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谈YST中美海军比较的两个盲点
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小破熊
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batul
馮紀游陸游:漫長當下

YST在《漫谈「一个中国」的风波与「辽宁号」环绕台湾》中洋洋洒洒的比较了中美造船工业的对比,并且认为中国凭借自身的造船工业规模,在战争爆发时可以很快地赶上美国,把美国逼出西太平洋。

对此,我要指出YST的两个盲点

1,和平时期的造船能力,不代表战争时期的造船能力。 因为战争时期,对方的空军是可以大规模轰炸中国的造船船坞,来大大削弱中国的造船能力。尤其是对一些关键性工厂的轰炸,更可以一举中断中国的船舶制造。美国在中国周边拥有众多的空军基地。而中国在美国周边则一个都没有。所以美国的造船能力在战时不会被中国破坏,而中国的造船能力则可能受到严重破坏,甚至彻底瘫痪。

历史上比较典型的例子就是盟军对纳粹德国的战略轰炸。

1943年,盟军开始大规模轰炸德国本土。但这时,盟军尚未掌握制空权,飞往德国本土的轰炸机面临着巨大的危险,大批被德军击落。而且,德国是一个现代化的工业强国,有着完整的工业体系,工厂企业在遭受轰炸之后很快能恢复生产能力。如果任由这样的损失继续下去,也许不等德国工业能力被摧毁,盟军的轰炸部队就已经没有战斗力了。 有没有可能在德国庞大的工业体系中发现某种连接各部分的关键点,只要把这个关键点消灭,工业体系就将陷入彼此割裂的状态呢?诺贝尔经济学奖获得者列昂惕夫以投入产出分析法给出了答案。他从国民经济是一个有机整体的观点出发,综合研究各个具体部门之间的数量关系,以矩形统计图的形式把经济体系的各个部门的生产和消费量联结起来。在这个统计图中,总是有着一些关键性要素在其中起着联结作用,一旦数值发生改变,将引起其他数值的相应变化。 盟军在列昂惕夫的协助下对德国工业体系进行了深入细致的研究,他们惊喜地发现,一个看起来不起眼的工业部门,实际上却是整个德国军事工业的枢纽所在,那就是滚珠轴承工业。滚珠轴承是使战争机器正常运转的润滑剂,几乎没有什么重要兵器离开了滚珠轴承还能正常运作的。而且,轴承工业在德国高度集中,一座名为施魏因富特的小城就是德国的轴承生产中心。 随后,施魏因富特几乎被盟军夷为平地,德国的轴承工业遭受了严重打击。而其他兵工厂因缺少滚珠轴承无法制造新的飞机、坦克、大炮。一度以机械化闪电战自诩的德军像被斩断了双脚,有时不得不靠征用骡马来完成部队的集结,动作缓慢的德军从此经常在战场上陷入被动。 列昂惕夫的投入产出分析法,以宏观的视野解析国民经济问题,省略了许多重要的经济现象,而把注意力集中到经济系统中各部分之间相互依存数量关系上来。他的这一观点,与古往今来的诸多军事思想不谋而合。对于充满博弈的战争来说,任何一个弱点都有可能被对方捕捉而使毁伤效能倍增,更需要按照列昂惕夫的思维逻辑把打击目标设定在破坏体系稳定上,而不是摧毁体系本身。 战争效益决定战争成败。若米尼在《战争艺术概论》中强调,全部战争的锁钥在于集中主要兵力攻击敌军一翼或一点;利德尔·哈特在《战略论》中,把战争的关键节点比作是“阿喀琉斯之踵”,认为“战略的目的,就是破坏敌人的稳定性”,使敌人在心理上和物质上丧失平衡。博伊德更是强调,要把敌人分解成若干个“非合作重心”。唯有如此,才能以最小的战争投入赢得战争胜利。 最终,盟军成功了。德国的军工业逐渐垮了下去。为盟军最终胜利奠定了基础。

Pforzheim

被盟军轰炸过后的科隆市

同样的事情,完全可能发生在中国身上,特别是在很多关键性核心部件例如轴承、芯片等等等等,还需要进口的情况下,中国的阿克里斯之踵何止一两个?毕竟,美国在中国周边的日、韩、新、泰、阿富汗和关岛拥有众多的空军基地,战时部署战略轰炸机就是一个命令的事情。战争真的爆发以后,中国的34座船坞还能有一座完全正常运转就是运气。而美国在可以在本土,依照战事要求,快速扩建船坞,并且大批采用工业机器人来造船,既好又快又便宜,还不必担心遭到中国的战略轰炸。船坞建起来一个是一个。

2,中国的资源储备,已经无法支撑一场旷日持久的大国冲突。《现代和谐论》P464-470 专家估算中国的金矿还可支撑开采15年,银矿20年,铜矿31年,镍矿46年,石油30年,而其余大部分矿物资源也都在百年以内开采完毕。只要再二十年,江西的稀土资源矿将消失,世界储备量最大的钨矿资源也将消失;再三十年,世界最大的稀土矿的包头鄂博矿藏将消失。三十年,弹指一挥间!

铟在电子电信、光电领域、航空航太、国防、通讯等领域不可缺或,但全球储量仅为1.6万吨。中国是世界最大的产铟国和出口国,原生铟产量占全球60%以上。80%都出口给日韩,但是定价权却在别人手里。中国稀土产品出口价格也是低廉,从而导致西方国家大量囤积中国稀土,同时却实行限制或停止开发自己的稀土矿。日本进口的稀土83%来自中国,映射了中国的出口强度。

钨矿资源是中国的国宝。二战时期希特勒曾哀叹:“要是再给我一万吨钨砂,就可以征服俄罗斯”。全世界消耗的80%至90%的钨资源,都是来自中国。由于滥采加上管理混乱,中国的钨矿资源已濒临枯竭。业内人士分析,有色金属总公司直属的10年以下的大中型矿山有9个,年产钨精矿1万吨以上,预计仅仅七八年后都将消失。现有10个大型黑钨矿山,8个矿山已开采了几十年进入到中晚期。

除了自然矿物资源短缺外,中国的生态资源也已经严重短缺和透支。中国的酸雨的覆盖率达到国土的1/3,70%的江河湖泊受到污染,90%流经城市的河流严重污染,3亿多农村人口喝不到安全的水,4亿多城市居民呼吸着严重污染的空气。至1949年的工业化以来,百分之八十的中国江河湖泊断流或枯竭,三分之二的草原沙化,沙漠化土地每年递增3400平方公里,大部分森林消失,近乎百分之百的土壤板结,主要水系的五分之二已成为劣等五类水。环境生态资源,也是到了不能再透支的地步。 如果战争真的在台海、朝鲜和南海爆发,而西方选择正面面对跟中国的冲突,中国以自身的资源储量,再加上战争时期的快速消耗,是否还能再坚持8年,将是很严峻的问题。

