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隨著人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展，全球市場對AI的需求與日俱增，這也使得越來越多的企業(yè)和研究機構(gòu)開始關(guān)注和投入到這一領(lǐng)域。頗有“萬般皆下品，唯有AI高”的架勢。在全世界都因AI革命躁動不安的當(dāng)下，需要正確看待這一輪變革，不僅要搶占先機，還要讓AI技術(shù)的發(fā)展服務(wù)于整體長期戰(zhàn)略，則AI有望成為撬動新一輪產(chǎn)業(yè)升級的契機。

AI生產(chǎn)力革命是真實的

本次AI浪潮受到如此大的關(guān)注，首先是因為人們明確看到了實實在在的生產(chǎn)力提升，這與之前只聞其聲不見其人的元宇宙不同。促進了生產(chǎn)力，這一點首先應(yīng)該肯定。像筆者比較了解的典型AI頭部產(chǎn)品，對話型AI的ChatGPT，以及繪畫生成AI的Stable Diffusion、Mid Journey等無不如是。

ChatGPT自2022年11月發(fā)布后，在4個月的時間里完成了多次跨越式迭代，已經(jīng)能夠很好地根據(jù)用戶的自然語言輸入給出恰當(dāng)?shù)拇饛?fù)，在一定程度上勝任文書寫作、翻譯、編程等工作。據(jù)筆者海外的朋友介紹，他已經(jīng)在日常的編程工作中將ChatGPT作為助理和顧問使用，他在一定程度上已經(jīng)把AI工具視為勞動力，而不是靜態(tài)的生產(chǎn)資料。

而AI繪畫則已經(jīng)開始對美術(shù)從業(yè)者造成明顯沖擊，筆者作為數(shù)字創(chuàng)意行業(yè)人員，從各方渠道了解到，游戲和影視行業(yè)這些插畫原畫需求大戶，引入AI制作流程以后對原畫師的崗位需求可以縮減到原來的十分之一。筆者所認識的一位影視設(shè)計總監(jiān)則坦言，直接取消了招聘原畫師的計劃，因為AI繪畫的出現(xiàn)，幾秒鐘就可以得到之前需要1周才能畫好的原畫，盡管會有一些細節(jié)錯誤，但前期設(shè)計重視的是氛圍和視覺沖擊，第一眼看上去覺得美，這點AI已經(jīng)可以達到很高水平。

相信從以上事例可以感受到，AI正以前所未有的方式提升腦力勞動生產(chǎn)力。由此帶來的工作崗位流失問題固然是挑戰(zhàn)，但也從反面說明其顛覆性之巨大。如此重大的變革，投身其中是必然的選擇。

AI是產(chǎn)業(yè)鏈支撐的“大飛機”

支撐AI的基礎(chǔ)技術(shù)不僅包括軟件、硬件、制造業(yè)和數(shù)學(xué)等領(lǐng)域，還涉及到其他多個學(xué)科和技術(shù)。產(chǎn)業(yè)鏈復(fù)雜程度不亞于“大飛機”，可產(chǎn)生巨大的產(chǎn)業(yè)撬動效果。以下是一些與AI密切相關(guān)的基礎(chǔ)技術(shù)：

軟件和算法：AI的發(fā)展依賴于各種算法和軟件技術(shù)，如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺、強化學(xué)習(xí)等。

硬件：AI的運行需要強大的硬件支持，如GPU、TPU、FPGA等專用于加速AI計算的芯片，以及其他定制硬件。

制造業(yè)：精密制造技術(shù)可以為AI硬件的生產(chǎn)提供支持，包括納米級別的半導(dǎo)體制程、高精度的機械制造等。

數(shù)學(xué)：AI的理論基礎(chǔ)依賴于多種數(shù)學(xué)領(lǐng)域，如線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學(xué)、最優(yōu)化理論、圖論、信息論等。

物理學(xué)：量子計算等新型計算技術(shù)的發(fā)展受益于物理學(xué)的突破，這將有可能為AI領(lǐng)域帶來革命性的變革。

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)：高速、低延遲的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（如5G、6G等）可以為AI的遠程計算和實時應(yīng)用提供基礎(chǔ)設(shè)施。

