在2026年春节这个时间节点上，全世界有关人工智能的探索已经非常多了，茗香乡团队也不例外。值此之际，我们也分享一下有关这个问题学习思考的结果。

我们团队是以云贵川渝鄂地区的各种植物为主要原料，深入研究和应用相关的提取和深加工技术，前期尤其以油茶这种植物为核心，交叉应用机械、热学、电子、流体、生物、化学、医药、光学、建筑等多学科知识，并进行一些创新，在我们看来，人工智能（AI）不能替换人并传承发扬人类的文明。

今天的AI会调用内外部数据库来获取知识，依靠“大语言模型+多模态+智能体+复合系统架构”的综合工作，自主使用搜索引擎验证人类提供的所谓事实，甚至自动编写代码来解决问题，以此来约束大模型天生的“幻觉”，让输出变得更可靠一些，它像是古代的历史学家，可以一定程度地自主考证、学习和总结，但不能使用科学仪器设备挖掘、调查和研究实物。也就是说，今天的AI还没有真正推开通往现实世界的大门。

未来呢，AI结合机器人技术处理现实世界的问题时，能真正推开这扇大门吗？我们认为，AI应该只能推开一条缝，而不能完全或者大部分打开通往现实的通道。AI能打开的小部分和不能打开的大部分之间的分界线究竟是怎样的呢？我们认为，关键在于，要解决的这个问题能否以足够高的性价比，完成量化分析所需的采集和计算。

对于人类来讲，这个世界的很多道理是可以融会贯通的，而且整个大脑的平均功率只有约20瓦，这20瓦的功率要做多少计算呢？举几个例子，人的眼睛分辨率约相当于5.76亿像素的相机，而绝大部分科研级的相机也不到3500万像素，民用级相机一般是1000万到2000万像素；人的两只手上有约200万触觉感受器加8万温度感受器，而目前*先进的柔性电子技术大概只能在同样大小的区域内，集成10万个左右的触觉传感器，温度传感器则更加困难进行如此高密度集成；人的植物性神经系统（1000亿级的神经元数量，百万亿级的神经突触数量）遍布于五脏六腑和躯干的毛细血管周围，也是需要大脑去协调工作的；如上功能难以枚举，它们都是在我们潜意识（占能耗95%左右）里完成的，加上我们的显意识（占能耗5%左右），平均能耗约20瓦。而如果要用今天的计算机去处理这么多数据节点的搜集和分析，能量估计要到100000000瓦左右，也就是人脑能耗的数百万倍，而要维系这样庞大的计算，其外围的环境控制，发电、输电、储能等相关能耗，又是一个天文数字，而其整体系统的体积，即使能将计算部分通过网络外置，也将无法在很多较小的空间内安置传感系统。

那么，在空间不大的时候，是否真的必须这么高密度地布置各种传感器呢？我们的观点是如果要真正模拟人的潜意识，这么高密度的传感器应该是必须的。具体的原理需要未来长期的探索和验证，但是，从自然界喜欢能量*低的原则来看，如果人的生存不需要这么高密度的传感器，这些感受器和所需的能耗在长期的自然进化中应该被大幅精简了，但实际上，自然选择让我们保留了如此多而密集的各种感受器，如光、气味、触觉、温度、味道等等，这些东西无论是生长的成本还是运行所需的能耗对于一个生物体而言并不低廉，但是自然界让我们保留下来了，所以我们认为真的必须这么高密度地布置各种传感器。潜意识如直觉、判断、联想、模式识别、情绪、记忆整合、灵感、决策预处理，这些占用了我们神经系统95%左右的计算实际上在后台24小时不关机运行，对于复杂问题的思考，它比显意识快得多，这是创造力的源头，灵感、顿悟、神来之笔，全是潜意识把碎片信息拼成了新东西，而这些碎片信息其实有相当一部分又来自巨量且高密度的传感系统。它负责“真正的决策”，你以为是自己理性选的，其实潜意识经过快速的并行计算早就定好了，显意识只是在找理由。

传感器是将真实世界的信息转化成计算系统能理解的信息，如果没有足够数量、密度和种类的传感器，AI无法真正推开通往现实的大门，单从这一点上来讲，AI也很难完全替换人并传承发扬人类的文明，无法自主完成那种偶发、少发、高度复杂事件的处理、决策和落地，例如汶川大地震的抢险救灾、晚上饭局首次见面的陌生人怎么沟通感情、怎么完成油茶产业的闭环等。