AI有可能改變連接器的制造方式以及由誰來制造連接器。

對(duì)于電子工業(yè)的未來，尤其是連接器行業(yè)面臨什么樣的困難，我們應(yīng)海納百川，實(shí)事求是。目前最首要的改變是人工智能（AI）,而不是新的處理器，快速互連器件，好的傳感器或新的存儲(chǔ)芯片，這些部件都是次要的。真正的問題是，連接器行業(yè)如何面對(duì)海量革命性的高科技、合法的專利、競(jìng)爭(zhēng)力以及由于大量人工智能不可避免帶來的標(biāo)準(zhǔn)問題等。改變正在加速，連接器行業(yè)需勇于面對(duì)。

連接器行業(yè)遵循四項(xiàng)基本原則：

1.連接器制造商應(yīng)比客戶更透徹了解連接器。

2.只有連接器制造商具備批量生產(chǎn)的技能和設(shè)備。

3.利用專利組合保護(hù)自己的商業(yè)模式。

4.連接器制造商應(yīng)保證自己的產(chǎn)品在使用過程中的可靠性，避免由此產(chǎn)生應(yīng)用故障。

現(xiàn)在，讓我們仔細(xì)看看這些原則，同時(shí)也承認(rèn)AI構(gòu)成的真正威脅。俄羅斯總統(tǒng)普京在一次學(xué)校演講中曾說：“人工智能不僅是俄羅斯的未來，也是全人類的未來。無論誰成為這一領(lǐng)域的領(lǐng)袖，都將成為世界的統(tǒng)治者?！碑?dāng)然他說的主要是指智能武器和戰(zhàn)場(chǎng)機(jī)器人。但普京的說法是否也適用于連接器行業(yè)呢？讓我們來探討一下，這種可能性如何影響這個(gè)行業(yè)的根基。

數(shù)據(jù)的力量

連接器制造商花巨資為他們的高速銅材連接器開發(fā)仿真模型，以確定性能參數(shù)和與某些芯片(例如：PCI Express、以太網(wǎng))和傳輸線(例如：電纜、載板、PCB線路)相關(guān)的眼圖。他們與標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)分享這些數(shù)據(jù)。這個(gè)行業(yè)的基本前提是連接器制造商比客戶更深刻透徹了解連接器。但AI的出現(xiàn)有可能改變這一前提。

AI并非主要指擁有最佳的計(jì)算能力，關(guān)鍵是掌握了巨量的數(shù)據(jù)。并且，頂尖的系統(tǒng)廠商會(huì)利用這巨量的數(shù)據(jù)來預(yù)判連接器的工作表現(xiàn)和可靠程度等。系統(tǒng)供應(yīng)商構(gòu)建了數(shù)千或數(shù)百萬個(gè)系統(tǒng)，通過經(jīng)驗(yàn)曲線，他們對(duì)成本、性能和可靠性有了很好的認(rèn)識(shí)。通過這些數(shù)據(jù)，系統(tǒng)開發(fā)者的人工智能計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)系統(tǒng)知道更好的設(shè)計(jì)連接器。他們只是沒有能力生產(chǎn)出來。

連接器制造商如何從系統(tǒng)供應(yīng)商那里獲得數(shù)據(jù)？他們可以花錢來購買AI-CAD工具和服務(wù)器，并將其作為一種服務(wù)提供給他們的客戶，客戶無需自己再購買。這樣，他們就可以免費(fèi)獲得數(shù)據(jù)，并通過從客戶那里獲得使用工具的費(fèi)用。這個(gè)過程被稱為軟件服務(wù)或SaaS。連接器供應(yīng)商的工具還收集客戶使用連接器過程中的大量數(shù)據(jù)，這也是互聯(lián)網(wǎng)的力量表現(xiàn)。系統(tǒng)供應(yīng)商知道他們的數(shù)據(jù)價(jià)值巨大，利用創(chuàng)建的連接器設(shè)計(jì)元素將在市場(chǎng)上極具競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

