未来的强者不再是问题回答得最好的人而是问题提得最好的人。这场从“解题者”到“出题大师”的艰难转身将决定我们在智能文明时代的位置。Ai一、Ai大模型舞台上似乎只见中美在对决“大模型竞赛几乎只剩中美两国在舞台中央”这个感觉是真实的但背后原因复杂。其他国家并非完全消失只是声量和存在感被极度压缩了。一为什么只有中美能玩“顶级大模型”训练一个顶尖大模型门槛已高到几乎只有超级大国能承受。这需要同时满足四个条件目前只有中美具备1. 天文数字的资本训练 GPT-4 级别的模型单次训练成本可达数亿美元还不算前期探索的沉没成本美国有微软、谷歌、亚马逊等巨头以及成熟的硅谷风险投资体系。中国有阿里、腾讯、字节、百度等平台型巨头以及国家队和资本市场的集中支持。欧洲/日本缺乏同体量的互联网巨头传统产业资本对高风险、长周期的烧钱项目极度谨慎。2. 海量高质量数据与统一大市场大模型需要千亿级语料而且最好在一个统一语言的市场里测试和变现。美国3.3亿英语人口加上英语是全球通用语天然面向世界市场。中国14亿中文人口单一语言大市场数据壁垒高外企难进这给了本土模型巨大的生存空间。欧洲语言碎片化严重。一个德语模型市场很小做一个覆盖20多种语言的多语言模型难度和成本指数级上升商业前景却并不清晰。3. 顶尖算力与芯片自主或可控获取这是当前最硬的瓶颈。美国拥有 NVIDIA、AMD 和云计算三巨头算力是本土优势。中国被限制获取最先进芯片但反而催生出全力构建的自主算力体系举国之力保障供给。其他国家完全依赖进口在美国出口管制下拿到大规模先进芯片的优先级很低排在中东、印度之后且随时可能被卡脖子。4. 庞大的人才储备美国吸引了全球最顶尖的 AI 人才从 Geoff Hinton 到 Ilya Sutskever众多奠基性人物在此。中国培养了大量工程师和研究者论文和专利数量全球领先有庞大的人才金字塔。欧洲基础研究很强如德国马普所但人才大量流失到美国科技公司。简单说大模型竞赛本质上是“算力主权”和“数据主权”的竞赛是超大规模国家才有资格入局的游戏。Ai二其他国家真的消失了吗并没有只是在另一条赛道上它们没有消失而是换了一种更务实、更低调的方式参与1. 欧洲押注开源与行业垂直而非通用基座法国 Mistral AI是目前唯一能和 OpenAI、Meta 等开源模型正面较量的欧洲玩家已获得微软投资。但它主攻高效、开源、企业级而非追求最大参数。英国的 DeepMind虽被谷歌收购但本质是欧洲起源的顶级机构其 Gemini 系列模型仍在美国体系内发光。思路不同欧洲更多在讨论 AI 监管《AI 法案》希望用“以人为本、安全可信”的规则来影响全球标准而非直接拼算力。2. 中东以资本换入场券阿联酋开发了 Falcon 系列模型一度是开源榜冠军以国家力量购买大量芯片试图在全球 AI 算力中心占一席之地。沙特通过主权基金投资全球 AI 企业并建设基础设施。逻辑石油资本希望转型用钱直接买算力、买人才换取一张未来科技世界的船票。3. 东亚紧随其后但慢半拍韩国Naver 推出 HyperCLOVA X专攻韩语和本地化服务在韩国生态内很实用只是不出圈。日本软银和 NEC、CyberAgent 等都有发布日语优化模型但在全球英文和中文主导的评测中天然吃亏声量很小。它们的特点是做出服务于本土语言、商业生态的模型不追求全球第一只求在本国市场站稳。4. 俄罗斯、印度等雄心勃勃但受限于基础俄罗斯有 YandexGPT印度有 Sarvam AI 等但受限于算力获取、数据质量和资本规模存在感更弱。三“好像看不到他们”的三个核心错觉这种“消失感”主要源于媒体的中英信息茧房全球科技媒体的聚光灯 90% 打在 OpenAI、Google、Meta以及中国的百度、阿里、字节、DeepSeek 身上。