「今年參加了1400場視訊會議，沒有交到一個朋友」

疫情對AI行業所帶來的最大影響，是什麼？
今年最令人興奮的AI新技術、新應用，有哪些？
甚至未來10年、20年，AI發展的方向，又該何去何從？

針對這幾點，前陣子做了個有點意思的 MEET2021 年度對話，也在這裡分享，原文來自「量子位」微信公眾號：
……

站在2020年，如此不平凡一年的歲末，AI業界有太多諸如上述的問題急需回答。

要點
• 疫情帶來最大的影響，就是加快了資料化，加速了線上化和AI化。
• 疫情是巨大的災難，同時也極大推動了AI的進一步落地，這一年可能相當於三年的進程。
• 最讓人振奮的黑科技，是AlphaFold和GPT-3，後者對行業更具有潛在的顛覆力量。
• AI給社會帶來最大的價值，肯定不是黑科技。
• 擁抱AI是大家最大的機會，而且越早擁抱AI，就會擁有更大的競爭力。
• 大陸的新基建會進一步推動AI新經濟，這會是一個新的時代，一次新的文藝復興。
• AI從業者們需要記得：權力越大，責任越大。

▎疫情加速AI化，一年相當於三年

李根：再次感謝開復老師來幫我們總結這一年，與往年相比，今年最大的不同是什麼？

李開復：今年的工作節奏改變了，我一共參加了1400次線上會議，非常有效率，進行了特別多的開會和演講。但是1400次這樣的會議，沒有讓我交到一個朋友。所以我覺得線上會議雖然帶來了效率，但是還是要回歸面對面的本質交流。

李根：但受疫情影響的這個過程，也是線上化被加速的過程？

李開復：這是疫情帶來的最大的影響——加快了資料化、線上化和AI化。AI最重要的核心就是海量的資料，可以催化更多新的應用。
比如線上會議，我們並不見得那麼容易區分視訊會議中的那個人，是不是真人。所以有時候線上講座或者網路不穩定的時候，我們會選擇錄製，而且錄製一次，也可以用很多次。由此延伸，以後線上上，比如你做推銷，做客服，甚至做電視節目，其實都是可以用虛擬人來替代的。我們現在還無法造出一個讓你分不出來的3D虛擬人，但是在視頻裡完全可以。DeepFake不是一個向善的應用，但是把它的技術應用在建設性、有益的方向，我覺得可以帶來特別多的應用。而且有了資料，各行各業就可以評估哪些工作或者流程，可以進一步數位化。數位化以後，重複性的工作就可以被AI取代了。

此外，除了社交距離縮短，可以發現機器人出現的頻率越來越高。比如，我們去餐館時，會有機器人送餐到客人那裡。很多機器人產品遍佈很廣，無論是倉庫、工廠，甚至我住的公寓裡面，每次最後配送都是機器人了。在美國情況也很相近。美國以前也沒有支付寶，也沒有美團，現在都開始有了。所以總結起來，我覺得新冠疫情是巨大的災難，但與此同時，也極大推動了AI的進一步落地，帶來數位化、IT化，帶來AI化，可能這一年相當於過去的三年。

▎AI最大的經濟價值並非“黑科技”

李根：今年依然有令人興奮的技術進展？

李開復：今年最讓人振奮的技術是DeepMind的AlphaFold，還有OpenAI的GPT-3。其中，我認為可能對行業更有潛在顛覆力量的是GPT-3。不見得說是用它生成小說什麼的，而是用特別大的海量、自然語言資料，訓練一個預訓練模型，這個模型是可以應用到很多新領域，比如說寫詩、做對話，或者是寫小說等等。而且這個新技術一推出，其他公司很快就採用了，比如說搜尋引擎，因為這個技術已經能提高了好幾點的精確度；此外，OCR在提升，客服也在提升，微軟小冰也在繼續提升對話精確度。

