第430章人才丶AI
第430章人才丶AI(第3/5页)
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如果你不心动，你很快就会发现自己被抛在后面。
时间就像检验机，三元农业每年都会用一大堆震惊世界的成就验证这个定律。
对三元农业产生好奇，或者直接跑来投奔的科学家，大卫·格罗斯不是第一个，也不是最后一个。
余阳思索着，本打算关掉三系笔记本电脑。
瞅到ai在论坛回复的帖子，心中一动，忽然想到一个既能令自家水军赚钱，又能刺挠北美的方案。
当即联系新泰资料库，把构思简单描述一番。
在过去，自家对ai的应用，始终以工业为主。
比如agv自动导向车。
也就是设定场景，或让平板车沿着既定路线，或让平板车独立识别，然后从一个点，前往另一个点。
于是基于agv技术，诞生了s.lmall配货小车丶企业转运车丶移动厕所丶停车楼自动泊车器丶自动化物流集散中心丶自动化无人港口丶无人公交···
这些东西将会随着『mt守望者公司』，一步步走向厂外，渐渐普及。
但ai还有一种应用，叫『生成式ai』。
它跟垃圾桶的『互动』有所不同。
属于『基于一段文字，抽调全网资源，生产符合要求的结果』。
比如我想要一个妹子照片，ai抽取网络资源，开始绘图。
比如我想要一本修仙小说，ai抽取网络资源，开始编写。
但由于ai是对数据的一种应用，甭管ai多麽聪明，产生的结果全都源于『网络现有数据』，它不会创新。
所以自家对『生成式ai』的训练，投入较低。
反观北美。
受『去工业化』影响，再加上北美网际网路比较发达，那边最先诞生的是『生成式ai』。
包括ai程序设计丶ai绘图丶ai对话机器人（客户服务）。
至于工业ai···
自动驾驶尚处于ppt阶段，唯一投入使用的，或许只有年前到货的移动厕所。
这不是说北美技术落后。
而是显卡矩阵误导对方一次，令自家在应用层（资料库+大模型）实现领先，接着铺设超高频通信网跨越3g丶4g，令自家在连接层实现领先，然后自家藉助这两点，弥补了自家在物理层（晶片）与北美的巨大差距。
北美若想追赶，必须拼着显卡商未来破产的风险，爆产显卡，扩大矩阵规模，提升算例。
然后拼着砸钱给巴蜀民用航天基地数千亿美刀的代价，铺设特高频通信星链，降低通信延迟。
没有这俩，北美搞不出工业ai，更搞不出什麽蜂群丶狼群。
那麽，自家若想狙击北美，必然要先打击北美高新科技企业，避免北美制造更多显卡。
或者说，没有算力，玩什麽ai。
而打击对方
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