最近這段時(shí)間，OpenAI公司的Sora火爆了，查了下時(shí)間是2月15日（美國當(dāng)?shù)貢r(shí)間）發(fā)布的。

當(dāng)然了，每一次有新的東西出來，都是我們學(xué)習(xí)的機(jī)會，比如AGI這個(gè)詞，最近因?yàn)镾ora火了，我們就經(jīng)常看到，但這個(gè)詞是什么意思呢？平時(shí)我們不是都說AI（人工智能）嗎，怎么又出來一個(gè)AGI。

像360的董事長周鴻祎就針對Sora的發(fā)布評論說“AGI真的就不遠(yuǎn)了，不是10年20年的問題，可能一兩年很快就可以實(shí)現(xiàn)”。

AGI是Artificial General Intelligence的的縮寫，直譯過來就是通用人工智能，直接點(diǎn)說就是能在各個(gè)領(lǐng)域都達(dá)到人類水平的人工智能。

人類是智慧的生物，所以一個(gè)人可以訓(xùn)練為醫(yī)生，護(hù)士，司機(jī)，飛行員，士兵，工程師，快遞員等等，表現(xiàn)出從事各行各業(yè)工作的通用性，對現(xiàn)實(shí)世界有強(qiáng)大的理解能力，而且還可以在工作中不斷學(xué)習(xí)成長。

當(dāng)然了，AGI是未來的事情，

相對于人類的水平而言，現(xiàn)在普遍應(yīng)用的人工智能有以下幾個(gè)特點(diǎn)：

1：只能做特定的工作，

比如你家里的智能攝像頭， 它能做的就是圖像識別，

再比如我們手機(jī)里面的智能語音輸入法，它能做的就是把你說的漢語轉(zhuǎn)化為文字。

再比如我們汽車?yán)锩娴母鞣N車機(jī)對話機(jī)器人，什么理想同學(xué)，小藝，小P等等，它能做的就是聽懂你說的指令然后打開空調(diào)，調(diào)溫度，打開車窗，導(dǎo)航什么的。

2：缺乏對世界的理解

我們現(xiàn)在登錄一些程序的時(shí)候，經(jīng)常會彈出一些圖片，讓你把它指定的選出來，比如汽車，自行車，女性，海邊的男孩什么，這樣做的目的是確認(rèn)你是人類在登陸，因?yàn)槿祟愑袑κ澜绲睦斫猓覀兡X子里不需要去存儲記憶那么多海邊男孩的畫面，而是憑著對描述的這個(gè)畫面的理解可以把相關(guān)圖片篩選出來。

現(xiàn)在智能手機(jī)已經(jīng)可以很方便的用文字搜索圖片了，

比如在相冊里面搜索駕駛證，那么駕駛證的圖片就可以很快的顯示出來，我今天就在我的華為手機(jī)上用了這個(gè)功能，因?yàn)樵谠囻{車需要出示駕照。

而且如果搜索“兩個(gè)人”，也能把含有兩個(gè)人的照片顯示出來。

但是如果如果搜索復(fù)雜一點(diǎn)的東西，比如搜索“父親和兒子“，就顯示不出來了。

如果再搜索“認(rèn)真工作的照片”，就更搜不出來了。

這就是自然語言理解能力還不行。

再比如有的AI畫出來的畫，或者做出來的視頻，感覺就是怪怪的，和現(xiàn)實(shí)物理世界不一樣，以至于人類可以分辨出這就是AI風(fēng)格圖片視頻。

3：自主學(xué)習(xí)功能較差。

像現(xiàn)在新能源汽車的車機(jī)對話機(jī)器人，

我過去的半年開了一些火熱的國產(chǎn)新勢力新能源車型，有時(shí)候讓它放一首歌，它放出來的是錯(cuò)的，不是我想聽的版本，那能不能做到我說話告訴它放出來的歌不對，什么版本才是我想聽的，然后它下次就能把正確的歌放出來了？目前還不能。簡單的說，就是沒有記憶功能，就像是一個(gè)沒有記憶的人。

