富士康1974年在***成立，至今已經走過45年的歷程。1988年投資中國大陸，在與大陸的恩怨糾葛中迅速發展壯大，現在其“全球最大的電子代工廠”的地位已經無法撼動。與此同時，富士康并不待見這個稱號一直在尋求轉型，希望從“制造的富士康”跨向“科技的富士康”。

日前，Strategy Analytics數據顯示，2017年Q4全球智能手機出貨量下降9％，堪稱手機歷史上最大降幅。另外據國際數據分析機構IDC發布的全年手機出貨量報告顯示，2017年全年智能手機出貨量為14.72億部，較去年同期的14.73億部，下降1%，這也是自2007年以來，智能手機出貨量首次出現滑坡。這兩個下滑率恐怕是讓作為手機產業鏈一環的富士康下定決心轉型的導火索。

瞄準AI 組拳出擊

據外媒報道，2月2日，富士康集團執行副總裁Fang－ming Lu在新聞發布會上表示：“我們在研發和技術領域的投資絕對不會處于弱勢，我們希望在未來幾年內在人工智能應用和工業互聯網領域投資100億元新臺幣（相當于21億人民幣）。”

富士康董事長郭臺銘接受采訪時也表示：“五年內，我們至少要投資100億新臺幣（合21億人民幣），以招聘頂尖人才，并在所有生產基地部署人工智能研究所，如果前期的投資能看到些結果，富士康甚至可能砸進去62億人民幣甚至更多，富士康并不滿足只作為一家純粹的制造企業。”

從兩位掌舵人的發言足以見得富士康此次轉型的決心，事實上，這20多年來，富士康一直在謀求轉型，此前就涉足電腦配件市場，建造自身品牌；收購賽博電腦城，試圖以銷售通路打開市場；但最終這些摸索都敗在PC行業江河日下的境況里。

1月31日，富士康集團召開了特別股東大會，批準讓子公司“富士康工業互聯網股份有限公司”在上海證券交易所上市，這家公司的業務囊括了工業互聯網、機器人等業務。富士康有意在全球招募100位頂尖的人工智能專家，同時招募數千名有志于此的普通開發人員，致力于構建機器的深度學習技術。富士康目前有著全球領先的制造業經驗，因此利用傳感器嵌入生產線設備中捕獲數據，以支持生產線的AI自動化開發就成了富士康AI研發計劃的重要組成部分。

為進一步招募人才，富士康集團也將會在大陸地區的北京市、上海市、南京市、深圳市建立人工智能有關的實驗室。

此外，富士康還與吳恩達（前百度首席科學家）新成立的Landing.ai公司達成戰略合作關系，共同打造AI技術、人才和系統。

押寶人工智能

富士康董事長郭臺銘接受采訪時表示：“五年內，我們至少要投資100億新臺幣（合21億人民幣），以招聘頂尖人才，并在所有生產基地部署人工智能研究所。”

隨后他補充到，如果前期的投資能看到些結果，富士康甚至可能砸進去62億人民幣甚至更多，富士康并不滿足只作為一家純粹的制造企業。

但毫無疑問的是，富士康等制造巨頭長期所依賴的智能手機增長引擎正在萎縮。例如，本周，富士康最大的客戶蘋果公司的iPhone在假日季度的銷售量急劇下滑。盡管由于iPhone X 1000美元的定價，蘋果公司總部仍然爭取到了更多收入，但這種創造性的定價機會并不屬于電子產品裝配企業。

據日本經濟新聞，富士康準備在全球范圍內聘請100名頂級人工智能專家，同時還將招募上千名有經驗的開發人員，致力于構建使用機器學習和深度學習技術的應用程序。

富士康此前表示希望提供先進的制造經驗和服務，因此其人工智能研發計劃的一個重要部分是將傳感器嵌入生產線設備中捕獲數據，以支持人工智能自動化開發。富士康還與人工智能權威學者吳恩達新建立的人工智能公司Landing.ai合作。Landing.ai專注于將人工智能投入到尚未取得技術變革效益的行業中，并從7月開始專注于制造領域。

郭臺銘證實，富士康正轉向人工智能，Landing.ai將成為其重要合作伙伴。富士康將通過Landing.ai帶來的技術來幫助實現生產過程的轉型，同時識別和預測缺陷。

對于富士康目前在流水線中的數十萬工人的工作而言，這種以人工智能為動力的轉型可能意味著什么，還不那么明顯。但是，這些工人可能會幫助培訓人工智能模型，而這些模型最終可能會通過自動化取代他們的勞動。

轉型AI，荊棘載途

從2017年至今AI確實火得映紅了科技行業的半邊天，知名科技公司都在AI領域或投資或研發，富士康本次轉型升級押注AI也在情理之中。但是反觀現實，前沿科研與產業實踐尚未緊密銜接；人才缺口巨大；數據孤島化和碎片化問題明顯；可復用和標準化的技術框架、平臺、工具、服務尚未成熟；富士康轉型AI這路充滿艱辛。

人工智能自1956年夏天在美國達特茅斯（Dartmouth）大學被提出，60年的發展歷程中遭受過兩次寒冬，這兩次寒冬的出現，AI本身技術的難度應該是最大的阻礙。雖然Alpha Go打敗了人類，但是圍棋、國際象棋、西洋跳棋，完全遵守圖靈計算經典編碼三原則：約定強制性、約定有效性、語義封閉性，可是三原則對智能機器人就失效了。智能機器人的難點在于面對三項挑戰：建立新設計準則，模型與現實不一致性、可預測性和可解釋性。其次，人70%的信息是通過視覺的方式來獲取的，所以計算機視覺讓機器能夠像人一樣去看，這也是非常重要的挑戰。

人工智能競爭以頂級人才為根本。接著，我們來看看全球AI人才現狀：能夠引領AI發展的頂級人才，環顧全球，尚不足千人。據騰訊研究院調查，目前，全球人工智能人才約30萬人。其中，學術及儲備人才約10萬人，分布在全球367所高校中；產業人才約20萬人，分布在各國AI產業的公司和科技巨頭中。在這30萬人群中，美國處于主導性地位。微軟中國研究院首席研究員大衛·威普福說：“人工智能的未來將是一場爭奪數據和人才的戰爭。”對于富士康來說轉型AI面臨的第一大挑戰恐怕就是能否在全球招募到計劃中的“100位頂尖的人工智能專家”。

中科院計算機視覺和機器學習領域的專家山世光在一次采訪中提到，AI發展有兩次熱潮，前兩次熱潮因為不能兌現承諾而導致AI進入寒冬，所以切勿過度承諾，避免第三次AI寒冬。通用AI尚未出現，媒體有時候過度宣傳，還有大多數AI不能自我成長。還沒有成長型智能的出現。當然，現狀固然不太樂觀，但是富士康有一個巨大的優勢就是有錢，或許富士康就是扭轉乾坤的那一匹黑馬。