倪軍：科学技術イノベーション委員会は本当にインテリジェント製造業の台頭を促進できるのでしょうか？

出典：中国ビジネスニュース

ファーウェイ創業者の任正非氏が21日に行った演説は、社会全体に中国の技術発展について考える波を引き起こした。資本に対する彼の慎重な姿勢は、多くのテクノロジー企業の創業者の共感も集めている。株式を公開しない理由を尋ねられると、彼は「資本の貪欲な性質が彼の理想の実現を台無しにすることを懸念した」と答えた。

テクノロジー企業には本当に資本支援が必要なのでしょうか?資本がテクノロジー企業に流入するのは、支援するためでしょうか、それとも破壊するためでしょうか?これはHuaweiにおける矛盾のようです。

「私は任氏の戦略的思考を非常に尊敬しています。ファーウェイは収益のかなりの割合を研究開発に充て、自社の資金を投資しています。中国企業でこのようなことはめったに見られません。これは非常に注目に値します。」世界経済フォーラム（WEF）未来製造委員会の倪軍委員長は、中国経済ハーパーグループの2019年株主総会と「デジタル変革：投資とイノベーション」フォーラムに出席した際、財新の記者との独占インタビューに応じた。

彼は、何年にもわたる雪だるま式の成長を経て、ファーウェイは社内循環を可能にするほどの規模になったと信じている。しかし、まだそれほど大きなエコシステムを確立していないテクノロジー企業の多くは、研究開発能力を強化するために依然として外部資金に頼る必要があります。しかし、近年では革新的なビジネスモデルを持つモバイルインターネット企業に社会資本（一部政府資本を含む）が大量に流入し、真のハード技術革新のスタートアップは資本支援をあまり受けられなくなっています。これは主に、ハードテクノロジー企業への投資の回収サイクルが長く、リスクが比較的高いためです。

しかし、科学技術イノベーション委員会の制度設計に基づき、「ストーリーテリング」企業と「リアルテクノロジー」企業を区別し、研究開発とイノベーションに真に取り組み、能力のある企業を見つけることは可能だと彼は考えています。資本はテクノロジー企業がより多くの「不可能」なものを生み出すのに役立ちます。

倪軍氏は2018年にWEF未来製造業委員会の委員長に選出されました。ミシガン大学の機械工学教授であり、上海交通大学ミシガン研究所の初代学部長であり、インテリジェント製造分野の専門家です。彼は約40年にわたり先端製造技術の研究に従事し、約500本の論文を発表しています。

「上海証券取引所における科学技術イノベーション委員会の設立と登録制度の試行に関する実施意見」では、新世代情報技術、ハイエンド設備、新素材、新エネルギー、省エネ・環境保護、バイオメディカルなどのハイテク産業と戦略的新興産業の支援に重点を置き、インターネット、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、人工知能、製造業の深い融合を推進することを提案している。

Ni Jun 氏は、人工知能と製造業の統合開発について徹底的な研究を行ってきました。同氏は記者団に対し、中国は消費者向けモバイルインターネットアプリケーションにおいて確かに世界をリードしていると語った。しかし、これはインダストリアル・インターネットやインテリジェント製造とはまったく異なります。

中国におけるスマート製造の現状

中国ビジネスニュース：科学技術イノベーション委員会の実施意見は、6つの主要分野の支援に重点を置き、「インターネット、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、人工知能、製造業の深い統合を促進する」ことを提案している。現在、多くの企業が「人工知能」や「インテリジェント製造」といったラベルを掲げていますが、本当にインテリジェント製造企業と言える企業はどれでしょうか?

