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西娅：就目前局势来看，中国在人工智能领域的人才储备上已经展现出相当大的优势，这不仅体现在数量上，也体现在质量上。许多顶尖的AI研究人员都毕业于中国的高校，并且选择留在国内发展。这与美国形成鲜明对比，美国目前正遭遇AI人才短缺的困境，部分原因是政府政策和社会环境导致人才流失。这种人才的净流入对中国科技发展有着积极的影响，许多中国企业，例如字节跳动和阿里巴巴，都吸引了大量的人才，这将有助于中国在未来的技术革命中发挥领导作用。
然而，仅仅拥有大量的人才并不足以保证在技术革命中取得领先地位。我们需要关注的是如何将这些人才有效地转化为创新成果。目前，将大型语言模型（LLM）与机器人技术相结合是一个热门的研究方向，虽然取得了一些进展，例如ProPrompt方法和C-CAN系统，但同时也存在一些挑战，例如LLM可能出现的错误、偏见以及安全隐患。我们需要谨慎地解决这些问题，才能确保这项技术的安全可靠应用。
在视频生成领域，中国高校的研究团队也取得了显著的成果，例如复旦大学团队提出的Cockatiel方法和IPOC方法，在国际权威榜单上都取得了领先地位。这些成果体现了中国在人工智能基础研究方面的实力。
与此同时，我们也需要关注垂类AI企业的发展。虽然垂类AI模型目前备受关注，但它们也面临着诸多挑战，例如商业模式单一、生态困局以及与其他环节数据无法有效打通等。这些问题导致一些垂类AI企业即使投入大量资金也难以盈利，甚至倒闭。因此，垂类AI企业需要构建自身的护城河，才能在激烈的市场竞争中生存和发展。这需要企业在流程、结果和生态三个层面精准发力，洞悉产业本质，并以客户价值为核心构建可持续发展的生态系统。
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