陳永偉/文

隨著亞馬遜、臉書、微軟、特斯拉等公司相繼啟動(dòng)大規(guī)模裁員，美國(guó)的科技企業(yè)似乎徹底進(jìn)入了“寒冬”。當(dāng)目睹了一眾大型科技企業(yè)在短短幾個(gè)月內(nèi)失去了數(shù)千億，甚至近萬(wàn)億美元的市值之后，很多人對(duì)這些企業(yè)，以及整個(gè)科技領(lǐng)域的未來(lái)產(chǎn)生了懷疑。

這場(chǎng)科技企業(yè)集體遭遇的“寒冬”會(huì)持續(xù)多久呢？對(duì)此，我個(gè)人是比較樂觀的。如果我們回顧一下歷史，就會(huì)發(fā)現(xiàn)在上一次互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅之后不久，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域就迎來(lái)了新生，而催動(dòng)那次新生的很多重要技術(shù)和商業(yè)模式則是在市場(chǎng)最低迷的那一段時(shí)間內(nèi)孕育的。

這段歷史告訴我們，無(wú)論總體環(huán)境多么惡劣，如果一個(gè)行業(yè)中含有的新力量足夠多，那么它重新贏回繁榮的希望就很大。而在當(dāng)下，只要我們對(duì)美國(guó)的科技企業(yè)進(jìn)行一些觀察，就會(huì)發(fā)現(xiàn)即使在這一段蕭條期內(nèi)，這些企業(yè)依然沒有停止對(duì)技術(shù)的研發(fā)，以及與技術(shù)匹配的商業(yè)模式的探索。而這一切，很可能會(huì)成為開啟下一輪繁榮的關(guān)鍵。

在本文中，我們將對(duì)七個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)行一些介紹，看一看在這些領(lǐng)域中，科技企業(yè)正在怎樣求索著未來(lái)。

大模型帶來(lái)的AI小高潮

幾年前，我曾應(yīng)邀做過(guò)一個(gè)關(guān)于人工智能對(duì)就業(yè)影響的報(bào)告。在報(bào)告之后的問(wèn)答環(huán)節(jié)，有一位女士向我問(wèn)道，她想讓自己的孩子學(xué)點(diǎn)兒難以被人工智能替代的技藝，不知道計(jì)算機(jī)是不是一個(gè)理想的選擇。我當(dāng)時(shí)的回答是：“在我個(gè)人看來(lái)，編程是很可能被人工智能所取代的，至少一些對(duì)創(chuàng)造性要求不高的編程是這樣，因?yàn)樗鼈兤鋵?shí)就是按照某些規(guī)則來(lái)處理問(wèn)題，而只要這些規(guī)則是明確的，那么人工智能就應(yīng)該很容易實(shí)現(xiàn)。”

盡管我對(duì)自己的判斷是比較自信的，但在當(dāng)時(shí)，我估計(jì)如果要讓人工智能可以像人類程序員一樣編程，得要用上至少十年的時(shí)間。但在短短的幾年之后，事實(shí)就證明，我當(dāng)時(shí)的預(yù)期實(shí)在是太保守了。就在這幾天，一款名為ChatGPT的交互式AI程序刷爆了朋友圈。盡管交互式AI并不是什么新東西，例如微軟小冰、蘋果Siri都可以歸于這一類別，但過(guò)去的類似AI所能進(jìn)行的交互、處理的問(wèn)題通常比較簡(jiǎn)單，至多只能算是一個(gè)小型的輔助工具。ChatGPT則完全不同，它可以被用來(lái)處理相對(duì)復(fù)雜的任務(wù)。

比如，我曾讓ChatGPT解答一個(gè)“雞兔同籠”問(wèn)題。當(dāng)我把問(wèn)題輸入對(duì)話框之后，ChatGPT就會(huì)開始和一個(gè)小學(xué)生一樣，列方程、算答案。一會(huì)兒，一個(gè)完整的解答就出現(xiàn)了。不過(guò)，不知道是由于對(duì)中文的文本訓(xùn)練不足還是其他什么原因，它給出的答案并不正確。我要求程序重試，于是，ChatGPT就又進(jìn)行了一遍演算。到第三遍時(shí)，它給出了正確的答案以及十分工整的解答過(guò)程。相比于求解用文字描述的數(shù)學(xué)題，ChatGPT在其他一些需要描述的任務(wù)上要好得多。例如，我讓它生成一段關(guān)于Web3.0的一千字左右介紹，它立刻生成了對(duì)應(yīng)的文本，并且從我個(gè)人的判斷看，其內(nèi)容還是有一定專業(yè)水準(zhǔn)的。

ChatGPT最令人吃驚的功能還是我認(rèn)為可能還要過(guò)上幾年才能實(shí)現(xiàn)的編程。比如，我讓它用python語(yǔ)言編寫一個(gè)“九九乘法表”，它立刻編寫了對(duì)應(yīng)的程序，還順帶生成出了運(yùn)行的結(jié)果。值得一提的是，ChatGPT強(qiáng)大的編程能力甚還造就了一個(gè)最近流傳頗廣的段子：說(shuō)由于馬斯克要求推特的程序員們每周都要提交編寫的程序，所以現(xiàn)在這些程序員正在密集使用ChatGPT，讓這個(gè)AI來(lái)幫助他們應(yīng)付“黑心老板”的壓榨。

