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SamAltman中国对话全文
Sam Altman 的致辞发生在6月10日智源大会的AI安全与对齐分论坛上。现场座无虚席，这位OpenAI CEO在屏幕上出现时，现场响起掌声，几乎所有人都举起手机对着屏幕拍照。不过Altman本人显得十分平静，甚至是谨慎。这是去年ChatGPT搅动全球AI热潮以来，Sam Altman 首度在中国背景的场合公开发表意见。事实上当天他也在离中国不远的地方，此前他刚刚抵达首尔，见了韩国总统。在对话中他自己提到，上一次来中国是2016年。在发表演讲后，他还与智源研究院理事长张宏江进行了一对一问答。以下为要点及实录。要点：随着我们在技术上越来越接近AGI，不对齐的影响和缺陷将呈指数级增长。OpenAI目前使用强化学习人类反馈技术来确保AI系统有用与安全，同时也在探索新的技术，其中一个思路是使用AI系统来辅助人类去监督别的AI系统。十年内人类将拥有强大的人工智能系统（AI System）。OpenAI没有相关的新的有关开源的时间表，尽管他承认在有关AI安全的问题上，开源模型具有优势，但开源所有东西可能并不是一条（促进AI发展的）最佳路线。看明白神经网络比看明白人类脑子容易多了。中国有最优秀的人工智能人才，AI安全需要中国研究者的参与和贡献。以下为演讲实录：今天，我想谈谈未来。具体来说，就是我们在人工智能能力方面看到的增长速度。我们现在需要做什么，为它们引入世界做好负责任的准备，科学史教会我们，技术进步遵循指数曲线。我们已经能从历史中看到这一点，从农业、工业到计算革命。人工智能令人震撼的不仅是它的影响力，还有它的进步速度。它拓展了人类想象力的边界，并且以快速的步伐进行着。想象一下，在未来十年里，通常被称为通用人工智能（AGI）的系统，在几乎所有领域都超越了人类的专业水平。这些系统最终可能超过我们最大公司的集体生产力。这里面潜藏着巨大的上升空间。人工智能革命将创造共享财富，并使提高每个人生活水平成为可能，解决共同挑战，如气候变化和全球卫生安全，并以无数其他方式提高社会福祉。我深信这个未来，为了实现它并享受它，我们需要共同投资于AGI安全，并管理风险。如果我们不小心，一个不符合目标的AGI系统，可能会通过提供没有根据的建议，破坏整个医疗系统。同样地，一个旨在优化农业实践的AGI系统可能会由于缺乏对长期可持续性的考虑而无意中耗尽自然资源或破坏生态系统，影响食品生产和环境平衡。我希望我们都能同意，推进AGI安全是我们最重要的领域之一。我想把我剩下的讲话重点放在我认为我们可以从哪里开始的地方。一个领域是AGI治理，这是一项具有全球影响的技术。鲁莽开发和部署造成的事故成本将影响我们所有人。在这方面，有两个关键要素：首先，我们需要建立国际规范和标准，并通过包容的过程，在所有国家为AGI的使用制定平等统一的保护措施。在这些保护措施之内，我们相信人们有充分的机会做出自己的选择。其次，我们需要国际合作来建立对日益强大的人工智能系统安全开发的全球信任，以可验证的方式。这不是一件容易的事情。我们需要作为国际社会投入持续而重要的关注，才能做好这件事。道德经提醒我们，千里之行始于足下。我们认为在这里采取最有建设性的第一步是与国际科技界合作。特别是，我们应该促进增加透明度和知识共享的机制，关于AGI安全方面的技术进展。发现新出现安全问题的研究人员应该为了更大的利益分享他们的见解。我们需要认真考虑如何在尊重和保护知识产权权利的同时，鼓励这种规范。如果我们做好了这一点，它将为我们打开新的大门，让我们能够加深合作。更广泛地说，我们应该投资、促进和引导对目标和安全研究的投资。在OpenAI，我们今天的目标研究主要集中在技术问题上，即如何让人工智能系统作为一个有用和安全的助手，在我们当前的系统中行动。这可能意味着，我们如何训练ChatGPT，使它不会发出暴力威胁或协助用户进行有害活动。但是随着我们更接近AGI，任何不符合目标的潜在影响和程度都将呈指数增长。为了提前解决这些挑战，我们努力将未来灾难性结果的风险降到最低。对于当前系统，我们主要使用来自人类反馈的强化学习来训练我们的模型，使其作为一个有用和安全的助手行动。这是后期训练目标技术中的一个例子，我们也在忙于开发新的技术。要做好这件事情需要很多艰苦的工程工作。从GPT-4完成预训练到部署它，我们花了8个月的时间来做这件事。总的来说，我们认为我们在这方面走在了正确的轨道上。GPT-4比我们以前的任何模型都更符合目标。然而，对于更先进的系统来说，目标仍然是一个未解决的问题，我们认为这需要新的技术方法，以及更多的治理和监督。想象一下，一个未来的AGI系统提出了10万行二进制代码。人类监督者不太可能检测到这样一个模型是否在做一些邪恶的事情。所以我们正在投资一些新的和互补的研究方向，我们希望能够取得突破。一个是可扩展的监督。我们可以尝试使用人工智能系统来协助人类监督其他人工智能系统。例如，我们可以训练一个模型来帮助人类监督者发现其他模型输出中的缺陷。第二个是可解释性。