所以我覺得這種預訓練語言模型，它可能帶來的就是一次性訓練一個巨大的模型，然後快速產生AI應用。當然，也存在很多的問題：
• 它做一個模型要花1200萬美金，一般的創業公司該怎麼辦？教授學者該怎麼辦？
• 此外，訓練一個模型就要燒掉好多能量，這對於我們節能的未來又怎麼辦？
• 還有，巨頭會不會產生壟斷，只有巨頭公司等才能做這麼巨大的模型。

當然，GPT-3本身還沒有驗證足夠多的商業價值，但毋庸置疑這是一個最大的科技創新。不過我想強調的是，AI給社會帶來最大的價值，或者帶來最大的經濟價值，肯定不是這種黑科技。黑科技會有很多，我們也在繼續投機器人等項目。但是，我覺得今天AI的技術已步入成熟，可以被傳統公司擁抱。比如剛成為AI獨角獸的創新奇智，就可以看到AI給傳統行業，無論是製造、健康、醫療、零售、金融、保險、物流等等，都可以帶來立竿見影的巨大效果。所以今天我在這裡呼籲一下，擁抱AI是大家最大的機會，而且越早擁抱AI，就會擁有更大的競爭力；越晚擁抱AI，生存的空間可能會被進一步壓縮。

李根：怎麼樣才能大家擁抱AI？

李開復：還是要有資料，說了這麼多打雞血的話，但是務實的來說，是不是今年傳統公司擁抱AI就會帶來價值？大部分是不會的。
因為AI是要吃資料的，所以就要求公司擁有海量的、結構化的、有標注的，達成商業目標的脫敏精確資料，而且最好是只有你有，別人沒有的，那你的機會就來了。

什麼樣的公司有呢？比如說銀行、保險公司天然就有，金融領域的資料必須要符合要求。而有些領域就會難一點，比如說做工業製造等等，需要先把你的工業製造替換成機械臂、替換成無人叉車，可能要放很多的感測器，才能瞭解機器出了什麼問題。所以對有些公司是很容易的，但一些公司卻是很難的。如果今天你有資料，趕快想怎麼去應用；如果你沒有資料，快想想怎麼把資料累積出來。
新基建推動AI新經濟

李根：剛才都在談這一年，而新基建被認為會奠定下一個十年的發展？

李開復：我們回顧中國人工智慧奇跡般地崛起之路，可以發現其中的創業者、移動互聯網、資料，還有大陸優秀高校培養的高科技人才，這些是最重要的。但其實，還有非常英明的政策。這不是一件容易的事。這在很多國家都有討論，例如美國，奧巴馬政府當時大力支持了一個新能源的公司結果沒有做成，受到了很多的垢病。
而中國就有很鮮明的對比，大陸的科技政策整體來說應該是讓民間、業界做他們擅長的事情，用市場經濟來競爭，而政府幫助他們做民間做不了的事情。比如說我們AI的崛起，很大的程度是因為各地有政府引導基金支持，這樣可以選擇性的去做LP，幫助早期的AI產業能夠創立起來。

另外，“新基建”政策的落實也是非常大的利好。新基建除了5G和大資料中心，還有IoT、人工智慧、智慧城市等多方面的落實，利好的政策會進一步的拉動中國經濟進一步地往數位化、智慧化方向轉型升級。所以，當政府把上述的事情做成並且形成一個平臺，讓創業公司以及大公司能用到，我覺得這就是非常明智的。

當然，新基建裡AI涵蓋的範圍有多大，一些新技術是否有機會納入？可能值得進一步探討。比如類似GPT-3等需要大量資源去做訓練，才能進一步推動起來的潛力新技術等。我們發現AI的訓練越來越貴了，已經不是一個教授團隊和創業公司可以承受的。對於這樣存在類似潛在爆發性成長的技術，是否能有機會能從更高的維度推動，值得期待。

李根：您最近也旗幟鮮明提出了“AI新經濟”，所以是時候用這個新概念來定義這個時代了嗎？

李開復：對，雖然很正面的描述，但是時候了，我最近在《紐約時報》寫了一篇專欄文章，裡面談到的就是說剛才講的疫情促進了資料化、IT化、AI化。疫情推動了各行業的數據化，其實一個隱憂就是“工作被資料化”了，可以被外包或者AI取代。當我們有這麼多機器人的時候，它也會取代很多藍領的工作，白領其實也是一樣的，很多後臺、BPO的工作，在做檔處理的，或者是做客服的，這些工作都會被挑戰。有些人會說我們要把技術發展的慢一點，但這些絕對不符合實際，因為沒有技術是會慢下來的。