當(dāng)然，如果有哪個(gè)程序員真的要用這種方法來(lái)糊弄馬斯克，那可能多半是難以蒙混過(guò)關(guān)的。因?yàn)闅w根到底，其實(shí)創(chuàng)造ChatGPT的OpenAI最早就是由馬斯克和山姆·阿爾特曼（SamAltman）等人一起締造的。據(jù)說(shuō)，在2015年12月，馬斯克和硅谷知名創(chuàng)業(yè)孵化器YCombinator的掌門人阿爾特曼，以及PayPal聯(lián)合創(chuàng)始人彼得·蒂爾（PeterTheil）在一個(gè)人工智能的會(huì)議上相遇，三人相談甚歡，一拍即合，于是就在一周之后成立了OpenAI。此后，馬斯克由于特斯拉與OpenAI在數(shù)據(jù)上的利益沖突問(wèn)題離開了OpenAI。不久后，微軟就對(duì)OpenAI投資了10億美元，并讓OpenAI用Azure云來(lái)進(jìn)行模型的訓(xùn)練。

在微軟的強(qiáng)大財(cái)力和資源的支持之下，Ope－nAI訓(xùn)練出了一系列功能強(qiáng)大的AI產(chǎn)品，而其中最為著名的就是自然語(yǔ)言處理模型GPT系列。所謂GPT，是“生成性預(yù)訓(xùn)練”（GenerativePre-Training）的簡(jiǎn)稱。這種訓(xùn)練方式分為兩步：第一步利用沒有標(biāo)簽的文本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練語(yǔ)言模型，第二步是根據(jù)具體的下游任務(wù)對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整。相關(guān)的研究證明，采用這種訓(xùn)練方式，可以很好地利用海量的無(wú)標(biāo)簽文本材料，從而讓訓(xùn)練效果更好。

當(dāng)然，除了訓(xùn)練原理外，GPT系列模型最顯著的特點(diǎn)就是其包含的巨大參數(shù)數(shù)量。在GPT-1中，參數(shù)數(shù)量約為1.17億個(gè)；GPT-2的參數(shù)數(shù)量約為15億個(gè)；而到了GPT-3，參數(shù)數(shù)量更是達(dá)到了駭人的1750億個(gè)。如此巨大的參數(shù)，在經(jīng)過(guò)海量學(xué)習(xí)材料的訓(xùn)練和校準(zhǔn)之后，所得到的AI就可以很好地模擬人的思維和語(yǔ)言習(xí)慣，從而可以讓AI能夠用類似人的方式來(lái)思考和處理各種問(wèn)題。

前面我們所提到的ChatGPT，其實(shí)只不過(guò)是GPT-3的一個(gè)模塊，它的功能主要是讓GPT-3所產(chǎn)生的結(jié)果以一個(gè)更為自然的方式呈現(xiàn)出來(lái)，從而讓人與AI的交互更為便利。但僅僅是這樣一個(gè)模塊，就足以讓數(shù)百萬(wàn)的注冊(cè)用戶震撼了，甚至還有人在使用ChatGPT之后驚呼：有了這個(gè)東西，那谷歌搜索不就要下崗了？

應(yīng)該說(shuō)，這種感嘆是一定道理的。由于GPT經(jīng)過(guò)了海量的文本訓(xùn)練，因此其對(duì)知識(shí)文獻(xiàn)的整理能力是相當(dāng)強(qiáng)悍的，從這個(gè)角度看，它將來(lái)確實(shí)有可能取代現(xiàn)在谷歌的部分功能，尤其是在各界期待已久的GPT-4面世之后。不過(guò)，如果要說(shuō)它可以就此讓谷歌“下崗”，這或許就有些言過(guò)其實(shí)了。

其原因，除了GPT系列本身依然存在的缺陷之外，更重要的是谷歌本身的人工智能能力也不容小覷。不僅谷歌自身的AI部門已經(jīng)開發(fā)出了PaLM、LaMDA等功能強(qiáng)大的AI模型，其收購(gòu)的DeepMind更是與OpenAI齊名的AI研究機(jī)構(gòu)。例如，幾年前擊敗人類頂級(jí)圍棋選手，掀起人工智能熱潮的AlphaGo，就是出自DeepMind。

