腦已經深入千家萬戶，上大學要買學習（游戲）電腦，初入職場要買辦公電腦，出了新游戲，要配一臺游戲臺式機，可是現在五花八門的電腦樣式，簡直讓人挑花了眼。因為自己不懂電腦知識又怕入了奸商的坑，花了大價錢，買了一堆高性能“破爛”，所以今天我跟大家講講電腦的五大件，讓大家學會挑選電腦配置，避免入坑。
這五大部件分別是CPU、主板（筆記本不用考慮）、內存、硬盤、顯卡，顯示器我們用一篇的內容單獨講。
CPU是電腦的核心部件，一定要選好
CPU是電腦的審計中樞，所有指令都要它來完成，哪怕是鼠標動一下，都需要它來計算后發出指令，然后各個部件協同配合，鼠標才能在顯示器上顯示我們操作的軌跡。
CPU的性能參數由核心數量、主頻、緩存等組成，我們看這三個參數即可。核心數量越多，性能越強；主頻越高性能越強。緩存越大性能越強。具體參數我們單獨講解。
電腦CPU主要有兩家廠家在生產，他們是Intel和AMD。Intel占據了絕大部分的電腦CPU市場，Intel CPU性能強，穩定性高，功耗低，發熱量低，不過價格要貴很多。
另一家AMD幾乎占據了剩余的電腦市場，AMD的CPU又稱為APU，它率先將顯卡集成到CPU內，它的特點是核顯顯卡性能強大，幾乎堪比入門級獨立顯卡，由于AMD還生成主板和顯卡，所以AMD CPU+AMD主板+AMD獨顯可以組成3A平臺，性能會有所提升，但是它的技術相對Intel略有不足，CPU的性能相對較弱，功耗較高，發熱量高，不過價格便宜。
以最新的CPU性能做大概對比，AMD 銳龍 7 2700處理器的性能與Intel i7 處理器屬于同檔次，但是性能要差一個檔次，但是AMD 處理器能夠便宜幾百塊錢。
主板是電腦的身體，樓能建多高全看底子好不好
主板的基礎是PCB板，在PCB上集成了各種電路，各種接口，BIOS芯片，它的性能由主板芯片組決定，而它的質量要看PCB用料是足夠，也就是厚度有幾層，電容是否是固態電容，接口是否齊全等等，而筆記本省基本都是定制好的，我們無法選擇，所以不再這討論。
內存用于緩解CPU和硬盤之間的速度差，大文件需要大內存
電腦在設計之初是沒有內存的，但是由于CPU運算速度越來越快，硬盤的性能還是越來越跟不上速度，為了提高電腦的性能，在CPU和硬盤的數據交換路上增加了內存這個驛站，內存先把CPU可能會用到的數據調取到內存中，CPU去內存中尋找自己的所需。
現在內存已經發展到DDR4，性能參數主要有內存大小和內存頻率兩個，至于步進之類的不在此文中討論。
選內存弄死有原則，1、不同代數不兼容，DDR4內存插槽不能插DDR3內存。2、同代數內存頻率向下兼容，比如DDR4 2400MHz內存和DDR4 2666MHz在一起，兩個內存的工作頻率都是2400MHz，所以選內存時一定要選同頻率內存。3、如果不配獨立顯卡，一定要選雙通道內存，不管是Intel平臺還是AMD平臺。核顯沒有自己的顯存，需要內存支持。
硬盤是電腦的倉庫，所有數據最終保留在這里
內存也是存儲器的一種，但是電腦關機后，內存能力的數據就沒有了，而硬盤里的數據，只要你不主動刪除它就會一直在。
硬盤分為機械硬盤和固態硬盤兩種，兩種性能參數也有所不同，所以分開敘述。
機械硬盤，因為硬盤內部由機械部件組成，所以叫機械硬盤。它的性能參數是硬盤轉速、緩存大小，接口速度。常見的硬盤轉速有7200轉、5400轉，現在7200轉比較多，轉速越快速度越快；緩存大小有8MBMBMB等，緩存越大速度越快；而接口一般是SATA3，接口速率是600MB/S。它的優勢是容量大，使用壽命長，價格便宜，數據誤刪除甚至硬盤故障，它的數據也可以被找回來。缺點就是速度慢，一直是電腦的性能瓶頸。
固態硬盤，在PCB板上集成了主控芯片和存儲顆粒，看上去像內存。它的性能參數主要有主控、顆粒類型、容量大小，接口速度。
主控芯片本文不做討論，平時我們也不會去深究它。
