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? 孫慶陽

近日，以“重塑創(chuàng)新增長”為主題的2025 Inclusion·外灘大會在上海市舉行。大會匯聚了16個國家和地區(qū)550位全球頂尖學(xué)者、產(chǎn)業(yè)界人士與創(chuàng)業(yè)者，展示了人工智能（AI）與金融、出行、醫(yī)療等領(lǐng)域的深度融合，兩場對話——第一場“AI原生時代，舊地圖上沒有新大陸”，帶來了年輕人的不同視角；第二場“大模型產(chǎn)業(yè)落地進行時”則將行業(yè)最核心的焦慮擺上臺面：如何將澎湃的模型能力，轉(zhuǎn)化為確定的商業(yè)價值?

AI技術(shù)破壁的多元視角

“AI原生時代不是對舊時代的修補，而是把AI模型當(dāng)作全能型工具集，忘掉過去重新學(xué)習(xí)?！敝袊顦淇萍紕?chuàng)始人兼首席執(zhí)行官王興興的觀點，點明了技術(shù)探索的核心邏輯。當(dāng)前AI正從“輔助工具”轉(zhuǎn)向“核心生產(chǎn)力”，而數(shù)據(jù)與架構(gòu)的平衡成為機器人與智能體領(lǐng)域的關(guān)鍵爭議點。

機器人領(lǐng)域的變革已進入“具身智能閉環(huán)”階段。美國加州大學(xué)圣地亞哥分校終身教授、Hillbot創(chuàng)始人蘇昊將機器人智能化分如下3個階段：從傳統(tǒng)規(guī)則驅(qū)動，到感知、規(guī)劃、控制分離，再到當(dāng)前具身智能時代，通過大語言模型與多模態(tài)技術(shù)融合，實現(xiàn)“感知-規(guī)劃-控制”打通的經(jīng)驗學(xué)習(xí)。

據(jù)介紹，截至2025年4月9日，全球具身智能領(lǐng)域的專利申請量超83.13萬件，中國具身智能專利申請超21.99萬件，位居全球第一。

蘇昊以大象裝冰箱為例：“語言數(shù)據(jù)幫你形成‘開門-放象-關(guān)門’的邏輯，視頻數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)‘大象與冰箱的物理尺度’，帶反饋的控制數(shù)據(jù)實現(xiàn)‘手眼協(xié)調(diào)開門’，只有融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，才能解決機器人數(shù)據(jù)匱乏問題?！钡跖d興提出不同視角：“當(dāng)前機器人優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)采集成本高、噪聲率大，且數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準模糊，更需要通過架構(gòu)創(chuàng)新提升數(shù)據(jù)利用率?！?/p>

智能體領(lǐng)域同樣面臨數(shù)據(jù)鴻溝。DeepWisdom創(chuàng)始人兼CEO吳承霖透露，要實現(xiàn)智能體打通屏幕交互，至少需2億條標(biāo)注數(shù)據(jù)，單條標(biāo)注成本幾美元到幾十美元，總成本或達百億美元級別。清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授吳翼表示更看重強化學(xué)習(xí)的價值：“AI時代噪音多，堅持對的方向更重要，強化學(xué)習(xí)能讓智能體能力自然涌現(xiàn)?！?/p>

技術(shù)變革還倒逼組織形態(tài)升級。曾任職Open AI的吳翼提出“小而精”的激進模式：“當(dāng)下AI時代30人的團隊或能做10年前300人的事，在虛擬世界，如果智能密度夠高，無需大規(guī)模擴招?！蓖跖d興結(jié)合硬件企業(yè)實踐補充：“純AI領(lǐng)域靠頂尖人才就能爆發(fā)，但軟硬協(xié)同企業(yè)面臨‘軟件快迭代、硬件重品控’的矛盾，人多反而效率低，目前我們最大挑戰(zhàn)是缺頂尖人才和跨部門協(xié)同。”蘇昊強調(diào)團隊需破除經(jīng)驗依賴，搞軟件的要學(xué)硬件術(shù)語，搞硬件的要懂軟件邏輯，這種跨界思維才適合具身智能的研發(fā)。

大模型替代APP，還是共生？

技術(shù)層面的突破最終要服務(wù)于產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，而大模型如何落地產(chǎn)業(yè)，引發(fā)了第二場關(guān)于替代還是共生的深入對話?！按笳Z言模型會吃掉軟件嗎？現(xiàn)在我覺得會，軟件用確定性方式解決確定性問題，這正是大語言模型擅長的，且已有軟件開始生成智能體自主解決任務(wù)?！蔽浵伡瘓FCEO韓歆毅表示。

大模型與軟件的共生邊界清晰。韓歆毅認為，大模型正重構(gòu)軟件交互邏輯，正如外灘大會現(xiàn)場展示的AI語音叫車：用戶對支付寶內(nèi)的AI出行助手說“我要去陸家嘴”，T3出行的智能體便能直接調(diào)起服務(wù)，特定功能的APP正被無縫集成的智能體體驗所替代。但小米集團手機部副總裁、可穿戴部總經(jīng)理張雷強調(diào)：“大模型更多地是提升軟件效率，比如助力開發(fā)，但不會吃掉所有軟件，復(fù)雜交互場景仍需軟件支撐?！?/p>

金沙江創(chuàng)投朱嘯虎認為：“只要Transformer（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)）的‘幻覺問題’沒解決，1%的錯誤就足以讓醫(yī)療、金融等復(fù)雜流程軟件無法被替代。但低代碼、無代碼軟件已被批量替代?！彼M一步提出AI時代的投資標(biāo)準，不管是PC、移動還是AI時代，唯一核心指標(biāo)是留存，很多AI公司靠嘗鮮吸引用戶，第二個月就流失，沒有留存就沒有未來。

韓歆毅大膽預(yù)測：“從長期看，智能體會替代80%單一功能APP，未來可能出現(xiàn)1-2個超級入口，但形態(tài)尚不明確。”張雷認為替代是長期過程：“智能體已在訂餐、翻譯等單一場景替代APP，但復(fù)雜交互場景仍需時間，比如AI眼鏡要實現(xiàn)‘主動交互’，還需解決顯示、隱私等問題?！敝靽[虎提示創(chuàng)業(yè)機會：超級入口會集中，但智能體仍有機會，就像美國移動互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)步、受彼迎，AI時代做“AI+線下服務(wù)”的智能體，解決大廠不愿干的苦活累活，更易落地。