最近,我在「TIME時代」雜志的專欄文章裡,向全球的讀者介紹了大陸「世界工廠」的+AI自動化升級。隨著勞動力成本的上漲,工業自動化、智慧化勢必是大陸製造業的一劑特效藥。自動化能讓運營成本下降,但仍能讓中國大陸保持生產品質、流程、供應鏈維度的優勢。AI賦能產業升級的願景或許還需多年才能實現,但當下的大陸已經讓未來可期。
以下是專欄文章全文,經TIME授權翻譯轉載:
「中國世界工廠 + AI 的未來」
多年來,中國大陸一直被喻為「世界工廠」,即便在全球其他經濟體紛紛遭遇新冠疫情重擊的2020年,大陸製造產業仍然維持穩健的增長范式,全年產值高達3.854萬億美元,占到全球市場近三分之一。
但如果你腦中的大陸工廠是傳統的「血汗工廠」,是時候修正你的刻板印象了。大陸經濟已經迅速地從疫情衝擊下復蘇,疫情同時催化了各種各樣人工智慧(AI)的應用場景加速實現。自2014年以來,中國大陸的AI專利申請量已經超越美國,至今維持全球領先。在學術領域,中國大陸的AI研究論文發表數量、AI期刊的引用量,也雙雙在近年超過了美國。在產業方面,AI應用在大陸的落地速度超越世界其他國家和地區,具有商業價值的AI應用如今開始百花齊放,整合了軟體、硬體和機器人技術的新一代自動化揭開序曲,AI賦能傳統行業的能量,正在蓄勢待發地重塑各行各業。
人類社會至今經歷了三次不同的工業革命:蒸汽革命、電力革命和資訊革命。我相信,AI將會是推動全球第四次工業革命的核心引擎,在世界各地點燃數位化和自動化的變革,而這波前所未有的硬科技浪潮,將由中國來引領實踐。
由於勞動人口減少和新增人口放緩,中國大陸的傳統產業正面臨著勞動力成本上升的巨大壓力,AI正是解決這個難題的技術解答。人工智慧不僅能夠降低運營成本,提高生產效率,擴大整體產能,還有望能帶來收入的增長。
例如,創新工場投資的廣州極飛科技是一家致力於未來農業的AI科技公司,極飛將無人機、機器人和感測器部署在稻田、麥田和棉花田裡,用技術賦能農業中的播種、農藥噴灑、栽種管理、甚至天氣監測環節。用於作物噴灑的極飛科技R150農業無人車已經被推廣到了英國,應用在蘋果、草莓、黑莓等多種經濟作物的種植流程中。
一些大陸的創新公司正積極把機器人拓展到意想不到的場景。總部位於北京的鎂伽是創新工場投資的生命科學智慧自動化公司,他們和實驗室、製藥公司、高校合作,憑藉AI+機器人技術的積累,用自動化解決方案執行實驗室中勞動密集、重複性高、但需要高度精確的任務和流程,同時機器人作業也將盡最大可能保護實驗室人員降低實驗過程中的感染風險。
除了創業公司,我們看到幾家成熟的龍頭企業也開始積極擁抱AI。創新工場參與了有28年歷史的中力電動叉車,這家頭部的鋰電叉車製造商已經推出了能夠在工廠、倉庫自主運行的無人叉車,並且無需對運行環境進行改造,能快速實現從手動到電動到自動駕駛的搬運賦能創新。此外,擁有50多年歷史的領先客車製造商-宇通集團,與自動駕駛獨角獸企業-文遠知行戰略合作,已在大陸三個城市的馬路上運行全無人駕駛小巴。
接著會發生什麼?我大膽預見,在更長遠的未來,機器人和AI將接管大多數產品的製造、設計、交付甚至營銷——很可能將生產成本降低到和原物料成本相差無幾。未來的機器人有能力自我複製和自我修復,甚至做到部分自我反覆運算設計。房屋和公寓將交由AI主導設計,使用預製建築模塊,交由機器人像搭積木似地築樓蓋房。無人公交、無人摩托等隨傳隨到的自動化未來交通系統,能將我們安全無虞地送達想去的地方。
這些願景成為現實或許還需要多年,但此時的大陸正在積極鋪墊引領新一代自動化革命的基石。可期的是,中國工廠的實力將不僅僅體現在產能上,而將逐步彰顯在智慧上。
本文經「TIME時代」授權進行中文編譯,原文如下:
China Is Still the World's Factory — And It's Designing the Future With AI
BY KAI-FU LEE
For many years now, China has been the world’s factory. Even in 2020, as other economies struggled with the effects of the pandemic, China’s manufacturing output was $3.854 trillion, up from the previous year, accounting for nearly a third of the global market.
