《麦肯锡掌门人呼吁中国力推人工智能》

  • 来源专题:中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者: 姜山
  • 发布时间:2017-10-20
  • 在人工智能研发领域,中国已经令人意外地与美国共挑大梁。在本期《高端视点》访谈中,麦肯锡董事长鲍达民阐释他支持中国发展AI的理由。

    鲍达民对中国问题很感兴趣,也懂得如何发挥影响力。他甚至不太像一名普通的经理人,个人有着较为强烈的学术倾向,喜欢大学的氛围,因此也非常重视教育。他这次中国行的其中一程就是走进课堂,赴清华大学经济管理学院与钱颖一院长辩论领导力。

    对于商科毕业生来说,波士顿、麦肯锡、贝恩这三家主流国际咨询公司的就业机会都很有吸引力。数月前一部名为《我的前半生》的电视剧在国内得到追捧,高额年薪佣金、商务舱出行、为全球大公司的决策者出谋划策,咨询师的工作令人艳羡,一名麦肯锡前中国高级雇员甚至因此走红网络。

    麦肯锡是全球统一薪酬标准的坚守者,或者说因为鲍达民个人的惜才情怀,某种程度上为咨询业者过体面生活提供了保障。但是,在与FT中文网的对话中,他也直截了当地指出:“如果只想赚大钱,别来麦肯锡。”

    跟其他很多行业一样,今天的咨询业也面临着被人工智能大肆改造的命运。在高薪聘请员工与高价引进人工智能技术之间,以做决策为每日工作的鲍达民,此时更需要仔细权衡。

    他表示,公司要承担起“双重使命”——为满足客户需求而大力引进机器人和自动化程序,另一方面需要培训员工掌握运用人工智能必需的相关技能。“再培训”,这是他重复最多的一个词汇。

    放眼所有行业,为人工智能时代进行再培训已经成了摆在面前的急迫任务。美国奥巴马政府在2016年底发布的一份报告中预测,未来分别有四类与人工智能相关的工作会吃香。他们大致包括:协同AI完成复杂任务的与人有关的工作;AI技术和应用研发人员;监管、授权及维修AI系统的工作;以及那些对由AI引发的模式颠覆做出反应的一类工作。

    以下是鲍达民接受《高端视点》视频访谈的部分文字选编。

    中国拥有发展人工智能的先天条件

    林匯棟:今年你已多次谈到要发展人工智能产业,为什么这么看重它?

    鲍达民:围绕人工智能领域的研究已经有几十年了,20年前曾经出现过一次“假曙光”,但是当时的计算能力还跟不上。现在,我们拥有了可匹配的计算能力及大数据,发展人工智能就开始逐渐变为现实。人工智能是个宽泛的名词,涵盖了从算法到机器学习系统的广阔领域。我认为人类现在只处于人工智能运用的最早期,但这已经足以令人兴奋了。

    林匯棟:哪些领域在运用人工智能方面受益最大?

    鲍达民:我觉得几乎所有领域都会受益很大,但受益最大也最快的应该是对接消费的这一部分服务,比如零售行业、消费产品。如果你运用大数据来研究消费决策与定价的话,这将是行之有效的。不过,人工智能同样也能运用在诸如采矿业中,或者也可应用在铁路调度系统中,确保列车的准点率和提高平均时速。人工智能技术在这些领域中都能有广泛应用,因此每个领域都会受其影响,但是受到最深远冲击的还是直接面向消费的领域。

    林匯棟:下面让我从一份麦肯锡报告中引用一段话。“此前引领信息化的同样一批玩家

    现在又将引领下一波潮流——人工智能革命”。你觉得这个游戏公平吗?

