2023，我所见到的智能中国

有一个我很喜欢的电商官微，经常在半夜发微博，第一句话经常是，“夜深了，跟大家说点掏心窝子的话”。时值年末，我们也不妨效仿一下，来说一点掏心窝子的话吧。

就像往年一样，这一年脑极体团队去了很多地方，探访了中国各地的智能化项目。从码头、工厂，到银行、煤矿，大到事关十数万员工的企业智能化升级，小到只有一个人的AI开发者项目；北到东北老城的智慧供暖，南到云南边境的数字口岸。

每一年我们的探访体会都有不同，今年格外如此。

疫情之后，提振经济的紧迫感；AI大模型爆火之后，各个地方、企业想要把大模型用起来的急切感；外在压力下，推动科技自主化的隐忍感。这些内在情绪交织在今年的智能化发展中，导致很多时候我们看到的智能化项目，都是带着一种劲头，一些感情在做。这也让今年的走访变得特别不同。

所以我想，有必要把这些点滴见闻收集起来，放在年底做一个总结。本文记录的每一幕，都是我们走出去，亲眼看到，亲耳听到的。有的在“打卡智能中国”系列，或者其他内容里做过展示，也有很多还没有。

有必要说明的是，这些见闻只是顺着我们的记忆融合排列在一起。其中没有什么内在逻辑，没有一个整体性的判断，也缺乏标准答案。我们只能保证，这些内容有足够多的真实。

幸好，真实，有时候就是答案。

那让我们整理行囊里的记忆，回头一望2023年的智能中国。然后继续出发。

算力，真贵

我们曾经听说过，21世纪最贵的是人才。但今年不止一个人跟我说过，感觉这句话说错了，至少2023年最贵的是AI算力。

AI技术的普及性应用，恰好遇上大模型突然爆火。这就导致过去一年中，应用层、研发层、平台侧、终端侧全都对AI算力有旺盛的需求。这一年我们的探访经历里，有非常多的事情都绕不开“算力贵、算力荒”这个主题。

比如说，我们在上半年走访了中部某省的一座县城。这里建设部署了整县的智能交通解决方案，包括AI红绿灯调节，交通智慧中心等。该县的数字化负责人告诉我们，在全县数千万的智能交通项目预算中，AI算力的投入占了正好一半。

近几年，科技行业无人不关注东数西算工程。但提起东数西算，我们的注意力可能更多放在宏大叙事、未来规划的层面。但当我们来到这座县城，却会发现东数西算是那么地接地气。它瞄准和解决的，就是那一半算力成本的问题，是一座县城，一个乡村，一家小企业能不能承担智能化成本的问题。

就是这些“小问题”，才能组装成智能中国的大答案。

这一年里，关于AI算力的印记太多了。3、4月份，市面上一度一张企业级GPU都没有，AI算力进入了炒楼花、炒期货的特殊现象。接下来，有企业开始囤积游戏级显卡，有企业用卡池作为资本融资，GPU租赁市场开始火爆。到了下半年，高端AI芯片禁售风波鹊起，一时间AI算力变成了非常敏感的话题。

总结这一年的算力记忆，可以得到一句话：有算力，就是硬道理。

这是中国科技行业的隐忧，也是中国科技发展的机会。

肉眼可见的成熟

如果你连续多年探访中国的智能化项目，并将一些同类项目进行前后对比，会发现2023年很多领域的智能化都表现出一个显著的特点：成熟。

其实以往在谈起智能化的时候，我们很多时候说的是一个PPT上、实验室里、样板点中发生的事情。这种理论上、试点中的智能化，当然是事物发展中的必然部分。但显然还是会觉得有点发虚，有点纸上谈兵的味道。

但在2023年，能发现很多事情都变了。其中印象最深刻的智能化成熟表现，发生在广东的一个渔村。这里由运营商、华为以及当地行业组织牵头，搭建了完整的海洋5G网络基础设施，并以此为基础，为每一艘渔船都搭载了5G+卫星的数字化系统，实现了救援、监管、防丢失等一系列功能。同时，近海5G网络还在海产品养殖、海洋动物保护、海洋旅游等方面进行了应用，并为码头的智能化升级奠定了基础。可以说，一张5G网络就将渔村、渔港的多种数字化、智能化能力盘活了，组成了产学研非常丰富，应用特别落地的体系。

看到每条渔船上都有的智能化设备，你不会觉得突兀和违和，而是觉得这些能力已经生长进了当地的潮汐中，就像海里的养殖球，像渔民交货时扫的二维码。

智能化这件事，就是当你真用上了，就一点不觉得它过分高大上，或者过于遥远。

类似的案例还有很多。在福建，我们看到了真正投入使用的无人机+AI进行电力巡检。AI代替人工爬塔巡检电网，已经说了很多年，直到今年才看到了大规模应用。与想象中不同的是，老师傅用手机APP操作无人机驾轻就熟，带我们演示参观的师傅说，这个操作难度也大概等于用滴滴打车。

