这个月，在科技领域一个比较有意思的新闻是谷歌的前CEO参加了斯坦福大学的一个对谈，他在这次谈话中提到了一些我认为比较有意思的点：
1：AI技术现在进步非常快，以至于他觉得每过六个月就要更新一次关于AI未来发展的演讲。
2：他认为AI技术的发展需要非常大的投资和消耗大量的能源，在以前他认为小公司的大模型技术一样可以接近业界领先公司的大模型，所以他投资了一些小公司，但现在他开始觉得不太确定。
因为大公司的高层都告诉他未来投资非常大，OpenAI的联合创始人Sam Altman告诉他如果要实现高水平的人工智能（也就是能让AI像人一样理解人类语言，并且执行相应的命令），需要至少3000亿美元的投资。
因此觉得要和加拿大和沙特加强联系，因为加拿大有水电资源，沙特有主权基金投资。
3：他认为目前能够和美国竞争的国家只有中国，而美国的AI技术方面领先中国大约10年，施密特这么说并不是没有理由，他具体说美国在芯片技术，光刻机技术等领域都领先中国10年。
同时他提到了英伟达（NVIDIA）的CUDA语言，施密特把CUDA语言比喻成GPU的C语言，他以前觉得这是糟糕的语言，但现在成了主流，从2008年CUDA语言诞生以来，已经有一整套的开源库软件，这些开源库都是基于CUDA语言做了深度优化，也就是CUDA语言有大量的成熟高效率的工具，这对竞争对手来说很难复制。
我注意到2008年到现在也有15年的时间了，这个围绕着AI芯片形成的生态是需要中国企业大力追赶的。
那么我想到的是， 施密特说美国AI核心技术比中国领先10年，那么中国现在在做什么呢？
虽然好像国内对于中国AI技术发展的报道不太多，但实际上国内的政府和企业都在为之付出大量的努力，并且有了相当的成果。
在中国政府层面，人工智能早在2017年就已经被列入国家战略，国务院在2017年7月8日就印发了《新一代人工智能发展规划》，明确了到2030年的发展目标。
到今天这个规划已经七年了，我国人工智能技术发展已经有了相当的成果。
就目前我们日常生活中已经用到最普遍的，人脸识别和车牌识别技术，可以说已经在中国完全普及了，大量的事情我们根本不用跑银行，跑政府部门去办理了，一个手机人脸识别就搞定。
手机输入法的语音转文字技术也已经非常成熟，只是很多人还没有习惯使用，还是习惯手动输入。
我建议现在正在阅读我文章的读者们，可以打开自己微信界面的输入法的语音输入，说几十秒的话，它可以迅速并且较为准确的转成文字，还会自动有标点符号，往往只需要改几个字，甚至完全不用改，比你一个个打字高效多了，也比你发一长串微信语音然后让对方转文字好得多。
一个人老不老，就在于看他对新技术新事物的接受程度和固执程度。
而汽车的自动驾驶技术也在这几年随着国产新能源汽车的激烈竞争而飞速进步，我在去年底试驾了问界M7的有图智驾，当时就觉得已经水平很高了，每年有最新的智驾技术出来， 我都建议大家去试驾一下，体会下最新的技术。
而 国内的头部ICT企业，例如华为， 字节，阿里，腾讯，百度等等，
都在开发各种各样的AI大模型，我身边就已经有一些人习惯用AI助理来帮助工作了，要找什么信息直接对着大模型对话获得信息，而这都是近两年才发生的事情。
而在政府层面，则是努力为中国人工智能发展打造平台和基础设施，我们可以分为三类：
一类是打造网络基础设施，过去七年中国打造了全球最大的5G网络，同时大力推进普及千兆光纤网络，2021年我国工信部搞了个三年行动计划，名字叫做《“双千兆”网络协同发展行动计划（2021-2023年）》，其含义是千兆光纤网络和5G是“双千兆网络”新型基础设施，
到2023年底：
—千兆光纤网络具备覆盖4亿户家庭能力，千兆宽带用户突破3000万户。
—5G网络基本实现乡镇级以上区域和重点行政村覆盖。
—实现“双百”目标：建成100个千兆城市，打造100个千兆行业虚拟专网标杆工程。
第二类是算力基础设施，这个我在之前就写过，打造遍布全国的8个算力枢纽10个算力集群。
