近期，美國(guó)人工智能源頭創(chuàng)新的成果迭出，先是GPT（Generative Pre-Trained Transformer，生成式預(yù)訓(xùn)練模型），然后是SORA（美國(guó)人工智能研究公司OpenAI發(fā)布的人工智能文生視頻大模型），每一輪都攪動(dòng)著中國(guó)科研、產(chǎn)業(yè)界的神經(jīng)。但大家討論的焦點(diǎn)都放在了諸如：中國(guó)和美國(guó)在人工智能源頭創(chuàng)新方面到底相差幾年，我們會(huì)不會(huì)在人工智能領(lǐng)域形成新一輪的“卡脖子”問題，等等。這些看似“重大”的問題，其實(shí)搞錯(cuò)了焦點(diǎn)。

人工智能源頭創(chuàng)新是長(zhǎng)期的系統(tǒng)工程

首先，爭(zhēng)論中美人工智能源頭創(chuàng)新的差距到底有幾年意義不大，這種差距不是通過政策調(diào)整和增加資金投入能夠解決的問題，它由國(guó)家教育的基本面決定，該基本面包括教育系統(tǒng)的構(gòu)建方式、治理方式等。教育系統(tǒng)輸出什么樣的人才，決定了源頭創(chuàng)新所能企及的高度。 

中國(guó)教育系統(tǒng)的構(gòu)建過程不同于西方發(fā)達(dá)國(guó)家，它不是在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和工業(yè)企業(yè)發(fā)育到一定程度，基于大量知識(shí)和技術(shù)需求所建，而是在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和工業(yè)企業(yè)還不曾出現(xiàn)的時(shí)候開始教育系統(tǒng)的構(gòu)建，這導(dǎo)致中國(guó)的教育從一開始就把追求知識(shí)變成終極目標(biāo)，嚴(yán)重脫離真實(shí)世界（自然界、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)），而重大的源頭創(chuàng)新成果絕大部分都是基于對(duì)人類文明進(jìn)化過程中產(chǎn)生的重大需求提出的科學(xué)問題所產(chǎn)生。中國(guó)的科學(xué)家提不出好問題，不是知識(shí)不夠，是因?yàn)閷?duì)人類命運(yùn)進(jìn)化重大進(jìn)程缺乏應(yīng)有的情懷和興趣。中國(guó)教育培養(yǎng)的知識(shí)分子變成了“純粹的知識(shí)分子”。 

另外，由于中國(guó)教育系統(tǒng)的構(gòu)建由政府主導(dǎo)，政府也理所當(dāng)然成為教育系統(tǒng)的治理者，這導(dǎo)致了知識(shí)系統(tǒng)在管理方面的高度行政化，這類問題大家以往探討得足夠多，無須重復(fù)。

需要強(qiáng)調(diào)的是，知識(shí)系統(tǒng)治理方式的高度行政化反過來強(qiáng)化了教育脫離真實(shí)世界的傾向。當(dāng)今中國(guó)教育的基本面，我們?cè)诙唐趦?nèi)還看不到根本轉(zhuǎn)變的可能性，即便就是現(xiàn)在啟動(dòng)重大的體制機(jī)制改革，要完成這種徹底的轉(zhuǎn)變也需要10-20年的時(shí)間。所以，中國(guó)教育的基本面決定了中國(guó)在源頭創(chuàng)新領(lǐng)域落后于美國(guó)將是一個(gè)長(zhǎng)期的現(xiàn)象。這是我們未來二十年搞科技創(chuàng)新需要了解的一個(gè)基本面，空談口號(hào)于事無補(bǔ)，只會(huì)誤導(dǎo)決策并導(dǎo)致資源錯(cuò)配。 

其次，中美在人工智能領(lǐng)域源頭創(chuàng)新的差距，會(huì)不會(huì)導(dǎo)致中國(guó)形成新一輪的被“卡脖子”現(xiàn)象？我的回答是：不會(huì)。現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)的形成由兩方面因素構(gòu)成，一是知識(shí)產(chǎn)權(quán)的壁壘，也就是我們所說的技術(shù)問題；二是技術(shù)生態(tài)，只有大量的用戶接入這個(gè)技術(shù)生態(tài)，它才能成為產(chǎn)業(yè)的核心技術(shù)。技術(shù)生態(tài)壁壘往往比技術(shù)壁壘重要得多，也是更難跨越的壁壘。中國(guó)之所以在芯片、操作系統(tǒng)等方面被“卡脖子”，是因?yàn)槲覀兒翢o防備地接入了跨國(guó)公司的技術(shù)生態(tài)，形成了依賴性。美國(guó)發(fā)起科技戰(zhàn)之后，全球技術(shù)生態(tài)已無可挽回地?cái)嗔殉蔀椴煌陌鍓K，美國(guó)人不讓中國(guó)接入新的技術(shù)生態(tài)，所以出現(xiàn)過往“卡脖子”情況的概率變得很小。 

