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第1眼TV-华龙网讯（首席记者李凤兰）“跨时空的对话圆了母女之间的遗憾”“同事们看着看着就安静了，已是泪流满面”“感动，英雄也是普通人啊”……

今年是新中国成立75周年，也是重庆纪念“11·27”烈士殉难75周年。由中央网信办网络传播局指导，重庆市委网信办、重庆市教委、共青团重庆市委、重庆红岩革命历史文化中心、中共重庆市沙坪坝区委、重庆市沙坪坝区人民***联合主办，中国互联网发展基金会支持，华龙网集团承办的“青春红岩”网上主题宣传活动，引发网友情感共鸣。其中，《谁寄锦书来》AI系列访谈，以家书为媒，与英烈“重逢”，成功让红岩精神在海量的信息中“破圈出群、出新出彩”。截至目前，全网流量8200万 。

AI复活的烈士，为何让当代青年泪流满面？“跨越时空”的访谈，为何充满青春气年轻态？新时代新征程，红岩精神为何会迸发出强大的生命力？

活动现场，跨时空的“对话”。

“无名”烈士跨时空

对话“无名”传承者

据不完全统计，近代以来，中国已有约两千万名烈士为国捐躯，其中有名有姓的只有一百九十六万名……

在三百多位红岩英烈当中，有部分烈士连照片也未能留下。重庆红岩革命历史博物馆，用一朵小白花纪念“11.27”大屠杀中不知模样的英雄。

出入虎穴千百遍，多少英雄竟无名！

红岩精神作为中国共产党人精神谱系的重要组成部分，也是重庆城市精神中最具辨识度、最重要的关键词之一，如何发挥好主流媒体责任，将红岩精神讲出新意？

讲那些“无名”的故事吧！讲那些还远未被大众熟知的故事。

其实，对于部分烈士子女而言，父母也是“无名”的，就像杨汉秀烈士之女李继业与母亲分别时还不足两个月。

76岁的李继业老人，已有儿孙，在梦中常常思念母亲。谈及母亲，她的手帕湿了一遍又一遍。

李继业思念母亲。

烈士子女没有忘记父母。通过一代一代人的接力传承，今天的人们也并未忘记那些倒在黎明前夜的红岩英烈。

在重庆，有一个个品牌，有一支支队伍，他们的名字里都有“红岩”二字。在陆军第九五八医院，还成立了国内第一支以“红岩”命名的医疗队。它的创建者就是《红岩》小说的作者之一——罗广斌的家人崔建新。汶川地震劫后重生的年轻护士黄丹，第一个递交申请书加入红岩医疗队。

无论是哪一种“无名”的故事，都是情感的冲击。在《谁寄锦书来》里，红岩精神不再仅仅是史实和概念，“无名”的烈士和“无名”的传承者，通过“跨时空对话”，链接到当下，具有现实意义，“活”成了一个个具体的人。

AI复活的烈士

融合技术和情感的载体

提起“无名”烈士，故事还未展开，就略感遗憾。要是他们能穿越到现在，看看用生命为之奋斗的明天，该多好呀!

9月5日，“青春红岩”网上主题宣传活动在重庆启动。启动仪式上，用AI技术复活了杨汉秀烈士，与现场200余名师生进行了一场跨越75年的对话。

这场对话，不仅是送给在场学生们的开学礼物，更是送给杨汉秀烈士之女李继业的“生日礼物”。

此前，记者采访中得知李继业老人有个最大的遗憾，没有“见过”母亲，更没有“听过”母亲说话。

第一次见到AI复活的母亲，李继业老人感叹：“这是我这辈子收到最好的礼物。”

李继业与主持人相拥。

AI复活的烈士不仅感动了烈士子女，也让“90后”“00后”真切地感悟革命斗争的残酷和共产党人的信仰信念。

杨汉秀烈士出身“豪门”，背弃原有大家庭，化名“吴铭”，为革命事业奋斗，牺牲时年仅36岁；宣灏烈士没有留下影像资料，大家不知其模样，只能通过AI技术以背影展现；用生命护佑重庆工业火种的刘家彝烈士，穿越到赛力斯超级工厂，体验智能网联新能源车，发出赞叹：“我们没有做到的，你们都做到了”……