    鲍达民:这并不意味着人工智能行业里没有小众公司的生存空间。比如伦敦的DeepMind公司,他们本身并不拥有大数据,那他们就去市场上购买,但是最后也成为了非常先进的公司。所以,我并不觉得当前的这些科技巨头一定能赢,但我认为那些掌握大数据的公司已经先一步拥有了应用人工智能的原材料,这是我看好这些公司的原因。

    林匯棟:你觉得中国的人工智能会是一个泡沫吗?或许它只是由投资驱动的一个概念。

    鲍达民:毫无疑问,这个概念在中国确实有一些被炒作的嫌疑。但是,我认为这里面还是有真材实料的。中国政府将在2018年前,向人工智能领域投入约150亿美元用于研发,我觉得这很棒,因为这将能帮助中国发展。我不认为这仅仅是一次互联网泡沫,原因是有许多公司会运用人工智能,他们对人工智能是有需求的。而且,消费者也会喜欢人工智能,这让生活更便利。所以,我认为人工智能的时代就快到来了,问题只是它能发展得多快,这方面的主要难题在于机器学习。

    林匯棟:消费者无疑会喜欢人工智能的。不过,现在出现了一种情况,就是一些中小型企业对于是否将人工智能运用到自己的业务中,有所迟疑。他们不知道人工智能到底能做什么,或者自己如何从中获利。

    鲍达民:我同意你所说的。中小企业没有运用人工智能,一部分原因是请算法工程师来优化公司业务的成本很高。我认为你需要的更多此类工程师,现在他们很稀缺,自然就昂贵。这对于小公司来说是一大挑战。除非你是大公司网络内的小公司,像是阿里巴巴集团旗下的公司,那么就可能从中获益。但是,个体本身就很难像大机构那样更多应用人工智能了。

    林匯棟:对于个人而言,你觉得在未来,有哪些和人工智能相关的工作会获得优势?

    鲍达民:你几乎在每家工厂的生产线上,都能明显地看到这种变化。我们将看到人工智能的机器人聚在一起工作,以前的工人则被迫离开。但是,你也会看到一些更为复杂的工种出现,比如数据科学家仍然稀缺。不过也有一些软性的工作会取得优势。如果当人工智能比医生更会看X光片时,并不意味着就不需要医生这个角色了,医生可能将更侧重提供针对诊断结果的解决方案,为帮助患者解决问题提供服务。

    林匯棟:你曾经在演讲中提到过AI可能带来的一些道德问题。能给我个例子吗?

    鲍达民:可以从两个方面来谈。第一个方面,其实史蒂芬•霍金和艾隆•马斯克也已经提到过了,人工智能可能是人类最后的发明,因为之后可能机器知道得更多,而人类则可能陷入窘境。但我也看到很多专家的观点是,人工智能到达那种程度可能需要至少40年到50年。第二个方面比较急迫,就是人工智能可能会强化歧视。当你提出一个算法之后,就会在(社会)系统中强化它的地位。另一个挑战是社会系统中工种的紊乱,这是我担心的问题。我认为我们的教育系统和失业救济系统,并不是为应对即将到来的这类冲击而建立的。就像刚才说的,很快工作会越来越少。能否通过再培训让因此失业的人在短时间内找到工作,这是世界各地都要面临的挑战。

    林匯棟:你为什么呼吁中国要加大力度发展人工智能?

    鲍达民:我定期来中国的一个原因是,如果你不了解现在中国正在发生什么,你就会被边缘化。人工智能是我感兴趣的领域,因为我觉得它是会改变世界的重要技术。我认为中国在人工智能领域将具有重要的地位,主要得益于这里的人才和智力资源。(中国的参与)也会促进世界的发展,我们可以解决诸如医学方面的许多难题,像癌症;也可以解决社会难题,像拐卖人口;还有对孤独症的治疗等很多世界级难题,都是人工智能可以帮助解决的。另外,它还有助于提高生产力水平。随着中国人口老龄化加速,提高生产力水平是一个需要考虑的问题,因为未来工人将越来越少,这是个重大问题。因此,出于各个方面的原因,中国需要在人工智能领域扮演重要角色。

    林匯棟:理解。但是,中美都集中发展人工智能,而中国的人口是美国的近五倍,中国仍是发展中国家。中国有什么优势吗?

