AI加值智慧製造 鋼鐵傳產乘浪而起

芮嘉瑋／專欄 2021-01-28 02:45

2020年面對COVID-19(新冠肺炎)的襲擊，疫情籠罩之下各行各業幾乎空轉一年，投資購買設備及原料的腳步也都放緩，預期新的一年，隨著疫情穩定與經濟復甦，許多企業勢必加速添購設備和增加庫存料，鋼材需求可望隨著市場回升而轉強，且至少旺到第2季。

舉例來說，在汽車的構造上，有相當高的比例是使用鋼板，包括車門、引擎蓋、後車箱、底盤、車頂等，所以汽車業的好壞，間接影響了鋼材的需求。這2年汽車上游原材料反應了因電動車興起所展開的換車潮，從而鋼市好轉、鋼價高漲，幾乎各國都是如此。

隨著消費型態轉變，產品生命週期縮短，各行各業面臨客製化的挑戰，並在智慧工廠生產流程的訴求下，往往需要智慧機械、智慧製造設備以從事更複雜的生產工作，鋼鐵傳產業也不例外。然而，現有機器人或製造機台受限於原本功能單一又無法擴充的窘境，必須藉由人工智慧、物聯網、大數據等各種新興技術多元化功能的整合，以利製造業數位轉型升級，因應瞬息萬變的市場挑戰，凸顯「智慧製造」的概念是企業轉型升級的唯一出路。

何謂智慧製造？

經歷4次工業革命的演進，第4次工業革命被視為「工業4.0」，且因智慧製造是工業4.0的核心部件，在製造產業兩者幾乎可劃上等號，從而「工業4.0」常被稱為「智慧製造」。

在工業4.0的時代驅動下，現今製造業不斷與數種新興技術結合，從而工業4.0被定義為「製造技術中整合了網路安全(cybersecurity)、擴增實境(AR)、大數據、自主機器人(autonomous robots)、積層製造(additive manufacturing)、模擬(simulation)、系統整合(system integration)、雲端運算(cloud computing)和物聯網等技術使之具有自動化、聯網、數據交換以及智能工廠所需功能的系統平台」 。

因此，智慧製造實際上需要整合以上所述之各種關鍵領域技術的同步發展以建構出相應的產業生態體系，並在生產過程的每一個環節都能達到高度自動化、客製化與智慧化的先進製造模式，使生產環境具備自我感知、自我學習、自我決策、自我執行以及自我適應的能力，以適應快速變化的外部市場需求。

如何利用AI加持智慧製造

由於智慧製造包括連網(connection)、轉化(conversion)、虛擬(cyber)、認知(cognition)和自我配置(configure)等能力 ，其中利用機器學習、深度學習等AI技術使機器具備自我診斷並即時做出判斷的認知能力，就是AI之所以成為智慧製造核心技術之所在，它可以從大量原始數據中自動提取關鍵特徵及製造業中規律性的模式，進而學習過往曾經發生過的錯誤，以提前作預測及預警，藉此不僅可降低停機時間、提升製程效率，也可適時的根據產線作調整。

至於該如何利用AI加持智慧製造，讓我們看看國內鋼鐵龍頭中國鋼鐵股份有限公司(簡稱中鋼公司)，在其智慧生產技術中導入AI實現智慧製造的專利布局，提供製造業者掌握AI加值智慧製造，讓工廠轉型升級邁向智慧工廠。

中鋼發明一種透過人工智慧演算模組在生產製程中進行估測及控制的系統(TWI704019)，具體而言，係透過人工智慧演算模組所產生的估測鋼帶翹曲模型對鋼帶翹曲量進行估測，而該人工智慧演算模組係利用機器學習模組、深度學習模組或者使用一雲端伺服器模組評估該製程參數及該翹曲量。

該專利提供一種包含熱浸鍍鋅設備100、矯正機構130、感測模組150、人工智慧演算模組160以及最佳化演算模組165的熱浸鍍鋅鋼帶翹曲量估測系統。其中，該人工智慧演算模組160連接該感測模組150及該熱浸鍍鋅設備110，用以收集且評估該熱浸鍍鋅設備110中諸如產線速度、張力、鋼帶鋼種、鋼帶寬度、鋼帶厚度、鋼帶剛性等製程參數及翹曲量，進而可產生估測鋼帶翹曲模型，且該估測鋼帶翹曲模型包含一矯正干涉量，用以供矯正機構130矯正鋼帶。

經過大量數據的累積，該估測鋼帶翹曲模型還可以包含來自該最佳化演算模組165的製程參數最佳值，當類似或相同的製程參數(例如類似或相同鋼種)的鋼帶需要進行熱浸鍍鋅時，該估測鋼帶翹曲模型就會顯示諸如最佳張力、最佳產線速度、最佳矯正干涉量等製程參數最佳值，供操作者參考，從而獲得翹曲量最少且鍍鋅厚度一致的鍍鋅鋼帶。

再者，由於一般的鋼捲產品需要經過諸如煉鋼、熱軋和冷軋等許多生產階段，為了讓產品的機械性質符合預定的規範，過去往往依賴人為經驗調整生產階段的製程參數，然而，人為經驗難以即時反應生產線狀況，中鋼就此發明一種適用於一軋延系統之製程參數的調控方法(TWI708128)，當執行完一部分的生產階段以後，可以即時地計算下一個生產階段的製程參數，其中之製程參數的調控方法包括根據歷史資料建立一機器學習模型，後續並將測試資料輸入至機器學習模型以預測目前產品的機械性質等步驟。