顆粒類型有好到差分為SLC,PLC,TLC，我們常用的是TLC，使用壽命在1000次擦除次數，比如一塊128GB的硬盤，寫滿128G內容再刪除，這算1次擦寫次數，所以TCL足夠我們使用。SLC一般民用市場見不到，太貴。好一點的硬盤會有PLC顆粒。
接口分為SATA3接口和M.2接口，SATA3接口最快也是600M/S,而M.2接口配合NVMe協議可以達到2000M/S,甚至更高。
固態硬盤的優勢是沒有機械部件，不怕震動，數據不易丟失，沒有噪音，產熱量低等優點，缺點是價格相對較貴，現在128G SSD，大約在300左右，而300元可以買到1TB的機械硬盤。并且固態硬盤的數據，一但刪除就很難找回，數據被并列的分散寫入各個顆粒中，很難恢復。所以企業很少用SSD做備份。
顯卡主要用來處理圖形，玩游戲首選顯卡
顯卡分為核心顯卡和獨立顯卡兩種，主要負責對圖形數據的處理。它的參數主要有顯卡芯片、顯存大小、顯存位寬，有了這三個參數基本就知道它的性能范圍了。
現在獨立顯卡芯片品牌主要有AMD和NVIDIA，AMD的顯卡與AMD CPU配合會發揮更大的性能，但是單卡性能有點像AMD和Intel對比，同檔次顯卡要比對手顯卡弱一點，但是價格便宜。
顯卡又分游戲顯卡和專業作圖顯卡，他們注重的功能不同，游戲顯卡注重實時呈現，專業作圖顯卡注重無中生有，在于創造。根據不同需求，選擇不同顯卡。
電腦還有很多參數可聊，就這五大部件就寫了這么多，搞明白這五大部件的功能是什么，大概的性能參數，讓你在買電腦時會有自己的對比參考，下一期我們會就這五個部件單獨做說明，讓大家更好的理解認識他們。
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搬個小馬扎，死等······
顧經濟史，每一個時代的風口都會催生出幾件世界性的耐用消費品。從自行車、縫紉機、收音機，到電視機、冰箱、洗衣機，再到電腦、液晶電視、手機等，都有著鮮明的時代背景。
這些產品一旦成熟，市場規模將達到萬億美元級。哪個國家、哪個城市能夠把這些產業發展起來，就會在國際競爭中走在前列。
1、智慧形成的關鍵
辯證唯物主義認為，世界的本質是物質，物質決定意識。在人類認知產生以前，從物質的最小單位夸克到原子、分子、生物大分子、細胞乃至生態系統，構成了客觀的物理世界，而對于上述客觀物理世界未經處理的原始記錄，就是數據（data）。人類誕生以后，將客觀世界的數據以編碼的形式表達出來，就形成了信息（information）。
數據強調的是客觀記錄，信息強調的是對客觀記錄的解釋，是一種已經被加工為特定形式的數據，例如文字、語言、音樂等。而知識（knowledge）是人類基于認知模型，對信息進行結構化重組而形成的更高級別的系統性認知。正是在產生、利用和提煉數據的過程中，人類不斷認知規律、探求真理，創造璀璨的科學文化成果，傳承了豐富的經驗技藝，進而推動了文明的進步。具體來看，人類對數據的利用經歷了數據→信息→知識→判斷→智慧的過程。
信息作為認識世界的鑰匙，不同的信息形態和內涵對應的現實世界也是不一樣的。農業時代對應的是自然信息、工業時代對應的是市場信息、互聯網時代對應的是流量信息。而進入數字時代，對應的則是“五全信息”：
全空域泛在的信息，各個角度上的數據都能采集過來。
全流程持續的信息，每個時間戳上的24小時每一秒可以把這個信息收集起來。
全社會場景的信息，全社會人活動的場景信息。
全智能解析的信息，前面三種數據信息都可以被人工智能計算使用以后產生解析分析的數據。
全價值疊加的信息，信息資源不像一般的資源用了東就沒有西，用了西就沒有東；它可以為不同的坐標面反復使用、發揮各種價值，所以是全價值鏈的信息。
“五全信息”是智慧形成的關鍵。不論是面向社會消費場景的消費互聯網領域，還是與實體經濟相結合而形成的產業互聯網領域，原始的、碎片化的數據只有通過提煉成為“五全信息”，才能具備從信息到知識、知識到判斷、判斷到智慧的價值。