云計算與邊緣計算：云計算技術(shù)為AI提供了彈性、可擴展的計算資源，而邊緣計算技術(shù)則使AI能夠在離用戶更近的地方進行計算和分析。

數(shù)據(jù)科學(xué)：大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘方法為AI提供了海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理能力。

人工神經(jīng)科學(xué)：對人腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)和功能的研究為AI的發(fā)展提供了生物學(xué)原型和靈感。

機器人學(xué)：機器人技術(shù)可以將AI與實體機器結(jié)合，實現(xiàn)智能控制和自主導(dǎo)航等功能。

語言學(xué)：自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展受益于對人類語言結(jié)構(gòu)和規(guī)律的研究。

認知心理學(xué)：對人類認知過程的研究有助于AI模型的設(shè)計和優(yōu)化。

倫理學(xué)：隨著AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用，AI倫理學(xué)和道德問題的研究越發(fā)重要，如數(shù)據(jù)隱私、算法公平性等。

材料科學(xué)：新型材料的研發(fā)，如高性能電池、石墨烯等，為AI硬件設(shè)備提供了更好的基礎(chǔ)。

控制論：自動控制理論為AI在控制系統(tǒng)、工業(yè)自動化等領(lǐng)域提供了理論支持。

法律：隨著AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用，相關(guān)法律法規(guī)的制定和完善對于規(guī)范AI行業(yè)的發(fā)展具有重要意義。

在當(dāng)前中國面臨全面技術(shù)封鎖的背景下，具有戰(zhàn)略意義的關(guān)鍵領(lǐng)域，如芯片制造、操作系統(tǒng)、高端制造設(shè)備等亟待資源投入。發(fā)展AI技術(shù)，應(yīng)該與這些關(guān)鍵領(lǐng)域協(xié)同發(fā)展，走全面發(fā)展道路，這樣我國產(chǎn)業(yè)升級就能在AI浪潮中最大獲益。

與全面發(fā)展相對的，就是“萬般皆下品，唯有AI高”的片面發(fā)展路線。一旦陷入這種誤區(qū)，就會引發(fā)行業(yè)過熱，擠占其他關(guān)鍵領(lǐng)域投入。一旦資本和社會關(guān)注過度傾斜到AI領(lǐng)域，在追風(fēng)口賺快錢的誘惑下，就會起來一批打著AI旗號，實質(zhì)并無核心技術(shù)，只懂得調(diào)用現(xiàn)成代碼包和算法模型包的“調(diào)包俠”企業(yè)。當(dāng)下AI概念大熱，當(dāng)資本過多地流向這類企業(yè)，可能導(dǎo)致?lián)碛姓嬲齽?chuàng)新能力和核心技術(shù)的企業(yè)得不到足夠的資金支持，從而影響國家和行業(yè)的長期發(fā)展。此外部分從業(yè)者可能會放棄長期的基礎(chǔ)研究，轉(zhuǎn)向更具短期效益的領(lǐng)域。這可能導(dǎo)致基礎(chǔ)研究的衰退，影響未來的科技創(chuàng)新。

我們要清醒認識到，今天的AI應(yīng)用爆發(fā)，源自于支撐其運轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)科技體系的長期發(fā)展成果。國外的頭部產(chǎn)品能夠一鳴驚人，是源于長期的基礎(chǔ)研究積累所成的硬功夫。在AI的發(fā)展過程中，經(jīng)歷了多次繁榮與低谷的周期，這些周期中的關(guān)鍵突破往往源于長期的基礎(chǔ)研究。例如，深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在80年代就已經(jīng)被提出，但直到21世紀初，隨著硬件和算法的發(fā)展，這一技術(shù)才得以大放異彩。歸根到底，基礎(chǔ)研究，是在新一輪技術(shù)革命立于不敗之地的最大底氣。

開始做一件事最好的時機是十年前，其次就是現(xiàn)在。正是因為有了數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、物理學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的長期積累，才使得今日的人工智能得以厚積薄發(fā)。保持一份戰(zhàn)略清醒，要發(fā)展AI，還需在AI之外下功夫。

（作者系某科技公司總經(jīng)理、工程師；來源：昆侖策網(wǎng)【原創(chuàng)】修訂稿，作者授權(quán)首發(fā)）

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