发布日期：2024-09-07 10:27 点击次数：119
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经历了三天的热潮后，2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议落下帷幕。
7月6日晚，组委会发布数据显示，会议期间共产生126个项目采购需求，预计意向采购金额150亿元；同时有24个重大产业项目签约，预计总投资额超过400亿元，涵盖大模型、具身智能和智算生态等领域。
人工智能不断助力培育新产业、催生新模式、形成新动能。金融、医疗、机器人等都被认为是大模型落地的重要方向，多元化的应用场景井喷式涌现。多位国内外产业风向标人物基于各自不同的产业实践，对于AI如何引领生产力变革进行了深入的解读。
尽管不同行业人士表达了对AI治理的担忧，但也有受访者乐观认为，伴随社会的进步和技术的发展，今天的担忧会被明天逐一消解。眼下，无论是对于互联网大厂还是创业者来说，仍然是一个投入和积累期，如何将应用真正落到场景，并真正解决问题是重中之重，而“盈利”的事还要交给明天。
一个由AI驱动的未来世界是什么样子？或许在世界人工智能大会的展览区可以找到答案，这也是每届大会最吸引观众的地方。
展览展示是历届世界人工智能大会最吸引普通观众参与的部分。今年大会展览持续扩容升级，展览规模、参展企业数、亮点展品数、首发新品数均达历史最高。据了解，今年来到展馆现场的将有超过40款智能机器人，其中人形机器人约25款；在大模型领域，文生文、文生图、文生视频模型、端侧模型、开源模型等也集体亮相。
从娱乐社交到办公学习，再到智能制造、工业领域，大模型都在发挥不同的优势。大会期间，诸如文心一言、阿里通义、商汤日日新5o、蚂蚁百灵等通用大模型也悉数亮相。一方面，这些通用大模型不断迭代；另一方面，由其衍生出的生态圈也日益繁茂。
然而，对于每一个垂直类模型来说，都需要在自己的领域内进行更多积累，从而形成差异化落地。
一名不愿具名的业内人士告诉21世纪经济报道记者，一家大模型企业去年收入还有几亿元，到了今年上半年只有几千万元。断层式下滑背后，是互联网大厂今年不约而同在大模型应用上的发力。“今年你看有几家还在谈大模型？都在谈具体应用了。”
对此，中信建投人工智能首席分析师于芳博认为，国内大模型应用分为三类，一是强者恒强的C端云上应用，二是百花齐放的B端应用，三是AI PC、智能家居等端侧应用。在他看来，今年以来，国内C端基础大模型进步速度较快，整体能力提升，成本下降速度也很快。目前，该领域已经处于搏杀阶段。
而另一批B端大模型在政策层面支持力度大，比如强化人工智能在交通、能源、水利、应急等诸多领域融合。在接受21世纪经济报道记者采访的多家企业和投研人士看来，仍然需要先解决问题，才有留在牌桌上的机会。
对于大厂来说，则是更多与自身主营业务形成赋能和闭环。蚂蚁集团CTO何征宇在接受21世纪经济报道等媒体采访时坦言，今天谈论AI商业化为时过早，它可能就像二十年前的互联网刚刚出现，当时预计产业规模很小，而AI的未来一定会更加广阔。
没有人会错过新一轮产业革命的机会，AI真正的“iPhone”时刻到来还有多远？
21世纪经济报道记者梳理发现，市场上可供使用的应用不下百余种。当支付宝开发出智能助理帮你办事处理日常时，微信也推出了元宝小程序，实现AI搜索、文档总结和AI作图功能。与此同时，阿里云旗下通义App也上线AI画具“追星星的AI”，这是国内首个关照孤独症儿童的AI绘本工具。
尽管各种应用层出不穷，要做到可信赖的“严谨”AI是行业的共识，也是方向。
值得注意的是，蚂蚁集团一连对外展示的三个“AI管家”，分别对应金融、医疗和生活场景。在这些场景下，AI为用户提供的是专业服务，而不是简单的聊天式对话或者做图，需要在对话交互之后配合理财分析、辅助诊疗、消费预定等一系列服务。
蚂蚁集团大模型应用部总经理顾进杰介绍称，上述场景包含生活、医疗、金融，它背后都有一个共性，可以简单定义为“严谨行业的AI应用”，在严谨的行业里，对服务的质量、准确性、全链路关注更高。
与娱乐行业不一样，这些需要高度正确的领域需要解决什么问题？他思考的结果是它们需要专业的特定领域知识。
因此，AI不能再一本正经地“胡说八道”。令人欣慰的是，AI正在重塑科学发现的新范式。正如专家们在论坛上所言，大模型内部压缩着世界知识，不确定生成的特性或将帮助人类打破不同学科领域的知识茧房，完成创新探索。譬如，天文学作为海量数据（维权）学科，是AI应用和驱动科学发现的最佳场景之一。
“技术方面我们注意到三点，第一是大模型与大规模知识引擎相关；第二是复杂推理需要复杂推理的框架，很多产业应用都看到这个方向；第三是未来新的生成式应用需要多智能体生态协作。”顾进杰认为未来要深入产业、机构一起合作才能保证端到端的体验。
从去年的“百模”大战到今年创新应用深水区，在产业落地层面还面临很多新的挑战。AI技术快速发展为经济社会发展带来巨大红利，同时也带来深度伪造、隐私保护、知识产权争议等诸多风险挑战。
促进人工智能开发与安全，人工智能的全球治理和伦理问题是无法避免的重大课题，亟需通过对话与合作凝聚共识。
上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文坦言，眼下AI发展是失衡的，AI模型安全远远落后于性能，失衡的背后是两者在人才密集度、商业驱动力、算力投入度上的巨大差异。长期来看，人工智能要大体找到平衡，否则会阻碍技术和产业应用的发展。
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