工作室首席专家余南平教授在上海市俄罗斯东欧中亚学会-跨学会学术研讨会上发言

来源:余南平工作室 余见世界

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      编者按:2019年10月25日,由上海俄罗斯东欧中亚学会主办的上海市俄罗斯东欧中亚学会跨学会学术研讨会在上海社会科学院国际问题研究所举行。华东师范大学国际关系与地区发展研究院教授、上海市决策咨询基地余南平工作室首席专家余南平教授在会上作了主题为“第四次产业革命与中俄欧在全球价值链中角色和地位”的主旨发言,并引发了与会专家、学者的热烈讨论。

      各位学界同仁:

      大家好!非常荣幸受邀参加这次学术研讨会。范老师和杨老师一直说咱们要开个会,我觉得会议选题非常好。主要涉及第四次产业革命目前的状态。当然概念肯定走在产业前头,历来都如此。从产业角度来讲,目前是在产出的低量级阶段,并且是有限的领域。比如说从产业角度来看,目前在人脸识别产业上有一定产值,但是像无人驾驶、自动驾驶正在做技术准备测试,生活场景应用还比较远。当然这个产业的发展速度是巨快无比的,产生了颠覆性的影响,而且这个颠覆性的影响要打破既往对第三次产业革命的认识。

      最近Google发布了量子计算机的最新成果,在《自然科学》杂志登了这篇文章。前几个月中一直有炒作,但是Google这次是正式发布了。现在的量子计算机的算力达到了200秒就能完成超级计算机一万年完成的任务,这是非常恐怖的事情。

      这意味着将来会颠覆现代产业基础,在量子计算机面前所有计算机的防护可能是没有任何价值的,是透明的,因为它要想看你是非常轻松的,但是你看不到它,这种信息不对称状态相比核武器的影响程度更为深刻。因为计算机技术的进步可能导致了核武器使用的改变,核武器也可能使用不了,未必能成功启动发射。这里有超前介入的问题,除非把网络全关掉。

      量子计算机理论上对计算和网络的突破可能是无极限的,产业发展会出现一种超级进步状态,这种状态是五年实现?八年实现?十年实现?在哪个领域先实现?我们可能并不完全清楚,但一定会朝着这个方向走。

      这给既有历史经验研究国际问题带来了历史性挑战,“百年未有之大变局”中,出现了技术进步跨越了代际的问题,第三次产业革命好歹在第二次尾声阶段做了同步拔高集成,现在的情况是,从人工智能领域的研发方向来看,如果机器不断加强自我学习,出现明显的能力迭代的话,那么问题本身就更复杂了。

      回到国际关系角度,对于产业革命的能量问题,前面余建华老师讲的很清楚了。个人观点认为,冷战研究虽然带来了很多学术增长点,但是有一个空白领域,虽然对前苏联的解体做了较多的解释。但对于产业革命,特别是在第三次技术革命的时候,苏联已经跟不上了技术进步的速度,所以经济和整体能力就弱化了,一直以来对这个领域的研究特别薄弱。

      有研究俄罗斯的学者一直坚持前苏联和俄罗斯有很好的基础研发,但是有基础研发并不等于有产业。对于产业而言,这是没有意义的,写论文和制作iPhone是不一样的。到底是什么原因导致俄罗斯技术落后?我们可以进行研究,但是结论是清楚的,你可能有很好的原有研究基础,但是你从来没有产业化,因为做产业和做研究是不一样的。这个领域的研究确实比较少,而且对美国到底采用什么样的综合手段整垮前苏联的?宏观上看大家都知道,如阿富汗战争,变成前苏联帝国的溃疡,美国利用波兰团结公会,作为苏东地区瓦解的样板力量。但是,在隐蔽的活动中,美国是怎么控制前苏联的核心技术发展的?这些活动可能都是隐蔽的,不可能解密背后搞了什么东西,怎么搞的,这是看不见的,并且也没有那么多档案披露。

      今天讨论的题目是中俄欧,这是学会本身所覆盖的。但是,美国是不可能绕的开的。美国在全球化大浪潮中失去了对制造业全产业链全面把控能力。刚才谈到的意大利,其实还不错,毕竟在制造业里还有点份额,如果没有什么份额的话,那么就和希腊一样只能靠旅游业了,好歹意大利也算制造业的强国之一,意大利的机械、制药业、制药研发都非常不错,当然产业能力远赶不上德国。

      美国在全球化冷战结束后这些年加速了向全球的产业转移,包括欧洲也对外转移,其实德国人还比较好,守住一些产业的基本底线,而美国是资本驱动的资本主义模式,德国是银行驱动资本主义的模式,所以德国的制造业是靠银行体系完成,而美国是靠华尔街支撑的,资本的力量使得美国产业加速转移的更快。