具體來看，“五全信息”的產生必須經歷五個步驟：第一個步驟是數字化，要實現“萬物發聲”；第二個步驟是網絡化，要實現“萬物萬聯”；第三個步驟是智能化，要實現“人機對話”；第四個步驟是智慧化，要實現“智慧網聯”。當上述四個步驟都已經完成，就有條件進入到第五個步驟——數字孿生，通過物理實體和數字模型之間動態、持續、實時、雙向的聯動和交互，進一步將整個系統產生的海量數據轉化成“五全信息”。
綜上所述，支撐人類社會完成數字化、網絡化、智能化、智慧化，再到實現數字孿生的底層技術、軟硬件基礎設施，是由大數據、云計算、移動互聯網、人工智能和區塊鏈這些數字化技術的多個環節有機結合形成的數字化平臺。
如果將這種數字化平臺用人來類比：互聯網、移動互聯網以及物聯網就像人類的神經系統，大數據就像人體內的五臟六腑、皮膚以及器官，云計算相當于人體的脊梁。沒有網絡，五臟六腑與和脊梁就無法相互協同；沒有云計算，五臟六腑無法掛架；而沒有大數據，云計算就是行尸走肉、空心骷髏。有了神經系統、脊梁、五臟六腑、皮膚和器官之后，加上相當于靈魂的人工智能——人的大腦和神經末梢系統，基礎的“大智移云”平臺就已經成型了。而區塊鏈技術，就像更先進的“基因改造技術”，從基礎層面大幅度地提升大腦反應速度、骨骼健壯程度、四肢操控靈活性。
可以說，任何一個傳統產業鏈與這五大信息科技結合，就會立即形成新的經濟組織方式，從而對傳統產業構成顛覆性的沖擊。數字化平臺跟城市結合就是智慧城市，跟工業結合就是智慧制造4.0，即我們說的自動化的工業系統，跟金融結合就變成科技金融。
2、人工智能臨近“奇點”時刻
數字化平臺的基礎功能和應用的推陳出新，助推人類數字文明一步步走向繁榮。其中，人工智能的發展扮演了關鍵角色。
從上世紀50年代阿蘭·圖靈發表開創性的《計算機器與智能》一文并提出“圖靈測試”、美國達特茅斯學院舉辦的研討會首次提出“人工智能”概念開始，人工智能的發展正式拉開序幕。而后在80年代， XCON系統、貝葉斯網絡、卷積神經網絡等一系列成果面世， 1997年IBM開發的“深藍”超級計算機在與當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫的對弈中取勝。而自2011年以來，隨著信息技術的飛速發展，人工智能進入了蓬勃發展期。
在70多年的發展歷程中，人工智能演進出深度學習、增強學習、模式識別、數據搜索、機器視覺、知識工程、自然語言理解、類腦交互決策這八大關鍵技術。
而進入2023年以來，海內外一系列AIGC（內容生成式人工智能）成果的推出，更是代表著人工智能進入了高速發展階段。當前，以ChatGPT代表的人工智能技術通過智能算法和大數據分析，可以從全球范圍內收集、分析和處理海量的數據，大型AI模型的應用場景已經遠遠超出了聊天和對話的范疇，甚至發展出了推理、理解和抽象思考的能力。
以ChatGPT為例，其與以往的AI智慧相比，
具有以下幾點重大突破：一是擺脫了人工規則和統計學，比以前的AI模型表現出更多的通用智能。二是已從對話中發展出視覺能力，一旦裝上四肢工具，就能勝任人類基礎性工作。三是能夠自主學習新的知識，在無樣本訓練時模仿人類做出決策。
未來，隨著人工智能持續迭代，在各個行業場景中應用開來，其將能夠自主地創造出文字、圖片、語音、視頻、代碼等各種形式的內容，將深度改變辦公、電商、娛樂、教育、媒體等各行各業，并引領人工智能實現從感知理解到智慧創造的躍遷。
從人工智能迭代升級的路徑上來看，當前最具代表性的人工智能比如ChatGPT，其功能已經能夠實現自然語言理解。許多學者認為，人工智能的發展已經臨近“奇點”（Singularity）時刻。
3、定制化、服務化、生態化