我们想尝试更好地理解这些模型内部发生了什么。我们最近发表了一篇论文，使用GPT-4来解释GPT-2中的神经元。在另一篇论文中，我们使用模型内部信息来检测模型何时在说谎。虽然我们还有很长的路要走，但我们相信先进的机器学习技术可以进一步提高我们产生解释的能力。最终，我们的目标是训练人工智能系统来帮助目标研究本身。这种方法的一个有希望的方面是，它随着人工智能发展的步伐而扩展。随着未来模型变得越来越聪明和有用作为助手，我们将找到更好的技术，实现AGI的非凡利益，同时减轻风险，是我们这个时代最重要的挑战之一。以下为对话实录：张宏江：我们离人工智能还有多远？风险是不是很紧迫，还是我们离它还很遥远？无论是安全的人工智能，还是潜在的不安全的人工智能。Sam Altman ：这个问题很难准确预测时间，因为它需要新的研究思路，而这些思路并不总是按照规定的日程来发展的。它可能很快就会发生，也可能需要更长的时间。我认为很难用任何程度的确定性来预测。但我确实认为，在未来十年内，我们可能会拥有非常强大的人工智能系统。在这样的世界里，我认为解决这个问题是重要而紧迫的，这就是为什么我呼吁国际社会共同合作来解决这个问题。历史上确实给我们提供了一些新技术比许多人想象的更快地改变世界的例子。我们现在看到的这些系统的影响和加速度，在某种意义上是前所未有的。所以我认为做好准备，让它尽快发生，并且解决好安全性方面的问题，考虑到它们的影响和重要性，是非常有意义的。张宏江：你感觉到了一种紧迫感吗？Sam Altman：是的，我感觉到了。我想强调一下，我们并不真正知道。而且人工智能的定义也不同，但是我认为在十年内，我们应该为一个拥有非常强大系统的世界做好准备。张宏江：你在刚才的演讲中也提到了几次全球合作。我们知道世界在过去六七十年里面临过很多危机。不过对于其中的很多危机，我们设法建立了共识和全球合作。你也正在进行一次全球之旅。你正在推动什么样的全球合作？你对目前收到的反馈感觉如何？Sam Altman：是的，我对目前收到的反馈非常满意。我认为人们非常认真地对待人工智能带来的风险和机遇。我认为在过去六个月里，这方面的讨论已经有了很大进步。人们真正致力于找出一个框架，让我们能够享受这些好处，同时共同合作来减轻风险。我认为我们处于一个非常有利的位置来做这件事。全球合作总是很困难的，但我认为这是一种机会和威胁，可以让世界团结起来。我们可以制定一些框架和安全标准，来指导这些系统的开发，这将是非常有帮助的。张宏江：在这个特定的话题上，你提到了高级人工智能系统的对齐是一个未解决的问题。我也注意到OpenAI在过去几年里投入了很多精力。你还提到了GPT-4是对齐方面的最佳例子。你认为我们能否通过对齐来解决人工智能安全问题？或者这个问题比对齐更大？Sam Altman ：我认为对齐这个词有不同的用法。我认为我们需要解决的是如何实现安全人工智能系统的整个挑战。对齐在传统意义上是指让模型按照用户的意图行事，这当然是其中的一部分。但我们还需要回答其他一些问题，比如我们如何验证系统是否做了我们想要它们做的事情，以及我们要根据谁的价值观来对齐系统。但我认为重要的是要看到实现安全人工智能所需要的全貌。张宏江：是的，如果我们看看GPT-4所做的事情，在很大程度上，它仍然是从技术角度来看的。但除了技术之外，还有许多其他因素。这是一个非常复杂的问题。通常复杂问题是系统性的。人工智能安全可能也不例外。除了技术方面之外，你认为还有哪些因素和问题对人工智能安全至关重要？我们应该如何应对这些挑战？特别是我们大多数人都是科学家，我们应该做什么？Sam Altman：这当然是一个非常复杂的问题。我会说没有技术解决方案，其他一切都很难。我认为把很多精力放在确保我们解决了安全方面的技术问题上是非常重要的。正如我提到的，弄清楚我们要根据什么样的价值观来对齐系统，这不是一个技术问题。它需要技术输入，但它是一个需要全社会深入讨论的问题。我们必须设计出公平、有代表性和包容性的系统。而且，正如你指出的，我们不仅要考虑人工智能模型本身的安全性，还要考虑整个系统的安全性。所以建立安全分类器和检测器，可以在模型之上运行，可以监控使用策略的遵守情况，这也很重要。然后，我也认为很难提前预测任何技术会出现什么问题。所以从真实世界中学习和迭代地部署，看看当你把模型放到现实中时会发生什么，并改进它，并给人们和社会时间去学习和更新，并思考这些模型将如何以好的和坏的方式影响他们的生活。这也很重要。张宏江：你刚才提到了全球合作。你已经访问了很多国家，你提到了中国。但你能否分享一些你在合作方面取得的成果？你对下一步有什么计划或想法？从这次世界之旅中，从你与各种政府、机构、机构之间的互动中？Sam Altman：我认为通常需要很多不同的视角和人工智能安全。我们还没有得到所有的答案，这是一个相当困难和重要的问题。此外，正如所提到的，这不是一个纯粹的技术问题，使人工智能安全和有益的。涉及在非常不同的背景下了解不同国家的用户偏好。我们需要很多不同的投入才能实现这一目标。中国拥有一些世界上最优秀的人工智能人才。