一、AI开抢打工人的饭碗
昨日，IBM首席执行官宣称将暂停招聘未来可能被AI取代的职位，重灾区落在了以人力资源为代表的后台部门，涉及7800个工作岗位。
此前，国内最大的广告公关服务公司——蓝色光标高调宣布，将停止设计、文案、活动方案和雇员的外包支出，使用AI来代替这部分工作。心动网创始人也在社交媒体上表示，已有游戏团队砍掉了原画外包和翻译外包服务。
据国外网站（ResumeBuilder.com）调查1000名企业家的数据显示，49%的企业已经使用ChatGPT且绝大多数企业仍然会继续使用，30%的企业计划使用ChatGPT且大部分企业将在6个月内投入使用。
(资料图)
在已经使用ChatGPT的企业中，66%用于编写代码，58%用于撰写文案、内容创作，57%用于客户支持，52%用于创建会议或文档摘要。更重要的是，55%的企业认为ChatGPT产生的工作质量是“优秀的”，34%的企业认为它是“非常好的”。
二、低位面的岗位首当其冲
在《闲聊AI——从人类社会发展的角度出发》中提到，人工智能对人类社会发展的意义或许是划时代的，正如人类社会从石器时代一路走来，每一次重大的社会变革往往是由生产资料发明创造所带来的生产力大幅提升引发的，新的发明创造也势必会取缔旧的生产工具，从而引领社会迈向更高层次。
目前，AI赋能应用的发酵就正处在新旧生产资料的交替中，而且交替的速度比我们想象的来得更快，尤其是那些简单易行的工作岗位。
从目前AI可实现的功能看，程序开发、软件工程、数据分析等技术岗，广告设计、内容创作、新闻报道等传媒岗，证券分析、财务顾问、投资交易等金融岗以及法律咨询、市场研究、平面设计、客户服务等岗位，均有可能很快且很容易被AI取代。
当然，不必恐慌！
因为，发展的本质在于旧事物灭亡的同时孕育出新事务的诞生。
当蒸汽机应用在纺织业时，一批纺织工人失业了，但催生了另一批制造、使用、维修机器的岗位。
当电力应用在生活、生成等各个领域时，那些制造、使用、维修蒸汽机的岗位消失了，发电、电力维修、电力监测、电网维护等岗位应运而生。
当互联网的问世几乎取缔了件时，微、QQ却让世界各地的人可以实时通。
……
如果说旧事物的灭亡是低位面生产资料的彻底败下阵来，那么，当我们面临AI挑战传统时，不应该恐慌，而应该考虑如何顺应趋势迈向更高维度的应用。
三、成为使用AI的那一批人
如果用一个词来形容迈向更高维度的话，那就是“弃旧纳新”——成为使用AI的那一批人。
当程序开发、软件工程、数据分析等技术岗被AI取代了，那我们就使用AI来开发程序、软件并进行数据分析，谁说就不能打造出下一个游戏爆款？
当广告设计、内容创作、新闻报道等传媒岗被AI取代了，那我们就使用AI来设计图文、音频发布在自己的平台账号上，谁能保证不会成为网红中的一员？
当证券分析、财务顾问、投资交易等金融岗被AI取代了，那我们就使用AI来分析宏观经济、股票、上市公司并进行投资，谁能断言韭菜不能实现反割？（当然大概率还是韭菜）
……
这些只是从个人的角度去讨论AI赋能的可能性。
对于行业而言，之前提到过，传媒行业应该是AI变现最快的行业，目前来看这一结论还能站住脚。
值得深思的是，AI变现最快的行业不一定是AI赋能最好的行业。“快”在一定程度上意味着“壁垒低”，相会有越来越多的“蓝色光标”出现。自媒体的创作们已经在如火如荼奔向AI蓝海，用高效的产出来博取最快的流量。问题在于，当越来越多的人参与进来，竞争就变得白热化，内卷随即而生，经济效益自然就会边际递减。
试想，当所有的传媒企业都在使用AI，就等于大家都没有使用AI，产品起跑线的一致基本决定了竞争走向价格战的终点方向。
从这个角度看，变现最快的AI赋能也是低位面的内耗。
四、高维度的AI赋能看什么
用概括的话来回答这个问题，高维度的AI赋能关键看竞争壁垒，壁垒越高，AI赋能的价值越持久。这个壁垒主要是技术壁垒。
从投资的角度看，高维度的AI赋能定然没有唯一答案，但智能物联网肯定有一席之地。
这得从一段上市公司年报关于智能物联的内容说起。