AI新經濟一方面我們要擁抱這些技術進步，讓它儘快觸達每一個角落。但同時，它所帶來失業的問題，我們需要有一些針對性的應對措施。所以我的文章主要談的就是，怎麼樣能夠快速地讓社會認知，繁複的、無技巧的重複性的工作將會消失，然後如何重新訓練這一批人，幫助他們快找到新的方向，去做更有價值也更擅長的事情。與此同時，大家就能花寶貴的時間在我們更有價值、更熱愛的事情，比如藝術、公益等創意和決策類的工作，或者是多和親友相處，結交認識新朋友等等。

這將發揮人類的光芒，我把他稱為一個新的文藝復興，讓人可以再一次找到意義——人為什麼而存在？

▎全球化依然是必然之路，中國大陸軟體將占世界半壁江山

李根：上一次文藝復興伴隨著第一次全球化開端，但這幾年全球化進程似乎受阻？中國創業者想做80億人的生意，但事實證明很難。

李開復：全球化是必然之路，很多“美國至上”的人說中國是沒有創新的，只有中國人用中國的軟體，但是我們在座的每一位都知道，中國大陸過去10年發生了巨大了改變，這句話在今天是完全錯誤。因為中國的創新從TikTok到華為，到小米，到美團，還有很多創新的公司，包括我們AI四小龍，這些都是美國沒有的。所以我們應該非常的自豪，今天中國的創新至少在IT、AI的領域是有機會彎道超車的。有一些地方美國更強，技術更深，但是我們的商業化做得更快。在這種前提之下，我們自然也必然會走向全球。

我們怎麼樣走向全球呢？這裡我還要比較務實的說一下，其實很多國家的使用習慣和語言文化是有巨大差別的。如果今天要把中國所有好的產品都推到歐美，這其實不現實，因為歐美的使用習慣已經固化了。他們用的那一套無論是To C還是To B都很難去改變，但是我覺得其他的國家和地區，例如從東南亞到“一帶一路”所有的國家和地區，包括了中東、非洲、南美等，這些國家的用戶其實更像我們的年輕用戶。而且，他們使用美國產品的習慣還沒有固化，與此同時，美國公司不太重視這些市場，但是這些國家的經濟，我們認為未來都會起來的。

所以你剛剛說的“走向80億”，我覺得不現實，但是走向60億是可以的，應該是世界GDP的1/4，人口的3/4。我們的創業者是願意走出去的，所以我覺得出海會變得非常重要。我們的軟體出口、技術出口，人工智慧出口，這些一定會發生。在我寫的《AI·新世界》出版的時候我就說過，在10年之內，中國將占世界軟體的半壁江山。當時很多人也認為這是一個非常樂觀的預測，但是現在看來我們正在往這個方向去做，而且當時還沒有看到TikTok這樣的產品。但是我們要謹慎，不是說歐美這些國家還是相當牛，而是TikTok在歐美的成功，不是那麼容易複製的。
“+AI”會在各個行業開花結果

李根：剛才開復老師談到現在技術創業越來越難，您還會投技術公司嗎？

李開復：當然投技術公司，我剛剛講的每一句話，都是我們投資的策略，我講了那麼多對機器人看好，我講了對大語言模型特別看好，還會投的。只是說我們不能夠期待像過去出來那麼多，創新工場在過去的4年，我們的AI領域一共出了7家AI獨角獸；未來4年的小目標，先定個3家AI獨角獸公司吧。

李根：但AI深入傳統行業已是趨勢？最近創新工場還投了“農業”領域的公司，這是以前很難看到的。

李開復：你指的是極飛科技吧？但極飛不能按農業來定義，極飛科技的產品是很高科技的無人機和自動駕駛，場景是把農業工業化。
工業製造和農業生產大有不同，比如你想做智慧製造，用AI來做機器人，或者做一個iPhone，做衣服，做鞋子，場景不同要求是完全不同的。但是農業播種或者施肥等場景較容易標準化。比如棉花田、稻田等，較容易批量化大規模作業。