AI技术展现的宣灏背影。

可以说，AI复活的烈士，不仅是技术的产物，还是传播红岩精神的情感载体。

从一名烈士一个家庭，到一群人一个行业，网友通过《谁寄锦书来》更加了解这群“无名”的人。他们牺牲、选择、奉献、坚守的故事，都十分动人。

AI复活的烈士刘家彝参观赛力斯超级工厂。

青春气年轻态

凝聚强劲“红岩正能量”

“无名”烈士牺牲时，不少人正值青春年华。传承红岩精神的队伍当中，青年也是主力军。

青年人讲青年的故事，自然充满青春气年轻态。

《谁寄锦书来》把传统访谈和新技术相结合。一方面传播红岩精神，讲述烈士故事；另一方面复原烈士形象，让红岩精神活在当下。

不仅如此，“无名”传承者如烈属、医务人员、消防队员、教育工作者、新能源汽车工程师……还通过“红岩家书”载体，跨越时空和烈士有了紧密的情感联系。

截至目前，《谁寄锦书来》全网复合流量8200万＋。《无名的青春》观看量5400万次，还收获了数百条评论。

网友评论截图。

“跨时空的对话圆了母女之间的遗憾”“这样的故事看一次感动一次”“青春红岩，为国担当”……评论区，网友写下留言，称“向革命先烈们致敬”“向革命先烈们学习”。

《谁寄锦书来》破解正能量“突出重围”难题，实现了“破圈出群、出新出彩”，在教育、医疗、工业等领域实现广泛传播，不仅收获了“大流量”，还深入挖掘红岩精神资源，凝聚起青年爱党爱国、奋进新征程的强劲“红岩正能量”。

七十五年后的今天，人们冠“红岩“之名，将那一抹血脉中的红色传承。

来源： 第1眼TV-华龙网

“灵思大脑”，让5G智能机器人互相“喊话”、协同“上班”；“AI潮汐节能大脑”，自动生成节能策略，实现灯光智能调优，年电量节约超8000万度；AI赋能白酒精准检测，液位检测精度小于1mm；AI 智能网联，让全球超100个国家和地区畅享一站式智能连接服务；AIoT平台，实现亿级超大规模物联终端接入、管理和数据采集…..AI时代下，一个个AI 万物智联的新场景新应用不断涌现。

12月3日，由中国电信主办的“AI赋能 共筑数字新生态”2024数字科技生态大会在广州开幕。

在“2024数字科技生态大会”主论坛上，中国电信董事长柯瑞文表示，在实践过程中，中国电信深刻地感受到，新一轮科技革命迅猛发展，人工智能、量子科技等新技术方兴未艾，数字化、网络化、智能化、绿色化浪潮迎面而来，走入现实。

南都湾财社记者在现场看到，与过去几年的电信大会上新科技还停留在概念层面对比，现在新科技已经走进现实，并且已经深度融入各种场景。

“当前是推动产业应用的很好时期，将为我们带来广阔的发展空间和巨大商机。”柯瑞文强调，科技成果只有通过规模应用，才能促进技术不断迭代完善，形成成熟的商业模式，实现技术和市场双轮驱动产业发展，并进一步反哺科技创新。

为此，中国电信推动数智化应用深度融入行业生产场景，在工业质检方面，星辰大模型具备通过文本检索缺陷图像的能力，在检测场景中精准度超过99.4%，已在深圳、汕头等地应用。在智能网联汽车方面，星辰大模型为车主提供沉浸式、智能化的座舱体验，已在北汽、长安汽车等企业的新能源车型落地使用。在科研教育方面，打造“息壤-科研助手”，支撑教学辅助、实验研究等场景，已为清华大学、中山大学等20多所高校及科研机构提供一站式科研实训服务。

天翼物联相关负责人表示，目前推出AIoT平台共享云、专属云和私有云（感知云）三个版本，“可以全面满足客户对物联网应用部署、数据管理、安全隐私及定制化服务的多样化需求。”如面向行业客户的一般通用性需求，提供共享云服务，包括终端接入、数据查询、消息推送、应用创建等基础功能，实现物联网设备的快速接入与管理。面向水务、燃气民生领域客户，提供专属云服务，通过高可靠***以及独立的专属资源环境，确保业务数据的安全性和隐私性，赋能武汉燃气、三川水表、大金空调等企业数字化转型。

