全球焦点-"一个晚上用了好几个小雨伞"-AI来了，我们该一个晚上用了好几个小雨伞如何与它友好共处

AI来了，我们该一个晚上用了好几个小雨伞如何与它友好共处

　　在刘思敏看来，与一些资深网红城市相比，无论是淄博还是哈尔滨仍显稚嫩，面对网红的风就如小草一般只能“倒伏”。而成都、重庆、西安等则像大树，无论风何时、如何刮来，都是一道风景。已经破局的东北城市，还需要等待一棵大树长成。

“它仍然是一种工具，其作用是促进各行各业的发展，而不是完全颠覆它们。”文｜《中国企业家》记者赵东山编辑｜姚赟头图来源｜中企图库12月13日～15日，由《中国企业家》杂志社主办的“2024（第二十二届）中国企业领袖年会”在北京举行。在12月14日下午的“未来对话”论坛环节，云帐房首席运营官&事业群总裁王倩作为主理人，与北京智源人工智能研究院院长王仲远，无问芯穹联合创始人、CEO夏立雪以及光源资本创始人、CEO郑烜乐，中科闻歌董事长王磊，围绕AI在算力、大模型、B端应用等热门话题进行了探讨。以下为论坛核心观点：1.当前行业对大模型的态度变得更加冷静、客观和健康，更多从ROI角度评估AI的价值。从算力方的角度来看，企业逐渐从预训练大模型转向关注推理场景和工具产品化，以及如何将AI技术与行业深度结合。2.大语言模型并不能等同于AI，也不是一个能够直接解决企业数字化需求的万能“神器”。人们对未来AGI（通用人工智能）的实现路径，即是否通过大数据、大算力和大参数模型来解决，持有疑问，认知变得更加理性和清晰。3.创业者和投资界面临的挑战是如何将AI技术应用于实际的客户问题中产生价值，并形成规模化的商业效应。对于创业者来说，如何在共识中利用AI技术解决客户的核心需求，是一个巨大的考验。4.大模型和小模型之间并不冲突，反而是相互促进的。大模型的发展有助于探索能力上限，而小模型则在实际场景中发挥作用。大模型的发展过程中，其参数和数据规模不断增大，算力需求也随之增加，这有助于了解大模型能够达到的效果和程度。5.AI和数据是密不可分的，行业AI落地需要做的三大工程：一是数据工程，即理解客户数据场景；二是模型工程，即模型与行业的结合；三是决策需求问题，即通过AI算法解决行业决策问题。6.AI将给传统产业带来三大变化：产品服务一体化，产业价值链缩短重构以及产研一体、场景驱动。这些变化将使得企业能够更直接地面向终端用户，提供集成产品和服务，以及通过AI优化工作流程和产品迭代。7.AI是一种智力基础设施，它将在所有需要智力的领域发挥作用，并对各行各业产生影响。尽管AI具有革命性的潜力，但在很多情况下，它仍然是一种工具，其作用是促进各行各业的发展，而不是完全颠覆它们。以下为论坛的对话整理（有删减）：新变化王倩：您觉得今年和去年相比，AI行业发生了什么样的变化？郑烜乐：光源资本是立足国内放眼全球的产业投行，我们主要的工作是帮助中国创新创业企业去做融资并购，同时我们还设有创新基金及产业孵化业务。过去两年我们为很多中国的AI企业进行了全方位的投行服务。观察从2022年下半年到2023年全年这个阶段，第一，在全球的AI共识快速形成，国内AI领域的投资热度也快速上升的过程中，国内涌现了很多大模型、具身智能、算力生态的创业企业。及至今年，资本市场更加关注AI与产业的结合以及AI与应用场景的结合，评估AI在不同行业和场景中的作用和价值，并关注其未来1～3年的落地情况。第二，与去年相比，今年AI行业的资本投入有所增加，市场对AI技术的认知和接受度也在提高，包括模型、算力、Infra、机器人及产业应用仍是愿意投入的领域。