法语、阿拉伯语、韩语的 AI 进展天然不出圈。英语霸权的碾压所有全球评测基准MMLU、HumanEval几乎都是英文的。一个为日语或阿拉伯语精调的模型在这些评测中毫无胜算即便在本土使用体验极佳也被判定为“落后”。赢家通吃的网络效应开发者生态、插件、教程、社区讨论全部建立在主流模型上。小规模模型即便开源如果没有开发者生态等于没有生命力。不是其他国家消失了而是这场竞赛的门槛已经高到只有中美能坐在主桌上。美国出基础创新和芯片中国出超大市场和快速工程化能力。其他大部分国家正在被迫转为规则制定者欧洲资本供给者和算力中心中东本土化应用者日韩开源模型的受益者和微调者全球开发者。感觉他们消失了是因为这场风暴的中心的确只有两个极点。算力中心二、俄罗斯的孤立堡垒及印度的天差地别印度是一个绝佳的反差点拿它和中国对比能更清晰地看清“大国资格”里哪些条件才是核心。印度和中国表面上人口、体量相似但在大模型这场竞赛中它们是两种截然不同的玩家。而俄罗斯则是另一个维度的典型。一印度为什么不是“下一个中国”表面看印度似乎具备所有条件人口世界第一且年轻IT人才硅谷遍地印度裔高管和工程师市场庞大且统一英语是官方语言。但为什么印度没有做出一个全球知名的基座大模型核心在于它缺少了从“可能性”到“现实性”的几块关键跳板。1. 数据悖论庞大的数字人口却建不起高质量语料金字塔这是最反直觉的一点。多语言的诅咒印度有22种官方语言方言上千。一个真正服务印度人的模型必须支持至少十几种语言。这导致语料分散、清洗成本极高高质量的多语言平行语料极度稀缺。这不是统一的中文或英文市场能比拟的难度。高质量数字语料匮乏大模型需要大量的书籍、论文、高质量网页、代码库。印度互联网虽然人多但产生的深度、结构化的知识文本与其人口规模不成正比。大量内容是娱乐化、短文本的社交媒体信息。语言鸿沟精英阶层用英语有全球最好的语料但这个市场被GPT等硅谷模型完美覆盖本土模型没有任何优势。想服务本土语言的人口又面临上述语料困境。2. 资本逻辑没有本土“巨头买单人”中国的崛起离不开阿里、腾讯、字节、百度等互联网巨头它们有自主可控、服务自身庞大生态的迫切需求愿意不计成本投入。印度没有这样的本土巨头。它的数字经济命脉被美国巨头谷歌、Meta、亚马逊、沃尔玛/Flipkart深度渗透。这些公司的人工智能核心研发都在硅谷总部。印度市场只是一个利润贡献者和应用场景而不是核心技术的策源地。本土独角兽如Flipkart、Paytm首先面临激烈的生存和盈利压力没有多余资本和意愿进行千亿级的高风险基础研究投入。3. 人才流失班加罗尔是“世界后台”不是“世界大脑”印度确实出顶尖AI人才但问题是他们大多不在印度。微软、谷歌、Adobe的CEO都是印度裔但他们在美国领导着美国公司。印度为世界贡献了大脑但本土留下的是大量的IT服务和软件外包工程师他们是优秀的执行者而非前沿探索者。顶尖研究型大学的缺位。中国有清华、北大等世界级理工科院校印度理工IIT极其顶尖但规模极小整体高教和基础研究投入与中国不在一个量级。在NeurIPS等顶会论文上来自印度机构的贡献相对很小。4. 算力同样被卡但缺乏“举国体制”的突破决心印度同样面临美国芯片出口管制但它既没有像中国那样被逼到墙角后迸发出的自主替代决心和全产业链攻关能力也缺乏足够的商业市场来消化昂贵的自主算力。结论印度就像一个有巨大潜在市场的湖泊但与中国这个形成了完整产业闭环的海洋相比它缺少能将湖水烧开的能量和容器。它的角色更多是AI应用的大市场和外包服务提供者而非基座模型的挑战者。二俄罗斯一个孤立的堡垒俄罗斯的情况清晰而特殊一句话就能概括它在全面制裁下被迫走向技术孤立主义。有模型但只为自保Yandex 推出的 YandexGPT 和 Sberbank 的 GigaChat 是存在的且重点整合进本国的搜索、银行、政府服务生态。