    鲍达民:美国在这一领域处于领先地位。英国则是在研究领域十分先进,比如有DeepMind这类公司,聚集了很多神经科学家、生物学家、计算机科学家等。即便是加拿大也在努力推动人工智能的发展,像多伦多和蒙特利尔都在尽力推动相关产业。于我而言,我认为对人才和领导力的把握更重要,人工智能是重要的机遇。中国已经拥有了数据,再次强调,发展人工智能仅仅有技术也不行,还得有数据。你提到了中国拥有美国五倍的人口,这些数据就是发展人工智能的重要材料。

    林匯棟:在你看来,人工智能导致的失业问题会影响中国社会稳定吗?

    鲍达民:我对再就业问题其实是挺担心的,社会流动性在全世界都是个重要议题。在中国也同样重要,我相信执政党也感受到了其重要性。大多数人进入社会体系的途径都是通过从事基础性的工作,也就是一些程序性的工作。如果没有了这些初级工作,人们将难以在社会系统中流动。我给你举个具体的例子。我不知道中国有多少货车司机,但我敢打赌有好几百万,

    我知道美国可能至少有320万名货车司机。在犹他州,现在已经有无人驾驶的卡车了,那么这些卡车司机该怎么办?当然肯定不会把所有司机都辞退,但是当这个工作自动化了以后,一个45岁的司机能再做什么呢?

    我们必须思考如何让他们接受再教育,去找新的工作。我相信新工作会出现的,但问题在于我们怎么去发现所有那些新工作。我想这跟1905年的状况很像。当时汽车横空出世,当时从事农业的劳动力占人口40%,大家眼睁睁看着这个数字跌到1%,这是美国的情况,数字大概是1%至2%。但是,又有更多新的产业诞生了——飞机制造业、航空服务业。1905年时,没人能想到会有航空业的诞生。我说得清楚吗?关键就在于,当时有一个教育系统去培训人们做这些工作。比如福特汽车公司他们就去培训农民如何在装配线上工作。我想在“再教育”员工这个的问题上,公司肯定需要再次发挥更重要的作用,我们不能只依靠教育机构和政府来完成这些工作。

    要发展人工智能,政府公开数据很重要

    林匯棟:你很关注中国政府的数据公开。为什么数据公开和国际数据的交换很重要?

    鲍达民:我举个例子吧,有个叫Spark Beyond的组织,这是一个以色列的人工智能公司。他们专注于矿业数据,就是说他们寻找合适的可以再度挖掘的铜矿。通过运用最新的技术,你可以从中继续提炼出更多铜。那么,他们就需要天气的数据。人们会问,为什么你想要天气的数据?你能想得到吗?其实是因为在电闪雷鸣之际,可能这个数据就强烈地暗示这里有金属蕴藏。事后发现这种关联很明显,可当初的地理工程师却没有想到天气。也就是说,正是机器发现了其中的关系,

    这就是需要运用许多不同的数据的原因,能够公开获取这些数据很重要。

    林匯棟:不少中国人认为,在中国收集的数据理应留在中国。你考虑过这个问题吗?

    鲍达民:这是个很好的辩题,因为数据实际上就想金矿一样,是一种资产。我能理解这种想法,但是我觉得如果我们想要攻克癌症,数据是越多越好的。为什么不全球一起分享呢?如果只是用于卖鞋的算法,那倒没什么必要,但若是医疗健康相关的数据,我想还是应该多多分享。

    如果只想赚大钱,别来麦肯锡!

    林匯棟:今年已经是你任期的第九年了。你怎么评价自己执掌麦肯锡的这些年?

    鲍达民:这听起来挺疯狂的,但我真的很荣幸能担任这一职位,因为我看到了世界各地不同的事物,遇到了很多有意思的人。我感觉自己就像是一只背着摄像头的猴子,到处跑。一路上并非都是欢声笑语,也有很紧张的时期,应对危机和不同的挑战等等,我发现总有些事情会在你不想它来的时候出现。不过,这就是生活和领导工作的一部分,我很享受这一过程。

    林匯棟:传授给我们几条你最值得分享的管理经验吧。

    鲍达民:首先就是创新,这也是你一直在谈的话题,我们需要改变,尽管说实话没人喜欢改变。所以,在一家全球最大的合伙人公司里推动变革,这是我为之骄傲的事情。虽然前路漫长,但我真的觉得麦肯锡在前进,在改变,也在不断适应。

    第二应该是人才。人才是最重要的资源,所以我非常骄傲麦肯锡依旧是很多人想要来的地方。我没有炫耀的意思,但的确我们能够招到想要的人才,这一点非常重要,因为竞争很激烈。

    另外就是能从中培养多少领导者,以及怎么领导这个团队的问题。这两个有关人才的经验,我觉得非常重要。麦肯锡在这方面做得挺好的,但不能把它当做理所当然。

    林匯棟:进入人工智能时代后,你刚刚谈到的三点经验,会不会有一天也会发生变化呢?

