国产大模型能弯道超车吗？AI的发展趋势是什么？人工智能“+”什么？大模型如何赋能企业？未来不再需要程序员了？如何保证AI是安全的？

　　伴随着ChatGPT、Sora、Figure01不断引发全球关注，人工智能（AI）的惊人迭代速度不断扩展着人们的想象空间。

　　2024年3月，“人工智能+”首次被写入政府工作报告。报告提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群，以加快发展新质生产力。

　　问题随之而来，国产大模型能弯道超车吗？人工智能“+”什么？大模型如何改造传统硬件？如何赋能企业？如何保证AI是安全的？

　　近期，中央广播电视总台财经节目中心《对话》栏目录制了一期节目《AI+大猜想》。四位企业家——360董事长周鸿祎、国产大模型独角兽智谱AI CEO（首席执行官）张鹏、人形机器人初创公司九光智能创始人徐志根、广药集团董事长李楚源，以及三位财经媒体代表——《财经》杂志副主编朱弢、《华夏时报》执行总编辑张志伟、《中国企业家》杂志副总编辑何伊凡，共同探讨人工智能的技术发展、商业化路径以及安全等线日在央视财经频道《对话》栏目播出，本文撷取了节目要点。

　　周鸿祎：2023年大家都在集中精力搞大模型，在大模型上希望能达到一定的效果。但是2024年所有人都在问，大模型究竟为我的企业、为我个人解决什么问题，所以我觉得2024年应该是场景之年。所以我的理解，“人工智能+”不是孤立地去搞大模型，而是把大模型现在的成果和各个行业——特别是传统行业、传统企业的各个业务场景能够相结合，使得大模型能够真正对产业数字化起到一个推动作用。

　　我自己也身体力行地把360所有的产品重塑一遍。因为看美国的同行微软也好、Salesforce也好、adobe也好，大家并没有用大模型去做一个新产品，而是把已有的业务、流程，看看在哪些环节能进行赋能。

　　我最近做了两件事，一是把传统的搜索用大模型给彻底改造了；二是把原来360的浏览器整个重塑了一遍。

　　张鹏：智谱AI就是做大模型的，专注于大模型底层和通用技术。我们最近也把产品经过很多次迭代。现在，我们跟国际顶尖的，像GPT4这样的水平已经非常接近了。同样也可以帮助大家去解决工作、学习、日常生活当中的一些问题。

　　李楚源：“人工智能+”在我们生产的各个环节有很多应用。中药从种植开始，要跟人工智能结合，要跟数字经济结合。药材可追溯性的要求必须用这些人工智能和大数据的手段，才能知道这药材的地道性和质量，才可以溯源。另外，药材的生产加工过程也需要用到智能化的设备，这使得生产效率大大提高了。比如，我们一个药材品种使用智能化设备后，产能提高了149%，效率提高了289%。

　　徐志根：九光智能是做人形机器人的。我非常认同一个观点，就是AI技术和大模型把机器人，特别是具身智能机器人的产业向上提了很高的一个高度，使得智能机器人未来走进千家万户成为可能。我们现在是在研发阶段，今年5月我们的机器本体就可以做出来了。接下来我们还会继续在智能化上往前走。未来人形机器人一定会接入各种大模型，成为各种智能交互的平台。

　　张鹏：Sora确实令人惊艳，但我们仔细研究了它的技术报告之后，发现它并没有从外界看起来的那么新奇。Sora运用到的仍是已有的技术，只不过OpenAI把这些技术综合起来，从工程上进行了优化，做到了之前其他人没有做到的程度。其实2021年底、2022年初的时候，我们也做过类似的视频生成工作。这种视频生成的原理非常简单，就是把视频拆解成一个一个的关键帧，继而分层，即递归式地生成关键帧，然后把这些关键帧连续起来，于是生成了视频。当时我们大概能做10秒钟以内的连续视频，并且视频能够很好地保持画面一致性，不出现非常违反常识或者物理定律的场景。现在和Sora比起来，虽然显得比较原始，但本质上很多原理是相通的。