隨著人工智能技術的不斷發展和普及，越來越多的企業開始探索如何將人工智能應用于其業務中。人工智能企業就需要建立適合的商業模式，以實現商業可持續發展。展望未來，我認為人工智能時代的商業模式將呈現出三個新的特點：定制化、服務化、生態化。
第一是定制化。大規模的人工智能應用，如果沒有區別公用人工智能和私有的人工智能，將帶來極大的隱患。因為，未來人工智能技術大規模安全應用的前提，很可能是系統的私有化部署和個性化定制。私有化部署意味著個人的人工智能和公網的人工智能進行隔離，組織或者個體從人工智能系統中獲得最全面、達到行業平均水平的同時，可以保證自身的數據不外泄不暴露，從而保證數據安全。
第二是服務化。在互聯網時代，科技企業賺錢的方式有免費增值、個性化廣告、訂閱制等等。到了人工智能時代，一個人工智能的公司在售賣產品之后，在服務和支持方面可以通過多種方式賺錢。
第三是生態化。當前的ChatGPT的商業模式除了免費試用積累客戶外，
也提供plus功能吸引用戶使用更高版本、更強大功能的版本。未來這類科技公司的AI產品要進一步放大收益，必然會建立一個完整的人工智能生態系統，涵蓋從硬件設備到軟件應用、算法模型和數據平臺等方面的所有環節，形成一個完整的產業鏈。
在產業鏈上的每一個環節數字化升級的過程中，產業生態不再只是傳統意義上把原材料變成產品，還要加工“數據”要素、把數據變成產品的一部分，并進而通過數據產品和服務拓展產業鏈的價值空間。
4、新一代的“五大件”
當前，智能制造已成為做大做強做優中國制造、中國創造的突破口，是推動我國新舊動能轉換、實現高質量發展的重要支撐。我們要前瞻性謀劃和布局一批符合未來產業變革方向的整機產品，這是新一輪產業變革的制高點。
回顧經濟史，每一個時代的風口都會催生出幾件世界性的耐用消費品。這些產品的形態、功能和使用場景各異，但其底層的技術基礎往往是類似的，是當時社會大眾生活場景中最先進的生產力代表。
比如第一次工業革命是機械化時代，代表性消費品如手表、自行車、縫紉機、收音機、照相機等；第二次工業革命是電氣化時代，汽車、空調、電視機、冰箱、洗衣機等；上世紀80年代以來的信息化時代，是臺式電腦、筆記本電腦、手機、液晶面板的電視機、打印機等。
而當下全球正在發生的第四次工業革命是人工智能、智慧網聯時代，新一代核心技術人工智能，將成為新一輪產業變革的制高點，而人工智能所賦能的新一代的“五大件”，也將進入千家萬戶，成為全球產業競爭的主戰場。當前這些大產品已經初露崢嶸，大體上包括以下五種：
一是能夠勝任人類基礎性工作的家用機器人。這類家政機器人擁有類似眼、耳、鼻、舌般的智能傳感器，可以對周圍進行高精度感知；擁有機械身體，可以行動，能夠承擔家政等工作。
二是具有邏輯判斷能力的內容輸出型機器人。這種機器人經過大模型的海量預訓練，其功能不在于成為尋找案例的搜索引擎，而在于根據自身學習、提煉得到的科學常識、社會共識、專業知識，根據特定場景做出有效判斷。這類機器人不必擁有機械臂、機械腳的形態，可能就是一個終端，但是可以輸出內容，承擔文秘、助手工作。
三是具備腦機接口的AR/VR頭盔或眼鏡。腦機接口就是在大腦和外部機器之間建立直接通信。配備了這一功能的AR/VR眼鏡或頭盔，將成為新的人機交互方式，只需捕捉大腦電信號就有可能實現人機互動。未來，這一設備甚至能夠具備類腦交互決策的功能。
四是自動駕駛的清潔能源汽車。隨著清潔能源車的發展，以人工智能數字化技術為核心的智能駕駛功能將逐漸滲透融入，實時聯通路面上的交通工具和交通基礎設施，對復雜路況和交通信息作出迅速反應，提高駕駛的安全性和城市交通效率，極大地拓展汽車作為交通工具的價值空間。
五是突破了材料限制的3D打印。3D打印賦予了人們任意定制所需工具的能力。當前3D打印在材料環節尚存在限制，比如將原材料直接合成新的物質，在材料上取得突破是3D打印設備發展的關鍵所在。