現(xiàn)在還只能依靠后臺的工程師，通過不斷搜集反饋的數(shù)據(jù)在云端訓(xùn)練，

然后發(fā)布更新版本再推送到端側(cè)，而且更新的版本也不一定是我們想要訓(xùn)練出的效果。

如果能夠達(dá)到AGI的話，我們就可以自己把車機(jī)聊天機(jī)器人越訓(xùn)練越聰明了，訓(xùn)練成我們想要的樣子了。

當(dāng)然等AGI通用人工智能實(shí)現(xiàn)了，上面的問題也就解決了。

這次Sora出來，之所以能夠出現(xiàn)這么大的震撼，是因?yàn)樵诘诙c(diǎn)上，也就是對世界的理解上實(shí)在是太驚艷了，根據(jù)文本生成的視頻居然沒有什么邏輯錯(cuò)誤，和人類生存的物理世界表現(xiàn)一致，讓人難以分辨這是AI生成的視頻還是人類做出來的視頻。

我們看一下OPENAI公司是怎么介紹自己的產(chǎn)品的。

首先說Sora是一個(gè)能夠通過文本描述來創(chuàng)造現(xiàn)實(shí)和想象的場景的AI模型。

然后具體介紹說：

We’re teaching AI to understand and simulate the physical world in motion, with the goal of training models that help people solve problems that require real-world interaction.

Introducing Sora, our text-to-video model. Sora can generate videos up to a minute long while maintaining visual quality and adherence to the user’s prompt.

我們教AI來理解和模擬一個(gè)運(yùn)動(dòng)中的物理世界，目的是訓(xùn)練模型來幫助人們解決需要真實(shí)世界互動(dòng)的需求。

Sora可以生成長達(dá)一分鐘的視頻，同時(shí)保證視頻質(zhì)量和遵守用戶的指示。

接下來OpenAI公司說了下他們在邀請技術(shù)專業(yè)人士評估技術(shù)能力，包括對視覺藝術(shù)家，設(shè)計(jì)者以及影視從業(yè)者開放了使用，以獲得他們的反饋來改進(jìn)。

Today, Sora is becoming available to red teamers to assess critical areas for harms or risks. We are also granting access to a number of visual artists, designers, and filmmakers to gain feedback on how to advance the model to be most helpful for creative professionals.

We’re sharing our research progress early to start working with and getting feedback from people outside of OpenAI and to give the public a sense of what AI capabilities are on the horizon.

接下來說Sora能夠生成具有多個(gè)角色、特定運(yùn)動(dòng)類型以及主題和背景的準(zhǔn)確細(xì)節(jié)的復(fù)雜場景。 該模型不僅了解用戶的要求，還了解這些東西在物理世界中是如何存在的。

Sora is able to generate complex scenes with multiple characters, specific types of motion, and accurate details of the subject and background. The model understands not only what the user has asked for in the prompt, but also how those things exist in the physical world.

然后說該模型對語言有著深刻的理解 ，使其能夠準(zhǔn)確地解釋Prompt(也就是用戶輸入的文本），并生成令人信服的人物，表達(dá)充滿活力的情感。Sora還可以在一個(gè)生成的視頻中創(chuàng)建多個(gè)鏡頭，準(zhǔn)確地保持角色和視覺風(fēng)格。

The model has a deep understanding of language, enabling it to accurately interpret prompts and generate compelling characters that express vibrant emotions. Sora can also create multiple shots within a single generated video that accurately persist characters and visual style.

最后說 目前的模型還是有弱點(diǎn)。 它可能難以準(zhǔn)確模擬復(fù)雜場景的物理特性，也可能無法理解因果關(guān)系的具體實(shí)例。例如，一個(gè)人可能咬了一口餅干，但之后，餅干可能沒有咬痕。

該模型還可能混淆提示的空間細(xì)節(jié)，例如 混淆左右，并可能難以準(zhǔn)確描述隨著時(shí)間的推移發(fā)生的事件，例如遵循特定的相機(jī)軌跡。

The current model has weaknesses. It may struggle with accurately simulating the physics of a complex scene, and may not understand specific instances of cause and effect. For example, a person might take a bite out of a cookie, but afterward, the cookie may not have a bite mark.The model may also confuse spatial details of a prompt, for example, mixing up left and right, and may struggle with precise descriptions of events that take place over time, like following a specific camera trajectory.

