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第275章（第3页）

单单实现这一步，就需要从整个国家的层面，建立起以下几个方面的完善基础：

一是覆盖社会“全生活”的互联网平台群落，能够将几乎所有的社会服务纳入整个体系，从而向任何请求的国民，按照约定和费用，提供高质量的服务。

二是上述互联网平台的超级算力要求，由于每个这样的超级互联网平台，其产生的数据和需要服务的数量、规模，都是天量，所以需要的算力，完全是天文数字，此时国内的超级电脑的数量，就已经超过了上万台，最大的用户群体，就是这些互联网平台或者说是数据中心。

而全国的算力，又通过云计算科技，进行整合，即通过弹性伸缩的架构设计，把计算、存储等软硬件集中起来，使计算、存储的成本不断降低，云计算正逐步成为像水、电、气一样的基础设施，为大数据的发展应用，提供着基础设施一般的支撑。

三是上述互联网平台的AI化。每个这样的平台，都需要多个稳定运行的AI，能够管理起天文数字的服务流程。

四是国家的相关监管、税务、物价、公安等体系，同样要AI化，它们必须与各大平台的AI不断交互，监控和处理一切的数据异常。这部分，同样需要超级算力的基础。

这一套“基础性”的东西，其实就是数字化社会最重要的基础设施——以庞大的算力为基础，以高超的数学算法为规则，通过海量的软件，生产数据，通过数据之间的交易和交互，实现“社会服务体系”，才能最终撑起像数字家庭和数字个人这样的“用户终端”。

更何况，大量的用户，并不局限在个人或者家庭的基本功能上，企业、社会组织和政府部门，对数字化社会的要求，要深得多、广得多。

例如在商业上，一整个产业链，都要实现数字化。化任何一种产品，首先是数字“上链”，拥有“产品数字身份”；然后从工厂到消费者的整个链条，包括收储仓库、全过程物流、终端前仓库、一直到最终递送，都是在人工智能的监管下的，其实相当于原时空2020水平的升级版本，主要的区别，在于这个数字化流程的每一个环节，都是人工智能强介入的，这些环节之间的交互，基本上是AI对AI自动交互的。

正因为人工智能的科技优势，智能商业体，就不像是原时空还处于试点状态，而是已经遍地开花了，例如实体商店，大量地是使用人工智能管理，而使用机器人进行操作，比如充当餐厅的服务员。真人员工的主要任务，日益倾向于运维管理，以及介入一些比较复杂，从而AI还没有学会的事务处理，毕竟这个时代的AI还是初级智能，基本上限制在“可重复操作性”事务的范畴中，并不是真的具备类人复杂思考的智能，尤其是面对突发事项。

例如在医疗上，现在前期咨询、挂号、费用结算等程序，都已经由个人AI可以独立完成，远程医疗也已经通用。不过绝大多数人，当然还是要去医院的，不与医生当面交流，他们是不放心的。确实也是需要面对面，对于疾病的判断才更精准，何况那些专门的医疗设备的监测和治疗，只能在医院执行。药物倒是可以邮寄，不过这样做的人也不多，通常还是在看病的过程中，自己领取药物。

利用医疗专用的人工智能进行诊断和治疗，目前仍然处于早期阶段，事实上也还不具备完全实施的条件——人体内置的生物芯片，目前提供的数据仍然是有限的，而外置的可穿戴设备，也不具备强大的医疗诊断设备功能，如果实现，那价格肯定过于昂贵，至少现在还没办法普及。

应该说，医疗领域开始的人工智能时代，还是非常初级的。这也是国家重点推进的科研领域。因为如果让中国国民从出生开始，每一个心跳都被记录下来，每个人身上穿戴各种传感器，能够实时感知体温、汗液等各种生理指标，那么通过大数据的分析，可以提前预测可能出现的疾病，对疾病的治疗，也可以实现精准个性化，每个人吃的药的计量、方式可能也是不同的。国民的寿命，或许能因此而延长30年到50年。要达成这样的目标，自然是非常困难的，尤其是这样的成本，不能属于少数富人的专利，社会主义国家不能这么干。

如果说医疗领域困难，那么教育领域就更困难，现在除了脑波模拟器开始进行大数据分析以外，在教育领域实现的数字化，不过是教育模式的简单网上替代，例如网络授课、远程教育这样的。

但教育未来真正数字化的目标，是“个性化教育”，即通过对每个儿童和学生的语言和行为的数据，进行采集分析，及时精准地感知到小孩的脾气性格、情绪高低、智力发育水平，从而可以为每个儿童和学生，设计个性化的教材，执行个性化的教育。这样的模式，自然成才率会高很多。

