每經記者 朱成祥    每經編輯 楊夏    

7月4日至6日，2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議在上海召開。期間，大模型、算力等多個領域專家發表了前瞻性思考。

商湯科技CEO徐立認為，大模型本質意義上是在做一個記憶的事情，記住世界的知識。而它僅有的一點點的智力，完全是來自于對于知識背后高階的思維邏輯的記憶。所以說，在垂直行業里，如何構造高階思維邏輯的合成數據，往往是制勝的關鍵，并且是差異化的關鍵。這也是中國人工智能之路的關鍵。

愛芯元智創始人、董事長仇肖莘則認為，大模型真正大規模落地需要云邊端三級緊密結合，而邊緣側和端側結合的關鍵在于AI計算與感知。

愛芯元智創始人、董事長仇肖莘。 圖片來源：受訪者供圖

大模型應用落地

關于大模型應用落地，徐立表示，行業要進行變化，交互模式一定是先行的。實時的交互性能夠帶來一個流暢的體驗，也是帶來推動超級時刻以及應用變化的核心。對于GPT-4o的發布，外界感觸最深的是它可以實時地來跟人進行交互，從而重新定義人機交互的界面。

另外，阻礙大模型落地的一大因素是“大模型幻覺”。

MiniMax創始人首席執行官閆俊杰強調降低錯誤率。其表示，從去年開始ChatGPT出來之后，然后有GPT-4的各種版本，國內很多公司也在迎頭趕上，推出了很多模型。最核心的問題，目前模型的錯誤率還是比較高的。比如說GPT-4，它在很多測試指標上可能正確率有60%、70%，即30%到40%的錯誤率。國內的模型，整體上還是在60%到70%的錯誤率。

閆俊杰補充表示，為什么大模型的產品是對話的形式？因為對話的容錯率比較高。為什么不能成為一個獨立的Agent（代理人）？是因為每一步都有30%、40%的錯誤率。因此，最核心的問題是怎么把大模型的錯誤率從30%、40%，降到3%、4%、2%，降低一個數量級。這是AI從一個輔助人類的工具，到能獨立完成工作，最核心的標志。

智譜AI首席執行官張鵬則認為，準確率是一個方面，一般說準確率的時候，大多數是限定在一些評測級或者任務上，就看數值性的量化評測，但有些東西其實很難量化，比如說邏輯性，抽象思考的能力。張鵬強調，這些恰恰是現在的模型，比人或者是比傳統的方法更強的地方。

智譜AI首席執行官張鵬 圖片來源：受訪者供圖

張鵬認為，現在很重要的點是突破大模型的多模態。是因為真正的人在現實世界中解決問題的時候，他需要輸入的信息本身就是多模態的，除了自然語言以外還有視覺、聽覺、觸覺，還有常識，所有這些是需要綜合起來才能解決現實世界當中很多常見的問題，甚至不是復雜問題，都是常見問題。

比如說掃地、做飯、洗衣服這些任務，它所需要輸入的信息是多模態的，這些方面能力的突破會帶來AI的普惠。

關于工業大模型的應用，香港工業機器人及機械人研發中心（FLAIR）總裁黎少斌對每經記者表示：“當我們有更多的數據，可以訓練工業用的大模型。彼時，我們可以直接去問設備，你的狀態怎么樣？有沒有什么不妥當？設備就可以回一個答案，比如‘我發現可能某個設備有一點點問題，我應該還能堅持一個星期，你想想如何安排更換，做一個預維護’。”

其補充表示：“我們想把大模型技術與我們的一些解決方案結合起來，變成以后車間設備與人之間的溝通，會更像人與人之間的溝通。”

云側+端側算力配合

目前在大模型應用方面，也開始更加強調云側與端側算力的配合。

徐立認為，如果說所有的資源都聚焦在云端，會帶來推理成本的大幅度增長，以及推理效率的下降，因為網絡的擁擠，勢必會帶來服務的不流暢。商湯在端側上加大了模型的優化，提升了10%的性能精度，除此之外，速度有大規模的提升，成本有大幅度下降。首包延遲下降40%，推理效率提升了15%。

商湯科技CEO徐立 圖片來源：主辦方供圖

愛芯元智創始人、董事長仇肖莘認為，智能芯片和多模態大模型已經成為人工智能時代的“黃金組合”，當大模型的應用日益廣泛，更經濟、更高效、更環保將會成為智能芯片的關鍵詞，而搭載AI處理器的高效推理芯片將是大模型落地更合理的選擇，這也是推進普惠AI的關鍵所在。

面壁智能副總裁賈超認為，憑借在成本、隱私、延時性、可靠性等方面的優勢，端側AI發展會成為全球趨勢，這也意味著大模型正式進入了輕量化時代。這一背景下，“模型知識密度，平均每8個月提升1倍”將會成為大模型時代的新摩爾定律。賈超強調，企業開發端側大模型需要從算法側和芯片側來做雙向奔赴，把端側模型用端側芯片，在用戶場景上高效落地，這樣才能給用戶帶來最極致的體驗。