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转自： 2020年中国人工智能+物流发展研究报告_应用 (sohucom)
嵌牛导读
近年来，中国物流业在互联网经济的催动下发展较快，在成本不断攀升、效率提升缓慢的背景下，物流业最迫切的需求即“降本增效”。人工智能技术及相关软硬件产品的加入能够在运输、仓储、配送、客服等环节有效降低物流企业的人力成本，提高人员及设备的工作效率，是缓解物流业顽疾的一味良药。
本报告中的“人工智能 + 物流”指的是基于人工智能技术的软硬件产品及服务在物流活动各环节中的实际落地应用。 2019年人工智能+ 物流的市场规模为159亿元，预计到2025年市场规模将接近百亿。在物流各环节的应用分布方面，仓储与运输占比较大，两者占比之和超过八成。
人工智能在物流中的应用方向可以大致分为两种，一是以AI技术赋能的如无人卡车、AMR、无人配送车、无人机、客服机器人等智能设备代替部分人工 ；二是通过计算机视觉、机器学习、运筹优化等技术或算法驱动的如车队管理系统、仓储现场管理、设备调度系统、订单分配系统等软件系统 提高人工效率。代替人工方向的AI应用市场前景广阔，但受技术水平和政策限制等因素影响，落地条件尚不成熟，还需要较长的培育时间。提效方向的AI应用已具备一定的技术基础，但实际场景散落在物流业务体系中的各个角落，场景清晰度不高，空间不足。
目前，人工智能在物流领域还处于探索之中，但从已经取得的成果来看，“人工智能+物流”的确能够给物流企业在降本增效层面带来收益。物流企业应该以立足当下、着眼长远的原则，以辅助管理、提升效率为短期目标，寻找自身业务链条中能够被 AI 技术赋能的环节并通过试点论证，稳步推进；对未来有望打破物流现有业态的前沿应用做好技术储备。AI公司一方面要把握与物流企业与电商平台的合作机会，在不断地测试积累中打磨核心技术；另一方面也要灵活运用自己研发的技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，具备一定的造血能力，以待机会到来之时能够迅速响应物流领域的市场需求。
嵌牛鼻子人工智能运用于物流行业。
嵌牛提问人工智能在物流行业有什么运用呢？
嵌牛正文
物流业的核心痛点
成本增速高于收入增速，物流效率提升缓慢
尽管中国物流业近年来一直保持着较快的发展速度，但随着人力资源、土地资源等要素成本的不断提高，中国物流企业的成本增长速度始终高于收入增速，国家发改委与中国物流与采购联合会共同发布的《全国重点物流企业统计调查报告》中的数据显示，2007-2016年国内重点企业物流业务成本年均增速为105%，比收入增速高07个百分点。在行业成本居高不下的背景下，国内物流行业的效率一直处于较低水平。以社会物流总费用与GDP比率为例，2019年全国社会物流总费用达到146万亿元，占GDP比率为147%。尽管这一比率近年来总体上呈持续下降态势，但下降速度非常缓慢，与发达国家8-9%的水平相比仍有非常大的差距，与全球平均水平（12%）比起来也尚有一段距离。
物流业与人工智能的契合之处
AI是物流降本增效的良药，物流亦是AI展示能力的舞台
物流业的核心痛点决定了该行业最迫切的需求即“降本增效”，物流企业的自动化、信息化转型升级都是为实现降本增效目的而做出的努力。人工智能技术产品的加入能够进一步推动物流业向“智慧物流”发展，更大限度地降低人工成本、提升经营效率。对于人工智能行业而言，随着技术的不断迭代，人工智能不再是高悬于天上的空中楼阁，“商业落地”已成为人工智能企业发展到当前阶段鲜明的主题词。从落地难度及发展前景来看，业务流程清晰、应用场景独立、市场空间巨大的物流业无疑是人工智能落地的绝佳选择。
人工智能+物流概念界定
关键词：人工智能技术、软硬件产品及服务、落地应用
本报告中所阐述的“人工智能+物流”指的是基于人工智能技术（机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶等）的软硬件产品及服务（无人卡车、无人机/无人车、智能调度系统等）在物流活动各环节（运输、仓储、配送、客服等）中的实际落地应用。“人工智能+物流”是物流科技的新形态，本报告对“人工智能+物流”的研究范围主要集中在物流活动中的运输、仓储、配送及客服四个环节，分析研究人工智能技术及产品在上述物流作业流程中的应用情况与效果。
人工智能+物流发展环境