不但大陸是這樣，國外也是如此。目前，農業市場AI滲透率只有大約5%，我們對極飛本身不但非常認可，而且也認為這是非常好的國際化的產品。因為農業場景比如播種子等，在全球幾乎通用，沒有太多語言的障礙。

李根：可以解決80億人的吃飯問題。
李開復：是。（笑）

李根：剛才談論的都是傳統領域“+AI”的話題，不妨讓我們更發散一些，請您談談以下幾個領域可以如何“+AI”？比如今年最受關注的“線上教育”。

李開復：線上教育中國做的是非常好，互動化很強，而且是孩子真的很喜歡。但是一些課程，尤其是小朋友的，用一些卡通人物AI或許更有效果。我們可以想像，未來會是一些可愛的卡通人物作為孩子的老師，甚至可能有一些同學是虛擬同學。有氛圍，也更高效。
這種情況下，不但你的成本更低，而且小朋友考試分數更高，也提高了學習興趣。所以“＋AI”後的人機互動模式，不僅可以降本提效，還能提升孩子趣味性。

李根：這個領域聽起來對開復老師挑戰不是很大，我們出一個難的，我們說一個雞尾酒如何“+AI”？

李開復：其實雞尾酒肯定是機器調得比人好，因為雞尾酒有不同的成分，機器可以算得更准。但是，我們要考慮的是，如果去酒吧喝酒，可能醉翁之意不在酒，而是要有一個非常善解人意的酒保來跟你聊天。所以我覺得以後酒保跟你聊一聊就可以了，酒還是要機器來做，歸根結底，機器調酒師替代不了人之間的交流和陪伴。

▎找對象也能“+AI”，媒婆AI知道誰最適合你

李根：不知道在酒吧，能不能順便把找對象的問題，用“+AI”的方式解決了？
李開復：這可能會在下一代成真——不過不是我的下一代，我的下一代已經有對象了。你們的下一代找對象，可能會跟今天傳統的方式完全不同。就像今天美團比你更知道你想吃什麼，攜程比你更知道你想去哪裡，今日頭條更知道你想看什麼，未來你的媒婆AI一定知道誰最適合你。

每一個人這一輩子找對象，可能就是周圍認識的人裡面找，無論怎麼算都是幾萬人，最多幾十萬人。但是，以後AI可能會更瞭解你，瞭解你是什麼人，瞭解你會喜歡什麼物件，它幫你推薦的人，一定比你自己找的人，或者朋友幫你推薦的人更靠譜，更合適。也就是說，你選擇的範圍可能不是從幾萬人裡面選一個，可能是在80億人中幫你選。

當然，最後的選擇權在你手裡，今天你靠朋友幫你推薦5個對象你選一個；未來AI幫你推薦的5個對象，會來自於80億人，會更貼近於你的需求。所以你們孩子的未來，一定會更幸福！

▎AI從業者也得有“希波克拉底誓言”

李根：謝謝開復老師，今天時間也差不多了，最後再請您站在明天給一些建議吧？比如站在20年後（2041年）思考，我們該有怎樣的責任和使命？

李開復：對於AI的工作者，我們今天都低估了AI道德帶來的一些影響。我們可能看到網上說隱私問題、公平問題，或者大公司掌握太多資料左右我們思考問題。但隨著大公司對AI資料的掌控，其實這些問題越滾動越嚴重，我們去怎麼處理？我覺得我們一定要做AI的從業者，就像醫療的從業者有一個叫做希波克拉底誓言，作為一生我要把人的生命作為最神聖的事情，我一定要捍衛。

做AI工作者其實不是一個工程師，你要考慮到所做的每一個演算法，你的每一個貢獻都有可能造成因某一個人種或者性別帶來的不公平待遇；可能會帶來某一些人不能夠被公司雇傭；可能會造成某些人終身可能沒法往上爬；可能會造成一些醫療錯判傷害人、會造成無人駕駛撞到人。