這些產品一旦成熟，市場規模將達到萬億美元級，這些行業將成為國際競爭的關鍵戰場。對此，我們要積極進行前瞻性布局，圍繞這些重點產業形成一批具有全球競爭力的產業集群。
在過去五六十年的過程中，“四大件”“五大件”基本上都是歐美日本發明，然后我們引進消化吸收。所以雖然我們的洗衣機、冰箱、彩電或者筆記本電腦、手機生產能力都是世界前列，但其實源頭創新可以說都是舶來品，都是引進、消化、吸收、合資形成的生產能力。
對未來世代的“四大件”“五大件”，除了要進一步開放，進一步地引進消化吸收之外，我們更要有自己的品牌、自己的生產線、自己新開發的產品。由此，不管整條制造業產業鏈放在中國還是放在世界各地，我們都掌控了世界級產業鏈集群安排布局的主動權。
5、兼顧發展與安全
人工智能既是重大機遇，也存在諸多風險，必須兼顧好發展與安全。當前，人工智能的發展也存在許多爭議。比如人工智能會取代人類的工作崗位，導致大量人員失業；機器人是否應該具有自我意識；人工智能是否應該具有道德觀念等。隨著人工智能技術的快速發展，這些問題將變得愈發迫切和棘手。
對此，一方面我們必須對其潛在風險保持警惕，不斷加強其監管和規范。這些風險大體上包括：
第一，人工智能有潛在的逐漸失控的風險；
第二，如果沒有政府的干預，人工智能將極大地提高社會的不平等，帶來更大的階級鴻溝；
第三，科學無國界，但是人工智能必須有國界，必須加以全面管控；
第四，人工智能可能被別有用心的人利用，引發巨大風險。
另一方面，要進一步加大人工智能投入，搶占未來科技革命的制高點。我們應該清醒地認識到，盡管中國在人工智能領域取得了不少成就，但與美國等發達國家相比，仍然存在一定的差距。因此，要進一步加大人工智能投入，從算法、模型、數據、硬件等方面探索和推進人工智能技術的發展，加強人工智能與其他前沿技術的融合，如量子計算、區塊鏈、生物技術等，推動各領域的交叉創新和發展。
第一，加強人工智能芯片和核心網的研發，打破美國在AI技術方面的壟斷地位；
第二，建立中國的通用大模型，維護國家安全、數據安全；
第三，加大AI人才引進力度，支持科技平臺加強大模型生態平臺的研發。
總之，人工智能的發展是百年一遇的科技產業機會，中國一定要抓住這一歷史性機遇，加大資源投入，加強戰略協同，為未來三十年、五十年的競爭打下堅實基礎，提升中國在全球科技體系中的競爭力和話語權，實現中國科技飛躍！
（黃奇帆為中國國家創新與發展戰略研究會學術委員會常務副主席、重慶市原市長。本文來源于瞭望智庫）
顧經濟史，每一個時代的風口都會催生出幾件世界性的耐用消費品。從自行車、縫紉機、收音機，到電視機、冰箱、洗衣機，再到電腦、液晶電視、手機等，都有著鮮明的時代背景。
當下，全球正在發生的第四次工業革命是人工智能、智慧網聯時代。新一代核心技術——人工智能，將成為新一輪產業變革的制高點，而人工智能所賦能的新一代的“五大件”，也將進入千家萬戶，成為全球產業競爭的主戰場。
這些產品一旦成熟，市場規模將達到萬億美元級。哪個國家、哪個城市能夠把這些產業發展起來，就會在國際競爭中走在前列。
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智慧形成的關鍵
辯證唯物主義認為，世界的本質是物質，物質決定意識。在人類認知產生以前，從物質的最小單位夸克到原子、分子、生物大分子、細胞乃至生態系統，構成了客觀的物理世界，而對于上述客觀物理世界未經處理的原始記錄，就是數據（data）。人類誕生以后，將客觀世界的數據以編碼的形式表達出來，就形成了信息（information）。
數據強調的是客觀記錄，信息強調的是對客觀記錄的解釋，是一種已經被加工為特定形式的數據，例如文字、語言、音樂等。而知識（knowledge）是人類基于認知模型，對信息進行結構化重組而形成的更高級別的系統性認知。正是在產生、利用和提煉數據的過程中，人類不斷認知規律、探求真理，創造璀璨的科學文化成果，傳承了豐富的經驗技藝，進而推動了文明的進步。具體來看，人類對數據的利用經歷了數據→信息→知識→判斷→智慧的過程。