就我個(gè)人而言，我認(rèn)為SaaS模型不適用于連接器制造商，除非他們將自己的制造專業(yè)知識(shí)數(shù)據(jù)與客戶的操作和可靠性數(shù)據(jù)結(jié)合起來，并將其劃分開來。

隨著AI-CAD的逐步成熟，客戶與連接器供應(yīng)商共享數(shù)據(jù)庫的傾向可能會(huì)減弱。我們可能的發(fā)展方向：在某些時(shí)候，數(shù)據(jù)庫可能比專利更有價(jià)值，連接器行業(yè)基于專利的商業(yè)模式可能會(huì)受到威脅。但如果認(rèn)為AI-CAD可以超越專利系統(tǒng)，也是不可能的。

現(xiàn)在，有關(guān)如何設(shè)計(jì)優(yōu)質(zhì)連接器，系統(tǒng)供應(yīng)商擁有比連接器制造商更好的數(shù)據(jù)。他們?nèi)绾问褂肁I-CAD的數(shù)據(jù)？當(dāng)強(qiáng)大的3D打印機(jī)出現(xiàn)時(shí)，他們會(huì)將系統(tǒng)連接到3D打印機(jī)上，并制作自己的連接器。AI-CAD 和3D打印機(jī)的確對(duì)連接器制造商來說是絕佳的兩個(gè)工具。

缺失的標(biāo)準(zhǔn)

首先聲明一點(diǎn)：我不是律師。此處提供的資料無意傳達(dá)或構(gòu)成法律咨詢或法律意見。我只是提出一些問題和想法。如果你有問題或擔(dān)心，應(yīng)該聯(lián)系相關(guān)的律師。

有許多關(guān)于人工智能將如何影響經(jīng)濟(jì)，社會(huì)，醫(yī)療保健，金融行業(yè)，以及網(wǎng)絡(luò)就業(yè)的文章。但是我找不到一篇關(guān)于AI如何影響標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)的文章。我沒有發(fā)現(xiàn)來自ANSI或其他主要標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)組織(SDO)的相關(guān)文件或觀點(diǎn)。這既令人失望和不安。所以，我們要在這里重點(diǎn)提出來。

參加任何一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)會(huì)議，你都可能碰到來自連接器公司的許多工程師。連接器公司依靠開放的硬件標(biāo)準(zhǔn)硬件來經(jīng)營，這些硬件用于電信、軍事、工業(yè)、交通和醫(yī)療等市場(chǎng)。他們利用知識(shí)產(chǎn)權(quán)(如：專利)保護(hù)自己的業(yè)務(wù)。

假設(shè)一家公司擁有一個(gè)良好的AI-CAD系統(tǒng)，并參與了標(biāo)準(zhǔn)的開發(fā)過程，他們就能將這些新標(biāo)準(zhǔn)信息引入到系統(tǒng)中，提前準(zhǔn)備新標(biāo)準(zhǔn)的各項(xiàng)基本要素。然后，AI-CAD系統(tǒng)可以針對(duì)為每一個(gè)基本要素做出應(yīng)用，并提出專利申請(qǐng)。這不是什么新鮮事。幾十年來，參加標(biāo)準(zhǔn)會(huì)議的人都會(huì)根據(jù)會(huì)議內(nèi)容建立產(chǎn)品的設(shè)計(jì)性能和參數(shù)等，并申請(qǐng)專利保護(hù)。AI-CAD會(huì)加快這個(gè)過程，有可能使參與標(biāo)準(zhǔn)制定的公司搶奪和決定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)程。

自2011年9月以來，美國一直處于第一專利申請(qǐng)大國。每次在標(biāo)準(zhǔn)制定時(shí)，幾個(gè)美國連接器供應(yīng)商都會(huì)在會(huì)議上聲明專利(或?qū)＠暾?qǐng))。關(guān)于新專利法中有關(guān)第一次出版而不是第一次提交文件的制度，有很多討論。包括寬限期和隨后的披露不被認(rèn)為是“先驗(yàn)技術(shù)”等等。這個(gè)過程可能會(huì)持續(xù)數(shù)月或數(shù)年。取決于文件和法律程序的復(fù)雜性。AI-CAD會(huì)加劇SDO和參與公司目前的專利標(biāo)準(zhǔn)問題的討論。