尽管市场热度依旧，但由于中国一级市场资金供给不足，尚未达到泡沫状态，大家在共识中寻找能快速跑出产业验证的领域或项目。光源资本将重点关注大模型的产业应用和落地、算力生态的发展以及具身智能在中国的机会。第三，我们认为具身智能将出现一个“大于电动车级别”的机会。首先，我国在具身智能领域具有硬件优势，其次是场景丰富，软件不落后，最后数据层面也与其他国家处于同一起跑线。中国的大市场和完整的产业链将有助于产生更多场景和数据，从而推动模型、算力的发展，形成良好的闭环。王倩：从模型的探索或科研的角度来看，这两年有什么变化吗？云帐房首席运营官&事业群总裁王倩王仲远：去年发布的GPT-4与ChatGPT-3.5相比，在理解能力和逻辑推理能力有了大幅提升。国际上不少专家对于通过大模型技术路线实现通用人工智能（AGI）持乐观态度。然而，今年可以看到预训练大模型的能力提升遇到了瓶颈，主要原因是可用的文本数据基本耗尽，且算力尚未进一步得到大幅提升。尽管存在瓶颈，国际上仍在探索几个突破方向，包括合成数据、推理（如o1）和Agent等。与此同时，国内可以利用国际大模型性能提升速度放缓的机会，更快地接近国际上的先进水平。去年国内厂商因与全球先进模型的差距感到焦虑，纷纷投入大模型训练，形成了所谓的“百模大战”。今年，中国的顶尖模型正在快速接近GPT-4的能力。国内从事基础模型的企业数量正在减少，预示着模型训练达到一定阶段后，应用开发将成为核心的下一步。由于模型提升速度放缓，国内企业将更专注于应用开发，不会被基础模型能力的提升所颠覆，预计明年将出现应用的爆发。王倩：夏总，无问芯穹一直致力于提供AGI算力解决方案，您觉得这两年的变化有什么？夏立雪：无问芯穹专注于为大模型及其使用者提供算力应用支持，作为模型与应用企业背后的支撑方，这两年里我们看到许多企业经历了从焦虑中寻求改变到尝试快速应用AI的一个变化。大模型技术突破带来了较高的想象力空间，企业希望快速将其应用到现有产品技术中。但技术商业化不是一蹴而就的，大模型在实际应用中面临许多挑战，比如打磨用户痛点、市场分析判断等，只有实践才能获得这些经验。比如将大模型放到更多场景中反复尝试后，开发者才会获得许多宝贵的反馈，才能促进模型的快速迭代。当前行业对大模型的态度变得更加冷静、客观和健康，更多从ROI角度评估AI的价值。从算力方的角度来看，企业逐渐从预训练大模型转向关注推理场景和工具产品化，以及如何将AI技术与行业深度结合。无问芯穹联合创始人、CEO夏立雪王倩：王磊总，中科闻歌作为to B领域的AI应用，从您的角度看到了这两年AI的哪些变化？王磊：中科闻歌成立于2017年，是中国科学院自动化所孵化企业，我们应该是国内相关创业公司里为数不多经历过AI发展三阶段的企业。回顾人工智能的发展历程，可以将其分为三个阶段：AI 1.0经典人工智能，AI 2.0专用人工智能，以及当前的AI 3.0大模型驱动的生成式机器学习和人工智能。在过去的一年到一年半时间里，无论是投资界还是创业者，对AI特别是大语言模型的认知越来越清晰。大语言模型并不能等同于AI，也不是一个能够直接解决企业数字化需求的万能“神器”。人们对未来AGI（通用人工智能）的实现路径，即是否通过大数据、大算力和大参数模型来解决，持有疑问，认知变得更加理性和清晰。市场和用户对大模型如ChatGPT的认知越来越清晰，从最初神话般的无所不能到认识到它只是一个工具，需要解决复杂的业务场景下的智能化提升。