从根本上说，我认为，考虑到解决高级人工智能系统对齐的困难，需要来自世界各地的最好的头脑。所以我真的希望中国的人工智能研究人员在这里做出巨大的贡献。张宏江：我明白今天的论坛是关注AI安全的，因为人们对OpenAI很好奇，所以我有很多关于OpenAI的问题，不仅仅是AI安全。我这里有一个观众的问题是，OpenAI有没有计划重新开源它的模型，就像在3.0版本之前那样？我也认为开源有利于AI安全。Sam Altman：我们有些模型是开源的，有些不是，但随着时间的推移，我认为你应该期待我们将来会继续开源更多的模型。我没有一个具体的模型或时间表，但这是我们目前正在讨论的事情。张宏江：我们把所有的努力都投入到了开源中，包括模型本身、开发模型的算法、优化模型和数据之间关系的工具。我们相信有必要分享，并让用户感觉到他们控制了自己所使用的东西。你是否有类似的反馈？或者这是你们在OpenAI中讨论的内容？Sam Altman：是的，我认为开源在某种程度上确实有一个重要的作用。最近也有很多新的开源模型出现。我认为API模型也有一个重要的作用。它为我们提供了额外的安全控制。你可以阻止某些用途。你可以阻止某些类型的微调。如果某件事情不起作用，你可以收回它。在当前模型的规模下，我不太担心这个问题。但是随着模型变得像我们期望的那样强大，如果我们对此是正确的，我认为开源一切可能不是最佳路径，尽管有时候它是正确的。我认为我们只需要仔细地平衡一下。张宏江：关于GPT-4和AI安全方面的后续问题是，我们是否需要改变整个基础设施或整个AGI模型的架构，以使其更安全、更容易被检查？你对此有什么想法？Sam Altman：这肯定有可能，我们需要一些非常不同的架构，无论是从能力还是从安全性方面来看。我认为我们将能够在可解释性方面取得一些进展，在当前类型的模型上，并让它们更好地向我们解释它们在做什么以及为什么。但是，如果在变换器之后还有另一个巨大的飞跃，那也不会让我感到惊讶。而且实际上我们已经在原始的变换器之后，架构已经发生了很大的变化。张宏江：作为一个研究人员，我也很好奇，下一步的AGI研究方向是什么？在大模型、大语言模型方面，我们会不会很快看到GPT-5？下一个前沿是不是在具身模型上？自主机器人是不是OpenAI正在或者准备探索的领域？Sam Altman：我也很好奇下一步会发生什么，我最喜欢做这项工作的原因之一就是在研究的前沿，有很多令人兴奋和惊讶的事情。我们还没有答案，所以我们在探索很多可能的新范式。当然，在某个时候，我们会尝试做一个GPT-5模型，但不会是很快。我们不知道具体什么时候。我们在OpenAI刚开始的时候就做过机器人方面的工作，我们对此非常感兴趣，但也遇到了一些困难。我希望有一天我们能够回到这个领域。张宏江：听起来很棒。你在演讲中也提到了你们是如何用GPT-4来解释GPT-2的工作原理，从而使模型更安全的例子。这种方法是可扩展的吗？这种方向是不是OpenAI未来会继续推进的？Sam Altman：我们会继续推进这个方向。张宏江：那你认为这种方法可以应用到生物神经元上吗？因为我问这个问题的原因是，有一些生物学家和神经科学家，他们想借鉴这个方法，在他们的领域里研究和探索人类神经元是如何工作的。Sam Altman：在人工神经元上观察发生了什么比在生物神经元上容易得多。所以我认为这种方法对于人工神经网络是有效的。我认为使用更强大的模型来帮助我们理解其他模型的方法是可行的。但我不太确定你怎么把这个方法应用到人类大脑上。张宏江：好的，谢谢你。既然我们谈到了AI安全和AGI控制，那么我们一直在讨论的一个问题是，如果这个世界上只有三个模型，那么会不会更安全？这就像核控制一样，你不想让核武器扩散。我们有这样的条约，我们试图控制能够获得这项技术的国家数量。那么控制模型数量是不是一个可行的方向？Sam Altman：我认为对于世界上有少数模型还是多数模型更安全，有不同的观点。我认为更重要的是，我们是否有一个系统，能够让任何一个强大的模型都经过充分的安全测试？我们是否有一个框架，能够让任何一个创造出足够强大的模型的人，既有资源，也有责任，来确保他们创造出的东西是安全和对齐的？张宏江：昨天在这个会议上，MIT未来生命研究所的Max教授提到了一种可能的方法，就是类似于我们控制药物开发的方式。科学家或者公司开发出新药，你不能直接上市。你必须经过这样的测试过程。这是不是我们可以借鉴的？Sam Altman：我绝对认为，我们可以从不同行业发展出来的许可和测试框架中借鉴很多东西。但我认为从根本上说，我们已经有了一些可以奏效的方法。张宏江：非常感谢你，Sam。谢谢你抽时间来参加这次会议，虽然是虚拟的。我相信还有很多问题，但考虑到时间，我们不得不到此为止。希望下次你有机会来中国，来北京，我们可以有更深入的讨论。非常感谢你。 ...
智能设备 2023-06-13 10:58:37 -
中国银行重庆市分行落地全市首笔对公数字人民币贷款业务
近日，中国银行重庆高新分行成功为西部(重庆)科学城政府平台企业投放数字人民币贷款2400万元。这也是全市落地的首笔数字人民币对公贷款，实现了重庆数字人民币推广运用新突破...
