本文核心觀點(diǎn)：

• 大模型真正的本質(zhì)是人機(jī)接口——萬物皆可Chat。

• 人工智能正以“非圖靈標(biāo)準(zhǔn)”的方式，越來越像人一樣相互如此地不同。

• 真正能落地的人工智能應(yīng)用越來越像機(jī)器，而不是像人。

前言：最近，被業(yè)界稱為AI四小龍之一的云從科技發(fā)布了一季度的財(cái)報(bào)，其虧損情況令人驚訝。一季度的營收僅為 3700 萬，同比下滑了 31%，和 2022 年相比，更是同比下滑了 83%，凈虧損額高達(dá)1.2億，居然是收入的3倍多。AI四小龍老大的商湯科技，曾經(jīng)市值超過 3200 億港幣，如今只有 500 多億，跌去了超過 80%。2024 年?duì)I收 37 億，凈虧損卻達(dá)到了 43 億，同樣是虧損額顯著超過了營收。在人工智能一片熱潮之中，這些國內(nèi)主要AI企業(yè)實(shí)際經(jīng)營情況令人擔(dān)憂。工智能領(lǐng)域特別容易讓人產(chǎn)生誤解，作出商業(yè)上的錯(cuò)誤判斷，真正找到可以有效落地的商業(yè)模式是很不容易的。我在過去寫的很多文章中一直呼吁人們冷靜和理性對待人工智能方向。

令人欣慰的是，宇視等從事人工智能視頻業(yè)務(wù)的公司尋找到了比較好的商業(yè)模式，在這個(gè)領(lǐng)域經(jīng)營一直比較成功。

2025年五一節(jié)前，我在十三朝古都西安參加了宇視的2025合作伙伴大會(huì)。我參加過很多次宇視的產(chǎn)品發(fā)布和合作伙伴大會(huì)，這一次可以說是收獲最大和受觸動(dòng)最深的一次。對人工智能的認(rèn)知也提升了很大一個(gè)臺(tái)階。

一、對人工智能的眾多疑惑消散后的新認(rèn)知

29號(hào)上午參觀完眾多宇視合作伙伴基于梧桐大模型研發(fā)的應(yīng)用，以及主論壇的主題演講后，我就有些心潮起伏的感覺。我在來之前最想看的就是這些細(xì)分的應(yīng)用，甚至最希望看到一些場景極為特別的細(xì)分應(yīng)用。這種期待在宇視的梧桐大模型2年前剛發(fā)布時(shí)就有了。這次的確在很多采用宇視平臺(tái)的伙伴公司展臺(tái)上看到了想看到的應(yīng)用場景。

智慧電力

智慧零售

智慧化工

農(nóng)田巡檢機(jī)器狗

河流污染檢測

一氧化碳等有害氣體激光檢測器

智慧校園

小區(qū)異常情況檢測——案例：貨物不能走客梯

安全生產(chǎn)

越是特別細(xì)分的應(yīng)用場景，越是能夠體現(xiàn)出梧桐大模型的優(yōu)勢。因?yàn)檫@類應(yīng)用場景以過去的技術(shù)并非絕對不能實(shí)現(xiàn)，只是因其應(yīng)用面太狹窄，專門為其開發(fā)軟件在成本上很難平衡。在過去一年中，宇視已經(jīng)與超過3000個(gè)合作伙伴，應(yīng)用于超過5000多個(gè)不同場景。依托宇視的梧桐大模型平臺(tái)，可以不需要專業(yè)編程人員，合作伙伴直接就可以將自己特定的應(yīng)用場景素材輸入平臺(tái)，訓(xùn)練出自己細(xì)分領(lǐng)域的特殊模型。

這種產(chǎn)品設(shè)計(jì)是極為重要的，通過這種方式極大降低非標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用的成本，才有可能擴(kuò)展相應(yīng)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)應(yīng)用。而一些媒體總結(jié)經(jīng)營狀況不太好的AI企業(yè)原因時(shí)，把做了太多非標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)，導(dǎo)致成本過高，從而使得毛利率狀況惡化作為最主要的原因。如果做人工智能的企業(yè)，自己不能利用人工智能降低非標(biāo)準(zhǔn)精力的成本，那么就失去了采用人工智能技術(shù)的意義和價(jià)值。不能僅把人工智能當(dāng)作一個(gè)新潮的與過去所有產(chǎn)品都不同的全新概念，最基本的商業(yè)邏輯其實(shí)都是一樣的。人工智能這個(gè)概念特別容易讓人忘記最基本的商業(yè)邏輯。