其他的盲点,还有人工智能+机器人技术让中国廉价劳动力的低人权优势逐渐消弥,全球各国政府的右倾化,中国自身的尖端人才流失等等,就不在这里展开谈了。

有人说,美国在西太平洋的飞机场很有限,大陆的弹道导弹基本上可以把美国的轰炸机摧毁在地面上,因此所谓大规模轰炸大陆船坞的情况根本不可能出现。

我对此的回复是,这样的想法正在逐渐过时。现在导弹拦截技术正在日趋成熟。最近胡赛武装与沙特的交手中就可以看出端倪。从2015年3月沙特组织的阿拉伯联军开始镇压胡塞武装以来,胡塞武装已经向沙特境内发射了108枚各式的导弹。根据外媒的统计数据,沙特使用了超过100枚的“爱国者”拦截导弹成攻拦截了其中的28枚,拦截概率28%。这还是在沙特没有上升段拦截能力和中段反导能力,仅仅用10年前的末端拦截技术拦截的情况下的成果。对于西太平洋的较量,美国既具备末端拦截能力,也具备中段反导能力。2014年6月,美军使用一枚陆基拦截导弹携带最新型的第二代外大气层杀伤拦截器(CEII-EKV)拦截了一枚洲际弹道导弹靶弹。此外,美国防部导弹防御局(MDA)在其2016财年预算中,通过“定向能研究”(DER)项目安排了高空无人机以激光探测和拦截助推段弹道导弹的研究工作。由于高空长航时无人机飞行高度很高,因此可以最大程度上避免大气环境和云层对激光武器运用的不利影响,因此基本可以保证稳定的拦截概率。到2020年,这个项目就可以看到初步成果。可以预见,未来美国在韩日关岛甚至台湾和菲律宾部署萨德,在高空部署大批配有激光反导武器的无人机,在海上部署大量的宙斯盾导弹防御舰船以后,中国大陆试图用弹道导弹把敌人飞机摧毁在机场的想法将变得不切实际。YST也可以跟心爱的反舰弹道导弹吻别,洗洗睡了。





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你确定中国不缺顶尖人才?
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小破熊
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阿法則徐,終身不履米土

你确定中国不缺顶尖人才?在我看来,中国其实缺少留住顶尖人才的机制。就拿你津津乐道的科研来说吧。

目前中国的科研看起来很繁荣、很热闹,但是你如果静下心来,把中国的科研放到世界
竞争的大格局里,站在科技发展的大视野上回望,就会发现:不管是基础研究的理论、
还是在重大技术的突破,你能看得见的中国人有谁? 似乎很难看见谁。


原创性的理论极少有咱们的东西,技术领域更是这样——所有改变我们现在的生产生活
方式的东西,有哪些是我们自己发明创造的? 你再说我们是一个有影响的科技大国,
依据在哪里呢?我们科技工作者也很郁闷:中国人特别勤奋,我们比国外的同行都辛苦,和他们交流的时候觉得一点不比他们笨。 还有,国家给我们的钱也挺多,投入的人力更不比他们少。

为什么会这样? 我认为,制约我国科学研究的,是中国的科研机制——跟班式科研,
说的恶心一点,是奴才式科研。

跟班式科研的特点是:不去独立思考学科内部的核心矛盾与突破方向,紧跟国际热点,
为大牌科学家的理论作无关紧要的修补,有一点成果便自称「重大突破」、「国际领先
」;或者紧盯几本流行的科技刊物的研究,改头换面、添油加醋也攒一篇发在影响因子
很低的刊物上。

这种研究,作为研究生起步时学习与训练还说得过去,但如果作为独立工作以后还这么
做,就很可悲了。 更可悲的是,由于这种研究方式发文章快、「效率高」,其从业者
甚至很快成为科研价值的评判者,并将「从文献缝隙里找方向、以文章数量与引用为标
准」等作为科研工作的正途。 久而久之,那些课题时髦、文章多的人就大红大紫、名
利双收,而那些研究真问题、做真学问的人反而成了孤独的异类,甚至被打入冷宫。

那么为什么会产生奴才式科研这种机制呢?因为现行的考评政策与科学研究的根本价值背道而驰。

我们国家现在的研究大致分几类:偏基础理论的研究,偏应用基础的研究,面对工程的
技术开发。 每一样东西都是有不同的价值取向的。

就说基础研究吧。 基础研究属于科学部分,它是以探索真理为终极目标的。 我觉得基
础研究可以和艺术模拟,就是说它真正的价值就在于:以一个独特的视角来看自然界,
以不同于别人的思路来理解这个世界。 换句话说,基础研究的价值就在于倡导创新的
精神。 就像艺术,它也有不同的形式和载体,但它真正的价值应该体现在去创造和别
人不一样的东西这个过程本身。 与此类似,基础研究的价值就在于,我只是去做这个
创造,并不在乎我最后能创造出什么,但是我是在试图与你不同——我不是给谁拍马,
也不是去给别人抱大腿。

与众不同,这本身就是对一个民族精神内涵的丰富。 假如说一个民族都有这样的崇尚
——我就是要做不同的认识世界的这样一个人的话,这个民族的希望就来了。 在我看
来,追求「与众不同」才是科学真正的价值。

如果从实用的角度看,基础科学的研究短期内没有任何真的用处,它就是通过创新得出
来的结果,以不同的视角、不同的方式去理解自然本身,从而提升民族的整体素质。
所以说,基础研究应该是个品位问题,绝对不能说拼数量、靠模仿。 假如说靠模仿、
以数量取胜,就脱离了它的本真。

但是,我国现在所有的考核评价体系,是不鼓励你去往这个方向上走的。 我们也口口
声声说创新,但创新的标准,是看谁发表的文章多。

我的师兄多次作过自然科学基金的评委,也当过学科组的负责人,在评审的时候,说来说去,
大家最后还是看你发了多少文章、文章引用数这些东西。 我们的国家科技奖,每年都
兴师动众、请数千名专家评来评去。 我师兄经常跟他们开玩笑:不用找我们这些科学家评
,你就从中关村找几个三年级以下的学生来评,评的结果肯定会和我们评的高度一致—
—不就是数数嘛!