      可以看到的是,在90年代前苏联刚刚解体的克林顿时代以及后续的小布什时代(两个八年)的那16年间,在全球的政治经济格局中美国是没有挑战者的,美国只要控制住资本、控制研发就可以相当于控制全球制造业。那个时候中国体量还小,尚不足以成为美国竞争对手。但到奥巴马时代情况发生了转变,奥巴马看到了这个问题,也提出了希望美国制造业回流,希拉里也讲过。

      但为什么没有产生效果呢?因为产业链的回迁是个非常复杂的过程,光有技术没有用,重要的是全球的供应链。在全球价值体系下目前全球供应链是分散的,不是哪一国全能做的,所以转移成本不可估算,在全球化依然继续的氛围下是做不成的。特朗普上台以后当然更重视这个问题,一直在做,但事实上我个人判断,如果是聪明的智库、战略学者很清楚,喊也没有用、减税也没有用。举个很简单的例子,像郭台铭在美国要投100亿美金建厂,但现在根本招不到工人,因为美国就没有这样的劳动力。

      美国只有两种人:一种是最高水平搞科研的,像Google、亚马逊、微软搞研发的。华尔街玩金融的,或者搞设计、做医药的人。中间是断档的。另一种,就是以是墨西哥裔为主的,主要为高收入这些人做服务的,擦鞋、洗车等等。美国这些年的教育体系也出现了问题,STEM教育在社区大学里几乎没有,这个情况导致美国企业想招却招不到合适的人。

      如果是美国的智库,当然很清楚这个情况,上一轮全球化转移出去的怎么也回不来,如果要从中国转移也只会去越南。因为美国实在找不到人,如果要把人培养出来起码要5-6年时间。去年特朗普签了《美国制造业领导力计划》开始着手进行改变。

      现在中国是靠什么体量在堆技术呢?按照世界银行最新的报告,中国一年提供了500万STEM毕业生以及在读生,印度是300万,美国是568000人,我们是美国的将近十倍,500万,十倍就会产生规模问题。Google可以找到全球AI知名专家的一半以上,这是最顶尖的人,也不完全是美国人。中国是500万人最聪明的3%,15万。3%的要求已经很苛刻了,如果1%的话就是15000人。华为9万人做研发,5万人是外国员工,今年第三季度华为有6000多亿的销售额,可以保障一定的研发投入。

      我们有足够的工程师规模,工程师规模很重要。AI不单纯是算法,也需要现场实施。必须要IT工程师现场安装调试,要大量的施工人才。所以有一个说法,人工智能是前面有多少智能,后面就有多少人工。

      美国既然已经充分认识到了,在大国博弈中的上一轮的产业转移,美国已经输了。那么那下一轮竞争的假设前提就出来了,绝对不会再给中国转让任何先进技术,包括像什么可以脱钩,什么不可以脱钩?目前的全球生产价值链是不能简单脱钩的,没法脱,脱了以后美国没有产品供应,经济也会出问题。从2018年贸易战打到现在,美国也很清楚,价值链简单“脱钩”,美国通胀就失序了。中国拥有41个工业大类,661个工业小类,中国是全产业链国家,尽管做的不全部是一流产品。这是最近我们通过与美国打贸易战总结下来的,在20多天前中央财经委第五次会议上明确说,我们是有全产业链的。

      目前中俄欧在第四次工业革命里是什么角色和位置?中国最大的好处是有一定的基础,有基础以后就会有应用场景的扩大可能。目前是政府在推动的应用场景的扩大。比如说安防领域是政府推出来的应用场景,目前社会治安明显进步,小偷也少了不少,所以中国的应用场景是政府主动在推,且中国技术公司有一定的实力。

      我们可以把人工智能四个因素算法、算力、场景、数据四大类进行简单的比较。

      (1)算法,中国和美国都算是领先级的,特别美国是最领先的,中国有基础,虽然在这个领域中国和美国尚有差距,但不是核心问题。

      (2)算力,算力上中美差距较大,因为算力涉及到核心芯片技术问题。10月7日美国把商汤、旷视、一图、科大讯飞、海康等8家公司列入实体名单。马上碰到的问题可能就是,再好的算法,如果没有英伟达GPU芯片,那么成像还是有问题、精确度有问题。而且这种芯片全球就英伟达和AMD能做,美国把控着所有最关键芯片,欧洲人不会做、日本人也不会做,只有美国。所以真正的“技术断供”,类似美国对前苏联那样还没有完全开始,现在只是对中国高科技公司进行“外科手术式”的精准打击,但没有对中国整体全面禁运。

      (3)场景应用是中国最丰富,因为在我们在互联网C端里看的很清楚,中国C端应用全世界No.1,美国也不可能比我们人口基数大,我们有14亿人。而在新领域,如果中国在人工智能上更多依赖政府推动打开B端和G端的话,那美国是没有这种能力的,所以美国最担心的就是中国政府的动员能力。