此外，核心技術(shù)落后的擔(dān)憂，部分源于我們對(duì)核心技術(shù)形成路徑的片面認(rèn)識(shí)，以為成果轉(zhuǎn)化的路徑模式才是核心技術(shù)形成的必由之路，這種路徑依賴已經(jīng)支配了中國(guó)科技戰(zhàn)略政策設(shè)計(jì)者、科學(xué)家和部分企業(yè)家數(shù)十年。GPT問世之后，中國(guó)舉國(guó)緊張，搞出個(gè)“百模大戰(zhàn)”，但GPT很快又有被新事物取代的趨勢(shì)。中國(guó)人工智能發(fā)展如果完全跟著美國(guó)起舞，結(jié)果恐怕很糟糕。 

其實(shí)，現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)的絕大部分都是企業(yè)圍繞產(chǎn)業(yè)問題、市場(chǎng)需求開展應(yīng)用端的研發(fā)逐步形成。過去二十年，在電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中，國(guó)內(nèi)產(chǎn)學(xué)研圍繞產(chǎn)業(yè)的真問題開展產(chǎn)學(xué)研協(xié)同，用并聯(lián)分工的方式解決產(chǎn)業(yè)提出的各種問題，在電池、電控等系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)形成了領(lǐng)先全球的核心技術(shù)。這對(duì)糾正國(guó)內(nèi)核心技術(shù)發(fā)展的路徑依賴是一個(gè)很有說服力的案例。 

眼前需要關(guān)注哪些問題

人工智能領(lǐng)域的爆炸性發(fā)展正在產(chǎn)生一系列顛覆性的變革，我們真正需要關(guān)注的是以下幾個(gè)問題： 

1、人工智能創(chuàng)新的方法論 

中美在源頭創(chuàng)新方面的真正差距不是技術(shù)，不是知識(shí)，不是金錢，是方法論層面的差距。GPT出來之后，中國(guó)很快搞出來一堆高仿GPT,在技術(shù)指標(biāo)上也能接近到七八成，這說明中國(guó)的技術(shù)和知識(shí)儲(chǔ)備應(yīng)該是夠的，論文數(shù)量世界第一也不是虛有其表。且研究人工智能是個(gè)花錢的買賣，不是所有國(guó)家都能玩得起，中國(guó)能承受其花費(fèi)。但美國(guó)人為什么能搞出GPT，背后的方法論是什么？方法論層面的差距，本質(zhì)上是教育的基本面決定的，短期很難改變。但關(guān)注方法論層面的問題，采用活學(xué)活用的方法，依然對(duì)現(xiàn)實(shí)的人工智能發(fā)展有重要指導(dǎo)作用。 

這一輪美國(guó)人工智能創(chuàng)新在方法論方面出現(xiàn)了一些新的動(dòng)向，值得我們研究：它不再沿著“基礎(chǔ)研究-應(yīng)用基礎(chǔ)研究-開發(fā)研究”的線性方式組織源頭創(chuàng)新，而是基礎(chǔ)研究直接瞄準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)問題開展，把基礎(chǔ)研究、應(yīng)用基礎(chǔ)研究、產(chǎn)品研究一整套創(chuàng)新鏈直接壓縮在一個(gè)組織（OPEN AI）里，把產(chǎn)學(xué)研濃縮在一個(gè)產(chǎn)品形態(tài)上開展協(xié)同。這個(gè)動(dòng)向值得中國(guó)研究，如果我們?cè)谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域的創(chuàng)新戰(zhàn)略還沿用成果轉(zhuǎn)化那套模式去組織，既浪費(fèi)錢財(cái)，還會(huì)錯(cuò)失產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)。中國(guó)應(yīng)該發(fā)揮應(yīng)用端優(yōu)勢(shì)，挖掘產(chǎn)業(yè)真問題，組織產(chǎn)學(xué)研并聯(lián)式協(xié)同創(chuàng)新。 

中國(guó)人很喜歡談方法，喜歡“范式”這個(gè)詞，因?yàn)榭雌饋砗芨呒?jí)。但很多時(shí)候反被“范式”所累。美國(guó)人提出一個(gè)“三螺旋”理論，國(guó)內(nèi)一堆人圍繞這個(gè)玩意畫圖表、發(fā)論文，也培養(yǎng)出很多教授，但沒啥用。中國(guó)有如此豐富的市場(chǎng)化創(chuàng)新實(shí)踐，卻沒有人用費(fèi)孝通的“江村經(jīng)濟(jì)”的研究方法去總結(jié)，提煉出符合中國(guó)特色的創(chuàng)新范式。

我原來一直認(rèn)為中國(guó)的企業(yè)家已經(jīng)解決了方法論的問題，但在GPT這一輪“大考”中，該結(jié)論又變得不太確定。中國(guó)的企業(yè)家在自由競(jìng)爭(zhēng)的環(huán)境中利用市場(chǎng)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制搞創(chuàng)新已經(jīng)做得很好，出現(xiàn)了一批國(guó)際性大公司，但在“無人區(qū)”提出“真”問題方面，依然存在著局限性。

