「BIG IDEA」顛覆性技術分析報告：2020年的11大科技趨勢

ARK是一家專注於顛覆性科技的投資管理公司。為了給投資者對突破性技術的影響和所創造的機會有所啟發，從2017年開始，他們每年都會發布相關的顛覆性技術分析報告BIG IDEA。今年的研究報告聚焦了創新的最新進展，並給出了他們的最新預測。本文為對其研究報告的概括。

一、深度學習－－從視覺到語言

深度學習正在為下一代的運算平台賦能。得益於深度學習，現在的AI系統能看能聽能理解自然語言，且準確率幾乎跟人一樣。深度學習的影響力甚至超過網路。20年間網路大約為全球股權市場創造了10兆美元的市值。ARK認為深度學習在未來20年有望創造3倍於網路的市值，達30兆美元。

跟傳統軟體相比，深度學習軟體是靠「訓練」出來的。人先建立AI模型，然後收集標籤數據，軟體就會學習適當的行為，而且提供的數據越多效果越好，表現往往超過了人類。

深度學習正在為下一代的運算平台賦能。不妨看3個數據：

會話式電腦：2019年，智慧音箱回應了1000億項命令和問題，僅1年時間就增長率50%！
無人車：Waymo無人車已經跑了超過2000萬英里
消費者app：抖音利用深度學習提供影片推薦，用戶發展速度比SnapChat快10倍

此外，AI軟體有望為AI硬體創造出180億美元的市場。其中一個原因是摩爾定律的放緩。每2年性能翻倍的好事不再有了，因此對伺服器業必須對運算硬體進行更多的投資。優化深度學習載荷的AI加速晶片去年有40億美元的收入，預計複合年增長率達36%，如此到2024年將創造180億美元的市場。

跟摩爾定律相比，深度學習工作負荷的增長率是前者的5倍。也就是說，軟硬體的改進大概每2年就能讓訓練神經網路的的成本下降100倍，其結果是算力每年都有10倍的增長。在算力和模型的發展下，AI的應用從視覺擴展到語言，從而推動了會話式AI（所需運算資源10倍於運算視覺）的蓬勃發展。

▲ 深度學習的載荷增長率是摩爾定律的5倍ARK因此認為，深度學習未來有望創造比網路還要大的經濟價值。20年間網路創造了20萬美元的市值。而從2012年至2019年，深度學習已經創造了1兆美元的市值。如果按照21%的符合年增長率計算，到2037年深度學習將產生30兆美元的市值。

二、串流媒體

串流媒體技術為網路源源不斷地提供內容。消費者隨時都可以存取巨量的音訊和視訊和遊戲資源。串流媒體技術將會成為內容分發背後的主要技術，重塑觀看的習慣。預計未來5年串流媒體的收入將增長4倍多，從今天的860億美元增長到2024年的3900億美元。

在1980到2010這30年間，媒體公司基本上是涇渭分明的：要嘛專心做內容，要嘛專心做通路。但現在以Netflix為首的一批新勢力已經把通路和內容一起做完了。

▲ 從內容為王、通路為王到內容+通路為王與此同時，訂閱影片點播（SVOD）正在取代傳統的線性電視。SVOD屬於相對便宜的優質內容源。看觀看時長計費的Netflix成本比有線電視要低75%。正因為這種成本優勢，美國人均消費3.4種串流媒體服務。

線性電視的另一大收入來源——廣告業在逼近斷崖式下跌。未來5年，廣告支持的OTT（網路機上盒）將會攫取顯著的市場占有率。根據ARK的研究，未來5年OTT廣告收入將增長7倍多，從2019年的將近60億美元增長到2024年的約440億美元。

▲ OTT蠶食有線電視的廣告市場

一度沉迷的音樂業正因為串流媒體音樂的崛起而再度復興，但後者與此同時也在重塑這個產業。音樂業的收入在連續下滑了10多年後終於在串流媒體音樂的帶動下走上復甦的道路。預計美國未來年的音樂產業收入將從2019年的130億美元增長4倍多，到2024年的520億美元。

▲ 串流媒體音樂復興和重塑了音樂

雲端遊戲也將出現爆發式增長。雲端遊戲有望奪取遊戲機和PC遊戲的市場占有率，從2019年的2.63億美元增長至2024年的135億美元，也就是占有率將從0.2%增長至6.3%。這一切都是因為雲端遊戲的即時存取、動態後端支持以及相容任何設備的優勢。

