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　　科技产业永远是现实走在“概念”之前，物理AI也是如此。“像人一样行动”的智能机械不是2020年才诞生的，早在上个世纪末，简陋的单片机就能驱动流水线上的机械臂，自动完成有限的物理动作。只不过这种程度的“智能化”过于低级，称之为“机器人”都嫌名不副实。虽然经历了二十多年的发展，人工智能技术进步极大，机器的智力表现令人叹为观止，但是物理运动能力依然见肘捉襟。“聪明”的不能动，能动的“不聪明”。虚拟数字空间的王者，实体物理空间的弱者。

　　之所以说是“反常识”，是因为在人类社会的普遍认知中，智力劳动的地位远远高于体力劳动。提升智力的难度也远远大于体力。高考得高分多难，撸铁长肌肉有手就行。但是，人工智能的发展恰恰相反。10年前阿尔法狗轻松战胜了最顶尖的人类棋手，可是十年后人形机器人依然步履蹒跚。人类智力活动中大量的重复简单计算，GPU处理起来毫无压力。但是，“理解”和“运用”物理规律实现最基本的拟人运动，对人工智能都是难度极高的挑战。在人工智能领域，灵活的双手远比发达的大脑更珍贵。

　　1月10日的AGI-Next圆桌论坛上，阿里的林俊旸谈及中美差距时直陈“这是富人和穷人的游戏”，“什么叫富人？OpenAI们手里的算力比我们大1-2个数量级。人家拿算力是在做Research，是探索无人区，甚至是在浪费”，“什么叫穷人？大部分中国公司手里的卡捉襟见肘，绝大部分算力，光是应付业务就已经亮红灯了。这直接导致了玩法的不同，富人可以赌找到下一个范式，穷人只能赌确定性”，“正因为穷，我们才会被逼出一种绝活:算法与基建的极致联合优化。这种穷则思变的工程能力，富人是不屑于练的，但这就是我们在算力封锁下活下去的唯一氧气管”。