在个人和家庭数智化应用上，大会期间，中国电信发布天翼AI手机，将星辰大模型植入终端，可在通话过程中实现语音实时翻译，可通过语音直接缴话费、订机票、订酒店等，并在业内第一个提供AI生成视频的鉴伪能力。

此次大会期间，天翼物联展台的5G智能机器人与RaaS服务（机器人即服务）备受瞩目，这些机器人不仅可以智能“上班”，还可以互相“喊话”，协同控制。“当配送机器人发现卫生问题时，可精准锁定位置，并自主召唤清洁机器人前来清扫，实现机器人之间的智能调度。”工作人员在现场直观演示了在大型楼宇、医院及核心机房等多元场景中，机器人如何通过精准定位、智能调度与深度定制服务，实现高效协同作业的智慧。

值得一提的是，大会期间中国电信集团公司科技创新部总经理王桂荣还透露，未来中国电信将面向平台共建、成果共享以及场景开放和资源共享，进一步深化开放合作。在平台共建、成果共享方面，公司将依托科技创新平台和重大任务，汇聚百家核心创新合作伙伴，深化联合技术攻关和成果共同转化，实现产出100 技术能力和标杆产品。

在场景开放、资源共享方面，中国电信将开放更多业务场景，加速技术的转化。同时还将共享中试平台以加快不成熟技术产品的验证，并共享研发能力，向客户和上下游开放大模型能力和研发云服务，实现多方共赢。

而现场也展示了中国电信及各生态合作伙伴的最新科技成果，充分展示AI技术与各行各业深度融合的无限可能。“我们这次带来AIGC数智人主播“尚文萱”与现场观众互动。”百视通相关负责人告诉南都湾财社记者，“尚文萱”是百视通“文心雕龙”计划在数智人技术领域的最新探索成果，之前，“尚文萱”已在百视通的全渠道多端“泛屏”内容场景中展现才华。比如，推出传统戏曲与数智人互动页面，为戏曲文化的传承和发展开辟了新的路径，数智人通过动态表演和互动演示，提升了戏曲的表现力和观赏体验。

中国电信认为，必须坚持应用导向，加快用起来，以用促建、以用促创，加快“技术-产品-产业”的循环。

采写：南都·湾财社记者 孔学劭

本报记者 秦枭 北京报道

2024年，生成式人工智能已经全面进入规模化应用阶段，并开始探索新的场景和商业模式，其发展进入了一个新的阶段。随着人工智能大模型的普及程度日益加深，AI产业的发展重点已经从去年对模型层的高度关注转向了场景应用层，营销、传媒、金融、医疗、教育、娱乐、办公、制造、科学发现等多个领域带来前所未有的变革。

对于2025年AI的发展趋势，Akamai亚太地区首席技术官Jay Jenkins近日在接受《中国经营报》记者采访时表示，在消费端，聊天机器人的大型语言模型（LLM）将发展成能处理简单任务的人工智能代理，不再局限于菜单导航，将重新定义便利性，并开启人工智能驱动的便捷生活时代。在企业端，小型语言模型（SLM）将受到企业青睐，因为它们提供定制见解且不依赖高端GPU。企业对数据隐私的关注将推动SLM本地部署，与此同时，SLM的模块化和可扩展性允许企业根据需求定制模型，适应业务变化。

智能代理代替聊天机器人

智能体（Agent）在业内也被称为AI智能代理，是指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的代理体。它可以是软件、硬件或一个系统，具备自主性、适应性和交互能力。智能体通过感知环境中的变化（如通过传感器或数据输入），根据自身学习到的知识和算法进行判断和决策，进而执行动作以影响环境或达到预定的目标。智能体在人工智能领域广泛应用，常见于自动化系统、机器人、虚拟助手和游戏角色等，其核心在于能够自主学习和持续进化，以更好地完成任务和适应复杂环境。

自从ChatGPT引爆了生成式AI的概念之后，有大量的企业和投资人宣布进入AI行业，一场轰轰烈烈的“百模大战”由此展开。“OpenAI新一代大模型Orion令人惊喜的升级”“Anthropic延迟Claude新模型的发布”“谷歌即将发布的新版Gemini未达预期”等消息不绝于耳。