然后提到了安全的問題，這個(gè)比較長，簡單的說主要就是想避免Sora的技術(shù)被濫用，不僅要通過專業(yè)團(tuán)隊(duì)測試來確保Sora能拒絕用戶輸入有害文本，而且還要確保Sora產(chǎn)生的視頻中沒有各種誤導(dǎo)性，仇恨和偏見的有害內(nèi)容，而且還在開發(fā)工具來檢測產(chǎn)生的視頻內(nèi)容是否包含有害信息。

We’ll be taking several important safety steps ahead of making Sora available in OpenAI’s products. We are working with red teamers — domain experts in areas like misinformation, hateful content, and bias — who will be adversarially testing the model.

We’re also building tools to help detect misleading content such as a detection classifier that can tell when a video was generated by Sora. We plan to include C2PA metadata in the future if we deploy the model in an OpenAI product.

In addition to us developing new techniques to prepare for deployment, we’re leveraging the existing safety methods that we built for our products that use DALL·E 3, which are applicable to Sora as well.

For example, once in an OpenAI product, our text classifier will check and reject text input prompts that are in violation of our usage policies, like those that request extreme violence, sexual content, hateful imagery, celebrity likeness, or the IP of others. We’ve also developed robust image classifiers that are used to review the frames of every video generated to help ensure that it adheres to our usage policies, before it’s shown to the user.

We’ll be engaging policymakers, educators and artists around the world to understand their concerns and to identify positive use cases for this new technology. Despite extensive research and testing, we cannot predict all of the beneficial ways people will use our technology, nor all the ways people will abuse it. That’s why we believe that learning from real-world use is a critical component of creating and releasing increasingly safe AI systems over time.

最后是一段關(guān)于技術(shù)的描述，很技術(shù)化，包括Sora是一個(gè)diffusion的模型，并且和GPT一樣是Transformer架構(gòu)，這個(gè)非技術(shù)人員不需要去了解細(xì)節(jié)。

但在最后提到，Sora除了能夠僅根據(jù)文本指令生成視頻外，還能夠獲取現(xiàn)有的靜止圖像并從中生成視頻，從而準(zhǔn)確地動(dòng)畫化圖像內(nèi)容，并注意小細(xì)節(jié)。該模型還可以獲取現(xiàn)有視頻并對其進(jìn)行擴(kuò)展或填充缺失的幀。

最后說Sora是能夠理解和模擬真實(shí)世界的模型的基礎(chǔ)，我們相信這一能力將是實(shí)現(xiàn)AGI的重要里程碑。

In addition to being able to generate a video solely from text instructions, the model is able to take an existing still image and generate a video from it, animating the image’s contents with accuracy and attention to small detail. The model can also take an existing video and extend it or fill in missing frames. Learn more in our technical report.

Sora serves as a foundation for models that can understand and simulate the real world, a capability we believe will be an important milestone for achieving AGI.

看完OpenAI公司的介紹，我的感受是OpenAI公司強(qiáng)調(diào)的是對物理世界的理解能力，包括對人類語言（文本）的理解能力，以及生成的視頻對物理世界的模擬真實(shí)度，相比之前有了很大的進(jìn)步。

我完整的說一下我對Sora的看法，以下不分先后：

1 ： 當(dāng)前 AI的三個(gè)特點(diǎn)（弱點(diǎn)），只能用于 特定領(lǐng)域， 物理世界 理 解能力，自主學(xué)習(xí)能力這三項(xiàng)。

Sora主要是在第二項(xiàng)也就是物理世界的理解能力方面實(shí)現(xiàn)了進(jìn)步，

盡管其承認(rèn)在 辨別左右， 以及吃餅干后 的變化等 場景還不 行 ，但相比之前已經(jīng)是進(jìn)步。

Sora目前來看，仍然是一個(gè)特定領(lǐng)域的工具，

OpenAI公司提高其邀請的進(jìn)行評估反饋的行業(yè)人士為“ visual artists, designers, and filmmakers”， 也就是都是藝術(shù)家，視頻創(chuàng)作者和電影行業(yè)人士。

