針對Sora發布，互聯網大佬周鴻禕發布了他自己對於AGI的文章，判斷「Sora意味著AGI實現將從10年縮短到1年」。我認真研讀了文章，相信周總的判斷是錯誤的，一定程度上，周總並沒有全面理解什麼是人工智慧。我想認真的做一個分析，不帶情緒，只說觀點。
在這篇文章里，周總表達了兩個觀點：
1．Sora就離AGI真的就不遠了，不是10年20年的問題，可能一兩年很快就可以實現。
2．中國和美國的AI差距可能還在加大。
針對這兩個觀點，我來做一個分析：
一、人類會不會在一兩年實現AGI?
說到AGI可能很多人並不明白這是什麼？AGI就是通用的人工智慧，是通過通用的大模型預訓練，來實現人工智慧的部分能力。
通用的人工智慧對應的另一條路是專用人工智慧，就是實現人工智慧不是用一個通用的大模型來進行預訓練，而是用專門的模型來進行預訓練。
做一個更加通俗理解，通用的大模型就是一個神人，他什麼都知道，什麼都可以去問他，他可能幫助你解決一切事情。專用的大模型（SAI）就是一個受到專門訓練的人，他受某一方面的訓練，也擁有某種特定的能力，只能找他解決特定的問題。
再通俗理解，這就是一個通才和專家的差別。
通用人工智慧（AGI）有機會，還是專用人工智慧（SAI）有機會？這是兩從條技術路線，現在還看不出來誰更強大，誰更有機會。當然全世界人工智慧最早都是從專用人工智慧開始，比如我們今天手機的照片，已經不僅是拍出來的，而是算出來的，拍照功能越來越強大，越來越漂亮，很多美女不開美顏就不拍照，這是怎麼做到，就是專用人工智慧的能力。
我們今天給互聯網公司客服售後，開始時都已經不是人，都是機器，會給你一些問題，或是根據你的問題，一步步提供基本的答案，解決不 ，才接人工。這是什麼能力，專用人工智慧的能力。
今天我們智能汽車，走在路上，用了智能底盤，可以根據你的車速、你的車的路況，進行底盤狀態的調節，每秒達到24次，這樣做到再顛的路，你都沒有感覺。這是怎麼做到的，還是專用的人工智慧。更別說汽車的智能駕駛能力了。
這些專用的人工智慧是通過不同的引擎，對專門的數據進行專門的訓練，比如我們客服，關於某個產品的售後，它要處理的數據只是幾千條，可以用比較一般的硬體，就可以訓練的較好，解決這種服務的所有問題。可以簡單高效的解決問題。不同的產品方向，模型也是不同的，數據處理與生成的能力也不同。
通用的大模型卻不同，是希望用一個模型來解決人類面臨的各個方面問題，這就是需要強大硬體平台，同時模型的引擎也會更複雜，同時需要天量的數據來進行預訓練。
OpenAI為代表的公司，做的大模型2022年開始發布，從文字到圖片再到視頻，一方面有很快的進步，但是另一方面這樣的模型存在兩個極難解決的問題：一是大量數據訓練，很多數據是雜亂的、無用的、未進行清洗的數據，這些數據大大影響了訓練的效率。事實上，今天我們用ChatGPT進行交流，並不是用得越多，你用起來效果越好，因為同樣一個關鍵詞，會有大量的人去輸入數據，進行一個訓練過程，你可能越用發現它越在胡說八道，而且很難有一個機制和辦法保證給它喂的數據就是準確的。
用ChatGPT在進行工作時，我們是沒辦法追求較為準確的，只能勉強接受，或是拿到基本的東西，再用人干預去修改。
Sora還沒有正式對外部用戶發布，從流出來視頻可以看到，還是把一些相關視頻進行拼接，當然拼接的挺流暢，這在大量真實內容視頻平台上，看到這些奇妙的拼接，也算一種特效，只是這樣的內容多了，大家一定厭倦。最為重要的是，這樣的能力，如果不是人機交流，做點圖和視頻，它能參與到社會管理、生產實踐和社會運營中去嗎？變成為一個有價值的能力嗎？
通用人工智慧還有一個基本是無法解決的問題，就是它的安全性，因為用它訓練，就是一個數據收集的過程，以前就用三星技術人員想用chatGPT寫代碼，這要求他把以前自己的代碼傳上去，泄露了公司重在商業秘密。