但是，由于数据稀缺和硬件成本飙升等因素，大模型迭代的速度在变慢。

Salesforce首席执行官Marc Benioff表示：“实际上，我们可能已经接近LLM的技术上限了。对ChatGPT的热潮让许多人错误高估了AI的能力。人工智能的未来在于自主代理，而不是目前用于训练ChatGPT等聊天机器人的大型语言模型。”

Akamai亚太地区首席技术官Jay Jenkins对记者表示：“当ChatGPT于2022年年底首次出现时，它彻底改变了技术格局，并让我们开始重新思考，我预计未来智能体将发挥积极作用，协助安排约会、购物和支付账单等任务，让我们远离屏幕。到2025年，我们将开始见证这一转变的初始阶段。我们熟悉的聊天机器人将发展成为能够执行简单任务的基本人工智能代理，而不仅仅是引导用户浏览菜单。例如，这些代理不仅可以帮助你完成与医疗保健提供者的预约流程，还可以直接处理预约过程，为你提供可用的时间段，而无须你付出任何额外努力。这种转变不仅会重新定义便利，还会让我们专注于真正重要的事情，预示着一个由人工智能驱动的轻松生活新时代的到来。”

实际上，在今年以来，全球人工智能厂家也将目光聚焦到智能体上，并推出自家的智能体。在国内，智谱AI在日前再次升级智能体AutoGLM，联想也推出面向中小企业的IT服务智能体联想百应智能体。在海外，谷歌云宣布全面推广商用AI Agent，提供一站式服务，简化了客户的选择和部署流程，并为新客户提供了300美元的免费信用额度。NVIDIA推出了NVIDIA AI Blueprint，用于开发视觉AI Agent的新工具，帮助行业通过分析视频和图像提升工作效率和监控效率，推动AI应用的部署。OpenAI也计划推出“Operator”，一个能执行复杂操作的AI Agent产品，预计将在2025年1月发布，进一步扩大AI Agent的应用范围。

将迎小模型时代

除智能代理外，小模型也成为科技公司的关注点。“到2025年，小型语言模型 (SLM) 将在企业中获得广泛关注。它们能够提供定制见解，同时减少对高端GPU的依赖，这使其成为希望有效利用大型语言模型来增强其产品和服务的企业的理想选择。”Jay Jenkins说道。

由于不需要使用大模型那种庞大的AI处理芯片集群，小语言模型完全可以在本地运行，某些场景下甚至可以在单一设备上运行，消除了对云计算资源的依赖，也让企业能够更好地控制自有数据及合规性。

Jay Jenkins表示，对数据隐私的日益关注将推动企业采用更适合本地部署的SLM，从而确保更轻松地保护敏感信息。SLM的模块化设计和可扩展性将进一步使组织能够定制这些模型以满足其特定要求，从而无缝适应不断变化的业务需求。因此，SLM将改变公司利用AI的方式，使其不仅更易于访问，而且更符合数据管理和隐私方面的当代挑战。

此外，小语言模型的部署和维护成本相对较低，这使得它们对于预算有限的中小企业来说更具吸引力。它们的快速响应时间也提高了工作效率，尤其在需要即时反馈的应用中表现突出。小语言模型的灵活性，还意味着它们可以轻松集成到现有的软件和应用程序中，为用户提供无缝的交互体验。

（编辑：张靖超 审核：李正豪 校对：颜京宁）

中国日报网12月3日电（记者 张余）2024年12月3日，中国日报第14版刊发报道Xiong'an New Area becoming mecca for AI enterprises，介绍了AI 机器人领域的“独角兽”企业梅卡曼德机器人在雄安新区揭牌运营，以及雄安新区人工智能产业发展盛况。

