上海人工智能大会（WAIC）召开前夕，传来英伟达数据中心高端GPU“禁运”的消息。一时之间，风声鹤唳。
我进入世博中心参会的第一时间，就是问英伟达“禁运”的前因后果。
经过与一位英伟达中国服务器OEM合作伙伴资深工作人员的交流，我了解到，OEM在大新闻爆出前一周已经收到了消息。英伟达的处境并不乐观，美国的互联网企业正在砍单，库存压力大，希望中国的伙伴赶紧下单。大新闻的爆出，客观上催促国内买家赶紧囤货。
对于一些英伟达直销的国内互联网客户来说，如果不能直接买A100，客户可能买性能为A100一半的A30，两块A30价格比一张A100要贵…如果要买A100的国产替代，仅是算法软件的迁移，就需要三到六个月才能完成这个过程。
而国产GPU企业的表现，参差不齐，一言难尽。不过混沌之中，隐约蕴含着一些希望。
在一片“芯片投资已死”的呼号声中，中国科技产业的未来在哪里？
1、AI芯片混战
WAIC现场第一个给我留下深刻印象的，就是燧原展示测舌苔的中医类应用，我上前吐了十秒钟舌头，然后回答了十几道选择题，最后屏幕给出了一个比较万能的养生建议：
补气助阳，益气固表。
后来，一个工程师告诉我，燧原的产品不兼容CUDA框架。
这多少令人惊讶。国内有实力到不兼容CUDA、能建立自己框架和生态的，恐怕是没有吧。有一些科技企业，出于刻意迎合某些特定市场和人群的需求，为了所谓的原创而原创，不尊重基本的技术市场发展规律，要警惕。
把燧原产品的代工厂和制程拎出来，再结合其面向的市场，更是令人疑窦丛生：
美国晶圆制造厂格罗方德的12nm。
与燧原形成鲜明对比的，是登临。给我介绍的工程师非常实在，他明确表示单卖芯片不好卖，公司多提供板卡方案。登临展位上罗列了众多第三方服务器OEM厂商的组合方案，搭配其GPU芯片的CPU，有英特尔的，也有海光的。公司主打性价比产品，单个板卡价格不到一万，为燧原展示的中医应用方案价格的一半。
登临的工程师还告诉我，算法厂商和方案商在目前的产业生态中，有较大的选择产品的权利，因而公司与多家算法厂商展开了合作。
从现场得到的信息来看，登临的市场打法明显是很接地气的，其充分利用了电子产业成熟的市场分工，专精于自己的核心环节，而不像某些正在承揽地方数据中心项目的国产GPU厂商，虽然明面上看起来是芯片，但实际上干的是洗脚的活，为了做流水，正在逐渐丧失战略重心。
当然，说到服务器侧的国产AI芯片，目前市场上一个有力的竞争者非华为莫属。
服务器OEM厂商宝德的工作人员告诉我，在上海市场，华为的鲲鹏、昇腾服务器解决方案很受欢迎，在他们那里是出货量最大的。我比较惊讶的是，华为竟然还有库存…华为的芯片出货和库存就像一个迷，虽说被卡了脖子，但仍然在市场上维持着强烈的存在感。
除此之外，最近推出采用7nm 制程Chiplet工艺2.5D架构GPGPU的壁仞，也正在公开性能指标上成为英伟达高端GPU的潜在对手。其芯片方案兼具实用性和超越性：
一方面，可以无缝迁移CUDA，推出不同方案的板卡、模组和机柜方案，赢得浪潮等服务器厂商的青睐；另一方面，在BERT和ResNet50，即计算机视觉（CV）和自然语言理解（NLP）领域应用最广的两个核心AI模型中，BR104取得了超越英伟达A100的最佳表现，这有利于其充分打开市场。
AI芯片，除了上面所述几家的方案，其实还有另外一种技术路线：光芯片。这是一个较为前沿的领域，国内的曦智科技在该领域布局已久，其光芯片在特定的AI运算任务上大幅超越GPU，商业化正在稳步推进。
2 、机器人浪潮来了
WAIC展会现场有一个颇为有趣的现象，就是机器狗到处跑，展示的机器人也很多。
我与上海理工大学机器人研究团队的工程师王吉做了交流，他揭示了机器人流行背后的一个重大原因：波士顿动力之前开源了代码，为国内创业公司提供了十分便捷的开发基础。当然，因为波士顿动力的美国军方背景，最为关键的解决机器人下盘不稳的代码，并没有开源。因而，在WAIC现场展示的多是较为简单的机器狗形态。
先说下机器人形态。
上海理工大学研究团队展示的机器人，用的是x86的主板，配了FPGA芯片，这是比较与众不同的。估计，现场会调FPGA芯片的机器人团队寥寥无几。