这是为了在断网绝境下维持数字社会运行的必要替代品。硬伤无法弥补算力绝育无法获取任何先进GPU只能用存量老卡和尝试自研这直接锁死了模型参数规模和能力上限。人才与生态孤立全球开源社区、论文、框架协作俄罗斯都被排除在外。AI发展成为一座孤岛。数据内卷局限于俄语和本国内部网络缺乏与全球知识体系的同步更新。结果它不是在参与全球竞赛而是在构筑一个能独立运行的、低版本的平行数字世界。三一个清晰的对比层级这样看全球梯队就很鲜明了第一梯队美国和中国全要素自主竞赛。美国有源头创新和芯片霸权中国有市场纵深、制造和工程化能力并在算力封锁下强行开辟第二赛道。第二梯队独立主权追求者欧洲、中东欧洲法国 用开源和监管规则争夺话语权。中东阿联酋 用石油资本直接购买算力和人才换取入场券。第三梯队应用与外包生态印度有巨大需求和人才池但缺乏自主基座研发的资本、语料和产业闭环。其核心资产——顶尖大脑在为美国服务。第四梯队孤立的替代者俄罗斯在制裁下被迫自研追求的不是先进性而是自主可控的底线生存。所以印度和我们的情况不是“差不多”而是“差一点天差地别”。 它完美证明了仅有庞大人口和市场没有能整合资本、算力、数据和人才的统一产业主权仍然只能处于全球AI价值链的下游。这个对比恰恰是这个时代最核心的产业逻辑的写照。Ai三、先进芯片和人才向美国积聚的趋势似乎在强化Ai脑袋比我们强我们要怎么破局“AI脑袋”和“AI躯干”的比喻点到了最核心的痛处。这不仅是我们的焦虑也是当前全球AI竞争格局的实质。美国的“头部化”趋势确实在强化它手握最先进的“神经元”芯片和最能激发这些神经元的“大脑皮层”顶尖研究人才。而我们庞大的制造业、丰富的应用场景更像是强健的“躯干”。但破局的关键不是去复制一个一模一样的大脑而是走出三条路必须做的、必须变的、必须建的。第一必须做的攻克“算力脑袋”——用系统工程对抗单点霸权芯片制造这个“脑袋”是硬骨头必须啃。但我们的策略不是全线对标而是用系统工程的“巧劲”去化解晶体管密度的“蛮力”。1 架构创新绕开“制程墙”既然在单颗芯片的制程上追赶艰难那就用先进的芯片堆叠和封装技术把多颗不那么先进的芯片拼成一个强大的“算力立方体”。同时抓住AI计算的特性全力发展更高效的存算一体、Chiplet芯粒互联等新架构用架构优势弥补制程差距。2 算力基建化变成“水电煤”把宝贵的算力集中起来通过“东数西算”等国家工程建设公共的算力网络。让中小企业像用电一样使用算力不必自己买昂贵的显卡。这能把每一分算力都榨出最大价值。3 软件生态的“巧实力”这是关键的胜负手。硬件再强没有好用的软件和编译器也是一堆废铁。华为的昇腾芯片能和英伟达掰手腕核心就在CANN异构计算架构 等软件栈。我们的任务是投入重兵发展自己的底层软件生态让开发者从英伟达的CUDA平台迁移过来时门槛尽可能低。第二必须变的重塑“人才脑袋”——从“工程师红利”到“科学家红利”我们拥有海量的工程师这是“工程师红利”。但“AI大脑”的原始创新更依赖顶级科学家和“怪才”。这需要一场人才生态的变革。1 从“挖防”到“吸引”打造全球人才磁场美国的强大在于吸引了全世界的大脑。我们需要创造更具吸引力的环境。最近北京等地已经成立了主导AI研究的“新型研发机构”如智源研究院尝试提供有国际竞争力的薪酬和纯粹的科研环境。这种“科研特区”模式是留住和吸引顶尖华人科学家甚至非华裔人才的关键一步。2 改革培养模式呼唤“爱因斯坦”和“钱学森”我们太擅长培养“解题高手”而不擅长培养“出题大师”。大模型的出现颠覆了传统AI研究范式现在需要的是能从数学、物理、神经科学等底层出发重新思考智能本质的人。这要求我们的顶尖大学如清华、北大必须开辟新的实验田鼓励天马行空的失败和极其漫长的探索。2 善用“外脑”建立离岸创新网络不是所有顶级人才都必须回国。