2：一項(xiàng)技術(shù)最后的價(jià)值是體現(xiàn)在商用，而Sora的潛在市場并不小，因?yàn)镾ora最終商用的話，將極大的降低視頻制作門檻

Sora最終應(yīng)用的市場空間有多大，這個(gè)我還沒有查到比較公認(rèn)的數(shù)字，

但就我想到的應(yīng)用，就已經(jīng)有廣告，安全教育，電影，短劇，電視劇，自媒體文章，短視頻平臺作者發(fā)視頻等等了。

其中尤其是廣告市場是個(gè)極大的市場，像字節(jié)跳動(dòng)，百度，快手，拼多多（沒錯(cuò)，一個(gè)電商企業(yè)收入大頭居然是廣告），微博和谷歌等等的收入都是主要來自廣告，靠著廣告的收入，就能成為巨頭企業(yè)。

2023年光是谷歌的總營收超過3000億美元，其中大部分是來自廣告，而視頻是廣告的主要形式之一。

2022年外界估計(jì)字節(jié)跳動(dòng)的總營收超過800億美元，其中大部分也是來自廣告。

而廣告產(chǎn)業(yè)的收入， 相當(dāng)一部分會進(jìn)入到廣告視頻制作公司和作者的錢包。

例如作為播放廣告平臺的互聯(lián)網(wǎng)公司，如果實(shí)現(xiàn)了超低門檻制作視頻的話，為什么不可以向自己的客戶提供廣告視頻制作服務(wù)呢？這可是巨大的市場。

不僅是給廣告客戶，而且互聯(lián)網(wǎng)公司還可以把這項(xiàng)服務(wù)提供給普通用戶，讓普通用戶可以極快的生成視頻，這可能也會產(chǎn)生巨大的引流能力，像現(xiàn)在B站，西瓜視頻，油管等等都有大量的自媒體視頻作者，而視頻制作本身有一定的技術(shù)門檻，

如果人人都能很容易生成視頻，那可能會造成視頻作者數(shù)量大大增加，那些率先實(shí)現(xiàn)低成本視頻制作的互聯(lián)網(wǎng)平臺，可能會迎來大量的視頻新作者，實(shí)現(xiàn)平臺的繁榮，獲得發(fā)展的機(jī)會。

當(dāng)然 由于Sora當(dāng)前還沒有商用， 其實(shí)用性還需要驗(yàn)證，

比如理論上假設(shè)1萬個(gè)用戶輸入同樣的文本，那么Sora應(yīng)該輸出1萬個(gè)不同的視頻，因?yàn)橛脩舨幌胍淄貜?fù)的內(nèi)容，那么當(dāng)前Sora具備這樣的能力嗎？

同時(shí)不管是廣告行業(yè)，還是電影行業(yè)，還是自媒體視頻作者，客戶的個(gè)性化需求極多，這就要求對視頻進(jìn)行各種調(diào)整，我前幾個(gè)月就在當(dāng)甲方做一段兩分鐘左右的演示視頻，我回想了一下，由于負(fù)責(zé)做視頻的人的理解和我要求的不一致，前后我提出的各種修改意見真的不少，Sora能夠承擔(dān)這種工作嗎？還是只能用戶自己手動(dòng)調(diào)整？

如果Sora能夠做到以上能力，那么價(jià)格是多少呢？能做到低成本嗎？如果成本很高，還不如繼續(xù)用人工呢。

這些問題都要到商用的時(shí)候才有答案。

而之前ChatGPT語言模型的發(fā)展已經(jīng)給OPENAI公司帶來了越來越高的收益，因?yàn)槟軌虻统杀镜奶峁┓?wù)：

2018年6月，OpenAI公司發(fā)表 了題為 《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》的論文，