But if you are still thinking of China’s factories as sweatshops, it’s probably time to change your perception. The Chinese economic recovery from its short-lived pandemic blip has been boosted by its world-beating adoption of artificial intelligence (AI). After overtaking the U.S. in 2014, China now has a significant lead over the rest of the world in AI patent applications. In academia, China recently surpassed the U.S. in the number of both AI research publications and journal citations. Commercial applications are flourishing: a new wave of automation and AI infusion is crashing across a swath of sectors, combining software, hardware and robotics.
As a society, we have experienced three distinct industrial revolutions: steam power, electricity and information technology. I believe AI is the engine fueling the fourth industrial revolution globally, digitizing and automating everywhere. China is at the forefront in manifesting this unprecedented change.
Chinese traditional industries are confronting rising labor costs thanks to a declining working population and slowing population growth. The answer is AI, which reduces operational costs, enhances efficiency and productivity, and generates revenue growth.
For example, Guangzhou-based agricultural-technology company XAG, a Sinovation Ventures portfolio company, is sending drones, robots and sensors to rice, wheat and cotton fields, automating seeding, pesticide spraying, crop development and weather monitoring. XAG’s R150 autonomous vehicle, which sprays crops, has recently been deployed in the U.K. to be used on apples, strawberries and blackberries.
Some companies are rolling out robots in new and unexpected sectors. MegaRobo, a Beijing-based life-science automation company also backed by Sinovation Ventures, designs AI and robots to safely perform repetitive and precise laboratory work in universities, pharmaceutical companies and more, reducing to zero the infection risk to lab workers.
It’s not just startups; established market leaders are also leaning into AI. EP Equipment, a manufacturer of lithium-powered warehouse forklifts founded in Hangzhou 28 years ago, has with Sinovation Ventures’ backing launched autonomous models that are able to maneuver themselves in factories and on warehouse floors. Additionally Yutong Group, a leading bus manufacturer with over 50 years’ history, already has a driverless Mini Robobus on the streets of three cities in partnership with autonomous vehicle unicorn WeRide.
Where is all this headed? I can foresee a time when robots and AI will take over the manufacturing, design, delivery and even marketing of most goods—potentially reducing costs to a small increment over the cost of materials. Robots will become self-replicating, self-repairing and even partially self-designing. Houses and apartment buildings will be designed by AI and use prefabricated modules that robots put together like toy blocks. And just-in-time autonomous public transportation, from robo-buses to robo-scooters, will take us anywhere we want to go.
