看衰Google重返中國，李開復：現在的中國完全不同|數位時代 BusinessNext

看衰Google重返中國，李開復：現在的中國完全不同

身為Google前中國區總裁的李開復，本周在科技媒體《TechCrunch》舉辦的 Disrupt 活動中，認為Google重返中國將會非常辛苦。但他也提到中國擁有龐大資料優勢，在人工智慧（AI）的競爭上，將大幅超越美國。

Google想重返中國，李開復：很難

Google在2010年因為中國政府審查以及駭客的緣故，宣布關閉中國搜尋業務，退出中國市場將伺服器遷到香港。今年八月Google拋出震撼彈，傳出內部正推行一個叫「Dragonfly」的計畫，要打造一個符合中國審查標準的搜尋引擎版本，重返中國市場。

創新工場的董事長李開復，曾在2005年加盟Google擔任中國區總裁，隔年官方正式定調中文品牌名稱「谷歌」，如今李開復離開Google也九年了，現在的他是投資公司創新工場創辦人。在Disrupt 活動中談起Google重返的意圖，「我認為重返是困難的，」李開復直言：「更大的問題是，美國的跨國公司在中國可以成功嗎？現在的中國是一個完全不同的宇宙。」

Kai-Fu Lee gives his prediction for Google's future success in China #TCDisrupt pic.twitter.com/TpuOPGAP5A

— TechCrunch (@TechCrunch) 2018年9月5日

過去擔任Google中國區總裁的李開復，帶著團隊對抗本土勢力百度，在他任職其間，Google市占率從9％躍升至24％，總體營收接近10億美元，然而，隨著習近平上台、加強網路言論審查，中國近年的產業環境已經大不相同，時間快轉到2018年，李開復承認Google有著比其他科技公司更多的機會以及資源，不過在中國的前景並不那麼樂觀。

「現在中國的人已經不需要新的App Store或是搜尋引擎，」他認為，現在許多中國優秀的畢業生，都會想替本土公司效力，美國企業將面臨不同以往的挑戰，像是Facebook也同樣很想進中國，「我認為，美國公司現在在中國會很辛苦，蘋果算是少數的例外啦，」他補充：「那是因為蘋果主要是生產硬體產品，而產品常常是一種潮流象徵，跟Google的軟體服務是很不同的。」

目前Google想重返中國，最大的挑戰是必須遵守當局審查規範，不只是外國企業，今年四月今日頭條、鳳凰新聞、網易新聞和天天快報，這四款本土新聞App，也被官方以是假新聞、假廣告猖獗、低俗內容為由要求下架，其中活躍用戶數達2.4億的今日頭條更被勒令下架三週。

過去專家為王，現在資料為王

美國人也許發明了人工智慧（AI），然而李開復認為中國的AI實力正強勢追趕美國，「人們都以為美國在AI研究方面很強大，美國支配了這個領域，但事實上中國正兇猛地追趕著。」

很大的一個原因是中國「人多」，這背後就代表有龐大的數據累積，而數據資料正是AI在建立、部署、訓練重要的關鍵，中國不僅掌握龐大市場，更握有龐大數據，「我們必須把AI想成跟電力一樣，現在中國已經幾乎趕上美國。」

本月初李開復在新書《AI·未來》的全球發表會上談到：「中國AI全面超越美國只需要5年。」他認為中國在很多領域擁有絕對領先優勢，也有很好的基礎，「現在AI已經很普及，不是世界巨頭來做AI才可以，」他認為在AI技術萌芽期，技術是非常重要的關鍵，然而現在AI技術已經普及，懂客戶、商業、垂直整合應用才是致勝關鍵，「 過去專家為王，現在資料為王。 」但李開復也點出在晶片產業，中國要努力的空間仍非常多。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。