大家都在这个圈里混,都知道怎么样能够多发文章、快发文章。 假如说你在这个领域
很牛,你提出一个原创理论,比如说一个人的相貌是由父母的基因决定的,那我马上跟
着你这个思路来:我看确实是这样的,但偶尔也有不同,比如你说决定因素是65%,我
说经过我研究,得出的结论是67%,对亚洲人来说是63%。 这类成果很好宣传,一方面
我搞的是「世界的主流」、是站在「世界的前沿」,而且是对现有最权威的理论的突破。

从认识论的角度来讲,这种工作有用没用呢? 有用。 但是它是不是真的契合科学的精
神呢? 不是的。 但是这种工作是最容易出成果的。

当然,抛开利益来谈科学精神、科学价值是不现实的,不能让每个人说为这个东西去殉
道。 也许一开始要老师教我应该怎么样怎么样,比如坚持做学科的难点、甘坐十年板
凳冷,等等;但当我在坐十年板凳冷的时候,其他同志该拿到的全都拿到了、该当研究
员的全都当研究员了,我还在辛辛苦苦当助研——你说那谁坐得住啊! 当然坐不住—
—我也不傻啊,你那样糊弄事我也会干啊!

所以,整个就把方向搞偏了。 后果之一就是:与我们国家支持基础研究的最终价值南
辕北辙。 换句话说,就是把一个民族的科学素质——敢于用别人不同的眼光、不同的
思路理解问题的气质,彻底消解了。

这种机制造成的后果是什么呢?是现有的学科体系被冲击得七零八乱,与重大科学突破越来越远

还有一个对我触动很大的是,最近各个大学都在争建世界一流大学。 我就问他们:建
世界一流大学,以什么为指针呢? 他们说主要还是以论文为指针。

这就产生了一个很奇怪的现状:一个国家的科学体系应该有一个完整合理的布局,国家
需要什么,我们就能有什么顶上去。 而现在以论文为标准的话,大家一定会偏到「哪
个热、哪个好发文章」的领域去。

比如说,搞航空材料的,可能就都偏到纳米去了,因为那一块发文章快、文章引用率高
。 但是说起材料,我国是最大的钢铁出口国,同时又是最大的钢材进口国,应该在钢
材研究上下功夫。 比如说前段时间我去参加高铁的讨论,比如高铁列车的轮子、转向
架,我们国家能不能做呢? 好像是能做,但是做出来又不太敢用。 国外的一个轮子要
经过各种载荷下的检验,他们多少年都在做这个玩意。 但要在中国这么个做法,可能
没等实验做完你就被所在的学校、研究所辞退了,因为你多少年都在做一个又不热、又
不时髦的东西。 这样下来,大家都有一个共同的感受,就是有用的东西没人做,做出
来的东西其实没有太多用处。

另外,它会把我们现有的相对完整的学科格局都会打乱。 按道理说,每一个学科都应
该有一帮人在那里弄,弄的时候当然也要注意学科的更新,但大致上一个学科的格局还
应该在那儿,更新也应该是间接的、渐进式的。 但在现有的考评体系下,大家一看哪
个地方热,就哗一下都跑那去了,把一个学科的体系冲击的七零八落、东倒西歪,剩下
的就是一些头发花白的老先生在那里坚守、呼吁。 这样,下一个科学的重大发现就和
你无缘了,因为人都已经跑光了。

每一个重大的突破都是需要经过一个不出重大突破的相对困难的沉默期,比方说十年二
十年,这就需要有一帮人顶得住。 像在国外,经常有的人十年二十年没有什么大的发
现,但是因为他在这个领域的声望,个人收入并不受这个影响。 大家都觉得他是这个
领域的一个智者,只是说他还没有到时候、拿出东西而已,对他非常宽容。

我们现在也说宽容,但各种与物质、与利益相关的都不是宽容的,所以就养成跟班式的
研究。 这是大多利益的约束条件下优化的结果,不能怪科学家不讲良心——每个人都
生活在现实的世界里,他必须往这个方向走啊。

你要想这件事的话,就会觉得很可怕:跟班式科研不仅冲乱了现有的学科体系,还使得
新的重大突破与我们越来越远。

此外,跟班式科研损害的,还有科学家的鉴赏力。

就拿自然科学基金的评审来说吧。 自然科学基金分几类,青年基金这一块,看的还是
申请者的基本素质,我觉得它不会有恶性引导;但是当你申请面上基金和重点基金时,
就不一样了。 你要申请面上基金,就要证明你在这个圈子里小有影响,就得有拿得出
手的东西来证明;当你要想去申请重点的时候,你就要拿出更多文章,证明你是这个圈
子里能够数得出来的几个人了。 总而言之,你要有文章,要有比别人更多、更好的文
章。

另外,无论是青年还是面上、重点基金,申请者都要说热点的话题、流行的话题,因为
评委们会觉得:哦,这个人对前沿现状比较了解。 你要是说一个冷门问题,很容易引
起意见分歧。 虽然基金委也有异议的项目,但实际操作中几乎没有可能,因为异议项
目需要几个评委一起联名提出,认为它真的好。 但是,说句实话,我在那里开了七天
会,那么多项目,看那些「差不多」的项目可能都来不及,根本没精力去看看被别人枪
毙的项目里有没有金子。



而且,只要是原创性的项目,就一定会和某些评委产生冲突。 比方说异议项目拿到我
手里审,我过去的工作证明这个杯子是圆的,你却说这个杯子其实不能够用「圆」来形
容,而要从另外一个视角来看——那我这个评委本能地就会反感,本能的就会给你挑刺
。 但是你假如说:徐老师说杯子是圆的,这个理论真的很伟大,但我想在这个基础上
看看它是不是严格意义上的圆、或者百分之九十九圆——这是个很有意思的问题。 评
委一看心情就很顺,就容易给你打勾。



因此,凡是原创的东西就会冲击大家现有的观念,甚至会冲击到某一派人——他们过去
已经靠这个获取过利益。 所以我们经常会看到一些被PASS掉的申请书,理由就两句话
:「研究队伍不合理,建议不予资助」——其实评委们并没有去深入地了解,就是很武
断地给你弄掉。



这样久而久之,最后会让我们的科学家丧失对科学的鉴赏力。 现在去开会评审的人,
应该都是有帽子、有职位的人,但是你和他们来交流时会发现:不管是科学的思想、科
学的审美或是对学科本身的整体把握,你会发现他们的能力越来越弱。



我经常拿基础研究和艺术创作来做比较:现在我国不光没有创造艺术的,而且缺乏有艺
术审美力的鉴赏家——科学也是这样。 结果就是:你画出来的画那我一定觉得不如印
刷品,后者多么规范、多么与国际接轨啊,你那个曲里拐弯的啥玩意儿?

如果一个国家的科学鉴赏力丧失,怎么还能创新?