It will be years before these visions of the future enter the mainstream. But China is laying the groundwork right now, setting itself up to be a leader not only in how much it manufactures, but also in how intelligently it does it.
Source:https://time.com/6084158/china-ai-factory-future/
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ref: https://iximiuz.com/en/posts/devops-sre-and-platform-engineering/
本篇是一個由 Twitter 討論串引發的後續文章,作者想要聊聊 DevOps, SRE 以及 Platform Engineering 的差異。
文章中附有相關 Twitter 討論串的連結,對於原文有興趣的也可以去參閱一下 Twitter
註:就我個人觀察到的現象,台灣企業很少看到 Platform Engineer 的職位,有人知道有哪些公司有開這種職位可以留言分享一下
作者自述自己是個從事 SRE 工作但是內心卻是個軟體工程的技術專欄作家,因此就自己的過往經驗想分享一下對於這三者的看法,而這些討論就引起了一些回文
因此作者將這些概念整合下來寫下這篇文章來總結一下各方網友們的看法。
作者的軟體生涯中,從分工仔細的團隊到新創公司都經歷過,再還沒有認知到 DevOps/SRE 這類型名詞前就已經體驗過部署開發維運三合一的人生。
隨者愈來愈多人開始探討 DevOps 以及 SRE 這兩個詞,兩者之間的比較沒有停過,甚至還有專屬的兩個 awesome 系列 awesome-sre, awesome-devops 清單來列舉如何學習這兩個技術。
整個求職市場也因為這兩個名詞的出現而有變化,作者也因應這股潮流開始往下探索,因此最後就以自己自身的經驗來分享自己對於這些名詞的想法。
其中作者有提到一點也是我非常認同的,就是這些名詞代表什麼含義,這些職稱要做什麼都會隨者不同公司不同團隊而有變化,畢竟每個公司的產品跟商業走向都不同
期待能有一個一統天下的職稱跟工作內容反而才是不切實際的。所以接下來的探討就只是作者跟幾個網友們的討論,不要當作圭臬,也不要當作聖旨,自己有自己的想法比較重要。
# What is Development
1. 作者認為開發的概念非常簡單,就撰寫程式,唯一能夠為公司貢獻 $$$ 的職位,畢竟有人寫程式還有產品,沒人寫程式也沒什麼好部署的。
2. 推特網友表示: 只有 sales 才是幫公司賺錢的,剩下都是公司的支出
3. 作者從 2011 開始了軟體工程師生涯,過往作者都很期望自己可以去部署一下自己撰寫的程式,但是基本上都是團隊內的其他神秘人物會默默的部署這些程式到生產環境。
# What is DevOps
1. 作者不想探討何謂官方的正式定義,只想聊聊自己多年工作經驗的感想
2. 對作者來說, DevOps 是一個能夠讓開發者對於部署應用程式有更多機會與權力的文化,實作上沒有一定的準則
3. 作者還待過那些開發者都擁有 sudo 權限來部署應用的新創公司,不過現在這些流程都慢慢的被自動化 CI/CD 流程給取代。
4. DevOps 最初的想法應該是遠遠超過作者所描述的,不過作者就自己工作上的經驗,找工作的經驗,看職稱 JD 的經驗來看,DevOps 更像讓開發者打造的產物可以更有效率的被部署
5. DevOps 本身不應該去探討產品的商業邏輯,那是開發者要探討的。
# What is SRE
1. Google 推出了一系列的書來探討何謂 SRE,那系列書籍的想法偏向 SRE 是其中一種 DevOps 文化的實作方式。
2. 相對於 DevOps,作者更喜歡 SRE 帶來的職缺內容。
3. 作者對於提到 CI/CD pipeline 之類的職缺都感到無聊且沒興趣,而 DevOps 的工作職缺往往都充滿這些令人無聊的東西。
4. 相反的,作者更喜歡去專研系統問題,譬如探討為什麼會有 bug, memory leak, 效能不好...等
5. 作者認為 SRE 要負責去維護上線環境,確保使用上沒有問題。
6. Google 的 SRE 系列書籍還提到了關於 monitoring, alerting, SLO 等各種如何確保服務正常的機制。 Facebook 則是有非常著名的 Production Engineer 的職稱,其跟典型的 SRE 基本上沒太大的差別。
7. 推特網友表示: SRE 專注於生產環境, DevOps 專注於 CI/CD 與開發效率與流程
8. 另外一名推特網友表示(這也是我目前最喜歡的答案): DevOps 從開發角度為起點, SRE 從維護上線環境出發,兩職缺於某處產生交集。
# What is Platform Engineering
1. 作者想起當年還是一家新創的唯一一位工程師時,那時候還要去租借實體機器來架設環境,所以那時候也撰寫了不少腳本來安裝機器,也要確保機器之間的網路可以正常運作。
2. 加入一間比較有規模的公司後瞭解到看來 infra 相關的工作是一個很類似 SRE/DevOps 但是又有些許不同的領域
3. 作者認為 Platform Engineering 目標就是要打造一個可以讓 Dev, Ops, SRE 能夠使用的環境
4. 作者感覺 Platform Engineering 要負責維護 data-center 內上千台的機器,確保這群機器能夠正常運作,維護外也要包含升級,設定等。
# What's about titles?
1. 作者前述探討的都是基於負責領域,比較不去談這些職稱應該要做什麼
2. 根據作者經驗,當公司規模逐漸變大時,分工就會愈來愈細,這時候 Dev, Ops, SRE, PE 等職缺就會開始逐漸專項化。
3. 重點就是, YMMV (Your Mileage May Vary ),不同情況,不同答案,不要太專注於一個死板板的解釋。
個人想法: 公司要開什麼職缺名稱就不管他了,工作內容才是最重要的,有錢的任性老闆也可以開一個"開源軟體整合工程師"但是要你整合 CI/CD 加上維運的工作。
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由於企業使用的雲端資源愈來愈多,許多軟體專案被閒置或少用造成無謂的浪費,甚至帶來安全風險。Google宣布一項新服務Unattended Project Recommender,幫企業找出被忽略的專案並提供解決建議
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