第741章 第四代人工智慧技術研發
第741章 第四代人工智慧技術研發
最近一段時間裡，徐申學在智海園裡接待了多家來訪財團客人，商談的諸多事情或許都有差異，但是基本都有兩個共同點。
首先，大部分財團都希望和徐申學在人工智慧領域裡持續深入合作。
其次，則是商談神經虛擬領域裡的合作。
人工智慧領域的合作，這是智雲集團和各財團的重要合作項目，持續多年，而且越來越深入————也可以換句話來說，他們越來越依賴智雲集團在人工智慧領域裡的合作。
在人工智慧領域裡，目前有一個特性，那就是隨著人工智慧技術發展的越來越好，應用的越來越廣，外界對智雲集團的依賴也就越來越重。
早期智雲集團免費開放第一代人工智慧技術的時候，外部雖然也對智雲集團的GPU算力卡有依賴，但是並沒有太嚴重的，他們隨時都能有AMD算力卡作為備份的。
而且人工智慧應用領域裡也不算多，因此在智能終端晶片上的依賴也不算重————他們同樣有高通、英特爾、AMD這些企業的晶片備份。
甚至就連特斯拉以及谷狗都在研發自己的算力卡以及終端算力晶片。
第一代人工智慧技術時代里，智雲集團的人工智慧技術雖然斷崖式領先全球，外部企業的依賴雖然也有，但是他們還是能夠有備份的。
但是隨著智雲集團開放第二代人工智慧技術後，全球範圍內的其他企業，無其是高新技術企業對智雲集團的依賴就變得更嚴重了。
首先是量子綜合算力系統，這東西是第二代人工智慧技術不可或缺的，沒有它，就沒辦法訓練基於第二代人工智慧技術的模型。
因為智雲集團免費公開推廣的第二代人工智慧技術，是建立在量子計算特性上的，採用傳統的GPU算力中心根本沒辦法訓練和支持大規模第二代人工智慧技術的生成式應用。
比如最新版本的GTAI9，目前很多大型網際網路企業都已經陸續部署並應用，而這個版本的GTAI就需要運行在量子綜合算力系統上，傳統的GPU算力中心根本沒辦法部署。
其次，則是終端算力晶片，其他企業基於第二代人工智慧技術訓練出來的一些模型，想要部署應用在終端上，也需要智雲集團的提供的算力晶片，而這方面的依賴也非常嚴重的。
如L3級別的智能駕駛領域，特斯拉已經基於他們自研的第二代人工智慧技術，開發出來了他們自己的L3級別智能駕駛技術準備商用了。
國內這邊的幾家公司也都在開發他們自己的L3級別智能駕駛技術，其中華威做的相當出色。
不遠的未來，市面上的L3級別智能駕駛除了海藍汽車、智雲集團外，也會陸續出現其他企業的L3級別智能駕駛技術————
注意，這個L3級別智能駕駛技術，特指的是華夏智能駕駛技術委員會的評審級別，並不是說車企自己吹牛是L3級別就是L3級別了，而是需要進行專業測試，通過大小二十六項嚴苛測試後，才能夠獲得L3級別智能駕駛認證。
做到這個程度的L3級別輔助駕駛，其實已經能夠滿足日常駕駛需求，除非特殊情況下，駕駛員一般都不需要接管車輛。
而車企的某款車型拿到了L3級別智能駕駛認證，才能夠在華夏市場上使用L3
級別智能駕駛等詞彙進行GG宣傳。
這一套當年海藍汽車集團主推，華夏官方認可推行的智能駕駛分級標準，目前很多國家都在引用，歐洲以及美國也不例外，算是目前全球通用的智能駕駛分級標準。
所以，這個L3級別智能駕駛認證，含金量還是非常高的！
在這之前，只有海藍汽車集團和智雲集團的EYEQ方案能夠滿足這一測試標準————所以目前全球範圍內，看似很多車型都拿到了L3級別智能駕駛認證，但是除了海藍汽車集團的車型外，其他的車型清一色的使用智雲集團EYEQ方案。
但是在後續，除了這兩家的技術方案外，還會出現特斯拉，華威等各家公司的L3級別技術方案了————因為智雲集團這邊開了供應量子綜合算力系統，還免費公開了第二代人工智慧技術。