▲ 雲端遊戲來搶市場了

在遊戲直播的帶動下，串流媒體直播將在新的垂直市場發展起來。比方說，Amazon旗下的Twitch現在是全球第58大網站，光2019年直播市場就超過了110億小時。

整個串流媒體市場的符複合增長率可達35%，收入將從2019年的860億美元增長至2024年的3900億美元。細分市場參見下圖：

三、電動車

2018、2019年電動車的銷量分別是145萬和200萬。EIA預計到2024年這個數字將達650萬。但ARK的預測更為激進，認為按照萊特定律（累計產量翻倍，電池成本將下降18%），此數可達3700萬。而且電動車的成本已經接近汽車：

影響ARK預測準確性的最大變數在於傳統車企能否實現電動車的規模量產。如果可以，未來5年電動車的複合年增長率將達79%，至2024年電動車銷量可達3700萬。

四、自動化

工業機器人（製造）、服務機器人（物流、真空吸塵器、快遞機器人、護理助手）與自動化系統（飯店、生產線）均屬自動化範疇。預計2024年美國自動化產值可達8000億美元，2035年有望達12兆美元。

對於工業機器人價格走勢，ARK的預測比波士頓諮詢集團（BCG）還要樂觀，認為到2024年將降至13000美元，不到1996年的十分之一：

▲ 工業機器人的需求也將相應上漲，未來5年預計會翻4番，從2018年的42萬增長至2024年的160萬。

成本趨勢同樣左右著服務機器人的需求，用機器人配送的成本僅為人力配送的5%。從2012開始至今，Amazon已經在履約中心部署了約20萬個機器人。

自動化系統也可以運用到大部分的休閒快餐飯店。而且過去「無報酬」的生活必需品購買、食材準備、保洁等消費者自理的任務也將逐步由供應商通過自動化系統「有償」代理。

五、3D列印

3D列印是一種在電腦控制下層疊原材料，製造出物體的增材製造形式。3D列印可以將從設計到製造的時間大為縮短，讓製造全新結構的物件成為可能，並且大大減少浪費。預計3D列印的規模將從2018年的970億美元增長到2024年的9700億美元，複合年增長率達65%。

當然，自從幾年前的那波炒作潮退卻之後，3D列印公司似乎就沉寂了，進入Gartner所謂的希望破裂的幻滅期，相應的股票也無人問津，導致本領域的上市和非上市公司的市值落差。

但是，3D列印的採用即將引來引爆點。以GE的採用為例。2015年，GE首次將燃油噴嘴的20多個零件用3D列印一體成型。2019年，GE9X引擎已經包含有304個3D列印零件。預計到2024年這個數字將飚升至4000多個。

跟傳統製造相比，3D列印所需要的零件數、製造週期、迭代周期、設計週期都要大為減少，供應鏈管理也更加簡單，而且還可以透過AI持續改進製造流程，前景一定是非常光明的。3D列印的下一個尖端有可能是終端使用的零件。

六、無人車叫車APP（Autonomous Ridehailing）

機器人能讓任何人和物的點對點運輸成本降到打的的1/10。無人車計程車有望成為城市地區的主流，擁有汽車不再是個人的首選，新的商業模式將會出現。

▲ 百年後，無人車終於讓計程車成本下降了

儘管目前的叫車app抽佣率大概在20-30%左右，但無人駕駛技術有望透過更低廉、更安全、更便利的服務為消費者提供更多的價值，進而為自己爭取到更多的佣金。此外，自主平台還將出現地域的壟斷，減少目前叫車公司面臨的競爭壓力。ARK預計，未來叫（無人）車創造的現金流將相當於1-2兆美元的現值。

七、無人機

電池成本下降以及無人駕駛技術的提高將會促進無人機的發展。無人機在物流與食品甚至人的遞送方面具備成本更低廉更便利的優勢。這會讓消費者改變購物習慣，減少旅行時間，還有可能拯救生命。

根據預測，到2020年，電池技術的發展有望把無人機安全續航里程提高到12英里。而在機器學習的帶動下，自主地送的成本有望從遠程遙控的7.8美元/10英里降到0.25美元/10英里。下圖反映出無人機的各種相對成本優勢：

▲ 無人機將讓這些業務的運輸成本下降因為無人機使得配送成本大為下降，會有更多的到店購買轉移到網路上，推動電子商務在零售的佔比從2019年的14%提高到2030年的60%。在平均配送費為0.25美元/趟的情況下，無人機配送到2030年有望創造出1150億美元的市場機會，而食品外賣會是一個合適的配送對象。