7月6日，上海的氣溫達到38攝氏度。同樣高熱的，還有今年在此舉辦的世界人工智能大會。

　　當天，2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議(以下簡稱“世界人工智能大會”，WAIC)圓滿落幕，驕陽之下觀眾熱情不減：線下參觀人數突破30萬人次，全網流量突破19億，比上屆增長90%，均創歷史新高;對接132個采購團組，形成了126個項目的采購需求，預計意向采購金額達到150億元，推動了24個重大產業項目的簽約，預計總投資額超過400億元。

　　18臺人形機器人組成“十八金剛”翩翩起舞、月之暗面、MiniMax、智譜AI等獨角獸接連登場......“促進人工智能發展，維護人工智能安全，構建人工智能治理體系，加強社會參與和提升公眾素養，提升生活品質與社會福祉。”

　　

 

　　人形機器人“十八金剛”現場列成長龍，成為WAIC風景線。

　　這是人工智能大會召開的第七年。從七年前在黃浦江畔拉開帷幕，WAIC已成為透視AI發展的窗口。

　　上海將人工智能作為三大先導產業之一，著力建設人工智能“上海高地”。今年的人工智能行業，關注的焦點正在從AI新技術轉向實際的落地場景，光有“屠龍之術”還不夠，更重要的是轉化成實際的生產力。在火熱的AI浪潮中，不少深度思考也在激蕩。

　　人工智能的下一步在哪里?機器人何時能走入家庭?大模型到底如何落地?澎湃新聞記者總結了今年人工智能大會上涌現的五大新浪潮：

　　(一)大模型從“卷參數”轉向“卷應用”

　　“如果說大模型的上一步是being cool(變得很酷)，下一步就是being useful(變得有用)。”上海科學智能研究院院長、復旦大學浩清特聘教授漆遠告訴澎湃新聞記者。

　　AI企業曾經受困于投入和回報難成比例的問題，大模型如何落地應用、何時將會出現超級應用是這次大會的熱議話題。百度CEO李彥宏就坦言：“大模型的重點還是‘卷應用’：沒有應用，只有基礎模型，不管是開源還是閉源都一文不值。”

　　在商湯科技董事長徐立的描述中，整個人工智能行業都期待著“超級應用”：無論是ChatGPT帶來的聊天式應用，Sora帶來的視頻應用，都不能真正賦能垂直行業，引起廣泛變化。真正的AI殺手級應用，應該能跨越理論鴻溝，進入大眾市場并迎來爆發。

　　

 

　　火熱的高溫沒有阻擋觀眾現場參加WAIC的熱情。

　　該如何勾勒超級應用的輪廓?

　　李彥宏非常看好智能體(AI Agent)：“在大模型的加持下，只要用人話把工作流說清楚，再配以專有知識庫，即可做出一個很有價值的智能體，比互聯網時代制作一個網頁還簡單。”——千行百業未來都會依據自己的場景和特有經驗、規則、數據等，做出各種智能體，將會出現數百萬量級的智能體，形成龐大生態。

　　在手機、電腦等硬件側落地，成為另一條比較明確的路徑：“端側模型跟已有的終端去結合，為終端賦能，是大模型目前最具體的場景。”面壁智能CEO李大海告訴記者。

　　不過，從業者呼吁，對于應用落地的短期期望不應過高，應該少一些對于發展速度的苛求。

　　智譜AI CEO張鵬認為，超級應用的出現并非完全是技術驅動的事情，它還涉及很多因素，比如市場、用戶是否準備好了,需要時間作為基礎。舉例而言，谷歌打造出世界第一的搜索引擎，到探索出成功的商業落地路徑，花了6年;而現在的Meta，原來的Facebook也同樣如此。

　　“(商業化)就像小時候玩打磚塊的游戲，把磚塊精準地打到一個縫隙里去，首先要知道縫隙在哪兒，路徑在哪兒。很多事情要前赴后繼地去探索，這個過程就很重要。”張鵬表示。

　　(二)縮放定律面臨放緩

　　任何創業大潮，都有一個規律，叫做“搶椅子游戲”，在AI時代，椅子的數量會進一步減少。

　　在今年大會上，AI獨角獸MiniMax創始人閆俊杰談到他眼中未來的AI洗牌：未來全球只會剩下5家大模型企業。在他看來，AI時代，大廠與初創公司最終所占的市場比例，可能會比互聯網或移動互聯網公司的比例更為凄慘，“極端的比例可能會達到9：1。”

　　誰才能在這波AI浪潮中笑到最后?在業內人士的觀察中，活到最后的大模型企業，一定要尋找到自己的差異化場景，而并非一味卷參數，“需要找到非常獨特、清晰化的應用場景，構建自己獨特的壁壘，目標要明確，不能猶豫。”

　　此外，消費者和用戶端口是永遠的方向，內容社交也將成為AI落地的第一場景，“C端(消費者端)的市場上限是最大的，但是B端(企業端)更容易存活，因為只要找到一個獨特的使用場景，能夠建立收費模式，商業模式就能成立。”長期布局AI的A股上市公司昆侖萬維董事長方漢告訴澎湃新聞記者。

　　注重參數擴張的Scaling Law(縮放定律)，一度被視為AI行業的鐵律。此前大模型廠商朝著加大訓練數據、加大算力投入、堆積參數的道路前進，模型規模不斷膨脹。但GPT-5遲遲沒有面世，又預示著Scaling Law并非預想中靈通。

　　“Scaling Law必然會迎來天花板時刻。”漆遠告訴澎湃新聞記者，他認為，Scaling Law就像牛頓，能夠把很多觀察的數據壓縮，總結出一個規律，但是真正的AGI(通用人工智能)應該是愛因斯坦，把語言模型和邏輯推理結合起來，而不僅僅是通過數據推導，“就好像你把鐵路修得再長，也去不了月球。”