企業只要有錢，捨得砸錢，招募一大批人工智慧領域裡的頂級人才，那麼是有可能做出來L3級別智能駕駛的，特斯拉和華威就是典型案例，其他車企後續肯定也會陸續效仿而上述各企業自行研發的L3級別智能駕駛技術，無一例外，都需要使用智雲集團的終端算力PX晶片以及超大規模數據協處理N1晶片。
還有智慧機器人，谷狗公司已經基於他們自己研發的第二代人工智慧技術，開發出來了可商用的智慧機器人，預計九月份就已經能夠上市銷售。
此外微軟以及水果還有特斯，臉書這幾家公司的智慧機器人也都在加速研發當中。
水果公司則是對外宣布，預期明年上半年就能推出智慧機器人。
國內的幾家公司，如華威以及其他公司也在研發，進度也很不錯，此外威酷電子集團更是乾脆從智雲集團里獲得了相關的技術授權，目前正在進行機體研發當中，估計明年也能推向市場。
到了明年的時候，市面上將會出現多種不同廠商的智慧機器人。
儘管他們的技術距離智雲集團還非常的遙遠，連智雲集團多年前推向市場的第一代智慧機器人的性能都比不上，但是這是一個非常良好的開始。
而這些其他企業的智慧機器人，它們同樣得清一色使用PX晶片以及N系列晶片！
最後，在動作虛擬設備上也有其他公司獲得了技術突破，幾家美國財團推出來的一家所謂創新公司美洲虛擬科技，在六月初的時候就宣布研發出來了動作虛擬設備原型機，說未來兩年內就能投向市場————這款虛擬動作設備用的核心算力系統，也是APO系列算力卡以及N系列晶片的組合。
可惜的是，他們剛宣布沒多久，智雲集團就發布了神經虛擬系統。
受此影響，智雲集團自家的動作虛擬設備都銷量大跌，人們紛紛把動作虛擬設備以及動作虛擬內容領域當成了過渡時期的產物——沒有了未來。
所以美洲虛擬科技公司現在面臨非常尷尬的局面，耗費巨資研發出來的動作虛擬設備，可能會面臨還沒有上市就已經落後一整個時代的局面，他們背後的大股東們，正在為是否繼續耗費巨資研發、規劃量產而爭吵。
繼續這麼搞下去的投資規模可不小，怎麼也得再砸進去好幾百億美元呢————
而砸進去幾百億美元在一個現在已經落後一整個時代的產品上，是否值得？一旦搞不好，做出來的產品賣不出去，那真的是會導致千億美元級別的巨額虧損的。
拋開這個美洲虛擬科技公司的動作虛擬設備特別倒霉不談。
暫時只說在智能駕駛以及智慧機器人領域裡，未來幾年會進入一種百花齊放的狀態————但是，他們都嚴重依賴智雲集團提供的量子綜合算力系統地進行模型訓練。
這些企業在終端領域也嚴重依賴智雲集團的PX算力晶片以及N系列數據協處理晶片。
而這兩種晶片可不便宜，大概率他們在終端產品上賺的錢，還沒智雲集團賣晶片賺得多。
至於不找智雲集團採購晶片————哪有這麼容易啊。
上述所有基於第二代人工智慧技術所研發出來的各種人工智慧應用模型，都有著非常一致的技術來源：智雲集團。
說白了，就是智雲集團把自家早年的淘汰技術改頭換面，然後以免費開源的形式放出去，有實力的企業自己去研究，然後改進優化！
所以目前全球範圍，所有的第二代人工智慧技術，其技術源頭都在智雲集團這裡。
各家的所謂第二代人工智慧技術，其底層核心技術幾乎一模一樣的，還是智雲集團免費開放的那一套。
能夠照著智雲集團的免費開源技術，自己抄一個差不多的出來就已經很勉強了，至於改動底層核心，別指望了，沒那能力。
這種情況下，想要訓練基於第二代人工智慧技術的模型，只能使用智雲集團的量子綜合算力系統。
想要應用基於第二代人工智慧技術的模型，在終端上，最好也要使用智雲集團旗下的終端算力晶片————
用其他企業的晶片其實也勉強可以，畢竟都是他們自研」的算法和模型，他們改一改其實也能使用其他企業的晶片，比如AMD、英特爾、高通這些企業的算力晶片，但是兼容性會非常差，性能發揮會受到比較大的影響。
