尽管在未来，AI确定性的会改变社会的方方面面，但是对于中国的本土创业者来说，什么样的AI创业方向是好方向？是值得探讨的问题。在AI时代，中国创业者能不能“卷”赢美国？要回答这个问题，我们要搞清楚AI在什么领域对中国最有价值？中国在什么领域有优势？中国本土创业者有哪些优势？美国创业者有哪些优势？在回答这些问题之前，我们还需要搞清楚AI的发展受什么影响和制约，以及AI未来的趋势和走向。

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图源：赛迪顾问

虽然我对人工智能不懂，只在最近看过一本深度学习方面的书，并且理解不深，观点也不一定对，但世界上也从来没有绝对正确的观点和永远都正确的人，只要坦诚自己不懂，不装专家骗人就好，因此也就大着胆子写了。我们国内在AI行业太过于卷大模型，卷生成式AI，然而生成式AI很大可能不是本土创业者的优势领域，尽管思考不成熟，观点未必对，我想还是可以发出一点微弱的不同的声音，哪怕只是对身边的一个朋友带来一些影响，促成了一些不同的思考，这篇文章也是有意义的。在本文中，我将以一个外行的非专业视角，提供一些比较局外人的观点和思考。

本文约5000字，阅读需20分钟，以下为目录：

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一、除了数据、算法、算力之外，真正影响AI发展的关键因素是什么？

二、AI的分类、应用场景和普及条件分析

三、AI的卡脖子要素

四、XR对于AI发展的重要性

五、中美差异和比较优势，生成式AI可能不是本土创业者的优势领域

六、中国本土AI创业的方向建议

第一节  除了数据、算法、算力之外，真正影响AI发展的关键因素是什么？

数据、算法、算力基本上行业公认的影响AI发展的三大重要因素，这种认知是建立在没有比神经网络更好的AI架构之上的，但神经网络是不是最好的AI架构，这一点目前下结论为时尚早，神经网络的理论奠基人沃尔特.皮茨后来已经发现人类处理信息的能力不完全来自于大脑神经元，他本人也因为这一理论无法逻辑自洽抑郁而终，这在冥冥中多少是有些启示的。我们假定新的AI架构在未来20年不能被发现和证明，假定神经网络就是未来20-30年的主流架构，那么除了数据、算法、算力之外，还有什么是真正影响AI发展的关键因素呢？自然是数据、算法、算力的来源。如下表：

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来源之上还有来源，涉及到错综复杂的政治考量、经济利益、社会效益等多种因素，例如掌握数据的权力机关、企业、社会团体是否愿意开放数据？是否愿意收集数据？是否有能力进行数据整理？等等。

除了上述因素之外，还有各行各业的意识觉醒，拥抱AI的意愿和能力也很重要，投入AI的成本和收益，什么时间点投入，对AI技术影响的认知等等。这些都决定了AI从长远来看，一定是社会变革和发展的基础技术，但在普及上势必会经历一个曲折发展的过程。

第二节  AI的分类、应用场景和普及条件分析

2.1、AI的分类和应用场景

我们把AI按照工作方式来分类，分为生成式、自动式、辅导式和协同式，也就是AI与人类的协作配合的方式来分类，需要人干什么AI干什么？主要的应用领域是什么？具体如下表：

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2.2、各类AI的普及应用条件分析

各个类型的AI应用的场景不同，需要的数据不同，通用大模型有可能提供了合适的神经网络架构，也可能没有提供，需要赋予的专业能力也不同，因此各类AI普及的时间和需要的条件也不同。分别如下：

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我们可以看到，生成式AI的链条较短，受其他因素影响较少，这也是目前AI创业更多选择生成式AI的原因，无论是数据来源、算法来源、普及因素，基本都属于比较确定的范畴，而能不能获得成功，主要取决于技术的优势和分发渠道的优势。这一点我们在《从10万元到2000亿米哈游启示》一文中已经进行了详细的阐述。

第三节  AI的卡脖子要素

3.1、算力上卡脖子

我们在前面两节，已经简要的分析了AI的要素和要素来源，目前感觉到最紧迫最深刻的卡脖子要素，就是GPU和CPU，我们认为美国在AI即将爆发的时候，对中国进行高端的芯片技术封锁和芯片供应封锁，其根本目的，正是要阻击中国在AI发展上的速度。

3.2、数据上卡脖子

这个数据主要是科研成果、科研方法，以及前沿技术的数据，美国本土掌握着全球最先进的学术研究成果、科研方法和科研设备，以及前沿技术，例如芯片设计、AI架构、机器视觉、工业自动化等等多方面的前沿技术数据，这些数据对于AI的进化至关重要，因为代表未来的方向。尽管大多数行业，从应用上不完全需要这些数据，但AI的技术迭代需要前瞻性，需要掌握前沿的技术动向和发展趋势。

3.3、算法上卡脖子

我们可以预见，在AI技术上，几乎大部分的巨头都会选择闭源，或者限制性选择性的开源，不存在全部开源的AI技术。通常认为AI模型的核心在于算力和数据，但真正的核心是参数模型，就算有了算力和数据，只要参数模型不对，输出值的偏差就会很大，这属于Knowhow的范畴，行话称之为AI玄学，是一个AI公司的核心资产之一，我们可以看到开源的AI架构，也可以找到部分开源的数据集，但基本上找不到开源的参数设置。