而近年來(lái)，DeepMind更是開發(fā)出了很多堪稱“逆天”的AI模型，例如其在2020年推出的AlphaFold就預(yù)測(cè)了超過(guò)兩億個(gè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，從而對(duì)分子生物學(xué)產(chǎn)生了巨大的推動(dòng)作用；而其在最近推出的DeepNash，則可以有效處理信息不對(duì)稱條件下的博弈，在實(shí)戰(zhàn)中，已經(jīng)可以戰(zhàn)勝西洋軍棋的頂尖人類高手。即使在大型自然語(yǔ)言模型方面，它也毫不遜色于OpenAI。目前，其已經(jīng)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型就包括Go－pher、Chinchilla等。尤其值得注意的是，和OpenAI通過(guò)持續(xù)增加參數(shù)數(shù)量來(lái)提升模型表現(xiàn)不同，谷歌和Deep－Mind目前正在嘗試用較少的參數(shù)來(lái)訓(xùn)練較少的模型。例如，Gopher模型的參數(shù)是2800億個(gè)，而Chinchilla模型的參數(shù)則只有Gopher的1/4，約為700億個(gè)，但在各種實(shí)驗(yàn)中，Chinchilla模型的表現(xiàn)則要優(yōu)于Gopher。可以想象，如果在后續(xù)的實(shí)踐中，谷歌將Deep－Mind訓(xùn)練出的這些AI模型集成到其搜索引擎當(dāng)中，那么ChatGPT或者其他的產(chǎn)品想要輕易撼動(dòng)其地位，也并不是一件容易的事。

需要指出的是，以上提到的這些AI模型其實(shí)只是現(xiàn)在科技巨頭們開發(fā)的AI模型中比較有代表性的幾個(gè)。隨著人工智能技術(shù)的日益成熟，幾乎所有科技巨頭都加入了對(duì)高性能AI產(chǎn)品的研發(fā)，而各種明星AI產(chǎn)品則如雨后春筍般涌現(xiàn)。僅比較近的產(chǎn)品就有臉書的OPT-175B（其參數(shù)量和GPT-3類似，為1750億個(gè)），以及微軟與英偉達(dá)聯(lián)合開發(fā)的Megatron-TuringNLG（其參數(shù)達(dá)到了5300億個(gè)）等。不出預(yù)料的話，在未來(lái)的相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)，AI將會(huì)成為科技巨頭們競(jìng)爭(zhēng)的主戰(zhàn)場(chǎng)。

開啟計(jì)算的量子時(shí)代

隨著人工智能、元宇宙等新技術(shù)陸續(xù)得到應(yīng)用，人們對(duì)于算力的需求正變得越來(lái)越大。因此，如何突破算力瓶頸，也就成為了科技巨頭們最為關(guān)注的問(wèn)題之一。從目前看，對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，有兩個(gè)不同的應(yīng)對(duì)思路：一個(gè)思路是沿用經(jīng)典計(jì)算的框架，用更多的計(jì)算單位（CPU和GPU）來(lái)創(chuàng)造更多的算力；另一個(gè)思路則是根據(jù)新的計(jì)算理論制造計(jì)算機(jī)，而量子計(jì)算機(jī)就是這個(gè)思路的一個(gè)代表性產(chǎn)物。

我們知道，經(jīng)典計(jì)算的基本單位是比特，比特的狀態(tài)要么是0，要么是1，因此經(jīng)典計(jì)算機(jī)中的所有問(wèn)題都可以分解為對(duì)0和1的操作。而量子計(jì)算的基本單位則是量子比特，它的狀態(tài)則可以是一個(gè)向量。這樣一來(lái)，量子存儲(chǔ)器就比經(jīng)典的存儲(chǔ)器具有很大的優(yōu)勢(shì)。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于一個(gè)N物理比特的存儲(chǔ)器，如果用它作為經(jīng)典存儲(chǔ)器，那它只能存儲(chǔ)N個(gè)數(shù)據(jù)；如果它是量子存儲(chǔ)器，那么它可以同時(shí)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)就有2的N次方個(gè)。隨著 N的增加，量子存儲(chǔ)器相對(duì)于經(jīng)典存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)能力就會(huì)出現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

在進(jìn)行量子計(jì)算時(shí)，數(shù)學(xué)操作可以同時(shí)對(duì)存儲(chǔ)器中全部的數(shù)據(jù)進(jìn)行。這樣一來(lái)，量子計(jì)算機(jī)在實(shí)施一次的運(yùn)算中可以同時(shí)對(duì)2的N次方個(gè)輸入數(shù)進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算。其效果相當(dāng)于經(jīng)典計(jì)算機(jī)要重復(fù)實(shí)施2的N次方次操作，或者采用2的N次方個(gè)不同處理器實(shí)行并行操作。這樣一來(lái)，就可以大幅度節(jié)省計(jì)算次數(shù)。