利好政策与企业及用户的需求鼓励物流业积极拥抱人工智能
近年来，物流行业发展基础和整体环境发生显著变化，新兴技术广泛应用、包裹数量爆发增长、用户体验持续升级等因素对物流企业的运作思路、商业模式、作业方式提出新需求、新挑战。作为物流行业转型升级的新动能，人工智能进入物流领域的时间尽管相对较短，但发展环境非常有利。政策层面，国务院、发改委等政府相关部门纷纷出台物流相关政策及规划，鼓励企业利用人工智能技术及产品降低物流成本、提升物流效率；经济层面，一方面全国物流业总收入始终处于稳定增长状态，另一方面物流总费用依然居高不下，企业亟需进一步控制物流成本，“人工智能+物流”的空间极为广阔；社会层面，“人工智能+物流”既能满足城市居民对提升即时物流服务效率的需求，又可拓展快递快运的服务边界以惠及农村居民。
人工智能+物流的核心技术
计算机视觉应用最为广泛，自动驾驶有望先于其他行业落地
目前，在物流行业实现应用的人工智能技术主要以深度学习、计算机视觉、自动驾驶及自然语言理解为主。物流领域中，深度学习在运输路径规划、运力资源优化、配送智能调度等场景中发挥至关重要的作用；计算机视觉是现阶段物流领域应用最广的人工智能技术，智能仓储机器人、无人配送车、无人配送机等智能设备都以视觉技术为基础，此外，计算机视觉还能实现运单识别、体积测量、装载率测定、分拣行为检测等多项功能；自动驾驶技术是运输环节智能化的核心技术，尽管尚未正式投入使用，但头部企业的无人卡车已经开始在特定路段进行实地路测和试运行；自然语言理解主要用于物流企业，尤其是快递快运企业的智能客服系统，该技术能有效降低企业在客服环节的人工成本。
人工智能+物流产业链分析
产业链尚不成熟，角色界限比较模糊
人工智能+物流产业链与传统物流产业链差异最大的地方在于，其上下游关系并非泾渭分明，或者说人工智能+物流的产业链还不太成熟，AI公司、物流企业、电商平台都在产业链中扮演重要角色，AI公司通过直客模式或集成商渠道向下游客户提供AI+物流相关产品与技术服务，而物流企业与电商平台也通过建立研发团队、成立科技子公司等方式研究开发AI技术在物流各环节中的可行应用，三者之间存在合作加潜在竞争的关系，生态比较开放。
人工智能+物流产业图谱
人工智能+物流市场规模
现有市场规模159亿元，仓储与运输环节的应用占比较高
AI公司进入物流领域的时间尚短，产业链下游物流企业与电商平台在人工智能产品技术自主研发中的不遗余力也令解决方案提供方们可选择的入局角度相当有限。从供给侧能够获取的收入来看，2019年人工智能+物流领域的市场规模为159亿元，随着技术能力的提升和行业理解的加深，预计到2025年市场规模将接近百亿水平。人工智能在物流各环节的应用分布方面，智能仓储与智能运输占比较大，两者占据了八成以上的份额；智能配送的落地环境尚不成熟，现阶段规模较小，但未来想象空间极大；智能客服的应用场景较为单一，在各环节中占比最小。
智能运输中的人工智能应用
人工智能在运输中的应用方向集中在无人卡车及车辆管理
运输是物流产业链条的核心环节，也是物流成本构成的重要内容，运输费用在社会物流总费用中的占比始终在50%以上。但由于运输环境及运输设备的复杂性，现阶段人工智能在物流运输中的应用尚处于起步阶段。目前国内人工智能在物流运输环节的应用集中于公路干线运输，主要有两大方向：一种是以自动驾驶技术为核心的无人卡车；另一种是基于计算机视觉与AIoT产品技术，为运输车辆管理系统提供实时感知功能。人工智能赋能物流运输的最终形态必然将是由无人卡车替代人工驾驶卡车，尽管近两年自动驾驶在卡车领域进展顺利，无人卡车在港区、园区等相对封闭的场景中已经开始进入试运行阶段，但与实际运营的距离尚远。未来数年内，人工智能在物流运输中的商业化价值主要体现在车辆状态监测、驾驶行为监控等功能。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流运输的市场规模为61亿元，预计到2025年超过30亿元。
智能运输丨无人卡车
无人卡车的商业化前夜已经到来，但大规模应用仍需时日