区块链 2023-06-13 10:57:00 -
中国科技巨头错失XR浪潮，可惜了
一天过去了，苹果Vision Pro的热度仍在发酵。有关Vision Pro量产的更多细节逐渐浮出水面，还有媒体爆料苹果第二代头显产品也已进入开发阶段，定价将更加亲民，预计2025年之后上市。受利好消息刺激，6月7日早盘阶段苹果MR概念股大幅反弹，清越科技、得润电子、时空科技应声涨停，杰普特、立讯精密、智立方也纷纷走高。虽然外界不乏担忧、质疑之声，但不可否认苹果Vision Pro给行业带来了近期罕见的关注度。苹果踏入赛场，竞争对手们内心想必十分复杂。一方面它们乐于看到AR/VR热度上升，引起更多用户关注，另一方面又要警惕被苹果抢走江山。海外厂商中，Meta和索尼遥遥领先，自然不会太害怕苹果的挑战。反观国内，还在坚守的科技巨头中，谁有能力和苹果掰一掰手腕？字节跳动：主动收缩的PICO仍是国内领头羊在国内一众巨头中，字节跳动投入力度最大、布局也最广泛，当初重金拿下的PICO在全球VR市场都占据重要地位。但进入2023年后，PICO的负面消息不断，让人对其经营状况产生了一丝担忧。今年2月，PICO被爆进行新一轮人员优化，裁员比例约为15%。据悉，PICO全球员工总数约为2000人，市场、运营团队是裁员重灾区，技术研发团队则逃过一劫。针对此事，PICO向媒体表示“是正常的组织架构调整”，也有员工在社交平台爆料称公司给出的裁员原因是项目管理出现问题，错不在员工。算上当初的收购支出在内，字节过去一年多时间为PICO投入了近200亿资金。但随着元宇宙热度下滑、VR/AR出货量在2022年大幅下滑，字节也对这项目的未来产生了质疑。在裁员之后，有消息称PICO将2023年VR设备出货量目标下调50%至约50万台。不过字节也没有一味收缩、削减投入，在该花钱的地方PICO并不含糊，且仍在积极探索新出路。一方面，PICO仍在迭代新产品，去年9月推出的全新一代VR一体机PICO 4用户反馈不俗。今年4月，PICO 4 Pro也正式亮相，较PICO 4系列在硬件配置、系统和应用生态上都有不同程度的升级。比如性能方面，PICO 4 Pro沿用高通骁龙XR2处理器，单核、多核性能较上一代产品分别提升20%和30%。另一方面，PICO也加紧进军海外市场，拓宽销售渠道。根据IDC的数据，去年三季度PICO市场份额增长近2倍，亚洲、欧洲市场贡献突出。和Meta旗下的Quest系列相比，性价比是PICO最大的优势。在国内，PICO的份额优势更加明显，自2020年以来一直占据头名，巅峰时期超过50%。对于字节跳动来说，PICO的表现可能达不到预期，但这和市场大环境的变化有很大关系，项目本身的潜力仍值得肯定。小米：雷军亲自带货的AR眼镜何时量产？作为国内最热衷于对标苹果的科技巨头，小米当然也没有放过AR/VR这股热潮，且和字节一样把重心放在硬件上。2021年9月，也就是元宇宙概念最火的那段时间小米便曝光了Micro LED轻量化AR眼镜一体机概念机，时任小米云游戏负责人刘景岩还表示将在云游戏、元宇宙、AR/VR等领域进行全面布局。不过小米AR眼镜的研发速度不算快，几个技术关卡始终难以突破，比如光学棱镜的视场角局限和芯片算力等。拖了近一年，小米生态链企业蜂巢科技才推出首款智能眼镜类产品米家眼镜相机。这款产品的主导者是前小米生态链副总裁、手机部门总经理夏勇峰，蜂巢科技在研发过程中也得到小米大力支持，在两年内完成三轮融资，小米集团、顺为资本都是主要金主。最终采用的自由曲面光学棱镜技术，也在眼镜重量、成本、视场角等层面艰难找到平衡点。至于小米自己王牌产品——无线AR眼镜探索版，直到今年2月的MWC世界移动通信大会才姗姗来迟。对于这款产品雷军也是相当重视并亲自到场推介，之后还在个人社交账号转发了不少演示视频和功能介绍文案。（图片来自雷军个人微博）根据雷军的说法，微手势交互、大屏应用生态和互联互通场景是小米无限AR眼镜探索版主要亮点，控制在50ms之内的端到端延迟和视网膜级光学模组更是被重点宣传。不过这款产品还有很多不确定性：售价、量产时间尚未公布，后续是否会推出更多配套应用、内容生态也是未知。值得肯定的是，在VR/AR这条赛道上小米算不上高调，但一直在坚持。小米早在2016年就推出过VR盒子等硬件产品，有丰富的生产、研发经验，并作为代理商引进Meta Oculus Go系列产品，一直没有放弃对VR/AR业务的探索。易观千帆的数据则显示，去年三季度米家AR眼镜国内市场占有率首次挤进前四，份额约为8.5%，不少用户已经在憧憬下一代产品。展望未来，小米或许不会大举投入，但也不太可能全军撤退。在国内的VR/AR赛场，小米始终是一股不可忽视的力量。百度：主心骨离职，希壤平台面临边缘化危机和上面两家专心做硬件的厂商不一样，百度将更多心思放在内容、系统等软件层面。在去年召开的世界VR产业大会发布的《2022中国VR行业50强企业》榜单中，百度名列榜首，力压HTC、歌尔股份、咪咕和科大讯飞等大厂。而百度在会上重点推介的产品，就是希壤元宇宙生态。在2021年底发布的希壤平台，被百度成为“首个国产元宇宙”产品，随后有推出了希壤元宇宙底座MetaStack等补充产品，构成一个涵盖虚拟社交、远程会议、虚拟空间定制、全真人机互动等功能的元宇宙平台。从官方资料来看，百度希壤截止去年年底共承接了120多项元宇宙活动和空间项目，囊括文旅、艺术和汽车消费等多个领域，其中包括百度AI开发者大会、Web3...