打個(gè)不太恰當(dāng)?shù)谋确剑和孢^(guò)動(dòng)作游戲的朋友大多知道，在游戲中，我們扮演的英雄可以使用很多招數(shù)，有些招數(shù)只能是針對(duì)單一對(duì)象輸出的，另一些招數(shù)則可以針對(duì)全體敵人輸出。前一類的單體輸出招數(shù)就相當(dāng)于經(jīng)典計(jì)算，而后一類的群體輸出招數(shù)就相當(dāng)于量子計(jì)算。我們知道，在面對(duì)大量小怪圍攻的時(shí)候，一次群體輸出產(chǎn)生的效果可以頂?shù)蒙虾芏啻螁误w輸出的招數(shù)。同樣的道理，在一些特定情況下，量子計(jì)算可以比經(jīng)典計(jì)算實(shí)現(xiàn)效率質(zhì)的提升。一個(gè)例子是大數(shù)因式分解。在這方面，量子計(jì)算就對(duì)經(jīng)典計(jì)算有著碾壓性的優(yōu)勢(shì)。比如，從理論上看，如果我們要用現(xiàn)有的經(jīng)典計(jì)算機(jī)分解一個(gè)二進(jìn)制長(zhǎng)度為1000的數(shù)，將會(huì)耗時(shí)1025年，而如果改用量子計(jì)算機(jī)完成相同的工作，則用不了1秒就可以完成這個(gè)工作。另一個(gè)例子是新型藥品發(fā)現(xiàn)。在進(jìn)行新藥開發(fā)時(shí)，研究者經(jīng)常要用計(jì)算機(jī)模擬不同的藥品分子結(jié)構(gòu)。這一工作如果交由經(jīng)典計(jì)算機(jī)完成，效率相當(dāng)?shù)拖拢绻挠昧孔佑?jì)算，效率則可以得到巨大的提升。

這里需要指出的是，作為量子計(jì)算的載體，量子計(jì)算機(jī)除了可以在某些特定領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)超高的計(jì)算速度外，還可以作為試驗(yàn)場(chǎng)，完成一些量子物理的試驗(yàn)。例如，不久之前，谷歌就在自己的量子計(jì)算機(jī)“懸鈴木”上實(shí)現(xiàn)了量子蟲洞，成功地將量子態(tài)通過(guò)蟲洞，由一個(gè)量子系統(tǒng)傳遞到了另一個(gè)量子系統(tǒng)。

由于量子計(jì)算擁有如此巨大的潛力，因此它也就自然成為了科技巨頭們競(jìng)相爭(zhēng)奪的制高點(diǎn)。其中，谷歌是在這一領(lǐng)域進(jìn)展最快的。在2019年，它就開發(fā)出了上面提到的“懸鈴木”計(jì)算機(jī)，這個(gè)計(jì)算機(jī)擁有53個(gè)量子比特，從而幫谷歌首先實(shí)現(xiàn)了量子霸權(quán)。“藍(lán)色巨人”IBM實(shí)現(xiàn)量子霸權(quán)的時(shí)間雖然晚于谷歌，但作為老牌的硬件巨頭，其進(jìn)步速度顯然更快。目前，它的量子計(jì)算機(jī)已經(jīng)裝備了433個(gè)量子比特，其性能已經(jīng)要比谷歌的“懸鈴木”勝出一籌。微軟早在2015年就建立了量子計(jì)算實(shí)驗(yàn)室，盡管到目前為止，它還沒有造出計(jì)算機(jī)成品，但卻在理論上取得了很多突破，不僅發(fā)現(xiàn)了新的粒子，還對(duì)量子計(jì)算的框架進(jìn)行了很多探索。這些成果，都可能在下一階段引領(lǐng)微軟實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算的“彎道超車”。相比于微軟、谷歌更重視單機(jī)量子計(jì)算機(jī)的開發(fā)，亞馬遜則更加重視將量子計(jì)算的算力通過(guò)云提供給用戶。為此，亞馬遜推出了量子計(jì)算云服務(wù)AmazonBraket，并建立了量子云計(jì)算中心。如果亞馬遜的類似工作順利，那么在不久的將來(lái)，即使我們并不擁有屬于自己的量子計(jì)算機(jī)，但依然可以通過(guò)云來(lái)調(diào)用量子計(jì)算，完成很多用經(jīng)典計(jì)算難以完成的工作。

讓元宇宙為產(chǎn)業(yè)服務(wù)

在虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR），以及人工智能等技術(shù)實(shí)現(xiàn)突飛猛進(jìn)之后，人們?cè)谫惒┛臻g中構(gòu)造虛擬世界的能力獲得了空前的提升。因此，從2021年開始，元宇宙就成為了諸多科技企業(yè)競(jìng)相布局的領(lǐng)域。

最初進(jìn)入元宇宙領(lǐng)域的是臉書等企業(yè)，其布局的重心是消費(fèi)領(lǐng)域的元宇宙，其產(chǎn)品主要是滿足人們的生活和娛樂需求。隨后，微軟、亞馬遜等大型企業(yè)也相繼進(jìn)入到了元宇宙領(lǐng)域。和臉書不同的是，這些企業(yè)在布局元宇宙時(shí)，更加側(cè)重于其在各產(chǎn)業(yè)，尤其是工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，其產(chǎn)品也主要是圍繞著提升生產(chǎn)效率而設(shè)計(jì)的。關(guān)于微軟的元宇宙布局，在此前的專欄中已經(jīng)有了比較多的介紹，限于篇幅，在此不再贅述。這里著重介紹一下亞馬遜的相關(guān)布局。

