AI大模型
是数据创造价值的最短路径
数据只有被计算才能产生价值。从数据流动的视角看，数字化解决了“有数据”的问题，网络化解决了“能流动”的问题，智能化解决了“自动流动”的问题。数据流动的自动化，本质是用数据驱动的决策替代经验决策。
基于数据+算力+算法可以对物理世界进行状态描述、原因洞察、结果预测和科学决策。“数据+算法”将正确的数据（所承载知识）、在正确的时间、传递给正确的人和机器，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，优化资源的配置效率。
当AI大模型到来的时候，这套逻辑体系发生了什么变化呢？
第一个变化是：AI大模型产生高质量、在线、精准的数据。例如在自动驾驶领域，Corner cases(长尾场景)是指自动驾驶场景中那些不常见或一些极端的场景数据，数据比例可能只有1%，难以获取，影响自动驾驶的有效检测能力，可能引发很多安全问题。而AI大模型可以生成数百万个 Corner Cases，助力完成算法训练、测试验证和迭代优化。
第二个变化是：AI大模型自动生成高效率、场景化、高质量算法。2023年11月，特斯拉宣布已开始向员工推出完全自动驾驶（FSD）V12版本，FSD V12的C++代码只有2000行，减少了车机系统对代码的依赖，相比之下，FSD V11有30多万行代码。背后是FSD V12完全采用神经网络进行车辆控制，从机器视觉到驱动决策都将由神经网络进行控制。FSD V12有望打造自动驾驶领域的基础底座，引领视觉算法的GPT时刻。
6
智能时代
数据+算法的“两个不等式”
自从2022年11月ChatGPT推出后，经常有人会问“为什么中国没有ChatGPT?” 如果你想真正找到答案，正确的提问姿势是“中国为什么没有OpenAI？中国为什么没有Snowflake?中国为什么没有Palantir？”今天，我们把所有的聚光灯都聚焦在ChatGPT上。
在我看来，ChatGPT只是美国数字技术创新森林里的一棵树上的两片叶子，今天我们把所有的聚光灯都聚焦在这片叶子上，把这片叶子都快烤黄了。我们需要思考的是：这棵树是什么样子？树根长成了什么样子？它有什么样的土壤？创新的森林生态是什么样子？只有我们把这片森林、这片土壤、这片树的规律都搞清楚了，我们才能找到这一轮数字技术创新的底层逻辑和规律。为什么美国会有这么多数字创新企业？原因有很多，但在我看来，最重要的原因是：“云计算+AI+数据”已成为数字时代创新的基础设施，是孕育孵化新企业、新产品的摇篮。
在这个新的创新基础设施之上，如果我们把时间尺度放到5年、10年或者15年，智能时代数据要素创造价值的方式，将与两个重要的“不等式”密切相关。
第一个是“数据不等式”：未来AI生成的数据量，将远远大于人类生产的数据量。AI过去一年生成的图像，超过过去150年人类拍摄的所有照片数量。欧盟执法机构“欧洲刑警组织(Europol)”的一份报告预测,到2026年互联网上多达90%的内容是由AI创建或编辑的。
第二是“算法不等式”：AI生成的代码量，将远远大于人类编写的代码量。ChatGPT已经通过了谷歌L3级代码工程师（入门级，18万美元年薪）测试。国内研究机构CSDN测试结果是，GPT-4的软件编程能力相当于中国月薪3万元人民币的程序员水平。GitHub的一项测试表明，完成同样的一个软件最小可行产品（MVP）开发任务，AI工具帮助一位只有4年编程经验的巴基斯坦程序员，只用两周就完成了开发任务。而另一位拥有19年编程经验的资深程序员，因为没有使用AI工具，完成同样任务花费了5倍的时间，20倍的成本。
数据要素的问题要看当前，更要看长远。未来，更多的数据叠加更多的算法，意味着AI将彻底改变数据要素创造价值的方式，并带来指数级的价值增量。
是数据创造价值的最短路径
数据只有被计算才能产生价值。从数据流动的视角看，数字化解决了“有数据”的问题，网络化解决了“能流动”的问题，智能化解决了“自动流动”的问题。数据流动的自动化，本质是用数据驱动的决策替代经验决策。
基于数据+算力+算法可以对物理世界进行状态描述、原因洞察、结果预测和科学决策。“数据+算法”将正确的数据（所承载知识）、在正确的时间、传递给正确的人和机器，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，优化资源的配置效率。
当AI大模型到来的时候，这套逻辑体系发生了什么变化呢？
第一个变化是：AI大模型产生高质量、在线、精准的数据。例如在自动驾驶领域，Corner cases(长尾场景)是指自动驾驶场景中那些不常见或一些极端的场景数据，数据比例可能只有1%，难以获取，影响自动驾驶的有效检测能力，可能引发很多安全问题。而AI大模型可以生成数百万个 Corner Cases，助力完成算法训练、测试验证和迭代优化。