以下为全文翻译：

AI产业要素资源集聚雄安

随着越来越多人工智能（AI）领域的企业落户河北雄安新区，新区的创新氛围越来越浓、人气越来越旺。AI产业要素资源的聚集，将助力新区打造新时代的创新高地和创业热土。

雄安新区党工委委员、管委会副主任丁晓龙表示，雄安新区正着力构建人工智能开放化、全栈式产业生态格局。

11月28日，千企雄安行—2024雄安新区“AI 机器人”创新生态发展大会在雄安新区举办。

会议期间，AI 机器人领域的“独角兽”企业梅卡曼德（北京）机器人科技有限公司正式在雄安新区揭牌运营，为新区蓬勃兴起的人工智能产业注入全新动力。

该公司于2016年在北京创办，今年9月将全球总部落户雄安新区。

梅卡曼德（北京）机器人科技有限公司创始人兼首席执行官邵天兰在接受《中国日报》采访时表示，“公司之所以选择将总部落户雄安，是因为这里具备诸多优势，包括得天独厚的地理位置，完善的人工智能产业规划、配套设施和扶持政策，以及诱人的人才激励政策和良好的营商环境。”

位于北京城以南100余公里处的雄安新区，是一座正在崛起的新城，被誉为“中国的未来之城”。2017年4月1日，中共中央、国务院宣布设立雄安新区。如今的雄安，创新、智能已成为两大靓丽名片。

邵天兰说，“我们将在雄安这片沃土扎根，持续深耕AI机器人领域前沿技术，拓展行业应用，将更多创新成果推广应用到全球市场。”

邵天兰2012年毕业于清华大学软件学院，后赴德国攻读硕士。2016年回国后，他携手两位清华校友，在中国工程院院士张建伟的指导下，共同创办了梅卡曼德（北京）机器人科技有限公司。

“我的初衷是想让工业机器人更智能，能够处理更为复杂的环境与变化，”邵天兰说。

如今，他的公司已将这个希望变成现实。截至目前，梅卡曼德机器人已迅速在人工智能机器人领域崭露头角，成功跻身全球AI机器人科技领域前列。

邵天兰介绍，他的公司在关键核心技术上有很大优势，已形成包括自研高性能工业级3D相机及系列平台软件在内的完整智能机器人基础设施产品栈。

基于此，梅卡曼德机器人已成为全球 AI 工业机器人领域技术能力最全面、落地案例最多、应用领域最广的公司之一。在国内市场，销量已连续四年领先。在海外，业务已覆盖美日韩德印等50余个国家和地区。

邵天兰表示，他的公司有了很好的起步，目前又在雄安扎根，还有很好的发展潜能。“我们深信在此将实现更为卓越的发展，斩获更丰硕的成果。”他补充说，人工智能机器人可广泛应用于制造、物流、医疗等诸多领域。

创新生态发展大会期间，雄安新区改革发展局还与多家AI 机器人重点项目签署了合作协议，为新区AI 机器人产业的蓬勃发展注入了更多新的动力。

此外，多家知名企业共同发起成立了雄安新区中关村机器人产业联盟，旨在推动AI 机器人产业协同发展，加强产业链上下游企业的交流合作，共同提升产业竞争力。

据了解，雄安新区已有人工智能企业40余家，芯片、服务器、存储、光模块等产业要素加速聚集。

雄安新区党工委委员、管委会副主任丁晓龙介绍，雄安新区以垂直大模型和应用大模型作为人工智能产业重点方向，结合大规模城市建设和高水平管理，以城市计算中心、人工智能大厦、人工智能产业园、科创中心中试基地等平台为依托，着力构建人工智能“门对门”“上下楼”的开放化、全栈式产业生态格局。

当前，开放人工智能应用场景全面赋能城市运行，AI 空天信息、AI 气象、AI 水务、AI 交通、AI 家居等在雄安广泛应用。

来源：中国日报网

·“跨国药企对AI的态度一直非常积极，国内药企了解AI的欲望在增强，但付费意愿仍有待提高。大部分投资人对AI制药的观点还是比较保守，认为缺乏临床的概念性验证，AI很大程度上还是一个‘黑箱’。”

2024年11月12日，生成式人工智能（AI）驱动的临床阶段生物科技公司英矽智能（Insilico Medicine）发布特发性肺纤维化（idiopathic pulmonaryfibrosis，IPF）候选药物ISM001-055在一项IIa期临床试验中的积极顶线数据，结果显示其具有良好的安全性和耐受性，并可以改善患者生活质量。

