺(tái)積電的客戶名單上是利用EUV節(jié)點(diǎn)的。如果未來(lái)，中芯國(guó)際可以實(shí)現(xiàn)7nm工藝的試產(chǎn)，將會(huì)帶來(lái)更廣泛的增長(zhǎng)空間。中芯國(guó)際認(rèn)為，2020年，物聯(lián)網(wǎng)、5G、智能消費(fèi)品、人工智能及汽車(chē)電子將驅(qū)動(dòng)晶圓代工的增長(zhǎng)，樂(lè)見(jiàn)積極的成長(zhǎng)動(dòng)能和強(qiáng)勁的訂單需求。