提出了GPT（Generative Pre-trained Transformer），這是一種預(yù)訓(xùn)練的大型自然語言（NLP）處理模型。

2019年2月：GPT-2

2020年6月：GPT-3

2022年11月：ChatGPT（火爆）。

根據(jù)媒體的報(bào)道，OpenAI公司在2023年10月的年化收入（也就是當(dāng)月收入*12）達(dá)到了13億美元，

同時(shí)在 2023年12月的收入，乘以12之后達(dá)到了20億美元的里程碑。算下來單月收入大約1.7億美元。

3：盡管可能不如Sora驚艷，但中國公司預(yù)計(jì)也會推出同類的產(chǎn)品

ChatGPT的發(fā)布時(shí)間是2022年11月30日，

2023年3月16日百度就開放了文心一言語言大模型邀請測試，

2023年5月6日，科大訊飛發(fā)布了訊飛星火認(rèn)知大模型。

其他中國公司也紛紛發(fā)布。

盡管水平參差不齊，但是在緊跟美國公司的步伐的。

今年的技術(shù)挑戰(zhàn)顯然比去年大，但我認(rèn)為先不說技術(shù)水平如何，國內(nèi)公司也會跟進(jìn)并且較快的推出類似的產(chǎn)品。

因?yàn)閮蓚€(gè)原因，

其一是 由于視頻新技術(shù)可能會帶來對視頻平臺，廣告，影視等行業(yè)的改變，這就直接影響到國內(nèi)相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的未來發(fā)展，會讓相關(guān)企業(yè)產(chǎn)生不確定感和危機(jī)感，有很大的動(dòng)力去投入研發(fā)類似產(chǎn)品。

像廣告，電商，游戲是互聯(lián)網(wǎng)公司三大收入之一，如果廣告行業(yè)因?yàn)樾录夹g(shù)發(fā)生了改變，會不會影響到公司長期發(fā)展？

像阿里，拼多多，京東這類電商公司，如果電商廣告技術(shù)發(fā)生了改變，會不會影響到電商的收入？

例如國內(nèi)的各種視頻平臺已經(jīng)不少了，從字節(jié)跳動(dòng)，快手，騰訊（騰訊視頻，視頻號）等等，現(xiàn)在不管是制作長中視頻還是制作短視頻還是門檻較高的，很多人就不知道如何剪輯10分鐘視頻，如果技術(shù)變革了，門檻降低了，誰都能夠更快的生成有趣的視頻，會不會發(fā)生新的變革？

舉個(gè)例子，我經(jīng)常上B站，但是我自己從來沒有自己做過視頻并且在B站上傳，為啥呢，因?yàn)榧糨嬕曨l費(fèi)時(shí)費(fèi)力而且收益又低，一個(gè)粉絲較多的up主一個(gè)月流量收入就幾千塊。

如果B站推出了新技術(shù)，我寫文字就能夠一鍵制作成視頻，而且基本符合我的原意，而且成本還低，內(nèi)容還不會和其他人重復(fù)，那我何樂而不為呢？這可能會大大的增加B站的up主活躍度。

再比如騰訊的視頻號如果率先推出了這種低門檻低成本的文字生成視頻技術(shù)，會不會導(dǎo)致大量用戶涌向視頻號發(fā)作品嘗鮮，結(jié)果影響其他短視頻平臺的用戶數(shù)量和時(shí)長？

所以我覺得應(yīng)用市場大，其結(jié)果就是國內(nèi)不少公司會受到影響，他們是 有很大動(dòng)力去把這個(gè)技術(shù)搞下來，畢竟跟他們的切身利益有關(guān)系。

不怕在技術(shù)上暫時(shí)的落后，落后是可以追趕的，怕的是國內(nèi)沒有相關(guān)公司，尤其是大公司投入這個(gè)賽道搞研發(fā)。好在中國的視頻產(chǎn)業(yè)夠大，也有足夠的驅(qū)動(dòng)力。

企業(yè)的重視很重要，像OpenAI公司就是微軟投的錢。

其二是 中國在國家和省市層面都已經(jīng)高度重視人工智能，算力中心的發(fā)展了。各種政策不斷出臺，我就不再一一列舉了，這說明中國從政府到企業(yè)對人工智能的態(tài)度是一致的，而且是積極的。

