北大AI独角兽峰会：AI发展的下一个风口是什么？

科技 2024-10-11 11:27 吉林

自从chatGPT出世引爆了AIGC的热潮以来，中美两国在AI这条赛道上聚集了大量的创业者，也涌现出了不少的独角兽。时至今日，AI创业仍然是最大的风口。

10月8日下午，我线上参加了由北大国发院举办的“遇见北大.预见AI独角兽高峰论坛”，感受到了浓浓的创业热情。特别是有两位大咖的演讲带给我不少新的思路，我总结出来与大家分享。一位是猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛先生，另一位是氦川科技创始人兼CEO、北大校友创业联合会副会长蒋俊先生。本文主要讲傅盛先生的观点，下一篇再来讲蒋俊先生的观点。

我对傅盛先生感兴趣，首先是因为他是猎豹移动的董事长，而我前东家百信银行前年搬家的新职场就是猎豹移动留下的。其次呢，前几年我在小米之家买了一个大玩具六足泰坦机器人，上面就写着猎户星空，如今发现傅盛先生也是猎户星空的董事长，不由得有一些亲切。我也在网上查了傅盛的简历，他做出过3721上网助手、360安全卫士等知名互联网产品。

傅盛先生有四个主要观点：

01 创新不是单行道，OpenAI不是通往AGI的唯一路径

我们知道，OpenAI的GPT大模型是基于单向的生成式人工智能。模型采用“注意力机制”，通过已经输入的序列内容来预测并生成下一个Token，这是从左到右、单方向的。

而Google推出的BERT也是基于Transformer的，但是具有双向和无监督特性。BERT通过考虑词的上下文信息，生成动态的、上下文相关的词嵌入。模型在文本序列中随机掩码部分单词，然后预测被遮蔽的词，这种方法使得每个词都能从左到右的完整语境中学习，从而实现真正的双向学习。

所以，OpenAI并不是唯一的大模型模式。普通大众关注到的AlphaGo、chatGPT这样的爆发式的AI热点，但业界其实是在持续的开展AI研究和实践，具体的路径也不止一条。目前看是GPT走得快一些，但GPT5持续无法推出，也表明其碰到了一些困难。目前看，无法预测最终是哪种方式达到AGI的彼岸，也有可能多种方式都会成功。

02 AI发展的四个阶段

第一阶段重点是建设AI基础设施，包括数据中心、GPU、云等。

第二阶段重点是发展边缘AI，包括AI Phone和AI PC。苹果说要推出嵌入大模型的下一代iPhone，微软也正在推出专门针对AI PC的下一代Windows 11，要求NPU 拥有至少 40TOPS 的 AI算力。

第三阶段重点是AI应用，包括AI Agent和AIBot。现在很多的AI聊天机器人、智能体应用都属于这一类。但AI应用大规模发展的前提是AI Phone和AI PC的发展，否则端侧无法提供足够的AI算力。

第四阶段重点是物理AI，也就是大模型和机器人的结合，比如具身智能、自动驾驶的大爆发。具身智能是大模型和人形机器人的结合，自动驾驶则是大模型和汽车机器人的结合。

这四个阶段并不是完全串行的，目前看都是在并行开展，但技术成熟程度和相互一定程度的依赖，决定了在一个时期内某一块是重点，比如具身智能目前并不具备大规模商业化应用的条件，但也有很多企业在这个赛道上持续研究。

03 端模一体即将爆发

端模一体是指在终端运行AI模型，也就是边缘AI。边缘一体的两个重要设备是AI Phone和AI PC。

根据Gartner的定义，AI PC是指配备了专用的AI加速器或核心、神经处理单元（NPUs）、加速处理单元（APUs）或张量处理单元（TPUs）的计算机，旨在优化和加速设备上的AI任务。这样可以提供更好的性能和效率，处理AI和生成式AI工作负载时无需依赖外部服务器或云服务。