智能设备 2023-06-08 10:19:03 -
一年近2000亿，中国互联网巨头的研发资金都投到了哪里？
伴随大模型炼丹的热潮，英伟达在不久前成为了第七家市值越过1万亿美元的美国公司。此前的台北国际电脑展，CEO黄仁勋在圆桌论坛上把国内在云计算、数字支付、电动汽车等领域的进步夸了一番，谈及美国的技术封锁，他的表态隐含着些许顾虑：“无论有任何规定，当然我们都会绝对遵守。但是我认为中国也会利用这一机会来培育本土企业。这也是为什么中国会有这么多GPU初创公司出现。”这看上去是警惕中国公司的进步速度，但实际上也反映了中美两国在前沿科技上的落差。在一些领域与国际一流水平并驾齐驱的同时，国内公司在通用芯片、芯片制造、计算机科学等领域，依然存在不小的短板。同一时期，从微软的Copilot到谷歌的I/O大会，美股的同行似乎每年都能掏出些新玩意，叠加贸易摩擦中暴露出的技术短板，让模式创新与技术创新的路线斗争，一时间又甚嚣尘上。当科技创新领域站着一群海外公司时，国内互联网公司又在无数放大镜面前站上了风口浪尖。实际上，从各家公司的财报看，无论是研发开支的绝对值还是占营收比重，主流互联网公司的投入力度都不算小，并且在逐年增长。粗略统计，过去一年主流互联网公司投向研发的开支高达2000亿，不过从实际成果看，似乎的确显得成色不足。一方面，国内很多高科技领域起步之时，海外同行就已经成为了富可敌国的行业寡头，这也是许多技术落差的来源。另一方面，在移动互联网高速增长的年代，国内公司的侧重点确实在工程和应用层面。伴随着贸易摩擦中技术短板的逐渐暴露，不管是舆论还是产业界都开始系统性的审视自身的欠账。而面对这种系统性的落差，正视差距的同时，更重要的探索技术创新的可持续路径。市场是关键词《一网打尽》这本书里，记载了亚马逊云业务诞生的一个重要契机：2002年，一家出版商找到亚马逊创始人贝索斯，希望后者能够对外开放自身的销售数据，出版商可以据此安排图书发行计划。同时，亚马逊将自己的接口开放后，其他网站也可以嵌入亚马逊的商品，反过来促进亚马逊的销售。在当时，这种接口开放在技术工程上还没有其他公司的先例，在这个过程中，贝索斯逐渐意识到亚马逊的IT基础设施、计算资源等可以对第三方开放。最终，这成为了亚马逊网络服务系统（Amazon Web Services，AWS），即亚马逊云业务的雏形。无论是贝索斯本人还是那位名叫蒂姆·奥赖利（Tim O'Reilly ）的图书出版商，也许都无法预见到云计算在未来的发展。贝索斯的初衷是扩大亚马逊的营收能力，正如书中所说：“起初他回答说，他并没有看出亚马逊会得到什么样的好处。”我们常常认为，技术突破的核心是研发，但实际上对企业来说，投入研发的最大诉求往往是压缩成本、提高利润率。同时，一项新技术往往需要市场的订单反哺后续的迭代，这便是产业化的重要性。无论如何，市场是关键词。2016年，Google的AlphaGo在围棋比赛里赢下李世石，Google也顺手公开了自研的AI芯片TPU，相比AI训练常用的GPU，TPU大幅降低了存储和连接的需求，但更重要的是低成本。类似的语境下，国内很多技术突破的难点在于，产品推出时竞争力天然不足，由于缺乏市场买家，导致产品失去后续优化迭代的资金，最终潦草收尾。如果一项耗费巨大成本的技术无法推向市场，在实验室里束之高阁，无疑是对产业最大的伤害。在产业界本身起点低的背景里，国内一些底层技术的突破，核心也在于市场的反哺。国内的云计算产业，以及与之并行的数据库，就是在这个背景下逐渐步入世界一流的。国内对数据库的探索始于2008年前后，当时，蚂蚁和整个阿里都是甲骨文的大客户，但随着业务规模变大，甲骨文的产品在技术上无法满足一些定制化的需求，同时又带来了极大的成本负担，在这样的背景里，蚂蚁开始自研数据库产品。所谓关系型数据库是甲骨文的拳头产品，可以将其简单理解为一个存放上百万本书的书架，每本书又有很多不同的属性，比如书名、作者、出版社、ISBN号码等等，这些书还可能还有某种“关系”，比如同一作者写了好几本书，很多书来自一个出版社，这种数据库的储存和调用就会非常复杂。这类产品的突破，一方面技术难度大，需要的投资额也非常高，另一方面，基于数据的业务又在时刻运转，不可能让支付宝系统维护一个月等待迁移，并且考虑到安全和稳定性，迁移成本非常高，很容易形成对供应商的依赖。对于独立团队来说，由于这类产品的大客户往往集中在对安全稳定要求极高的金融、通信等领域，对潜在风险非常畏惧。在这种情况下，就算有成型的产品，也很难在市场上获得利润反哺后续研发。因此，很多国产产品度过了研发阶段，就停留在了产业化的前夕，迟迟无法迈出下一步。