在西北的戈壁上，我们看到了密集分布的智能光伏电站。此前，我们参观过很多大型光伏电站，特点是地处偏远、规模大、人与设备高度集中。但在今年，可以看到小型化、分布式、无人化的光伏电站如雨后春笋般崛起。可能沿着戈壁公路随便开一开，光伏电站就会出现在眼前。分布式、小型化的智能光伏，意味着光伏发电在储能、输电、入网等环节的成熟。距离可再生能源的主流化，我们在2023年又近了一大步。

回顾这一年，会发现很多智能化项目都在变。原本只能聊的，现在能看了；原本可以看的，现在能用了；原本在大型园区里、企业里的，现在随处可见了。

尤其值得注意的是，智能化项目中与网络强相关的，明显发展最快，而与云计算、AI强相关就慢一点。中国的网络基础设施领先，正在高速转化为智能化进程的成熟。

在规划未来时，这一点更需深思。

年轻人

探访各地的智能化项目，总会遇到让人惊讶的人。

你以为人才都在北上广深？不是的，二三线城市，乃至乡镇农村都大有懂数字化、智能化的能人。你以为智能化专家应该年纪不小？不是的，二十岁出头的年轻人往往更有想法，并且有更广阔的眼界，更好的执行力。

在今年的智能中国探访中，同样让我们认识了很多了不起的年轻人。

几个月前我们和很多媒体，一起去到了陕西北槐中心供电所。这里探索了大量配电系统的数字化、智能化能力。比如设备可感知，让供电所维护成本极大降低；数据检测能力，可以提前预测用电峰值，进行预判调节。

而在项目本身之外，更让我们感兴趣的是这里的人。所长李晔介绍，北槐供电所其实非常小，只有15个人，但都是年龄30岁以下，对智能化、数字化有经验有兴趣才被调了过来。

或许，把他们聚在一起，就是为了最大化发挥年轻人的学习能力、探索精神。事实证明，这在需要将未知和已知结合的行业智能化中至关重要。

这样的例子还有很多。今年AI大模型火了，很多年轻人开始探索基于大模型开发应用。在大模型的泛化理解能力和AIGC代码生成帮助下，AI开发者的门槛正无限降低。我刚刚去了百度举办的深度学习开发者峰会，现场的AI开发者可谓人山人海，而他们开发的AI应用更是五花八门。有人用AI帮助听障人士恢复听力，有人用AI进行学习辅导，有人用AI教不会谈恋爱的朋友怎么谈恋爱……好吧，这可能也是个刚需。

在今天，想要成为AI开发者。没有同伴，可以；在校学生没有经验，可以；根本不会写代码，也可以。众多年轻人正在用大模型鼓捣出非常酷，或者非常能赚钱的点子。他们把智能中国的少年气，表现得淋漓尽致。

另一个非常能看到“年轻人”重要性的地方，是数字乡村。今年我们探访了不少数字乡村项目，发现数字化、智能化做得好的乡村，无一例外都有一位有想法，有见识的村支书。事实上，目前阶段运营商、ICT企业、AI企业，都希望打造数字乡村的样板点。只要有人牵头，善于找资源，沟通平台，很容易就能获得技术与资源的支持。

这就导致乡村智能化，说好做也好做，一个人就可以带动一个项目；说难做也难做，一旦陷入无人牵头，层层推动层层审批，事情就很难进行。这客观导致，很多智能化项目都因为个人能力影响了整体建设水平，而未来差距还可能继续拉大。

推而广之，在今天中国的大量行业与领域里，一位负责人有魄力，有广泛收集信息的能力，有发展规划的眼光，是一定能在智能化上做成一些事的。时代的馈赠，终究要靠人来把握。

智能中国需要年轻人。

注意，这个年轻不是指年龄，而是指心态。

“要光腚”

2023年，智能化还有一条主线，是AI大模型与行业的结合。如果我们了解大模型，从宏观趋势、全球科技发展这些角度看，大模型与行业在中国有着天然的结合必要性。甚至会理想化地认为千行百业将如饥似渴地拥抱大模型，争抢大模型。

但事实真的如此吗？如果走进行业，深入行业，可能会发现远没有那么简单。

中国企业对智能化的热忱确实更高，但一个行业的复杂性，却往往不是外部的AI技术供应商在短时间内能够想象和理解的。

今年对这件事最深刻的领悟，发生在海拔负800米的一座矿井下。当时我们与其他媒体一同进行煤矿智能化的参观。在作业面40°以上的温度中，媒体一行人走了4个多小时。下井时大家兴高采烈，上来之后已经没有人能说出话了。要知道，我们仅仅是参观，而煤矿中工作的采矿工人与工程师，他们面临的工作环境显然是我们难以想象的。