從硬體水準來說，其實AMD以及英特爾都能做出來不錯的算力晶片，但是他們的算力晶片為什麼不好用，而且也沒什麼客戶，賣不出去？
因為它沒辦法很好地兼容智雲集團的人工智慧技術啊！
這涉及到專利技術壁壘以及軟體開發生態，智雲集團推行的YUDA生態多年，早已經深入了人工智慧技術開發的每一個領域。
因此想要在在終端領域裡，把第二代人工智慧技術的模型性能發揮出來，最好還是要用智雲集團旗下的算力晶片。
要不然，你以為智雲集團那麼好心，會把第二代人工智慧技術滿大街送啊————人家是為了賣量子計算機和終端晶片的好吧！
超導量子計算機，APO算力卡，再加上PX，N，EYQ，EYEQ，LS等眾多終端算力晶片，匯總起來的算力設備業務，是目前智雲集團里的最大，也是最核心的業務，營收以及利潤都非常誇張的。
智雲集團把第二代人工智慧技術免費全球送，就是為了賣量子計算機和晶片啊————
智雲集團賣算力硬體，可是很認真的————所以不用太指望用了智雲集團開放的第二代人工智慧技術，還能使用其他公司的算力晶片。
除非谷狗公司等企業，他們自己研發出來一條全新技術路線，性能能夠比肩第二代人工智慧技術的全新人工智慧技術，不然就別指望擺脫智雲集團的算力硬體依賴了！
當然，在特殊領域裡，比如國防領域裡，他們還是會儘可能的使用自家的人工智慧技術以及晶片。
谷狗的智慧機器人的國防業務，預定的就是使用AMD的算力晶片以及高通的數據協處理晶片————為此他們的人工智慧算法工程師絞盡腦汁對算法底層進行優化修改，儘可能的提升對AMD和高通晶片的兼容性。
但是難度非常大，到時候做出來的國防機器人性能水平可能會大打折扣。
至於人工智慧模型本身的訓練，就必須依賴智雲集團的量子綜合算力系統了，這東西可沒第二個選項。
谷狗公司乃至其他大企業也都在研發量子計算機，但是目前基本都沒有成果，從智雲集團那邊採購的量子計算機都拆了好多台進行逆向研究了，但是現在為止他們連技術理論還沒折騰明白呢，天知道什麼時候才能夠做出來。
智雲集團在人工智慧領域裡的技術優勢是巨大的，甚至可以說是壟斷的——
並且是從硬體到軟體一手包攬進行壟斷。
其他企業想要在智雲集團的硬體以及軟體基礎上，發展和應用他們的人工智慧技術，那必然是要嚴重依賴智雲集團的硬體供應的。
當然，他們也可以自己走出來一條新的道路————這種可能性也是有的，畢竟智雲集團在人工智慧的研發上，也嘗試過無數的技術路線，只是最後選擇了一條他們認為最優秀的技術路線而已。
但是並不意味著其他技術路線不可行，甚至智雲集團內部研究的時候，陸續廢棄的很多技術路線也是有一定的可行性的。
威酷電子集團那邊獲得的智慧機器人人工智慧模型授權，就是智雲集團這邊內部競爭的失敗產物，但是並不意味著它不能用，人家威酷電子集團拿過去用來開發智慧機器人，一樣好用的很。
其他企業，也是有可能走出來一條新的技術路線的，但是難度極大！
這可不是在智雲集團的全套硬體以及軟體的技術支持下炒作業，而是要從頭開始，從技術理論再到工程試驗，挨個都自己來搞。
他們自己有沒有信心不好說，但是徐申學對他們是沒什麼信心的。
他徐申學手握龐大的資金以及海量頂級的人才，再加上關鍵的科研系統的支持，在林安東教授這種超人類極限級別的頂級科學家的帶領下，這才弄出來第二代以及第三代人工智慧技術。
徐申學可不認為他們也有這種研發條件！
他們想要自主研發出來，搞個第一代人工智慧技術問題不大，但是想要搞出來第二代人工智慧技術，再給他們二十年都夠嗆。
而到時候，智雲集團這邊估計都要免費開放第三代人工智慧技術了————現在智雲集團的第三代人工智慧技術已經大規模內部應用。