在不久前的亞馬遜云科技re:In－vent大會(huì)上，亞馬遜公布了一款名為SimSpaceWeaver的模擬服務(wù)。這項(xiàng)服務(wù)可以根據(jù)用戶需要對(duì)多主體、大規(guī)模的場(chǎng)景進(jìn)行模擬，并通過(guò)直觀的方式向用戶進(jìn)行呈現(xiàn)。借助它，用戶就可以輕松地對(duì)諸如城市設(shè)施建設(shè)在內(nèi)的各種公共項(xiàng)目的后果進(jìn)行預(yù)測(cè)。在大會(huì)播放的演示片中，SimSpaceWeaver模擬了100萬(wàn)人在拉斯維加斯四處游走的狀況，通過(guò)將地理空間數(shù)據(jù)同成群結(jié)隊(duì)的模擬人群疊加起來(lái)，我們就能觀察到這樣巨大的人群是如何在街道上活動(dòng)、休憩的。

而在另一個(gè)測(cè)試中，SimSpaceWeaver則模擬了整片森林中所有植物的生長(zhǎng)狀況，并據(jù)此計(jì)算了森林對(duì)控制碳排放和增加生物多樣性的貢獻(xiàn)。顯然，至少對(duì)于個(gè)人或小企業(yè)，如此巨大規(guī)模的模擬是很難實(shí)現(xiàn)的，而現(xiàn)在，只要通過(guò)AWS調(diào)用SimSpaceWeaver，就可以做到這一點(diǎn)。除了 SimSpaceWeaver等模擬工具之外，針對(duì)元宇宙時(shí)代對(duì)VR、AR內(nèi)容產(chǎn)品需求激增的情況，亞馬遜還在AWS上提供了空間計(jì)算（SpaceComputing）服務(wù)。利用這一服務(wù)，用戶可以像制作圖片、短視頻那樣，以比較便捷的方法和低廉的成本構(gòu)建3D模型和場(chǎng)景。這樣，就為未來(lái)元宇宙生態(tài)的多樣性提供了有力的保證。

為了能源而奮斗

隨著大模型、大計(jì)算時(shí)代的到來(lái)，巨大的耗能量就成為了人們不得不面對(duì)的另一個(gè)問(wèn)題。以GPT-3為例，其一次模型訓(xùn)練需要耗電19萬(wàn)度，妥妥的一個(gè)“電老虎”！與此同時(shí)，它還會(huì)產(chǎn)生85噸的二氧化碳，非常不環(huán)保。針對(duì)這一情況，現(xiàn)在越來(lái)越多的科技巨頭已經(jīng)將能源，尤其是清潔能源的發(fā)展和利用，以及節(jié)能技術(shù)作為了突破的重點(diǎn)。

在對(duì)能源領(lǐng)域的探索上，特斯拉是當(dāng)之無(wú)愧的先行者。早在2015年4月，特斯拉就對(duì)外公布了一個(gè)名為“特斯拉能源”的方案。在該方案中，特斯拉宣布推出了一款名為“能量墻”（powerwall）的家用電池。這款電池可以懸掛在建筑物的墻上，并和太陽(yáng)能板相連進(jìn)行充電。在太陽(yáng)能資源充足的地區(qū)，家庭完全可以通過(guò)“能量墻”來(lái)實(shí)現(xiàn)用電的自給自足。不僅如此，“能量墻”還可以接入電網(wǎng)，充當(dāng)虛擬電廠的角色。這樣，有電力富裕的家庭就可以通過(guò)它來(lái)出售富余電力獲得收入，電力也可以在市場(chǎng)上獲得更有效率的配置。后來(lái)，特斯拉又進(jìn)一步推出了“能量墻”的商用版本“能量包”（powerpack）。截至2021年底，特斯拉在全美國(guó)部署的“能量墻”和“能量包”的儲(chǔ)能規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了3992MWh。根據(jù)特斯拉官方的預(yù)測(cè)，其部署的儲(chǔ)能設(shè)備規(guī)模將進(jìn)一步達(dá)到1500GWh。在不久前的一次訪談中，當(dāng)被記者問(wèn)及“特斯拉能源”是否可以幫助美國(guó)解決能源問(wèn)題時(shí)，馬斯克信心滿滿地回答：“我相信它不僅可以解決所有美國(guó)人的能源需求問(wèn)題，還能解決全世界人的能源問(wèn)題。”盡管這個(gè)回答帶有很大的吹噓成分，但至少也在一個(gè)側(cè)面反映出了特斯拉在這個(gè)領(lǐng)域取得的成績(jī)。

另一家大舉進(jìn)軍能源行業(yè)的科技巨頭是亞馬遜。一方面，和特斯拉類似，亞馬遜也在儲(chǔ)能領(lǐng)域進(jìn)行了大規(guī)模的投入。盡管從儲(chǔ)能設(shè)備的建成規(guī)模上看，它暫時(shí)還無(wú)法和特斯拉相提并論，但依然是不可小視的。另一方面，亞馬遜也在積極推進(jìn)能源的分散化。目前，亞馬遜已經(jīng)建成了一個(gè)內(nèi)部的能源共享網(wǎng)絡(luò)，接入這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的用戶、發(fā)電設(shè)備，以及儲(chǔ)能設(shè)備可以在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)進(jìn)行電力的交易和調(diào)劑。在此過(guò)程中，部署的傳感器可以傳回大量的數(shù)據(jù)，而亞馬遜的人工智能則可以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上幫助交易網(wǎng)絡(luò)更有效率地運(yùn)作。盡管到現(xiàn)在為止，亞馬遜的這個(gè)能源交易網(wǎng)絡(luò)規(guī)模還較小，但亞馬遜方面預(yù)計(jì)，在未來(lái)幾年內(nèi)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模將迅速擴(kuò)展，并最終達(dá)到在全球范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)電力調(diào)配的目標(biāo)。