信息作為認識世界的鑰匙，不同的信息形態和內涵對應的現實世界也是不一樣的。農業時代對應的是自然信息、工業時代對應的是市場信息、互聯網時代對應的是流量信息。而進入數字時代，對應的則是“五全信息”：
全空域泛在的信息，各個角度上的數據都能采集過來。
全流程持續的信息，每個時間戳上的24小時每一秒可以把這個信息收集起來。
全社會場景的信息，全社會人活動的場景信息。
全智能解析的信息，前面三種數據信息都可以被人工智能計算使用以后產生解析分析的數據。
全價值疊加的信息，信息資源不像一般的資源用了東就沒有西，用了西就沒有東；它可以為不同的坐標面反復使用、發揮各種價值，所以是全價值鏈的信息。
“五全信息”是智慧形成的關鍵。不論是面向社會消費場景的消費互聯網領域，還是與實體經濟相結合而形成的產業互聯網領域，原始的、碎片化的數據只有通過提煉成為“五全信息”，才能具備從信息到知識、知識到判斷、判斷到智慧的價值。
具體來看，“五全信息”的產生必須經歷五個步驟：第一個步驟是數字化，要實現“萬物發聲”；第二個步驟是網絡化，要實現“萬物萬聯”；第三個步驟是智能化，要實現“人機對話”；第四個步驟是智慧化，要實現“智慧網聯”。當上述四個步驟都已經完成，就有條件進入到第五個步驟——數字孿生，通過物理實體和數字模型之間動態、持續、實時、雙向的聯動和交互，進一步將整個系統產生的海量數據轉化成“五全信息”。
綜上所述，支撐人類社會完成數字化、網絡化、智能化、智慧化，再到實現數字孿生的底層技術、軟硬件基礎設施，是由大數據、云計算、移動互聯網、人工智能和區塊鏈這些數字化技術的多個環節有機結合形成的數字化平臺。
如果將這種數字化平臺用人來類比：互聯網、移動互聯網以及物聯網就像人類的神經系統，大數據就像人體內的五臟六腑、皮膚以及器官，云計算相當于人體的脊梁。沒有網絡，五臟六腑與和脊梁就無法相互協同；沒有云計算，五臟六腑無法掛架；而沒有大數據，云計算就是行尸走肉、空心骷髏。有了神經系統、脊梁、五臟六腑、皮膚和器官之后，加上相當于靈魂的人工智能——人的大腦和神經末梢系統，基礎的“大智移云”平臺就已經成型了。而區塊鏈技術，就像更先進的“基因改造技術”，從基礎層面大幅度地提升大腦反應速度、骨骼健壯程度、四肢操控靈活性。
可以說，任何一個傳統產業鏈與這五大信息科技結合，就會立即形成新的經濟組織方式，從而對傳統產業構成顛覆性的沖擊。數字化平臺跟城市結合就是智慧城市，跟工業結合就是智慧制造4.0，即我們說的自動化的工業系統，跟金融結合就變成科技金融。
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人工智能臨近“奇點”時刻
數字化平臺的基礎功能和應用的推陳出新，助推人類數字文明一步步走向繁榮。其中，人工智能的發展扮演了關鍵角色。
從上世紀50年代阿蘭·圖靈發表開創性的《計算機器與智能》一文并提出“圖靈測試”、美國達特茅斯學院舉辦的研討會首次提出“人工智能”概念開始，人工智能的發展正式拉開序幕。而后在80年代， XCON系統、貝葉斯網絡、卷積神經網絡等一系列成果面世， 1997年IBM開發的“深藍”超級計算機在與當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫的對弈中取勝。而自2011年以來，隨著信息技術的飛速發展，人工智能進入了蓬勃發展期。
在70多年的發展歷程中，人工智能演進出深度學習、增強學習、模式識別、數據搜索、機器視覺、知識工程、自然語言理解、類腦交互決策這八大關鍵技術。
而進入2023年以來，海內外一系列AIGC（內容生成式人工智能）成果的推出，更是代表著人工智能進入了高速發展階段。當前，以ChatGPT代表的人工智能技術通過智能算法和大數據分析，可以從全球范圍內收集、分析和處理海量的數據，大型AI模型的應用場景已經遠遠超出了聊天和對話的范疇，甚至發展出了推理、理解和抽象思考的能力。