在該專利之軋延系統的運作流程示意圖中，在步驟220，可根據這些歷史資料來建立一個機器學習模型221，此機器學習模型221是要根據生產參數來預測產品諸如拉伸強度、降伏強度和伸長率等的機械性質，換言之在訓練階段中生產參數是作為機器學習模型221的輸入，機械性質則作為機器學習模型221的輸出。機器學習模型221可以是卷積神經網路、支持向量機、決策樹或任意合適的模型。

在步驟230，對目前在線上的產品執行部分的生產階段。在步驟240中，將測試資料輸入至機器學習模型221以預測目前產品的機械性質，並判斷所預測的機械性質是否符合一規範。在步驟250中，依照預設生產參數進行下一個生產階段。

如果步驟240的結果為否，則執行一搜尋演算法以取得最佳的生產參數，並據此實施下一個生產階段(步驟260)。其中，執行搜尋演算法以取得調控後參數的步驟包括：設定一利益函數；將尚未完成生產階段的可調控參數與線上資料合併後輸入至機器學習模型以取得預測機械性質，並根據利益函數計算出預測機械性質的誤差值；以及取得最小誤差值所對應的可調控參數以作為調控後參數。

此外，中鋼亦發明一種設備監診方法(I398629)，係在設備故障監診分析流程的邏輯下導入類神經網路(neural network)之人工智慧，以便在決策分析時有效解決故障類型分類方面問題。

給台灣製造業的建議與展望導入AI技術、配合感測器收集各類數據以及大數據分析進行諸如產線異常診斷或品質監控，以維持機器正常運作無虞是智慧工廠有效運作的基礎。然而，智慧製造除了藉由智慧機械建構智慧生產線、透過雲端和物聯網分析資料、AI自主監測診斷調整產線產能之外，虛實整合系統(或稱網路實體系統，Cyber-physical systems)也是構成工業4.0創建智慧製造所需的功能之一，整合物理模型、感測器資料和歷史數據，在虛擬空間即時模擬呈現生產狀態，透過遠程監視或跟踪與工廠現有的資訊管理系統緊密整合，建立完整資訊生態系統才能透過AI即時彙整資訊進行決策。

未來製造業仍將是全球產業不可或缺的一環，隨著工業4.0的蓬勃發展，台灣製造業在邁向智慧製造過程中，所有智慧化的步驟都需要運用AI來執行分析、診斷、預測或決策等工作，欣見國內鋼鐵龍頭已率先落實AI加值智慧製造，然而若能整合虛擬(Cyber)，強化與工業物聯網之整合，更可提升透過AI提高組織運作效率及效能的目的。

過去製造業藉由大量生產與低價競爭已非決勝關鍵，如何協助國內產業在後疫情時代轉型升級，是當前的重要議題。持續強化在地製造業與資訊業領域的技術整合優勢，透過機器學習、類神經網路或深度學習等AI技術的導入，並與使用者/消費者連結形成完整的製造服務體系，將可望從傳統製造體系中依賴人為經驗、人力需求及規格一致的常態，轉換為自動化、客製化、智慧化和靈活彈性化的智慧製造。本文以鋼鐵龍頭之典範轉移為例，以期台灣所有製造產業均應具備智慧製造的軟硬實力，才能持續在全球製造體系中發光發熱。

附圖：鋼帶翹曲量估測及控制系統結構示意圖。芮嘉瑋
台灣專利號I708128之軋延系統的運作流程示意圖。芮嘉瑋

資料來源：https://www.digitimes.com.tw/tech/dt/n/shwnws.asp?cnlid=1&cat=140&id=0000602586_r1c6gnef7wl2247ink60m

對話李開復、汪華：公共偶像與預言家的投資十年

深度、坦誠的採訪，談創新工場10年

本文來自晚點團隊 晚點LatePost
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創新工場創立十年，搬家三次，從清華科技園、第三極大廈到今天的鼎好大廈，都沒有離開過中關村。從創業搖籃、大公司高地到技術陣地，中關村的變遷像一個隱喻詮釋著創新工場的發展。

2009年，人們因為李開復知道創新工場，他“創業導師”的偶像身份，扮演著創新潮中的聚光點角色，他們孵化新項目、投天使輪。2014年李開復生病休整一年多後，創新工場開始走向覆蓋早期到後期的技術型基金。

如今，創新工場管理資金規模超過20億美元，投資項目超過350個，包括VIPKID、曠視科技、米未傳媒、美圖、知乎等專案，其中70餘家公司估值超1億美元，獨角獸17家。

在中國短暫的VC發展史中，VC承擔著複雜的角色：從創業導師、貴人，到資本推手，他們能快速搞熱一個行業、又能快速燃盡一個行業。但從某種程度上說，VC的九死一生或許比創業更加殘酷——它決策金額更大、組合更為豐富、結果更為隨機，但驗證週期非常長。

