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    • 大模型落地加速跑 人機共處向未來
    • 2025年09月16日來源:中國經濟網

    提要:“出圈”近3年,大模型行業(yè)競爭從比拼參數、比拼模型能力逐步轉向探索應用落地。“大模型單位token的價格在過去3年中快速下降,隨著大模型性能的持續(xù)提升,使用成本會不斷降低。”源碼資本投資合伙人、美國國家工程院外籍院士張宏江在今年外灘大會開幕式上表示,隨著模型能力的提高,事實上人和機器、人和AI的關系在轉變,即從純粹的工具變?yōu)橹怼?/p>

    不再只是“參數”“算力”“顛覆”,此次黃浦江畔反復回響的關鍵詞多了“經驗”“學習”“協(xié)作”與“共創(chuàng)”。

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    當千行百業(yè)都在進入自己的人工智能(AI)時刻時,來自甘肅省臨夏回族自治州東鄉(xiāng)族自治縣的民宿管家馬蘭花也找到了自己的工作助手——國產大模型。

    “有的大模型用來文生圖做海報,有的用來構思視頻文案。”9月12日,在2025 Inclusion·外灘大會期間,95后馬蘭花告訴中青報·中青網記者,自己初中輟學,跟著培訓學會了用大模型做海報,“我嘗試用大模型做了一張自家杏樹園的海報,海報上一群人圍坐在一起。”

    “出圈”近3年,大模型行業(yè)競爭從比拼參數、比拼模型能力逐步轉向探索應用落地。“大模型單位token的價格在過去3年中快速下降,隨著大模型性能的持續(xù)提升,使用成本會不斷降低。”源碼資本投資合伙人、美國國家工程院外籍院士張宏江在今年外灘大會開幕式上表示,隨著模型能力的提高,事實上人和機器、人和AI的關系在轉變,即從純粹的工具變?yōu)橹怼?/p>

    “AI大模型助理過渡時間將會很短,很快它會變成人們的伙伴,它可以有自己的思考、規(guī)劃和行動。”這位多媒體計算領域專家說,這將是人和機器新的關系、人和模型新的關系。

    協(xié)作是超能力

    和過往科技展會討論“參數”“算力”“顛覆”不同,此次黃浦江畔反復回響的關鍵詞多了“經驗”“學習”“協(xié)作”與“共創(chuàng)”。用2024年圖靈獎得主、“強化學習之父”理查德·薩頓的話來說,人類正進入“經驗時代”,“強化學習帶領我們進入了新的經驗時代,但要釋放全部潛力,還需要兩項目前尚不成熟的技術——持續(xù)學習(continual learning)和元學習(meta-learning)技術。”

    面對外界對AI帶來偏見、失業(yè)甚至人類滅絕的擔憂,薩頓認為,這種對人工智能的恐懼被夸大了,并且是被某些從中獲利的組織和個人煽動起來的。

    “這些問題與人類幾千年來一直在應對的挑戰(zhàn)并無不同。”他以經濟社會的運行為例說,只有當每個人有不同的目標和能力,經濟才能運行得最好。同樣,目標不同的智能體,可以通過互動實現雙贏。“協(xié)作是我們偉大的超能力。”薩頓說,人工智能和人類繁榮將來自去中心化協(xié)作。

    同樣對協(xié)作寄予期待的還有中國工程院院士、之江實驗室主任、阿里云創(chuàng)始人王堅。一個月前,他在2025年“人工智能造福人類全球峰會”提出“從0到1”的大型科學模型研發(fā)計劃,以及“三體計算星座”全球倡議。在此次外灘大會,王堅又一次呼吁將AI與計算延伸至太空,實現衛(wèi)星間協(xié)同計算,以應對全球性氣候、自然災害等挑戰(zhàn)。他說,“AI不能因為算力的缺失而缺席太空”“人類去火星的路上不能沒有計算和人工智能”。

    今年5月14日,全球首個太空計算衛(wèi)星星座在酒泉衛(wèi)星發(fā)射中心成功發(fā)射,同時上天的還有全球首個太空計算衛(wèi)星星座,它由12顆搭載了智算系統(tǒng)、星間通信系統(tǒng)的計算衛(wèi)星組成,標志著我國在太空計算和人工智能領域取得重大突破。

    “以前衛(wèi)星只和地面發(fā)生關聯(lián),現在通過構建太空計算星座,天上衛(wèi)星組網后形成一個整體,可以進行互聯(lián)互通。”王堅介紹,傳統(tǒng)的人造衛(wèi)星主要分為通信衛(wèi)星、導航衛(wèi)星、遙感衛(wèi)星三大類,此次太空計算衛(wèi)星星座屬于第四類,即計算衛(wèi)星。

    對于該衛(wèi)星星座的名字——“三體計算星座”,王堅在現場說,許多人可能通過科幻小說了解“三體”這一術語,但其源于牛頓的“三體問題”:兩個物體易于解析,加入第三個則復雜無比。“這類似中文諺語里說的‘三個和尚沒水吃’,但我們三體計算星座希望很多主體還是可以通過協(xié)作完成一件事,完成太空計算,這也是開放資源的情況下必須要做到的事。”

    “小作坊”生產力爆發(fā)

    由開放、協(xié)作出發(fā),更多小團隊、“小作坊”有望在大模型的助力下釋放大能量。在此次外灘大會的創(chuàng)新者舞臺,小旭音樂CEO盧小旭展示了AI作曲技術如何輔助游戲配樂創(chuàng)作,語音或哼唱如何真正轉化成旋律。