所以每個工程師應該有一個神聖的誓言，應該認真的去用各種工具，來確保自己做出來的軟體帶給人類的是進步，而不是帶來各種的這種不好的後果。我覺得要特別認真的看待自己的責任，With great power, comes with great responsibility. 我非常認可 “權力越大，責任越大”這句話。

其實AI的工程師、AI的從業者，你們的權力是巨大的，一定要重視自己的責任。同時，確保以後的用戶得到的是幫助和福利，而不是被傷害。

▎One More Thing

最後的最後，還有一個小小小環節，來一次今年的快問快答。

李根：今年最成功的個人股票投資？
李開復：Zoom。

李根：今年最想推薦的一本書或者電影？
李開復：《皇后的棋局》（The Queen’s Gambit）。

李根：今年最有啟發的一次交流？
李開復：跟尤瓦爾·赫拉利，《未來簡史》作者的一對一交流。

李根：到底米其林靠譜還是黑珍珠靠譜？
李開復：中國黑珍珠靠譜，國外還是要靠米其林。

李根：為什麼從一開始就不看好馬斯克的2020年百萬RoboTaxi？
李開復：馬斯克有一句名言，我認為最貼近他的個性。他說他一切預測都會成真，只是時間上別聽他的。所以我相信他會成功，只是可能會需要5年或者10年。

《文茜的世界周報》Facebook 首播

#含主持人陳文茜解說
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#麻省理工學院來自台灣的女孩發明家

有時候創業的點子，是來自於想解決一個自身的問題。尤其身為工程科學家，想辦法自己動手設計解決方案，對他們來說比尋找傳統解藥要來的有效率。一個來自台灣的女孩龔南葳，出身軍公教家庭，讀完清大材料系，誤打誤撞進到了MIT Media Lab，也在這裡跨足到運動醫學領域，因為想解決自己的背痛問題，動手開發了可以準確紀錄疼痛與身體律動間的關係軟體，紀錄下來的數據可供醫護人員更標準化的評估病人哪些肢體動作容易引發疼痛，他們並非發明一個新的療法，而是成功整合原有的檢查步驟、將之標準化後，協助醫生更易判讀病患的數據。這個開發讓龔南葳的公司受到母校MIT Media Lab的推薦與投資，龔南葳也跟我們分享了，MIT輔導畢業生創業的生態體系，如何幫助她從一個工程師成功轉型成專業經理人。

{內文}
長年的背痛，催生了一家極具潛力的生物科技新創公司Figur8。

背痛的主人是她，龔南葳，Figur8的共同創辦人兼執行長。長年背痛讓她沒辦法坐正，隨時需要停整姿勢減緩疼痛，試過很多方法，針灸、物理治療、上健身房訓練肌力也不見好，每個人跟她說的都不一樣，去看西醫被問到"今天疼痛指數1-10是多少"時，學理工、凡事講求標準數據的她這才明白，沒有醫生可以準確診斷她的背痛原因，是因為醫療上根本沒有一個工具，是可以量化她的哪些動作可能引發了疼痛。

(龔南葳/Figur8共同創辦人兼執行長)
去看醫生都發現，這件事情(背痛)沒有一個像很標準的檢驗的方法，就有點像你現在去醫院做全身健康檢查，都會是有量身高體重量血壓，但是沒有任何一個檢查式可以讓你，你到全世界任何一個醫院，他就可以告訴你，你的 這叫bio-mechanics。

生物機械、還有你的肌肉骨骼之間的動態，他是…你必要怎麼調整的。很多人受傷了以後，要復健的時候，也是一樣，這件事情好像很憑"感覺"，很憑"經驗"的

身為一個工程師，最大的好處就是，當出現一個不能解決的問題時，就自己想辦法研究出一個解決方案。於是她想起了以前在MIT Media Lab時，所屬研究團體開發穿戴式電腦時，曾與波士頓紅襪隊和麻州總醫院合作運動醫學，於是"用工程開發能力解決一個醫療問題"成了她去爭取創投資金的起點。