只要是社會管理、社會運營和生產製造，一定有重大安全問題，這些數據必須要保密，把這些數據傳到一個商業公司的平台上，不知道這個公司是怎麼存儲數據的，這些數據會有哪些人來分析，哪些人來使用。哪個國家敢這樣放開？
我的看法是人類在沒有很好解決通用人工智慧成本過高，大量雜亂數據干擾，也沒有解決好數據安全，通用人工智慧只是一個玩具，很難形成商業應用，更難影響社會生活。chatGPT發布一年多了，中國也有不少大模型發布，有人在用它提升生活品質，幫助解決工作問題嗎？我以前行業一個公司，就說我們不要PR了，我們寫宣傳稿都用大模型了，後來我一個活動和這個公司領導交流，發布他們就是開發了一個大模型，想賣給大家的，所以說他們不用人寫宣傳稿，其實他們開會演講，稿子還是人寫的。
因此，我認為周總判斷AGI也就是通用人工智慧一兩年就出現，是非常不現實，過於樂觀了，我看這個技術和產業遠沒有到這種程度，很有可能一兩年AGI還會冷下去，可能幾年後，就被大家忘記了。
二、中美兩國AI的差距是不是在拉大？
對於中美兩國AI差距是否在加大，我看周總顯然把AI和大模型弄混了。這是我一直以來堅決反對的，也是我想寫這篇文章動因，因為周總是有影響力的人物，是大家，這樣的信息是向社會傳達錯誤信息。
什麼是人工智慧？這是機器通過模仿人類的智慧，學習人類的行為，為人類提供服務。
人類為什麼有智慧？人類的智慧是我們首先具有感應系統，了解外界的信自，這個系統是眼、耳、鼻、舌、口、皮膚、神經系統構成的，接受外界信息。接受了外界信自後，我們對這些信息進行存儲，我們就有人記憶力強，能考上好大學，有人記憶力差，學習不行。這是人類智慧重要支撐。有了信息，我們還需要把信息傳輸到我們的腦子裡，由腦子進行處理，這就有人反應快，有人反應慢，這是信息傳輸系統。人類接受了信息，對信息進行處理，處理完了，指控我們的身體器官進行動作，比如讓手做什麼，讓腿做什麼，甚至讓脖子轉動，讓肚子鼓起來。
人類的智慧形成就是信息感應、信息存儲、信息傳輸、信息處理、終端工作這樣一個系統。
人工智慧就是機器要學習人類的智慧，也形成智能能力，就必須也要形成人類智慧系統，而信息處理包含了算力、演算法、大模型的能力，大模型並不就是人工智慧，大模型只是人工智慧的一個部分，在人工智慧的智能感應、信息存儲、信息傳輸、信息加工（算力、演算法、大模型）、智能終端這個系統中，大模型並不代表人工智慧的水平。
要評價人工智慧的水平，就必須要把人工智慧系統5個部分整合起來，全面的看，這才是較為科學的評價。
今天人類最能代表人工智慧水平的當然不是什麼sora，用一段文字生成點視頻這有多大價值？代表人工智慧水平的第一領域就是智能汽車。
首先，智能汽車是人類大眾消費品第一大消費品，也是第一大產業。我們除了不動產，花錢最多的一個產品就是汽車，世界上經濟大國，一定是汽車大車，以前美國、日本、德國都是。當然今天中國正在加入這個行列。
其次，智能汽車把智能感應、信息存儲、信息傳輸、信息加工（算力、演算法、大模型）、智能終端的能力展現的最為全面。今天一輛強大的智能汽車一定是擁有這些方面的能力，我們汽車裡被入幾十個感應器，從激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達到多種攝像頭、大量的溫度、壓力感測器，這就是智能感應能力，這些能力幫助我們汽車更安全、更舒適、更節能、更方便。
有了感測器，這些信息會大量存儲，並且用高速度傳輸到雲端，這就是信息智能存儲和智能傳輸，存儲和傳輸能力越強，管理能力越強，安全水平更高，以後的智能駕駛也一定需要高速度信息傳輸來輔助。
對於大量的信息通過算力、演算法、大模型進行信息處理，這個就不需要展開了，大家都能明白。