第三类是搭建数智化的公共服务平台，并支持企业发展数智化产品和服务的一站式大平台，提供“工具箱+服务包”，完善全链条的数智化转型支持和保障。
最近在中国贵州召开的2024年中国国际大数据产业博览会， 期间于8月27日开幕的第三届828 B2B企业节，有 国家数据局局长刘烈宏，贵州省省长李炳军等政府高层领导参与，可见其重视程度。
这个828 B2B企业节是华为和伙伴一起推动创立的节日，聚集了上万家科技企业，为全国各行各业的企业提供数字化转型和人工智能技术方案（可以统称为数智化方案）。
虽然一般人更熟悉双十一，618这种面向C端的电商节日，但是828 B2B企业节作为目前唯一的企业节，已经在全国颇有知名度。
就如同当年双十一等电商节日的设立，极大的提高了全国消费者的电商交易量，促进了消费者形成电商消费习惯，大大刺激了电商企业和快递物流行业的发展一样，828 B2B企业节的目的也是希望加速全国广大企业，尤其是中小企业的数智化进程。
中国在数字化和人工智能技术赶超美国的路径，核心在于在广大的14亿消费者的C端，以及在广大几百万家（乃至更多）企业的B端形成庞大 的人工智能需求市场，简而言之，数字化技术也好，人工智能技术也好（统称为数智化），核心在于用起来，这些年我国发展比较好的人工智能技术，无一例外有下游庞大需求的驱动。
跟美国更多的把AI技术用于C端不同，中国的优势是有强大的制造业，它的规模远比美国大的多，根据中国政府网的数据，截止2023年11月底，我国规模以上的工业企业就有48.3万家。
如果能把AI技术在几十万家B端制造业企业普遍的用起来，形成的巨大的市场，又将会反哺到技术的发展， 将使得相对美国形成巨大优势。
数智化方案的应用，可不是像我们理解的，
买个企业内部沟通软件就完了。
举个例子，我看到华为云就和一家叫做科腾精工的制造业企业搞了个样板，一个制造业企业如果没有实现数智化，是存在很多问题的，
比如企业会有100个订单，每个订单的生产进度企业销售人员和管理人员是需要知道的，但该企业数智化改造前，竟然需要15个排单员通过打电话的方式了解每个订单的生产进度。
我记得我刚到深圳工作的几年，曾经一段时间我的任务就是到产线去统计每天产出了多少PCBA，有多少是良品，多少不良品，不良品的原因分布是什么，因为外资客户派驻了外籍工程师蹲守在工厂，要求我们每天要上报试产数据。
而我每次找线长，尽管他的态度很好，但可以看出他内心认为这是给他增加了工作量，因为他每天不得不安排一个专门的员工来统计数据报送给我，而这个负责统计的员工也不太愿意做，因为他要去询问产线的不同工位的人不良原因是什么，有的人忙着干活配合度就不好，
而他交给我的报表我还要审核合理性，数字还要对得上，因为我报给客户，客户会看的很仔细，数字不对的还需要他去校对，又会涉及配合度的问题，耗时耗力。
在那段时间里，这个看起来简单的统计工作消耗了我大量的精力，以至于甚至一度想离职。
对生产管控的无序，又会影响物料的采购和管理，一个仓库的物料是每天都要大量进出，靠人工盘点极容易出错，造成多余物料采购，又造成有的物料欠料影响生产；
再比如产线生产，实际上是人和设备的协同，是需要人去给设备输入参数进行生产，是可能会出错的，是可能会造成不同批次生产质量不一致的，
但数智化之前，并没有有效手段管控。
再比如对设备的管理，工厂有大量的设备，在不同的订单生产中会造成有的设备在闲置，有的设备又在长期高负荷工作，而且设备运行久了就可能产生故障，故障后造成停线损失是巨大的，而统计设备的工作状态又需要时间。
因此在实施华为云提供的方案后，科腾精工不仅实现实时的数据上传，而且平台实现不同业务数据打通，快速呈现状态，因此有了很大的收益：
仓库物料管理不再混乱，减少了浪费，每年减少了40万人民币原料浪费；
该公司可以快速及时的处理设备异常，降低产品不良率，同时实现对闲置设备的调用，同样的设备，产能提升了10%；
而且还可以通过统计设备能耗曲线，发现可以通过数控程序优化降低能耗，每年节省了60万人民币的电费。