除了建立YANC系統用於人工智慧模型訓練以及大規模模型的運行外，還在逐步嘗試應用在終端領域，比如神經虛擬技術，就是最為典型的第三代人工智慧技術應用案例，只不過外人還不知道而已！
同時在可控核聚變項目，月球基地項目，太空港項目等重點項目上，也已經逐步應用第三代人工智慧技術，這些項目的核心人工智慧管理作業系統，就是基於第三代人工智慧技術而研發的。
同時，智雲集團內部還在大力推動第四代人工智慧技術的研發，這種第四代人工智慧技術某種程度上來說算是第三代人工智慧技術的超級升級版本，其前置條件就是量子比特數量達到百萬級別的量子計算機。
此外還需要大幅度性能提的神經擬態晶片，儘可能的模擬出來智慧生物的算力特性————目的就是打造一個模仿人類思維模式的計算機系統，有種生物計算機的感覺，但實際上還是基於電子半導體的技術路線。
兩者結合後，爭取淘汰傳統的高耗能，算力也不太行的GPU算力。
第四代人工智慧技術的研發，可不單純是算法的研發，而是一個結合量子計算機、智慧生物計算機，再加上針對性的新型算法研究的綜合性項目————目標很簡單，淘汰GPU算力！
GPU算力對於當下而言，準確的說是對於智雲集團而言，已經顯得有些落後了，屬於高耗能、高成本的算力模式，智雲集團已經探索新的技術路線把這玩意給淘汰掉。
只不過第四代人工智慧技術的研發也非常難，一時半會的也出不來的。
類生物計算機，百萬量子比特級別的量子計算機可都不好搞！
但是徐申學相信，給他一些時間，遲早都能弄出來，就算搞不出來預定目標的，也應該能夠搞個差不多的。
反正對於徐申學而言，只要是性能大幅度提升的新一代人工智慧技術，那就是第四代人工智慧技術，具體採用什麼技術路線，這不重要！
智雲集團這邊都在大規模應用第三代人工智慧技術，探索研發第四代人工智慧技術了，而其他企業連第二代人工智慧技術都還沒折騰明白————這裡頭的技術差距之大，內行人看了都得絕望！
而谷狗等公司，就是屬於絕望的那個！
最近一段時間裡，徐申學在智海園裡接待了多家來訪財團客人，商談的諸多事情或許都有差異，但是基本都有兩個共同點。
首先，大部分財團都希望和徐申學在人工智慧領域裡持續深入合作。
其次，則是商談神經虛擬領域裡的合作。
人工智慧領域的合作，這是智雲集團和各財團的重要合作項目，持續多年，而且越來越深入————也可以換句話來說，他們越來越依賴智雲集團在人工智慧領域裡的合作。
在人工智慧領域裡，目前有一個特性，那就是隨著人工智慧技術發展的越來越好，應用的越來越廣，外界對智雲集團的依賴也就越來越重。
早期智雲集團免費開放第一代人工智慧技術的時候，外部雖然也對智雲集團的GPU算力卡有依賴，但是並沒有太嚴重的，他們隨時都能有AMD算力卡作為備份的。
而且人工智慧應用領域裡也不算多，因此在智能終端晶片上的依賴也不算重————他們同樣有高通、英特爾、AMD這些企業的晶片備份。
甚至就連特斯拉以及谷狗都在研發自己的算力卡以及終端算力晶片。
第一代人工智慧技術時代里，智雲集團的人工智慧技術雖然斷崖式領先全球，外部企業的依賴雖然也有，但是他們還是能夠有備份的。
但是隨著智雲集團開放第二代人工智慧技術後，全球範圍內的其他企業，無其是高新技術企業對智雲集團的依賴就變得更嚴重了。
首先是量子綜合算力系統，這東西是第二代人工智慧技術不可或缺的，沒有它，就沒辦法訓練基於第二代人工智慧技術的模型。
因為智雲集團免費公開推廣的第二代人工智慧技術，是建立在量子計算特性上的，採用傳統的GPU算力中心根本沒辦法訓練和支持大規模第二代人工智慧技術的生成式應用。
比如最新版本的GTAI9，目前很多大型網際網路企業都已經陸續部署並應用，而這個版本的GTAI就需要運行在量子綜合算力系統上，傳統的GPU算力中心根本沒辦法部署。