      (4)大数据就是综合利用和分析了,它和人工智能结合起来会自动迭代。中国政府还是鼓励数据应用的,政府建立大数据局的目的不就是后面转向开放吗?所以中国在第四次工业革命里还是占有一定角色的。

      欧洲在基础算力上是零,没有人做计算机、芯片公司。虽然欧洲各国都搞人工智能发展,包括在瑞士湖边也有“环湖型人工智能开发区”,但他们做一些小研究可以。现在人工智能公司要想成功一定是大公司主导的,现在世界和十年前世界最大的不一样是大公司有虹吸效应。现在小公司只有两个命运,要么被收购要么被淘汰。近十年互联网、移动互联网红利来了以后,可以发现大公司越跑越快,所有的黑科技都是大公司,没有小公司能拿出绝对的黑科技产品。

      欧洲没有这个行业大型公司,欧洲都是传统在第二代、第三代里的公司,比如说像ABB、西门子,这都属于非常好的公司。在第三代欧洲有智能制造、如工业4.0。欧盟把数据权看成了人权的组成部分,现在有人在搞“第四代人权”概念,每个人都有数据权,是与生俱来的。在这种价值观体系下,欧盟搞了很严格的GDPR,GDPR对个人数据、隐私是有保护的。但最大的问题是阻碍了数据流动,这就是悖论,悖论的问题一直存在。市场经济本身需要强大的政府,但是介入多了又是阻碍,所以就是一个悖论问题,没有政府的市场经济肯定不行的。所以,欧洲在第四次工业革命研发角度看,其能力远落后于美国和中国。

      俄罗斯也在积极跟进,并在2018年就开始大力推动数字经济。问题是,早年苏联时代的战略和战役是结合不错的,但现在情况是,战略的愿景是越来越宏,但是战略实施效果不尽如人意。俄罗斯拥有较好的教育体系和研究体系,并没有转化为生产力。虽然在互联网社交领域,俄罗斯也有平台,做的也非常不错。但在产业领域里他们似乎没有能力做,因为打造一个华为是非常难的事。现在来看,一个国家如果没有类似华为这样的公司,这个国家很难谈什么人工智能。

      人工智能的特点是后发国家没有追随机会,不像过去发展经济学理论讲的那样,税收、制度都可以模仿,但现在的技术鸿沟让追赶成为不可能。人工智能可能有一个根本问题要重视,就是知识产权不能分享,因为人工智能一定是相互封锁的,不能外泄,外泄了会比原子弹更可怕,核能发展可能还有追赶的可能性。人工智能一旦领先可能就是压倒性的领先,因为有不可预测论的思维影响,所以没有人会把技术拿来全球共享。

      我认为逆全球化是两个因素导致的,一个是全球化30年产生了问题,另一个是技术发展本身带来的问题。从技术角度看,人工智能是比核武器还超一级的技术状态和能力。中俄欧在全球第四次价值链塑造中还会继续拉开差距。

      而在人工智能技术发展中,规模很重要,是决定生态的前提。像芬兰可以做技术,但是本国就几百万人,没有应用做不出大产业,中国一旦有一项技术做出来,5亿人使用、2亿人使用,这个体量是巨大的。为什么俄罗斯现在还能够顶住西方制裁压力?因为有一定的人口规模(1.4亿),如果是4000万人口的话,可能情况就完全不一样。

      从欧盟角度来讲,产业规划比较松散。长时间来看,以后可能真的只有中美两国了。欧盟这个模式很难适合第四次产业革命,欧盟不适合发展大数据,欧洲人价值观也偏向于人权保护,美国虽然强调政治人权,但美国知道人工智能如果不发展,将来对美国全球领导、控制权是不利的。当然美国目前优先在军事领域发展人工智能,其能力是不容小觑的,举例来说,戈德曼提及当年冷战期间美国给企业研发补贴按照现价美金是3000亿,占GDP的1.5%,这是补贴的。如果没有补贴的话,按照现在美国联邦研发预算是1260亿,最高比例奥巴马期间投给气候变暖单一领域研发就是20%到25%,相当于一年投200亿到300亿美金,专门研究气候变暖。如果美国按这个比例投人工智能,20%到35%就是300亿美金下去了,而华为一年只能拿出200亿美金。美国政府的300亿美金加上Google、亚马逊私人公司一比一配套,600亿美金人工智能研发的产出会是什么样的?如果600亿连续投资五年,将会大规模调动全球研发力量。

      当前国际关系中的权力要素发生了改变,关系本身也在发生改变。这是必然的,生产力带动生产关系改变,国际关系本身是关系,生产力是经济基础,这一点上,马克思说的最到位。但从生产力变革角度而言,未来世界状态可能真的要结束了过去那么多年全球性的共享和分工,因为生产力发生了基础性的变革。

       (作者为华东师范大学教授,上海市决策咨询创新基地余南平工作室领军人物,国家社科基金决策咨询点首席专家,华东师大欧洲研究中心副主任,国际发展研究中心主任。)

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