SDO可能在他的云系統(tǒng)中加入AI系統(tǒng)，然后按次收費(fèi)。他們可以上傳新標(biāo)準(zhǔn)的范圍和參數(shù)，這些算法還可以確定系統(tǒng)分支的可能性和基本要素。換句話說，人工智能系統(tǒng)實(shí)際上可以編寫標(biāo)準(zhǔn)。它還可以確定所有相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)基本專利（SEP），并通過優(yōu)化分支系統(tǒng)來規(guī)避專利侵權(quán)，但專利申請(qǐng)除外，這些申請(qǐng)?jiān)?8個(gè)月內(nèi)不公開披露。這樣的程序可能會(huì)激怒參與的公司成員，并可能造成一些法律問題。

SDO的成員也可以在一個(gè)集體協(xié)議中將他們的AI-CAD系統(tǒng)連接起來，并創(chuàng)建自己的標(biāo)準(zhǔn)。它們可以完全繞過SDO和行業(yè)公會(huì)。將SDO的AI機(jī)器與其成員的AI機(jī)器掛鉤會(huì)產(chǎn)生一些我們從未見過的有趣的法律、技術(shù)、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)事物。司法部能否從法律方面給AI授權(quán)，允許任何AI機(jī)器都可與SDO網(wǎng)絡(luò)連接起來呢？我們已經(jīng)證明，人工智能機(jī)器比工程師思維更快，甚至他們比律師的思維也快。律師在當(dāng)今法治社會(huì)中是異常忙綠的，在某種程度上，他們的人生使命是處于創(chuàng)新、技術(shù)發(fā)展和實(shí)驗(yàn)的最前沿。把AI-CAD和法律綜合在一起的問題就像油和水混合的問題一樣。

Slaughter-bots 和責(zé)任

（Slaughter-bots：一臺(tái)用于擊殺犯罪兇手的 AI 仿生無人機(jī)）

看了有關(guān)Slaughter-bots的視頻知道，這種機(jī)器人完全是由復(fù)雜的AI驅(qū)動(dòng)。未來的軍事部隊(duì)和執(zhí)法機(jī)構(gòu)可以利用這些新的工具。但假設(shè)這些裝置在執(zhí)行任務(wù)期間殺死了一些無辜的旁觀者，可能引發(fā)民事和刑事訴訟。但誰會(huì)被起訴或控告呢？發(fā)送機(jī)器人的團(tuán)隊(duì)？機(jī)器人的制造者？編寫算法的人或公司？提供機(jī)器人數(shù)據(jù)庫的所有者？提供機(jī)器人組件的公司？還是把數(shù)據(jù)從傳感器傳遞給處理器的公司？這些問題的答案難以確定。

從較低的應(yīng)用層次上說，如果SDO的人工智能系統(tǒng)進(jìn)行專利搜索，根據(jù)潛在標(biāo)準(zhǔn)子系統(tǒng)確定最佳路徑，但仍錯(cuò)過一些專利或應(yīng)用。SDO對(duì)那些依靠搜索來的專利進(jìn)行訴訟者負(fù)有責(zé)任嗎？就像缺乏有關(guān)人工智能標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)的論文一樣，法律界也缺乏關(guān)于潛在人工智能責(zé)任和復(fù)雜難題的研究論文。

人才的問題

設(shè)計(jì)連接器是一個(gè)范圍有限的問題。連接器的三維設(shè)計(jì)會(huì)束縛我們；用于外殼和接觸點(diǎn)的導(dǎo)電和絕緣材料會(huì)束縛我們；物理定律和使用銅和光纖的傳輸線也會(huì)束縛我們。突破這些束縛的人才缺乏，這類人才的收入水準(zhǔn)也非常高。這也是為什么許多程序員工程師努力研究這些問題，特別是在AI-CAD領(lǐng)域。