科研体系被冲击得七零八落,科学鉴赏力丧失,导致这中国现在的科研已经陷入一个往下坠的状态

现在成为大牌科学家的这些人,恰恰就是这样成长起来的。 他们是最早「觉悟」的,所以走得最快,现在可能已经是院士、或者某些部门的科技负责人了。 这些大牌科学家也许在夜半醒来的时候,会觉得这样做也有些不妥,但是你要是公开说,就真的是动了他的核心利益,所以这种话谁都知道,但谁也不敢说。

所以我们的科学圈里有这样一个怪异的现状:当他(她)有创造力真正能做科研的时候
,是在以利益化的方式在做科研;当他(她)做到功成名就,立马会反过来再去做一些
真正的科学工作。 但说实话,当人超过了五十岁,已经很难做出象样的成果了。

为什么说基础研究年轻的时候容易出成果? 因为年轻人没有框框、无知无畏、敢想敢
做。 而成名的科学家脑子里装的书太多、看的研究报告太多了,头脑里有太多「正确
」的条条框框了。 但是,科学的很多突破都是在这些看似「不正确」的地方出现的。
所以许多院士以前是按错误的模式在走,等他当上院士、觉得不再图什么了,反过来再
做真正的科研的时候就晚了——这个时候他已经没有创造力了。


而更多的年轻人,还必须像他(她)的老师一样这么走,因为假如你过早地去钻研真问
题的话,你就会被淘汰。 所以你要想早点功成名就,也得去复制你老师的模式——以
最快的方式爬到山顶,然后在山顶上再去悟道。


所以这个事情谁也不好捅破。 并且这些人现在已经是占据这样的位置,即使他半夜醒
来心里偶尔会惊悚一下,但是他会绝不认账的。



因此,中国现在的科研,已经陷入一个往下坠的状态。 对于基础研究的那些引导、激
励措施,其实是在加速让科学下坠——这真的是一个灾难。

所以你想想是不是很可怕? 如果把我的孩子搁在这样一个环境里,我忍心吗? 我很可
能就说:得了,爸爸给你挣点钱,你到国外去工作吧。 我觉得她还不如她爸能言善辩
、会运作这些事。 我虽然觉得这样做也不好,但是我觉得我的闺女可能没有这个能力
怎么办呢? 所以只好送她出国。

一个民族整个的科研方向就偏了,科研资金没有用到刀刃上,都用在发灌水的文章,争国际大学排名,拼专利数量上了,你的人力成本再便宜,又用什么用?还不是到了核心零部件上就只能引进+进口?真若开战,对方甚至一开始都不必轰炸,完全停止对中国的所有核心零部件的出口就可以让中国战争机器部分瘫痪了。

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换个角度你就乐观了
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退役孙悟空
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轻松一笑

这个论调,过时了吧?人工智能在中国蓬勃发展,人工智能的未来一定是思维体系在主宰。而且中国的做事风格,就是不说,蒙头做。相比某国的吹牛风格,你看到美国的军费是中国的3倍而悲观,却看不到中国的物价是美国的1/3,换个角度就是造个导弹,技术研发成熟后,中国用100万成本价从原材料采购到生产线出厂包括人员劳务就完成了,美国需要300万。2000年以前中国最缺的是人才,那是因为中国的教育断层,现在真是人才济济。经济发展后实现的是全方位的发展,中国研究所雇佣的保洁员工资一样也只是美国的1/3。在中国用1个单位的资金办了美国的3倍的事情,不管教育,科研,军费,基础建设等都是。所以美国急,却偏偏不愿相信,不肯相信。

说句不负责任话,污染的河水,几天后就流入了大海,污染的空气,十几天后就飘到了邻国。能污染空气也是要实力的。

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关于人工智能,国内不说,我可以给你介绍一下
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小破熊
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大風

关于人工智能,国内不说,我可以给你介绍一下:美国技术领先步入深水区 中国企业小打小闹 多数忙于挣快钱

白宫发布《为未来人工智能做好准备》。人工智能作为未来科技发展的重要方向,在未来各国科技竞争中都占据了重要地位,世界各国都高度重视各自的人工智能产业发展。为了推动人工智能化进程,近日,美国白宫发布《为未来人工智能做好准备》。

日前白宫发布了《为未来人工智能做好准备》和《美国国家人工智能研究与发展策略规划》两份重磅报告,阐述了美国未来的人工智能发展规划和机遇。

人工智能是大国下一代产业竞争的高地。人工智能是关系到国家产业竞争力与安全的重要技术。一方面,人工智能技术将大幅度提升传统产业的竞争力,产生行业溢出效应;另一方面,人工智能也是关系到国家经济转型和国家安全的支撑性技术。在过去几十年里,美国依靠计算机和互联网两个产业引领了全世界的科技发展,在下一波人工智能的浪潮中,美国依然具有较强的先发优势。

人工智能是智能产业的制高点,引领新一波科技浪潮。从智能手表、手环等可穿戴设备,到服务机器人(24.100, 0.45, 1.90%)、无人驾驶、智能医疗、AR/VR 等热点词汇的兴起,智能产业成为新一代技术革命的急先锋,人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。如果说互联网变革了人类的生活方式,那么人工智能将会切实带动整个社会生产力的提高,引领新一轮科技浪潮的发展。

“智能+”将引领人类社会的变革。每一次人类社会的变革都离不开生产力的大幅度飞跃,人工智能技术一方面提升了生产效率,另一方面也逐渐变革着人类的生活方式。如“智能+机器”能够让生产加工更加高效,“智能+汽车”能够代替人类从事单调枯燥的驾驶工作。人工智能将人类从低层次的体力和脑力劳动中解放出来,转而从事更加有意义的创新性劳动。无论是城市建筑、金融投资、消费娱乐、制造业还是文化科技,“智能+”将全方位改变人类社会。

人工智能产业落地将从细分领域启动,逐步汇总成为通用智能。AlphaGo 大胜李世石的人机围棋对战掀起了人工智能的浪潮,但是目前人工智能的发展重心仍旧是感知智能技术,其主要作用是像人类的眼睛、耳朵一样帮助计算机感知这个世界,代表方向是图像识别和语音识别。

同时,人工智能技术将首先从专业性较强的细分领域开始应用,随着数据库的积累和算法进步渐渐拓展到生活中的各个领域,从而汇聚成为通用智能。在这一过程中能够带动多个产业的发展,逐步打开万亿级别的市场。

美国白宫发布《为未来人工智能做好准备》,为人工智能未来发展做出了指导规划,人工智能产业有望进入快速发展。

人工智能被认为是继电力和互联网之后又一次对人类社会产生颠覆式影响的技术。美国公司的技术遥遥领先,中国公司擅长商业化、拥有数据优势,在技术上正奋力追赶

  2015年12月,微软亚洲研究院首席研究员刘铁岩博士去蒙特利尔参加了NIPS年会(Annual Conference on Neural Information Processing Systems),这是人工智能领域的顶级学术会议。但与会期间,他印象最深的不是同行的专业进展,而是一位科学家告诉台下的与会者,早些年,他的博士生根本找不到工作,今年却被一抢而空。