“智能物联是一种基础能力，为人与物、物与物提供相连接、相交互的可能性，这种可能性首先需要感知技术的支持。……当前，感知技术正在从人类熟悉的感知方式向人类不熟悉的、无法直接感知的领域发展，从单一感知方式向多维感知融合发展，从非智能感知向智能感知发展，实现物到‘智物’的转变。
智能物联的发展，得益于感知技术的发展，也依托于AI技术、大数据技术的发展。人工智能和物联是一对好伙伴，两者相辅相成，紧密联系。因为得到了AI技术的加持，智能感知技术快速发展，同时物的大数据因此生成，铺平了物联应用的道路。……而更复杂的物联系统中，大量的传感设备监测到生产操作中多维度的息，人工智能算法在大量物联数据中‘学习’，围绕用户的需求，对号和噪音进行区分，不断优化迭代，进而设备和系统可以做出决定，进而采取行动，人工智能是物联的灵魂。
智能物联的发展，是一个巨大技术集的全面发展。从图像技术（AI-ISP、图像增强、多摄拼接、多光谱融合技术）、光学技术（镜头、补光、聚焦和变倍、防抖技术、菲涅尔光学等）、环境适应技术（高低温、雨雪尘、防护、防爆、散热等）、被动探测技术（被动红外、振动感知，玻璃破碎探测、倾斜/位移探测技术等），到网络连接、数据汇聚和存算，到显示、控制、交互等应用技术，从单一技术到产品工程化，是相关技术集体演进的过程。
智能物联的发展，在未来相当长的时间内，仍然由用户的个性化需求驱动。智能物联应用是场景需求驱动的应用，场景定义产品、场景定义解决方案仍然是业务落地的主要方式。”
从上述的内容可以总结几点
1、智能物联需要感知技术的支撑，且离不开AI技术、大数据技术，说明技术壁垒并不唯一，是一个“技术集”的高壁垒，短期内能挡住大批竞争者加入。
2、AI技术是智能化的核心，其进步能够推动物联网向更加智能的方向发展。
3、智能物联的AI应用仍有很大的空间可以挖掘，内生发展来源于场景需求驱动，而场景需求涉及日常生活、工业生产、安全生产的方方面面。
所以说，AI赋能智能物联不该无所作为。
五、智能物联的上市公司比较分析
从国内上市公司看，智能物联这一块做的好的上市公司有海康威视和大华股份，前文节选的内容就来自于海康威视的年报。
（一）业务情况
从业务的角度看，海康威视和大华股份具有高度雷同性，核心产品都是视频感知类产品（说白了就是视频监控），例如道路交通监控、商业楼宇监控等。
除了视频感知类，海康威视和大华股份在非视频感知方面也有重要建树。
从业务体系看，海康威视和大华股份可以说几乎一毛一样，不仅视频端产品高度雷同，其他业务布局也基本一致。
（二）技术路线
从技术路线看，海康威视将感知技术从可见光扩展到红外光、紫外光、X光、毫米波等领域，探索声波、超声波等领域，不断推进温、湿、压、磁等感知手段，拓展多维感知融合应用。公司在人工智能和大数据领域的技术和产品持续积累，通过赋能千行百业智能物联应用，形成从感知到智能感知、从感知到认知、从产品到解决方案、从数据到应用的完整体系，并融合技术能力和工程思维，在项目中不断打磨落地能力，完善技术、产品和方案，形成从研发到市场，从市场再到研发的循环迭代体系。
大华股份依托于在技术端的扎实积累，实现算力资源（如图像算力、AI算力、通用算力、专用算力）资源池化，全栈适配，构建可持续驱动的全栈创新。
可见，海康威视和大华股份是拥有独立自主的核心技术储备，覆盖识别感知、AI算力等技术集，因而有相当的技术壁垒。
（三）财务比较
从收入和利润的体量看，海康威视确实比大华股份强不少。
但是从收入和利润增长的角度看，大华股份的回暖迹象比海康威视更明显一些，这与美国制裁海康威视密不可分。因此，在股价的表现上，大华股份比海康威视更强。
从毛利率的角度看，海康威视的毛利率一直占优于大华股份，但两者毛利率的变动趋势也基本一致。
从2021年四季度到2022年二季度，行业毛利率触及低点以来，两者毛利率都在边际回升，说明行业有回暖趋势。
结合业务、收入和利润数据看，大华股份简直可以说是缩小版的海康威视。
如果一定要下个投资结论，海康威视就是价值股，大华股份就是成长股。
六、结语
不要轻视AI带来的颠覆性变革，也无需被变革带来的恐慌支配。
顺应趋势才是生存之道。