近年来，自动驾驶技术的开发与应用一直深受各界关注，与无人卡车相比，无人驾驶乘用车往往更吸引普通民众的眼球。从技术角度出发，应用在无人卡车上的自动驾驶技术与乘用车并无二致，其系统架构同样是由感知层、决策层与执行层组成，感知载体也都以摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等传感器为主。但对于目前尚处在实验阶段的无人驾驶车辆而言，城市路况的复杂程度和不确定因素给无人驾驶乘用车的商业化道路带来极大的障碍。反观物流领域，港口、物流园区、高速公路等道路运输主要场景的封闭性较高，运输路线相对较为固定，测试数据的获取与积累也更容易。从商业化的进程来看，以图森未来为代表的L4级别自动驾驶卡车已经率先进入到了试运营阶段，无人卡车的商业化序幕正在缓缓拉开。但这只是无人卡车在物流运输中的初步尝试，目前仍然存在技术稳定性有待验证、可测试路段较少、国内甩挂运输份额较小等诸多问题还未解决，无人卡车距离大规模商业化应用尚需时日。
智能运输丨车队管理系统
实时感知车辆与司机状态，适用于各类运输车辆
无人卡车能够从根本上颠覆整个物流运输流程，但可预见的是在未来一段相当长的时间内，国内公路运输的主力依然会是规模不一的物流企业及其管理的车队。目前，国内人工智能赋能物流运输的主要形式是基于计算机视觉技术与AIoT技术，在车队管理系统中实现车辆行驶状况、司机驾驶行为、货物装载情况的实时感知功能，使系统在车辆出现行程延误、线路异常和司机危险行为（瞌睡、看手机、超速、车道偏离等）时进行风险报警、干预和取证判责，并最终达到提升车队管理效率、减少运输安全事故的目的。与无人卡车的“替代性”功效不同，车队管理系统中所应用的计算机视觉技术是在对原有物联网功能的补充与拓展，依然是以辅助者的角度来帮助司机和车队管理者，其感知设备是后装形式的车载终端，决策来自系统平台，对车辆的控制和动作执行要通过司机手动完成。因此就现阶段而言，融入人工智能技术的车队管理系统在适用性和商业化程度上领先于无人卡车。
智能仓储中的人工智能应用
目前仍以点状应用散落于整个智能仓储系统的各个子系统中
物流业是一个“动静结合”的产业，运输与配送代表着物流的“动”，仓储则代表物流的“静”。为了提升效率，物流产业对仓储也有“动”起来的强烈需求，智能仓储即通过物联网、大数据、人工智能、自动化设备及各类软件系统的综合应用，让传统静态仓储也朝着动静结合的方向进行转变。智能仓储属于高度集成化的综合系统，一般包含立体货架、有轨巷道堆垛机、出入库输送系统、信息识别系统、自动控制系统、计算机监控系统、计算机管理系统以及其他辅助设备组成的智能化系统等。因此在智能仓储中，商品的入库、存取、拣选、分拣、包装、出库等一系列流程中都有各种类型物流设备的参与，同时需要物联网、云计算、大数据、人工智能、RFID等技术的支撑。从目前来看，人工智能在智能仓储系统中的应用还不够成熟，仍以货物体积测算、电子面单识别、物流设备调度、视觉引导、视觉监控等多种类型的点状应用散布于整个系统的各个环节当中。
智能仓储丨仓储现场管理
仓内管理——规范员工行为、减少货物损失、降低理赔风险
人工智能在智能仓储中的应用领域之一是在仓储现场管理场景中，其实现途径是以高清摄像头为硬件载体，通过计算机视觉技术监测并识别仓储现场中人员、货物、车辆的行为与状态。根据作业环境，我们可以将人工智能技术在仓储现场管理中的具体应用分为仓内现场管理与场院现场管理。计算机视觉技术在仓内现场管理的应用场景一是针对仓内工作人员的行为进行实时监测，识别并记录暴力分拣、违规搬运等容易对货物、包裹造成破坏及损伤的行为，采集行为实施人员的相关信息；二是监测仓内流转的货物、包裹的外观情况，识别并判断包裹的破损情况，对存在明显破损的包裹进行预警上报。在仓内现场管理中引入计算机视觉技术，能够起到监督与规范员工行为、降低货物破损与丢失概率、减少理赔成本等作用。
智能仓储丨AMR
仓储AMR市场尚处于起步阶段，未来六年CAGR达367%
尽管AMR具备柔性部署、自主灵活等优势，但AMR产品技术门槛较高，国内能够实现量产且推动项目落地的企业相对较少，AMR市场尚处于起步阶段，还需要一段市场验证时间。而随着落地项目带来的数据积累以及算法的不断优化打磨，AMR将会逐步得到更为广泛的应用，其市场发展前景极为可观。艾瑞认为，2019年国内仓储AMR的市场规模为68亿元，未来数年，AMR市场规模将以高速增长状态迅速扩张，预计到2025年，国内仓储AMR的市场规模将超过40亿元。
智能仓储丨设备调度系统
基于深度学习与运筹优化算法，提升设备群体的智能化程度