  这也是中国正在发生的故事。从硅谷到北京,人工智能都是热浪滚滚。这个在上世纪50年代和80年代掀起过两次高潮的技术,现在似乎真的到了产业化的临界点。互联网时代的思想家和预言家凯文·凯利宣称,人工智能是下一个20年里颠覆人类社会的技术,它的力量堪比电与互联网。

  人工智能(Artificial Intelligence),缩写为AI。它是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人(24.100, 0.45, 1.90%)、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

  人工智能快速进入大众视野,源于今年3月谷歌围棋人工智能程序AlphaGo战胜世界冠军李世石。人机围棋对弈只是普及人工智能的一个秀。它的背后是规模千亿级的人工智能产业市场。BBC预测,2020年全球人工智能市场规模将达1190亿元人民币。

  目前看,这一数据远比不上2015年中国移动互联网的产业规模。但人工智能的意义不仅于此,人工智能技术的发展,还将带动云服务、大数据分析、移动互联网和物联网产业的升级迭代。它甚至将超越移动互联网,全面改变人类的生活和工作方式。

  离人工智能最近的IT互联网公司敏锐嗅到了这一机遇。从2011年开始,包括深度学习算法、计算资源和大数据产业的成熟令人工智能技术实现飞跃,包括微软、IBM、谷歌、Facebook、BAT在内的国内外企业都开始深度布局人工智能,试图把握风口,成为下一个产业变革的巨擘。

  已布局人工智能的IT和互联网巨头们,最有资格成为这一轮革命的获益者。但这终究是一个漫长的耐力游戏,除了技术布局,产业布局和战略视野也是决定成败的关键因素,短视者将随时出局。

  BAT艰苦追赶 布局低端技术

  人工智能的科研,尤其是基础科学研究,是一个冗长寂寞的过程。此后,迫于财务数据和竞争压力,百度的决策者们更加注重眼前的布局和资源。

  “到了后期,太长远项目,或是比较创新的项目,百度总部确实不太支持了。从整体来看,百度仍是BAT三家中首先完成有关人工智能技术体系整合的公司。目前,百度研究院、百度大数据、百度语音和百度图像等技术都已归入人工智能技术体系。李彦宏多次向外界强调,百度未来的发展将严重地依赖人工智能。

  IBM研究院一位人工智能专家告诉《财经》记者,百度是被他们列入竞争列表的唯一中国公司。

  硅谷尤其关心“百度大脑”的进展。百度大脑是百度在人工智能领域的核心。百度此前发布的诸多人工智能产品,如无人驾驶、智能搜索等,都是基于百度大脑的能力。

  阿里巴巴和腾讯的布局则更加克制。或者说,它们更代表中国公司的普遍做法,从业务驱动开始,逐渐加大档位。

  阿里从2011年开始布局互联网医疗,投资收购和战略合作的公司数以百计。围绕医院、医保、医药做了大量布局。最新的统计数据显示,全国已经有超过400家大中型医院加入阿里的“未来医院”计划,覆盖全国90%省份。阿里云人工智能首席科学家闵万里博士告诉《财经》记者,阿里在健康医疗领域的布局快慢,取决于阿里在人工智能领域的技术突破。

  阿里的设想是,未来,在阿里遍布全国边远山村的医院医疗点里,病患足不出户,只需拍一张CT,通过远程技术来完成专家级的诊疗过程。这种诊疗,依赖的就是基于阿里云的人工智能医疗系统。随着学习数据的不断增加,机器会变得越来越聪明,最终成为一个“永不退休的医学专家”。

  多位接受《财经》记者采访的专家评价,阿里这个技术并不复杂,医疗诊断是基于经验的专家型劳动,是机器擅长的经验学习,三年内该技术便可成熟。

  闵万里告诉《财经》记者,要实现这个目标,除了技术平台,还需要整个医疗体系的打通,需要政府和社会共同推动设备和资源的开放。一旦打通,聚合在一个人工智能服务平台之上,就将衍生出更多的应用服务场景,从而实现“商业和技术互为驱动”。

  腾讯和阿里的情况类似。腾讯在人工智能上的布局,以IM和SNS业务为基础。例如语音识别主要是在微信部门、图片识别主要是在QQ,支付和金融业务方面植入了人脸识别,搜索部门则关注自然语言识别。

  国际巨头深入无人区

  如果说BAT的人工智能布局处于对标和追赶的状态,那么以IBM、微软、谷歌、
Facebook为代表的美国巨头公司已经开始深入科技无人区。

  这些公司技术和业务各有所长,面向的用户也不同,但它们的目标一致:把人工智能机器做大、做强、再做没。

  IBM和微软可能没有谷歌、Facebook看起来那么酷,但在人工智能领域有深厚的技术底蕴,IBM甚至已经开始用人工智能赚钱。

  IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深蓝”战胜当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。2011年,代表着IBM在认知计算领域最先进技术的Watson在一个电视节目中一战成名,被认为是人工智能历史上的一个里程碑。

  今天可以代表IBM在人工智能领域最高技术水平的,是不断进化中的Watson系统,和已经可以量产的人脑模拟芯片SyNAPSE(超大规模神经突触计算机芯片)。

  Watson是一台超级计算机,最初由90台IBM的Power 7服务器并行组成。和Google、微软的人工智能相比,它从硬件芯片构架就开始模拟人类神经元,基于IBM的“DeepQA”技术开发。2014年1月初,IBM宣布组建“Watson Group”,旨在进一步开发、商用和增强“Watson”及其他认知技术,此外还投入10亿美元用于其他相关项目。

  Watson已经开始为IBM赚钱了。法国农业信贷银行预测,Watson系统创造的收入将在2018年占IBM总收入的12%以上。Watson已经被部署在IBM去年收购的云计算基础设施业务Softlayer上,成为IBM与亚马逊、谷歌、微软等大型科技公司在云计算领域展开竞争的武器。

  另一个代表性产品是IBM在2014年发布的人脑模拟芯片SyNAPSE。该芯片能够模仿人脑的运作模式、低功耗,在认知计算方面要远胜传统计算架构。和其他芯片公司的纸上规划不同,这款芯片已达到量产要求。

  IBM将其技术和商业实力总结为“认知计算体系”。IBM大中华区副总裁、战略部总经理郭继军向《财经》记者表示,IBM推动认知计算体系,目标是把IBM在人工智能、大数据、深度学习、模式识别等所有领域里所做的积累应用到各个行业中去,帮助各行各业客户提升效率,解决他们所面临的现实挑战。

  微软人工智能技术的研究已超25年。1991年微软成立研究院,最早的五个研究组,研究方向分别是人机交互、自然语言处理和机器学习、语音识别和语音合成、计算机视觉。这些恰恰是今天人工智能的几个最重要的分支。