破解供應(yīng)鏈難題

過(guò)去幾年內(nèi)，全球供應(yīng)鏈的脆弱性問(wèn)題引發(fā)了世界各國(guó)的廣泛重視。受各種地緣政治和自然因素的影響，供應(yīng)鏈中斷事件時(shí)有發(fā)生。因此，提升供應(yīng)鏈韌性就成為了擺在人們面前的一個(gè)重要課題。很顯然，對(duì)于這樣一個(gè)重大的課題，科技巨頭們也不會(huì)缺席。

由于其主營(yíng)業(yè)務(wù)——電商與供應(yīng)鏈的關(guān)系非常密切，因此亞馬遜是眾多科技巨頭中對(duì)供應(yīng)鏈問(wèn)題探索最早，同時(shí)也是最為深入的。這種探索首先源于亞馬遜體系的內(nèi)部。為了提升其自身的倉(cāng)儲(chǔ)和物流效率，亞馬遜率先用大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器視覺、云計(jì)算等技術(shù)對(duì)其自身的倉(cāng)儲(chǔ)和物流管理體系進(jìn)行了全面改造，搭建大數(shù)據(jù)智慧物流運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，對(duì)整個(gè)體系內(nèi)部的物流進(jìn)行調(diào)度。

尤其值得一提的是亞馬遜的倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)Bin。Bin系統(tǒng)在收到采購(gòu)訂單后，會(huì)將采購(gòu)訂單、運(yùn)貨車以及倉(cāng)儲(chǔ)位置都視為不同的貨位，這樣產(chǎn)品從入庫(kù)開始的流轉(zhuǎn)狀況就被對(duì)應(yīng)地描述為了在不同貨位之間的切換。借助系統(tǒng)的強(qiáng)大支撐，產(chǎn)品從收貨、上架、盤點(diǎn)、驗(yàn)貨、出貨的全流程中具備非常高的靈活性，所有的信息都存儲(chǔ)在貨位系統(tǒng)中。亞馬遜強(qiáng)大的信息系統(tǒng)將貨品、貨位、數(shù)量的綁定關(guān)系做到了極致，從而支持起了其每年數(shù)百億美元的銷售規(guī)模。依托這種先進(jìn)的信息化手段，亞馬遜可以將每張訂單的處理時(shí)間縮短3分鐘以上，從總體上看，其運(yùn)營(yíng)效率可以獲得三到四倍的提升。

在滿足了自身的需求之后，亞馬遜還將其供應(yīng)鏈解決方案，以及技術(shù)能力積極對(duì)外輸出。今年9月，亞馬遜向其電商平臺(tái)上的第三方賣家推出了一項(xiàng)“亞馬遜倉(cāng)儲(chǔ)配送”（AmazonWare－h(huán)ousing&Distribution，簡(jiǎn)稱AWD）服務(wù)。一旦第三方賣家購(gòu)買了這一服務(wù)，就可以依托亞馬遜的倉(cāng)儲(chǔ)和物流體系來(lái)對(duì)其貨物進(jìn)行存儲(chǔ)和配送。

值得一提的是，目前卡車司機(jī)嚴(yán)重缺乏是美國(guó)供應(yīng)鏈面臨的一大難題。據(jù)估計(jì)，目前全美卡車司機(jī)的缺口大約在8萬(wàn)左右，這一方面導(dǎo)致了美國(guó)長(zhǎng)途運(yùn)輸成本居高不下，另一方面也會(huì)造成司機(jī)疲勞駕駛。針對(duì)這一問(wèn)題，亞馬遜方面表示將在不久的將來(lái)推出無(wú)人駕駛卡車服務(wù)。如果這一設(shè)想成真，那么就可以有效緩解司機(jī)缺乏的問(wèn)題，從而讓貨物的流通變得更為高效和安全。

在對(duì)供應(yīng)鏈解決方案進(jìn)行探索的科技巨頭中，另一個(gè)比較有代表性的是微軟。如果說(shuō)做電商起家的亞馬遜在這個(gè)問(wèn)題上是“軟（件）硬（件）兼施”，那么做軟件起家的微軟就是更為側(cè)重軟件，力圖通過(guò)軟件和服務(wù)來(lái)為客戶的供應(yīng)鏈進(jìn)行優(yōu)化。現(xiàn)在，亞馬遜已經(jīng)推出了包括Dynamics365SupplyChainIn－sights與MicrosoftCloudforManufac－turing在內(nèi)的多套針對(duì)供應(yīng)鏈的優(yōu)化應(yīng)用。其中，MicrosoftCloudforManu－facturing制造云主要負(fù)責(zé)協(xié)助制造業(yè)客戶從生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)到組織全面數(shù)字化，讓客戶掌握供應(yīng)鏈全貌以快速因應(yīng)各環(huán)節(jié)的波動(dòng)。而SupplyChainInsights則是專為規(guī)劃供應(yīng)鏈路線，以及在出現(xiàn)瓶頸前及時(shí)排除影響原物料運(yùn)送問(wèn)題而設(shè)計(jì)的新工具。將其和 MicrosoftCloudforManufacturing進(jìn)行搭配后，能夠有效強(qiáng)化制造商的敏捷度與彈性。