未来一年左右将是生成式AI的冷却期和冷静期，真正的价值体现可能还需要2～3年。当下，创业者和投资界面临的挑战是如何将AI技术应用于实际的客户问题中产生价值，并形成规模化的商业效应。尽管所有的基金都投给了做基础模型的公司，但这种趋同的特点非常明确，对于创业者来说，如何利用AI技术解决客户的核心需求，是一个巨大的考验。AI的商业化落地需要结合数据工程、模型工程和行业决策需求，这三者必须统一起来，才有可能创造出价值。中科闻歌的定位是做行业的决策智能服务商，目的是通过AI算法解决行业的决策问题，提升决策效率，追求企业效益的最大化。从技术追求到市场价值体现，再到商业价值的核心关注和落地，是AI和AI创业企业发展的必经之路。需求和价值驱动王倩：to B领域中，我们要讲究产出ROI，所以从投入到产出我们怎么去平衡这个ROI，大家对这一方向的创业者有什么建议？尤其过去可能用了一些决策性AI，再到生成AI变革过程中的B端企业。王磊：创业界在谈论AI时往往强调技术驱动，但市场接受的是需求驱动和价值驱动，客户关注的是技术进步能否解决他们的复杂需求。软件业的发展经历了从信息化到数据化再到智能化的发展，核心驱动始终是业务问题的解决。AI的核心思考不应仅追求技术指标，而应关注客户侧的开放、复杂场景问题，包括决策、预测和推理等问题。当前大模型还解决不了基于时间序列的决策性场景推演，这是AI技术需要突破的方向。中科闻歌董事长王磊AI和数据是密不可分的，行业AI落地需要做的三大工程：一是数据工程，即理解客户数据场景；二是模型工程，即模型与行业的结合；三是决策需求问题，即通过AI算法解决行业决策问题。现有的基础大模型往往理解不了行业问题，因为它们的数据基于公开的互联网，缺乏深度的行业数据训练。中科闻歌定位于做行业的决策智能服务商，目的是通过AI算法解决行业决策问题的分解，推理和推演，提升决策效率，追求企业效益最大化。数据、模型和决策问题三者必须统一起来，才有可能创造出价值。否则，无论to B还是to C的大模型企业，在市场化考验时都会遇到难以突破的难题。王倩：有没有已经被发现或者正在探索的具体场景？王磊：尽管AI大模型与行业的结合尚未出现爆发式的场景数量，但过去数据驱动的场景中已经形成一些商业模式，并且这些模式仍在延续。AI的第一步应该是与数据场景结合，以增强效率和能力。未来通过AI技术的发展有可能被重塑的行业，可能需要2～3年时间才能看到。以医疗场景为例，大语言模型目前无法做到有逻辑地预诊病人状况，但如果经过医生知识的萃取和问诊场景的知识工程，大模型可以掌握方法，从而大幅减少医生预诊的工作量。未来大模型有可能在某些路径上取代医生和医疗工作，但这需要大模型能够掌握和应用专业知识。大模型，还是小模型王倩：行业里曾有大小模型之争，王院长如何看待这个问题。王仲远：大模型和小模型之间并不冲突，反而是相互促进的。大模型的发展有助于探索能力上限，而小模型则在实际场景中发挥作用。大模型的发展过程中，其参数和数据规模不断增大，算力需求也随之增加，这有助于了解大模型能够达到的效果和程度。从更长的时间周期来看，大小模型是相对的。过去被认为是大模型的参数规模，随着时间推移，可能会变成小模型。在产业落地时，企业更关心的是投资回报率（ROI）而非通用人工智能（AGI）。小模型因其轻量化技术，更有利于推广和落地。北京智源人工智能研究院院长王仲远模型的部署环境对其实用性有很大影响。能够部署在手机或PC上的模型在推广普及上比云端部署的模型更有优势。