  微软的人工智能研究方向要宽泛很多,微软研究院拥有超过1000位科学家,在包括深度学习的多个领域的技术布局处于世界顶端。

  微软最新的深度学习系统在2015年ImageNet计算机视觉识别挑战赛中,将计算机视觉系统错误率降低至3.57%,相比于人眼辨识的5.1%,这是人工智能首次在识别图像的错误率上超越人类水平。这些机器由微软的Azure云服务提供支持。

  微软不仅将人工智能技术应用于如Windows、Azure等核心业务中,还构建开放的平台,将多年的技术积累开放给产业界,它的目标是打造一个人工智能生态圈。

  它在无人区走得最远,在现实商业世界中隐蔽得最深。

  和前辈相比,年轻的谷歌在人工智能领域做的事情更让外界看得懂,也更兴奋。谷歌一方面不知疲倦地做底层人工智能技术的积累,研发更加高级的深度学习算法,增强图形识别和语音识别能力。另一方面亲力亲为布局了包括智能家居、自动驾驶、机器人(2013年收购了8家机器人公司)等领域,前者为后者带来基础技术支撑,后者为前者提供数据和反馈。

  值得一提的是,谷歌在无人驾驶汽车领域的技术积累,已经远远超过传统汽车厂商和其他互联网公司。

  更加年轻的Facebook,将人工智能视为未来的三大方向之一。Facebook天然拥有全球范围内的海量社交数据,但在基础科学的研究上依然不遗余力。2013年,Facebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大学机器人系博士、
Facebook人工智能组研究员田渊栋称,FAIR的研究方向自由宽松,研究所需的计算资源(如GPU)相对丰富,同时也没有近期的产品压力,可以着眼长远做困难和本质的研究。他称,这样的学术氛围在各大公司是极其少见的。

  如果说前述几大巨头都是从人工智能技术出发,结合云计算赋予技术更多势能,那么亚马逊的路径正好相反。亚马逊是全球第一大云服务提供商,它的云服务收入超过微软、IBM、谷歌、Salesforce等所有对手的总和。但亚马逊目前发布的人工智能技术,多数集中在提升购物体验的深度学习领域。

  人工智能技术有两大要素:核心技术平台和数据循环。只拥有技术是不够的,需要业务和数据结合,才能打造好的技术。对循环数据的获取,巨头们也都不遗余力。

  以最热衷开源的微软为例,去年,微软发布了“牛津计划”(现更名为“微软认知服务”),这是一个基于微软云平台的智能API(应用程序编程接口),涵盖了五大方向的人工智能技术,包括了计算机视觉、语音、语言、知识、搜索五大类API。去年夏天火爆的How-Old.net,就是借助该平台快速开发出来的一款应用,一共只有20多行代码。

  类似的工具包微软还有很多,例如深度学习工具包(CNTK)和微软亚洲研究院主导的微软分布式机器学习工具包(DMTK)等。

  这些对于创业公司和中小企业来说相当实用。他们不用从底层技术一点点学,在小集群上或者是云服务上就可以直接调用。

  对于巨头来说,算法已经不再是竞争的障碍,数据和用户习惯才是山头。大量的初创企业会采用开源做很多垂直领域的业务,其中包括海量试错和验证,最终也会反馈回开源,而这正是巨头们所期望的。

  做B2B生意的IBM对数据的专业度要求更高,无法仅依赖搜索引擎和大量应用的交互来训练Watson系统,因此通过深度合作和并购来获取专业数据。

  以医疗领域为例,IBM和多家世界级顶尖医院合作,向医院部署Watson的智能系统,通过分析这些医院的病历、专家的治疗经验、现有的学术研究等,帮助它们制定、观察和调整癌症患者的治疗方案。在这一过程中,Watson也就有了这一领域的数据积累。

  2015年4月,IBM收购了Explorys,它是一家可以查看5000万份美国患者病历的分析公司。类似的收购IBM还有不少,并且出手相当大方。

  Watson已经可支持针对乳癌、肺癌和结肠直肠癌、皮肤癌等癌症的初期诊断。在皮肤癌领域,在一项对3000幅皮肤镜检查图像的研究中,Watson识别皮肤癌的准确率高达95%以上。而人类识别皮肤癌的准确率只有84%。

  国内的一位人工智能业者调侃,国际巨头在人工智能领域真正有价值的是它们的那些你看不见的、没开源的、国际会议上含含糊糊一笔带过的技术。“那些才是可以颠覆未来的弹药。”

  填补断层

  人工智能的产业结构可以分为三层:应用层、技术层和基础层。应用层聚焦在人工智能和各行业各领域的结合;技术层是算法、模型和技术开发;基础层则是计算能力和数据资源。

  BAT擅长第一层。BAT手中,天然握有全球最大的数据资源。但在第二层和第三层严重断层。中国在人工智能领域的科研水平停留在工程数学、物理算法等工程科学的创新层面,基础理论研究领域的人才和资源很少。

  多位接受《财经》记者采访的中外业者认为,BAT的优势在于海量数据,和国际巨头的核心差距在技术。

  腾讯高级副总裁姚星告诉《财经》记者,今年初,他和腾讯的投资并购部达成了一个共识,开始大量考察美国的机器学习平台类创业公司。一则中国这类技术公司不多;二则收购这种公司可以快速补足腾讯在算法领域的不足。

  姚星向《财经》记者分析,同样提供10万个样本给机器,优秀的算法平台可能只需要几个小时,速度慢的可能需要几天时间。

  对于海外收购,搜狗公司CEO王小川则更加直白:“国内适合收购的标的公司很少,因为根是断的,(技术和基础研究)源头在国外,要到国外看。”

  在快速迭代的互联网世界里,即便是互联网巨头,单打独斗练独门秘籍也会错失良机。最佳方式,就是拥有数据和拥有技术的公司,通过各种结盟方式形成优势互补,快速抢占市场。

  2014年11月,蚂蚁金服宣布和旷视科技战略合作,利用后者的人脸识别技术Face++软件去确认开立在线银行账号的用户身份,即“人脸支付”。

  Face++在人脸检测的多项指标评测中接连拿下世界第一。2013年,在极难识别的互联网新闻图片上,获得了97.27%的准确率,这个指标高于Facebook团队。三年后,这一准确率已提高至99.5%。

  进行面部识别,需要处理大量来自面部的数据信息,包括结构、五官以及肌肉等方面的数据分析。阿里云为这个合作注入自身的数据和分析能力。

  “凡是花钱解决的问题都不是问题,阿里可以自己完成这些事情,但时间成本是相当昂贵的。”闵万里对《财经》记者说,“阿里有1000件同级别的事情要做,能做好的只有其中几件,剩下的用投资+合作,这是时间和资本效率最高的做法。”

