卷首语：近水楼台 | CCCF精选

摘要：2025年8月，OpenAI发布了GPT-5，显然大众的热度已不如前几次发布。除了在编程、逻辑推理能力上的提升以及“幻觉”现象的进一步降低，最引人瞩目的是所谓“实时路由器”(real-time router)功能——根据用户问题自动选择合适的模型，这个想法也折

都说近水楼台先得月，当真站在楼台上，我们是真真切切离天上的月亮更近了，还是只不过和水中月更近了一些而已？

2025年8月，OpenAI发布了GPT-5，显然大众的热度已不如前几次发布。除了在编程、逻辑推理能力上的提升以及“幻觉”现象的进一步降低，最引人瞩目的是所谓“实时路由器”(real-time router)功能——根据用户问题自动选择合适的模型，这个想法也折射出当前AI对于算力更大的依赖，之前萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)就表示过有些模型只能给Pro用户使用，因为“太耗GPU了”(out of GPUs)。随着数据模态和规模的扩张，数据在感知、存储单元和计算单元之间的频繁交换，也带来相当的延迟和功耗，真是“按下葫芦浮起瓢”。省不了“计算开销”，能不能省省“距离开销”？

Nature Electronics发了一篇文章，“Near-sensor and In-sensor Computing”，讨论了近传感计算：低层级感知处理利用特定电路从海量原始数据中先完成有效信息筛选，高层级处理通过近感知神经网络加速器实现特征提取和识别。最近也有很多专家大力倡导存内计算技术(Computing-in-Memory Technologies)：设计以存储为中心的计算架构，突破冯·诺依曼瓶颈(The Von Neumann Bottleneck)。这些都指向一个类似的诉求：让计算发生在距离“物理意义”近一点的地方，以便更好地和AI融合。

本期梅宏、吕建和王怀民老师写了一篇特邀专稿，思考了AI时代面向人机物融合泛在计算的智能化软件范式，通过Software-Defined X，拉近人、机、物之间的距离，实现万物皆可联接、可编程、可交互。在本期专题中，来自吉林大学、清华大学、华中科技大学、西南财经大学、中南大学、哈尔滨工业大学的学者，围绕AI增强复杂系统的理论和在制造、电力、交通等行业的应用展开探讨。

近传感和近存储，目的是节省“距离开销”。问题是，近，就一定好吗？《旧五代史·梁书》记载，唐朝有位才气纵横的人物，罗隐，“今朝有酒今朝醉”“为谁辛苦为谁甜”等名句都出自他手。宰相郑畋的女儿，才华横溢，对罗隐诗文爱不释卷，心心念念想下嫁。郑畋爱女心切，特邀罗隐来做客。郑小姐终于能在家里近距离看“偶像”了。没想到希望大失望更大，“垂帘而窥之，自是绝不咏其诗”。罗诗人后来在诗中呐喊“我未成名卿未嫁”也白搭。前两个月才在纽约交所上市的美国软件开发公司Figma，也是不想把距离搞太近的，他们大力倡导的经典概念SaaS(software as a service)，本质就是把计算从本地挪到云上，“舍近求远”。

都说近水楼台先得月，当真站在楼台上，我们是真真切切离天上的月亮更近了，还是只不过和水中月更近了一些而已？

本文为《计算》2025年9月刊卷首语。