随着AS/RS、AGV、AMR、穿梭车、激光叉车、堆垛/分拣机器人等不同类别的自动化及智能化设备越来越多地进入到仓储环境中，设备的调度与协同成为影响设备工作效能的关键因素之一。如果把仓储环境中的各类设备比作一只足球队，那么设备调度系统就相当于球队的教练，负责制定球队战术、选择出场球员以及指挥球员跑位等工作。早期仓储设备的调度与控制主要是以WCS（仓库控制系统）为载体，接收WMS/ERP等上层系统的指令后，控制着设备按照既定设计的运行方式进行工作。而在人工智能技术，尤其是深度学习与运筹优化算法的驱动下，设备调度系统在准确性、灵活性、自主性方面取得显著提升。以AGVS为例，基于大规模聚类、约束优化、时间序列预测等底层算法，AGV智能调度系统能够灵活指挥数百乃至上千台AGV完成任务最优匹配、协同路径规划、调整货架布局、补货计划生成等多项业务，并随数据积累与学习不断自主优化算法。可以说，AI算法加持的设备调度系统能够在一定程度上将系统自身的智能赋予设备本体，使设备群体的智能化程度得以提升。
智能配送中的人工智能应用
理论上市场空间极为广阔，但仍需要较长时间培育
配送是货物流动过程的最后环节，也是物流链条上人力资源投入最重的环节。以快递业与即时配送行业为例，全国快递员数量在2018年就已突破300万，工作灵活性较强的即时配送行业所需人力更甚于快递行业，2019年，仅在美团点评平台上领取过收入的骑手数量就高达3987万人。对于旨在降低人力成本和提高人力效能的人工智能而言，配送领域的应用前景相当广阔，且场景清晰明确。从“替代人工”角度来看，配送中的人工智能核心应用集中于无人配送领域，实现形式是无人配送车与配送无人机；从“辅助管理”角度来看，人工智能主要应用在即时配送领域的订单分配系统中，为系统提供订单数量预估、订单实时匹配、订单路径规划等能力。人工智能在物流配送领域的施展空间极大，但受限于技术稳定度不足、成本与收益不匹配、监管政策严格等因素，无人配送在商业落地层面尚处在萌芽阶段；而即时配送中的订单分配系统尽管已广泛使用深度学习及优化算法，但其核心技术都由各大平台自研自用，软硬件供应商并无获利空间。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流配送的市场规模为19亿元，预计到2024年超过10亿元。
智能配送丨无人配送
无人配送车——城市环境中自动驾驶技术的“降维”落地
无人配送车是应用在快递快运配送与即时物流配送中低速自动驾驶无人车，其核心技术架构与汽车自动驾驶系统基本一致，都是由环境感知、车辆定位、路径规划决策、车辆控制、车辆执行等模块组成。由于无人配送车的运行环境里有着大量的非机动车与行人，路面复杂程度要高于机动车道，因此对于超声波雷达、广角摄像头等近距离传感器的依赖度更高，环境感知算法的侧重点与汽车、卡车等机动车自动驾驶系统也有所不同。但在人口、车辆密集的城市环境中，无人配送车无疑是比无人驾驶乘用车更加适合自动驾驶技术落地的载体，首要原因是无人配送车的体积小、车速低，出现事故的风险与造成人身伤害甚至死亡的概率较低；此外，无人配送的场景非常丰富，落地初期可以选择边界相对清晰、环境相对简单、对新技术接受度高的高科技园区、高等院校等场景，在技术成熟度提升和政策支持的前提下逐步向写字楼、小区等环境扩张，为自动驾驶算法的迭代与进化积累大量的数据资源。
配送无人机——测试为主，可行的应用场景有限
无人机起源于军事领域，早期的发展驱动力是为了减少飞行员伤亡以及应对极端情况，近年来消费级无人机市场也异常火爆。最早将无人机引入物流领域的是亚马逊于2013年提出的Prime Air业务，国内以顺丰、京东为代表的快递、电商巨头也纷纷跟进，推出物流无人机战略。人工智能技术在配送无人机领域的应用原理与自动驾驶并无本质上的差异，主要区别有两点：一是无人机搭载的传感器种类更为繁杂，环境感知算法对数据融合技术的要求更高；二是无人机配送中可选择的路径明显多于车辆，路径上的海拔、地貌、气候等客观约束条件都会对无人机的配送行为产生影响，此外，出于安全考虑，路径规划还需要尽量避开人群聚集区与关键设施，因此配送无人机的路径规划算法更加复杂。2015年至今，快递、电商巨头以及无人机产品技术供应商们通过大量的试验与测试不断打磨提升物流无人机的技术稳定度、探索科学的运营模式。基于国内的人口密度、居住条件、政策限制等现实条件，配送无人机目前较为可行的应用场景在于偏远山区配送、医药资源紧急配送、应急保障物资配送等。
智能配送丨订单分配系统
以“大数据+算法”之力实现订单与运力的最优匹配