当年甲骨文在北京的研发中心，员工就一度接近2000人，而国内同行大多也就几十上百人，产品没有竞争力，在缺乏订单的情况下更无力投资后续研发，陷入恶性循环。而蚂蚁自研数据库产品有一个天然优势：由于整个阿里体系业务非常丰富，可以让自己的边缘业务试水，参与产品验证过程。换句话说，就是自己给自己当甲方，让自研产品跨过难以参与市场验证、难以自我造血的阶段。2010年，蚂蚁开始建设OceanBase数据库，从淘宝的收藏夹业务开始，一点一点替换掉了MySQL和甲骨文。同一时期，阿里开始大刀阔斧去IOE。同时，由于云计算的普及，大幅降低了企业IT的一次性投入，带动了数据库、专有云等底层软件的市场空间，为中国企业创造了弯道超车的路径。到2013年5月17日，支付宝完全下线了IBM小型机和EMC存储设备，随着当年7月，淘宝广告业务不在使用甲骨文数据库，整个阿里实现了数据库的自主可控，甲骨文也丢掉了自己在亚洲最大的数据库客户。2019年8月，蚂蚁集团的分布式关系型数据库OceanBase圆满通过通过数据库领域权威机构TPC的TPC-C测试，超越老牌数据库巨头Oracle登顶第一。一年后，OceanBase再次登顶，将纪录又提高了11倍。OceanBase在蚂蚁和阿里体系内的成长，其实是国内互联网公司技术创新路径的一个缩影：通过自身多元化业务的优势，让自研产品在丰富的业务场景里不断验证，最终实现替代。这也是很多技术领域中，国内互联网公司的一种创新路径。从边缘起步去年4月，谷歌发布了自研视频处理芯片Argos VCU，替换掉了数千万个英特尔CPU，一举为谷歌节省了200亿人民币的资本开支。无独有偶，亚马逊也曾通过自研芯片处理Alexa语音助手的运算，成功替代了英伟达的芯片，降低了30%的成本。这类芯片的最大特点在于，他们都是通用性不高的专用芯片。举例来说，所谓通用芯片，如英伟达的GPU，可以胜任游戏、渲染、AI、挖矿等多个场景；而专用芯片大多仅用于某个非常细分的场景，比如AI的训练。简单来说，专用芯片牺牲了通用性，强化了某一特定功能。英伟达做芯片的时候，既要服务谷歌、亚马逊，也要服务特斯拉和蔚来，还要考虑广大游戏玩家和矿老板，这就是“通用性”。在造芯这个语境下，舆论痛心疾首的大多是CPU、手机SoC这类通用芯片，这也是英伟达、英特尔等大公司的优势项目。而在一些细分场景的专用芯片里，国内互联网公司其实颇有建树。阿里旗下的平头哥曾开发过一款名叫“含光800”的芯片，这块芯片专门服务于淘宝的按图识别商品的功能“拍立淘”，5分钟就能完成10亿张“拍立淘”商品图的识别，而传统的GPU处理需要1小时。此后，平头哥陆续开发了玄铁（处理器IP）、羽阵（RFID芯片）、倚天（ARM服务器芯片）和含光（高性能AI推理芯片）四个产品系列。据称，玄铁系列处理器出货量已超20亿，超过200家企业在用。研发一款芯片并不难，难的是研发一款面向消费市场的高利润芯片，这不仅需要技术的突破，还需要终端产品的配合，对应的软件生态，长期的资本投入。即便是苹果这样的公司，其自研的M1/M2芯片，其实也是从一些细分场景入手，比如突出剪辑、视频处理等特定场景上的更强表现，以及和macOS的适配，而不是全方位与x86架构针锋相对。以苹果的体量，尚且要避开锋芒差异化竞争，对产业链整合能力和生态建设上起点更低的国内公司来说，如果贸然进军壁垒极高的GPU等芯片，很可能会重复这个循环——产品没有竞争力，缺少订单反哺研发迭代，最终一步落后步步落后。因此，国内大厂的思路其实是先从细分、边缘的场景入手，针对性的进行投入，同时依靠自身的业务体量持续反哺产品的迭代。换句话说，互联网公司的内部业务，就是一个很大的市场，可以支撑研发团队从边缘逐渐向中央探索。比如腾讯、字节和快手都在投入音视频云处理专用芯片，追求在更高压缩率、更小带宽下传输内容，要知道大厂们的带宽支出常年占比近10%，快手的带宽量级已经接近上百TB，有了专用芯片帮忙可以省不少钱。无论是以芯片为代表的硬件，还是以数据库为代表的软件，究其本质，互联网公司庞大的业务体系，能够让一些产品度过艰难的市场验证阶段，在打磨成熟后推向市场。今年5月的中关村科博会上，蚂蚁首次公布了以关键基础软件为核心的开源完整版图，在软件三大件之二的数据库和中间件领域，蚂蚁已经积累了近100个社区头部开源项目。这些技术积累往往有一个共同的特点：依托蚂蚁本身的业务体量逐渐成长，并在对外开放的过程中参与竞争。总而言之，在技术研发这个语境里，互联网公司扮演的最重要的角色，其实是通过自身的业务体系，为技术突破创造了一个可以验证产品的市场。而放大到整个中国的技术突围中，一个规模庞大的市场，也是中国公司最强的后盾。走向千行百业2002年，《财富》杂志做了一项调查，结果显示，美国五百强企业中的10家制药业公司，总利润超过其余490家公司之和。