因此，多數人對VC的評價，總是後驗的。多數投資人看趨勢、忽略週期；看風口、忽略時間點；靠運氣、忽略沉澱。因此，研究一家VC的難點在於，你需要找到正確的時態，並且在這個時態的當下來動態觀察這家VC——他們是如何看待過去時的單個案例，如何討論未來時的大趨勢，以及貫穿始終的、關於基金本身思考的更迭。

在創新工場成立的第十年，《晚點LatePost》採訪到了創新工場創始人李開復和汪華。他們錯失過、也踩對過，創新工場是少數見證過十年週期、創業者代際和環境變化的基金，這讓他們的思考更有價值。

李開復和汪華，一個是公共偶像，一個是預言家。兩人極為互補，李開復擅長面對公眾，汪華長於思考分析；李開復更願意開拓新的領域，汪華負責決定投資的大方向。中關村的輝煌面臨著新的挑戰，他們的角色和創新工場的定位也將迎來一系列變化。

┃談投資：

《晚點》：創新工場十年，你如何評價工場的投資業績？

李開復：不夠快、不夠感性，嚴謹是我們的強項，也是我們的弱項。需要當場看人快速做的決策，我們不會做，因此我們會錯過一些能量很大，但不是最嚴謹的創始人；第二，看到巨大的風險且（創始人）當時沒有解決方案，我們會謹慎。

汪華：2009年我們可以把移動互聯網趨勢精確預測到第一二三階段，分別對應軟體、和社交、娛樂相關的使用者平臺、商業交易，事實也是如此。趨勢瞭解得挺好，投得也不錯，但從結果上來講，並沒有成為最大的受益者。

《晚點》：做投資以來，犯下過最大的失誤是什麼？

李開復：我們的基金不夠大。這不叫失誤，只能說是一個很大的挑戰。

汪華：還是執行層面上的問題：募投管退的執行跟不上市場變化的速度。我們在移動互聯網第一階段、第二階段投得挺好的，但移動互聯網最值錢的公司很多出現在第三階段：2013年底到2014年初的商業和交易階段。第二階段幾個工程師就可以做起來一家公司，但第三階段需要投幾千萬美金，這中間也只有一年時間。那時趕上開復生病，投資收縮持續了一年多時間。到2014年底的時候，我們的基金規模和當時的狀況是投不動當時估值和燒錢都很厲害的交易性公司。

《晚點》：為什麼在對商業趨勢的判斷上你們花了很多時間，而在做基金最基礎的募投管退上，你們花的精力卻不夠多？

汪華：這是個很有意思的話題。在這個行業做得最靠譜的VC，天天都在投創新、在看商業模式變更。但基金這個生意本身，不論是決策裡的科技含量，還是商業模式創新、管理、激勵等各個層面，這十多年的變化是很小的。唯一一個大變化就是大型基金的出現。

在整個金融行業，VC一直是邊緣領域，也不該站在舞臺主流的領域，錢不多人不多，根本就不能支撐大規模的投資。只是因為移動互聯網的出現，VC從後臺走到前臺，參與到巨額的投資當中，超級基金開始出現，才開始有了足夠多的錢和足夠大的規模。

過去VC並不是一個有持續性的生意，上一個基金做得再好，和下一個基金之間也沒有任何的延續性。VC高度依賴老中醫式的個人判斷，導致無論是組織架構還是整個基金的能力建設都很難。所以VC採用合作制也是這個原因，不規模化，手工作坊制和合作制本質上是最好的。尤其是過去八年，在機會非常多的情況下，VC們去當槍手，而不是打陣地戰——成了最好的抓住過去八年機會的方式。

《晚點》：你理解的陣地戰是什麼？

汪華：可以長期、延續性地積累核心能力；不斷擴展規模和邊界，不依賴具體的個人；持續提升和改善效益，並且擁有不斷擴張、無邊界的投資能力、投資工具和投資規模。

《晚點》：中國最好的VC紅杉資本是否某種程度實現了規模化的陣地戰作戰？

汪華：紅杉是規模化的遊擊隊槍手。

大部分基金合夥人，有的是出於個人興趣，有的是想掙一些錢，他們有什麼動力把自己弄成雷軍和任正非呢？

過去八年的投資機會，本質是移動互聯網提供了新的交易界面和通訊界面。很多領域裡原來有老大的可以換掉老大，沒老大的可以造個老大。

但最重要的是在新界面層出來時，你第一個沖上去佔領位置。過去之所以短短五年就可以產生百億美金級別的公司，並不是公司內生的自然增長，而是公司迅速佔領界面層之後，對上游和下游的價值體現，本質是在杠杆社會已有的價值。

這種環境下，投資的核心要點是迅速覆蓋、迅速補槍，這時候做投資，對精確度的要求比對覆蓋的要求要低得多。我們很多單子回報在30倍、50倍，即使有5個失敗、10個失敗都沒有太大問題，關鍵只要能贏，一切都可以pay off。在這種情況下，陣地戰壓根就不是什麼明智的做法。

但往後不一樣，小而美、槍手式的VC時代會逐漸過去。從2018年往後，界面層的機會已經沒有多少了。這種情況下，公司如果能掙到錢，很大程度是內生價值創建，而不是外延價值轉移。這個時代裡面，投資本質上需要打價格戰，而且大家都不約而同把基金規模擴大，包括我們自己。

