奇绩创坛分享：从科学家到创业者的科技创新 - 中国麻业科学杂志社投稿_期刊论文发表|版面费|电话|编辑部|论文发表- 中国麻业科学

一、来稿必须是作者独立取得的原创性学术研究成果，来稿的文字复制比（相似度或重复率）必须低于用稿标准，引用部分文字的要在参考文献中注明；署名和作者单位无误，未曾以任何形式用任何文种在国内外公开发表过；未一稿多投。二、来稿除文中特别加以标注和致谢之外，不侵犯任何版权或损害第三方的任何其他权利。如果20天后未收到本刊的录用通知，可自行处理(双方另有约定的除外)。三、来稿经审阅通过，编辑部会将修改意见反馈给您，您应在收到通知7天内提交修改稿。作者享有引用和复制该文的权利及著作权法的其它权利。四、一般来说，4500字（电脑WORD统计，图表另计）以下的文章，不能说清问题，很难保证学术质量，本刊恕不受理。五、论文格式及要素：标题、作者、工作单位全称(院系处室)、摘要、关键词、正文、注释、参考文献(遵从国家标准：GB\T7714-2005，点击查看参考文献格式示例)、作者简介(100字内)、联系方式(通信地址、邮编、电话、电子信箱)。六、处理流程：（1）通过电子邮件将稿件发到我刊唯一投稿信箱（2）我刊初审周期为2－3个工作日，请在投稿3天后查看您的邮箱，收阅我们的审稿回复或用稿通知；若30天内没有收到我们的回复，稿件可自行处理。（3）按用稿通知上的要求办理相关手续后，稿件将进入出版程序。（4）杂志出刊后，我们会按照您提供的地址免费奉寄样刊。七、凡向文教资料杂志社投稿者均被视为接受如下声明：（1）稿件必须是作者本人独立完成的，属原创作品（包括翻译），杜绝抄袭行为，严禁学术腐败现象，严格学术不端检测，如发现系抄袭作品并由此引起的一切责任均由作者本人承担，本刊不承担任何民事连带责任。（2）本刊发表的所有文章，除另有说明外，只代表作者本人的观点，不代表本刊观点。由此引发的任何纠纷和争议本刊不受任何牵连。（3）本刊拥有自主编辑权，但仅限于不违背作者原意的技术性调整。如必须进行重大改动的，编辑部有义务告知作者，或由作者授权编辑修改，或提出意见由作者自己修改。（4）作品在《文教资料》发表后，作者同意其电子版同时发布在文教资料杂志社官方网上。（5）作者同意将其拥有的对其论文的汇编权、翻译权、印刷版和电子版的复制权、网络传播权、发行权等权利在世界范围内无限期转让给《文教资料》杂志社。本刊在与国内外文献数据库或检索系统进行交流合作时，不再征询作者意见，并且不再支付稿酬。九、特别欢迎用电子文档投稿，或邮寄编辑部,勿邮寄私人，以免延误稿件处理时间。

奇绩创坛分享：从科学家到创业者的科技创新

作者:

关键词:

摘要：

A：我觉得最简化的智能形态需要Energy+Motor+Sensor。生命之所以能演化出智能很重要的条件是会”动“，类似植物和动物的区别，不管智能体的智能水平高低，都有与外界的交互和规划能力。特斯拉其实已经给出了智能研究的路线图，先以自动驾驶的汽车为初级智能体形态，然后下一代智能体是直立行走的人行机器人，虽然比汽车自动驾驶更难很多，但相信他们基于最前沿的进展做了充分考虑后的节奏布局，未来五年会有巨大的进展。

A：大师Jim Keller在新创业公司做的事情给了很好的解法，不以英伟达GPU的计算卡路线，也不只是享受制程演进的红利，而是基于强互联技术的一种可扩展的计算形态，例如上百万计算核心形成一个超级计算装置。这些架构上的变革对应着算法侧的超大模型的训练是全新的形态。特斯拉的Dojo系统也是很好的实践，最近的进展是令人兴奋的。