鉴于无人配送距离大规模落地较远，可预见的是未来相当长的一段时间内快递及外卖“小哥”仍然会是物流配送的主力军。现阶段人工智能在物流配送中发挥的主要作用是通过订单分配系统合理匹配运力与需求，提升配送效率，有效解决配送资源配置问题。尤其是对配送时效性要求非常高的即时物流领域，在引入基于机器学习与运筹优化算法的订单分配系统后，将行业发展初期使用的效率较低的骑手抢单模式和人工派单模式转变为系统派单模式。即时物流订单分配本质上可以看作是带有若干复杂约束的动态车辆路径问题（DVRP），订单分配系统的工作原理是以大数据平台收集的骑手轨迹、配送业务、实时环境等内容作为基础数据，通过机器学习算法得到预计交付时间、预计未来订单、预计路径耗时等预测数据，最后基于基础数据和预测数据，利用运筹优化模型与算法进行系统派单、路径规划、自动改派等决策行为。订单分配系统给企业带来效率提升的最直接表现即配送时长明显下降，以美团为例，在应用了自主研发的O2O即时配送智能调度系统后，美团外卖的订单平均配送时长由2015年的41分钟缩短至28分钟，降幅达到了317%。
智能客服
2025年物流领域智能客服业务规模有望突破77亿元
物流领域的智能客服特指以智能语音和NLP技术为代表的客服机器人。从服务类型上可以分为以语音导航、业务识别、智能派单、坐席辅助为主的语音智能客服和以文字查询、业务识别为主的文字智能客服，二者分别服务于电话呼入和客户端、小程序等终端入口。2019年物流领域智能客服业务规模约为11亿元，其中语音与文字智能客服份额比约为6:4，按供给侧发展规律预计，2025年整体业务规模约为77亿元，年复合增长率为391%。因云呼叫中心逐渐替代传统呼叫中心业务，市场中供智能客服发展的基础环境逐渐完善，智能客服市场发展平稳向上，服务内容从面向消费者的前台形式向面向管理的中后台形式拓展，未来市场有望基于语音人机交互形式的拓展而打开新的想象空间。
人工智能+物流应用总体评价
人工智能+物流发展策略——物流企业
厚积薄发：立足当下的点状应用与着眼长远的技术储备
对于物流企业来说，衡量是否要在原有的生产经营体系中引入某种技术或软硬件产品，唯一标准是该技术与自身业务融合后能够在多大程度上实现“降本增效”，人工智能亦不例外。物流企业，尤其是引领行业的头部企业们对“人工智能+物流”大多秉持着积极且谨慎的态度，一方面通过自建研发团队以及与AI技术输出方开展合作的形式在自动驾驶、智能机器人、无人机等AI前沿应用领域试图取得实质性突破；另一方面基于深刻的行业理解，在自身业务体系中寻找适合成熟度较高的AI技术“即插即用”的场景，在小范围试点应用的基础上评估应用成果并根据实际效果选择优化推广或暂时弃用，在不断地尝试中积累数据与经验、逐步建立企业的AI技术应用逻辑与应用体系。总体而言，目前物流企业较为合理的“人工智能+物流”发展策略首先要立足当下，应用方向以辅助管理、提升效率为主，将计算机视觉、智能语音等AI技术与机器学习、运筹优化等AI算法融入实际业务中形成若干能够为企业带来效益的点状应用；其次要着眼长远，对落地条件尚不成熟且未来发展前景广阔的无人卡车、无人机等应用适当投入研发力量或采用联合开发、注资收购等方式，做好技术储备，在窗口期真正到来时占据市场先机。
人工智能+物流发展策略——AI企业
多重适配：适合切入的场景有限，AI企业需要一核多用
作为“人工智能+物流”中的技术输出方，目前国内物流相关AI企业的主要业务是向物流企业、电商平台等提供基于自动驾驶、计算机视觉、智能语音、自然语言理解等AI技术的软硬件产品。由于进入物流领域的时日尚短，AI企业对物流行业理解不深导致赋能场景挖掘能力有限，涉及物流内部业务核心的类似于订单分配系统的场景又难以触达，大部分AI企业选择从自动驾驶卡车、无人配送车、无人机等具备较大市场想象空间但技术成熟度稍显不足或落地条件不够完备的应用场景入局，短期内很难取得实质性突破。因此，对于AI企业来说，其“人工智能+物流”发展策略中最关键的还是要致力于提升自身核心产品技术的领先性与稳定度，具备向客户提供较为成熟的软硬件产品的能力是企业发展的根基；其次要积极与物流企业深入合作，以标杆项目和实战数据说话；此外，要灵活运用核心技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，例如无人物流车的低速自动驾驶技术同样可以驱动无人清扫车、无人零售车等，使企业具备一定的造血能力，而不是一味地接受资本输血，生存下去的初创企业才有机会等到真正的窗口期到来。2010夏季达沃斯9月13日-15日在天津召开，今年达沃斯论坛主题是“可持续性发展”。期间，高通全球执行副总裁汪静做客新浪访谈，就移动医疗工业发展前景，创新体系体例构建和商业化推动以及中国3G发展等话题进行了出色阐述。