《晚點》：所以孫正義在兩年前就做了1000億美元的願景基金還是有其創新之處的。

汪華：有，也沒那麼多，它從基金量的角度實現了陣地戰，但我覺得整個VC領域沒有誰真正做到這一點。

擴大基金規模是最容易做的，執行層面的陣地戰要難得多。我覺得第一步要做的不光是規模擴大，而是做成全階段、全能力的基金。

比如高瓴，拋開二級市場部分，它把VC加上PE，都在做大規模的產業化投資。紅杉也是一樣，無論幣種、階段，紅杉還想做二級市場的事。企業的增長週期在變長，需要VC以完整的投資鏈條工具去保證cover這個增長，而不像以前一樣，企業核心增長可以在兩三年之內發生。

《晚點》：你們很早就認知並預測了移動互聯網的幾次浪潮，但你們並沒有成為收穫最大的基金。為什麼？

汪華：有客觀原因、主觀原因、能力原因。還有很多理想主義的成分也需要被時間洗刷，理想主義是要體現在目標上，而不是在執行上。

最好的基金是去人性化的——我希望在將來不要把投資弄得像“中醫”一樣。

投資像“中醫”，指的是把對未來的東西更多判斷成信仰、隱忍、堅持、熱情這些主觀情緒化，在投資裡面做自增強、自我感動。

投資去人性化的原理是，第一，你對未來的判斷和對當下的判斷必須要接近真理，越接近真理你才越有可能成功；第二個，你雖然接近真理，但你接近的真理是眾所周知的真理，也賺不到一分錢，所以你不但要接近真理，而且必須跟其他99%的人的認知不一樣，但是在大部分情況下，跟其他99%的人認知不一樣的，真的就是錯的事。

《晚點》：在你眼裡，算得上少有人看到的真理是什麼？

汪華：比如我們當時決定投線上教育的時候，沒有人看好線上教育，而我們認為教育線上化是接下來幾年最大機會的時候，可以從本質上提高教育的供給、教學的效率。

《晚點》：你把這些稱為真理？為什麼不換一個謙虛點的詞？

汪華：為什麼要換謙虛點的詞？投資的本質就是一個求真的過程。我們對未來變化的真實情況和真理的把握，越接近它，我們的投資收益就會越好。

┃談人類：“刷抖音和造金字塔、登月、工業革命、大型戰爭本質是一回事”

《晚點》：過去十年有什麼事情最出乎你的意料？

李開復：中美關係。

汪華：沒什麼特別意外的。所有這些政治問題本質上都是經濟問題。貿易摩擦之類只是表像，包括全世界各地保守主義的上臺，這些都是表像，實際上是經濟結果，只要這個原因不被修正，貿易摩擦就不會結束，保護主義就不會結束。

而修正並不是通過貿易摩擦來修正，也不是通過一次經濟危機，而是要通過各個國家再重新建立法律、分配、社會權力再制衡的體系，這些體系真建立起來了。或者我們人類運氣特別好，找到下一個增量，通過繼續做大蛋糕來解決分配問題。

《晚點》：AI是否可以做大全人類蛋糕？

李開復：AI是像電一樣的平臺，會促成所有傳統行業變革，變革的下一階段是它會取代重複性工作。從人類的歷史可以看到，工業革命帶來最大的壞處就是把我們洗腦成為了重複性工作的奴隸，如果失去重複性的工作，有人認為是人類一種價值的喪失，所以才有人覺得AI時代存在失落感。

但實際上我的觀點是，人存在的本質，是創造力和愛。最終我們會感謝AI時代的來臨，因為我們會從重複性工作中解放，反而可以做最擅長的事情，無論是創造還是關愛。

汪華：AI理論上也可以做大一部分蛋糕，但是它提升效率的速度會比做大蛋糕的速度更快，會進一步加劇集中化和把大量的人口踢出生產交易的環節。

《晚點》：你曾經說，未來只會剩下兩類公司，一類是充分解放人類雙手的AI公司，一類是讓人獲得低成本娛樂的公司。

汪華：世界上全球化、自動化已經把一部分人踢出了生產消費的經濟迴圈，所以財富和權力都往少數公司聚攏。第一，過去十年是人類有史以來貧富分化最劇烈的十年；第二，從廣義來說，這些互聯網公司造成的影響比日韓巨頭對當地的壟斷影響更深刻。

大量的生產經濟部門消失，同時又沒有新的經濟部門被建立，這在過去幾年沒問題，因為互聯網、全球化還在不斷創造增量，當這個增量差不多快結束，同時又沒有新的增量被創造的時候，這件事就快崩潰了。

《晚點》：地球上還有什麼可以做大蛋糕的方法？

汪華：“地球上”這個字眼出來就很沒意思了。傳統上做大蛋糕是指大量低經濟體的人口加入到經濟迴圈裡來，那是純粹的消費創造，但已經接近尾聲了。即使做大蛋糕，剩下可以加入經濟迴圈的也沒有特別多。

所以要改變收入分配制度，讓多出來的生產力有匹配的消費，這可以解決一部分問題，但不能解決根本的問題，還有就是必須找到全新的產業消化生產力。

《晚點》：你認為現在的主要矛盾是生產關係跟不上生產力的發展。

汪華：如果從馬克思主義政治經濟學的角度是這樣，當然我認為也不只是這樣。

最主要的是現在暫時沒有新的增量，當然還有一種方式，就是把大量生產力投入到某個消耗的事情上去。類似于當年的互聯網、當年的工業革命、服務業革命，吸收大量生產力誕生新的需求。傳統的例子是金字塔、登月、大型戰爭，它們雖然不產生正迴圈，起碼可以消耗過剩的生產力，最理想的狀況是大航海時代。

