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罗森:中国地域辽阔,拥有丰富的自然资源,但在历史上,对动植物和自然科学的系统研究相对较少。尽管中国有《本草纲目》这样的医学巨著,但在地质学、植物学等自然科学领域的探索却相对有限。而在欧洲,许多学者早已投身于自然研究。例如,在达尔文之前,亚历山大·冯·洪堡(Alexander von Humboldt)便前往南美,考察并记录当地的动植物、地理和气候。我认为,造成这种差异的一个重要因素是科举制度。中国的精英阶层长期以来主要专注于经史典籍的研读,而不是自然世界的探索。这在一定程度上抑制了科学研究的发展。相比之下,工匠阶层虽然在木材、陶土、纺织等方面积累了丰富的实践经验,但他们与知识分子几乎没有交集,知识难以在不同社会阶层之间流通。而在欧洲,社会阶层的流动性相对更强。比如,在一个有多个孩子的家庭中,长子通常继承家业或土地,而其他孩子可能会选择接受教育、进入教会或投身科学探索。像达尔文,他原本打算成为一名牧师,但后来发现自己真正的兴趣是自然科学。洪堡也是如此。他们愿意远行考察。这种探索精神在欧洲的航海时代尤为重要。此外,航海本身也是一个技术挑战。相较于大西洋,横跨太平洋的难度要大得多。太平洋面积庞大,风向复杂,季节性变化显著,航行者必须掌握如何借助风力航行。而且,在漫长的海上航行中,要精确确定自己的位置,必须依赖精准的计时工具。航海钟的发明正是在伦敦完成的。

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  除去数据,人工智能产业的另一个要素便是算力。随着DeepSeek的出现,尽管模型训练时算力需求可能降低,但是推理模型需要的算力增加,同时向数量庞大的用户提供推理能力依然需要庞大的算力。有地方政府人士表示:“对于人工智能产业而言,算法、算力、数据、应用等环节,政府能直接施加影响的可能就是算力环节。”

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