在移动互联网普及之前，全球盈利能力最强的行业是制药业，而几乎所有的顶级医药公司都在美国。2022年，全球药企营收规模最高的十家公司中，有五家属于美国。技术研发的强势自然是重要原因，但最核心的因素在于，美国拥有一个庞大的医药消费市场。2019年，美国人均卫生费用支出就高达1万美元，不仅远远超过中国，也超过英德法等一众发达经济体。技术的突破，往往都需要有一个巨大的市场作为支撑。台积电在先进制程上所向披靡，既是无数工程师的投入，也是因为苹果、英伟达和AMD排着队抢购台积电的产线，给台积电报销研发开支。同理，在高端技术的爬坡上，中国最大的底气依然是市场规模。2020年，OceanBase作为一家独立的公司，开始商业化运营，并服务于金融、通信等对数据安全极其敏感的行业，在很大程度上实现了成本的大幅降低，以及对海外产品的升级。蚂蚁集团数据库产品负责人、OceanBase解决方案和产品总经理师文汇曾分享过一个案例——OceanBase在电信运营商业务中排名第二的人口大省山东，实现了对甲骨文的置换：“运营商业务非常复杂，有很多复杂的查询，还有很多Oracle的高阶特性，这对任一数据库的挑战都很大。我们与运营商充分沟通之后，双方都想尝试一下，从Oracle数据库平滑迁移到OceanBase。经过几个月的努力，仅花一个小时就完成了整个业务的切换。最终BOS详单的查询效率提升了30%，存储成本降低了90%，仅为原来的1/10。”2018年后，中美贸易摩擦让技术短板引发的困境直观的暴露，同时，逆全球化与供应链自主的思潮逐渐抬头，这种持续蔓延的外部压力，最终使得底层软件核心领域的国产替代，从一个概念成为了一个市场方向，其渗透速度在过去几年呈现出爆发式的增长。从商业层面看，国产替代的趋势，本质上为国内的产品创造了一个巨大的市场增量，其成长空间也成倍增加。同一时期，各类底层软件产品也开始走出大厂舒适区，开始对外参与市场化竞争。目前，OceanBase已经开始服务于金融、通信、交通等多个与数据安全相关的核心领域。伴随数字化的浪潮持续向实体产业渗透，许多互联网公司技术层面的积累也开始显现价值。无论是数据库、云计算，还是各种各样的视频会议软件和办公软件，都开始逐渐脱离大厂自身的业务体系，开始扮演数字经济的底盘和自主可控的基础设施。6月1日，久未在公开场合抛头露脸的蚂蚁集团发布了一份《蚂蚁集团2022年可持续发展报告》，除了细数公司在ESG领域的诸多动作，蚂蚁还披露了一些关键的财务指标。其中2022年全年，蚂蚁在科技研发上的投入达到204.6亿元，照此计算，在国内主要互联网公司里，蚂蚁的研发开支已经位居前列。互联网公司的优势除了本身的盈利能力，也有更强的人才吸引力和资本运作能力。无论是内部的孵化、外部的投资，对高科技领域的探索正在由点到面。2022年，腾讯宣布10年投入100亿，助力中国基础科学创新研究，发起新基石科学基金会支持科研创新；百度在人工智能领域全栈布局，10年间投入高达1000亿元；以往侧重于消费领域投资的美团龙珠，也从2021年开始，将视线投向机器人、半导体、自动驾驶等硬科技领域。越是核心的技术，越需要不断探索，不断失败，不断反思。科技顶峰的探索从来都不是一帆风顺的冒险，但只要开始，一切都不算太晚。作者：远川研究所视觉设计：疏睿责任编辑：李墨天 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智能设备 2023-06-08 10:12:19 -
中国航天太空创想X创维光伏品牌合作签约仪式在京举行
6月6日，以“光·行无止境”为主题的创维光伏与中国航天科技国际交流中心合作签约仪式在北京鸟巢举行，开启双方品牌合作新时代，创维光伏成为“中国航天太空创想光伏行业官方合作伙伴”。创维集团董事会主席林劲、新闻发言人兼品牌部部长陶双华，中国航天科技国际交流中心副主任周岫彬、文创事业部部长潘国辉、文创事业部副部长李睿，华夏金租业务五部总经理王浩，深圳创维光伏科技有限公司董事长范瑞武、总经理马龙等嘉宾出席发布会并发言。 中国航天，是最闪亮的科技名片；光伏行业，是新时代的中国名片。航天科技和光伏行业已成为国家综合国力和科技实力的体现，代表了国家的自信、坚韧和担当。创维光伏携手中国航天太空创想，促进航天科技民用转化，引领光伏科技创新，赋能光伏行业高质量发展；创维光伏也将发挥集团深厚品牌沉淀和广大用户基础优势，在共建科普基地、传播航天知识与文化等方面持续探索。彼此科技引领、创新前行、比肩赋能，共同加速迈入发展新通道！创维坚持科技创新，打造光伏行业智造品牌3年多来，创维光伏已进入国内户用前三强行列。创维集团年报也从——2020年的400.93亿元，到2021年509...