    鲍达民:创新可能会加速,人还是很重要的部分,但是需要再培训技能。

    林匯棟:能不能说一下麦肯锡给员工的平均薪酬是多少呢?

    鲍达民:我们不可以公开薪酬数字。但我可以说的是,我们必须提供良好的待遇才能留住人才。但我也要说明,如果想变得非常富有,我不会来麦肯锡,不要只为赚大钱来麦肯锡。很多人来我们这儿工作的原因,是他们想做出一番事业。他们肯定希望获得优良的报酬,但如果你想的只是赚大钱,那么这不是你该来的地方,应该还有其他工作能满足这个需求。

    林匯棟:麦肯锡似乎一直在坚持全球统一的薪酬体系,目前为止做得怎么样呢?

    鲍达民:有一点很重要,就是要让在不同地域分部工作的员工,不必去想怎样才能去待遇最好的那个分部,因为公司整体是一个利润池。这真的很重要,因为我们是一家非常国际化的跨国公司。也有很多其他公司不这么做,但是我认为,这会让他们很难确保给客户同样质量的服务与人才。

    林匯棟:你非常珍惜人才,注重教育。过去的几年里,中国毕业生留给你的印象有什么变化吗?

    鲍达民:中国学生的质量一直都很高,也很有才干。我记得在几个大学举行招聘的时候,我说既然这些人都有能力进入这些大学,我们为什么还要费劲去测试他们解决问题的能力?我自己有可能都考不上这些学校。所以,他们都是非常聪明的人。

    我想我注意到的一个变化就是,我们现在招了很多没有那么多社会经验的人。我的意思是,他们就只是学习,课后还去学习比如音乐,为了能拿到高分,进入(社会)系统,他们的课业安排非常紧张。有一次我在上海招聘了两个学生,他们非常棒,我让他们在肯德基工作了两晚。我记得他们的父母非常沮丧。一个学生的父母问,他们被招进了麦肯锡,为什么要在快餐连锁店工作?我说,因为你需要看看那些不冲厕所的人、偷东西的人,还有毫不讲理的顾客。这就是生活。如果一直仅身处学术环境中,你没有办法适应那些做奇怪事情的人。我发现如今更多毕业生拥有此类真实的社会经验,这非常重要,否则你会没办法与人打交道。

    另外一点是我在学校讲授课程的过程中发现的。跟世界其他国家的学生相比,我总觉得中国学生提的问题总有些挑衅意味,他们会问非常隐私的问题挑战你。我在很多地方的大学都做过招聘,像哈佛、耶鲁、欧洲工商管理学院、伦敦商学院等,这些学校的学生也都很有才。我不是抱有成见,但就觉得中国学生的问题会更难以回答。