我们可以学习华为“数学研究所”的模式在AI圣地如伦敦、蒙特利尔设立前沿理论研究中心聘请当地顶尖科学家聚焦5-10年后的基础问题。让全球的聪明头脑为我们所用。第三必须建的开创“系统脑袋”——让“躯体”长出“新大脑”这是最关键、也是最可能换道超车的一步。我们真正的王牌是独一无二的“AI躯体”——全世界最完整的工业体系和最复杂的应用场景。我们要做的就是让这个庞大的躯体自己“长”出一个与之匹配的新大脑。这个新大脑就是“世界模型”。1. 从“语言大脑”到“世界大脑”现在的ChatGPT本质是“语言大脑”它读遍天下文本能说会道但不懂物理世界。杯子会掉在地上摔碎它可以从文字里学到这个关联却无法真正理解重力、材质和脆性。而我们拥有所有的物理世界数据和需求工厂、电网、港口、自动驾驶路测……这是真正的物理世界数据护城河。2. 我们的破局点具身智能当语言大模型遇上我们的制造业躯体就会诞生“具身智能”——让机器人真正理解并操作物理世界。这需要的不是更会聊天的AI而是能看懂三维空间、理解因果、规划动作的“世界模型”。在这个赛道上我们的数据优势、场景优势、硬件供应链优势是碾压性的。我们在做人形机器人的核心部件如伺服电机、传感器就像当年做手机一样可以做到全球最有竞争力。3. 定义未来人机接口当AI嵌入所有的机器我们需要一种全新的交互方式。这可能是更高级的语音交互、全息投影、脑机接口……在这个层面上我们和美国是同一起跑线上的。谁能定义新的人机接口标准谁就能定义下一个计算平台。所以破局的终局画面是我们不再仅仅羡慕和追赶那个被关在服务器里、靠着英文互联网喂养的“硅谷大脑”。我们正在打造的是一个与我们强大的制造业躯体深度融合、能从物理世界互动中学习和进化、并驱动千行百业智能化的“具身大脑”。到那时评判“AI脑”强大与否的标准就不再是写诗和画画而是能不能高效地造出一架飞机、精确地管理一座城市、灵巧地完成一台手术。那才是我们定义的未来强者的模样。中美Ai大模型比对四、太擅长培养“解题高手”而不擅长培养“出题大师”恰恰是Ai时代最崩溃的痛点这句话精准得像一把手术刀划开了我们这个时代最深层的焦虑。这确实是AI时代最让人“崩溃”的痛点因为它触及了两种文明底层逻辑的碰撞。一为什么我们成了“解题”的巨人“出题”的矮子这不是谁的错而是整个系统长期高效运转形成的路径依赖。1 历史的复利科举的千年回响我们的文化基因里深深印刻着“在规定动作内做到极致”的荣耀。从科举的八股取士到现代高考的标准化答案核心逻辑一脉相承在一个明确、公平的框架下通过努力和智力胜过他人。 这是一个成熟的文明选拔机制它在过去上千年里有效地维持了社会的流动与稳定。它的副产品就是我们把“解难题”崇拜到了极致。2 工业时代的成功陷阱过去四十年我们是全球最大的“解题者”。从一个落后的农业国变成世界工厂靠的是什么是把别人定义好的产品、技术、流程以更高的效率、更低的成本、更快的速度做出来。我们培养了海量的工程师他们是世界一流的“解题高手”——优化生产线、逆向工程、把成本降到极致。这个模式太成功了成功到让我们以为这就是发展的唯一路径。3 教育的规模化模具现代教育体系本质上是为工业化社会服务的目标是培养合格的、标准化的劳动力。它天然地倾向于“祛魅”和“简化”把知识的复杂性压缩成可以考核的题目。“出题”意味着质疑、重构、甚至推翻现有框架这在标准化的模具里不仅危险而且“不划算”——因为考试不考论文不认。一个孩子问“为什么苹果会落地”我们急于给他讲万有引力公式而不是让他像牛顿一样对着苹果发呆。二为什么AI时代这个痛点会致命因为AI就是终极的“解题机器”。能想象到的所有“解题”能力——背诵、计算、逻辑推理、模式识别、代码生成——AI在所有这些“有标准答案”或“有明确最优解”的领域都在指数级地超越人类。