竭凝

7月26日至28日，“2025世界人工智能大會(huì)（以下簡稱WAIC）”在上海舉行。800余家企業(yè)集中亮相，3000余項(xiàng)前沿展品展出，涵蓋40余款大模型、50余款A(yù)I（人工智能）終端產(chǎn)品、60余款智能機(jī)器人以及100余款“全球首發(fā)”或“中國首秀”的重磅新品，規(guī)模創(chuàng)歷屆之最。

連續(xù)八年舉辦的WAIC既是記錄人工智能發(fā)展的刻度尺，也是觀測(cè)潮流流向的指示標(biāo)。這屆WAIC，展商與觀眾討論的內(nèi)容更加具象——從場(chǎng)景出發(fā)的具身智能、智能體以及AI硬件終端等成為展會(huì)熱議話題。

無限光年創(chuàng)始人漆遠(yuǎn)在WAIC上直言，“AI產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷從技術(shù)崇拜到價(jià)值回歸的本質(zhì)轉(zhuǎn)變，而可信性正是這場(chǎng)變革的核心樞紐”，“未來的AI競爭，不是算力或參數(shù)的比拼，而是價(jià)值創(chuàng)造能力的較量”。

漆遠(yuǎn)是人工智能領(lǐng)域的知名學(xué)者，曾任阿里iDST（達(dá)摩院前身）聯(lián)合創(chuàng)始人、螞蟻集團(tuán)首席AI科學(xué)家，構(gòu)建并領(lǐng)導(dǎo)了阿里巴巴和螞蟻核心人工智能團(tuán)隊(duì)。目前，其還擔(dān)任復(fù)旦大學(xué)特聘教授、上?？茖W(xué)智能研究院院長。

WAIC期間，漆遠(yuǎn)接受了《每日經(jīng)濟(jì)新聞》（以下簡稱NBD）記者的采訪。以下是部分采訪實(shí)錄（經(jīng)整理）：

NBD：這屆展會(huì)上，我們注意到很多垂類大模型都邁入了新階段，很多企業(yè)有了智能體也有了自己的“朋友圈”，你怎么看？

漆遠(yuǎn)：去年上半年（大家）都在講通用大模型，大家輪流發(fā)布的時(shí)候，我們就旗幟鮮明地說要做垂直領(lǐng)域的模型。今年的確到了一個(gè)新階段，大家都在講智能體。

垂類大模型發(fā)展的核心還是差異化的產(chǎn)品價(jià)值，比如產(chǎn)品是不是真的能解決用戶痛點(diǎn)。如果能提供競爭者沒有的東西，那就有新的可能。

當(dāng)然，更優(yōu)秀的合作伙伴會(huì)讓我們的產(chǎn)品表現(xiàn)（得）更好，產(chǎn)品做起來之后，也會(huì)讓我們?cè)谛袠I(yè)中積累更多優(yōu)勢(shì)。這是一個(gè)創(chuàng)新速度的問題，馬斯克也說過真正的技術(shù)優(yōu)勢(shì)是創(chuàng)新速度。其實(shí)現(xiàn)在技術(shù)沒有絕對(duì)的壁壘，團(tuán)隊(duì)能不能一直向前奔跑，推著產(chǎn)品一直往前走，非常重要。

NBD：現(xiàn)在行業(yè)內(nèi)的馬太效應(yīng)和先發(fā)優(yōu)勢(shì)明顯嗎，垂類大模型下一個(gè)階段的重點(diǎn)是什么？

漆遠(yuǎn)：個(gè)別細(xì)分領(lǐng)域可能存在，但大部分賽道沒有。接下來，PMF（ProductMarketFit，產(chǎn)品市場(chǎng)匹配）非常重要。垂類大模型要在行業(yè)內(nèi)深耕。只有深耕了，才知道行業(yè)痛點(diǎn)（在哪里）。未來我想可能每一家公司都要想清楚自己有什么差異化的技術(shù)，或者對(duì)哪個(gè)細(xì)分行業(yè)了解得更深入。我個(gè)人認(rèn)為這是一條非常好的路?？尚攀腔?，對(duì)場(chǎng)景的深度理解和精耕是價(jià)值釋放的終點(diǎn)。

NBD：您今年一直在說可信AI的問題，怎么看一個(gè)模型是不是“可信”？

漆遠(yuǎn)：去年上半年的大模型還是幻覺滿天飛的狀態(tài)。進(jìn)入下半年，強(qiáng)化學(xué)習(xí)跑起來之后，我覺得好了很多。但這都是針對(duì)封閉領(lǐng)域的，就像刷題一樣，有標(biāo)準(zhǔn)答案。金融、科研、醫(yī)療等真實(shí)生活場(chǎng)景其實(shí)是開放域，在這個(gè)維度上，如何定義“reward”（獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)）是非常難的，需要把行業(yè)知識(shí)和其他元素結(jié)合起來。

從架構(gòu)上看，第一層要把RAG（檢索增強(qiáng)生成）做好，是有技術(shù)含量的。我們叫表達(dá)學(xué)習(xí)，怎么表達(dá)能精確檢索出來。第二層就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，定好獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，指導(dǎo)模型發(fā)力以后能做到更好。第三層，針對(duì)開放域問題，就涉及神經(jīng)符號(hào)計(jì)算和深度學(xué)習(xí)，把知識(shí)和規(guī)則更好地融入非常關(guān)鍵。

在科研、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域，技術(shù)必須完成從“能用”到“敢用”再到“好用”的三重跨越。這也要求AI企業(yè)不僅要懂技術(shù)，更要懂行業(yè)的語言、規(guī)則和痛點(diǎn)。