(龔南葳/Figur8共同創辦人兼執行長)
一個好的產品就是，開發產品的人要解決一個個人的問題，我個人的問題就是，我發現我可以透過更瞭解怎麼樣 我自己身體的生物機械 怎麼樣去評估說我要怎麼去運動，我要怎麼樣坐、我要怎麼樣走路，我要怎麼樣去跟醫生溝通。不管是在運動或是復健上，我要怎麼樣子去quantify，數據化這個健康的數據。

換句話說，Figur8是在做一個很重要的「標準化」工具平台，用貼布式的穿戴裝置，感測病患的肌肉動作，數據直接上傳到相對應的平台，用統一的篩檢標準，將數位醫療裡跟人的身體動態有關的，定出一個評等的標準。這個工具不是試圖要重新教醫生怎麼當醫生，而是把過去不能數據化的東西，以客觀檢測的數據去紀錄與評估，如此一來，台灣的醫生看到的評估和美國醫生看到的是一樣的，這樣才能標準化的為病患做出最佳診斷。

(龔南葳/Figur8共同創辦人兼執行長)
我們沒有發明一個新的醫療的篩檢方法，可是現在在醫療上有很多已經既有的方法，就是如果你去看物理治療，你說你背痛，他們會說你今天可不可以走幾步路，然後你告訴我你的疼痛0到10是多少? 然後你看看你動一動，然後說OK我要量一下、或者是我要用目測的方式看說你的動態的分數，我給你一個分數，可是，這個0到10的變化實在是太….這個每個醫生打出來的分數都不一樣，所以說你看醫生就是第一，可能看運氣，然後看醫生的經驗，然後你也不能把這個醫生的六分，送到另外一個醫院，然後另外一個醫生就可以用這個來瞭解說你的病況到底是怎麼樣

生在台灣長在台灣的龔南葳，清大材料系畢業，從沒想過自己會出國念書，從小拉小提琴的她因為喜歡音樂，但也想當個科學家有所發明，所以一直想接觸可以結合興趣和專長的東西，結果被當時在Media Lab研究藝術科學的教授Joe Paradiso吸引，才來到了MIT，進入Media Lab。2013年跟同學組隊參加「100K」創業比賽，以一個可以感應指尖動作、可應用在智慧家電的軟體，贏得第一和第三階段後，順勢由學校輔導出去創業，一年後把公司賣給Google，但也就是這段經驗，讓龔南葳明白自己也許是個被工程學耽誤的經理人，因為在開公司的整個過程，她發現自己很專注、很有興趣。儘管以她的專長和能力，很多別人夢寐以求的巨擘科技公司都搶著要她，但她發現自己在管理和經營上面的能力，可能比當一個單純的工程師要來的好。

(龔南葳/Figur8共同創辦人兼執行長)
Media Lab對我思想的轉變最大的一件事情就是，在我比較年輕的時候，你當工程師，你有一個新的idea你都很怕人家會偷走你的idea，長大了以後，我才發現我巴不得每個人都知道我在幹嘛，因為其實，如果偷的走的話就代表，你準備的不夠嘛，有些投資人就說，你難道不怕你的製造商把你(技術)偷走嗎? 我就說如果他偷的走、可以做的更便宜的話，我們就跟他買嘛。有競爭其實是非常好的一件事，為什麼呢，因為這代表說你幫我教育我的顧客，我們大家一起來把這個廣告費吃下來。

要一頭栽進創業，她先定義好自己要開的是高成長、會吸引創投的公司，手握數個商業模式、一個由不同專長的人組成的精實團隊，龔南葳見了不下百位投資人尋求資金。2018年美國創投基金投資女性創業者的比例僅僅2.2%，偏偏南葳不僅是個女性，還是個年輕外籍女性，種種歧視可想而知，技術、團隊和經營能力是她唯一的優勢。