其次，則是終端算力晶片，其他企業基於第二代人工智慧技術訓練出來的一些模型，想要部署應用在終端上，也需要智雲集團的提供的算力晶片，而這方面的依賴也非常嚴重的。
如L3級別的智能駕駛領域，特斯拉已經基於他們自研的第二代人工智慧技術，開發出來了他們自己的L3級別智能駕駛技術準備商用了。
國內這邊的幾家公司也都在開發他們自己的L3級別智能駕駛技術，其中華威做的相當出色。
不遠的未來，市面上的L3級別智能駕駛除了海藍汽車、智雲集團外，也會陸續出現其他企業的L3級別智能駕駛技術————
注意，這個L3級別智能駕駛技術，特指的是華夏智能駕駛技術委員會的評審級別，並不是說車企自己吹牛是L3級別就是L3級別了，而是需要進行專業測試，通過大小二十六項嚴苛測試後，才能夠獲得L3級別智能駕駛認證。
做到這個程度的L3級別輔助駕駛，其實已經能夠滿足日常駕駛需求，除非特殊情況下，駕駛員一般都不需要接管車輛。
而車企的某款車型拿到了L3級別智能駕駛認證，才能夠在華夏市場上使用L3
級別智能駕駛等詞彙進行GG宣傳。
這一套當年海藍汽車集團主推，華夏官方認可推行的智能駕駛分級標準，目前很多國家都在引用，歐洲以及美國也不例外，算是目前全球通用的智能駕駛分級標準。
所以，這個L3級別智能駕駛認證，含金量還是非常高的！
在這之前，只有海藍汽車集團和智雲集團的EYEQ方案能夠滿足這一測試標準————所以目前全球範圍內，看似很多車型都拿到了L3級別智能駕駛認證，但是除了海藍汽車集團的車型外，其他的車型清一色的使用智雲集團EYEQ方案。
但是在後續，除了這兩家的技術方案外，還會出現特斯拉，華威等各家公司的L3級別技術方案了————因為智雲集團這邊開了供應量子綜合算力系統，還免費公開了第二代人工智慧技術。
企業只要有錢，捨得砸錢，招募一大批人工智慧領域裡的頂級人才，那麼是有可能做出來L3級別智能駕駛的，特斯拉和華威就是典型案例，其他車企後續肯定也會陸續效仿而上述各企業自行研發的L3級別智能駕駛技術，無一例外，都需要使用智雲集團的終端算力PX晶片以及超大規模數據協處理N1晶片。
還有智慧機器人，谷狗公司已經基於他們自己研發的第二代人工智慧技術，開發出來了可商用的智慧機器人，預計九月份就已經能夠上市銷售。
此外微軟以及水果還有特斯，臉書這幾家公司的智慧機器人也都在加速研發當中。
水果公司則是對外宣布，預期明年上半年就能推出智慧機器人。
國內的幾家公司，如華威以及其他公司也在研發，進度也很不錯，此外威酷電子集團更是乾脆從智雲集團里獲得了相關的技術授權，目前正在進行機體研發當中，估計明年也能推向市場。
到了明年的時候，市面上將會出現多種不同廠商的智慧機器人。
儘管他們的技術距離智雲集團還非常的遙遠，連智雲集團多年前推向市場的第一代智慧機器人的性能都比不上，但是這是一個非常良好的開始。
而這些其他企業的智慧機器人，它們同樣得清一色使用PX晶片以及N系列晶片！
最後，在動作虛擬設備上也有其他公司獲得了技術突破，幾家美國財團推出來的一家所謂創新公司美洲虛擬科技，在六月初的時候就宣布研發出來了動作虛擬設備原型機，說未來兩年內就能投向市場————這款虛擬動作設備用的核心算力系統，也是APO系列算力卡以及N系列晶片的組合。
可惜的是，他們剛宣布沒多久，智雲集團就發布了神經虛擬系統。
受此影響，智雲集團自家的動作虛擬設備都銷量大跌，人們紛紛把動作虛擬設備以及動作虛擬內容領域當成了過渡時期的產物——沒有了未來。
所以美洲虛擬科技公司現在面臨非常尷尬的局面，耗費巨資研發出來的動作虛擬設備，可能會面臨還沒有上市就已經落後一整個時代的局面，他們背後的大股東們，正在為是否繼續耗費巨資研發、規劃量產而爭吵。