视频：达沃斯论坛专访高通副总裁汪静 媒体来源：新浪科技
汪静表示，随着3G技术和终端手机发展，无线通信技术对于移动医疗的支撑已经不是问题，预计今年全球移动医疗所产生的收入可达500亿至600亿美元，而到2014年，全球移动医疗终端可能会超过4亿部，从而在手机产业之外，拓展新的发展空间。
不外汪静同时表示，移动医疗从技术、需乞降产品设计上已具备基本，不过亟待各国政府出台相应的政策法规来支撑这一产业发展；同时，产业发展的同时，也需要统筹个人隐私掩护，以达到平衡。
而在创新和技术发展趋势上，汪静则认为今后全球经济可持续发展，有赖于让信息技术特别是无线通信技术与其他行业有机结合起来，一方面创造新兴行业，比如说无线医疗，同时将现有的行业产能和效能大幅度提高。
对于中国3G发展，汪静表现形势符合甚至好于预期，未来几年，中国的移动用户大多数会成为3G用户。三大运营商今年的网络笼罩和用户增加都非常好，其中中国电信已成为全球发展最快的CDMA运营商。此外，中兴华为等中国厂商以海内3G市场为铺垫，也逐渐突破欧美市场。
以下为访谈实录：
主持人：各位新浪网友大家好，这里是天津达沃斯论坛的现场。在本届达沃斯上新浪再一次独家采访了高通公司全球执行副总裁汪静，欢迎您汪总。上一次跟您做面对面的专访是在冬季达沃斯上。每一届达沃斯有一个很大的亮点就是有很多的闭门会议，而这些会议媒体是不能加入的，但是会上会有非常多的新颖的思考和创意，能不能想跟我们分享一下在本届达沃斯上，有什么让您觉得特殊有意思的会议？
汪静：我很愉快再一次接收你的采访。我感兴致的有两个闭门会议的主题：第一是移动医疗领域，重要是关于移动医疗如何普及化与如何发展,Affliction Jeans，我是主讲人之一，我的感触感染很深，讨论很热闹而且很有成效。第二个是创新，也就是如何在一个国家树立一套创新体制，激励发明 ，而且让这个发明充沛的商业化，达到幻想的社会效果。这个也是跟高通公司创新体制相干的，所以我也是主讲人之一。这两个闭门会议主题对我来说意义很重要，而且也都邀请我作为主讲人，我不光分享了我的一些理念和领会，同时也从别人发言中、别人的问题中得到了很多启示。
主持人：我们先来说说医疗这一场，因为之前对张亚勤的专访中他也特别提到了参加这一场闭门会议特别有收成。医疗可能对全世界各个国家来说都是一个基本性的涉及到国计民生的问题，在这个话题上您觉得创新的根基应用和移动互联网对医疗的影响，未来会推动医疗事业的发展有什么样的转变？
汪静：我觉得移动医疗现在从技术上已经不是问题，因为3G无线通信技术在全球逐渐普及，而且技术不断演进，速率越来越高，3G手机也逐渐普及，从无线通信技术来说对于移动医疗的支持已经不是问题，而且从今年来看，移动医疗的一些仪器和终端如随身携带的医疗装置也开始大量地涌现，所以从终端装备来说也不成问题，所以这个产业链现在已经开始逐步扩大。比如说今年从全球移动医疗所发生的收入大概在500亿到600亿美元之间，已经是很可观的。
依据预测，到2014年的时候可随身携带的相似无线传感器的这种移动医疗终端可能会超过4亿部，也预示着在手机之外，另外一个崭新的领域和技术产品开始大批的呈现，这个远景仍是很可观的。高通公司从2003年就开始介入无线医疗这个领域，是这个行业的引导者和前驱之一，所以我本人也开始介入的很多，因为我认为这个领域不光有很大的商业发展前程，同时也会为人类的福利做出非常大的贡献。
现在有几项数据可以解释这个行业的发展前景和它的重要性：第一是全世界人口总的来说还在不断的增添；第二是全球人口的老龄化越来越严峻；第三是随同着人们生活水平的提高、科学技术的发展和医疗程度的提高，人们的寿命越来越长。所以这三个数据组合起来，就阐明一个问题，就是说每个国家对于医疗和健康的支出会越来越多，实际上目前的医疗体制从全球规模来看效率还是不够高，有待鼎力提高,Rock & Republic Mens Jeans。比如说美国医疗支出占整个GDP的17%，到2020年这个数据会达到GDP的20%，也就说明医疗费用的支出成为一个国度非常大的财政负担，而且具体到每一个公司、每一个企业、每一个单位来说，医疗费用的支出也会成为越来越大的负担，这就产生非常大的需求，就是如何在医疗和健康技术提高的同时，大幅度提高医疗和治病的效率，这就是无线通信可以和医疗技术的最佳结合点。