生成式AI智能手机是专为智能手机设计的，配备了硬件和软件功能，可以实现生成式AI驱动功能和应用在智能手机上的无缝集成和高效执行。这些智能手机能够在本地运行基础或微调的AI模型，生成新的衍生版本的内容、策略、设计和方法。其中一些例子包括谷歌的Gemini Nano、百度的文心以及OpenAI的GPT-4。

傅盛在7月份WAIC首次提出端模一体的概念，认为端侧应用小参数模型有三大优势：推理成本低，响应快，安全可靠。端模一体的重要意义在于，历史上第一次机器围着人来转，所有的终端设备都值得用AI重做一遍。端模一体也意味着生产力的重大革命，电能转化为通用智能来帮助人类完成工作。

04 具身智能机器人无疑是下一个风口

人工智能的发展将带来类人型的智能机器人这样一个新物种，以电力为能源，以数据中心为知识来源，通过大模型进行学习，通过CPU和GPU进行规划决策。

从机器人的应用场景来看，首先是在工业场景中出现，然后赋能商业场景，最后才会进入到家庭场景。工厂中使用的机械手、机械臂等都属于工业机器人，目前已经大量使用，很多企业都建立了无人工厂、黑灯工厂。商业场景中，我们经常也能见到，包括银行营业厅里的大堂经理机器人，餐厅里的送餐机器人，酒店里的送货机器人等，都属于商业服务场景，比工业机器人的场景更加复杂，但任务也比较单一，可以预先编程。家庭场景比商业场景更加复杂，且任务类型多样复杂、还有情感需求，目前只有扫地机器人，将来会有养护机器人、猫女机器人等出现。

目前的机器人具有“本体+小脑”两部分能力，“本体”是指机器人的物理基础，通过传感器、执行器等与环境进行物理交互。“小脑”是指预编程的运动控制、感知信息处理、复杂任务执行等。可以看到，具备“本体+小脑”能力，可以支持工业场景、商业场景的需要。

未来具身智能机器人要具备“本体+小脑+大脑”三部分能力，“大脑”是机器人的核心决策单元，可以完成环境感知、行为控制、人机交互。具身智能机器人才可以满足家庭场景的需要。

05 未来十年AI发展的四点预测

综合上述内容和其他信息，我提出未来十年AI发展的四点预测：。

2024-2026年，基础大模型研发、GPU算力、智算中心等建设是重点，是AI军备竞赛的重点，为后续AI发展奠定坚实基础。

接下来AI Phone和AI PC将实现终端设备的AI化，成为人手边的AI工具。根据Garner预计，AI Phone和AI PC在2027年将迎来大爆发。

目前AI应用包括RAG、智能体（AI Agent）等都是基于大模型提供服务，未来AI应用既可以基于大模型，也可以基于端侧的小模型提供服务，伴随着AI终端的爆发，AI应用将越来越丰富，2028-2030年间AI应用将迎来大爆发。

具身智能机器人（AI Robot）是AI发展下一个大风口。对于AI Robot，AI不再只是软件，而是具有了物理实体。目前，AI逐渐可以思维规划决策了，但还没有意识。AI Robot仍然是人类的奴隶。如果AI具备意识，将导致类人机器人这一新物种的诞生。马斯克猫女机器人在三到五年内量产上市，这也意味着2027-2030年间具身智能机器人将进入商业应用，并在30年代迎来大爆发。

让我们拭目以待、甚至躬身入局，迎接人与AI共舞的时代到来！

中国信息通信研究院《人工智能白皮书》下载方式：

1、关注本公众号“金融IT那些事儿”

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金融IT那些事儿

资深企业架构师，数字化转型专家，TOGAF企业架构鉴定级认证专家认证，《企业架构驱动数字化转型》专著作者，20年金融业、制造业企业信息化经验，分享数字化转型、企业架构、数据资产、商业模式、战略转型等内容

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