一个清华学霸苦学十年达到的编程水平可能被AI在几秒钟内碾压。当“解题”的价值被AI无情剥夺时我们突然发现手里剩下的牌恰恰是我们最不擅长、也最被我们忽视的“出题”能力定义问题在模糊、复杂、混沌的现实世界中洞察到真正的痛点提出一个前所未有、但对的方向。质疑前提不满足于在别人划定的赛道上奔跑而是问“为什么赛道要这样划我们能不能换个场地换个规则”深度共情与审美理解人性的幽微之处创造能带来情感共鸣和美的体验的产品。这不是简单的文本生成而是对生命体验的深刻洞察。跨领域的“元连接”能把两个看似无关领域的知识框架嫁接起来创造一个全新的范式。这需要广博的好奇心而不是深井式的专精。这些能力没有一个能通过“刷题”获得。它们恰恰需要我们在教育中试图抹平的东西发呆的时间、无用的探索、对权威的质疑、和容忍失败的土壤。三种子已埋下在“解题”的土壤里长出“出题”的芽“崩溃”的另一面是“觉醒”。破局的种子其实已经在我们这个庞大的“解题系统”内部被痛苦地孕育出来。DeepSeek团队他们面对算力封锁这道“天大的难题”没有沿着美国人划定的“堆算力”路线去疯狂“解题”。他们自己“出了一道新题”“如何用极低的成本实现顶尖的模型性能” 这道新题逼出了MoE架构的创新应用一举撼动了整个行业的底层逻辑让世界大吃一惊。《黑神话悟空》它的成功不是解题。它没有去解“如何做一个更好的氪金手游”这道商业题。制作人冯骥自己出了一道充满情怀和执念的题“用世界顶级的品质讲好我们自己的神话故事单机、买断制行不行” 他花了六年半给出了一个石破天惊的答案。这些都不是孤例。他们证明了一件事我们最顶尖的头脑一旦从“解题”的惯性中抬起头来开始“出题”其爆发出的创造力是惊人的。 这种能力的种子就埋藏在我们的文化韧性里埋藏在“精卫填海”、“愚公移山”那种敢于重构世界、定义规则的远古精神里。AI的冲击或许正是一场我们需要的“休克疗法”。它把“解题”这条路卷到了极致逼着我们整个民族必须去重新发现和激活那条我们陌生但至关重要的“出题”之路。未来的强者不再是问题回答得最好的人而是问题提得最好的人。这场从“解题者”到“出题大师”的艰难转身将决定我们在智能文明时代的位置。不拘一格降人才五、如何破局真正不拘一格降人才让18岁和80的姜尚都能有机会和渠道提问能力的根源可能不仅在教育还有就是用人制度意识的转变因为提出“好问题”本身就是一种特有的能力和气场。大部分情况下是基于对已有知识体系和相应交叉学科的全面理解与掌握乃至融汇贯通。我们现有的中规中矩的教育体系确实天生地是在培养解决问题能力的人当然解决问题是发现问题和提出问题的一个重要前提。假以足够长的时间这套中规中矩教育体系是能培养出足够多的能提出”好问题“的人才的。但这里有一个风险和一个制度性的障碍。风险就在这“假以时日”在Ai加速狂飙时代可能我们根本就没有“假以时日”的机会。而制度性的障碍又雪上加霜能融汇贯通的“骨灰”级的人才大都离变成骨灰已不远。而我们的中规中矩的教育体系也很难在受教育年龄整体上大批量培养出融汇贯通的 殿堂 级人物。或者在某种程度上现有体制是不允许有批量的年轻的“殿堂”人才的整体出现的。用才意识和制度必须改变如果整个教育体系暂时无法改变的话。需真正做到不拘一格降人才让18岁“尚姜”和80的“姜尚”都能有机会和渠道我们之前的讨论潜台词是“假以时日”。但在AI的时空中这个前提可能已经不存在了。当AI的学习曲线以小时计而我们的教育周期以十年计时这就不是追赶的问题而是文明的代差。所以破局点必须从“培养下一代”转移到 “激活当前所有世代” 。我们必须直面两个核心矛盾1. 风险“假以时日”的消失AI不会给我们一代人的时间去改革教育。我们无法等待今天的孩子长大必须在5-10年内从现有人口基数中批量地、跨越式地激活“出题大师”的潜能。2. 