  • 原文来源:http://www.ftchinese.com/story/001074740?page=rest
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在最复杂和交易量最大的价值链中,贸易强度的下降尤为明显。然而,这种趋势并不非表明全球化已经结束。相反,它反映了中国和其他新兴经济体的发展,这些经济体现在消耗更多的产品。 2.服务在全球价值链中发挥着越来越重要的作用 2017年,服务贸易总额达到5.1万亿美元,这一数字与17.3万亿美元的全球商品贸易相形见绌。但在过去十年中,服务贸易的增长速度比货物贸易快了60%以上。一些子行业,包括电信和IT服务、商业服务和知识产权收费,增长速度提高了两到三倍。 然而,在传统的贸易统计数据中,服务业的全部作用并不明显。首先,服务创造了大约三分之一的交易制成品价值。研发、工程、销售和营销、财务和人力资源都可以使货物进入市场。此外,我们发现,几乎所有价值链中的进口服务都在替代国内服务。随着制造商越来越多地引入新型租赁、订阅和其他“即服务”商业模式,商品和服务之间的区别将继续变得模糊。 其次,跨国公司向其全球附属公司发送的无形资产,包括软件、品牌、设计、运营流程以及总部开发的其他知识产权,都代表着巨大的价值,但除非作为知识产权被计入,否则这些资产往往无法定价,也无法追踪。例如,多年研发投入开发药品和智能手机,而设计和品牌推广使耐克和阿迪达斯等公司能够为其产品收取更高费用。 最后,贸易统计数据并未跟踪免费数字服务的跨境流量,包括电子邮件、实时地图、视频会议和社交媒体。例如,维基百科包含大约300种语言的4000万篇免费文章。每天,全球用户都可以免费观看超过10亿小时的YouTube视频内容,每月有数十亿人使用Facebook和微信。即使没有明码标价,这些服务无疑会为用户创造价值。 我们估计,这三个渠道每年共产生高达8.3万亿美元的价值,这个数字将使整体贸易总额增加4.0万亿美元(或20%),并重新分配另外4.3万亿美元,目前计入货物流入服务的一部分。如果以这种方式看待,服务贸易已经比商品贸易更有价值。这种观点将大大改变一些国家的贸易平衡,尤其是美国。这项工作并不是要重新定义国家贸易统计数据。它只是强调了服务的作用未得到充分重视,这对于公司和国家未来如何参与全球价值链和贸易将变得越来越重要。 3.基于劳动力成本套利的贸易在某些价值链中正在下降 随着全球价值链在20世纪90年代和21世纪初扩大,许多关于在何处定位生产的决定都是基于劳动力成本,特别是在生产劳动密集型产品和服务的行业。然而,与普遍看法相反,今天只有18%的商品贸易是基于劳动力成本套利(定义为人均国内生产总值是进口国五分之一或更低的国家的出口)。换句话说,今天全球80%以上的商品贸易不是从低工资国家到高工资国家。除了考虑低工资以外因素,还会考虑其他因素,比如获得熟练劳动力或自然资源、接近消费者以及基础设施的质量。 此外,在一些价值链中,基于劳动力成本套利的贸易份额一直在下降,特别是劳动密集型产品制造业(从2005年的55%下降到2017年的43%)。这主要反映了发展中国家工资上涨。然而,在未来,自动化和人工智能可能会放大这一趋势,将劳动密集型制造业转变为资本密集型制造业。这种转变将对低收入国家如何参与全球价值链产生重要影响。 4.全球价值链的知识密集程度越来越高 在所有价值链中,研发上的资本支出和品牌、软件和知识产权(IP)等无形资产的收入份额正在增长。总体而言,它从2000年的5.4%上升到2016年的13.1%。这一趋势在全球创新价值链中最为明显。机械和设备公司将36%的收入用于研发和无形资产,而制药和医疗设备的收入平均为80%。对知识和无形资产的日益重视有利于国家拥有高技能劳动力、强大的创新和研发能力,完整的知识产权保护。 在许多价值链中,价值创造正在转向上游活动,如研发和设计,以及下游活动,如分销、营销和售后服务。