美國的基建支持計劃會帶動技術升級嗎

不知從何時開始，中國又新增了一個“基建狂魔”的標簽，從國內日漸完備的交通系統(tǒng)，再到輸出海外的高鐵和5G，中國確實在基建領域愈發(fā)如魚得水。

同時基礎設施建設通常也被認為是拉動經(jīng)濟發(fā)展的重要手段之一，這塊蛋糕自然無不會讓中國獨享。這不，就在四月份美國智庫戰(zhàn)略與國際研究中心就發(fā)布全球基建報告，其中包含了一系列雄心勃勃的基建計劃，并且提出要投入兩萬億美金。

這一計劃很容易讓人聯(lián)想到上個世紀美國經(jīng)濟大蕭條時，羅斯福提出的羅斯福新政。羅斯福新政本質上也是通過大肆推崇基建來實現(xiàn)就業(yè)率的提升，進而推動經(jīng)濟的正向運轉。但在今天的基建大潮中，兩萬億美金所推動的不再僅僅是個人就業(yè)，同時還有科技產業(yè)。

麻省理工學院和哈佛大學的AI治理聯(lián)盟研究員K. Gretchen Greene提出，他預測在兩萬億美金的基建計劃中，機器人產業(yè)將得以進一步的繁榮。

兩萬億美金去哪兒？

隨著機器人走入管道

在建筑中應用機器人以及AI技術，其實算不得什么新鮮事。隨著勞動力日益稀缺昂貴，機器人和AI技術的引用不僅可以提升基建工作的銷量和性價比，更可以面對一些以往對于人類來說過于危險或難以實現(xiàn)的工作。

我們可以看看，目前已經(jīng)有哪些新技術已經(jīng)進入了基建領域。

應用最廣泛的，非無人機莫屬。目前在美國的康涅狄格州，供電公司已經(jīng)開始在利用無人機遠程控制來檢查電線。無人機的使用，讓供電公司不再需要派出昂貴的直升機就能獲得鳥瞰圖，更無需開著卡車讓工人搭梯子爬到電線桿上。這樣一些卡車很難深入的位置，就能夠通過無人機來勘查情況。

除了無人機，管道機器人也是一個典型應用案例。就拿管道泄漏這一問題來說，在以往幾乎很難用一套價格合理的系統(tǒng)來解決。MIT則通過管道機器人來應對這一問題，在羽毛球大小的軟體機器人身上加入壓力傳感器，就能讓機器人在管道通行的過程中通過壓力變化感知漏氣、滲水。在蘇格蘭，管道機器人則被應用在了燃氣總管的檢修中，讓大部分管道檢修工作可以在地下進行，不再需要頻繁的在地面上開鑿。

除此之外，水下機器人、建筑機器人等等各種門類機器人的應用也越來越普及。這些機器人可以上天入海，擠進人類進不去的狹小空隙，回傳視頻給工作人員。建立在機器人的廣泛應用之上，AI技術的加入是另一個顯著趨勢。

例如一家名為OneBridge Solutions的創(chuàng)業(yè)公司，推出了應用于管道的模擬腐蝕算法，用來推測地下管道的老化程度。在波士頓和舊金山，創(chuàng)業(yè)企業(yè)們正在嘗試利用傳感器和機器學習算法來檢測本地空氣質量并進行推測。

如今似乎萬事俱備，只等特朗普的兩萬億美金前來“輸血”。

基建產業(yè)旅行地球：

輸出設備，還是輸出技術？

如果僅僅從“支持機器人產業(yè)”角度來講，如今機器人產業(yè)已經(jīng)做足了準備。但如果從基建的角度來講，恐怕還要從更多層面考慮。

首先是研發(fā)成本層面。

相比其他領域，應用于基建中的機器人以及AI技術在研發(fā)成本上要更加高昂。僅僅在數(shù)據(jù)儲備層面上，基建領域就十分匱乏，相比很多能夠通過移動互聯(lián)網(wǎng)就能獲取足夠數(shù)據(jù)的領域，建筑、工程領域不僅數(shù)字化基礎差，收集數(shù)據(jù)的過程也通常要靠實地采集或數(shù)字孿生等等高成本的方式解決。

同時還有人員培訓層面。

如今基建產業(yè)的一個重要特點，就是以全球化的形式向外輸出。像中國打出的一帶一路策略，美國則把目標放在了澳大利亞和日本。換句話說，基建產業(yè)向外輸出的大多是技術與設備，而不是像過去，僅僅是制造重勞動力工作崗位。這也要考慮到，在基建中引入更多機器人和AI技術，造成的人員培訓問題。在一些經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，很容易產生高科技設備和當?shù)鼗◤臉I(yè)者技能水平不配套的情況。

最后還要考慮的，是應用市場接受程度的問題。將新技術輸入到基礎設施建設這樣如此傳統(tǒng)的領域中，恐怕還需要對于整體行業(yè)進行教育和建設，加上在教育過程中技術傾銷方如何保護自己的知識產權，都將是一系列復雜的過程。

理清毛線球：

基建支持會率先投入到哪些領域中去？

如此以來，有關機器人和AI走進基建產業(yè)似乎像一團混亂的毛線球，讓人不知道從何處開始梳理。但可以肯定的是，產業(yè)支持一定會率先流入那些能夠實現(xiàn)長線效應，投入產出性價比更高的領域中來。

比如那些通過簡單加設傳感器就能整合解決方案的領域。

目前在基礎設施建設的議題中，視覺方案的引入相對更加成熟。像在一些城市大腦或工業(yè)大腦中已經(jīng)出了類似的解決方案，通過在橋墩等大型基礎設施上加設攝像頭，通過圖像技術觀測基礎設施的老化損傷情況，同時進一步收集數(shù)據(jù)。目前美國明尼蘇達州就正在啟用類似的方案來對橋梁老化狀況進行集體檢測，由于免去了租用長臂重型卡車的費用，交通部門可以在這個項目上節(jié)省100萬美元。

還有通過AI技術克服以往人力難以解決問題，也正在率先獲得投入。

基礎設施進行技術升級所面臨的一個顯著問題就是，技術投入成本和人力成本的難以均衡。尤其在基礎設施全球化輸出的過程中，接收方自然會選擇性價比更高的方案。這時利用技術去解決那些以往人力難以解決的問題，就成了很好的避嫌方案。例如從日本福島核泄漏事件發(fā)生以來，日本就一直在研究實驗能夠在輻射環(huán)境中運行的救災機器人。同理水下機器人、管道機器人等等能夠在特殊環(huán)境中運行的機械設備，也是值得投以關注的領域。

最后還有那些數(shù)字化基礎更好的領域。例如受自動駕駛影響下的交通領域，包含智慧高速公路、智慧紅綠燈等等建設。建立在數(shù)字政務、數(shù)字城市的基礎之上，進行進一步的實體化延伸。

在C端市場，機器人和AI技術的應用普及可以通過資本市場進行撬動。但在更加封閉和沉重的B端市場，恐怕就需要更強大的力量。應用于基礎設施、大型工業(yè)建筑等等領域的機器人從研發(fā)到制作的成本都更加高昂，但也正因如此，誰能率先取得應用層面突破，也就無形中制定了產業(yè)標準。

雖然目前尚未出現(xiàn)明確消息，指出美國政府的兩萬億美金支持有多少會涌入基礎建設技術升級之中。但相信在這一層面的“重型戰(zhàn)爭”，很快就會開始。