加拿大與印度鬧出外風波，最受觸目是可稱為加大拿「神童」的杜魯多，他在首任總理初登場示範用35秒解釋量子電腦，贏得空前完美的年輕政治家形象。
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這位國際政治明星，不知怎樣的，近期分別一次再一次遭東方大國「教訓」，歸根究底，杜魯多其實並不明瞭當今天下形勢正是他口中的量子電腦，「再也不是1或0」——西方經常錯覺以為是民主、人權、自由就是普世價值，其他就什麼都不是——杜魯多明明白白知道，量子力學是推翻傳統宏觀物理現象，進入微觀世界的全新角度，「一個量子的狀態遠遠複雜得多，東西可以同時是粒子又是波，量子周圍存在不確定性。」可是他就看不見也想不通身邊的事。
順帶一提，加拿大是量子電腦的先驅，第一台商用的量子電腦不是美國也不是中國，而是加拿大D-Wave公司2011年率先推出，宣稱比起時下英特爾（Intel）芯片的個人電腦，快一億倍！杜魯多當日便是出席加拿大一場重要的物理學研討活動，「秀」過對量子電腦的知識之餘，最後以「這是量子運算令人振奮之處」為結尾，暗誇D-Wave的技術成就。加拿大有此年輕有為的總理，加拿大有此「一億倍速」的電腦，夫復何求？
西方殖民主義建立的300年所謂現代文明，是「西方說了的算，和西方說了的不算」的0與1邏輯，可是今時今日，東方有兩個大國的復興，中國、印度可以上天探索月球和火星、落海有戰略核動力潛艇，並且同時擁核，世界已經不再適用傳統西方那一套。
去年11月印尼主辦G20峰會，時值加方指控中國人員涉嫌干預當地選舉，杜魯多逕自走上前跟習近平主席「寒暄」但實際想「對話」，可是被婉拒，這個場合這個氣氛，稍有常識的知道不適合嘛，周圍都是採訪記者。
習主席說︰「如果有誠心，我們就應該以互相尊重的態度來進行很好的溝通，否則這個結果就不好說了。」不過，杜魯多微笑點頭，但不脫傲慢回應：「我們在加拿大相信的是自由、開放和坦率的對話，我們一直以來都這樣。我們會持續尋求建設性合作，但也許過程中也有意見分歧的時候。」結果，西方媒體訴說杜魯多被習近平「教訓」了，可以沒有報導杜魯多想以西方民主自由的陳腔濫調「暗寸」中國，隱隱傳來一種莫明的「優越」感。
今次杜魯多又在G20對碰另一東方大國印度，情況複雜很多，據報導，他直接向印度總理莫迪提及在加拿大發生的政治暗殺事件，「要求印度『嚴正』看待此事，遭對方強硬否認」，兩國隨後互逐外交官，讓期盼與加拿大、印度合作的西方盟友陷入尷尬。
杜魯多被捧為「上通天文，下識地理」，其實，他不過是僅憑一點點出眾的外貌，以及類似佳麗競選的一點點鏡頭前的35秒智慧。這種料子，在一個只求選票勝出的西方國家，是可以堪當大任，例如43歲便當加總理的杜魯多。面對擁有數千年歷史的文明古國又是肩負十幾億人口進行自主獨立追求現代化的東方龍與象，又豈是「小土豆」可以走過來班門弄斧，還要上前叫陣？最後贈你一句李敖名言︰「只要你不覺得尷尬，那尷尬的就是別人」。杜魯多和小S，共勉之。
資料補充，以上名句是李敖在綜藝對主持人小S問「我和胡因夢相比，誰更漂亮」的妙絕回應。
深藍
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中國AI以「大數據」工程的成效而取得優勢，俄羅斯專家最新分析，美國在其他領域即使領先，也攔阻不了中國的科技超越。
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2018年，微軟創辦人蓋茲向CNN表示︰「中國AI發展迅速，但中國不能在AI超越美國，中國始終是第二名。」曾任職微軟、蘋果、Google高層的AI專家李開復馬上反駁︰「中國AI 2020年可望超過美國。」到了2020年，有人出來見證——美國國防部前首席軟件官（Chief Software Officer）夏蘭（Nicolas Chaillan）接受《金融時報》訪問時，直指美國AI已輸給中國。——對中國AI優勢更加了解的是Google前主席施密特，2017年到中國考察，他率先提出︰「我預計，美國在2025年將再難以維持AI技術方面的領先地位，被中國反超前。」他卸任Google職務出任國防務部顧問，馬上向政府提出「不能讓中國AI領先美國——U.S. must do 'whatever it takes' to beat China on AI——美國必須不惜一切代價擊敗中國」的主張。
施密特找出中國最大的弱點是半導體技術，為了確保美國與中國在AI領域拉開至少兩代之外，他建議在芯片方面制裁中國，結果，施密特可能既失望又尷尬，中國不受芯片落後所束縛，AI發展關鍵原來在於大數據應用。
莫斯科國立國際關係大學最新分析報告《中國大數據戰略：治理改革、創新與全球競爭》，作者是莫斯科國立國際關係學院高級研究員杰尼索夫，他指出中國正在有序地走進「數據意識形態」的成熟方向，「也就是說，圍繞把數據用於經濟目的、公共管理目的，出現了一系列法律、法規和實踐。」
外行人大概不明白「數據意識形態」是什麼，中國工程院院士、阿里雲始創人王堅在他的2018年出版《在綫》指出，「大數據」不是「數據」，世界最大的數據庫與互聯網應用一點關係都沒有，例如歐洲核子研究組織的大型強子對撞機，每秒生產1PB（相等於2^50字節）的分析數據，全年要用4.5萬個儲存器儲存約35PB的數據，可是這麼「大」的數據，由於沒有通過「在綫」的應用，再「大」也沒有作用。
為什麼數據在綫才有價值，否則永遠是「樣本材料」？舉個例，學生到食堂吃飯買票，與刷餐卡就餐的意義完全不一樣，飯票只能知道學生用了多少錢的票，可是餐卡產生「數據」紀錄學吃過什麼，幾時就餐，於是食堂便知道學生們的最愛與不愛的選擇，食堂的高峰時間在哪，有那幾個「富二代」學生從不到食堂等等，如是者，便可供分析及建立模型以改進經營及校風管理。
中國有最多場景和應用，加上政府主導大數據戰略布局，在綫成為生活、工作、交易、服務的日常，社會對於數字化應用普及率冠於全球，用得多數據多，人工智能受惠這龐大的數據，於是變得更「聰明」更「精準」。大家平日北上消費消費購物交通，大概都感受到這份「數據意識型態」。
自2012年以來，國家相繼出合系列政策支援，企業也配合開展大數據在教育、健康、扶貧、旅遊，以及公共安全等民生領域，並取得很大成效，更重要凡是回饋到AI技術領域，推動科技進步。人工智能不是硬件、芯片說了算，最核心是能轉化成為人民的資產，矽谷的蓋茲、施密特，想必不能明白。