(龔南葳/Figur8共同創辦人兼執行長)
我們的投資人 我們董事會的成員 就是我的Lead investor 最大的一個投資人是美國人 他從小在紐約長大 猶太人 他完全就是 我第一次打電話跟他說我們想要做這件事 大概十分鐘吧 打電話 沒見過一次面 他就說 我完全瞭解你想要做的是甚麼 那我現在回憶起來 我覺得他已經比我看的還要遠了 這是兩年以前的事 他已經看到今天了 我那個時候都還沒看到今天，最讓我印象很深刻的譬如說 有幾次我想要做一些決定他很不同意的 就是比較大金額的 我想做的一些決定 我想要嘗試的 他不答應 就是他很不同意的時候 他…讓我去做 然後他有一次跟我說 現在你要花的這筆錢 我很不同意 可是我相信你 然後呢我願意承擔 這個就是把你訓練成更好CEO的 對我來說的一個開銷 就有點像送你去上學一樣

南葳還跟我們分享了另外一個投資人的故事。創業初期她找的辦公室就在一個養蟋蟀的工廠旁邊，經常上班到一半，會有蟋蟀在辦公室出沒，一位已經決定投資她的投資人去拜訪，看到環境如此克難，就知道她不會亂用投資人的錢，更堅定對她的投資。

(龔南葳/Figur8共同創辦人兼執行長)
那個時候投資人來啊，我們會有蟋蟀突然這樣跳出來，那個蟋蟀只要水餵的不夠多，他就會一直跳，有時候就是會跳出那個盒子，我每次都會有一個小杯子，他跳出來我就趕快用杯子罩住，趕快藏起來，把她推到旁邊去，然後我們的投資人就第一次 決定要投資了 他一來他就說 我看了你的辦公室就知道你會對我的錢很謹慎 看了非常的感動 不過請你們搬家

龔南葳創立Figure8不過三年，Media Lab前主任伊藤穰一自己的創投基金投資了她，Media Lab的E-14基金也投資了她，並輔導她成為一個更好的經理人，如今公司站穩腳步逐漸擴大，2018被MIT選為七家最有潛力的新創之一，由MIT主動向250家合作企業推銷，資金早已不成問題，上遍全美各大媒體，也在運動醫學界成為最受矚目的新創。戲稱自己EQ比IQ高的龔南葳，學了一輩子的工程學，最後在創業中找到最適合自己的位子。

【數位優化VS.數位聯結】
✍📰近期在經濟日報「名家觀點」登出的「數位優化VS.數位聯結」一文，🔍主要是強調：數位轉型的目的在於打下智慧製造與服務的碁盤，重要的關鍵是在「數位聯結」，而非僅在「數位優化」。任何環節都需優化那是必然的，而聯結才是是否能轉型成功的重要關鍵。💪💪💪
限於篇幅，上述文章在網上為1200字。詳細的全文1800字附於後，請各位指正。😊
值此中秋佳節前夕，藉此預祝佳節快樂，闔府平安。🙏🌝