　　国产大模型能否做到Sora这种水平，是一个资源和时间的问题。我不敢去预测具体需要多长时间，但应该不需要太久。

　　周鸿祎：ChatGPT出来的时候，我就说它的原理虽然很简单，但是从0到1的创新是最难的。OpenAI了不起的地方在于，它找到了一个方向并工程化，给大家证明了这条路是走得通的。Sora出来之后，我也听到很多专家说这没啥了不起的。但是，不要说中国公司，就连美国公司，短期内我也没有看到谁有能力预言，在多长时间能拿出一个类似的东西。

　　很多人光看到Sora出来后，做短视频的效率提高。这仅仅是它的一个小功能。我们还应看到两件事：

　　第一，Sora对于具身智能、自动驾驶技术会带来质变。自动驾驶现在之所以不能实现真正的全自动，是因为自动驾驶在感知层面，无论用激光雷达还是用摄像头，仅仅停留于看到了什么。但是真人驾驶汽车的时候，当你看到东西，脑子会闪过很多念头，这能撞吗？撞上去会怎么样？我绕过去会怎么样？所以，只有当机器对物理世界的观察具有Sora这种能力，并能实时反应，自动驾驶才能获得突破。

　　第二，不到一年的时间，从ChatGPT进化到Sora，意味着通用人工智能（AGI）的进步速度加快了。原来我们觉得AGI可能还需要10年到20年，但如果按照过去一年的发展速度，实现AGI大概还有3年至5年。

　　周鸿祎：我认为有差距是必然的，知道差距是多大，剩下就是追赶的问题。我现在说话比较谨慎，你说差距大了，别人说你自卑；你说差距小了，别人说你自大。按照刷榜的成绩，国内大模型早就超过GPT4了，但是真正用一用，我觉得国内的大部分都达到，或者超过了GPT3.5的能力，全世界也只有中国有这个能力。

　　美国真正在人工智能领域领先的公司，我认为就两家，软件是OpenAI，硬件就是英伟达。大模型的差距比光刻机、芯片的难度要低很多，因为毕竟是软件。但是未来要奔着AGI，也就是通用人工智能去的，这块的挑战就是算力。

　　但如果把大模型越做越小，走垂直化、产业化、企业化、场景化的道路，可能不需要万亿、千亿的参数，只需要百亿的参数，再加一些私有的核心数据加持，在一个垂直单元上是可以超过GPT4的。

　　这对算力的要求就降到很低，可能有十张消费级显卡在一个场景就能用起来，这非常适合我们国家，这也是我们弯道超车的一个场景。我们有这么多的工业门类，国家这么重视制造业的数字化转型，如果中国企业都用上了这种小规模的大模型，在自己的场景上让大模型跟业务相结合，意义不亚于我们在超级AGI上追上国外。

　　张鹏：人工智能学科诞生到现在，已经过去了将近70年，发展速度逐渐加快。早期相对慢一些，到了最近十几年急剧地加快，尤其近几年突飞猛进。未来的发展速度会呈指数级抬升。很多人预测人工智能后面会缓下来，就像技术成熟曲线一样，到达一个顶峰。其实，目前技术虽然已经非常快速成长，但AGI仍有很多问题值得我们去探索，每一个问题的突破都有可能带来一个飞跃式的发展。我认为我们现在还没有摸到这个天花板在哪儿。

　　周鸿祎：2023年是人工智能发展的拐点，过了大模型这个拐点，进入到指数级的发展。最理想的发展曲线是持续往上走，实现通用人工智能。但有两种因素可能会导致发展意外坠落：一个是“安全”，如果人工智能发展过程中不能解决安全问题，会给人类社会造成大量的问题，比如虚假视频欺诈；另一个是“能源”，如果人类在相当长的时间不解决大模型带来的能源大量消耗的问题，大模型的发展走不下去。

　　李楚源：人工智能发展会呈现波浪上升的状态，有积累的过程，也有停滞的过程。可能技术上升到一定程度，遇到了一些制约因素，假如这些因素不解决，技术发展就变得比较平缓了。一旦这些因素解决，又将继续往上升。当前人工智能发展要解决法规配套问题，政府也要积极推动，出台扶持政策。