英矽智能临床开发副总裁Carol Satler博士告诉澎湃科技，特发性肺纤维化是一种进展性、致命性、使人衰弱的疾病，影响了全球超过500万的人群，通常患者的平均生存期仅约3-5年。在特发性肺纤维化领域，距上一款新疗法获批已有超过 10 年的时间，许多公司都在尝试开发新的抗纤维化药物，但遇到了很多挑战。目前获批的疗法只能在一定程度上减缓疾病的进展，但不能阻止或者逆转疾病的进程，因此迫切需要更有效的改善疾病的治疗方法。

这项IIa期临床研究（NCT05938920）在中国21个临床研究中心招募了71名IPF患者，他们被随机分配接受安慰剂、每日一次30mg、每日两次30mg或每日一次60mg，持续12周的用药观察。研究人员在接受ISM001-055治疗的患者中观察到剂量依赖性的肺功能改善。在每日一次60mg的最高用药剂量组中，患者的用力肺活量（FVC）与基线水平相比，平均提高98.4毫升，而安慰剂组患者的FVC与基线水平相比，平均下降62.3毫升。

研究团队通过莱斯特咳嗽问卷（LCQ）评估患者生活质量（QoL）和功能性指标的改善。在每日一次60mg的最高用药剂量组中，LCQ分数比安慰剂组提高2分。在另外两种剂量组，即每日一次30mg用药组和每日两次30mg用药组中，没有显示出有意义的改善。Carol Satler说，莱切斯特咳嗽评分是一个由患者主观报告的打分问卷，观测的维度包括体力、社交生活、心理精神等，这个评分改善证明患者在生活质量上实实在在有所改善。不过目前治疗周期比较短，需要后期扩大样本量做更长周期的临床研究来确证这些发现。

安全性方面，与药物相关的不良事件大多为轻度或中度，其中以腹泻（14.8%）和肝功能异常（14.8%）最为常见。

据英矽智能新闻稿，ISM001-055是一种靶向TNIK的潜在全球首创小分子抑制剂，开发过程由生成式AI赋能。在IPF中，激活TNIK靶点可驱动肺部的病理性纤维化，导致肺功能进行性下降。ISM001-055通过抑制TNIK信号传导阻止或逆转纤维化过程。

近年来AI在制药界的作用逐渐凸显，同时伴随许多争议。英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士说，跨国药企对AI的态度一直非常积极，他们也最先和AI制药公司达成合作。今年以来，这个领域已公布了超过20项交易，礼来、诺华、阿斯利康、强生等巨头都持续加码。同时，跨国药企也在通过各种方式建设内部的AI部门或团队，将AI纳入到日常的研发过程中。

Alex Zhavoronkov博士可以明显感受到国内药企了解AI的欲望在增强，但付费意愿仍有待提高，“有一些传统药企，因为认可AI技术在新药研发领域的强大能力，并了解到英矽智能在AI制药领域的成果，会主动找到我们。但是通常联系我们时，没有明确提到我们的AI技术，也有可能他们对于AIDD的了解还较为有限。能感受到越来越多的药企决定从仿制药向创新药转型，但相对更多的还是追求Fast Follow（快速跟随研究），对新技术下驱动的创新项目还是会比较保守。”

在跟投资人的沟通中，Alex Zhavoronkov感受到，大部分投资人对AI制药的观点还是比较保守，认为缺乏临床的概念性验证，AI很大程度上还是一个“黑箱”。

2024年的诺贝尔物理学奖和化学奖都颁给了AI领域的科学家。Alex Zhavoronkov表示，人工智能对科学技术产生了深远的影响，诺贝尔奖委员会认识到了这一点，并且愿意突破传统思维承认这一深刻的变化。在AI制药领域，有过不少人物达成了里程碑式的成就，这些科学家激励了许多人投身这一领域，而诺贝尔奖将激励更多的人加入这个领域，同时也会刺激资本更快加入到这个领域。

“从短期来看，这可能会形成一种泡沫，就像其他许多技术泡沫一样，涌现出许多初创公司。但向投资者讲述一个故事很容易，真正做出变革整个流程的产品很困难。即便是成熟的产品，如拿到诺奖的 AlphaFold，也只是聚焦在药物发现这一巨大难题中的一小块。此外，只有少数初创公司能够实现规模化和工业化能力，更多的公司可能在大浪淘沙中艰难的生存。”他说。