🏫👨🏫【製造業數位轉型觀點：數位優化v.s.數位聯結完整版】

兩年以前德國的工業4.0風潮甚囂塵上，導引許多國家包括台灣都在談論延伸的智慧製造與智慧服務，然而，近年業界探討數位轉型的議題多過智慧製造與智慧服務。其實，數位轉型是企業經營體質轉變的過程，是進入智慧製造與智慧服務之關鍵門檻。👉👉
😊 數位轉型之進程
事實上，數位時代早就於現今生活中發生，1998年全球由英國首先推動電視數位化，2004年台灣提出無線電視邁入數位化，2012年5月台灣關閉類比電視訊號後，正式進入數位電視元年。這種將訊號轉換為數據的進程，正是數位轉型的第一步，試圖將所有的事件內容數據化，在數據的基礎上，各種精確的計算與控制將得以實現。
電視設備數位化的過程很單純，只要裝上數位機上盒就可算完成，此時的數位化聚焦在「工具設備」然而產業生產機台要數位化相對複雜許多，不同機台不同語言，從硬體偵測控制到軟體運算，所有流程都要經過標準化，所有數據都要能被可視化，讓生產機台能實現即時監控與預警，進而超前佈署產能規劃。這個階段是當下大部分企業正在努力的方向，我稱之為數位轉型的第二階段，也就是聚焦在「聯結」⛓。
智慧化發展則屬於第三階段的數位轉型。此階段必須在第二階段的基礎上運行才能看到效益。引用貝恩管理顧問公司（Bain & Company,2018）發布的調研結果指出，全球採用數位轉型(Digital Transformation)解決方案的企業以倍數成長，然而一旦企業本身基礎不足，仍採用數位轉型工具設備的結果，導入效果皆不佳。在這個階段，透過數據應用讓機械甚至整個產線，具備「對應事件自動回饋與處理」的能力，追求讓機械具備與人類智慧相近的反應能力，進而實現智慧工廠營運能量，也就是工業4.0的完成型態。
😊數位「聯結」比數位「優化」更重要
近期發現有將「數位化、數位優化、數位轉型」列為論述重點，導致「數位優化」一詞越來越常被提及，「優化」意指完善化，數位優化是組織在原有資訊基礎上，持續改善提升各項經營活動系統化與數位化的能力，這也正是目前大部分企業投身數位轉型所積極之處，但筆者認為有一個關鍵比數位優化更為重要，那就是數位聯結，「優化」只是過程，「聯結」才能帶來結果。當下的優化作為多聚焦於數位技術與數據處理效能的提升，但各種數據資料的聯結，是否能幫企業獲利或幫顧客創造價值才是數位轉型的真正目的。

😊兩年前筆者開始提倡產業生態系(ECO System)概念，相較於產業上下游概念，產業生態系的關鍵點在於「Better Linking」，也就是「聯結」之意。數位轉型的「聯結」可以從技術層面和價值創造層面來分別思考。
技術層面相較於數位優化著重在資訊技術的優化，數位聯結更著重從整體經營角度，去聯結資訊技術、生產技術、物流技術、銷售技術、人才技能、創新技術，甚至到管理決策技術等知識面向，是否妥善融入數位營運流程。價值創造面則是探討如何以終為始，將數據內容聯結客戶成功與企業獲利來進行妥善串聯，從產業生態系觀點去打造商業夥伴之間的數據內容聯結，讓身處生態系中的每一個角色，在數位轉型過程中，透過平衡、成長、共創，一起走向智慧製造與智慧服務的營運模式。👊✊
長遠來看，數位聯結所創造的能量，比數位優化更為重要，因為聯結不只是過程優化，更是將管理者經驗與經營者思維，注入到各種「數據內容」建構之中，在以人為本的潮流中，勢必將走到智慧化系統與人類在各種專業進行更深度的聯結，如此才算完成智慧化的數位轉型歷程。
😊為企業創造更佳「聯結」
面對轉型的猶豫與焦慮，我們經歷過深知其不容易之處，然而智慧化發展是不得不面對的未來，此次疫情大大加速全球企業數位轉型的進程，不轉型就淘汰，為了幫助企業順利完成數位轉型，財團法人中國生產力中心將於Me Bench評量平台上提供一個數位轉型評量系統；包括:組織策略管理、數位科技應用、體系價值創造、顧客與文化生態、商業模式創新等五個構面；讓企業可以評估自身是否已經具備轉型之基礎條件。👍👍
🙂另外，在轉型的實踐面，更以精實管理(LEAN Management)理念為基礎，配合顧問多年執行之經驗，發展出精實智造LSM (Lean Smart Manufacturing)架構，先從簡化、合理化、標準化、精實化來檢視轉型流程、定義關鍵數據，先完成數據的價值流程，再整合製造執行系(MES)、機器人偵測器、雲端、大數據(Big Data)、人工智慧(AI)等智慧技術，來實踐具備價值創造能耐的數位轉型。
面對企業之數位轉型需求，生產力中心也努力為此來創建「聯結」；未來我們將建構一個開放式的數位轉型平台，攜手產業、學界、法人與研究單位，讓更多不同領域的專業知識匯入，也聚集更多的轉型先進技術，用以滿足各種不同企業之數位轉型需求，陪伴企業面對新數位時代，共創卓越競爭力。👍👍