AI 趨勢新聞精選
【 2021/7/22〜2021/7/28 】
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不畏全球晶片短缺，特斯拉全球產量與交付量均創新高
品玩重點摘錄：
儘管面臨著晶片和汽車零部件短缺的問題，但特斯拉第二季度的全球產量達到了 206,421 輛，其中交付輛達到了 201,304 輛，均創下了季度新高。在強勁的產量和銷售數據下，特斯拉二季度的收入和利潤也都雙雙突破歷史。
財報顯示，特斯拉二季度淨收入為 11.4 億美元，是去年同期收入的十倍之多，這也是特斯拉首次季度收入超過 10 億美元。另外，在遭遇二季度幣圈崩盤之後，特斯拉既沒有賣、也沒有買比特幣，處於持倉觀望的狀態。
7 月 10 日，特斯拉開始在美國地區正式推送 FSD Beta 9.0 版本，並選取了部分用戶進行測試。FSD Beta 9.0 號稱是史上最大技術變革的完全自動駕駛軟體版本，其最大特點在於取消了光學雷達和毫米波雷達作為輔助，僅需「攝影機 + AI 算法」就能使完成「自動駕駛」。
去年特斯拉將 FSD 的價格上調至 1 萬美元，現在用戶也可以 199 美元每月的價格來訂購該服務。但 FSD 也一直飽受安全性質疑和輿論的抨擊，針對這種質疑，馬斯克提醒用戶在使用新系統時需要更加小心謹慎。
坎坷的東奧 為何成產業矚目的5G練兵場？
知勢重點摘錄：
日本向來以機器人、消費性電子產品等前沿技術聞名全球，今年東京奧運自然不例外，號稱史上科技含量最高的奧運會，其中以 5G 發展最令人矚目，因其高速、低延遲的特性，各樣應用突破想像，物聯網、智慧城市、無人車、沉浸式 AR/VR，在這個 5G 各種應用正待起飛的時刻，正好成為吸引全球產業目光的 5G 練兵場。
5G 需要一個大型的展演場，透過奧運這個場域展示 5G 的其他技術，例如構成 5G 的三隻腳，包含 eMBB（增強型行動寬頻通訊）、uRLLC（超可靠低延遲）、 mMTC（海量機器型態通訊），有了這三隻腳， 5G 的應用就會非常豐富。5G 綜合應用可以從智慧城市中展現出來，可以從智慧交通、智慧建築與智慧安控等三個面向來看。
東京奧運使用大量人臉辨識機制，解決排隊人流疏散、群眾維安等問題，奧運期間屬於特殊情況，大家還能接受，但是回到常態場景，因為涉及公眾利益，就需要有相關政策配合。更重要的是，正因為涉及全體市民，就需要考量到個人隱私的問題，這些資料會保留多久？會怎麼使用？是不是所有人都能夠接受，或是用其他形式達成共識，恐怕都是這場全球大規模 5G POC 之後必須立即討論的議題。
七年後，Pepper為何沒煉成個人機器人的領導者？
STPI重點摘錄：
當軟銀集團執行長孫正義在 2014 年推出睜大眼睛的機器人 Pepper 時，他描繪了一個曾經僅限於科幻小說的願景，並宣示他的公司將成為個人機器人新時代的領導者。但是歷經七年後，這一願景以及公司對 Pepper 期望被證明過於樂觀。
這幾年 Pepper 並沒有進行大幅度軟體升級，當然也無法承擔太多日常生活的任務。既然如此，其銷售價格 198,000 日幣（約 1,800 美元）加上每一個月的 14,800 日幣的月費支出，讓許多家庭根本覺得不划算。加上 Pepper 的供電電池正在老化，而胸口安裝的平板電腦也沒有最新安全更新，而是讓過時安卓作業系統持續運作。
最遲軟銀將在 2023 年停止銷售新的 Pepper 機器人。軟銀 Robotics 營運長則是對外宣稱，其將致力於確保 Pepper 以某種形式生存下來，也許會採用新的設計。未來專注於企業客戶和教育領域銷售 Pepper，或許是一條較為明確的道路，至於進入家庭市場的個人化機器人之夢，似乎是軟銀太過樂觀了。
從印度外賣大生意，看中國互聯網的勢力延伸
品玩重點摘錄：
在印度，外賣已經是一個大生意了。在 Zomato、Swiggy 和 Foodpanda 這三個本地主流的外賣平台上，月均訂單數量總和已經超過 1 億單。這對飲食方式上長期被達巴瓦拉（沿襲超過百年的月付送餐形式）統治的印度來說並不容易。
但傳統慢慢的也需要給新事物騰出位置。2008 年成立的 Zomato 早期是一個專注於餐廳發掘和評價平台，目前收入來源主要依靠外賣業務，廣告和訂閱制的 Zomato Pro 會員收入，7 月 14 日 IPO，首日就拿到了 13 億美元的足額認購。
相比之下，從餐飲外賣發蹟的 Swiggy 的嘗試更加多元，也配送食品雜貨、寵物糧食、鮮花甚至保健品。
如果觀察居於 Zomato 和 Swiggy 身後的投資者陣容，Zomato 背靠螞蟻集團、紅杉資本、淡馬錫，Swiggy 則收到美國威靈頓管理公司、Naspers、以及美團點評和騰訊等的注資。值得關注的是，中國互聯網公司中阿里巴巴與騰訊再次分居兩側，就像兩者在印度及東南亞市場的電商（包括雲）投資戰爭一樣。
到了2041年，AI還是無法掌握這三種能力
若水AI BLOG重點摘錄：
要想從容應對 AI 時代的就業形勢，我們首先應該清楚 AI 的特點，例如 AI 不具備什麼能力，不能完成什麼種類的工作，然後才能抓緊時間提前增設 AI 無法接管的工作崗位，為人們提供相應的職業諮詢，並且有針對性地開展職業培訓，從而實現 AI 時代工作崗位的供需平衡。
即便到了 2041 年，AI 可能仍然無法完全掌握這些能力：第一，創造力。AI 不具備創造、構思以及戰略性規劃的能力；第二，同理心；第三，靈活性。
不難預測，一些不需社交的重複性工作可能會全部被 AI 接管，如電話銷售員，以及之前提到的保險審核員和貸款審核員等。那些需要高度社交技巧並且相對重複執行的工作，將由人類與 AI 共同承擔，二者將在工作中各自發揮所長，實現人機協同合作。
從內文的兩張圖中，可以看到有不少工作 AI 是很難勝任的，所以，對於人類來說，這類職位相對安全。但是，有些從事相對簡單的工作的人，卻無法避免被 AI 徹底取代的命運，對此，我們還能做些什麼，才可以幫助人類員工在即將到來的 AI 時代，仍然保持「工作—賺錢謀生—獲得成就感」的人生模式？
