中国ai与美国差距加大第一梯队如此辣眼睛！-哇然事件-驾驭美好

　　相信很多人在争论中国ai与美国差距加大这个事情，但我们国家的AI，它是处于什么水平，那些第一梯队的公司又是什么货色，这些辣眼睛的话题，值得探讨哈。详情分析如下。自从美国openAI发布了sora大模型之后，网络上是一片沸腾，说中美AI差距拉大了，从教育到文化到体制，各种贬低中国的科技。

上次我说sora大模型是“屎上雕花”，没什么大用，有些人不服，他们说什么“蒸汽机”、“内燃机”、“电力”最初被发明的时候，也不如马车管用……

没错，但不要忘了，这些东西都是与现实物理世界息息相关的，蒸汽机迅速被用于纺织、航海，内燃机迅速被用在交通工具上，电迅速被用在照明、动力系统上。

历史上所有的“工业革命”、“科技革命”，无一不与现实的生产生活息息相关，总而言之，都是“提高生产力”，实际表现就是钢铁产量、发电量、汽车工业、通信工程。

有人提计算机和互联网，很好，计算机最初被发明和应用的时候，是用于致命武器的设计和制造的，比如导弹、核弹；互联网最初是美国五角大楼的内部通讯手段……说白了，拼的还是电子工业水平、算力和通讯效率，目的还是提高“生产力”，甚至是提高“杀人效率”。

有人说中美的AI拉开了差距，我就不太明白了，AI也分好几种，有的AI负责优化工业流程，有的AI负责自动驾驶，有的负责气象监测，有的AI负责指挥蜂群无人装备，有的AI负责生成狗屁不通废话，有的AI负责生成图片视频……在某些方面，中国是有优势的。

举个例子，国内的“行业大模型”，已经应用到了矿山、气象、药物、分子、电力、海浪、金融等行业，在矿山场景下，可以在采掘场景上通过5G+AI的全景拼图技术使井下场景传输至地面，在地面进行采掘机器控制；可以在主运输皮带式进行异物检测，识别精准度达到98%；可以对井下作业规范进行监测，违规动作进行预警。在铁路巡检上，可以帮助检测员进行图像质量的自动评估、小样本的故障定位与识别等，在郑州铁路段测试中，对缺陷和故障监测准确度达到99%以上。

国内的气象大模型是全球首个精度超过传统预报方式的AI模型，可以在秒级时间内完成全球未来1个小时到7天的天气预报，精度超过传统数字分析方法的同时预测速度提升1万倍。

国内的AI大模型，大部分是和“物理世界”息息相关的，比如气象、海洋、农业、地球、机械、航空、航天、土木、地质等，解决的是现实领域的问题。

这些领域，并不比美国差，甚至还领先。

就问个最简单的问题——美国AI那么厉害，它有几个无人码头、无人工厂啊？上海港的集装箱吞吐量自连续14年全球第一，体量达到了全球港口年吞吐量的十分之一，相当于美国所有港口吞吐量之和……正因为使用了大量的无人智能化技术。

美国倒也不是没有把AI用于“物理世界”，他们曾经用AI模拟风洞，结果新型飞机试飞天天摔，高超音速导弹试射天天歪……

我们确实还要在很多AI领域下功夫，比如蛋白质设计，工业流程优化，辅助识别判断……但openAI这条路，未必就是AI的最终发展方向，chatGPT再舌灿莲花，能变出一块面包吗？sora再花样百出，能变出一艘航母吗？

很多半吊子自媒体把GPT、sora说成“生产力的提升”，我就问一句，它是你让你水文章、做视频水平更高呢？还是能让你赚钱更多呢？从它们的原理来看，用垃圾数据“投喂”训练出来的东西，最终生成的也是垃圾而已，花里胡哨的垃圾也是垃圾。

sora的原理并不复杂，和文字生成图片没有本质的区别，图片就是单帧的视频嘛，靠的就是“力大砖飞”，哪有什么吹得神乎其神的“对世界的理解”。算法只是一个方面，还需要海量的底层数据去“投喂、大量的人力作数据清洗和人工标注才行，说到底还是靠人力去堆，你说这是“智能”还是“不智能”呢？

你把sora的表演看做“技术的领先”，不如把它看做是强算力、高投资下的一场PPT表演秀，吸引的都是金融投资圈的狂欢。

OpenAI的技术发展方向需要巨量的计算资源和极高的能耗。Sam Altman认为AI的消耗的电力将远超人类预期……他甚至认为在可控核聚变实现之前，无法真正实现这条技术路线，那是不是可以认为，他这条路线本身就无法实现呢？

图灵奖得主，深度学习三巨头之一的Yann LeCun评价：“ChatGPT并没有真正理解现实世界，只是纯粹的文本训练，而人类的大部分知识与文本无关”。对于Sora，他的评价是：“生成视频的过程与基于世界模型的因果预测完全不同”。翻译翻译——sora生成的，根本不是创作者想要的那个视频，而是XJB生成的。

sora根本就不理解“世界”，没逻辑没因果的东西哪有什么所谓的“智能”？

这是第几次了？

区块链、比特币、元宇宙、chatGPT……等到sora发起进攻，一切就会好起来？

我并不是不喜欢sora，相反我也很期待做一个《霍金在萝莉岛》的视频，sora很好，但不至于被很多人吹成“降维打击”。