就在2月19日 ，國務(wù)院國資委召開“AI賦能產(chǎn)業(yè)煥新”中央企業(yè)人工智能專題推進(jìn)會。

會議明確中央企業(yè)要把發(fā)展人工智能放在全局工作中統(tǒng)籌謀劃，加快布局和發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)，把主要資源集中投入到最需要、最有優(yōu)勢的領(lǐng)域，加快建設(shè)一批智能算力中心，開展AI+專項(xiàng)行動(dòng)。

像Sora發(fā)布后，已經(jīng)有省委副書記+市委書記這樣的地方主官已經(jīng)公開提及其重要性。

4： 要改造人類的物理世 界 ，即使最終達(dá)到AGI也是不夠的，需要有物理層面的感知，算力和執(zhí)行，最終還是要有強(qiáng)大的制造業(yè)。

可以把人，比如我自己看成一個(gè)AGI，雖然我的頭腦智力就是人類水平，比現(xiàn)在的人工智能還要先進(jìn)，但沒有物理層面的配合，仍然無法改造世界。

如果沒有眼睛，我就無法輸入世界的實(shí)時(shí)畫面信息，

如果沒有低功耗的神奇生物大腦，那我就無法長時(shí)間思考，也不能具備復(fù)雜思考能力；

如果沒有雙手，以及我使用的各種物理工具和裝備，就無法實(shí)現(xiàn)對世界的改造，當(dāng)然也包括對物理世界的破壞。

就跟人其實(shí)就是高水平智能，

但是如果我們沒有自行車，汽車，飛機(jī)這些硬件幫忙，我們一天的最高移動(dòng)距離也就是幾十公里；

沒有大型工程機(jī)械，即使我們智能水平很高，光靠雙手也無法快速完成大型工程。

美國也是對此有深刻理解，

因此限制了英偉達(dá)向中國所有公司出售先進(jìn)算力芯片，迫使中國公司大量轉(zhuǎn)向華為購買。

但美國制造業(yè)的總體勢頭，我覺得還是有些問題的，重設(shè)計(jì)輕制造，

電子產(chǎn)品方面蘋果手機(jī)100%在中國印度生產(chǎn)，大部分零部件也采購自東亞地區(qū)。

英偉達(dá)因?yàn)锳I的爆發(fā)現(xiàn)在如日中天，但其計(jì)算芯片 當(dāng)前100%由東亞地區(qū)制 造，主要是臺積電（其中H100更是100%來自臺積電），少量由三星制造。

汽車方面電動(dòng)化轉(zhuǎn)型最好的特斯拉，上海工廠成為其全球最大工廠，實(shí)際上如果沒有上海工廠的高速度擴(kuò)產(chǎn)和銷售，特斯拉能不能挺過當(dāng)年的困境都不好說。

因?yàn)樾枰懔Φ年P(guān)系，因此不管是英偉達(dá)這樣的全球計(jì)算芯片巨頭，還是華為等 國產(chǎn)計(jì)算芯片公司都成為關(guān)鍵變量，尤其是現(xiàn)在國內(nèi)已經(jīng)買不到英偉達(dá)的先進(jìn)計(jì)算芯片了。

自從去年8月底華為Mate 60系列發(fā)售，華為海思芯片已經(jīng)可以在國內(nèi)批量生產(chǎn)開始，我就非常關(guān)注華為旗艦手機(jī)的銷量情況，因?yàn)槿A為的旗艦手機(jī)銷量越大，那么國產(chǎn)高端手機(jī)處理器芯片的銷售數(shù)量就越多，對上游國產(chǎn)芯片制造業(yè)的拉動(dòng)也就越大，從而也會惠及到計(jì)算芯片的制造。

其實(shí)我對人工智能這種中國從國家，企業(yè)，民間都一致重視，

并且都認(rèn)為應(yīng)該大力推進(jìn)，同時(shí)又有大量國內(nèi)巨頭企業(yè)參與其中的產(chǎn)業(yè)并不是很擔(dān)心，