实际商品生产所产生的价值份额正在下降(部分原因是离岸外包降低了许多商品的价格)。这种趋势在制药和消费电子产品中很明显,这些公司已经看到“虚拟制造”公司的崛起,这些公司专注于开发商品并将实际生产外包给合同制造商。 5.价值链正在变得越来越区域性,而非全球性 直到最近,由于运输和通信成本下降,以及全球价值链扩展到中国和其他发展中国家,跨越大洋的长途贸易变得更为普遍。同一地区国家之间的货物贸易份额(相对于较远的买家和卖家之间的贸易)从2000年的51%下降到2012年的45%。 这种趋势近年来开始逆转。自2013年以来,区域内全球商品贸易份额增加了2.7个百分点,部分反映了新兴市场消费的增长。对于亚洲和欧盟28国来说,这一发展最为明显。区域化在全球创新价值链中最为明显,因为它们需要将许多供应商紧密整合,以实现及时排序。这种趋势也可能在其他价值链中加速,因为自动化降低了劳动力成本的重要性,增加了公司对生产货物地点决策的重要性,以快速进入市场。 二、重塑全球价值链的力量之一是全球需求的地理变化 全球需求地图曾经严重倾向于发达经济体,如今正在重新绘制。随着公司决定如何在全球众多主要消费市场中竞争,价值链正在重新配置。麦肯锡估计,到2025年,新兴市场将消耗全球近三分之二的制成品,其中包括汽车、建筑产品和机械等产品。预计到2030年,发展中国家将占全球消费总量的一半以上。这些国家继续加深对全球商品、服务、金融、人员和数据流动的参与。 最大的增长浪潮发生在中国。之前的MGI研究强调,中国的劳动年龄人口是全球主要的消费群体之一;到2030年,全球城市消费每1美元,预计他们将占12美分。。随着中国百万富翁人数超过世界上任何一个国家,中国目前约占全球奢侈品市场的三分之一。 2016年,中国销售的汽车比全欧洲多40%,中国也占全球纺织品和服装消费的40%。 随着消费的增长,中国制造的产品越来越多地在中国销售。这一趋势导致贸易强度下降。在我们研究的行业价值链中,中国出口量比2007年增长了17%。到2017年,出口份额下降到9%。这与美国的份额相当,但远低于德国(34%)、韩国(28%)和日本(14%)的份额。这种转变在很大程度上是模糊不清的,因为中国的产量、进口和出口在绝对数量上都出现了如此巨大的增长。但总体而言,中国正在逐步实现再平衡,增加国内消费。 其他发展中国家中产阶级的崛起也在彰显新的消费能力。预计到2030年,中国以外的发展中国家将占全球消费量的35%,其中包括印度、印度尼西亚、泰国、马来西亚和菲律宾等国家。例如,2002年,印度出口服装占最终产量的35%,但到2017年,随着印度消费者加大购买量,这一比例下降了一半,降至17%。 发展中国家不断增长的需求也为发达国家的出口商提供了机会。 1995年,只有3%的发达经济体出口到中国,但到2017年这一比例高达12%。其他发展中国家的相应份额从20%增长到29%。总体而言,发达经济体对发展中国家的出口从1995年的1万亿美元增长到2017年的4.2万亿美元。在汽车行业,日本、德国和美国将42%的汽车出口到中国和世界其他发展中国家。在知识密集型服务业中,发达经济体45%的出口流向发展中国家。亚太地区已成为许多西方品牌的首要战略重点。 三、中国和其他新兴经济体国内供应链的崛起也降低了全球贸易强度 中国的快速增长使其成为几乎所有商品生产全球价值链的重要组成部分。总体而言,它现在占全球总产量的20%,而1995年仅为4%。在纺织品和服装、电机、玻璃、水泥和陶瓷方面,现在占全球产量的近一半。 但随着经济的成熟,中国已经超越了将进口原材料组装成最终产品的阶段。它现在生产许多中间产品,并在其国内供应链中进行更多的研发。这是抑制全球商品贸易强度的第二个因素。例如,在计算机和电子产品领域,中国企业正在开发一种复杂的智能手机芯片,这种芯片曾是中国从发达经济体进口的。建立更加纵向一体化的国内产业,使中国能够获得更多的附加值,同时为较不富裕的内陆省份带来就业和经济发展。 其他发展中国家开始表现出与中国相同的结构性转变,尽管它们处于早期阶段。