Ni Jun：人工知能（AI）はここ2年間で非常に人気が高まっており、少し行き過ぎた感もあります。将来的にはあらゆるものがAIに置き換えられると思われます。現在、AI が効果的に適用されている分野は、主に音声認識、顔認識、意思決定支援に集中しています。しかし、これはスマートな製造ではありません。

スマート製造、この用語はより「使いやすい」という意味です。誰もが自分は頭が良いと言いますが、何が頭が良いかを判断する厳密な基準はありません。単純な自動化をインテリジェンスと同一視する人もいれば、情報化と視覚化をインテリジェンスと同一視する人もいます。

民間企業の経営者の中には、会うと「スマート工場」を見せたがる人もいます。彼らは携帯電話を掲げて見せながら、「私の工場を見てください。機械が全部動いています。これが私のスマート工場です」と言います。しかし、これは単なる情報化と視覚化に過ぎません。

インテリジェンスの最も基本的な条件は、データソースがあることです。最下層にデバイスを構築し、インダストリアルインターネット (IoT) を使用してデータをキャプチャし、それを送信します。次に、データを視覚化し、曲線やグラフの形で直感的に説明します。 3 番目に、データの詳細な分析とモデリングを実施して、データからより価値のある情報を抽出します。アプリケーションシナリオに応じて、マシンは自動的に調整したり、最適化したり、オペレーターが他の決定を下すのを支援したりすることができます。

First Financial Daily: 多くのテクノロジー企業は、クールなプロモーションビデオと多彩な言葉を使って、生産における人工知能の応用を説明しています。しかし、現実には、私たちのインテリジェント製造はどこまで到達しているのでしょうか?

倪軍：産業分野では、単に「人工知能」を使って問題を解決するだけでは不十分です。私が提唱する応用の方向性は「拡張知能」、つまりさまざまなKPI指標に基づいて既存の生産と業務を改善することです。

人工知能を産業分野に応用することに関しては、Huawei はおそらく中国で最も進んでいますが、産業への応用にはまだ少し遠いです。アリババや百度などは他の商用AI分野では成功を収めているものの、産業分野への本格的な投資にはまだ程遠い状況だ。

多くの国内企業が鉄道輸送などのインテリジェンス化に向けて動き出しており、インテリジェンスの実現を望んでいることがわかります。電力網やタバコ製造などにも、インテリジェントな工場への変革が必要です。さらに、私は多くの自動車工場、地下鉄会社、石油化学企業、鉱山会社などと接触してきましたが、これらはすべてインテリジェント化する必要があります。

ただ、知性が何を意味するのか、誰もがまだよくわかっていないのです。簡単に言えば、スマート製造とは、機器が自らを認識し、設定された KPI 指標に基づいて自己判断し、自ら最適化、制御、または警告を行えることを意味します。

これらの KPI 指標は主に 4 つのカテゴリに分類されます。カテゴリー1、安全第一。企業によっては安全性を最も重視しているところもあります。高速鉄道や原子力などの分野では、完全な安全性が求められます。 2番目のカテゴリーは、品質第一です。品質に細心の注意を払っている企業もあり、いかなる状況でも不良品を許容しません。 3番目に、コスト管理が最優先です。インテリジェントシステムを適用すると、コストが削減されます。 4番目に、効率が最優先です。工場の規模が大きく、設備の数が多いほど、効率性の向上やトラブルシューティングのために協力することでコストに与える影響が大きくなります。その他、公害防止指標、資源活用指標などもあります。

First Financial Daily: インテリジェント製造によってもたらされる変化は、どのようなシナリオで直接見ることができますか?

Ni Jun: 例を挙げてください。無人工場では、加工工具が繰り返し使用されて摩耗していました。誰もチェックせず、問題を発見しなければ、そのまま使用され続け、大量の不良品が生産され、莫大な損失が発生する可能性があります。

これは、私が博士課程を勉強していた1985年に、米国ゼネラルモーターズの科学研究プロジェクトに参加した時の経験です。当時、私たちは、周りに誰もいなかったので、摩耗した工具を交換する必要があることをどうやって検出できるだろうかと考えていました。私たちは、データから工具の交換が必要であることがわかることを期待して、工場にコンピューターを導入し始めました。

安全な生産や故障率の低減を目標としたインテリジェント製造の実現には、依然として大きな課題が残っています。コンピュータが学習し、トレーニングし、インテリジェントな処理を実行するには、十分な障害データが必要だからです。しかし、業界にとって十分な失敗事例を入手することは難しい場合が多いです。障害ライブラリはそれほど大きくありません。