馬斯克之所以成為科技創(chuàng)新的世界領(lǐng)袖，他大概是這么思考問題——怎樣成為能影響世界的人，而不是當(dāng)個(gè)無趣的有錢人？馬斯克在定義創(chuàng)新時(shí)思考的絕不是掙錢，而是想改變?nèi)祟愇拿鬟M(jìn)程，這是他方法論的底層邏輯。我們的企業(yè)家目前基本上還在市場(chǎng)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的軌道上創(chuàng)新（這點(diǎn)對(duì)中國(guó)是好事），但針對(duì)源頭創(chuàng)新，僅有市場(chǎng)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制還不夠，放到時(shí)間長(zhǎng)河，也許等中國(guó)有錢人出現(xiàn)的歷史積累到一定時(shí)長(zhǎng)，這個(gè)問題會(huì)自然解決。 

2、人工智能對(duì)科技創(chuàng)新的影響

自從GPT問世，人類第一次有可能用機(jī)器替代科學(xué)家的工作，目前已在科學(xué)研究的很多領(lǐng)域里發(fā)生。這是一個(gè)需要我們高度重視的問題，它對(duì)中國(guó)的科技發(fā)展意味著什么，現(xiàn)在還看不太清晰，但一定是個(gè)重大的戰(zhàn)略問題。

一方面，如果大量的機(jī)器科學(xué)家替代了人的科學(xué)研究，中國(guó)科研系統(tǒng)投入產(chǎn)出率不高、誠(chéng)信問題、小圈子問題、形式主義問題等等，都將迎刃而解，拿著省出的這筆錢去生產(chǎn)更多的機(jī)器科學(xué)家是不是效果更好？未來，人工智能領(lǐng)域一定會(huì)出現(xiàn)大量新的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，中國(guó)習(xí)慣于搞科研大裝置建設(shè)，但過去的大裝置是圍繞知識(shí)生產(chǎn)，而人工智能時(shí)代的大裝置是圍繞解決實(shí)際問題展開，這種需求比較適合中國(guó)的科技投入方式，同時(shí)也會(huì)改善中國(guó)科技投入產(chǎn)出的效率。

另一方面，如果機(jī)器大量取代科技人員的工作，中國(guó)原先對(duì)從人口紅利過渡到工程師紅利的期望會(huì)不會(huì)落空，這種可能性也需要我們?nèi)ミM(jìn)一步研究。 

3、人工智能成果應(yīng)用的速度在加快

GPT這一輪創(chuàng)新在方法論上的變化，也導(dǎo)致一個(gè)新趨勢(shì)：源頭創(chuàng)新的成果由于創(chuàng)新鏈的高度壓縮現(xiàn)象，基礎(chǔ)研究工作直接奔著產(chǎn)業(yè)問題去，源頭創(chuàng)新的成果形式已經(jīng)不是知識(shí)形態(tài)，而是產(chǎn)品形態(tài)，并且先天具備一定的解決問題的能力。過去數(shù)百年我們習(xí)慣于一個(gè)事實(shí)：基礎(chǔ)研究的成果要走到最終應(yīng)用需要很多環(huán)節(jié)，通過不同創(chuàng)新組織接力，經(jīng)過數(shù)十年的努力才能達(dá)成。在人工智能時(shí)代，這種模式正在被顛覆，人工智能成果應(yīng)用的速度出現(xiàn)了數(shù)量級(jí)上的提高。雖然人工智能的源頭創(chuàng)新成果要形成成熟的商業(yè)模式依然需要一定的時(shí)間，但在社會(huì)其他領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)有立竿見影的效果，特別是在軍事、情報(bào)、網(wǎng)絡(luò)、金融領(lǐng)域。

俄烏戰(zhàn)爭(zhēng)中戰(zhàn)場(chǎng)單向透明的情形、美國(guó)對(duì)俄羅斯恐襲相關(guān)情報(bào)的先知先覺都表明，人工智能源頭創(chuàng)新的成果在這些領(lǐng)域的應(yīng)用速度在加快。人工智能技術(shù)的發(fā)展正在極大強(qiáng)化美國(guó)的無形邊疆能力，美國(guó)的軍工復(fù)合體在融合新技術(shù)方面具有天然的優(yōu)勢(shì)。對(duì)于美國(guó)人來說，把人工智能作為打擊對(duì)手的武器，比起用人工智能形成能掙錢的商業(yè)模式要容易得多。

未來大國(guó)之間發(fā)生傳統(tǒng)熱戰(zhàn)的可能性并不高，但美國(guó)利用無形邊疆能力發(fā)動(dòng)情報(bào)、信息、認(rèn)知、網(wǎng)絡(luò)、金融等領(lǐng)域的灰色戰(zhàn)爭(zhēng)的可能性會(huì)大大提升。這個(gè)問題，我們應(yīng)該引起高度重視。 

[作者周路明系國(guó)家海外人才離岸創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基地（深圳）總裁、深圳市源創(chuàng)力離岸創(chuàng)新中心總裁、深圳市源創(chuàng)力清源投資基金董事長(zhǎng)，曾任深圳市科技局副局長(zhǎng)、深圳清華研究院副院長(zhǎng)、深圳市科協(xié)主席等職]