尽管国家和企业都清楚，更快更大规模的应用人工智能技术有诸多好处，
但当前相对于国内大企业在人工智能技术方面的不断应用和推进，
国内的中小企业在推进数智化方面存在着缺乏专业人员，缺乏专业细化的技术方案，不了解投资收益比， 无从着手的问题。
而大企业的数量只占到中国企业的一小部分，中国的中小企业占到了经济总量的60%，就业人员更是占到了80%，
他们如果不能走向数智化，意味着我国绝大部分就业人员的工作，都隔绝在数智化之外。
另一方面从技术上看，光有用于大型企业的大模型是不够的，广大中小企业也需要适合于自己工作场景的小模型应用，毕竟花钱是要看到效益的，不能产生价值和效益的技术对企业是没有吸引力的。
而广大的数智化企业也需要通过与更多的中小企业的沟通，从而开发出适合于中小企业提高工作效率，提升工作效益的数智化应用。
因此828 B2B这样的企业节，就搭建了一个这样的平台，华为以及上万家的数智化生态链上的企业，可以和全国千行万业的企业直接对接。
华为更多的是提供数智化技术的技术底座（从服务器到PaaS平台，行业大模型等），而广大的生态企业则提供基于这些底座的各种个性化的行业应用。
如同当年的双十一，618购物节 促进了消费者购物的电商化一样，
828 B2B企业节也通过提供平台，让广大中小企业可以直接和提供数智化能力的企业专业人员对接，有效的沟通需求和技术。
同时长达一个月的节日期间，企业数智化全阶段、全场景的产品和解决方案，都有价格上的优惠，促进更多的交易，提升中小企业走向数智化的热情。
实际上，通过前两届的节日举办，已经有不少中小企业找到了合适自己的数智化应用。
从国家大数据局局长，到贵州省省长， 贵州省大数据发展管理局局长，以及多地市的工信局负责人参加，也体现了国家政府层面的重视，那就是希望有这么一个平台，能让 越来越多的国内数智化企业和国内广大需求企业加入对接，成为中国企业走向数智化的世界级平台。
纵观技术发展的历史脉络，都指向同一个逻辑，那就是形成有效的市场化商业循环，让各方都从商业循环中获利，才能更好的促进技术的可持续快速发展，关键在于应用。
毕竟天下熙熙，皆为利来，天下攘攘，皆为利往。像我国在曾经是国家高度垄断的航天领域开始了市场化变革， 2014年，中国第一家民营航天公司—翎客航天就在深圳注册成立，到今天已经出现了不少民营航天公司，并且多家实现了成功的火箭发射。
我国之所以如此，就是因为考虑到美国SpaceX的成功，体现了商业化和市场化对于航天技术长期发展的重要性。
8月20日黑神话悟空这款单机游戏的发布，竟然仅仅在三天后的8月23日就达到了超过1000万套的销量，可以说创造了另一个神话，
而该款游戏的高画质需要较高的硬件配置，就能带动硬件的销售。
而Steam就是连接全球玩家和游戏制作商游戏科学的平台，玩家可以在Steam上购买和下载游戏，并且在Steam论坛上发帖讨论，它作为全球玩家和全球游戏制作发行商之间的连接，就极大的促进了游戏产业的发展。
就像双十一最开始是淘宝创造的，但最后全中国的电商公司和消费者 都加入了一样 ， 像 828 B2B 这样的企业节 如果到最后全国的 数智化技术公司 和 几百万家乃至上千万家企业都能加入进来，找到合适的数智化方案 ，对于促进全中国的产业发展也是大好事。
施密特说的美国AI技术领先中国10年的说法，我是认同的，但是如果把AI的发展从技术扩大到整个产业的发展前景，我觉得中国也有独特的优势：
那就是强大的网络基础设施——全球最大规模的5G无线网络和千兆光纤网络，以及全球最大规模的制造业企业，全球最多的消费者人群。
当国内使用人工智能开发人工智能的企业形成了成千上万家的规模，并且互相之间，以及和几百万家中国企业之间形成了有效互动的商业循环， 大家都能从商业循环中获利后， 我们其实就不用再担心人工智能技术落后美国的问题了，因为整个产业会在利益驱动下迅速向前。
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