众所周知，美国在 AI 领域的研究和应用较为广泛，涵盖自动驾驶、人工智能芯片、自然语言处理等多个方面，但美国发展ai并不是造福人类行业，而是打造一个技术壁垒，以此可以常年收割全球人工智能公司，比如依然停留在芯片领域进行厮*，即便是英伟达，谷歌，苹果，以后都想搞芯片垄断。因为这类钱，赚的省心，利润又高，又可以常年坐吃老本。就像德系日系燃油车一样，几十，上百万的价格薅羊毛薅了大陆几十年。
而华为20多万员工，不仅要干技术研发的事，麒麟，鲲鹏等芯片，鸿蒙系统，还要亲自下到基层建设基础通讯设施，培养技术员工，累的活，笨的活，粗活细活一把抓！即便华为有一天成为全球老大哥，也是因为德行太高，配的上那个位置。
所以，中国的 AI 发展侧重于实际应用，如智慧城市、智能制造、金融科技等，同时也注重基础研究和人才培养，所以，我们不难看出，中式 AI 的发展则更加强调集体利益和社会责任，技术应用方面更加注重数据的集中管理和公共安全。
美国的 AI 技术虽然应用广泛，尤其在硅谷等地的高科技公司中，过于集中，明显失去了科技初衷，就比如做为open ai创始人马斯克强调要开源，普惠人类。而微软却坚持拿来赚钱，这和微软坐吃windows系统几十年，吃上瘾了。好不容易遇到人工智能时代，更想靠chat GPT，sora继续吃几十年人工智能利润。
而华为 AI 技术应用则更加贴近民生，政府和企业致力于将 AI 技术应用在实际生产和生活中，提高社会的运行效率和生活质量。
单层社会贡献来看，美式ai一家英伟达公司几十万亿，明显泡沫很大，正常社会价值来看，估值要等于现在的二分之一才是合理的。Cognition AI，硅谷芯片独角兽公司Astera Labs等。
华为的人工智能AI应用于多个行业，每种AI系统的设计和功能都有所不同。每个系统都在坐着不同的复杂技术活。天气预报AI系统：
数据处理：收集并处理大量的气象数据，包括卫星图像、雷达图、地面观测站数据等。
模式识别：识别天气模式，例如高压和低压系统，以及它们的移动和变化。
预测模型：运行物理气象模型来预测未来几小时、几天甚至几周的天气情况。
数据分析：分析历史天气数据来识别天气趋势和周期性变化。
机器学习：利用历史数据训练机器学习模型，以提高预测的准确性。
工业制造业AI系统：
质量控制：通过图像识别和模式识别技术来监控生产线上产品的质量。
预测性维护：预测机器和设备的维护需求，减少故障和停机时间。
供应链优化：分析数据以优化库存管理和物流。
生产优化：调整生产线配置和参数以提高效率和产量。
长江流域综合调度AI系统：
水文数据监测：分析来自各个监测站的水文数据，如水位、流速等。
洪水预警：预测洪水发生的可能性，及时发出预警。
水资源管理：优化水库的蓄水和放水策略，确保水资源的有效利用。
灾害响应：在灾害发生时，指导应急响应措施。
电网调度AI系统：
负载预测：预测电力需求，优化电网的负载分配。
故障诊断：实时监测电网状态，快速诊断和定位故障。
可再生能源管理：优化可再生能源（如风能、太阳能）的集成和调度。
网络优化：分析电网数据，优化网络结构和设备配置。
自动驾驶AI系统：
感知环境：通过激光雷达（LiDAR）、摄像头和雷达等传感器感知周围环境。
决策制定：处理传感器数据，做出驾驶决策，如加速、转向、制动等。
路径规划：规划车辆的行驶路径，避开障碍物，选择最佳路线。
车辆控制：将决策转化为车辆的实际操作，如控制转向和油门。
对于这些AI系统来说，虽然单个先进制程的芯片可能就拥有强大的计算能力，但实际应用中可能需要多颗芯片来构建一个计算集群，以提供足够的计算资源和冗余，确保系统的稳定性和可靠性。为了满足不同应用场景的需求，这些AI系统还需要与其他硬件（如专门的图形处理单元GPU、张量处理单元TPU）以及软件算法结合使用。
华为AI的发展模式，一直强调集体利益和社会责任，难道美国看不出来这一点？作为一个科技强国，从不把精力用在行业里去，而是想办法拿捏各行各业，声势造的很大，吸引全球资本，让别人为其打工，让自己富得流油，不感到颜面尽失吗？微软除了做个系统，还给全球带来什么有用的贡献？所以，美国科技是严重的德不配位，不是吗？