もっと顕著な例としては、原子力や高速鉄道が挙げられます。これらの領域におけるセキュリティ要件は、100% 完全な安全性です。事故は大きな災害です。そうなると、AIを適用したい場合、学習可能な故障データベースを入手することが困難になります。

しかし、効率性の向上への応用の方が一般的です。例えば、当社は中国船舶重工集団と協力し、インテリジェント変革を活用して年間燃料消費量を 6% 削減しました。これはどのように達成されるのでしょうか?通常、一等航海士は経験に基づいて船を操縦しますが、インテリジェント化後は、海流や風向などのデータに応じて船の角度や速度を調整し、最適な燃料消費を実現できます。

第一金融日報：モバイルインターネットの力を借りて、中国は第4次科学技術革命で「反撃」を成し遂げたと考える人もおり、「杭州はシリコンバレーを凌駕した」とさえ言われている。あなたはこの意見に同意しますか?

Ni Jun: 私たちは、製造業の未来を形作る原動力となるものを観察してきました。

私たちは間違いなく第四次技術革命の真っ只中にいる。最初の 3 つの技術革命の原動力は蒸気、電気、コンピューターでしたが、4 番目の革命はビッグデータによって推進されています。

製造業の生産パラダイムは過去数十年にわたって何度も変化してきました。コスト削減を目的に米国フォードが生み出した「大量生産方式」から、コスト管理と品質を重視する日本主導の「リーン生産方式」、米国、日本、欧州諸国が推進する多品種・多様化を重視する「フレキシブル生産方式」を経て、2000年に米国は再び市場対応スピードを重視した「再構成可能生産方式」という新たな生産パラダイムを生み出した。

では、次の生産パラダイムは何でしょうか?それが「スマート製造」です。現在の主要な参加国としては、米国、ドイツ、日本、中国などが挙げられる。中国は2012年以来、世界最大の製造国となった。

最初の技術革命を主導した国はイギリスであり、第二、第三の技術革命を主導した国はアメリカでした。これら二つの技術革命こそが、米国をまさに今日のような超大国にしたのです。米国、欧州連合、中国はいずれも第四次科学技術革命を主導したいと望んでいることがわかります。

しかし、世界経済フォーラムの未来製造業評議会の議長として、私たちは、少数の主要国だけではなく、より多くの国々が第四次技術革命に参加し、包括的な発展を達成することを提唱しています。

近年中国が経験したいわゆるモバイルインターネットの波により、革新的なビジネスモデルを持つ企業が数多く誕生しました。しかし、新たな科学技術革命には、確固たる技術革新が必要です。消費者向けモバイルインターネットは、第 4 次技術革命において有利な立場を獲得する助けにはなりません。支配的なものではなく、補助的なものにすぎません。

第一金融日報：産業分野でのインテリジェント技術の開発はなぜ難しいのか？

Ni Jun：人工知能は学習とトレーニングに大量のデータを必要とします。消費シナリオでは、消費者と販売者の両方が「買い物をしたい」、つまり自社の製品を世界中の消費者に公開したいと考えているため、この情報を共有することは当然のことです。誰もが自分のデータを共有することを望んでいます。データが増えるほど、人は賢くなります。しかし、産業現場はまったく異なります。

データは会社の企業秘密であるため、人々はデータを共有することに消極的です。もし私がインテルだったら、データを社外に漏らすことは決してありません。たとえ貴社の機器を購入し、それを私の工場に設置したとしても、申し訳ありませんが、このデータを誰にも取得させません。

そのため、産業分野で「人工知能」を実現することは難しいが、「拡張知能」、つまり「強化知能」は実現可能だ。

政策と資本の力

中国ビジネスニュース：スマート製造業は国が支援に力を入れている分野です。政策支援によって科学技術の発展を本当に促進できると思いますか？

倪軍：中国の製造業は変革する必要があり、誰もがそれをよく知っています。中国の製造業はすでに世界最大規模だが、規模は大きいが強力ではない。当社のオリジナルのコアシステムやチップの多くがまだ完全には当社の手に渡っていないのと同じです。当社はこれまで、約 16 の主要開発分野を含む数多くの長期開発計画を策定してきました。