一個(gè)花費(fèi)工程師幾個(gè)月來設(shè)計(jì)的新產(chǎn)品，AI-CAD系統(tǒng)憑借海量的數(shù)據(jù)可以在幾分鐘或幾小時(shí)內(nèi)就能完成。然后，AI系統(tǒng)可以在幾分鐘內(nèi)對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行模擬驗(yàn)證。無需建立多個(gè)模型來進(jìn)行昂貴的測(cè)試和設(shè)計(jì)修訂。這樣看來，我們是否連接器、半導(dǎo)體、電路板等傳統(tǒng)工程師在未來會(huì)失業(yè)嗎？我想答案是肯定，只是不知道到什么程度。

結(jié)論

為什么亞馬遜要收購Whole Foods進(jìn)入食品領(lǐng)域，而不是收購連接器公司進(jìn)入連接器領(lǐng)域呢？?jī)H在美國，食品行業(yè)每天的銷售額約為一百六十億美元。連接器行業(yè)每天在全球的銷售額約為一億六千四百萬美元。對(duì)亞馬遜來說，連接器的業(yè)務(wù)量有限。但對(duì)于小型CAD產(chǎn)品公司來說，這是值得一試的。亞馬遜的數(shù)據(jù)中心現(xiàn)在已經(jīng)安裝了二百萬多臺(tái)服務(wù)器。他們的員工已經(jīng)設(shè)計(jì)了自己的服務(wù)器，并由亞洲的制造商制造。如果說誰擁有大量的連接器成本、性能和可靠性數(shù)據(jù)庫，那就是Amazon、Google或Facebook。他們能否通過人工智能系統(tǒng)運(yùn)行這些數(shù)據(jù)，并設(shè)計(jì)出更好的連接器，并讓在中國制造呢？在某種程度上講，他們可能已經(jīng)這樣做了。

Ray Kurzweil, Stephen Hawking, Elon Musk和其他未來預(yù)測(cè)學(xué)家已經(jīng)評(píng)論說，人工智能將把人類帶到一個(gè)驚奇的境地，即機(jī)器人將變得比人類更聰明。他們預(yù)測(cè)這一事件將發(fā)生在2045年左右。但他們的這個(gè)時(shí)間點(diǎn)可能是錯(cuò)的。

當(dāng)AI-CAD面臨法律法規(guī)的困惑，標(biāo)準(zhǔn)制定、專利系統(tǒng)，以及數(shù)據(jù)從制造商輸送給客戶時(shí)，這種境地就會(huì)變成現(xiàn)實(shí)。

我們粗略地梳理一下這個(gè)主題的幾個(gè)元素，可以發(fā)現(xiàn)，AI-CAD對(duì)產(chǎn)業(yè)的影響力可能比本文所提出的更為顯著。如果我有一個(gè)很好的數(shù)據(jù)庫和預(yù)測(cè)人工智能算法，我可以給你展示一個(gè)可能發(fā)生的樹狀圖，來顯示可能發(fā)生什么以及每個(gè)分支系統(tǒng)的能力。驗(yàn)證主要的、次要的、以及其他因數(shù)的影響力，從而判斷對(duì)行業(yè)的發(fā)展的作用在哪里。

但首先，我們必須承認(rèn)，即使我們?cè)谮に伎嘞霑r(shí)，AI可能已經(jīng)有了答案。當(dāng)我們花數(shù)小時(shí)研究電子表格數(shù)據(jù)來尋找答案時(shí)，AI可以在幾秒鐘內(nèi)操縱數(shù)百或數(shù)千個(gè)變量，數(shù)百萬次的運(yùn)算來得出結(jié)果。雖然我們只是推測(cè)，AI可能已經(jīng)知道未來的結(jié)論在哪里。

雷·奧爾德曼(Ray Alderman)是VITA公司董事會(huì)主席。他曾在越南戰(zhàn)爭(zhēng)中從事軍事情報(bào)工作；與伯羅斯合作從事大型機(jī)計(jì)算機(jī)業(yè)務(wù)；是幾家電腦初創(chuàng)公司的合伙人；PEP模塊化計(jì)算機(jī)公司的總裁。