最後經過計算處理的信息轉化成命令傳給汽車的各個部分，智能底盤、智能車燈、智能座艙、智能電機、智能電力管理系統，通過這些系統來實現安全與舒適，開上智能汽車就更平穩、更安全、更舒適，這些能力從哪裡來，這就是從人工智慧來。
如果比一下中美兩國智能汽車的人工智慧力，美國只有一家特斯拉，也有其它的，但是影響較小，盤子不大，特斯拉的水平大家都知道，中國比較強大的華為、蔚來、小鵬、理想，當然也還有比亞迪、吉利、廣汽、北汽，上汽，還有正要進來的小米，在智能汽車這個領域，中國的群狼可以撕了全世界任何一家汽車企業。
這方面的人工智慧技術和積累，我的觀察不是在拉大，而是在逐漸領先。要說這個領域我們要趕上的，還是要把汽車晶元追趕的快一些，其它方面，沒有大問題的。
周總判斷用文字生成視頻的能力，說中國和美國有差距，我也不辯論，這種能力差距會不會影響大格局，不會。我真不是特別關注。但是說AI美國和中國差距在加大，我還想說幾句，從最有代表性的智能汽車看，中國不經美國差，甚至是中國更強。
三、周鴻禕和項立剛誰對產業更有判斷力？
這個問題非常無聊，之所以有這個問題，是知道我這文章出來，有很多聽說中國不差，心裡就難受的賤貨，一定要說，老周不比你項立剛強？他不比你更有判斷力？所以我先說一下這個問題，堵堵賤貨們嘴。
老周雖然不是特別熟，也還是行業中人也有交流的，我們公司成立時，老周還找過我，一度打算投點錢給我。事業上才周總比我成功太多，這點我是承認的。
但是一定要明白，人一生抓住了機會，事業上成功，是不是永遠看清楚大方向？其實不是，我下面一段懇請老周看了不要生氣。
老周是在互聯網安全這個領域看到了機會，抓住了機會，實現人生的重大跨越，這個我是服的。但是老周還有一個問題，定力並不夠，不是清楚的看到互聯網、移動互聯網、智能互聯網發展的機會和趨勢，這些年老周用的方式就是什麼熱起來，就追什麼，從瀏覽器、搜索、智能家居、智能手機、汽車到今天的大模型，甚至最近我看老周還想做網紅帶貨，想法太多，並沒有明確的邏輯和看產業的定力。
都是行業中人，我本不應該說這個，但是這種情況，就決定了老周也想抓住大模型的機會，不管是股價還是關注度，都想抓住一些機會。所以關於產業的一些看法，是帶了自己企業利益的。
對於產業觀察，我是自信的，關於人工智慧這些，我很少受商業利益影響，花了幾十年時間跟蹤、觀察，有系統的研究和方法論，同時我自己也做產品，和行業相關企業有非常多的交流與溝通，目前中國我這種狀態的人並不多，近幾年，我關於行業很多問題的判斷都是較為正確，3G、4G、5G，晶元產業的節點、移動互聯網的發展，我關於產業的專著《5G時代》，是全世界5G圖書銷量第一，在香港出版了繁體字版，世界知名學術出版社麥克米倫出版了英文版。《5G機會》除了在中國出版，也由阿聯酋指南針出版社阿文版。去年我也出版了《ChatGPT：讀懂AI爆發背後的技術與商業邏輯》，這是較早研究ChatGPT的專著。
今年我將出版《6G變局》，除了6G之外，人工智慧和智能文明將是其中重要內容。
做事業，老周比我成功，我得向他學習，研究產業，我想我不比老周差。
最後做一個總結：關於人工智慧，我相信會很長一段時間，還是專用的人工智慧是主導，所謂通用人工智慧（AGI）是非常邊緣化的，因為成本、信息干擾、安全性，意味了它無法成為人工智慧的主導力量。不說一兩年，三年我相信也看不到較大規模的商用。更不會對社會能產生TikTok這樣產品的影響力。、
人工智慧最有代表性的領域應該是智能汽車，不會有任何一個領域，在人工智慧使用上水平能超過智能汽車，對人類社會、經濟影響更大，我相信智能汽車領域中國不會和美國有差距。因此中國的人工智慧水平也不會和美國拉開。
我們也可以設一個三年的期限，2027年的春節，我們再回顧一下。
再說明一句，寫這文章，不是為了駁斥周總，而是希望對於人工智慧向社會傳達正確的信息，這是我們的責任。