以ChatGPT為例，其與以往的AI智慧相比， 具有以下幾點重大突破：一是擺脫了人工規則和統計學，比以前的AI模型表現出更多的通用智能。二是已從對話中發展出視覺能力，一旦裝上四肢工具，就能勝任人類基礎性工作。三是能夠自主學習新的知識，在無樣本訓練時模仿人類做出決策。
未來，隨著人工智能持續迭代，在各個行業場景中應用開來，其將能夠自主地創造出文字、圖片、語音、視頻、代碼等各種形式的內容，將深度改變辦公、電商、娛樂、教育、媒體等各行各業，并引領人工智能實現從感知理解到智慧創造的躍遷。
從人工智能迭代升級的路徑上來看，當前最具代表性的人工智能比如ChatGPT，其功能已經能夠實現自然語言理解。許多學者認為，人工智能的發展已經臨近“奇點”（Singularity）時刻。
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定制化、服務化、生態化
隨著人工智能技術的不斷發展和普及，越來越多的企業開始探索如何將人工智能應用于其業務中。人工智能企業就需要建立適合的商業模式，以實現商業可持續發展。展望未來，我認為人工智能時代的商業模式將呈現出三個新的特點：定制化、服務化、生態化。
第一是定制化。大規模的人工智能應用，如果沒有區別公用人工智能和私有的人工智能，將帶來極大的隱患。因為，未來人工智能技術大規模安全應用的前提，很可能是系統的私有化部署和個性化定制。私有化部署意味著個人的人工智能和公網的人工智能進行隔離，組織或者個體從人工智能系統中獲得最全面、達到行業平均水平的同時，可以保證自身的數據不外泄不暴露，從而保證數據安全。
第二是服務化。在互聯網時代，科技企業賺錢的方式有免費增值、個性化廣告、訂閱制等等。到了人工智能時代，一個人工智能的公司在售賣產品之后，在服務和支持方面可以通過多種方式賺錢。
第三是生態化。當前的ChatGPT的商業模式除了免費試用積累客戶外， 也提供plus功能吸引用戶使用更高版本、更強大功能的版本。未來這類科技公司的AI產品要進一步放大收益，必然會建立一個完整的人工智能生態系統，涵蓋從硬件設備到軟件應用、算法模型和數據平臺等方面的所有環節，形成一個完整的產業鏈。
在產業鏈上的每一個環節數字化升級的過程中，產業生態不再只是傳統意義上把原材料變成產品，還要加工“數據”要素、把數據變成產品的一部分，并進而通過數據產品和服務拓展產業鏈的價值空間。
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新一代的“五大件”
當前，智能制造已成為做大做強做優中國制造、中國創造的突破口，是推動我國新舊動能轉換、實現高質量發展的重要支撐。我們要前瞻性謀劃和布局一批符合未來產業變革方向的整機產品，這是新一輪產業變革的制高點。
回顧經濟史，每一個時代的風口都會催生出幾件世界性的耐用消費品。這些產品的形態、功能和使用場景各異，但其底層的技術基礎往往是類似的，是當時社會大眾生活場景中最先進的生產力代表。
比如第一次工業革命是機械化時代，代表性消費品如手表、自行車、縫紉機、收音機、照相機等；第二次工業革命是電氣化時代，汽車、空調、電視機、冰箱、洗衣機等；上世紀80年代以來的信息化時代，是臺式電腦、筆記本電腦、手機、液晶面板的電視機、打印機等。
而當下全球正在發生的第四次工業革命是人工智能、智慧網聯時代，新一代核心技術人工智能，將成為新一輪產業變革的制高點，而人工智能所賦能的新一代的“五大件”，也將進入千家萬戶，成為全球產業競爭的主戰場。當前這些大產品已經初露崢嶸，大體上包括以下五種：