《晚點》：所以你認為大航海、金字塔、登月、工業革命、互聯網是同一個維度的事情？

汪華：對。

《晚點》：下一個可以吸收大量生產力誕生新需求的產業可能是什麼？

汪華：自動化提高了生產力，但必須要有一個全新的東西去容納多出來的生產力。在中國抖音之類的其實已經算是很不錯的例子了。

比如改變分配制度我認為可以緩解這個問題，但是還不夠。創造一個全新的產業理論上是更好的。將來可能會出現消耗大量人口的第四產業。抖音可能是一個雛形，如果再過10年，大部分物理勞動都自動化之後，第四產業可能是純粹滿足人的精神愉悅需求的某種形態，抖音就是向人提供精神滿足的產品。但目前像抖音這樣的產品，依然還不能承接這麼多的人口。

如果現在的工業服務業只要佔用人類20%的人口，剩下80%的人口幹什麼？

《晚點》：騰訊和位元組，誰更靠近第四產業的發展？

汪華：理論上來講騰訊占一個先手，騰訊的核心資產是關係鏈，騰訊商業價值的本質就是佔有用戶時長。但第四產業廣義來說也很泛，娛樂只是一部分，比如說廣義的教育，包括廣義的健康，可以產生新的大規模用戶生產消費相關的東西都算。這個事還早，阿裡等公司也不是沒機會。

《晚點》：YC美國有一個實驗，即在滿足人們基本工資後，這些人會做什麼？研究表明這些人可以去做更有創造力的事情，比如說畫畫。

汪華：但必須是產業化的、必須能形成生產消費迴圈的事情才行，所以抖音是比畫畫更好的例子。

《晚點》：除了改善收入分配制度，以全新產業去消化生產力，還有沒有第三個更高維度的事可以承接大量生產力？

汪華：那就是擴充人類的邊界，把大量的生產力投入到馬斯克說的，投入到星球大戰計畫裡面去，投入到核聚變發電上去，投入到粒子加速器裡面去。

與其給所有人類都發基本工資，讓人類都躺在那裡都玩抖音，還不如把這些生產力投入到有可能擴充、拓展人類邊界的巨額投資裡去。當然這個是現在的經濟社會制度也是做不到的。

第四產業如果真的只是以抖音為代表逐漸發展出來，純粹以滿足人的精神娛樂為目標的產業，如果這個是未來的出路，我肯定會很失望。

《晚點》：你是對人類失望，還是對創造這些產業的企業家失望？

汪華：這樣的話會形成類似於中世紀一樣的場景：人類邊界沒有被擴充，而是停滯在一個自我滿足的狀況，80%的人就活在互相自我滿足的經濟迴圈裡。

《晚點》：有人認為人們如果不去刷抖音，他們就有可能性去探索其他事情；而另一些人的觀點是，這些人即使不刷抖音，他們也不會去自我創造和實現。

汪華：從現在的事實來看，對各個國家來講，讓這些人去刷抖音是最好的選擇。

┃談創新工場：“全世界唯一的模式”

《晚點》：創新工場回報最好的基金是哪一期？

李開復：投AI項目最多的回報最好。其實每支基金都能進第一梯隊，因為我們有很多超高回報的項目，比如曠視回報400倍、VIPKID回報1200倍。

《晚點》：什麼時候確定要做Tech VC的戰略？

李開復：工場最早是做孵化器，後來我們慢慢淡化孵化器，在2010-2013年慢慢轉型成投A、B輪的VC。在專注做基金之後，我們一直把自己定位成技術型VC。

中國結構性的變數就是傳統行業。我們在籌畫一個更大的基金來支援投資傳統行業。中國人工智慧所帶來的GDP，到2030年較今天會有50萬億的增長，這50萬億並不來自AI公司，而是傳統行業用AI找到切入點從而產生價值。這個時候我們要做他們的AI導師，同時連技術代碼、人和錢一起投進去。

汪華：Tech VC換一種說法是，中國很多產業前端集中，後端分散，效率低下，有以萬為單位的服務商或者流通商。Tech VC一方面要覆蓋最前沿的技術，另一方面要覆蓋中國最底層的產業。VC投資要陣地戰，不像以前那樣去抓一兩個最大的機會，而是需要系統化。

《晚點》：整個創新工場運轉的商業模式，對標全球，和哪一家VC比較像？差別是什麼？

李開復：跟Google Venture有點像，它的做法就是投資之後，會調一些Google工程師給被投資公司。最大差別在於工程師，工場工程師的KPI不是幫你賺錢，而是想嘗試新的事物，但Google Venture是要投資賺錢，Google又有自己的戰略目標，這三者會有利益衝突。但我們的目標是把我們的技術和人才，賦能給傳統公司，我們跟他的利益百分之百一致，因為我們投資了他。

