（来源：上观新闻）
从围棋到pro🔪⛸mpt en☝gine❓ering，我🇸🇨一直在🇫🇴关注的核心🐟问题其实🐐🥊没有变：在AI➿时代，什么算专业🥄🧗♀️知识？谁有权定👮义它？🇩🇴🇱🇻这些定义的背后🔛有着怎样的权🧗♂️力安排？围🈷棋给了我一个已🧫经走过一个完🇲🇩整周期的案例，而🕰🦉prompt👨🍳👂 engi🥙🇸🇬neer🇹🇫ing让我🖍看到同🇨🇷🤕样的动态正在🚣♋实时展开🐷⏮，只不过规模更大🕌🍯、速度⬅☹更快、涉及的👨✈️利益更复杂🍽。禾赛用于割🇱🇨草机器人的JT系👨👩👧👦⏹列定价已低至千元🇻🇦级，比汽车🇲🇺🧻亚精品一二三激光雷达的价格🎓高出约🐺🐈一倍，但绝对值😴🤼♀️仍然远低于几年🦜前的数万美元水平☎。天文学也建🔜立了其首个基础😌模型，实现了1🗺台望远镜的自动🐊🥘化观测🏋🚡。
在Alph🐭aGo🇲🇸🐃之前，🀄围棋知识🚅🇧🇼是一套有美😙学标准、😕亚精品一二三有师承谱系、有🇺🇿🇱🇹直觉判断的完🍜🌘整体系🇪🇪。尽管愿景美好，⚰🍉但围绕🦑 GBrain😼 的质疑同样存🔵在🇦🇱。单纯会训练模🕐🎍型的人很多，单纯🕞会讲战略🍺🐚的人也很多，难🇦🇼🇨🇺的是有人知道👩🚒一个模型从技🔏🇬🇱术路线开始↘，到架构设计，🚢到训练推理，🥃🧙♂️到产品👨👩👧👧出口，到🍇最后被商家和🐦用户用起来🚒，中间每👅一步会在哪里卡住💉。多个低空制造项🔖🇫🇯目签约落地，低空🧘♂️领域相关企业加速🅾🇦🇨培育，万🤓⬜州经开区也挂🐓🐅牌成立🍾了低空🗳经济产业园🧷。
