从代工厂到平台公司 郭台铭21亿元投向人工智能

2018-02-11编辑:北极风 关键字:人工智能

两年前,在阿里巴巴的一场大会上,鸿海的创始人郭台铭听了阿里巴巴创始人马云关于“新零售、新制造、新金融、新技术、新资源”的演讲后,一夜没有睡好,这位全球制造行业的领军人物被马云提出的新制造打乱了思绪。

在过去长达43年的发展中,鸿海(大陆工厂被称为富士康)一直是制造行业的弄潮儿,但近年来代工利润的逐渐下滑却让这家企业受到不少的争议,当一家互联网企业提出要做“新制造”时,郭台铭表示听完后有些措手不及。

但两年后的今天,郭台铭显然镇定了许多。近日,鸿海在中国台湾举行的一场临时股东会上,他表示,鸿海不再是代工厂,已从硬件公司转型到平台公司。同时他对外宣布将在人工智能研发方面进行重大投资,未来5年内提供100亿新台币(约合人民币21.43亿元),从AI人才培育、IoT工业场域应用、大数据分析等领域,全力推动集团转型成为AI驱动的工业互联网企业。

一位富士康内部人士对第一财经记者表示,台湾制造业不会是夕阳,制造的实体经济永远都会存在。鸿海从实体制造起家,具备领先全球40多年的经验和技术,将通过AI的工具性实现转型。

投资AI领域

在刚结束的临时股东大会上,鸿海科技集团正式宣布启动两项AI研究培育计划。一方面,成立“鸿海工业互联网AI应用研究院”协助集团开发“工业互联网+机器人”的AI创新,另一方面将在5年内提供100亿新台币,从AI人才培育、IoT工业场域应用、大数据分析等领域,全力推动集团转型成为AI驱动的工业互联网企业;同时邀请美国基因科学家克莱格·凡特共同创造“亚太前瞻健康管理服务”。

郭台铭表示,鸿海从实体制造起家,具备领先全球40多年的经验和技术,将透过AI的工具性,打造由“云移物大智网+机器人”构筑而成的工业互联网AI应用生态系。并强调投资100亿新台币主要是用于招聘AI应用的相关人才,在所有生产基地部署人工智能应用。

不知不觉中,鸿海这个庞大的制造帝国正在不断向人工智能和智能制造靠近。

如今的鸿海已然不再是当年生产代工 iPhone 后迅速壮大的那个制造业巨人,不论是供应链还是价值链,它无处不在。

据富士康相关负责人向记者透露,鸿海工业互联网AI应用研究院今年在中国台湾成立,以跨厂区、国际级的运作规模,协助加快集团转型速度,后续将视应用需求在美国、日本、中国深圳、上海、南京、北京等地成立据点。并且,鸿海的合作方中还有像人工智能专家吴恩达这样的对象。据了解,吴恩达最新成立的公司 Landing.ai

去年7月就开始与鸿海科技集团旗下的鸿腾科技合作,推动后者用AI应用加速改造工业互联网的AI基因。

“关于近年来的投资布局,鸿海早就不是传统代工业,而是能够做到定制化智能生产。”郭台铭在2017年广州财富全球论坛发表演讲时如是说。

转型提速

郭台铭在股东大会上表示,富士康的目标是成为“一家全球创新型的人工智能平台,而不只是一家制造公司”。但提到富士康,仍然会让人联想到“苹果最大的手机代工厂”这一概念,因为其有超过50%的收入来自苹果。而作为富士康最大客户,苹果的一举一动也牵动着富士康的心。

鸿海精密发布的2017年第三季度财务报告显示,公司营业收入为10788亿元新台币(约合357.5亿美元),与上年同期基本持平,但归属于母公司的净利润则创下2008年第四季度以来最大跌幅,为210亿元新台币(约合人民币45亿元),比上年同期降低39%,远低于标准普尔全球市场调查公司原本预期的356亿元新台币。显然,苹果对鸿海的影响依然巨大。

“其实鸿海的基本面很好,但仍经常受消息面影响,造成外资强、内资弱。”郭台铭在上述会议上强调,过去 3 年,我们一直在思考如何进行转型。而在此前,包括2700亿元新台币投资广州 10.5 代面板厂,以及以 3 万亿日元抢标日本东芝半导体也是为了进行AI上的布局。

“通过8K 面板的影像、大数据等应用所产生的海量资料,最后需要大量储存设备,而大量 8K 影像大数据才能分析出有用的人工智能。”郭台铭表示,这也是他对东芝存储器有兴趣的原因。

同时,他强调,鸿海已有运作一段时间的关灯工厂,这些工厂中能产生很多有价值的数据。鸿海现在不只是代工厂,而是拥有大数据的结构层次与分析等,是人工智能非常接近的制造业者。再加上目前鸿海于深圳和高雄设有高速运算中心,收集全球在上海、北京、深圳、布拉格、美国威斯康星等工厂的生产线数据,借此智能制造链接,未来鸿海将具备全世界最大的工业互联网。

上述富士康内部人士对记者表示,2018年,公司的转型仍然会继续,但一家公司的转型,要通过不断实践、摸索,最后才知道是否能成功,这些都需要时间去认证。


关键字:人工智能

来源: 第一财经 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/xfdz/article_2018021181098.html
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