  技术和数据的结盟并不限于BAT,更多的公司希望通过结盟方式获得未来,新的巨头或许从中诞生。

  搜狗CEO王小川的思路是社交化,做更多连接,通过建设社群关系,把人大脑里的智慧表达出来,从而解决目前搜索技术存在的内容不够精准和实用性较差的问题。2013年腾讯入股搜狗后,先后向搜狗开放了微信公众号数据和QQ兴趣部落,为搜狗输入数据资源。除此之外,搜狗还在去年11月战略投资知乎1200万美元,全面接入知乎内容。

  王小川想让搜狗的人工智能机器不断学习社群数据,他对《财经》记者说,“人工智能下一个五年不在于人工智能本身,而是让机器找到人。”

  今天,技术和数据的天然开放性让各公司之间的竞争变得“我中有你、你中有我”,最终的赢家是可以将技术和数据平衡利用,达到平台效益最大化的公司。

  微软亚洲研究院常务副院长芮勇认为,横向对比,中国和国际领先公司在核心技术上确实存在差距,国外更加注重基础研究和技术研发,国内企业可以将国外的研发工具化、商业化;从纵向看,中国在人工智能领域的技术积累近几年确实出现了飞跃,无论是最底层的计算机体系架构,还是智能硬件,或是上层软件应用,都有质的进步。

  “只要不太急于求成,持之以恒地投入,中国的人工智能产业相当值得期待。”芮勇说。

  挤出泡沫

  马云在一次内部讲话中强调:“全球都在讲人工智能,到了风口浪尖,在创新面前,没有第二只有第一,创新落伍了,你就输了。”

  焦虑的不仅是BAT,华为公司创始人任正非5月30日在全国科技创新大会上发言提到,“未来二三十年人类社会将演变成一个智能社会,其深度和广度我们还想象不到。如果不能坚持创新,迟早会被颠覆。”

  开放趋势之下,人工智能也注定不是一场巨头间的战争。

  市场调研机构CB Insights的统计数据显示,2014年风险资本对人工智能的投资增长302%,达到3.09亿美元。

  中国人工智能领域已有近百家创业公司,65家获得投资,共计29.1亿元人民币,其中旷视科技、优必选、云知声、SenseTime四家公司登上艾瑞独角兽榜单。

  更多初创公司只是打上了人工智能的标签。它们本质上是用国际开源的平台,用数据训练一两个模型,甚至照搬国际模型,这其实潜含危险,最大的风险是产品严重同质化,尤其在人脸识别、语音识别等成熟领域,这些公司的产品没有突破性创新,根本没有继续走下去或被收购的价值。

  姚星常常为投资人鉴定真伪人工智能公司。他说,辨识伪人工智能公司有两个关键点:一是这家公司所采用的技术是否是最新、最前沿的技术,如果不是,则是用人工智能概念包装的伪人工智能。

  其二,这家公司的技术和业务是否具备可扩展性?若否,则是采用部分机器学习算法或浅层人工智能技术的商业公司,而非真正的人工智能公司。

  iPIN是一家拥有文本认知智能技术的公司,从去年开始,iPIN收到了不少投资机构的投资意向,该公司创始人兼CEO杨洋告诉《财经》记者,到目前为止,他还没有遇到真正有能力鉴别人工智能技术水平的投资机构。

  “这对于做伪人工智能的公司绝对是一个好消息。”杨洋调侃说。

  危险在于,就算是一些初创时期确实手握人工智能独特技术和商业模式的公司,也在资本的胁迫下慢慢走形。

  在资本的压力之下,一些人工智能创业公司开始过早商业化,研发投入逐步降低,人员结构也发生变化,销售开始主导公司,最终技术公司变成营销公司,失去了被并购的价值。

  投资人工智能公司,需要专业技术知识和长线投资眼光。根据Gartner的“智能机器炒作周期图”,由人工智能驱动的应用中,语音识别产业化最高,自动驾驶汽车和智能顾问处于炒作最高点,智能机器人、自然语言处理/生成和虚拟个人助手则处于爬坡期。这些都属于5年-10年内能广泛普及的颠覆性技术。而神经形态硬件(如神经元芯片等)属于10年以后才能普及的技术,但该技术可能还没研发成熟就被淘汰了。

  需要在这一轮变革中保持耐心和恒心的还有政府和高校。人工智能涉及计算机科学、生物学、社会学、哲学、材料学、工程学等多个学科,中国高校基础学科的研究能力无法被充分利用,体制内缺乏一套产学研流畅对接的机制。这导致中国高校在这次产业变革中严重缺位。从美国的经验来看,正是其从法律、机制上保证了产学研的平滑转换,才令美国在这一轮的人工智能研究中占据上风。

  一些乐观的投资人认为,技术发展本身就是驱逐泡沫的手段,“不用很长,一年或一年半的时间,很多真实情况就会暴露出来,泡沫也将逐渐散去”。
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不愧是軍械專家
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貓靈子
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亓官先生
馮紀游陸游:漫長當下

  論對於武器的相關參數和運作原理,閣下的認知不愧是第一流的,佩服!

讚啦

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美国激光武器就是個吹出來的坑
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祝福您
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Tom168
穹蒼群星
阿法則徐,終身不履米土
貓靈子
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先不管激光武器要如何應用。
實際上美国激光
技術是落後老共的。
去年還有個新聞是,老美經過10幾年的追趕終於突破老共的激光技術封鎖,開發出一種高能的激光應用材料。

老共是真的有用過激光打導彈的試驗。那個彈頭真的被燒毀了。

所以中美大戰,真用激光打架,老共不一定輸老美的。

還有 導彈與 反導的對抗,可別以為有反導了, 那老共的導彈就廢了。

以老共 週圍的國家來看,只要有老美反導系統的國家,在開戰的第一時間所有的反導雷達一定會被摧毀(不管用什麼方式)。這就是懷璧其罪。老美在韓國一套薩德就要10億美金。請問老美在老共周圍的國家的起降機場,要多少套薩德?要花多少錢。一套薩德又能發揮多大的反導效益?

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关于楼主描述的中国环境问题
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Kirsten56
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楊風
阿法則徐,終身不履米土
貓靈子
轻松一笑
穹蒼群星

“中国的酸雨的覆盖率达到国土的1/3,70%的江河湖泊受到污染,90%流经城市的河流严重污染,3亿多农村人口喝不到安全的水.....”

