#资料# 下面这段分析说的不错，同样发展AI，有的行业会一帆风顺，有的行业注定曲折前行，前途未卜，其实是由行业所需的AI类型决定的。

早上语音也提到了这一点：
像AIGC、传媒游戏这些AI轻应用，就能快速借上AI的力，所以行情率先启动；
而像自动驾驶、机器人这些AI重应用，就要经历很长时间，甚至中途会遭遇多轮质疑，质疑他们到底能不能真正用上AI。

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世界上有两种AI，底层逻辑各不相同。

模式一、强控制型AI

强控制的AI，强调模式识别+最优控制算法求解，最典型的就是自动驾驶。在电力行业是人工智能调度。
强控制型的AI，仿真的是人的运动神经系统，也就是小脑+低级反射中枢。

这类AI的特点是关键任务处理，不允许有闪失，比如自动驾驶目前只做到L2商用，L3商业试验。目前没有任何厂商敢于对自己的L3、L4级别自动驾驶承担保险责任。至今只是“辅助驾驶”，也就是法律上驾驶者是第一责任人。
人工智能调度目前不太可能在省级调度上，实现大电网的自动驾驶，在技术上是训练的数据颗粒度和丰富度严重不足——即使是大电网的感知数据规模，也远远比不上自动驾驶领域。
更重要的是法律意义上，大电网级的L3、L4，谁敢保证不出事？

所以个人认为强控制型AI的应用，目前只能在电力系统的一些较为不重要的场景，比如“识别”的作用，比如识别安全帽没带，或者机器狗巡检（本质也是替代人去获取现场数据并识别），或者在微电网、低压配电网的某些动态场景中，L1、L2级别的去做一些低风险的控制。

模式二、强生成型AI

以LLM为代表的大模型，其本质是仿真人类大脑的高级灰质皮层，比如对语言（音乐）、静态图像、动态图形，对这些信息进行处理，并“生成”创意内同。
所以本质是Generate，而非Control。

在数据方面，由于过去十多年互联网的发展，大量内容被数字化，比如人类历史上所有书面语言记录几乎都被数字化、人类所有围棋棋谱被数字化。导致计算机学习的素材极大丰富。
在算力方面，并行计算受益于游戏产业。
所以AI行业明显表现为AIGC（人工智能内容生成）的发展，远远快于人工智能自动控制。

这就是为什么大家说，本来AI应该体力的活（司机、保姆、搬运工），反而AI现在都在干创意的活。#微博电台计划##大咖说财经#