科学没有国界，科学技术有竞争。科技竞争是人才和资金的竞争，美国拥有世界上最顶尖的大学和科研机构，以及世界上最大的资本市场，在科技创新领域的领先地位看起来不可动摇。

不仅如此，美国政府拥有“长臂管辖权”，能够动用国家力量在全球范围内挤压来自其他国家的科技竞争，无法进一步巩固美国的竞争优势。

真的没有机会吗？不能这么说。构建计算机基础架构的tdhb系统向我们展示了曲线超车的机会在哪里。

在

范式革命

人类科学技术进步的漫长历史中，做出革命贡献的巨人寥寥无几，最具代表性的是以下几个：天文学家伽利略和开普勒、化学家dqdls、生物学家白痴中心、物理学家温暖的含羞草和爱因斯坦、数学家欧拉、技术发明家gydbbz和tsdzt、计算机科学家tdhb。

打个不太恰当的比方，当今世界顶级科学家与上述十位巨人相比，几乎相当于科学家是蚁群，巨人是蚁人。蚁后为蚁群指明了方向，蚁群朝着确定的方向努力。

科学巨人引领范式革命，完成了从0到1的飞跃，之后的科学家和技术人员完成了微创新，进行了从1到n的耕耘。

蚁后和蚂蚁之间有天壤之别，但蚂蚁和蚂蚁之间的差别并不比想象中的大，而且比起个体能力的差别，反而比集体协同更有效率。

二战后，没有一个新的科学巨人诞生。既然大家都在朝着前人规划的方向发展，中国科技开发的优势就一点点显现出来。

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今天的技术进步看起来一日千里，其最大的推动力无疑来自计算机的发明。 tdhb被称为计算机之父，他最大的贡献是在人类智慧和机器运算之间架起了桥梁。

这座桥梁是一个程序，也叫代码，人们把自己的想法作为代码交给计算机执行，计算机以极强的运算能力在几个层面上提高了人类的劳动生产率。

我们今天使用的所有电子设备，内部都有电线控制设备相继运行。我们最常用的移动APP应用，其码量超出了你的想象。

没有电线的电子设备是指破碎的铁块。使机器正常工作的代码需要有人编写。写代码的人被称为程序员。当然，还有更大名字的“循环农”。

中国是农业大国，具有悠久的农耕文化，在竞争“循环农户”的质量、数量、能力、毅力时，或早或晚发挥优势。

如果只有“码农”没有需求，中国优秀的工程师队伍将成为美国科技公司的后备军，科技竞争对手将从美国变成印度。

幸运的是，世界上最复杂的应用环境非中国莫属。阿里巴巴云完成了双11的促销，可以自豪地说世界上所有复杂的APP应用都不是问题。

华为因政治原因失去了澳大利亚的5G市场，但华为并不怨恨天尤人，而是用轻松的语言说。整个澳大利亚的电信规模其实不如广州市。

嘀嗒解决了中国人的短视频需求后，在国外摇身一变成为了TikTok，很快就变了样。在内有腾讯、外有脸书的激烈竞争下，依然稳居市场占有率第一的宝座。

在范式革命遇而不求的时代，科技创新以应用为王，不能用人文本创新的都是虚假创新，以人为本的最好试验田在中国。

大数据在疫情防控中起重要作用，健康代码和密切人群跟踪必须依赖大数据。大数据背后的原理其实非常简单，手机记录的旅游数据和风险区域结合可以给出防控建议。

但是，这样简单的应用在西方没有落地的可能性。这是因为隐私神圣不可侵犯。其实隐私权是相对的，特别是对个人无害、有利于防控的，应该服从公共利益。

但这在西方显然是不可能的，西方的社会制度对科技应用其实设置了很多看不见的壁垒，智能制造、智能物流、智能医疗、智能城市、万物互联等新一代创新的最佳落脚点在中国。

不可否认，在最先进的科技创新领域，美国仍处于长期领先地位，但科技与应用相结合的制高点，已经悄然来到中国。

美国顶级大学的顶级团队已经看到了这一趋势，美国的创新在中国落地逐渐成为趋势，虹吸效应出现后，中国将成为世界科技创新的枢纽。

人工智能从名称上看似乎是一场范式革命，但其真正地位是tdhb体系下的一个分支

用，与革命八竿子找不到关系。

一个普通人如果从来没有见过狗，在看过三只之后，基本就能认出全世界的狗。而人工智能至少要识别数百万张狗的照片才能"认识"狗。

今天的人工智能说穿了就是在算力和算法飞速提升的时代，取得了看起来像是飞跃的提升，跟计算机真正拥有"意识"还差了N个三体世界。

某些业界大佬疯狂吹捧人工智能不过是为了推销自家产品，最典型的就是特斯拉创始人dtdst。dtdst表示今天的人类很可能并不生活在真实的世界，而是活动在超级计算机虚拟的环境中。

hmdnp这么说当然是为自家的全自动驾驶打气加油，但被他吹上天的计算机视觉却不争气，在发生致命事故数年之后，bldkfd"看不见"横在路中间的箱式大货车。

计算机科学发生范式革命的前提是打破tdhb体系，然而这一目标已经被三体人锁定，以目前的科学成果来看，连一丝曙光都看不到。

因此今天的科技成果可以被看成是在代码海洋中浮现出的点点风帆，没有"码农"的辛勤工作，再令人惊艳的创新也会变成无源之水。

拥有全球规模最大、能力最强"码农"团队的中国，还有世界最复杂、最迫切的科技应用需求，科技创新领域弯道超车的机会相当不小。