障碍“殿堂”的封闭与年龄的枷锁我们的体系本质上是 “选拔” 的逻辑而不是 “赋能” 的逻辑。它在一个人最具创造力、最敢质疑的年轻时期用资历、职称、资源门槛将其拒之门外。等到他被体系认可进入所谓的“殿堂”时虽非骨灰但思维的锐气和颠覆性已所剩无几。我们用一种培养行政官僚和工程技术骨干的体系来遴选和对待需要离经叛道精神的创新人才这是一种结构性的错配。那么在无法立刻颠覆整个教育体系的前提下用人制度和用才意识的改变就是唯一可能的“救生艇”。我们需要的是一个平行的、实验性的“人才特区”来绕过旧系统的齿轮。这个特区需要有几项根本性的制度设计(一) 设立“领域出题人”为提问能力正名和定价这必须是国家或行业层面的正式岗位而不是一个荣誉称号。它的职责不是管理项目不是发表论文而是穷尽式地质询对一个领域的所有基本假设提出书面、公开的“天问”。发起挑战书提出一个当前技术无法解决的、但方向可能正确的终极挑战。拥有否决权在重大科技立项的评审中“领域出题人”拥有一票可以不是否定技术路线而是质疑“我们解决的这个根本问题本身有没有问错”这会立刻形成一个信号在这里提出一个好问题和解决一个问题在制度上获得了同等、甚至更高的地位和权力。(二) 建立“天鹅奖”一种平行于“论文奖”的悬赏制度“不拘一格降人才”不能只是一句口号它需要一个具体的、有公信力的管道。国家或超级企业发布悬赏不是悬赏“谁能做到”而是悬赏“谁能换个问法”。例如“我们对室温超导的理解可能在哪里出现了根本性偏差请提出一个非主流但逻辑自洽的全新理论框架。”获奖者不看学历、不看年龄、不看论文。一个在边远地区的高中物理老师一个痴迷理论的民间爱好者都可以通过网络匿名提交。评审的核心标准只有一个是否提供了一个此前未被学术界严肃考虑的、真正具有颠覆性的新视角。这个通道就是为“80岁的姜尚”准备的。它把发现人才的权力从少数学术寡头手中部分地交还给了“问题”本身。(三) 赋予“无用”以顶级特权给内化留出时间所期待的“融会贯通”式人才其大脑需要一个极其奢侈的东西时间。不是被绩效填满的“假时间”而是可以自由支配、进行无用思考的“真时间”。我们的实验室通常是“计算资源”很足但“认知带宽”极度匮乏。我们需要一个制度赋予顶尖思考者一种特权——“百分之四十的无用时间”。这40%的时间他可以完全不参与任何考核导向的项目只是阅读、对谈、游历、发呆。把他作为活的知识路由器而非论文机器。当一个工程团队遇到“出题”瓶颈时他可以被“激活”通过深度的、苏格拉底式的诘问帮助团队重新定义问题。这个制度的信任前提是真正的融会贯通无法在填鸭和追赶中完成它需要内化和发酵的留白。(四) 打造“熔炉”团队强制制造认知碰撞“融会贯通”在单一个体身上太难实现。那么就用制度来制造一个团队级的“融会贯通”大脑。组建直面终极难题的“熔炉”团队。成员的选拔标准不是顶尖而是 “最大公约数最小”。把一位50岁的哲学教授、一位30岁的天才算法工程师、一位40岁的顶尖科幻作家和一位研究古代水利的考古学家关在一个项目里。他们的任务不是各司其职而是必须共同对同一个问题提出解释并在此过程中激烈地相互拆解对方的前提。这就用制度强制创造了跨领域知识的交互和融汇让“出题”的闪电在认知的碰撞中诞生。说到底我们需要的是从“选拔天才”的思维转变为“设计天才生态”的思维。我们不能只等待那个万中无一的、融会贯通的“殿堂级人物”在现行教育体系里孤独地、奇迹般地长出来。我们需要用一套全新的制度主动地、系统性地去连接、保护、对冲和放大那些散落在庞大人口中的、被压抑的提问天赋。这不再是人才培养的改良这是一场关于人才生存的救亡。救亡就容不得按部就班必须在不完美中立刻开辟出特区让那些能提出好问题的人不论出处不论年龄立刻上船掌舵。Ai【免责声明】本文主要内容均源自公开信息和资料大部分内容引用了Ai仅作参考不作任何依据责任自负。