不管是上次的ChatGPT，還是這次的Sora，都在國內(nèi)掀起了巨大的輿論熱潮，這是大好事，也說明了國內(nèi)各方面認(rèn)為這很重要。

同時(shí)它是個(gè)龐大的產(chǎn)業(yè)，最終還要在硬件設(shè)備上落地才能真正發(fā)揮改造世界的作用，因此美國其實(shí)挺難全方位的超越和領(lǐng)先，也意味著中國有趕超的機(jī)會。

倒是那些 輿論上重視不多，投入資本也少，缺乏民間巨頭企業(yè)參與的產(chǎn)業(yè)，我國追趕速度就很慢，比如科研用的 科學(xué)儀器儀表 ，我查詢了行業(yè)報(bào)告，每年國內(nèi)市場就高達(dá)三千多億人民幣，這方面我國落后歐美 就很多，大量依賴進(jìn)口， 雖然國家有部署 專項(xiàng)國產(chǎn)化任務(wù)，但是缺乏民間巨頭企業(yè)參與。

再比如機(jī)床產(chǎn)業(yè)，現(xiàn)在居然還要從臺灣進(jìn)口不少機(jī)床，而臺灣機(jī)床本來相比日本德國等是要低一檔的。

還有2018年之前的半導(dǎo)體生產(chǎn)設(shè)備和材料行業(yè)，國內(nèi)都不重視國產(chǎn)化，反正能從美國日本荷蘭等國買到，后來被美國制裁才被打醒了，下游企業(yè)開始大量采購和扶持國產(chǎn)設(shè)備和材料，從國家，企業(yè)到公眾，對半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈國產(chǎn)化的重視程度空前提高了，這才有了這幾年的高速增長。

實(shí)際上對于我們個(gè)人而言，也要關(guān)注AI時(shí)代帶來的變革，比如現(xiàn)在各種AI工具越來越多，能不能用這些AI工具提升我們的工作效率？

像我老婆給孩子買的學(xué)習(xí)機(jī)，只需要把作業(yè)本放在桌上上，學(xué)習(xí)機(jī)就可以通過攝像頭識別作業(yè)本的內(nèi)容，并且把作業(yè)本內(nèi)容的圖片顯示在屏幕上哪些題做對了，哪些題做錯(cuò)了，大人輕松了很多。

我在想如果學(xué)校給老師配置了這種AI設(shè)備，老師批改卷子，作業(yè)是不是高效了很多？老師只需要看一眼屏幕，就知道哪個(gè)地方錯(cuò)了，知道該在卷子上哪個(gè)地方打叉，連分?jǐn)?shù)都算出來了。

天天做PPT焦頭爛額的 社畜， 被各種排版，素材，字體搞的很痛苦， 有 沒有關(guān)注有哪款 AI工 具可以幫助自動(dòng)寫PPT，你只需要輸入文字內(nèi)容就可以了？

那些想在工作之外開辟第二職業(yè)的打工人，

有沒有想過關(guān)注AI視頻技術(shù)的發(fā)展，有沒有哪款A(yù)I視頻制作工具，可以把你拍攝的視頻內(nèi)容迅速自動(dòng)剪輯好，配好字幕，這樣你也可以當(dāng)一個(gè)視頻作者，通過視頻分享自己的行業(yè)知識，在各個(gè)視頻平臺賺取流量費(fèi)？

現(xiàn)在各個(gè)視頻平臺的作者都是有流量收益的。

中國廣大各行各業(yè)的大中小企業(yè)也是一樣，要思考什么樣的AI工具能夠幫助自己的企業(yè)更加高效，更加高質(zhì)量的運(yùn)行，這不僅能給自己帶來好處，反過來也是給國內(nèi)搞AI的企業(yè)帶來市場機(jī)會，拉動(dòng)國產(chǎn)AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

面對AI技術(shù)的發(fā)展，包括美國AI技術(shù)的發(fā)展，不需要恐懼AI會不會把我的工作替代了，也不需要擔(dān)憂美國會不會又把中國遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在后面了。

人類的恐懼和擔(dān)憂主要來自于未知，研究它，學(xué)習(xí)它，使用它，不僅能給我們帶來極大的好處，而且各種恐懼和擔(dān)憂也就煙消云散了。