top of page

战争促进了科技进步?

Updated: Apr 28

上文提到主動與被動收集數據的需求,是要作出資源上的平衡,具體投放多少需要視乎數據分析的精準度;性命攸關的還是談及上班遲到幾分鐘的事情;要即時反饋的還是可以深思熟慮、從長計議等。筆者接着要說的例子,就屬於分秒必爭的事情了。

雷達系統可以說是人類資訊史上一個偉大發明,它是主動及不間斷探索資訊的典型例子。十九世紀末,麥克斯韋的電磁學理論,啟發科學家探索無線電在遠距離探測上的巨大潛力。這個想法促使後來雷達的發明,並衍生很多有價值的應用,包括航海、醫學和飛機導航等,以至成為今天無人車的關鍵技術之一。雖然筆者不想接受這個事實,但很多科技的進步都和戰爭脫不了關係。

雷達的第一次大規模使用,是發生在1940年納粹德國領袖希特拉的「海獅計劃」行動,德軍當時計劃橫渡英倫海峽登陸英國海岸,由於第一批登島人數多達7萬,空軍必須要爭取制空權。在這場英國保衞戰開始時,英國和德國分別擁有640架和3021架戰機,軍備強弱懸殊,德軍表面上佔盡優勢,但結果今天大家都知道,當時德軍損失慘重,而且元氣大傷。

時任英國首相邱吉爾事後在他的回憶錄中提到,這場戰役的勝利跟雷達有密切關係。事源英國皇家空軍高層對勞勃.華生—瓦特(蒸汽機發明者的後人)無線電波的研究很有興趣,並撥款支持他的項目。

瓦特的團隊建造了能探測和定位飛行物件的無線電天線,當時(1935年)的可探測距離達到97公里,英國皇家空軍當機立斷興建5所雷達站,以覆蓋倫敦空域。後來更把防空區域拆分為各區指揮中心,並通過電話與前線雷達站直接聯繫。在確定敵機方向、航速、高度等資訊後,區域指揮中心向其管轄區的戰鬥機分隊同步發布攻擊命令。而這預警、定位、決策系統,最後以該指揮官的名字命名,稱為「道丁系統」。

戰後,IBM計算機科學家在1958年撰文,討論利用技術來收集商業智能的潛力。按照今天的理解,商業智慧就是利用技術來收集和分析數據,把它轉換成有用的資訊,並以此來「優於競爭對手」,早一步採取行動。俗語有云:「商場如戰場」,雷達防禦系統與商業的決策系統也是異曲同工,所以訊息量、噪音比例和成本效益等都要考慮在內,目的都是擊敗競爭對手。

車品覺_紅杉資本中國專家合夥人、阿里巴巴商學院特聘教授暨學術委員會委員

Recent Posts

See All
選擇胖模型還是胖鞍具?

打開任何人工智能(AI)方案,你會看到兩種完全不同的產品策略在較量:一種叫做胖模型(Fat Model),另一種叫做胖鞍具(Fat Harness)。 胖模型的信念很直白:以更大的大腦解決更多的問題。參數多、數據龐大、算力強,模型自然顯得聰明。這驅動了ChatGPT、Claude和Grok之間的競賽──每一代都宣稱新產品比上一代更強,而企業只要付費就能直接使用,代價是你的AI能力完全綁定在供應商的

 
 
慎防智能代理「無聲」脫軌

試想想,人工智能(AI)系統已在生產環境中完成部署,但究竟要如何防止AI「悄然失靈」?過去3個月,全球超大規模企業在AI基礎設施上的資本支出達到一個前所未有的量級。單憑這一數據,人們或許會得出結論:AI的生產化部署正在全力推進,市場充滿信心。 然而,7月份第一周,來自不同領域的幾個訊號同時浮現,揭示出一個更為複雜的真相。一邊是史無前例的基礎設施投資;另一邊是一群深諳「系統可靠性」的專家──那些專門

 
 
AI預算黑洞 根源在架構設計

過去兩年。美國眾企業不約而同墮入一個速成陷阱: 認為購買了一個模型、聘請幾位演算法工程師、便能成功實現人工智能 (AI) 落地。然而,即使模型選擇正確數據卻 難以整合;數據成功整合,系統卻無法運行;系統成功運行,但業務部門不會操作;即使學會操作,3個月後模型又變得過時。 問題根源其實不在模型,而在架構。猶如建造大樓,若設計圖存在缺陷,再昂貴的材料也難以支撐。許多企業投入巨資購買「鋼筋水泥」(模型和

 
 
bottom of page