松江「智慧水網」日供水量突破26萬噸，全流程智能化管理護航城市「生命線」
2025-11-17 14:57 9,971次浏览世間萬物，如同春夏秋冬、生老病死，似乎都有生命周期，逢高則落，唯有創新突破，才有可能穿越周期。電影亦是如此。 近日，暑期檔電影市場，雖然若干作品票房尚可，但總體而言，業內期盼的紅紅火火場景並沒有出現，暑期不熱，甚至有人驚呼市場出現了難以承受之重。這是偶然，還是必然呢？ 其實，從無聲到有聲，從黑白到彩色，從小銀幕到大銀幕，彈指百年間，電影市場一路走來，演繹了一部精彩的行業周期史。 70年代末，筆者剛上小學，最高興的事情就是看露天電影了。當時大家一聽說村裡要放電影，就早早搬個小板凳去等候著。甚至鄰村要放電影，幾個小夥伴瞞著家人，不遠數公裡，也要去看一看。此時，看電影帶來的心理效用極高；更重要的是，電影供給在那時是極其稀缺的，幾乎沒有什麼可以替代的，是一個典型的情緒密集型奢侈品。 80年代中期，上了中學，家裡有了電視，從14英寸的黑白電視到21英寸的彩色電視，從新聞即時播報到聲情並茂的紀錄片，從電影到電視劇，從體育頻道到音樂頻道，精彩紛呈。剎那間，電視的小屏幕在一定程度上替代了電影的大銀幕，電視的全天候供給開始衝擊電影的非常態供給。偶爾記得，學校每學期都會組織學生去看場電影，有時幾個同學一起相約看場電影，卻沒有了小時候看電影的心潮澎湃，情緒價值明顯下降了。是電影邊際效用減弱也好，是人們喜新厭舊也罷，總之，大銀幕不再「一枝獨秀」。 90年代，上了大學，最大的變化是失去了中學時代的家庭電視自由。宿舍裡沒有電視，同學相約周末看電影成為閒暇生活的選擇之一。電影市場有了小眾的感覺，成了學生生日、戀人約會、親子互動、節假日休閒等活動的重要場所。春節檔、賀歲檔、暑期檔、國慶檔等電影標籤應運而生，為的是爭取有限的觀眾走進影院，力爭點燃觀眾的情緒價值。與之對應的是，一眾電視劇也各出奇招，行業內的競爭是激烈的，電影與電視「搶觀眾」開始白熱化。電影成了偶爾的情緒價值點綴，儘管有幾部電影票房創了新高，但也有許多部電影無奈陪跑。 如今，參加工作多年後突然發現，這個世界變化快，既沒有時間看電影了，甚至也沒有時間看電視了。更為重要的是，手機來了，永遠在線的移動智能來了，電影、都市劇、短視頻隨時隨地都可以在手機上看了。二次元世界的虛擬與現實體驗，劇本殺、密室逃脫的角色扮演，娛樂、餐飲、購物、知識等無所不包的直播，無處不在。電視、電影都式微了。大銀幕好像逐漸招架不住小屏幕了，而這一次是更小的屏幕：手機。手機成了身體的一部分，成了生命的一部分，成了情緒價值宣洩的關鍵載體。 這一次，電影碰到了Z世代(1995年至2009年出生)與阿爾法世代(2010年後出生)。這些網際網路時代的「數字原住民」，行為特徵是：重體驗、求品位、愛品牌、快行樂。TA們謀求「零等待」的情緒化消費，重視情感價值和情緒價值。 此時，電影只能在夾縫中求生存，不僅面臨與手機的行業間競爭，更面臨激烈的電影行業內競爭：聲光電的精美畫面，扣人心弦的情節翻轉，刺激心靈的對白和價值觀，一個都不能少。心動決定行動，誰能觸動觀眾的心靈，誰能帶動觀眾體驗感悟人生，誰能帶給觀眾更多情緒價值，誰就能爭取到貨幣選票。為此，院線不僅僅放電影，更要提供細緻齊全的吃喝玩樂的配套服務，通過全方位為觀眾提供情緒價值，才能夠把人氣變成現金流。 可見，電影業式微背後的行業間競爭與行業內競爭是趨勢性的，唯有精益求精，提供更好的體驗型商業業態，才有可能穿越周期、逆勢生長。 展望未來，電影不會消失，也會有爆款出現，但似乎無法判斷，何時哪一部電影將成為下一個網紅？畢竟，不同時代的人偏好是不一樣的，同一個人的偏好也是會變的。每一代人有每一代人的情緒價值，每一代人有每一代人的網紅大片。我們等待著更加精彩的下一部大片的到來。 【作者系暨南大學投資諮詢(研究)中心主任、教授、博導
杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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