《军武次位面》作者：大伊万

今天咱们不说典型的军事话题，来务务虚，说说最近在网上大热的人工智能话题好了。众所周知，2022年11月底，由马斯克、彼得泰尔等人创立的人工智能研究公司openAI发布了一个名为“ChatGPT”的人工智能聊天程序，迅速在网上大火。短短数天时间注册人数超过100万，到2023年1月末，ChatGPT的飓风刮到中国，迅速以其极高的智能化水平引起了国内极客的注意。

根据网友们体验的情况，普遍表示ChatGPT具备知识储备量大、反应速度快、回答逻辑性强等特征，整体体验相比国内先前存在的几款人工智能聊天程序，有质的区别，“更接近于典型的人类思维”。实际上，据称目前西方一些软件公司，已经开始使用ChatGPT编制代码，以色列***甚至已经开始使用ChatGPT来为高级官员们撰写演讲稿，这是迄今为止人工智能聊天和编码程序对现实世界造成的、最直接和重大的影响。

除了ChatGPT程序，最近还有一个AI程序引起了大伊万的注意。没错，只要关注大伊万微博的人，应该已经看到了大伊万最近总是在关注一个画师用画图AI程序在网上画妹子。一方面嘛，这妹子谁都想看一看，另一方面，咱也想看一看这个画图人工智能的迭代速度。结果令人震惊，以大伊万的个人体验，这个画图AI程序，经过人在回路的机器学习，在短短半个月之内完成了多次迭代，就把妹子从“可以明显看出是动漫”，画到了“真假难辨”的地步。也就是说完全分不清楚这是动漫，还是照片，是真人，还是纸片人。

更加令人震惊的是，昨天下午网上似乎已经出现了、使用人工智能画出来的妹子图片搞网络诈骗的案件，这距我们开玩笑，说以后网上的妹子图当心被犯罪分子用来搞网络诈骗，甚至只过去了不到十天时间，人工智能在特定工作中的迭代速度和进化速度，确实令人极为震撼。

人工智能和军事的联系

毫无疑问，以目前人工智能的技术水平和进化速度，已经可以对现实世界产生一定的影响，自然也会对现实世界的一部分——军事活动——产生足够重大的影响了。毕竟，我们所谓的军事活动，其实和人工智能一样，同样是收集信息、处理信息、做出决策、展开行动、收集信息的过程，无论是战略层面上的行动，还是战役或战术层面上的行动都是如此，这种作战循环也就是我们提到的OODA循环。这和人工智能基本一样，差不多是喂数据、处理数据、做出决策、再喂数据的过程。

而现代战争、甚至说从拿破仑战争时期、参谋部制度建立之后，战争的基本特点是什么，从收集信息开始，就具备信息量巨大的特点。比如在大刘的小说《超新星纪元》里，对于一场军事演习的描述，某一时间断面里，收集到的供决策的战场信息，“差不多有《三国演义》那么厚”。更困难的是，按照克圣在《战争论》里的说法，这些信息“很多都是虚假的，大部分都是互相矛盾的”，因此要把这些信息筛选出来，而且去伪存真，有相当大一部分要依赖于一支部队参谋部的参谋作业能力。

即使是参谋作业能力足够强大，接下来还需要迈过决策的门槛，作战时的决策分为战术、战役和战略决策。比如一架战斗机在空战中如何机动，这是战术决策；一个诸兵种合成集团军如何遂行战役进攻，这是战役决策；一个战略军团要打某个国家或者地区，要做的是战略决策。无论什么决策，其实以人脑的信息处理和发布能力都是有一个上限的，比如克圣在《战争论》里就提出过这个上限，希望上级单位指挥下级兵团的数量不要超过9个，比如一个师以下不要超过九个团级单位，否则大脑就基本宕机了。在现实中，美军的旅战斗队下辖营队数量就不超过9个，这对于军事主官的作战决策能力，也已经接近人力的极限。