这段,网上搜了搜,果不其然,08就有了。现在过去快10年了,中国完蛋了吗? 大家有没有发现,现在越来越不能相信媒体了,媒体的背后都是利益,提资本喊话。2014年央视记者柴静拍了个纪录片《苍穹之下》,揭露中国的雾霾问题,一时间掀起轩然大波,各路“专家教授”都站出来抨击中国,打着环保的旗帜,玩起民主人权自由的一套,柴静成了中国的良心。后来有段时间政府有些被骂傻了,于是很多工厂停关、工人失业,搞的也是怨声载道。但是,短短两年多,现在网上越来越多的人能够理性的看待这个问题了,尤其是川普退出巴黎协定这个重大事件,柴静在网上被骂的狗血淋头。

中国不是不考虑环保,只是14亿要吃饭,中国不侵略不殖民,只能牺牲环境来发展。最近越来越多的新闻揭示,中国一直在耕耘非洲,一想就明白了,这是在为几十年后做准备。

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別再拿核武嚇唬人了
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4a3c6572
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"熊猫二宝"別再拿核武嚇唬人了,假設越南在南海與中共軍隊發生戰爭,難道中共敢動用核武對付越南?鄧小平打越南時已有核武也不敢動用,現在更不可能動用核武,再假設美軍在南海與中共軍隊發生戰爭,難道中共敢動用核武對付美軍?不敢動用核武對付美軍就只能打傳統戰爭了,問題在於中共打傳統戰爭贏不了美國,所以大陸憤青們別再吹牛皮了。還有一點,依照"熊猫二宝"拿核武嚇唬人的邏輯來講,中國永遠別想拿回藏南地區主權了,因為印度已是核武國家可以發動核戰阻止中國軍隊佔領藏南,這合理嗎?
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激光武器好厉害的样子耶
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Kirsten56
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貓靈子
轻松一笑

都在讨论激光武器,好像很厉害的样子,才几美元的成本,楼主描述下的中国感觉快要亡国了,美国干嘛还不动手?特朗普跑北约去张口就问盟友要钱,可是对面中国揣着这么大的钱袋子居然不动手,还要花那么大的精力去搞遏制中国的战术,看来美国高层都不如楼主聪明啊>_<

军事我不懂,说说楼主其他的观点吧。

“其他的盲点,还有人工智能+机器人技术让中国廉价劳动力的低人权优势逐渐消弥,全球各国政府的右倾化,中国自身的尖端人才流失等等,就不在这里展开谈了。”

这是什么年代的思维了,中国早就不是靠廉价劳动力换取市场的国家了。去查查商务部网站的官方数据,中国现在的出口产品结构里什么产品占大头?机械和交通运输。8亿件衬衫换一辆飞机的年代已经过去了,只是很多人对中国的认识还停留在这个印象,尤其是一些海外华人圈,他们受反共的意识形态宣传太深。

人工智能和机器人中国也在搞,只是共产党一向比较低调,他们不说,你也不知道他搞到什么程度了。就像前几天中国忽然宣布可燃冰开采已经连续产气22天,你才知道中国又暗暗搞了个世界领先技术。这些高科技的东西,一般懂的人不会多说,说的人都不懂。而且人工智能一旦真有了,所有人都要下岗的,西方国家的劳动力一样没饭吃,这是全人类的问题。

8,90年代的中国是很穷,那时候人才流失是比较严重。那个时候我们卖袜子卖塑料玩具,开放部分的市场让外资来投资。那时候月亮是外国的圆,拼命出国拿绿卡是很多知识分子的追求,我有个小姨夫是大学老师,从小去他家玩,就看见他趴在书桌上准备考托福;我有个同学的舅舅,医学博士,80年代公派留学出去后再也没回国。

但也是那个年代,中国的高铁、造船、飞机、核电、机床都已经形成。今天看到的一件件成果,越来越多的自主化产业,都是十几年甚至几十年前就立项的,是被说成“人才流失严重”的年代孕育出来的,你说中国没有人才?

5,60年代,中国被西方孤立封锁,不管是左翼右翼,对中国只有敌意,中国在各种反共的意识形态环境中,挖地修路建水库;8,90年代中国靠劳动密集产业挣外汇,污染了环境,牺牲了农民,向西方妥协。但是中国没有放弃技术的钻研,坚持普及义务教育,坚持国有主导经济,到了今天,中国有人才有技术有钱,杨振宁都回国了,现在的中国比历史上任何时候都要好,我们为什么没有信心呢?

中国一向不按照别人定的剧本走,至于那些一天到晚就是中国即将崩溃的专家,你们的预言什么时候准过?



本文於 修改第 1 次
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城中无老虎猴子称大王
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熊猫二宝
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貓靈子
轻松一笑

昨天看到这篇文章时只有穹苍群星一人的回复,而且回复已经很能说明问题了。我实在想不出这种片面yy的文章有什么回复讨论的价值。没想到今天再来看居然有这么多回复。不知道是不是台湾朋友大家因为水灾周末都比较闲。Yst等有水准的作者最近也没什么动静才会无聊到来这篇文下讨论。

我说这篇文章是片面的yy文章就是如穹苍群星所言一样,今天的联合国五常除英国外中美俄法都不仅仅是拥有自主成熟核武器,更拥有完备自主的洲际弹道导弹体系进行报复性核打击能力。今天没有任何国家有分量的人敢拍着胸脯保证在敌对国核报复面前自己国家可以百分百幸存。这是二战后到今天世界格局整体和平的前提,即便在美苏冷战时那种紧张态势下美苏都没有发生任何正面军事冲突,更不要说今天的中美了。

(https://www.zhihu.com/question/20134458)这是知乎核弹威力讨论的问题,人类的核弹毁灭不了地球,但是重创甚至毁灭人类文明还是很轻松的。有时间可以多看些类似这样的有实际意义的东西,再想想什么叫报复性核反击,有问题多Google别总是yy些不存在的东西。

任何不考虑五常核报复能力的军事行动都只是幼稚的yy。我们这样的键盘侠们会有人这么意淫,但是有能力发起战争的人不会有人这么想。罔顾这样的现实去预测未来的战争真的很让人无语。一次次被打脸都打不醒还要接着做这种三战梦多的话我也没什么可说的了,只有一句话嘱咐:平时多收集点可乐瓶盖。

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只要中共極權存在,中國就贏不了美國
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"小破熊"這篇文章論述得好,我對於軍事科技並不了解,但從中國生態環境惡化自然資源枯竭而論,YST所謂"2020中國與美國終須一戰"論調原本就是站不住腳的鬼扯,何況全世界大部分國家不信任極權中共的程度遠高於不信任五毛口中的萬惡美帝,若中共與美國爆發戰爭逼迫世界各國選邊站,恐怕大多數國家會選擇支持美國,再考慮到中共大搞網路封鎖思想洗腦與人民為敵導致中國社會離心離德,共黨統治下的中國無論在科技經濟上或外交內政上都沒能力向美國開戰,中南海也沒腦殘到敢向美國發動戰爭,只有網路上一些被洗腦過度搞不清楚狀況的大陸憤青以及替中共洗腦大陸人的五毛們才會宣稱中共可以打贏美國,本論壇上拼命想證明中共可以打贏美國的大陸憤青們可以休矣。
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