　　徐志根：在过去70年，我们还是在山脚下一直爬，我相信我们已经在爬非常陡的坡了，而且前景应该是非常好的，这个时候就可以看到很多热情度都上来了，包括投资和参与研究的公司也非常多，我相信会冲得很高。接下来会进入平静期，甚至通过优胜劣汰，淘汰一批，后面参与者就会比较稳定。

　　同时在应用规模上，我相信人工智能会赋能给各行各业，比如说赋能给机器人，接下来会进入一个比较高的增长期。

　　张鹏：大模型本身的原理大家已经基本上都接受了，达成一致，这是我们通向AGI的一个有效路径。但中间还有很多可改良和可改进的地方，每一次的改进都可以导致技术本身再往前推进。

　　周鸿祎：我在硅谷跟人谈，有些VC认为大模型有点像1982年的电脑，或者说像1995年的互联网。我感觉这种估计保守了，现在一天的进步都等于过去大概一年的成果。我觉得大模型能不能发展，取决于能不能找到好的应用。所以，我觉得大模型应该大概在早期阶段。

　　李楚源：现在处在第一个阶段，大家都重视了，大家都想用，但是现在处于一个不太平衡，还有一些法规制度不太完善的阶段。之后的阶段，要解决法规跟人工智能的一些配套问题，这有利于发展。

　　张鹏：大模型运行消耗大量功率和能源，太小的设备承载不了，而且太小的设备功能受限，能做的事情有限。汽车现在已发展到一定程度，尤其是新能源汽车，电气化的程度、普及率等，都已经发展到较高的水平。因此，把大模型的能力赋能到汽车上去，是水到渠成的一件事。

　　周鸿祎：大模型与终端结合，得看终端有多大的需求，是不是刚需，有没有痛点。比如，没有大模型，机器人根本就玩不转；汽车智能座舱的交互功能，以及自动驾驶，也都需要智能升级。汽车只不过是四个轮子的机器人，是最迫切需要大模型上端侧的终端。另一个看好的“人工智能+硬件”是手机。手机已经变体的一部分，像人的一个新器官，如果再去创造其他硬件我觉得都违背人性。因为人就不喜欢多带东西，带个手机，连车钥匙都不想拿；有手机支付了，连钱包都不想拿。苹果头显最大的问题不是功能问题，而是能戴多长时间的问题。所以，AI和手机的结合，我认为是最能产生化学反应的。

　　李楚源：看好机器人。机器人不但能够代替人，还可以做很多人做不了的事。比如在医疗领域，医生做手术可能还不够精准，而操纵机器人来做手术，可以更精准、更高效。

　　徐志根：人形机器人有人工智能加持之后，一定会加速进入千家万户和各行各业。智能机器人可能像我们的助手一样，把日常事务照顾起来。

　　何伊凡：汽车和人工智能结合富有前景。首先在场景的复杂性上，汽车每天都在路上跑，场景足够复杂；其次在数据的丰富性上，汽车能够获得的数据量非常庞大；最后从硬件的算力基础来说，汽车场景能够作为理想的载体，克服终端算力不足问题。

　　朱弢：汽车应该是最早能适配大模型的终端，它的场景足够丰富，实实在在已经有那么多用户，也有现实有需求。机器人也是一个值得期待的场景，大模型加持之后，相当于机器人有了“大脑”，可以自主决策判断。

　　张志伟：智能家电与大模型的结合需求可能没那么大，但智能音箱和大模型结合可以提升语音对话交互能力，应该比较容易实现，越容易实现的功能越容易商业化。

　　周鸿祎：今天的智能手机，跟大模型一比，只是智能手机1.0。如果大模型通过“云+端”两种方式加持手机，就能变成智能手机2.0。真正的智能手机出来了，Siri就不再是“人工智障”，有可能变成一个友好的助手。“AI+手机”未来会发展成什么样，今天很难去回答。但我认为，要找到合适的场景，不断尝试。比如，最能想到的一种是手机真正变成个人助理，有了规划执行能力，只要用户把目的告诉它，手机自动调用App，把活都给干了，最后只告诉你一个结果。如果手机智能程度真走到这一步，App就变成了手机的插件，可能以后App的概念也会随之变化。

　　张鹏：手机离人最。