再往后展望，以大算力为基础的大仿真驱动。数据不再局限于物理世界时空约束，而是仿真数据，就是仿真和学习训练交替进行的一个自学习系统，进入全新的无穷的虚拟和真实物理世界边界模糊的境界，极大提升学习效率，催生超级巨无霸的智能体。

Al过去十年大概分三个阶段。

从2012-15年处于起步阶段。以深度学习在对大规模数据上的性能结果被工业界所认可作为起点，AlphaGo成为全社会讨论热点为重要里程碑。

2005-2025 云时代, 让个人拥有万核算力在云间 — Distributed Computing。

给定一个行业市场后，非常重要的就是产品定位和路线。

值得特别注意的一点是，技术往往不是时间的朋友。技术的商业价值不在于第一个的出现和领先，而是在于优势的持续性。

Vision is a unique perspective about big things

创新路径有很大不确定性，作为CEO，相比于管理层更需要Be comfortable with uncentainty。

Q6: AI从业者对Al都是有很多的热情。如果20年之后，人工智能没有走进每个人的生活，我觉得技术是停止进步的。如果您现在是OpenAI的CEO或者是Google的老大，不缺钱不缺算力的情况下，您怎么看10年20年之后，Al和智能的一个状态，跟人的engage会达到什么样的状态。

战略最重要的是对市场规模预测。Scale is everything。市场最好有规模效应，占有者容易形成对比优势。容易忽略的是节奏。半导体领域有众所周知的摩尔定律，18个月翻一倍。这个定律本身不是在谈一个物理规律，其实是在谈行业的供需周期或者竞争规律。比如说手机、芯片、服务器、汽车都有各自不同的行业节奏。很多创业团队从最快节奏的互联网领域来。但技术应用到其他行业，像是制药，医疗，企业服务等行业，智能化的改造节奏没有那么快，但多年训练习惯是快节奏，与行业的慢节奏产生错位匹配。所以太快和太慢都会成为问题，节奏是战略中非常重要的一环。

新Al的变革就是从这种规则驱动或模型驱动变成了大数据驱动，超大规模的数据喂给算法形成模型。

A: 虽然很多AI公司毛利率很低没有充分体现技术价值，但也有高的。我们很重视技术差异化价值，并有不错的毛利率表现。假定智慧城市是热门的应用市场，真实的市场里往往有很典型的竞争者，只是不被外界经常比较。按照上图的行业格局图对应的有ICT通讯和计算公司华为，IoT端侧智能公司海康，云公司阿里，再往上才是热门的AI公司、各类行业系统应用公司以及集成商。他们以各自产品矩阵参与竞争，虽然擅长的产品供给不太一样，但或多或少都有AI能力。首要的竞争还是巨头间的竞争。创新势力需要找到合适的定位参与。回到行业格局图，包括有横向的，端侧为主还是云为主的演进路线的竞争，有纵向的，AI、云、基础硬件设施的主导价值竞争。按此分析各自优势，有很多行业史上的“合纵连横”案例供参考。

总的来说，机会往往出现在Gravity of innovation shifts。从产业格局图分析裂变和整合的规律，预测重大时点和条件，指导市场切入的时机和形式。

利润率可以根据产品毛利率减去运营成本计算获得。毛利率是非常重要的度量产品竞争力的指标。虽然不同行业的产品会落在不同的毛利率区间，软件、服务、系统、硬件，芯片等产品形态有些差异，但总的来说60%毛利率是全球市场很好的经验指导值，行业第一的毛利率大概都会在此之上，高毛利率让企业利润率能够在20%以上，例如微软、谷歌、苹果、英伟达、英特尔等。如果是比全球市场小些的市场，指导值相应调低至50%。海康就在此区间，同时也非常出色地做到了高利润率。第二名因为市场占有规模更小成本更高，毛利率与第一名的差距略小于10%，利润率因此也受一定挤压。再往下接近30%就是一个产品公司能够盈利的底线。毛利率下降也反映竞争的加剧。生产制造比较重的行业例如汽车，毛利率会低很多，如何维持好的利润率就非常考验运营效率。

文章来源：《中国麻业科学》网址: http://www.zgmykx.cn/zonghexinwen/2022/1015/870.html