　　(三)萬卡集群成標配

　　盡管卷算力已經不再是大模型的唯一解，但“大力出奇跡”，萬卡集群將成為大模型的標配。

　　本土算力芯片廠商摩爾線程宣布其AI旗艦產品夸娥(KUAE)智算集群解決方案從千卡擴展至萬卡規模，專為萬億參數級別的復雜大模型訓練而設計。華為在一年前也已宣布昇騰AI集群全面升級，集群規模從最初的4000卡集群擴展至16000卡，成為業界首個萬卡AI集群。

　　“大模型是不斷迭代的，每個人天天都有新的想法去實現。迭代一次大模型的時間兩周為標配，這個行業變化實在太大了，如果兩周沒有更新模型，基本上你的客戶會流失，訓練時間非常重要，客戶希望在兩周內結束戰斗，最遲一個月把大模型訓練出來。1萬P(1P約等于每秒1000萬億次計算速度)是最低保障，所以萬卡集群是最低配置，我稱之為標配。”摩爾線程CEO張建中表示。

　　張建中表示，只有萬卡以上的智算中心才有價值，如果一個智算中心只有500P、1000P算力，要在模型加工廠里訓練出一個很有競爭力的大模型，難度是非常高的。

　　IDC亞太區半導體研究總監郭俊麗則認為，萬卡集群需要考慮三個方面，首先是硬件的高性能、穩定性和擴展性;其次，萬卡集群也需要配備高速網絡互聯設備，確保各計算節點之間的高效通信;第三，需要設計高效的電力供應系統和散熱系統，以保證長期穩定運行。

　　(四)人形機器人進入家庭時間表初現

　　人形機器人的參展數量激增是今年大會的另一亮點。“十八金剛”人形機器人周圍，圍觀和咨詢的觀眾絡繹不絕，其中不乏各國采購團、投資人、供應商及學者的身影。

　　人形機器人究竟何時能走進家庭?

　　“未來的應用場景，一定優先選擇汽車制造、整車裝配、物流分揀等制造業場景中，然后慢慢地積累數據、迭代算法，最終進行智能化提升并進入家庭。”科大訊飛機器人首席科學家季超認為，“真正進入家庭可能還有比較長的距離，應該需要5-10年時間”。

　　

 

　　WAIC上，展示了模擬人體手部運動的高靈敏度末端執行裝置，由手掌、手腕、五個手指、電機、傳動部件等部分組成。

　　人形機器人領域國家首個公共平臺——國家地方共建人形機器人創新中心(以下簡稱 “創新中心”)市場體系總監楊正葉坦言，目前人形機器人還處于“嬰幼兒”時期，要滿足大眾的未來對人形機器人的期望，還有很多技術需要突破，同時，算力需求短期內也不能得到滿足。預計到2030年，人形機器人才能實現在制造業真正普及。

　　在投資方華業天成執行董事陸昆侖看來，除了技術問題，還要考慮成本、客戶是否愿意買單等因素，“能泡個咖啡不叫人形機器人，真正的具身智能一定要有泛化(能力)，比如抓取，抓取硬的物體就簡單些，軟的就很難，包餃子也很復雜，因為需要揉面……”

　　

 

　　現場觀眾和人形機器人打招呼。

　　陸昆侖預測，2-3年內會出現部分人形機器人的商用場景。至于走進家庭，簡單的收納等操作還需要3-5年的時間，而如果要完成做飯、拖地等多項工作，至少還需要8-10年。

　　(五)安全治理全球合作

　　在發展速度的“狂飆”之下，“以善治促善智”也日益成為大模型發展的另一大命題。

　　“對于人工智能，既要用好，又要管好。”上海人工智能實驗室主任周伯文展示了一張坐標圖：橫軸是技術能力的提升，縱軸是安全維度，在他看來，未來AI行業應該追求兼顧安全與性能：理想的路線是沿著45度的直線，安全與性能平衡發展，駛向更加有序的未來。

　　

 

　　上海人工智能實驗室主任周伯文現場展示AI安全治理的坐標圖。

　　“人工智能安全治理日趨重要，超大型大模型的治理，需要盡快研發出規范。”圖靈獎得主、中國科學院院士姚期智呼吁，他提到，目前AI存在多重風險：第一是網絡風險延伸和擴大，伴隨AI能力出現，傳統的數據和網絡安全方面風險會被放大;此外是沒有意識到的社會風險，AI可能顛覆現有社會結構或帶來大規模失業的可能。

　　“從長遠看，AI安全治理不是縫縫補補。”姚期智提到，可以建立符合中國國情的AI治理框架、簡化中國AI治理。包括建立AI大模型的分級體系，讓每臺智能機器都擁有“身份證”。“我們有完善的實名制身份驗證系統，減少了計算機網絡分布式系統的問題，中國有豐富的管控新科技風險的成功經驗。”

　　今年世界人工智能大會開幕式上，上海向全球發布了《人工智能全球治理上海宣言》。宣言提出要促進人工智能發展，維護人工智能安全，構建人工智能的治理體系，加強社會參與和提升公眾素養，提升生活品質與社會福祉，呼吁各方積極響應，攜手行動，共同推動人工智能造福全人類，“我們強調共同促進人工智能技術發展和應用的必要性，同時確保其發展過程中的安全性、可靠性、可控性和公平性，促進人工智能技術賦能人類社會發展。我們相信，只有在全球范圍內的合作與努力下，我們才能充分發揮人工智能的潛力，為人類帶來更大的福祉。”