美國的人工智能不可能落地_風聞

　　今天我要在華為練秋湖講《人工智能背景下企業戰略選擇》，講的就是人工智能的落地，怎麼用人工智能提高社會效率，增強社會能力，降低社會成本。讓人工智能變成一個對社會有價值的事情。

　　非常有意思的是，我正好看到了有朋友轉美國杜克大學陳怡然關於人工智能的一些信息，美國人工智能的落地，一直是一件困擾他們的事情，至今也沒有找到合適的商業落地。

　　我看了這個信息，微微的一笑，人工智能中國必將把美國甩在身後，遠遠領先美國，其實今天中國已經有非常成功的人工智能落地的例子，只是大家看不到，沒有人像我這樣做深入的研究。

　　很長時間以來，我一直説人工智能不僅僅是多模態通用大模型，然而整個美國的學術界，基本上是把人工智能理解成就是多模態通用大模型，他們當然找不到人工智能的方向，更看不到落地的機會和可能，美國人工智能的基本形態就是，幾個公司通過堆算力，搞一個大模型，希望這個大模型把所有的事情都做了，然而這個大模型主要還是在進行訓練，越往後面訓練，消耗的算力越多，出現的幻覺越多，數據已經不夠，無法通過大量的有效數據，讓訓練的水平有更多的提高。

　　至於這樣的一個大模型，怎麼形成商業的能力，美國人更不知道。這就是泡沫和焦慮之中，我看美國人走不出這個泡沫和焦慮。

　　事實上人工智能是機器對人的能力的模仿，形成和人一樣的學習能力，幫助人類提高效率，降低成本。人工智能不僅僅是信息處理，人工智能是一個完整的系統，這個系統包括智能感應、信息存儲、信息傳輸、信息處理（算力、算法、大模型）和智能終端。是這5個部分形成的一個大系統，這個系統相互作用，共同提升。

　　人工智能的信息處理大模型，在完成了最初的訓練之後，大模型的能力是要轉換為推理，這個推理的過程中間，會不斷的積累，形成新的數據，形成新的大量的小模型，大模型和小模型相互混合，為不同的產業提供推理能力。

　　人工智能的發展，一定是軟硬件一體化的，這些硬件包括感應器、信息存儲能力、信息傳輸的系統、智能終端的體系，這些硬件很多也處在早期，並沒有完善起來，這需要一個龐大的產業鏈來支撐，關鍵的情況是美國沒有這個產業鏈，美國現在也不想在這個領域有所作為。

　　整個美國關於人工智能的理解，就是玩一個多模態通用大模型，而根本找不到把大模型的能力和產業結合點。其實中國已經有企業找到了，並且做得非常成功，這方面的內容，我不會在社交平台上説，我會在講課時給大家做詳細的分析。

　　對於人工智能的理解，尤其是人工智能落地的能力，美國和中國有巨大差距，而且美國也永遠追趕不上。

　　説到這兒，我要舉一個印巴衝突的例子，印度還想着用單機對抗，用飛機的性能。巴基斯坦基於中國的系統信息化作戰理念，已經用上了數據鏈，雷達就是智能感應，大量的信息進行彙集，及時地傳輸到中央控制系統，通過中央控制系統進行分析，管理預警機、戰鬥機、地面雷達、導彈，進行全面的管控，實現精準打擊。這就是一個小的人工智能系統。

　　這樣的例子已有很多，但美國人還在大模型裏面，找不到面對幻覺的辦法，中國其實已經在很多領域有所突破，人工智能和產業的結合，已經可以看到大量的案例。我相信中國在人工智能領域取得巨大進步的時候，美國還在講大模型，最後發現大模型和產業的結合，美國完全跟不上中國的節奏。

　　如果大家有機會聽一聽我內部的課，就會對人工智能的落地有全新的理解。人工智能落地，全世界只有一個領導者，那就是中國。