以具身智能为例，大模型技术需要能够直接部署在硬件上，才能实现加速发展。随着时间的推移，当前的大模型将逐渐变成小模型，并进入实际使用状态。王倩：垂直领域，更适合大模型还是小模型？王仲远：人工智能已经有七八十年的历史，我们目前正处于第三波浪潮中，这波浪潮起始于2006年，2012年深度学习技术在产业界的爆发标志着第三次浪潮的开始，即AI 1.0。大模型时代为AI 2.0，这一波浪潮与以往不同，因为它带来了范式的变化。AI 1.0时代，已经有很多领域模型，针对特定场景和任务收集数据并训练模型。但这些专用模型不具备泛化性，不能迁移。但即使如此，过去十年中，人工智能技术已经渗透到各行各业和每个人的生活中。大模型时代的变化在于我们不再直接收集领域数据，而是将大模型蒸馏成小模型后，利用这些具备通用能力的模型，并使用领域数据进行微调。在AI 2.0时代，一个可能的变化是训练范式的变化。在训练领域模型的时候，会基于具备通用理解和推理能力的大模型，结合领域数据进行微调，以适应特定场景。这是与过去的一个重要区别。AI算力的挑战和解法王倩：夏总，AI算力方面，未来是否会遇到算法和算力的天花板？这方面您有什么样的洞察？夏立雪：当前人工智能在数据和算力层面已逐渐接近天花板，特别是高质量的文本数据，未来几年可能会被耗尽。除文本数据外，其他类型的数据如图像数据也将变得非常稀缺。解决数据天花板的方法有很多，如深度思考和反复利用现有数据（如GPT4的o1），或者将大模型从数字世界带入真实世界，通过具身智能机器人等技术引入更多数据。算力面临的挑战也有，比如摩尔定律接近极限，物理效应的影响，以及国内算力产业未被充分发挥等问题。通过将多元异构算力形成标准化服务、软硬件联合优化提升算力性价比，以及通过发展端上智能来减轻云端压力等策略，都可以缓解算力挑战。更高层次上，促进AI系统进化需要对算法、算力和数据进行资源配置的整体优化，这是一个巨大的系统设计问题。这点上，企业与产业生态上下游保持协同是很重要的，包括资源、生产关系和信息的协同，以及小模型与底层硬件设计的配合。与此同时，我们要从全局视角设计更大的系统，形成更高效的分工，比如提供算力标准化服务，让下游合作方专注于产品应用和AI研发。王倩：那企业以后应用AI的门槛或者成本是不是会逐渐下降？夏立雪：是，并且这是一个需要全行业共同解决的问题，最终我们只有让利用算力、算法的门槛和成本都降下来，才能让这个技术更好地被应用到真实生产中。给产业带来哪些变革王倩：未来，AI与传统产业的结合有哪些想象空间？郑烜乐：与以往的工业革命不同，AI不再仅仅是生产工具的改进，更是直接成为生产力本身。AI技术不再是单一的生产力工具，人工智能直接生产生产力本身，一方面是体现在“智力”生产力：不管是通过大模型结合强化学习产生深度思考推理能力，还是借用Agent或者各种各样AI For Science的技术作用于生产场景，可以形成智力的生产力。另一方面体现在“体力”生产力：具身智能通过机器人泛化进入到工业场景、物流场景形成了体力的生产力。制造生产力本身就是最大的变化，这也是所有的传统行业最关心的几件事情。传统产业如何拥抱新质生产力，拥抱AI？我用自动驾驶来举个例子，就像自动驾驶的L2到L5级别，AI在不同阶段也会对生产力产生不同的影响。比如L2车卖得好不好？肯定是以前卖得没有那么好，因为它形成的功能并不直接转化成生产力。到L3，它可能在某一个环节替代形成了更高效、更大规模的生产力或者很明显降低了成本，这时候传统行业或工业企业开始大规模部署。