一是能夠勝任人類基礎性工作的家用機器人。這類家政機器人擁有類似眼、耳、鼻、舌般的智能傳感器，可以對周圍進行高精度感知；擁有機械身體，可以行動，能夠承擔家政等工作。
二是具有邏輯判斷能力的內容輸出型機器人。這種機器人經過大模型的海量預訓練，其功能不在于成為尋找案例的搜索引擎，而在于根據自身學習、提煉得到的科學常識、社會共識、專業知識，根據特定場景做出有效判斷。這類機器人不必擁有機械臂、機械腳的形態，可能就是一個終端，但是可以輸出內容，承擔文秘、助手工作。
三是具備腦機接口的AR/VR頭盔或眼鏡。腦機接口就是在大腦和外部機器之間建立直接通信。配備了這一功能的AR/VR眼鏡或頭盔，將成為新的人機交互方式，只需捕捉大腦電信號就有可能實現人機互動。未來，這一設備甚至能夠具備類腦交互決策的功能。
四是自動駕駛的清潔能源汽車。隨著清潔能源車的發展，以人工智能數字化技術為核心的智能駕駛功能將逐漸滲透融入，實時聯通路面上的交通工具和交通基礎設施，對復雜路況和交通信息作出迅速反應，提高駕駛的安全性和城市交通效率，極大地拓展汽車作為交通工具的價值空間。
五是突破了材料限制的3D打印。3D打印賦予了人們任意定制所需工具的能力。當前3D打印在材料環節尚存在限制，比如將原材料直接合成新的物質，在材料上取得突破是3D打印設備發展的關鍵所在。
這些產品一旦成熟，市場規模將達到萬億美元級，這些行業將成為國際競爭的關鍵戰場。對此，我們要積極進行前瞻性布局，圍繞這些重點產業形成一批具有全球競爭力的產業集群。
在過去五六十年的過程中，“四大件”“五大件”基本上都是歐美日本發明，然后我們引進消化吸收。所以雖然我們的洗衣機、冰箱、彩電或者筆記本電腦、手機生產能力都是世界前列，但其實源頭創新可以說都是舶來品，都是引進、消化、吸收、合資形成的生產能力。
對未來世代的“四大件”“五大件”，除了要進一步開放，進一步地引進消化吸收之外，我們更要有自己的品牌、自己的生產線、自己新開發的產品。由此，不管整條制造業產業鏈放在中國還是放在世界各地，我們都掌控了世界級產業鏈集群安排布局的主動權。
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兼顧發展與安全
人工智能既是重大機遇，也存在諸多風險，必須兼顧好發展與安全。當前，人工智能的發展也存在許多爭議。比如人工智能會取代人類的工作崗位，導致大量人員失業；機器人是否應該具有自我意識；人工智能是否應該具有道德觀念等。隨著人工智能技術的快速發展，這些問題將變得愈發迫切和棘手。
對此，一方面我們必須對其潛在風險保持警惕，不斷加強其監管和規范。這些風險大體上包括：
第一，人工智能有潛在的逐漸失控的風險；
第二，如果沒有政府的干預，人工智能將極大地提高社會的不平等，帶來更大的階級鴻溝；
第三，科學無國界，但是人工智能必須有國界，必須加以全面管控；
第四，人工智能可能被別有用心的人利用，引發巨大風險。
另一方面，要進一步加大人工智能投入，搶占未來科技革命的制高點。我們應該清醒地認識到，盡管中國在人工智能領域取得了不少成就，但與美國等發達國家相比，仍然存在一定的差距。因此，要進一步加大人工智能投入，從算法、模型、數據、硬件等方面探索和推進人工智能技術的發展，加強人工智能與其他前沿技術的融合，如量子計算、區塊鏈、生物技術等，推動各領域的交叉創新和發展。
第一，加強人工智能芯片和核心網的研發，打破美國在AI技術方面的壟斷地位；
第二，建立中國的通用大模型，維護國家安全、數據安全；
第三，加大AI人才引進力度，支持科技平臺加強大模型生態平臺的研發。
總之，人工智能的發展是百年一遇的科技產業機會，中國一定要抓住這一歷史性機遇，加大資源投入，加強戰略協同，為未來三十年、五十年的競爭打下堅實基礎，提升中國在全球科技體系中的競爭力和話語權，實現中國科技飛躍！
（黃奇帆為中國國家創新與發展戰略研究會學術委員會常務副主席、重慶市原市長。本文來源于瞭望智庫）