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美國早已「陳船利炮」,還想「自由航行」

博客文章

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美國早已「陳船利炮」,還想「自由航行」

2023年12月09日 12:38 最後更新:12:50

我們不想戰爭,但絕不懼怕戰爭。We don’t want war, but we never fear。這不是英語教學示範,而是中國海軍對我們這一片海,從南海台海東海近期的不平靜作出莊嚴的回應。

早前在習拜會行程未定之際,內地有不少疑似權威口吻的消息在網上流傳,「通知」大家當前在中美營做友好氣氛,「不要再罵美帝了」,令人忍唆不禁的是「罵美帝」要待另行通知。總以為有人想在中美攤牌較量的緊張期間出來搞下氣氛,今天看來,消息是某程度上嚴肅可信,峰層真的不再對「美帝」開罵。

解放軍新聞傳播中心網絡部近日製作中英雙語短片《Always Ready·枕戈擊楫》,以一名在役海軍與女兒的藍天與海灘溫情回憶為開場白,反襯出下一秒海軍戰士接報奔赴護衛海疆的鋼鐵意志,指揮員向全體喊話︰「中國領海主權神聖不容侵犯,我們有決心、有信心、有能力驅逐一切來犯之敵!」令我想起兒時觀看《甲午風雲》飾演艦長鄧世昌下令「致遠號」全速撞向日艦那一幕。

美國國防部長奧斯丁早前在美國海軍學院畢業典禮上告訴畢業生——他們將加入的是世界上最優秀的海軍,美國是印太地區最強大的海上軍事力量。——美國自信可以在中國海疆之內隨時航行自由,擅闖中國領士視為常態,還說我們對此的任何反應都是「有違國際規範」,結果引來中方發言人的多次痛批,不過,美國軍艦沒有停止挑釁,看來再多的痛批痛罵美帝國、美霸權,不如用深度的言語明志。

枕戈擊楫是成語,意思是枕著兵器,拍擊船槳。「枕戈」出自東晉劉琨典故「枕戈待旦」,「擊楫」出自東晉祖逖典故「中流擊楫」。請留意成語的背景是東晉這段「胡人入侵中原」的歷史,劉琨與祖逖是要恢復中原統一和秩序的志士,兩人為大業惺惺相惜。如果你是明白人,應知道我們不再嘥氣同你據理力爭,爭什麼,有乜好爭?解放軍等如向宣佈「全時待戰,隨時能戰」,奧斯汀你準備好未?

中國與美國海戰有多大把握?有美國媒體今年7月評估,中國海軍造艦以噸位計產能是美國的232倍,實際情況是,估計「中國海軍2020年擁有355艘戰艦,美國海軍有296艘,估計差距到2035年將顯著擴大,中國海軍有475艘戰艦,美國最多只也不足320次數。」以上數字是否屬實沒有官方回應,但中國造船是世界No.1毋庸置疑,美國由於造船工人與船塢不足,加上政府財政開支困難,兩黨互爭,不要說建新艦,現有的戰艦維修也很有挑戰。

有專家指,海軍不是鬥多戰艦,而是講究攻擊力。美國戰艦雖陳舊但武器先進,美國全部戰艦合共攜逾1萬枚導彈,中國連一半都不及。看好美國的專家認為解放軍不是10、20年追不上,有可能中美海軍實力相差100年云云。

客觀的說,中國今天可以「船堅炮利」來形容,美國就正所謂「陳船利炮」,有如50、60年代的解放軍處境。當時中國用商船改裝戰艦,由於貨船都是二手的,為求補救實力,於是勉強裝上很大口徑的艦上炮,不過,船是陳舊的,與大口徑炮火不協調,可謂「胡亂上馬」,結果被人家以「陳船利炮」來形容和嘲笑。

美國就憑「陳船利炮」來自由航行?我怎麼捨得罵你,今天我們警告你︰勿謂言之不予也。




黃秉華

** 博客文章文責自負,不代表本公司立場 **

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中國靠AI大數據超越美國

 

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。

AP圖片

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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「數據意識型態」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。