しかし、サポートの仕組みが円滑にできていないように思います。例えば、国家的な視点から見ると、研究開発資金の使用効率は非常に低いです。

私たちの大学では科学研究を行っている人はたくさんいますが、その研究結果の大部分は実用化されておらず、社会に影響を与えていません。私たちの科学技術プロジェクトの管理と資金の使用は非常に柔軟性に欠けています。

たとえば、100 万ドル相当のプロジェクトの場合、研究チームは予算を立ててそれを吸収することができます。 2000万ドル相当のプロジェクトを任されたら、それを数回の食事や数人の学生の訓練に費やしたり、大量の外国製機器を輸入したりすることはできません。値段が高ければ高いほどいい。輸入規制の対象になっていない機器であれば、中国にはたくさんあります。なんてもったいない。

実際、当社の技術への投資は、海外の機器・装置サプライヤーのグループを支援してきました。この国は科学技術に多大な投資をしてきたが、その成果は非常に悲惨なものだ。さらに、多くの研究成果は産業化されておらず、いくつかの報告書として発表され、少数の専門家によってレビューされた後、棚上げされているだけです。

近年、ビジネスモデルを革新する企業は数多くあります。しかし、パターンの繰り返しは社会資源の大きな浪費につながります。シェア自転車は確かに私たちの旅行を改善するかもしれません。しかし、国内に押し寄せたブルーゴーゴーとレッドゴーゴーのバイクは、当初の競合相手を追い出し、既存の市場を奪い取った。一つが交換され、さらに別のものに交換され、多くの資源が無駄になりました。

これほど膨大な社会資本と政府資本があれば、この資金が本物のテクノロジー企業に投資されれば、おそらく素晴らしい企業がいくつか誕生するだろう。

第一金融日報：もっと市場志向の手段を使うべきでしょうか？しかし、資金は、国が資金を流してほしいと思っているハードテクノロジーではなく、すぐに利益が見込める分野に流れることが多い。

倪軍：資金面から見ると、多くのベンチャーキャピタル機関は「植え付け企業」、特にインターネット企業に資金を投入して、急速に規模を拡大し、その後ナスダックで売却し、将来的には科技創新板で売却することを好みます。しかし、国や社会の発展の観点からは、真にコア技術を有する企業に資源が流れ、技術レベルが向上することを期待します。

これは矛盾だ。資本市場のほとんどは、手っ取り早く儲けることを望んでおり、3年で5倍、5年で10倍の利益で撤退したいと考えており、利益によって英雄を判断します。しかし、科学技術の革新は、ある程度、国家的かつ社会的な行動です。多くの科学技術革新は、長期的な研究開発投資と結果の変換なしには利益を生み出すことができません。

上海証券取引所の科技創新板の立ち上げは、収益性は問わないと思います。先端技術への注力と持続的なイノベーション能力を証明できれば、上場して資金調達することも可能です。これは良い方向性です。しかし、前提条件があります。それは、科学技術イノベーション委員会が、本当に有能で、技術に真剣に取り組んでいる企業を選択できることです。

中国ビジネスニュース：科学技術イノベーション委員会はこれを達成できると思いますか？

倪軍：私は上海証券取引所の科学技術イノベーション委員会の経営陣と話し合ったほか、中国企業を特に担当するニューヨーク証券取引所やナスダックの経営陣とも交流しました。誰もがそれぞれの悩みを抱えています。

例えば、ナスダックの科学技術イノベーションボードの立ち上げは、中国のテクノロジー企業の海外上場に依然として影響を与えるため、企業はこれについて懸念を抱いているはずだ。

上海証券取引所は、科技創新板にどのような企業が選ばれるかを明確にしていますが、同時に懸念も抱いています。科技創新板に参入したが、流動性が足りず、資金調達ができなかったらどうなるのでしょうか。新第三委員会の発展経験により、今回の科学技術イノベーション委員会の立ち上げはより慎重なものとなっている。

