来源：于三羊鲜声

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远景展望 vs 场景创新：美、中在信息技术和产业的比较优势

无论是Alpha+系列模型还是GPT系列模型，展现了美国在人工智能领域引领方向的一枝独秀。很多人就开始反思中国了：为什么中国不行。而且开始批判：中国学界和企业“只会场景创新和技术改进”。

这里，这些反思犯了两个错：1、问题提错了，从而错过了理解信息基础和产业时代“比较优势”的机会；2、错误的认为方向引领式创新要比场景创新重要、困难。

1、中、美在信息技术和产业有各自的比较优势。

现在的问题，首先是提出了错误的问题：不应该问为什么中国做不出Alpha+系列、为什么不能源发出GPT等方向引领式创新。而是应该问：为什么美国可以、美国的比较优势是什么、怎么形成的；中国的比较优势是什么、怎么形成的；中美能够在短时间培育对方的比较优势么？

美国的比较优势是具备方向引领式源发创新能力，这种创新能力植根于远景展望能力。这仰赖于美国一百多年的教育和科研环境的累积和建设——从诺贝尔奖获奖分布可以看出，战后美国一直处于定义研究问题、定义研究方向的位置，它的顶尖教育体系也是围绕这个功能来构建的，经年日久、体系完整、人才结构完整。而中国从2000年才系统性重建科研领域，20年就想要获得美国这种定义研究方向、定义研究问题的比较优势是不可能的。

中国的比较优势是"场景创新能力"——这是中国三次工业革命叠加发生、城乡和收入差距大且多样化等环境造就的，这既造就了场景创新的回报率高，也造就了一批会场景创新的工程项目人才，比如2010年前绝大部分的CS院系都在做横向课题，这累积的场景创新意识和能力是很大的财富。这些优势，美国也是不具备的。这就为什么现在Youtube要抄抖音、推特要反过来抄微博。

第二个错误的问题是：为什么中国和美国有差距，制度有什么问题？这个问题打错特错。实际上，应该问的是：中国凭什么十年的功夫就从科研极其落后的国家，成为了AI领域的第二强国，中国的体制做对了什么、还是仅仅是狗屎运？

中国不如美国是正常的；该问的问题是：中国是凭啥能快速缩小差距？怎么做到的？

AI领域——特别是统计语言模型领域——是中国崛起最快的科研领域了。没啥好反思的，反而是应该被印度等其他国家借鉴的。

经验之一，就是场景创新产生的独角兽吸引大量外资经常投资科研、双创和外资吸引人傻钱多的国内资本投资科研创新，这让研发能够得到财政以外大量投资。由于中国多期叠加、收入分层多而复杂、城乡东西部差异大且复杂，造成场景创新的投资回报很不错。这进一步吸引资金投资科研，这都是中国作为发展中大国瞎蒙出来的好路径。

当然还有其他的因素，比如微软亚研院起到的历史性作用。我一直认为，微软亚研院之于中国CS领域，就等同于苏州新加坡工业园之于中国经济。非常值得总结

把奇迹当做败绩，会误导舆论和国家政策。

2、中国的比较优势：场景创新能力。这是一个非常高级、培育不易、本身复杂且困难的能力

认为基础创新能力高级复杂、场景创新能力低级简单，这是错误的。

场景创新能力的卓越，是中国的法宝。它得益于中国三次工业革命叠加、城乡和收入差异巨大导致多样性丰富。改开四十年，这两个条件让中国有了场景创新的需求、也有了人才和技术能力

理论突破和技术进步，最重要的是能够转化为发展红利：达尔文死海理论放在那儿呢，自主源发的基础创新能力再强，转化不了成为增长红利，就是死路一条。而场景创新就是跨越达尔文死海的必要。

基础理论创新、方法论创新、技术创新、场景创新，都很难，各国要理解本国的优势、劣势，才能准确定位自己在数字经济供应链中的角色。源发基础创新，苏联也很强，甚至更强——有莫斯科大学那种怪物存在，还霸着东欧怪物所。那源发基础创新那么强的苏联怎么垮了？

========反思党应该自我反思

中国的反思党，是中国前进的重要动力。但是也要加强自身能力建设，不能只停留在非常浅表、缺乏深入调研、缺乏理论创新的思考

我国最大的发展劣势之一，就是反思能力建设不足：反思舆论进程是不知所以然的推论。然后误导舆论和政策当局。

例如，“微笑曲线”推论出要淘汰落后产业，搞落后产业名录。

再例如，鼓吹“场景创新不好，基础原发创新好”，然后售卖焦虑——中国的CS技术和产业“只会场景创新”、中国技术进步和经济增长要完蛋，最后诱导舆论和政策瞎搞——比如搞“长期主义、集中力量投大钱、教育学生要坐冷板凳”

这些都是教训。

建设有质量的反思能力，恰恰是中国最需要的能力。