繼續這麼搞下去的投資規模可不小，怎麼也得再砸進去好幾百億美元呢————
而砸進去幾百億美元在一個現在已經落後一整個時代的產品上，是否值得？一旦搞不好，做出來的產品賣不出去，那真的是會導致千億美元級別的巨額虧損的。
拋開這個美洲虛擬科技公司的動作虛擬設備特別倒霉不談。
暫時只說在智能駕駛以及智慧機器人領域裡，未來幾年會進入一種百花齊放的狀態————但是，他們都嚴重依賴智雲集團提供的量子綜合算力系統地進行模型訓練。
這些企業在終端領域也嚴重依賴智雲集團的PX算力晶片以及N系列數據協處理晶片。
而這兩種晶片可不便宜，大概率他們在終端產品上賺的錢，還沒智雲集團賣晶片賺得多。
至於不找智雲集團採購晶片————哪有這麼容易啊。
上述所有基於第二代人工智慧技術所研發出來的各種人工智慧應用模型，都有著非常一致的技術來源：智雲集團。
說白了，就是智雲集團把自家早年的淘汰技術改頭換面，然後以免費開源的形式放出去，有實力的企業自己去研究，然後改進優化！
所以目前全球範圍，所有的第二代人工智慧技術，其技術源頭都在智雲集團這裡。
各家的所謂第二代人工智慧技術，其底層核心技術幾乎一模一樣的，還是智雲集團免費開放的那一套。
能夠照著智雲集團的免費開源技術，自己抄一個差不多的出來就已經很勉強了，至於改動底層核心，別指望了，沒那能力。
這種情況下，想要訓練基於第二代人工智慧技術的模型，只能使用智雲集團的量子綜合算力系統。
想要應用基於第二代人工智慧技術的模型，在終端上，最好也要使用智雲集團旗下的終端算力晶片————
用其他企業的晶片其實也勉強可以，畢竟都是他們自研」的算法和模型，他們改一改其實也能使用其他企業的晶片，比如AMD、英特爾、高通這些企業的算力晶片，但是兼容性會非常差，性能發揮會受到比較大的影響。
從硬體水準來說，其實AMD以及英特爾都能做出來不錯的算力晶片，但是他們的算力晶片為什麼不好用，而且也沒什麼客戶，賣不出去？
因為它沒辦法很好地兼容智雲集團的人工智慧技術啊！
這涉及到專利技術壁壘以及軟體開發生態，智雲集團推行的YUDA生態多年，早已經深入了人工智慧技術開發的每一個領域。
因此想要在在終端領域裡，把第二代人工智慧技術的模型性能發揮出來，最好還是要用智雲集團旗下的算力晶片。
要不然，你以為智雲集團那麼好心，會把第二代人工智慧技術滿大街送啊————人家是為了賣量子計算機和終端晶片的好吧！
超導量子計算機，APO算力卡，再加上PX，N，EYQ，EYEQ，LS等眾多終端算力晶片，匯總起來的算力設備業務，是目前智雲集團里的最大，也是最核心的業務，營收以及利潤都非常誇張的。
智雲集團把第二代人工智慧技術免費全球送，就是為了賣量子計算機和晶片啊————
智雲集團賣算力硬體，可是很認真的————所以不用太指望用了智雲集團開放的第二代人工智慧技術，還能使用其他公司的算力晶片。
除非谷狗公司等企業，他們自己研發出來一條全新技術路線，性能能夠比肩第二代人工智慧技術的全新人工智慧技術，不然就別指望擺脫智雲集團的算力硬體依賴了！
當然，在特殊領域裡，比如國防領域裡，他們還是會儘可能的使用自家的人工智慧技術以及晶片。
谷狗的智慧機器人的國防業務，預定的就是使用AMD的算力晶片以及高通的數據協處理晶片————為此他們的人工智慧算法工程師絞盡腦汁對算法底層進行優化修改，儘可能的提升對AMD和高通晶片的兼容性。
但是難度非常大，到時候做出來的國防機器人性能水平可能會大打折扣。
至於人工智慧模型本身的訓練，就必須依賴智雲集團的量子綜合算力系統了，這東西可沒第二個選項。
谷狗公司乃至其他大企業也都在研發量子計算機，但是目前基本都沒有成果，從智雲集團那邊採購的量子計算機都拆了好多台進行逆向研究了，但是現在為止他們連技術理論還沒折騰明白呢，天知道什麼時候才能夠做出來。