しかし私はもっと楽観的です。現在のシステム設計では、技術に能力があり、真に技術に取り組んでいる企業を本当に見つけることができるからです。

同国はすでに重点支援分野を明確に特定しているが、単に大まかな方向性に従うだけでは十分ではない。また、研究開発投資、研究開発成果等に関して一定の指標を満たすことも必要です。これらのメカニズムは、ストーリーを語る企業と真にテクノロジーに取り組む企業を区別するフィルターとして機能します。

これらの指標は主に上海証券取引所が推奨ガイドラインで提案している「6つの質問」です。

（自主的な知的財産権を有する中核技術を掌握しているか、効率的な研究開発体制を有しているか、研究開発成果が市場に認められているか、相対的な競争優位性を有しているか、技術成果を効果的に経営成果に転換できる条件を備えているか、質の高い経済発展やイノベーション主導型開発戦略、持続可能な開発戦略、軍民融合開発戦略などの国家戦略に役立っているか）

中国ビジネスニュース：任正非氏が述べたように、資本は貪欲であり、科学技術企業の理想の実現に影響を及ぼす可能性がある。科学技術イノベーション委員会への上場はテクノロジー企業にとってどのような意味を持つと思いますか?

Ni Jun：多くの企業は研究開発投資を行うために資金調達に頼っています。私は任正非氏をとても尊敬しています。ファーウェイは収益のかなりの割合を研究開発に充て、自らの資金を使って投資しており、これは本当に素晴らしいことです。

しかし、ファーウェイは開発の初期段階で地方政府からの資源支援の恩恵も受けていたことにも注目すべきである。しかし現在、ファーウェイは新たな段階に入り、完全な社内エコシステムを形成し、独自の収益を生み出す能力を備えています。

ファーウェイのようなエコシステムをまだ確立していないテクノロジー企業の中には、研究開発能力を強化するために外部からの資本投資に頼る必要があるところもあります。

実際に事業を営んでいる人の中には、キャッシュフローの問題を解決する他の方法があれば簡単に株式を公開しない人も大勢います。なぜなら、株式公開後はあらゆるものが精査されることになるので、多くの起業家やビジネスマンはこうした規制を好まないからです。

しかし、資本支援があれば、テクノロジー企業はさらに大きな企業となり、これまで不可能だったものをより多く生み出すことができます。たとえば、Google は当初は単なる検索エンジンでしたが、十分に成長した後は、人工知能、自動運転、その他多くの高度なイノベーションを開発できるようになりました。たとえば、Facebook はソーシャルメディア企業としてスタートし、現在はテクノロジー企業へと変貌を遂げています。

第一金融日報：ファーウェイの「スペアタイヤ」構想も最近、広く注目を集めている。過去には、テクノロジー企業が他者に支配されているかどうかを評価する際には、そのサプライヤーに対するコスト支出の割合に注目することが多かったと指摘する人もいます。しかし、今は視点を変える必要があるようです。コストのごくわずかな割合を占める非常に小さな部品でさえ、最も制約となる部分になる可能性があります。

倪軍：20年以上に渡って製造業が世界中で発展してきた結果、一つの国だけで生産されるものはほとんどありません。

ボーイング社の航空機は米国だけで製造されているわけではなく、世界中の数十か国で製造された製品の統合です。おそらくあなたの手に握られているボールペンの部品の多くは中国製ではないでしょう。私たちは複雑な地球規模のエコシステムを形成してきました。

そのため、企業はサプライチェーン管理にさらに注意を払う必要があります。例えば、資金の70％は大手サプライヤーとの協力に、20％は「スペアタイヤ」の支援に、10％は「スペアタイヤ」の「スペアタイヤ」の育成に充てるという「721戦略」です。

そして、「スペアタイヤ」のうち少なくとも1台は中国にあるはずだ。

倪軍：科学技術イノベーション委員会は本当にインテリジェント製造業の台頭を促進できるのでしょうか？

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