    深耕音樂制作行業(yè)20年,盧小旭直言“AI不是替代人類,而是重塑所有工業(yè)流程”。在他看來,“一個人借助AI完成10個人的活兒,這是屬于小團隊的勝利,幫助小作坊實現生產力爆發(fā)。”盧小旭告訴記者,去年年初團隊開始學習、運用各類AI工具,如今完成同樣的作品,時間成本能夠節(jié)省1/5,效率提升5-8倍。

    “現在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的門檻已經大幅降低,年輕創(chuàng)新者迎來了好時代。”創(chuàng)業(yè)9年的宇樹科技創(chuàng)始人兼CEO王興興認為,這意味著如今的年輕創(chuàng)新者真正可以用AI工具去實現新創(chuàng)意,“在AI時代,小組織的爆發(fā)力會越來越強。”對于當前具身智能產業(yè)的發(fā)展,他表示,當前存在一些挑戰(zhàn)來自數據層面和模型算法層面,前者的挑戰(zhàn)是數據采集和質量問題比較突出,需要提升數據的利用率,后者的挑戰(zhàn)是當前多模態(tài)數據的融合并不理想。王興興以機器人領域為例說,根據一個生成視頻讓機器人學做家務,單純的視頻生成可能已經比較好,但是如何將視頻生成與機器人控制模態(tài)對齊,仍然非常有挑戰(zhàn)。

    這名90后創(chuàng)業(yè)者還提到,隨著業(yè)務快速發(fā)展,公司人員規(guī)模更大之后,可能會帶來協(xié)作效率的降低,需要花時間探索更高效的組織管理方式。“2011年時我對AI非常感興趣,但當時AI非常冷門,相關的學習資料也較少,(過去沒有學)AI確實是我最后悔的一件事。”王興興說,隨著大模型的快速發(fā)展,現在終于有機會讓AI與機器人結合,“這也是給我個人再一次的機會,把握住這個AI的時代。”

    “真正讓AI落地干活還在大規(guī)模爆發(fā)性增長的前夜。”對于有志于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的年輕一代,王興興結合自己的感受說,依賴過去的經驗不利于未來決策,“可以忘記過去的經驗,學習當下最新的知識,全力擁抱新時代”。在他看來,AI時代非常公平,只要聰明,愿意做事,荒漠中終會長出參天大樹。

    人機共處

    把握技術賦能機會、重新定位自我角色找到優(yōu)勢……不少受邀專家提到,今年以來,一些企業(yè)正致力于打造人機融合的新型組織。此前國務院印發(fā)的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》也將“加快形成人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經濟和智能社會新形態(tài)”作為目標之一。

    上海交通大學安泰經濟與管理學院副院長劉少軒注意到,目前金融頭部企業(yè)已在利用智能體解決實際場景的問題,甚至達到“機智過人”,即機器的智能超過人的程度。

    有關醫(yī)療健康領域的一個案例是,螞蟻集團旗下AI健康應用AQ推出智能體開放平臺,助力更多醫(yī)生擁有AI助手,實現分身有術。9月12日AQ發(fā)布的最新數據顯示,從去年9月推出測試版以來,AQ已累計服務用戶超1.4億,近6成來自三線及以下地區(qū)。

    “無論是邊遠農村還是一線城市,我們希望給中國每個家庭都配上一個‘健康管家’,永遠在線。”螞蟻AI醫(yī)療總經理劉軍偉介紹,AQ最大的特點之一就是連接了真實醫(yī)療服務資源。截至目前,該應用連接全國近百萬真實醫(yī)生,打通好大夫平臺,超20萬名醫(yī)生可線上問診,并幫助300余位名醫(yī)打造了AI分身,24小時不打烊,提供醫(yī)療服務。螞蟻集團CEO韓歆毅此前也在大會開幕式上強調,AI無法替代醫(yī)生,更應該是醫(yī)生的助手。他介紹,近期螞蟻集團已成立醫(yī)療健康實驗室,投入AI賦能MDT(多學科會診)等前沿探索。

    更直觀的一批助手則是在外灘大會亮相的一批專家級“AI數字員工團隊”。該團隊覆蓋客服、營銷、巡檢、銷售培訓及研發(fā)五大核心業(yè)務領域。其中,AI數字客服團隊可幫助中小企業(yè)提升約70%的人效,降低35%的運營成本,并大幅提高業(yè)務轉化率。螞蟻集團副總裁、數字螞力董事長兼CEO周蕓介紹,在數字螞力的電商客戶實踐中,這一模式已為企業(yè)帶來約10%的GMV(商品交易總額)增長。“這種AI應用模式可以讓企業(yè)從淺層的‘工具提效’邁向深層的‘生產力變革’。”在周蕓看來,這個AI數字員工團隊更像是一個輕量化、懂業(yè)務、能增長的合作伙伴。

    “服務業(yè)AI應用目前仍面臨顯著的‘技術-商業(yè)’鴻溝,落地難點主要集中在性能、成本與協(xié)同機制不足三大方面。”中金公司執(zhí)行總經理、中金研究院創(chuàng)新經濟組負責人周子彭認為,從性能上看,AI模型存在幻覺與邏輯錯誤,難以滿足高精度業(yè)務場景的要求,成本上,企業(yè)需投入大量基礎設施與培訓資源。一些企業(yè)打造的“人機融合”全托管模式,正是以包含技術、專家經驗和運營在內的“確定性的業(yè)務結果”對整個業(yè)務結果兜底,為企業(yè)增長負責。



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    責任編輯:周峰菊
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