接下来L4，L4在整个链条对原有人力的替代，这时候付费意愿或部署意愿会更强。L5可能是整个网络，不管是生产网络，研发网络都被AI替代重新做了一遍，产业格局、链条都会被颠覆掉。我们目前的观察，现在应该是在一个从L2到L3切换的过程，明年可能是AI在某些环节替代人力的元年。AI可以在质检、材料研发、客服、排班等环节替代传统工作方式，提高效率和降低成本。光源资本创始人、CEO郑烜乐展望未来，AI将给传统产业带来三大变化。第一，产品服务一体化：工业和制造业企业的产品将更加深入地融入服务场景，如医疗器械将与AI驱动的服务相结合，形成产品即服务（PaaS）的新模式。用户购买产品的同时，也将获得由AI集成的全球专家智能和数据支持的服务。第二，产业价值链缩短重构：AI技术将大幅缩短生产制造业企业与终端用户之间的距离，减少中间环节，如经销商和代理商，实现产品和服务的直接结合。这将使得企业能够提供更加标准化、高效的服务，直接满足用户需求。第三，产研一体、场景驱动：AI将推动研发与产品生产的深度融合，形成产研一体的新模式。AI自适应地收集场景数据，驱动产品迭代和研发，使得研发更加贴近市场和用户需求，实现场景驱动的创新。这些变化将使得企业能够更直接地面向终端用户，提供集成产品和服务，以及通过AI优化工作流程和产品迭代。AI未来对我们意味着什么王倩：假设AI已经成为一项基础设施，未来会有什么样的可能性？王磊：目前，我觉得依赖数据、知识和经验的行业可能是最先与AI融合的。比如说教育，教育有一部分可能跟人性相关，包括医生，以及和文字打交道的行业，都有可能率先被AI取代。但最后的效果怎么样，只能拭目以待，现在不太好预测。夏立雪：AI是一项很重要的科技进步，而科技进步最重要的目的就是提高人民的生活水平。我们期待技术帮助更多人从一些无趣的重复性劳动中解脱出来，去做一些更有意义更有创造性的工作。从这个角度，我认为AI在每一个行业都会产生不小的影响，比如说更多基于历史数据做预测、给定条件做简单判断、浅层信息加工相关的行业，会受到比较大的冲击。另一方面，为应对这样的科技进步，我们的学校教育和社会教育方面也需要跟上，培养出更多且能够更好地把AI技术用起来的人才。王仲远：AI是一种智力基础设施，它将在所有需要智力的领域发挥作用，并对各行各业产生影响。尽管AI具有革命性的潜力，但在很多情况下，它仍然是一种工具，其作用是促进各行各业的发展，而不是完全颠覆它们。目前最成熟的大语言模型将对所有与文字相关的行业产生率先冲击，预示着这些行业可能会经历重大变革。多模态模型（涉及图像和视频生成）还在发展中，将对广告、创意和市场营销等行业产生影响，优化和提升行业效益。具身智能目前还处于早期阶段，期望它们在未来能够进入工厂和家庭服务，但这可能需要5～10年的时间。郑烜乐：所有依赖智力积累和交互的行业，如教育、医疗、法律等，都将被AI重新塑造。要强调的是，这些行业不会消失，但会经历根本性的变化。人类之间知识和经验的交流是一个低效的生物学过程，而AI能够通过大模型和深度学习实现超级智能网络，突破人类在信息交互和知识生成效率上的限制。未来的企业组织形式可能也将发生变化。比如，出现更多一人企业，利用AI完成大量原本需要多人完成的工作。随着AI的应用，每个人的产出将会提高，这可能会导致企业产出增加而人数规模减少。许多行业将被AI颠覆，但这并不意味着这些行业的消失，而是它们可能提供更好的服务。人们的角色将发生变化，从直接提供服务转变为提供智力网络或使用工具的人，这将引发行业的新一轮迭代。

koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad

编辑:杨勇

TOP1热点：超慢跑是否能治愈膝盖问题？

　　3月14日，“十三五”国家重大科技基础设施高能同步辐射光源（HEPS）直线加速器实现满能量出束，成功加速第一束电子束。高能同步辐射光源从此进入科研设备安装、调束并行阶段。12月11日，HEPS储存环最后一台磁铁安装就位，标志着HEPS储存环主体设备安装闭环。。

　　江淮一带不仅霾天气持久，大雾也会频繁出没。预计3日夜间至4日早晨，江苏中南部、安徽东部还会有大雾天气出现。苏皖一带地面湿度较大，雾与霾混合，将导致能见度进一步降低，需注意防范。在6日较强的冷空气影响之前，苏皖等地仍有大雾天气。

TOP2热点：发现越来越多的轻薄本开始标配 32G 大内存，那么 16G 内存的轻薄本还有必要购买吗？

　　“分税制推出以后效果非常好，不仅达到提升两个比重的目的，而且调动了地方政府发展经济的积极性，为此后几十年中国经济的快速发展奠定了制度基础。”冯俏彬指出，分税制的核心包括“三驾马车”，一是中央与地方事权划分，二是中央与地方收入划分，三是转移支付制度，三者之间相互联系，相互支持，力图创制出一个规范、稳定、能极大地调动地方政府积极性的中央地方财政体制。

禁微则易，救末者难。当前，军队党风廉政建设和反腐败斗争取得压倒性胜利并全面巩固，正风反腐成效不断显现。同时必须清醒看到，基层个别官兵违规违纪问题仍时有发生，有的在高压严治下仍不收敛不收手走上违法犯罪道路，重要原因就是基层党组织日常教育管理监督不严，对官兵身上出现的苗头性倾向性问题及时提醒不够、督促纠正不力，以致小错慢慢演变成大错、小毛病拖成大问题。

TOP3热点：这次的周年庆是否会成为《星穹铁道》这个游戏运营周期的一个重大转折点？一个晚上用了好几个小雨伞

《通知》明确实践运用“第一种形态”应当着重把握的基本要求，规范细化谈话提醒、批评教育、责令检查、诫勉等4种处置方式，健全完善工作机制，为基层党组织关口前移抓早抓小、防微杜渐“治未病”提供重要制度保障。

　　安全隐患方面更容易解决。划定可燃放的时段和区域，做好安全措施，已是各地的成熟经验。地方政府再以此作为禁放的借口，就是懒政、一刀切。

TOP4热点：《哪吒 3》会复活殷夫人吗？温柔的交换

经中央军委批准，近日，中央军委政治工作部、中央军委纪律检查委员会印发《关于军队基层党组织精准规范运用“第一种形态”的通知》。

　　《中华人民共和国刑法》第二百七十七条第五款 [袭警罪]暴力袭击正在依法执行职务的人民警察的，处三年以下有期徒刑、拘役或者管制；使用枪支、管制刀具，或者以驾驶机动车撞击等手段，严重危及其人身安全的，处三年以上七年以下有期徒刑。

TOP5热点：「孟德有张辽，孤有甘兴霸」，历史上的甘宁和张辽真的能匹敌吗？XXXXXL196-MAY18

　　在上海全市城市更新推进大会上，上海市委书记陈吉宁说：“实施城市更新行动，是贯彻党的二十大精神、加快转变超大城市发展方式的重要举措”。

[宅男财经|专家面对面]近期国际油价整体走高，预计下一轮油价调整或迎新年第一涨。金联创成品油分析师毕明欣分析称，截至12月27日第六个工作日，参考原油品种均价为76.81美元/桶，变化率为5.00%，对应的国内汽柴油零售价应上调250元/吨，折算后预计柴油将上调0.2元/升，汽油上调0.18元/升。

TOP6热点：有消息称多地格力专卖店更名为「董明珠健康家」，具体情况如何？更名后可能会给格力带来哪些影响？ZOOM与人性ZOOM2区别

　　依照《中国共产党纪律处分条例》第十七条第（一）项、第三十八条和《纪检监察机关处理主动投案问题的规定（试行）》第二条、第三条等规定，主动投案与主动交代的不同主要表现在三个方面。

　　“但安哥拉决定退出欧佩克，引发了市场对于欧佩克+减产的质疑，加之美国原油产量增加与全球需求疲软导致原油供应过剩，后期原油价格转为下跌趋势。”孟鹏称。

TOP7热点：警方介入温州小学班主任校内身亡，学校对该教师实行末位淘汰制不属实，具体情况如何？中国CHINAGARY武警网站

　　三是交代内容是否已被掌握对认定的影响不同。认定自首的，不需要考虑纪检监察机关是否在之前已掌握其供述的犯罪事实；认定主动交代的，若系在纪检机关初步核实前主动交代的亦不需要考虑纪检机关是否在之前已掌握其交代的违纪问题，但若是在纪检机关初步核实和立案后交代的，必须是交代纪检机关不掌握的违纪问题方能认定为主动交代。