除了正常的收集信息、处理信息和发布信息，大伊万认为，军事行动还有一个需要注意的因素，那就是迭代。毕竟，军事行动是在时间的河流中持续进行的，即使初始状态再准确，随着时间的流逝，后续也会越来越成为一个类似于混沌的系统。一些部队在作战中可能战损了，几个旅同时发动进攻可能每个旅突破到了不同的纵深，单靠人力和人脑，处置这种动态信息，也会面临极大的困难。这也是为什么苏军观点，指挥诸兵种合成集团军作战非常困难，而要指挥方面军作战，难度会大上好几倍，至于指挥方面军群作战，人类历史上能够做到这一点的人屈指可数，几乎每一位都可以被称为军神。

军事行动，不仅仅是静态的数据处理和分析决策，更是动态的迭代进程，从静到动，难度进一步上升。而且，随着军事装备（也就是硬件设备）攻击速度越来越快，打击越来越精准，对于参谋收集和分析数据的能力，主官实施决策的速度要求也就越来越高。同样举个例子，大刘《三体2.黑暗森林》，黑暗战役中三体的水滴都快要把人类联合舰队的舰群炸掉十分之一了，人类的作战决策系统还没有做出任何反应，体现出在缺乏强决策AI的情况下，人类舰队的决策速度太慢，根本无法满足太空战中攻防节奏以秒计算的战场客观要求。

人工智能对军事的影响

所以，有军事活动的客观需求，也有人工智能的客观优势，毫无疑问，人工智能对于未来的军事行动，将产生重大且深远的影响。

就比如在战场信息处理方面，作战参谋对于收集到的海量情报信息，需要一一阅读鉴别，并拟制战况通报和战斗报告，作为上级决策的依据。此时人工智能的介入将极大地缩短信息分析和处理的时间，并自动形成相应的报告向上级通报。实际上，目前美国CIA和NSA等单位，已经开始使用人工智能连接大数据平台展开情报分析工作，据说取得了很高的效果，证明了人工智能在战术信息处理方面的优势巨大。

又比如在作战决策辅助方面，作战参谋将战斗报告报知上级部门后，需要作战首长根据报告，下达作战决心，也就是作战决策，此时如果有人工智能介入的话，那么既可以实现作战指挥的高度融合，又可以实现作战指挥的高效率，还可以实现作战指挥的高速度。在作战指挥的高融合上，原本的军兵种壁垒，对于数个甚至十几个作战单位之间的指挥可以被迅速打通。在作战指挥的高速度上，人工智能的介入有可能以秒为单位形成辅助决策的战斗号令，并由主官审阅后下达作战决心，这二者结合起来将极大地提高作战指挥的效率。比如俄军在苏-35S战斗机上使用的“决斗”空战智能辅助系统，其实就是一种低级版本的空战AI，虽然这套系统还比较初级，但是却代表了人工智能辅助作战决策未来的发展方向。在未来，更有可能的是将人工智能辅助作战决策提高到合成营、旅甚至集团军一级。

此外，人工智能还可以用于常用的作战资源管理，比如后勤、装备、野战卫勤和部队人员管理等方面。以俄军在乌克兰作战的情况，基层部队普遍反映，后勤参谋机构在这些日常工作上浪费了大量的时间，填写了大量的表格，绝大多数都是部队的官僚主义和文牍主义，美军也有基层部队嘲讽五角大楼“转椅轻骑兵”的传统。但是，这种工作如果交给人工智能来干，想必不会比ChatGPT给码农写代码，给以色列高官写报告困难。毕竟数据的日常统计、分析，天然就是人工智能系统的强项，而且这种数据统计，某种意义上来讲属于日常的事务性工作而非创造性工作，毫无疑问比属于创造性活动的战役、战术决策要简单的多。

最后别忘了，我们在文章开头提到的，人工智能，它的一大特点，是它可以进行通过人在回路的机器学习，进行迭代的。比如用AI画妹子的画师，你给它喂数据，它就能根据你输入的数据进行自我迭代，短短十几天时间就迭代到了近乎乱真的地步。如果这种迭代能力被用于信息分析和作战决策，可想而知会爆发出多强大的战斗力，说不定短短十几天时间，辅助作战决策的人工智能就会发展到比人类更聪明的地步。

总之，大伊万的观点，人工智能技术，尤其是在2022年末到2023年初、似乎又迎来了一波小爆发的人工智能技术。对于军事技术来讲，是一个值得重视的技术突破，可能会对未来军事行动的效率产生新一轮质的飞越，值得我们保持高度关注。