今年11月，微軟還聯(lián)合甲骨文、SAPSE等友商共同推出了“微軟供應(yīng)鏈中心”（MicrosoftSupplyChainCen－ter）平臺(tái)。在這個(gè)平臺(tái)上，用戶可以調(diào)用以上多家公司的產(chǎn)品，來(lái)完成供應(yīng)鏈漏洞檢查、供求預(yù)測(cè)、訂單自動(dòng)管理等一系列供應(yīng)鏈管理中常見的任務(wù)。這樣，用戶就可以大幅減少投入到相關(guān)問(wèn)題上的精力和成本。

重新激活無(wú)人駕駛領(lǐng)域

無(wú)人駕駛是一個(gè)需要綜合應(yīng)用計(jì)算機(jī)、人工智能、通信、導(dǎo)航定位、模式識(shí)別、機(jī)器視覺、智能控制等各種技術(shù)的領(lǐng)域，因而能否制造出高質(zhì)量的無(wú)人汽車就在某種程度上成為了檢驗(yàn)一個(gè)科技公司綜合實(shí)力的試金石。

美國(guó)是最早探索無(wú)人駕駛技術(shù)的國(guó)家。早在上世紀(jì)80年代，美國(guó)陸軍就和美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃署（DARPA）一起在這個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行了很多的探索。在早期的探索中，圍繞無(wú)人駕駛的發(fā)展路徑曾經(jīng)出現(xiàn)過(guò)很大的爭(zhēng)議。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，無(wú)人駕駛應(yīng)該走“車路協(xié)同”的道路。這種觀點(diǎn)認(rèn)為，無(wú)人駕駛應(yīng)該通過(guò)車、路、人、環(huán)境的互動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)，人們可以通過(guò)用通訊技術(shù)改造后的道路來(lái)協(xié)調(diào)在道路上行駛的汽車的行為，從而實(shí)現(xiàn)所有汽車整體運(yùn)行的高效率。而另一種觀點(diǎn)則主張走“單機(jī)智能”的道路，即依靠汽車自己攜帶的攝像機(jī)和雷達(dá)來(lái)識(shí)別圖框，并由人工智能來(lái)進(jìn)行判斷、作出決策。

在最初的一段時(shí)間內(nèi)，“車路協(xié)同”的思路曾一度占據(jù)了上風(fēng)。美國(guó)的一些州甚至已經(jīng)制定了“車路協(xié)同”相關(guān)規(guī)范。不過(guò)，由于美國(guó)基礎(chǔ)建設(shè)建造能力相對(duì)不足，“單機(jī)智能”最終取代“車路協(xié)同”，成為了主流，而這就導(dǎo)致了在人工智能領(lǐng)域更有優(yōu)勢(shì)的企業(yè)在無(wú)人駕駛領(lǐng)域具有先天優(yōu)勢(shì)。也正是因?yàn)檫@個(gè)道理，在人工智能領(lǐng)域占據(jù)優(yōu)勢(shì)的谷歌成為了最早進(jìn)入這一領(lǐng)域的科技企業(yè)之一。

早在2009年，谷歌就在內(nèi)部開始了無(wú)人駕駛研究。這個(gè)部門后來(lái)被分拆了出去，就是現(xiàn)在的Waymo。此后，隨著共享出行的崛起，共享出行巨頭U－BER、Lyft等也先后加入了無(wú)人駕駛的研發(fā)，并設(shè)想會(huì)在不久的將來(lái)用無(wú)人駕駛徹底取代人類司機(jī)。但由于一系列事故，導(dǎo)致無(wú)人駕駛的安全性受到很多質(zhì)疑，無(wú)人駕駛也由此一度陷入低潮。

不過(guò)，這并不是說(shuō)科技巨頭們的造車事業(yè)停止了，事實(shí)上，它們只是對(duì)此更為低調(diào)了。最近，很多科技巨頭在這一領(lǐng)域取得了較大的突破。例如，11月19日，美國(guó)加州公用事業(yè)委員會(huì)（CPUC）決定授予 Waymo參與其無(wú)人駕駛試點(diǎn)計(jì)劃的許可，這一計(jì)劃允許自動(dòng)駕駛汽車公司在無(wú)人駕駛的情況下搭載特定的公眾乘車，并且可以全天候運(yùn)營(yíng)。與此同時(shí)，通用旗下的Cruise，以及特斯拉的無(wú)人汽車也都先后開始了上路載客測(cè)試。可以想見，在不遠(yuǎn)的將來(lái)，無(wú)人駕駛這個(gè)看似沉寂的領(lǐng)域或許又會(huì)重新爆紅，成為科技企業(yè)業(yè)務(wù)中亮眼的一塊。