例如,在纺织品和服装领域,跨越多个阶段的生产网络正在越南、孟加拉国、马来西亚、印度和印度尼西亚等个别国家内进行整合。 作为一个整体,亚洲新兴国家对进口中间产品投入的依赖程度低于其他发展中国家(2017年为8.3%对15.1%)。相比之下,在经济增长放缓的欧洲发展中国家,公司继续融入西欧公司的供应链。贸易强度的下降反映了新兴经济体日益增长的工业成熟度。随着时间的推移,他们的生产能力和消费逐渐与发达经济体的趋同。货物贸易强度下降并不意味着全球化已经结束;相反,数字技术和数据流正在成为全球经济的结缔组织。 四、新技术正在改变全球价值链的成本 MGI之前关于数字全球化的研究中强调跨境数据流的爆 炸性增长正在持续。从2005年到2017年,跨境带宽使用量增长了148倍。大量的通信和内容沿着这些数字路径传播,其中一些流量反映了与外国运营、供应商和客户互动的公司。 即时和低成本的数字通信产生了一个明显的效果:降低交易成本并实现更多的贸易流量。但是,下一代技术对全球商品和服务流动的影响不会那么简单。净影响尚不确定,但在一些看似合理的情况下,下一波技术浪潮可能会抑制全球商品贸易,同时继续推动服务流动。 数字平台、物流技术和数据处理技术的进步将继续降低跨境交易成本并实现所有类型的流量 在商品生产价值链中,物流成本可能很高。公司往往会浪费时间和金钱来处理海关或延迟国际支付。三套技术将在未来几年继续减少这些摩擦。 数字平台可以将远程参与者聚集在一起,使跨境搜索和协调更加高效。电子商务市场已经通过汇总大量选择并使定价和比较更加透明,已经实现了重要的跨境流动。阿里巴巴的阿里研究院计划到2020年跨境B2C电子商务销售额将达到约1万亿美元。B2B电子商务的规模可能是其五到六倍。虽然其中许多交易可能取代传统的线下贸易流量,但到2030年,电子商务仍可能刺激约1.3万亿至2.1万亿美元的增量贸易,使制成品贸易增加6%至10%。然而,小包裹贸易的持续快速增长将对海关处理构成挑战。 物流技术也在不断改进。通过实时跟踪货物,物联网可以提高交付服务的效率,AI可以根据当前的路况来为卡车导航。自动化文件处理可以加快货物通过海关的速度。在港口,自动驾驶汽车可以更快地卸载、堆叠和重新装载集装箱,并减少错误。区块链运输解决方案可以减少运输时间并加快付款速度。我们计算出新的物流技术可以将运输和海关处理时间减少16%至28%。通过消除当前减缓货物流动的一些摩擦,到2030年,这些技术可能共同促进整体贸易增长6%至11%。 自动化和增材制造改变了生产过程和投入的相对重要性 此前的MGI研究发现,在技术上,工人完成的工作中,大约有一半可以实现自动化,这表明资本与劳动力在各个行业中的重要性发生了深刻的转变。随着公司决定在哪里生产产品,制造业中越来越多地采用自动化和先进的机器人技术使得与消费者市场、资源获取、劳动力技能和基础设施质量的接近变得更加重要。 服务流程也可以通过人工智能(AI)和虚拟代理自动化。向这些虚拟助手添加机器学习意味着它们可以执行越来越多的任务。发达经济体的公司已经在将一些客户支持服务自动化,而不是将其外包。这可能会减少1600亿美元的全球商业流程外包市场(BPO),后者现在是交易量最大的服务行业之一。 增材制造(3D打印)也可能影响未来的贸易流量。大多数专家认为,未来十年不会取代大规模生产;它的成本、速度和质量仍然是有限的。但它在原型、替换零件、玩具、鞋子和医疗设备的吸引力越来越浓厚。虽然3D打印可以大幅减少某些特定产品的贸易,但到2030年,这一降幅不太可能超过制成品贸易总额的几个百分点。在某些情况下,增材制造甚至可以通过实现定制来刺激贸易。 总体而言,我们估计,与基线相比,自动化、人工智能和增材制造可以在2030年之前将全球商品贸易减少多达10%。然而,这仅反映了这些技术对发达经济体中靠近终端消费者的生产的直接影响。这些技术也有可能导致发达经济体贸易的近岸化和区域化,而不是回流。此外,发展中国家可以采用这些技术来提高生产力和保持生产,从而维持贸易。 