過去媒體在談中國人工智能優(yōu)勢時(shí)，大都意識(shí)到行業(yè)垂直應(yīng)用是我們的優(yōu)勢領(lǐng)域，但這種優(yōu)勢到底該如何變現(xiàn)才是最重要的問題，尤其要避免在做這種垂直應(yīng)用時(shí)，很容易同時(shí)伴隨的非標(biāo)準(zhǔn)化帶來成本劇增的大坑。對這個(gè)問題的解答，雖然可以有理論和技術(shù)上的各種設(shè)想或想象，但最終還是需要靠千千萬萬應(yīng)用一線的客戶才會(huì)給出最清晰的答案。

例如，電力線巡檢的應(yīng)用，需要特定地檢測幾類危險(xiǎn)場景：工程車輛施工是否會(huì)影響電力線的塔架；電力線和塔架是否有傾斜；周圍是否有山火等險(xiǎn)情。而在小區(qū)發(fā)現(xiàn)一些異常情況，如有人違反規(guī)定將貨物走客梯，需要保安及時(shí)發(fā)現(xiàn)并疏導(dǎo)等。

還有一些特定的、如大鵟及雪豹等珍稀野生動(dòng)物保護(hù)應(yīng)用，可能需要在野外安裝可見光和紅外相機(jī)，判斷出特定要監(jiān)測的珍稀動(dòng)物出現(xiàn)并拍照。

國際愛護(hù)動(dòng)物基金會(huì)感謝宇視，傷員大鵟[kuáng]，猛禽醫(yī)院術(shù)后康復(fù)

珍稀動(dòng)物 雪豹

通過參加這次活動(dòng)中獲得的豐富信息，我對人工智能的本質(zhì)終于可以整理出一個(gè)系統(tǒng)的全新理解，使我過去對人工智能存在的諸多疑慮有一個(gè)相對清晰的答案了：

1. 大模型真正的本質(zhì)不是“通用人工智能”，而是一個(gè)通用的、呈現(xiàn)出似乎有語義理解能力的人機(jī)接口。—— 這是我聽到宇視總裁張鵬國提出的新理念“萬物皆可Chat”時(shí)產(chǎn)生的靈感。

2. 人工智能正以“非圖靈標(biāo)準(zhǔn)”的方式越來越像人一樣相互如此地不同。—— 這是我對宇視梧桐行業(yè)大模型發(fā)展到現(xiàn)在大量細(xì)化應(yīng)用場景時(shí)產(chǎn)生的靈感。我從四十年前開始研究人工智能時(shí)，就對人工智能業(yè)界流行的圖靈標(biāo)準(zhǔn)很難接受。不僅感覺它太模糊，而且人本身相互之間就不像，怎么可能有一個(gè)通用的測試來評價(jià)機(jī)器是否像人呢？我所說的“人工智能越來越像人”的準(zhǔn)確含義，是人工智能在大模型的基礎(chǔ)上，出現(xiàn)越來越細(xì)分的巨大差異，就如人一樣相互之間千差萬別。就像我們在中學(xué)里學(xué)習(xí)的都是統(tǒng)一和通用的知識(shí)，到大學(xué)就會(huì)出現(xiàn)專業(yè)差異，最終要到實(shí)際工作中，還是需要針對差異化的專業(yè)細(xì)分領(lǐng)域?qū)W習(xí)更專業(yè)的知識(shí)和技能。對于“通用人工智能AGI（Artificial General Intelligence）該如何理解？它是否有可能實(shí)現(xiàn)？”等問題，我們并無興趣討論。只是需要指出的是：人工智能的真正落地和實(shí)用，關(guān)鍵在于差別，而不在于通用。

3. 真正能落地的人工智能應(yīng)用越來越像機(jī)器，而不是像人?！?人類創(chuàng)造一切機(jī)器都是為解決市場上的實(shí)際問題的，但在人工智能領(lǐng)域卻特別容易摻雜進(jìn)人們想象中的某種意義上“像人”的人工智能，甚至幻想出很多連人都做不到的事情。例如，人類有一個(gè)情侶的不可能三角：顏值、能力和性格不可能同時(shí)達(dá)到最優(yōu)。但是，人們卻總是幻想能開發(fā)出顏值、能力和成本同時(shí)達(dá)到最優(yōu)的機(jī)器人；人不是萬能的，卻總是去幻想萬能的機(jī)器人。

二、北航辛棄疾的最佳演講

很少能在一個(gè)本來算程式化的企業(yè)活動(dòng)中有這樣的靈感大爆發(fā)。我現(xiàn)場聽過宇視總裁張鵬國的很多次演講，感覺這次演講是我聽到過的最出色的一次。臨近午夜，張總與我在微信上熱烈交流了當(dāng)天的感受。