讓機(jī)器人全面走向生產(chǎn)生活

除了無(wú)人駕駛之外，機(jī)器人也是科技巨頭們競(jìng)相布局的一塊硬件領(lǐng)域，并且其對(duì)各項(xiàng)技術(shù)的綜合要求也是較高的。

我們知道，在現(xiàn)實(shí)中，機(jī)器人有很多不同的用途。一些機(jī)器人是工業(yè)用的，主要被用來(lái)完成一些流程相對(duì)固定的自動(dòng)化任務(wù)，對(duì)其智能化、擬人化要求相對(duì)較低。而另一些機(jī)器人則是民用的，主要用于服務(wù)用途，因此需要相對(duì)較多的智能，在形象方面也有一定要求。

在實(shí)踐當(dāng)中，不同的科技企業(yè)根據(jù)其業(yè)務(wù)發(fā)展的需要，在機(jī)器人發(fā)展方面也選擇了不同的方向。

比如，主營(yíng)電商的亞馬遜由于對(duì)其倉(cāng)儲(chǔ)物流方面的業(yè)務(wù)十分重視，因此其在機(jī)器人領(lǐng)域的發(fā)展主要側(cè)重于專用的工業(yè)機(jī)器人。不久之前，亞馬遜剛剛公布了一款新型的機(jī)器手。這款機(jī)器手可以像人類的手一樣，十分靈活地對(duì)物品進(jìn)行抓握。利用這款機(jī)器手，就可以省去大量整理和搬運(yùn)貨物的人力。

而相比于亞馬遜的務(wù)實(shí)，特斯拉研發(fā)的機(jī)器人則要花哨得多。在今年9月舉行的特斯拉發(fā)布會(huì)上，馬斯克向在場(chǎng)的觀眾介紹了一款名為“擎天柱”的機(jī)器人。這款機(jī)器人有著和人類近似的身高，可以像人類一樣行走，和人類交流，還可以完成一些簡(jiǎn)單的任務(wù)。更重要的是，根據(jù)馬斯克的介紹，在不久的將來(lái)，擎天柱就可以量產(chǎn)，其成本可以降到2萬(wàn)美元以下。如果真是這樣，那么在不久的將來(lái)，這款人形機(jī)器人就很有希望從科幻進(jìn)入現(xiàn)實(shí)，走進(jìn)千家萬(wàn)戶。

結(jié)語(yǔ)

通過(guò)對(duì)以上這些領(lǐng)域近況的回顧，我們不難看到，雖然從總體上講，美國(guó)的科技企業(yè)確實(shí)陷入了一個(gè)低谷。但在這個(gè)低谷當(dāng)中，其實(shí)正在孕育著很多新的技術(shù)力量和商業(yè)機(jī)會(huì)。在不久的將來(lái)，時(shí)機(jī)成熟之后，它們就會(huì)迅速萌芽，長(zhǎng)出一個(gè)新的繁榮時(shí)期。

這里值得一提的是，相比于美國(guó)的科技巨頭，中國(guó)的科技企業(yè)現(xiàn)在正面臨著更為嚴(yán)酷的寒冬。在疫情、嚴(yán)監(jiān)管等多重因素的作用之下，很多企業(yè)的市值慘遭腰斬。不僅如此，社會(huì)上的很多輿論還認(rèn)為，造成這一切的根本是在于這些企業(yè)沒有硬的技術(shù)創(chuàng)新，只會(huì)用一些新的模式來(lái)圈錢。

但其實(shí)只要我們了解一下國(guó)內(nèi)科技企業(yè)的研發(fā)狀況，就會(huì)發(fā)現(xiàn)這樣的指責(zé)其實(shí)是不公道的。僅以AI大模型為例，事實(shí)上早在2021年，阿里巴巴的達(dá)摩院已經(jīng)開發(fā)出了和GPT類似的AI預(yù)訓(xùn)練模型M6，并且其參數(shù)已經(jīng)多達(dá)10萬(wàn)億個(gè)，遠(yuǎn)超GPT-3。目前，M6已經(jīng)部署在阿里云上，為淘寶和天貓的客戶提供支持，只不過(guò)阿里并沒有開發(fā)出一個(gè)類似ChatGPT的交互程序來(lái)進(jìn)行宣傳，因而M6的知名度并不高。除此之外，無(wú)論是在能源、供應(yīng)鏈、無(wú)人駕駛，還是在機(jī)器人上，我國(guó)的一線科技企業(yè)都有能夠和美國(guó)巨頭們相匹敵的產(chǎn)品。甚至在一些領(lǐng)域，如無(wú)人駕駛上，我國(guó)的一些企業(yè)還做得更好。從這個(gè)角度看，我們或許應(yīng)該給國(guó)內(nèi)的科技企業(yè)以更多的關(guān)愛和體諒，而不應(yīng)該對(duì)它們盲目污名化。或許，它們握有的那些技術(shù)才是幫助我們走出經(jīng)濟(jì)寒冬的關(guān)鍵。