钛虎机器人做了展示，但实用性不足，我问用途是什么，他们说可以用于礼宾待客，这多少让人哭笑不得。
不过，钛虎的主业是设计机器人躯干内含的伺服电机，再交给代工厂生产。机器人全身上下，用到了二十多个电机，单个售价五千到八千，算下来成本不低。如果机器人真正商业化落地，预计会给掌握伺服电机产能的厂商带来一波发展红利。
再说下机器狗。
从现场展示来看，机器狗多用于电厂巡逻、消防辅助等危险度比较高的场景。机器狗除一般的抓取物品等物理功能，还集成了摄像头，可以构建高精度地图，将数据回传。云深处的机器狗方案基于英特尔的工业级CPU，装了不止一块，也有其他厂商用的华为的芯片方案。一台整机的售价，在数十万元，主要客户，是大型企业和政府为主。
客观来说，众多机器狗的功能，大同小异，甚至可以说和一些机械臂的功能是类似的，只不过采取了狗的形态。
在国内厂商多是瞄准特定应用落地的集成商的市场状况下，机器人和机器狗产业热潮中受益较多和最为确定的，是芯片、伺服电机等关键零部件供应商。
3、AR智能眼镜应该怎么做？
除了WAIC上的AI芯片和机器人，AR智能眼镜也成为近期科技产业的一个热点，尤其是最近Nreal和米家AR眼镜相机相继发布，掀起了一小波高潮。
但是，在试用了几个产品后，我发现AR智能眼镜目前的体验难以称得上令人满意。
核心的症结在于，市面上的产品大体是“先智能后眼镜”。
Rokid、Nreal的AR眼镜更像是一款头戴显示器，核心功能在于将体外设备上的视频投屏。即便是投屏，体验感也不是很好，有朋友告诉我他多次遇到过观影时图层割裂的问题…更不用说戴上AR眼镜之后，因为视线前方全是图像，没法儿走路。此外，专为AR适配的应用少的可怜，一些产品只能上网页版体验。
米家的AR眼镜戴上去倒是能看清路，其核心功能主打拍照，但使用起来有点违反直觉，变换摄像头视角有时需要手掰模组，成片质感有一些，可无法与手机媲美。
总的来说，按照目前一副AR智能眼镜2000元～2500元的价位，如果只是主打投屏或拍照，体验还只是勉强，很难想象能够引爆消费者市场。就单独的投屏、拍照功能，已经有非常成熟的消费电子产品，竞争非常激烈。
那么，AR智能眼镜是否还有别的思路？
最近我拜访了一家由前旗舰手机核心开创者组建的新兴智能眼镜企业奇点临近，了解到一个不太一样的思路——“先眼镜后智能”。
奇点临近的创始团队告诉我，他们最近做了消费者调研，发现娱乐影音需求（对应投屏）只占智能眼镜的5%。一半左右的受访者认为，智能眼镜的最大用途，应该是更好地“看清世界”，比如准确地识别物体、调取相关信息、开车时导航，等等。
总的来说，智能眼镜应该让人更好融入物理世界，提高生产力，而不是像Meta那样把所有人拉进虚拟的元宇宙。
因而，从这一点出发，智能眼镜应该往“普适、出街、高频”的方向发展。
首先，要普适，做好眼镜的基础功能，保证用户长时间佩戴也不会有大的负担，为此，奇点临近团队中专门有一位出身宝岛眼镜的高管负责相关专业工作。
其次，要出街，能戴出去，能上路，还有美感，这是眼镜的饰品属性所决定的。目前的智能眼镜，颇多设计成了头戴式，光重量就是个问题。
最后，要高频，加载那些消费者在物理世界真正需要、具备独特价值的高频应用，而不只是躺在床上看片子。
正是从智能眼镜的根本需求出发，奇点临近聚集从华为、大疆等电子产业骨干企业出身的老将，集齐智能眼镜产业所需的各类人才背景，倒推技术的实现路径和关键节点，力图做出一个与众不同、能够引爆市场的产品。
4、尾声
在芯片投资趋于冷淡的背景下，机器人和AR眼镜的投资热度逐渐高涨。但细细拆解，不难发现，无论是机器人，还是AR眼镜，和芯片一样，都是复杂系统问题。
复杂系统意味着，无论是科技行业的哪一个分支，发展到哪里，都不是解决单一问题就可以取得突破的。
要建立复杂系统，科技树就要点全、挖深、all in。
一个技术短板，对于一个行业来说可能就是卡脖子的关键，所以必须点全。
一个领域没挖深，就无法做到高毛利，无法形成竞争壁垒，别人轻易就能击败。
一个核心领域没all in的心态，没有投入足够的战略资源，最终也无法成功。
只有点全、挖深、all in，中国科技行业的“卡脖子”屈辱，才能烟消云散。