第四节  XR对于AI发展的重要性

4.1、三维空间数据是AI改造方方面面的基础条件

在AI自动化方面，获取大量的三维空间数据是无法绕开的环节。因为AI自动化必须依赖于3D机器视觉，例如：自动驾驶、工业自动化、家用机器人等等，对于3D机器视觉的依赖都非常的高。目前也有大量的前沿科学家和科技巨头，试图通过单目摄像头或摄像头来重建三维空间，但进展十分缓慢，且没有三维数据作为参照的情况下，预测的偏差将很难回归到正确值上，准确率也无法做到很高，目前最先进的三维重建算法预测值也仅有90%准确率。因此对于AI来说，需要通过终端大量的采集空间三维数据。

4.2、AI获取空间三维数据的场景分类和主要设备

我们知道影响AI发展的关键因素里面，数据是非常关键的因素，数据决定了AI的应用场景，而空间三维数据无疑是AI走向广泛应用的最重要的数据，而在不同场景下通过什么设备来获取数据，则十分重要，而且这些设备是自然的获取数据，不需要进行太多的人工干预和操作。以下是一个列表：

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我之所以认为XR是比较好的空间数据捕获设备，是因为XR支持三维空间交互，这是智能手机和平板不具备的能力，意味着XR可以通过更多的空间交互应用，更自然的捕获三维空间数据，而不需要用户进行专门的数据采集操作。我认为未来在toC领域，很可能产生一种“终端既数据、输入既参数、交互既训练”的超能力模型，而XR则完美的符合这三项要求。

第五节  中美差异和比较优势，生成式AI可能不是本土创业者的优势领域

表面上看，美国无论在数据、算力、算法、人才、应用环境上都具有全面领先的优势，但实际深入的分析，中国创业者也不是一点优势都没有，例如在自然语言大模型上面，基于汉语的大模型则中国有优势；又如在纺织行业的自动化数据上，中国也有优势。总体来说，偏向虚拟的数字的，例如：编程、图像设计、芯片设计、视频剪辑等等美国具有传统优势的领域，美国企业更有优势；而偏向实业的，例如工业自动化、虚拟实训、职业教育等方面的，则中国更有优势。但这些优势，目前还侧重于数据积累和数据获取方面，需要专业的创新的人才来研究算法，需要有足够的算力来训练模型，把这些优势变成具有技术优势的AI模型，发展出优势的能力。

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我们认为在技术迭代较快、创新层出不穷、不需要专业数据沉淀的生成式AI领域，美国具有较大优势，在国内则是传统互联网巨头具有较大优势，属于创业者的机会不是没有，但确定性不是太高，我们在生成式视频、生成式点云、生成式游戏等方面都做过大量研究，生成式AI对创业公司来说属于相对不太友好的领域，尤其是喜欢重复造轮子的国内市场，但凡事无绝对，如果创业者有把握在较短的时间内形成迭代优势和生态优势，生成式AI相对来说具有变现更快的优势，但变现的基本条件必须达到“普通用户能轻松掌握提示技巧，能准确的表达用户意图。”如果不能做到这一点，则不存在持续变现的可能性，仅仅是用户的一个尝鲜行为。

第六节  中国本土AI创业的方向建议

6.1、紧紧围绕中国的5个领先产业+6个先进产业+2个特色产业进行AI技术开发，帮助更多的、中小企业实现智能化经营，包括但不限于智能研发设计、自动化生产、智能营销、智能物流仓储、虚拟实训等等，帮助更多企业，通过AI的能力，建立走向全球化的竞争优势。

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6.2、在中国具有原材料储备优势和产能优势的领域，利用AI能力帮助下游企业建立全球竞争优势，包括但不限于：新材料、食品加工、家具制造、玩具等产业。

6.3、利用AI的能力来帮助实现先进制造装备的设计研发。

6.4、预计中国在工业自动化、服务业将产生数千万台的自动化机器设备、机器人需求，核心技术需求主要是3D机器视觉、仿生机械设备、AI运行系统以及围绕这些核心需求产生的上下游生态链。

结束语

通俗的话来说，我们大部分企业主观上认可“卷”，能力上擅长“卷”，价值上依靠“卷”，因此AI创业者就要帮助企业更能“卷”，更会“卷”，“卷”到极致。更通俗一点，就是能不能5分钟生成一个《竞品报告》，5分钟生成一个《产品定义》，5分钟完成好几个《产品设计方案》，5分钟生成《成本分析报告》，5分钟完成《产品研发生产流程》设计，生产制造效率提高3倍，生产制造成本下降1倍。PS:5分钟是一个“卷”和“快”的表示，具体多长时间看行业的实际需求，总之就是又快又好，卷到极致。

PS. 1、（几乎）我所有的书都渐渐地转为音频（小说改编为广播剧）（独家）上线了喜马拉雅，已上线了24部（其中，《绝情华尔街》第二部《危机》新鲜上线），多部专辑已进入了各类收听排行榜TOP50：如《归·去·来》广播剧最佳，曾经进入新专辑TOP10（目前在整个喜马拉雅的有声图书进入TOP100，和众多经典名著排在一起），另外，《看懂财经新闻的第一本书》《看懂金融的第一本书》《看懂货币的第一本书》《投资的方法》等进入财经类TOP30……请打开链接订阅收听：http://m.ximalaya.com/gatekeeper/h5-listen-list?albumId=75881160&uid=77781964 ；

2、一本金融科普之作《看懂金融的第一本书》（再版），销量竟然再次超过了基辛格百岁沉淀之作，有点儿不好意思了（凡尔赛一把）……请打开链接查阅：http://product.dangdang.com/29581403.html ；

 

3、香港书展精选畅销书《超時空拯救》繁体字版新鲜上架，全球发行：https://blog.sina.com.cn/s/blog_5ef1fe090102zr1l.html ……