不过这还是极为遥远的未来，现在可以说门都还没有摸到呢。

实际上，类似杨阳拥有的“小开”这样的个人人工智能，是通过两套设备实现的，一套是家里的某台电脑，另一套则是他随身携带的可穿戴设备——手腕折叠式个人智能终端，其实就是一台便携式的小型电脑。这台电脑可以带在手腕上，也可以套在包上或扣在腰上等，不过大多数人还是会把它牢牢地戴在手腕上，毕竟在新时代，对于他们来说，这可是生活中最重要的物品了，这就是他们的“第二条命”，所谓“身家性命都在这里了”。

“小开”宛如拥有分身法，在主人出门的时候，一边陪伴他，另一边在家里进行管理，例如使用机器人进行管理什么的。

这样的初级人工智能普及，对于家庭来说，全面完善的家庭和个人体系，大约是普及到了20%左右的高收入家庭，按照国家的计划，在未来十年要实现完全普及，以后成为家庭和个人标配。不过单单就个人人工智能来说，普及率已经高达70%了，真正花钱多的，主要还是机器人，每台机器人就是一台高级轿车嘛。

相比家庭和个人，工厂和企业使用的人工智能体系，就要完备得多了，毕竟他们能够投资得起。而且新时空中国在数字化上投资最大，最重视就是工业互联网体系或者说工业数字社会化体系。

目前有3个最大的数字化体系：工业互联网、商业服务互联网和交通物流互联网。工业互联网是首当其冲，毕竟这是吃饭的家伙，怎样重视都是不过分的。尤其在这个领域，社会主义的优势是很大的。当然，资本主义社会固然无法克服资本分割生产力带来的生产壁垒，社会主义社会同样也有弱化的生产壁垒，需要用国家的力量来强制打破。

因此关键的行动，就是构建全国工业机器的统一“语言”，即所谓的生产力语言和机器语言，在统一语言的基础上，高效率的数据分析软件，就可以应用于所有接入的机器。如此，一个全国范围内，纳入大部分工业生产力的网络才能初步成型。

在此基础上，就是每个工厂的人工智能AI化。工厂AI要做的主要基础工作，是对接入网络的机器，安装很多的传感器，收集各种数据，了解机器运行的状况。在收集到数据的基础上，对机器进行控制，使机器的运行达到最优化。当然，AI也负责与外界的AI进行数据交互，自动安排物料、工艺、生产、仓储、物流和财务。

发单的人工智能AI，需要提供一个在云计算基础上得到的产品总方案，而各个环节接到部件生产或者组装任务的工厂AI，则细化本厂的生产或组装细案，按照质量和数量要求，完成生产任务。

第三步，无数个这样的生产任务，运行在工业互联网上，就会产生海量的数据，而要处理这些数据，并保证工业网的顺畅运行，自然也需要处理海量数据的足够的算力体系。

应该说，到目前为止，中国只是完成了工业互联网的基础版本，即在产品设计、制造、销售、运行、维护、更换等这样的一个现有体系当中，通过引入统一化的底层软件和算法环境，导入初级人工智能，优化了生产流程，从而提升了工业生产的效率，并降低了生产总成本。

不过就像是医疗和教育领域碰到的问题一样，离开最终的目标还差得远。国家期望的是，要打破过去壁垒森严的公司界限、行业界限、角色界限，通通互相连接。每一个生产平台，在国家内部，要变成开放平台，把自己获取的数据、专业知识、专业能力，拿出来实现内部共享，包括上下游的产业，包括消费者，并且创造出原来完全不能想象的新的服务、新的产品、新的商业模式，从而带动整个产业链以及产业的创新，这才是最值得期待的部分。

有人曾经设想过，给予人工智能和机器人等智能组合，一个矿业环境，让它们自动建立起整体的工业基地和生产能力，人类只要给予最初条件和最终产品要求。这样的“黑箱操作”能力，目前还完全是天方夜谈，根本不可能。实际上，在当下的工业互联中，仍然存在大量的真人干预，这可不仅仅限于那些具有分析和数据挖掘能力的人才，例如具有数学、统计、运营、研发实力的人才。实际上，每个环节，都需要大量的运维人员，例如监控和处置意外状况的人员，离开人工智能完善“自管理”的阶段，还差得很远。

当然，也有例外的情况，例如3D打印，通过工业互联网的加成，是发展得最好的。用户AI与3D打印AI进行模块选取，颜色和大小自定义，最后到完成，就像是按下了一个“完成”按钮，工厂按照要求生产出客户想要的商品。3D打印是这个流程中的一个关键环节，使得这一新的模式得以实现。之所以它发展得最好，是因为链条最短，往往从用户到3D打印工厂，就只有双方两个角色，与其它工业生产复杂的链条相比，当然要简单得多。

真正发展得比较完善，就连中央也比较满意的，是交通物流互联网这一个部分。当然这也是有先天条件的——操作重复率和可预测性较高，从而人工智能的管控难度较低。

当然，所谓较为满意，主要是在“物流”这个领域，至于“人流”领域，也还处于完善之中。