智能设备 2023-06-06 22:32:28 -
学校要讲品牌，也要懂舆情公关：中国教育发展战略学会教育新闻传播专业委员会2023年年会顺利闭幕
6月5日消息，中国教育发展战略学会教育新闻传播专业委员会2023年年会上，中国高等教育学会会长，教育部原副部长、党组副书记杜玉波出席会议并宣布了论坛开幕。会议首先进行了2023年学会理事会选举，万安伦当选为理事长，张辉锋、郑伟、武斌儒、孙兴洋等当选为副理事长...
互联网 2023-06-05 19:37:01 -
探访中国手机生产商孟加拉国新工厂
据国际数据公司统计，2022年中国手机品牌传音在孟加拉国智能机出货量排名第一，市场占有率达21.5%。 为满足巨大的市场需求，传音在孟加拉国的新工厂近日正式投产启用。 新工厂位于首都达卡附近纳拉扬甘杰地区的梅克纳工业经济区，一期建筑面积超过22000平方米，将为本地提供超过2000个工作岗位，助力本地经济发展，支持信息技术人才培养。 记者：孙楠 报道员：吉本 编辑：逄杰 新华社音视频部制作 ...
手机互联 2023-06-04 09:03:56 -
秒杀苹果Siri？曝有中国手机厂商将主动引入ChatGPT
【手机中国新闻】6月2日，手机中国注意到，根据相关数码博主透露的信息，中国手机厂商传音Infinix将主动引入OpenAI旗下的ChatGPT。传音手机据悉，目前，虽然OpenAI已经在苹果的应用商店上架了ChatGPT应用，但是在Android这边，相关的应用上架仍然需要一定时间的准备...
手机互联 2023-06-03 10:12:48 -
苹果零售店继续深入中国市场，未来几年或在上海温州佛山开新店
6月2日消息，苹果公司正计划扩大和振兴其零售连锁店，旨在进一步开拓中国等亚洲市场，并全面升级美国和欧洲现有门店。据知情人士透露，到2027年，苹果计划在亚太地区开设15家新店，在欧洲和中东开设5家门店，并在美国和加拿大再开设4家门店...
业界动态 2023-06-02 17:08:20 -
飞猪与大阪观光局签署战略协议：打造面向中国游客的“酷旅行”目的地
6月1日消息，飞猪旅行日前宣布与大阪观光局签署战略合作协议，在促进大阪特色旅游服务的线上线下销售、数字化营销和目的地品牌打造等方面开展全面合作。飞猪旅行表示，今年以来，中国出境旅游市场加速回暖，海外目的地纷纷发力部署新方案，推出更有趣的旅游产品、更便捷的服务欢迎中国游客回归；飞猪数据显示，4月份飞猪平台上飞往大阪的机票预订量同比去年增超9倍，环比上月增长124%，本地酒店预订量同比去年劲增超20倍；在面向暑期旅游的618年中大促中，大阪相关活动商品销量累计近3万件，“日本关西酒店大合辑阪急阪神双人双晚/单晚套餐”上线仅4小时销量即破万件，截至目前，大阪已成为飞猪618活动商品订单量排名前三的出境游目的地，越来越多的中国游客把大阪作为出境旅行的首选城市...
互联网 2023-06-01 10:30:24 -
还要“去中国化”？戴尔在华出货量暴跌近50%，华为逆袭成第二
随着智能手机的流行，PC（个人电脑）市场正在逐渐萎缩，这个是全球现象。即便如此，全球各大厂之间依然竞争激烈。如今，继美国美光产品在华被禁售之后，又一家美企在华生意惨淡。据观察者网报道，根据市场调研机构发布的最新数据，今年第一季度，华为PC国内市场出货量同比增长34.1%，以10...
手机互联 2023-06-01 00:48:01 -
中国工程院院士赵春江：中国几亿农民，受教育程度和发达国家相比大概差十几年
5月30日消息，在2023中关村论坛“智能+教育”论坛上，中国工程院院士、北京市科协副主席赵春江院士发表了主题演讲。赵春江谈到，中国是一个农业大国，有2.3亿农户，大概有几亿农民。现在从受教育的程度来看，农民兄弟是受教育程度年头最少，和发达国家进行比较，大概差十几年，现在农村地区文盲占相当的比例。赵春江强调，当前农业内容多，面积大，人也多，范围广，交通不方便，要改变农民理念和观念，提高他的技能和素质难，但是我们可以采取潜移默化的形式。过去他没有过正规的教育，但是通过成人之后再教育或者职业教育，提高他素质，使他成为新农民。赵春江谈到，目前智能教育得到了国际上的高度重视。未来通过AI技术能够和教育紧密结合，把教育的过程更加科学化、合理化和智能化，提高质量和效益。这些资源可以用于农业教育环节。对此，赵春江指出，要做好智能+教育，除了要有知识体系的建设，还要有农业知识图谱。他谈到，有了丰富的知识，可以集中在一起，构建一个和网络相衔接的平台，形成全国农业科教云平台。这是教育部的一个平台，这个平台连接了1100万用户，非常庞大的用户。赵春江谈到，现在智能+教育核心解决两个问题，一是人机协作如何更聪明，二是人机对话如何更友好。当然现在虽然人工智能也不是万能的，ChatGPT4是生成式人工智能，目前有些国家是严格限制。中国如果小孩子通过翻墙把这个弄过来，用于他的学习上，肯定不动脑子了，写作文，说主题词，控制在800字，一会儿就写完了，交给老师，对他成长不利。智能+教育有好的方面，但是我们要从伦理、负面控制好。 ...
互联网 2023-05-30 16:09:21