工場現在的模式是全世界唯一。沒有其他基金的工程師又做醫療又做教育，還做投資。工場工程師有三塊，一個是立項了，做好了就出去創業，第二種是三四個頂級科學家，帶團隊做科技探索到場景應用。第三個AI賦能團隊正在建立，去傳統公司幫他們解決問題。

《晚點》：工場投的幾百家公司裡，哪家公司的發展曲線最讓你意外？

李開復：VIPKID，我沒有見過一家公司，每年實際資料都超過前一年預測的好幾倍，這持續了好幾年。

汪華：給我帶來最大意外的，往往是表現不好的項目，或者是我沒投但最後變得非常好的專案。如果任何事情能改變你的判斷體系和執行體系，它的價值都很高。

比如說位字节跳動，沒投，第一是考慮新聞監管性因素；第二是理論上來說，流量和搜尋引擎應該把這件事做得最好。結果無論是百度、騰訊，還是其他公司，表現差得出乎我意料，而頭條表現好得出乎我意料。

《晚點》：錯過頭條的不止你們，無數基金都在後悔。這是否是個還能接受的錯誤？

汪華：頭條是移動互聯網時代最重要的幾家公司，而且我當時還看過這家公司，並且跟創始人聊過。移動互聯網裡最重要的幾家公司，如果你沒投，你就會損失大筆投資收益，而頭條是裡面最重要的一家。

┃李開復談個人：“如果你想要影響一個人或一批人，你要挑最容易普及的”

《晚點》：你認為自己一直以來的角色是投資人還是創業導師？

李開復：早就不是導師了，創業和導師，是彼此互斥的兩個詞，強大的創業者都有自信，他可以參考你的觀點，但會拒絕你是他的導師。

《晚點》：什麼時候意識到中國創業者是不需要導師的？

李開復：我們把孵化器轉型成VC的時候就意識到了。最開始做創新工場，是看到很多創業者被欺負，很多投資規則在中國並沒有被大家瞭解，我希望來幫助他們，後來出現了很多天使投資人，創業者面臨的條款隨之公平，加上雙創熱潮，我覺得我們（孵化器）的歷史任務完成了。

《晚點》：最早成立創新工場，為什麼選擇汪華來做合夥人，最看重他什麼品質？

李開復：Google中國業務三分之一都是他魔術變出來的，當時Google總部不允許買流量，汪華能找到非常划算的流量。在一個規則很多的公司，他能有創意地把事做成。

《晚點》：你最不能忍受汪華哪一點？

李開復：汪華是愛因斯坦型的人，他腦子的轉速超過大部分人耳朵能聽進去的速度，好的地方是幫我們想了很多很棒的點子；不好的地方是別人跟不上，我們都插不上話。

但只要汪華一天在我們這裡，我們就要創造一個讓他不用彌補自己短板的環境。

《晚點》：在你生病的一年，汪華的狀態如何？他有找你尋求如何管理基金的建議嗎？

李開復：所有工場的人十七個月幾乎沒問我任何事情。我每次看到他，他臉上就多一點痘痘，最後全部都是痘子，其中鼻子上長了一顆，大得像衣服上的扣子。他的壓力太大了，壓力不只是說開復不在我要做所有的決定，還有萬一開復不能回來，我們還能不能再融到資，而且答案可能是融不到資。

《晚點》：你從人類歷史的角度看AI，這個視角是從什麼時候開始有的？

李開復：生病以後。因為我的生病讓我瞭解了人類真正生存的意義，不是重複性的工作，而是愛。從這個角度看AI我就會完全不同。

《晚點》：每天兩億多的人花60多分鐘不停地刷機器推薦過來的資訊、短視頻，如何理解這個現象背後的技術價值觀？

李開復：千人千面背後的AI技術，是一個讀取了海量資料的目標函數，但人的時間不能只被這麼膚淺的一個目標函數來控制，我們應該有更好的目標函數。我美國一個朋友提出，AI應該要從衡量時長，轉變到time well-spent。

《晚點》：但創業者會告訴你，我現在需要這樣的手段來讓我生存、上市。

李開復：然後出了問題再被要求整改，這可能就是我們的劣根性導致的，只看到這樣一個路徑。我想紮克伯格會不會給出一樣的答案。

《晚點》：你現在最大的熱情在哪裡，寫書嗎？

李開復：當然不是了，最大的熱情在發揮我的創意和愛。

《晚點》：你想普及正確的AI價值觀，為什麼不先從創業者開始？從這些大公司的CEO開始？

李開復：因為我覺得人還是要專注他能影響的事情。

我寫書能發揮的對社會的影響，超過說服紮克伯格，我不覺得我跟他們談，會讓他們做不同的事情。

但我寫了書以後，很多中國傳統企業家會說，開復老師，我們要做AI，你來教教我們；很多LP會說，我們可不可以投資你的基金；還有很多國家來找我，李博士你可不可以幫我們策劃國家的AI策略。

過去這六個月，我大概接到了七八個國家元首或者是總理的邀請，我在幫他們做AI的一些建議和策劃。如果你想要影響一個人或一批人，你要挑最容易普及的。

《晚點》：你覺得誰能影響這些企業家？或者什麼事情能影響他們？

李開復：只有出了事情之後才能影響他們。至少紮克伯格是這樣的，但現在只有他出事情了。

┃汪華談個人：“如果成功被解釋成天賦是一種失敗”