技术可以改变一些产品和服务,改变这一过程中贸易流量的内容和数量。例如,麦肯锡的汽车行业估计,到2030年,电动汽车将占全球汽车总销量的17%,高于2017年的1%。这可能会使汽车零部件的贸易量减少10%(因为电动汽车的活动部件比传统车型少得多)同时也抑制石油进口。 从几年前的个人电影、专辑和游戏开始的从物理流到数字流的转变,现在又一次随着流媒体和订阅模式的发展而演变。流媒体现在占全球录制音乐收入的近40%。云计算使用类似的即用即付或订阅模式存储和软件,使用户无需在自己的IT基础架构上进行大量资本投资。 超高速5G无线网络的出现为提供服务开辟了新的可能性。例如,远程手术可能变得更加可行,因为网络传输清晰图像而没有任何延迟,并且机器人更精确地响应远程操作。在工业工厂中,5G可以支持远程位置的增强和虚拟现实维护,创建新的服务和数据流。 五,鉴于价值链的变化,企业需要重新评估其全球经营战略 全球运营的成本和风险都在发生变化。在这一领域,全球公司有几个必要条件: 重新评估价值链中的竞争对手。企业领导者需要不断监控其行业中价值的变化,并相应地进行调整。一些人将外包生产的重点放在研发和分销上。相比之下,许多消费品制造商采用超本地化方法,为个别市场提供定制产品组合。 Airbnb和Uber等“全球本地”服务提供商已成为认可的全球品牌,但也提供了广泛的本地运营,提供面对面的服务。网络公司,其中大多数是知识密集型服务提供商,通过地理位置分散的运营模式和全球影响力创造价值。无论策略如何,关键是要在价值链的所有部分保持控制、信任和协作。对于一些公司来说,这可能意味着在公司内部开展更多业务。那些外包的公司需要紧密的供应商关系和对供应链底层的更大的可见性。 考虑如何从服务中获取价值。在多个价值链(包括制造业)中,更多的价值来自服务。转向服务可以提供以下优势:平滑销售周期性,提供更高利润的收入流,以及通过与客户更紧密的互动实现新的销售或设计理念。在极端情况下,整个商业模式从生产商品转向提供服务。为了成功实现这一转变,公司需要深入了解客户需求,投资数据和分析,以及开发正确的订阅,按使用或基于性能的服务合同。 重新考虑你的运营足迹以反映新风险。新的自动化技术、不断变化的要素成本、不断扩大的风险以及某些行业加快产品上市的重要性,都在推动许多产品生产价值链的本地化。因此,将生产放置在全球主要消费者市场中或附近可能是有意义的。在投资之前,公司应该考虑地点决策的全部风险,调整后的端到端落地成本,这是今天许多公司没有考虑所有的变量。 灵活且有弹性。今天,公司面临着一系列更为复杂的未知因素,因为战后世界秩序几十年来似乎正在瓦解。关税和非关税壁垒有可能继续上升,扭转了几十年的贸易自由化。税法正在重新考虑,以适应数字和无形时代。建立灵活的运营可以帮助企业为这些类型的不确定性做好准备。这可以采取多种形式,例如使用通用的平台来跨产品线和多个工厂共享组件。在采购方面,公司通过价格对冲、长期合同、塑造客户需求,以使其能够使用替代品,以及在供应链中裁员,实现了灵活性。 优先考虑上市速度和与客户的距离。现在,所有行业的公司都可以随时获得实时、精细的销售和消费者行为数据,但要利用这些洞见力,需要卓越的制造和分销能力。快速上市可以更快地响应客户的需求,减少预测错误导致的产品浪费。这并不一定需要在每个主要市场进行大规模的回流或完全垂直整合。公司可以选择延期,也就是说,在远处创建一个基本上标准化的产品,然后在终端市场附近的工厂进行定制化处理。 建立更紧密的供应商关系。与全球供应商保持距离涉及隐藏的风险和成本。确定哪些供应商是业务的核心,然后征求他们的想法并加深与他们的关系是有道理的。真正合作的公司可以获得优先客户地位,并从供应商提供的新产品创意或流程效率中获益。大公司还可以在价值链上带来系统性的变化,改善劳动力和环境标准。物流和生产技术可以改变供应链,但优化它们的功能需要端到端集成。大公司可能需要帮助中小型供应商升级和添加数字功能,以实现全部价值。