第二个变化是：AI大模型自动生成高效率、场景化、高质量算法。2023年11月，特斯拉宣布已开始向员工推出完全自动驾驶（FSD）V12版本，FSD V12的C++代码只有2000行，减少了车机系统对代码的依赖，相比之下，FSD V11有30多万行代码。背后是FSD V12完全采用神经网络进行车辆控制，从机器视觉到驱动决策都将由神经网络进行控制。FSD V12有望打造自动驾驶领域的基础底座，引领视觉算法的GPT时刻。
6
智能时代
数据+算法的“两个不等式”
自从2022年11月ChatGPT推出后，经常有人会问“为什么中国没有ChatGPT?” 如果你想真正找到答案，正确的提问姿势是“中国为什么没有OpenAI？中国为什么没有Snowflake?中国为什么没有Palantir？”今天，我们把所有的聚光灯都聚焦在ChatGPT上。
在我看来，ChatGPT只是美国数字技术创新森林里的一棵树上的两片叶子，今天我们把所有的聚光灯都聚焦在这片叶子上，把这片叶子都快烤黄了。我们需要思考的是：这棵树是什么样子？树根长成了什么样子？它有什么样的土壤？创新的森林生态是什么样子？只有我们把这片森林、这片土壤、这片树的规律都搞清楚了，我们才能找到这一轮数字技术创新的底层逻辑和规律。为什么美国会有这么多数字创新企业？原因有很多，但在我看来，最重要的原因是：“云计算+AI+数据”已成为数字时代创新的基础设施，是孕育孵化新企业、新产品的摇篮。
在这个新的创新基础设施之上，如果我们把时间尺度放到5年、10年或者15年，智能时代数据要素创造价值的方式，将与两个重要的“不等式”密切相关。
第一个是“数据不等式”：未来AI生成的数据量，将远远大于人类生产的数据量。AI过去一年生成的图像，超过过去150年人类拍摄的所有照片数量。欧盟执法机构“欧洲刑警组织(Europol)”的一份报告预测,到2026年互联网上多达90%的内容是由AI创建或编辑的。
第二是“算法不等式”：AI生成的代码量，将远远大于人类编写的代码量。ChatGPT已经通过了谷歌L3级代码工程师（入门级，18万美元年薪）测试。国内研究机构CSDN测试结果是，GPT-4的软件编程能力相当于中国月薪3万元人民币的程序员水平。GitHub的一项测试表明，完成同样的一个软件最小可行产品（MVP）开发任务，AI工具帮助一位只有4年编程经验的巴基斯坦程序员，只用两周就完成了开发任务。而另一位拥有19年编程经验的资深程序员，因为没有使用AI工具，完成同样任务花费了5倍的时间，20倍的成本。
数据要素的问题要看当前，更要看长远。未来，更多的数据叠加更多的算法，意味着AI将彻底改变数据要素创造价值的方式，并带来指数级的价值增量。
#周杰伦霉霉演唱会风波#
借着这次事情我又突然想到，19年taylor来广州见面会的时候，当时主持引起了一些小风波，我一直很喜欢taylorswift（可以追溯我微博15年还看了新加坡场1989巡演），然后我在个人微博评价了当时的事件，同时，我也是一位资深林俊杰粉丝，但是呢，19年的事情可以说和周杰伦还有林俊杰完全毫无关系，结果周杰伦粉丝因为很讨厌林俊杰，经常看林俊杰粉丝的微博想找漏洞，然后发现我还喜欢taylor，当时他们就也很恨taylor，莫名其妙在当时就把我主页挂在贴吧召集周杰伦粉丝骂我，骂林俊杰，骂taylorswift....截图我还找得到⬇️这位艺人和他的粉丝真的都很魔怔
借着这次事情我又突然想到，19年taylor来广州见面会的时候，当时主持引起了一些小风波，我一直很喜欢taylorswift（可以追溯我微博15年还看了新加坡场1989巡演），然后我在个人微博评价了当时的事件，同时，我也是一位资深林俊杰粉丝，但是呢，19年的事情可以说和周杰伦还有林俊杰完全毫无关系，结果周杰伦粉丝因为很讨厌林俊杰，经常看林俊杰粉丝的微博想找漏洞，然后发现我还喜欢taylor，当时他们就也很恨taylor，莫名其妙在当时就把我主页挂在贴吧召集周杰伦粉丝骂我，骂林俊杰，骂taylorswift....截图我还找得到⬇️这位艺人和他的粉丝真的都很魔怔
#跑步[超话]# #嗨跑团#
北京ISPO户外展，户外爱好者不容错过❗️
北京国家会议中心迎来了ISPO Beijing 2024 亚洲运动用品与时尚展的盛大开幕。作为资深户外爱好者，每年都会前去一探究竟。今年的展会更是与UTO十五周年同台，UTO作为运动贴身层品牌，已经耕耘了15年。展会上还有幸见到了夏伯渝老师，并获得了签名的礼物。夏伯渝老师曾四度遇阻，但第五次挑战成功登顶珠峰，成为中国第一个依靠双腿假肢登上珠峰的人。他的故事激励着我，也让我更坚定自己的梦想。2024年，我期待着与新伙伴 嗨跑团 与UTO共同书写更多精彩的运动故事。让我们见证UTO十五年的征程，感受运动贴身层科技的魅力。
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