智雲集團在人工智慧領域裡的技術優勢是巨大的，甚至可以說是壟斷的——
並且是從硬體到軟體一手包攬進行壟斷。
其他企業想要在智雲集團的硬體以及軟體基礎上，發展和應用他們的人工智慧技術，那必然是要嚴重依賴智雲集團的硬體供應的。
當然，他們也可以自己走出來一條新的道路————這種可能性也是有的，畢竟智雲集團在人工智慧的研發上，也嘗試過無數的技術路線，只是最後選擇了一條他們認為最優秀的技術路線而已。
但是並不意味著其他技術路線不可行，甚至智雲集團內部研究的時候，陸續廢棄的很多技術路線也是有一定的可行性的。
威酷電子集團那邊獲得的智慧機器人人工智慧模型授權，就是智雲集團這邊內部競爭的失敗產物，但是並不意味著它不能用，人家威酷電子集團拿過去用來開發智慧機器人，一樣好用的很。
其他企業，也是有可能走出來一條新的技術路線的，但是難度極大！
這可不是在智雲集團的全套硬體以及軟體的技術支持下炒作業，而是要從頭開始，從技術理論再到工程試驗，挨個都自己來搞。
他們自己有沒有信心不好說，但是徐申學對他們是沒什麼信心的。
他徐申學手握龐大的資金以及海量頂級的人才，再加上關鍵的科研系統的支持，在林安東教授這種超人類極限級別的頂級科學家的帶領下，這才弄出來第二代以及第三代人工智慧技術。
徐申學可不認為他們也有這種研發條件！
他們想要自主研發出來，搞個第一代人工智慧技術問題不大，但是想要搞出來第二代人工智慧技術，再給他們二十年都夠嗆。
而到時候，智雲集團這邊估計都要免費開放第三代人工智慧技術了————現在智雲集團的第三代人工智慧技術已經大規模內部應用。
除了建立YANC系統用於人工智慧模型訓練以及大規模模型的運行外，還在逐步嘗試應用在終端領域，比如神經虛擬技術，就是最為典型的第三代人工智慧技術應用案例，只不過外人還不知道而已！
同時在可控核聚變項目，月球基地項目，太空港項目等重點項目上，也已經逐步應用第三代人工智慧技術，這些項目的核心人工智慧管理作業系統，就是基於第三代人工智慧技術而研發的。
同時，智雲集團內部還在大力推動第四代人工智慧技術的研發，這種第四代人工智慧技術某種程度上來說算是第三代人工智慧技術的超級升級版本，其前置條件就是量子比特數量達到百萬級別的量子計算機。
此外還需要大幅度性能提的神經擬態晶片，儘可能的模擬出來智慧生物的算力特性————目的就是打造一個模仿人類思維模式的計算機系統，有種生物計算機的感覺，但實際上還是基於電子半導體的技術路線。
兩者結合後，爭取淘汰傳統的高耗能，算力也不太行的GPU算力。
第四代人工智慧技術的研發，可不單純是算法的研發，而是一個結合量子計算機、智慧生物計算機，再加上針對性的新型算法研究的綜合性項目————目標很簡單，淘汰GPU算力！
GPU算力對於當下而言，準確的說是對於智雲集團而言，已經顯得有些落後了，屬於高耗能、高成本的算力模式，智雲集團已經探索新的技術路線把這玩意給淘汰掉。
只不過第四代人工智慧技術的研發也非常難，一時半會的也出不來的。
類生物計算機，百萬量子比特級別的量子計算機可都不好搞！
但是徐申學相信，給他一些時間，遲早都能弄出來，就算搞不出來預定目標的，也應該能夠搞個差不多的。
反正對於徐申學而言，只要是性能大幅度提升的新一代人工智慧技術，那就是第四代人工智慧技術，具體採用什麼技術路線，這不重要！
智雲集團這邊都在大規模應用第三代人工智慧技術，探索研發第四代人工智慧技術了，而其他企業連第二代人工智慧技術都還沒折騰明白————這裡頭的技術差距之大，內行人看了都得絕望！
而谷狗等公司，就是屬於絕望的那個！