移动通信技术可以大幅度提高医疗效率和勤俭成本。可以假想，人们在很多情况下不需要去医院，也不需要到医生办公室去等候，看到医生之后能力治病，因为移动技术可以提供遥程诊断，诊断的成果以后不需要到医生办公室看，而是在图象上就可以面对医生，而且医生通过无线通信技术可以看到你的病例，为你作出诊断，很多专家可以分享你的诊断数据来共同为你治病。这样可以大幅度下降成本，提高效率，对病人来说也得到更加及时的治疗。
第二是对你健康的保护，还有对慢性病的监控，移动医疗也可以大大提高效率，比如说将来随身可携带的生物传感器可能成为人们所必备的一个随身携带品，因为这个传感器里面有你的DNA、病例、健康指数和很多个人信息，所以如果一个人需要服药，在什么时候服什么药这些移动医疗终端都可以提醒，而不需要你去记忆。再一个，你身体出现什么错误之后，这个传感器可以主动提示你，和你的医生取得接洽，在你还没有发明自己身材有缺点的时候，你的移动医疗终端已经觉察到了，而你的医生也已经知道了。
这都是一些例子，说明无线通信技术可以给医疗健康行业带来巨大的革命性的改变，节约成本、提高效率，而且为人类的健康作出很大的贡献。
这个行业从技术上、需求上和产品的设计这些方面已经具备了发展基础，但是急需解决的问题是政府的政策和法规要出来，我觉得各国政府应该出台一系列政策法规来勉励这个产业的健康发展，甚至增进它的更快速发展。同时这也需要解决一些根天性的政策和法规问题，比如说保险政策如果一个医疗终端，可以是手机，可以是另外一个无线终端比如生物传感器，这些算不算一个医疗支出，保险公司应不应该支付，还是需要你个人或者单位支付，这些问题是需要解决的，因为整个行业会做的很大，会见对成本由谁来负担的问题。
第二个是如何在个人隐私的维护和对一个病人及时救治或治疗中间找到一个平衡。比如说一个无线传感器提供的个人信息包含病例，一般的来说是属于隐私的范畴，在没有征得本人赞成的时候别人是不应当拿去的。如果发生意外情形，如果这个人产生车祸昏迷不醒，救治人员到场之后，没必要征得这个人批准就可以获取他的个人健康信息，比如说血型、血压、病例，因为目标是为救治这个人。这不是一个公司或者一个病院能解决的，而是需要有相应一套政策法规的出台。
第三个是医疗事故责任问题。因为无线通信技术的应用，现在已经不是传统的医疗救治，不仅仅是病人或者个人和医生或者医院的关系，中间有一个第三方，就是运营商，因为你这个信息诊断是通过一个无线网络来完成的，所以如果万一发生事故或者义务，这个责任是不是传统医院或者医生承担责任？但是这个网络如果出现问题，或者被认为信息没有及时达到，这个时候责任由谁来承担？这些也需要相应政策法规来规范。
第四个问题就是无线医疗终端标准化和产业化的问题。因为只有在全球范围内使无线医疗终端充分标准化，才能达到最佳的产业化，降低成本，匆匆进这个产业的发展。否则很多公司自己做自己的产品，这样价钱可能比拟高，成本下不来，达不到最佳的产业化的结果。标准化了以后，这个产业大家做同样的标准和同样的仪器，这样产业化规模会近一步扩张，会降低成本，能惠及到更多的人。
主持人：刚才您非常有逻辑性地跟我们分享了移动技术对于医疗产业的推动，其中讲到产业化的问题，这也是我特别想跟您探讨的。因为我们发现每一个巨大公司的诞生，或者每一项突飞猛进业务的发展，都是抓住了类似于移动医疗这样新的历史机会。那面对这样一个大的机遇，高通公司有什么样的布局，会有什么投入，在人力筹备上，在财力的投入上，未来的方案会是怎样？
汪静：我们从2003年开始就成立了一个专门部门来做移动医疗，所以在这个行业被认为是先驱者之一。2003年就开始专门成立的这个部门现在是在不断扩展，我认为这个部门如果做的很好的话，将来会给公司带来很好的收益，同时也为人类健康作出很好的贡献。同时我们也是这个行业的新的产品和服务的积极推动者之一，在产品尺度化方面我们也是领导者之一。我们除了自己开始不断研发无线通信产品来支持医疗服务，也就是说在移动通信和医疗终端相结合这些产品之外，比如说可随身携带的一些传感器和监测装置，同时我们也很关注这个行业其他公司的发展，而且我们对于一些新兴公司进行了战略性的投资我们不光是自己做，还投资一些别的公司来开始共同推进这个行业的发展。比如在达沃斯论坛世界经济年会和其他行业组织里面，在移动医疗这个领域，我们也是积极的参与者和指导者。
主持人：我特别想知道具体的数字和规划。你刚才讲到从2003年开始做，目前是多大的范围？讲到具体投资其他公司，什么样的公司？会不会跟中国的公司有合作？目前这一块业务的收入大概会有多少？