《晚點》：你曾有過創業的衝動嗎？

汪華：投資能滿足我的追求，我對未來會發生什麼樣的變化挺好奇的。2009年，我就假定所有人都用手機，這世界會發生什麼變化？但當時很多結論，很多人都覺得不可能。包括手機能不能買東西，要知道2000年的時候，別人還覺得無法在PC上買東西呢。

《晚點》：你是如何比別人都早看到、意識到這些？
汪華：有很多很客觀的東西，幫助你精確地推出一些趨勢。第一階段我們劃在2012年到2013年，我們相信這期間性能夠用的手機價格能降到1000塊錢，我們做出這個預測是在2009年，而當時所謂的智慧手機價格基本在3000元左右。這實際上通過供應鏈是可以做出判斷的。

《晚點》：站在今天，你認為最應該向未來5到10年提出的問題是什麼？

汪華：第一，我怎麼保證5到10年之後，創新工場擁有終極門票；第二，未來基金應該是什麼樣子的？它肯定不應該是現在這個樣子。

《晚點》：如何評價開復？

汪華：開復其實是挺有勇氣、挺有決斷力的一個人，無論從微軟離開去到Google，到探索中國的早期科技，每次變化都是放棄之前的很多東西，開復對於未來也是很敏感的，有自己的觀點。以前大家總把他當作公共偶像來看，所以看不到他的很多閃光點。

《晚點》：很多見過你的人都評價你極聰明，很多人誇你是天才，你認為自己的天賦是什麼？

汪華：沒覺得有什麼天賦。以創新工場為例，如果在這個基金裡，所有我以前的投資能力和投資成功的案例，只能被解釋成天賦，而不能把它歸結成任何的方法論的話，這在我的眼裡是一件非常失敗的事情。

明周專欄：後人類與後自我

上次談到凱薩琳．海爾斯（Katherine Hayles）的論著《後人類時代：虛擬身體的多重想像和建構》，當中追蹤了cybernetics這個學科在二十世紀下半的發展，並配合對同時期科幻小說的分析，探討「後人類」這個概念為甚麼會對人們帶來焦慮和恐懼，它又如何可以成為令人類脫胎換骨，重親自我創造的契機。
Cybernetics中譯為「控制論」、「自動控制論」或「模控學」，聽起來始終有點不明不白。其實cybernetics本身是個混雜的學科，橫跨許多個範疇，包括數學、統計學、機械學、生物學、神經科學、心理學、計算機學，甚至是人類學和社會學。控制論的創始人諾伯特．維納（Nobert Wiener）把它定義為「生物體或機器中溝通和控制的科學研究」。維納是數學家出身，二戰時曾替美國軍方研製反戰機自動攻擊系統，但戰後卻成為和平主義者，拒絕參與任何軍方計劃。控制論主要是在維納的鼓吹和推動下形成的學科，當中對「生命體」的理解涵義極廣，除了有機生物，還包括機器和社會等不同層階的自動系統。
上次我說控制論和人工智能的分別，在於前者重視實體而後者只關心數據和運算，其實並不十分準確。事實上，在稱為控制論第一波發展（1945-1960）的時期，研究者利用數學模型和機率函數計算自動系統應對環境和處理信息的能力。到了第二波發展（1960-1980），研究焦點才轉移到個體與環境的物質互動，認為實體（身體）和信息（意識）有著不可分割的關係。控制論究竟傾向實體化還是去實體化（embodiment and disembodiment），端看研究者的對生命本質的不同觀點。比如認為可以把人的意識和記憶化為數據，下載到電腦中的機器人學家漢斯．莫拉維克（Hans Moravec），便相信生命的本質就是沒有形體的信息。
控制論和人工智能的最大分別，可能是對客觀現實的看法。人工智能研究者假設客觀現實是存在的，而技術研發的目的，就是要創造出雖然功能更強大，但模式上是以人類為參照的程式和機器，無論是下棋、駕駛、聊天、投資，還是在戰場上殺敵。另外，把意識化為數據，把人從肉體的束縛解放出來，也必須先假定有一個客觀的、統一的、獨立存在的意識，也即是有一個界限清晰的自我。相反，控制論對現實的看法是建構性的。現實世界對任何一種生命體來說，就是它的系統設計所容許它認知的現象。對青蛙、小狗或海豚來說，牠們的「現實」和人類所認知的極可能是差異大於共通。我們沒有任何理由認為，人類所認知的才是最真實、最客觀的版本。它只是其中一個版本而已。
客觀現實不存在的另一面，是意識的非一致性。生命體對外界的反應以分層和分工的方式運作，絕大部分的情況都是自動的，無需經過思考和定奪。所以自我意識在生物演化中是個偶發或後起現象（epiphenomenon）。這和十八世紀在西方興起的人本主義（Humanism）和自由主義（Liberalism）所推崇的理性自主自我，是互相抵觸的。二十世紀末以來的文化批判理論，普遍認為自由人本主義與自由經濟理論同出一轍，並由此發展出現代時期的掠奪性資本主義，以及人類對地球資源的開發和控制的無限擴張。對《後人類時代》的作者海爾斯來說，控制論提出的分散式認知系統，是對自我本位的人本主義的批判。這就是她所理解的「後人類（本）主義」（Posthumanism）的積極意義所在。
從腦神經科學的最新發現可見，「自我」的確是個建構出來的幻象。在日裔美國科學家加來道雄（Michio Kaku）的科普著作The Future of the Mind中（中譯作莫名其妙的《2050科幻大成真》），舉出了許多證實「自我」並不存在的案例。比如說，為了防止一些癲癇症患者嚴重發作，會對他們的左右大腦半球的連結進行切斷手術。手術後患者表面上沒有甚麼行為異常，但研究者發現，如果分別給他們的左眼和右眼展示相同的問題，得到的卻是不同的答案。（左眼由右腦主管，而右眼由左腦主管。）這說明了左腦和右腦其實分別運作，各有不同甚至是相反的取向。在一般的情況下，由於左腦是主管語言的區域，所以右腦的取向會被左腦的表述能力所凌駕。
科學家指出，腦神經元連結的運作是多線同步並進的，許多單元既互相補足，也互相競爭，產生出認知和述說世界的模型，而最後我們之所以感到有一個單一的、穩定的自我，是因為內側前額葉皮質這個區域，發揮了統領的工作，把所有混沌和矛盾的信息，建構成一個合理的、一致的故事，製造出我們知道自己是誰的幻象。問題是，這個所謂統領，實際上的決策能力是有限的，它的工作只是對無意識的自動行為加以自圓其說而已。人類所自傲的理性和自由意志，不但不是我們的意識的主要內容，甚至只是扮演著邊緣的角色。
控制論的其中一名重要人物，研究自生系統和人工生命的法蘭西斯科．凡瑞拉（Francisco Varela），是一位佛教信徒。佛教所說的「無我」，正正就是生命系統中的諸種運作群龍無首的現象。可是，正如在《周易》乾卦中的「群龍無首」是吉兆，從生命的角度，沒有一個既定的、固有的自我，也不一定是壞事。控制論可以導引出不同於人本主義的價值觀，更新對生命及其自主性的理解。凡瑞拉如此定義說：「生物自主性的解釋，就是考量行動和創造世界意義的方式。」所以海爾斯樂觀地相信，後人類解構了唯我獨尊的自我，創造出新的更開放的後自我的可能性。

