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興榮：萬般皆下品，唯有AI高？撬動新一輪產業升級要有戰略清醒

點擊：作者：興榮來源：昆侖策網【原創】發布時間:2023-03-29 09:13:30

隨著人工智能（AI）技術的快速發展，全球市場對AI的需求與日俱增，這也使得越來越多的企業和研究機構開始關注和投入到這一領域。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技術的發展服務于整體長期戰略，則AI有望成為撬動新一輪產業升級的契機。

AI生產力革命是真實的

本次AI浪潮受到如此大的關注，首先是因為人們明確看到了實實在在的生產力提升，這與之前只聞其聲不見其人的元宇宙不同。促進了生產力，這一點首先應該肯定。像筆者比較了解的典型AI頭部產品，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月發布后，在4個月的時間里完成了多次跨越式迭代，已經能夠很好地根據用戶的自然語言輸入給出恰當的答復，在一定程度上勝任文書寫作、翻譯、編程等工作。據筆者海外的朋友介紹，他已經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把AI工具視為勞動力，而不是靜態的生產資料。

而AI繪畫則已經開始對美術從業者造成明顯沖擊，筆者作為數字創意行業人員，從各方渠道了解到，游戲和影視行業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計總監則坦言，直接取消了招聘原畫師的計劃，因為AI繪畫的出現，幾秒鐘就可以得到之前需要1周才能畫好的原畫，盡管會有一些細節錯誤，但前期設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力。由此帶來的工作崗位流失問題固然是挑戰，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是產業鏈支撐的“大飛機”

支撐AI的基礎技術不僅包括軟件、硬件、制造業和數學等領域，還涉及到其他多個學科和技術。產業鏈復雜程度不亞于“大飛機”，可產生巨大的產業撬動效果。以下是一些與AI密切相關的基礎技術：

軟件和算法：AI的發展依賴于各種算法和軟件技術，如機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺、強化學習等。

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：精密制造技術可以為AI硬件的生產提供支持，包括納米級別的半導體制程、高精度的機械制造等。

數學：AI的理論基礎依賴于多種數學領域，如線性代數、概率論、統計學、最優化理論、圖論、信息論等。

物理學：量子計算等新型計算技術的發展受益于物理學的突破，這將有可能為AI領域帶來革命性的變革。

網絡技術：高速、低延遲的網絡技術（如5G、6G等）可以為AI的遠程計算和實時應用提供基礎設施。

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

數據科學：大數據技術和數據挖掘方法為AI提供了海量的訓練數據和數據處理能力。

人工神經科學：對人腦神經結構和功能的研究為AI的發展提供了生物學原型和靈感。

機器人學：機器人技術可以將AI與實體機器結合，實現智能控制和自主導航等功能。

語言學：自然語言處理領域的發展受益于對人類語言結構和規律的研究。

認知心理學：對人類認知過程的研究有助于AI模型的設計和優化。

倫理學：隨著AI技術的廣泛應用，AI倫理學和道德問題的研究越發重要，如數據隱私、算法公平性等。

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

控制論：自動控制理論為AI在控制系統、工業自動化等領域提供了理論支持。

法律：隨著AI技術的廣泛應用，相關法律法規的制定和完善對于規范AI行業的發展具有重要意義。

全面準確理解AI產業的范疇，防止片面發展

在當前中國面臨全面技術封鎖的背景下，具有戰略意義的關鍵領域，如芯片制造、操作系統、高端制造設備等亟待資源投入。發展AI技術，應該與這些關鍵領域協同發展，走全面發展道路，這樣我國產業升級就能在AI浪潮中最大獲益。

與全面發展相對的，就是“萬般皆下品，唯有AI高”的片面發展路線。一旦陷入這種誤區，就會引發行業過熱，擠占其他關鍵領域投入。一旦資本和社會關注過度傾斜到AI領域，在追風口賺快錢的誘惑下，就會起來一批打著AI旗號，實質并無核心技術，只懂得調用現成代碼包和算法模型包的“調包俠”企業。當下AI概念大熱，當資本過多地流向這類企業，可能導致擁有真正創新能力和核心技術的企業得不到足夠的資金支持，從而影響國家和行業的長期發展。此外部分從業者可能會放棄長期的基礎研究，轉向更具短期效益的領域。這可能導致基礎研究的衰退，影響未來的科技創新。

我們要清醒認識到，今天的AI應用爆發，源自于支撐其運轉的基礎科技體系的長期發展成果。國外的頭部產品能夠一鳴驚人，是源于長期的基礎研究積累所成的硬功夫。在AI的發展過程中，經歷了多次繁榮與低谷的周期，這些周期中的關鍵突破往往源于長期的基礎研究。例如，深度學習中的卷積神經網絡（CNN）在80年代就已經被提出，但直到21世紀初，隨著硬件和算法的發展，這一技術才得以大放異彩。歸根到底，基礎研究，是在新一輪技術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，其次就是現在。正是因為有了數學、計算機科學、物理學等基礎科學的長期積累，才使得今日的人工智能得以厚積薄發。保持一份戰略清醒，要發展AI，還需在AI之外下功夫。

（作者系某科技公司總經理、工程師；來源：昆侖策網【原創】修訂稿，作者授權首發）

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