汪静：我们所投资的一些公司，有些在美国，有些在亚洲、欧洲，在中国我们也在积极关注，看有一些新的公司能推出一些移动医疗解决计划，或者是新的终端，我们也愿意对这些企业进行投资。
主持人：刚才提到另外一个印象深刻的闭门会议是创新系统。在金融危机之后大家也都纷纭在讨论什么会成为下一轮全球经济增长的引擎，可能新技术的应用或者说创新长短常重要的一点，而且它会非常深入地影响到我们生活的方方面面，无论是健康、环境保护还是公司具体的运营。所以接下来也想请您聊一聊高通公司在创新方面会有什么创举，我记得在冬季达沃斯的时候您给我讲一个非常有意思的创新就是无线充电技术，大家当时印象都非常的深刻，这一次还有什么样的创新技术会跟我们会晤？
汪静：我个人觉得世界经济在危机之后的持续发展和快速发展，在很大水平上依赖创新，立异是一个非常普遍的概念，但是必需要详细到产品和新的技术。高通公司是被IT行业瞅作是最具创新性的公司之一，我上一次跟你谈到的无线充电技术就是一个例子。这一次可以给你举另一个例子就是扩增实境这个技术。扩增实境的意思就是把你的数字世界和现实世界有机联合起来，这个技术应用以后，比如说在你的手机里面，你把手机摄像头对准了一家书店，这个手机马上就显示这个书店里面有哪些畅销书，哪些书打折了，哪些书是被推举的；比如说用手机对准一个餐馆，手机就会告知你这个餐馆现在在外面被评论怎么样，有哪些菜推出，需不需要入去。你以后在全世界出差或者旅游的时候，拿着带有扩增实境技术的手机，假如说你到马德里，那个路标是西班牙文，你会英文，你会中文，但是西班牙文你看不懂，你只要把手机摄像头对准路标，马上就会翻译成你想要的文字，翻译成中文、英文和其他文字都可以。甚至在一个餐馆用餐以后，你感到这个餐馆非常好，你可以给你的朋友留一个言，说这家餐馆哪几道菜非常好吃，你的朋友路过的时候身上带有扩增实境手机马上就能望到这些信息。这个好象有点科幻小说里面的，或者美国好莱坞大片里面的。高通公司这些新的技术发现，可以让科幻或者美国大片里面的幻景变成人们日常生活里面很适用的东西。
主持人：这个更不可思议了。
汪静：对，随着我们不断创新和新技术的研发，很多本来在科幻大片或者好莱坞大片里面看到的东西，现在都变为人们日常生活中能用的东西。从广泛性来说，过去20年是信息技术得创造和广泛应用的时期，比如以电脑、互联网然后是无线互联网带动世界经济。我认为信息技术和信息化，然后达到无线信息技术的全球普及，对过去20年全球经济作出了宏大的贡献。但是今后全球经济的持续发展，是有赖于如何让信息技术特别是无线通信技术与别的行业有机结合起来，一方面发明新兴行业，比如说无线医疗,D&G Jeans，同时将现有的行业产能和效能大幅度提高。
我刚才谈了很多无线医疗，这就是无线技术和医疗技术相结合的领域，一方面是新领域的出生，比如说到2014年随身可携带生物无线传感器销售可以达到4亿部，这是一个伟大新兴产业。同时让现有医疗行业效能大幅度提高。
我们现在都倡导低碳或者节能生涯方法，无线新技术的利用可以大大提高效能，到达减排、节能、提高效率的后果。另外一个例子：物联网。高通公司在物联网行业也是技术领军者，我们可能是最早的一个把无线通信技术运用到物联网范畴的公司，并首先在美国开端应用，从80年代就开始使用，现在在全球不断普及。而且跟着3G技术不断普及化和优化，物联网现在效力越来越高。物联网就是将现有许多行业，好比说传输、运输行业效能大幅度提高，因为你通过无线通讯技术，物联网使得现有的运输、交通、电力、水、安全、监护这些行业效能大幅度进步。所以我个人以为，全球经济复苏和可连续发铺须要良多方面，其中一个首要方面就是如何让信息技术施展充足的潜能，让现有行业产能大幅度提高，效能大幅度提高，这也是带动经济继续发展的主要方式。
主持人：如果说以前经济推动来自于技术本身的发展和IT行业自身的发展，是不是未来更多依赖于这个行业跟其他传统行业的结合？
汪静：你总结的很好，我讲的就是这个意思。信息技术发展到今天这个田地，已经深刻到每个人的生活和工作当中，达到非常好的效能，但是这个信息技术和其他行业的结合，让其他行业发挥更好的效能和提高效率，这个本身就是一个经济持续发展非常好的方式。
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达沃斯论坛专访高通副总裁汪静 媒体起源：新浪科技 播放视频
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