從EXCEL VBA自動化到Python程式開發入門第7次上課(延伸到VBA&將PYTHON邏輯改為VBA&將BMI範例改為VBA與輸出到Range物件&將按鈕事件改為Worksheet_Change事件執行&將介面改為自訂表單介面設計說明)

上課內容：
01_重點回顧與延伸到VBA說明
02_將PYTHON邏輯改為VBA
03_將BMI範例改為VBA與輸出到Range物件
04_將按鈕事件改為Worksheet_Change事件執行
05_將介面改為自訂表單介面設計說明

完整影音
http://goo.gl/aQTMFS

教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/forum/#!forum/labor_python_2017

懶人包：
EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524

課程簡介：入門
建置Python開發環境
基本語法與結構控制
迴圈、資料結構及函式
VBA重要函數到Python
檔案處理
資料庫處理
課程簡介：進階
網頁資料擷取與分析、Python網頁測試自動化、YouTube影片下載器
處理 Excel 試算表、處理 PDF 與 Word 文件、處理 CSV 檔和 JSON 資料
實戰：PM2.5即時監測顯示器、Email 和文字簡訊、處理影像圖片、以 GUI 自動化來控制鍵盤和滑鼠

上課用書：
參考書目
Python初學特訓班(附250分鐘影音教學/範例程式)
作者： 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著?
出版社：碁峰?出版日期：2016/11/29

Python程式設計入門
作者：葉難
ISBN：9789864340057
出版社：博碩文化
出版日期：2015/04/02

吳老師 106/9/16

EXCEL,VBA,Python,新北市勞工大學,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境

自強_EXCEL VBA與Python程式入門03(練習題：質數判斷&MonthCAI&猜拳小遊戲&自訂函數練習攝氏轉華氏

&質數判斷改寫為自訂函數&VBA開發環境與優缺點&一重兩重多重邏輯&BMI練習改為VBA&Range物件存取&用

Sheets物件轉移資料&計算圓面積改為VBA&計算圓面積用取得Pi值)

上課內容：
01_重點回顧與判斷值數
02_練習題：質數判斷
03_練習題：MonthCAI
04_練習題：猜拳小遊戲
05_猜拳小遊戲註解與簡化程式
06_自訂函數練習攝氏轉華氏三種方式
07_將質數判斷改寫為自訂函數呼叫
08_VBA開發環境與優缺點說明
09_VBA撰寫一重兩重多重邏輯說明
10_將BMI練習改為VBA
11_將BMI練習Range物件存取
12_用Sheets物件轉移資料
13_計算圓面積改為VBA說明
14_計算圓面積用取得Pi值

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參考書目
Python初學特訓班(附250分鐘影音教學/範例程式)
作者： 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著?
出版社：碁峰?出版日期：2016/11/29

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作者：葉難
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出版社：博碩文化
出版日期：2015/04/02

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&質數判斷改寫為自訂函數&VBA開發環境與優缺點&一重兩重多重邏輯&BMI練習改為VBA&Range物件存取&用

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01_重點回顧與判斷值數
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09_VBA撰寫一重兩重多重邏輯說明
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作者：葉難
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