張總號(hào)稱“北航辛棄疾”，對他來說講清楚技術(shù)不難，寫出好詩詞也不難。但如何將一個(gè)突破性的技術(shù)新趨勢用最簡潔且吸引人的概念表達(dá)出來，需要特別的靈感，甚至特別的歷史時(shí)間點(diǎn)。他說可能只有回到老家才會(huì)有靈感，現(xiàn)場演講中他提到自己是從酒店走到會(huì)場的。我一查地圖，走過來得將近一個(gè)小時(shí)，在老家的土地上走這一個(gè)小時(shí)應(yīng)該會(huì)有很多感觸，回到根才能理解到根。

風(fēng)起于青萍之末，浪成于微瀾之間。人工智能已經(jīng)發(fā)展很多年，大模型火爆全球是從2022年底開始，為什么現(xiàn)在卻說是“風(fēng)起”？因?yàn)檫^去人工智能的發(fā)展，可能都只是真正的風(fēng)起之前突發(fā)的一次次飛塵漫天、遮天蔽日的陣風(fēng)，而今卻是人工智能慢慢修成正果之后開始的、方向已經(jīng)明確的信風(fēng)。

窺一斑可見全豹，賞一花即曉春來，一葉落而知千秋。

張總在演講中說，DeepSeek把他對詩詞的自信全打掉了，這應(yīng)該是人工智能成熟的一個(gè)側(cè)面。人工智能與人們的直覺想象可能正好相反，很多被認(rèn)為富有人類智慧的能力，卻被證明人工智能實(shí)現(xiàn)起來卻更容易。例如寫報(bào)告、寫新聞稿、法律咨詢、金融精算、寫詩、繪畫、生成視頻、下棋，甚至是科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)新的蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu)......這些在過去被認(rèn)為是高智商的工作，人工智能卻是更早、更易實(shí)現(xiàn)的。而一些被認(rèn)為是人類相對比較簡單、文化水平不高的人都可以做的工作，例如做家務(wù)、貨車司機(jī)等，人工智能實(shí)現(xiàn)起來卻很難。這是下一代人工智能要解決的問題。

大模型本身就是從機(jī)器翻譯中發(fā)展出來的，所以它最主要的能力就是語義理解和生成。機(jī)器翻譯中的生成是按語義盡可能一對一地在不同語種間轉(zhuǎn)換。而一旦將這個(gè)模型摘出來進(jìn)行充分的發(fā)展，就會(huì)爆發(fā)出完全不同的能量。

首先，大模型生成的不再是嚴(yán)格按輸入的信息內(nèi)容一對一翻譯的內(nèi)容，而是可以將其看作命令或要求進(jìn)行擴(kuò)展式的生成。對此人們已經(jīng)充分感受到了，它可以根據(jù)輸入的一句話的要求生成相應(yīng)的報(bào)告、圖片或視頻，也可以生成演講的PPT等。

二是輸入的內(nèi)容也不限于人類的語言文本，也可以是圖像、視頻等多模態(tài)信息。更讓人震撼的是，它還可以輸入各種動(dòng)物——鳥獸的語言，將其翻譯成人類可理解的語言，也可以將人類的語言翻譯成動(dòng)物能直接理解的語言。可以聽懂鳥語，號(hào)令百獸的神話故事即將變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

回到本文開頭就提出的核心觀點(diǎn)，未來是否會(huì)出現(xiàn)奇點(diǎn)此處我們并不去討論，但對人工智能的未來，以及什么才是真正的人工智能，已經(jīng)可以建立起比較清晰的圖景了：

• 像人一樣具備一些通用的基礎(chǔ)智能。

• 像人一樣針對不同應(yīng)用有千差萬別的優(yōu)化專業(yè)能力。

• 像人類創(chuàng)造的一切機(jī)器一樣，以最優(yōu)的性價(jià)比實(shí)現(xiàn)特定應(yīng)用。在這一點(diǎn)上，最不應(yīng)該追求“像人”。如果在這一點(diǎn)上和人一樣，我們?yōu)槭裁匆?chuàng)造人工智能，直接創(chuàng)造人不就得了？那不是最像嗎？當(dāng)一個(gè)機(jī)器擁有了一切像人的特性，也就具有了人類的一切缺點(diǎn)和毛病。人類創(chuàng)造機(jī)器本來就是為克服人類自身缺點(diǎn)和毛病的。