人工智能应用场景不断拓展
本文转自：人民日报海外版
近日，2024云栖大会在浙江杭州举行，一系列人工智能大模型的新成果、新应用集中亮相——
人工智能应用场景不断拓展
本报记者 刘 峣
观众在2024云栖大会前沿应用展馆与人形机器人互动。
新华社记者 黄宗治摄在全球科技飞速发展的浪潮中，人工智能成为驱动经济和社会创新的强大引擎。一场由生成式人工智能引领的爆发式发展，打开了更多的“未来感”。
近日，2024云栖大会在浙江杭州举行。一系列人工智能大模型的新成果、新应用集中亮相，带来了更多的期待与思索。
“AI一日，人间一年”
过去一年，人工智能特别是生成式人工智能发展迅速。百花齐放高质量大模型覆盖多个行业领域，应用场景不断拓展。
人工智能的发展到底有多快？阿里巴巴集团首席执行官、阿里云智能集团董事长兼首席执行官吴泳铭认为，近一年来，人工智能发展速度超过任何历史时期。生成式人工智能的最大想象力，是“接管数字世界，改变物理世界”。
在今年的云栖大会上，阿里云发布了通义旗舰模型Qwen-Max升级，同时发布了开源模型Qwen2.5系列。数据显示，截至今年7月，全国范围内已备案人工智能大模型197个，其中通用大模型占比约三成，行业大模型占比七成。大模型已具备文本、语言、视觉的多模态能力，成为推动产业发展与社会进步的重要变量。
在阶跃星辰创始人兼首席执行官姜大昕看来，通用人工智能的实现路径可以划分为模拟世界、探索世界和归纳世界3个并行发展阶段。他说，目前3个阶段都出现了突破性的技术进展，可以称得上“AI一日，人间一年”。
专家和业内人士表示，尽管人工智能大模型的新突破持续涌现，但距离实现真正完全类人、具备泛化能力的通用人工智能还有一定距离。
吴泳铭说，要实现真正的通用人工智能，下一代的模型须具备更大规模、更复杂、更多层次的逻辑推理能力，全世界先进模型的投入门槛将达到数十亿、数百亿美元的级别。
清华大学人工智能研究院副院长朱军说，大模型的发展一方面要让消费者参与和交互，另一方面也要指向实体和物理世界，提升生产力。
月之暗面Kimi创始人杨植麟表示，视频生成等大模型新产品和技术让不同模态之间的转化、交互和生成越来越成熟。未来用于大模型训练和推理的算力将持续提升，但用于推理的算力提升会更快，这将产生很多新的机会。
“能干活，能交流”
一间“超市”里，一款人形机器人“店员”正在忙碌着。消费者在前台下单后，机器人快速走到货架前，用灵巧的“双手”从货架上取下货物，送到消费者手上……云栖大会期间，一款用于无人值守场景的人形机器人吸引参观者驻足体验。展区里，10多台形态各异的人形机器人各展其能，显示了中国机器人产业发展的最新成果。
作为未来产业之一，人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品。近期，中国人形机器人技术取得一系列突破，产业发展正处于“井喷前夜”。
“机器人产业的新一波发展，主要依靠大模型及其背后的新技术。”逐际动力创始人张巍分析指出，受到大模型技术发展的启发，机器人领域的发展也经历了从规则驱动到算法驱动，再到数据驱动的变化。
机器人何时才能真正走进人们的生活？北京大学助理教授、北大—银河通用具身智能联合实验室主任王鹤说，所谓通用机器人首先要做到单一场景的多任务，最后做到全场景、全任务。“同时，它还要能够跟人之间用自然语言沟通，不仅能干活，还能交流”。
宇树科技创始人、首席执行官王兴兴认为，明年机器人将更多地出现在工业场景。再过3年左右的时间，全球范围内将会出现更多通用型机器人，但距离进入家庭和大规模应用尚需时日。
在人工智能的助力下，自动驾驶已成为国内外汽车制造商重点攻关的热点领域。通过端到端的大模型技术，自动驾驶系统可以“学习”海量的人类驾驶的数据，从而让汽车具备超越大部分司机的驾驶能力。
在小鹏汽车董事长兼首席执行官何小鹏看来，端到端大模型在汽车自动驾驶上的应用，让每个人在任何城市都能像“老司机”一样开车。“当车企将大规模的软件和硬件能力合并到一起，中国有机会出现全球性的汽车公司”。
英伟达全球副总裁、汽车事业部负责人吴新宙说，生成式人工智能与自动驾驶技术深度融合，将提供更加智能化的用户体验。例如，通过分析司机的情绪和状态，人工智能可以调整车辆的环境和音响系统，甚至提供个性化的行车建议，这种能力将大幅提升驾驶的安全性和舒适性。
社会参与，协同共治
随着人工智能逐渐融入日常生活并赋能诸多行业，其潜在的风险也日益显现，并引发全球关注。例如模型输出不准确和深度伪造技术可能导致虚假信息的传播或欺诈行为，大模型训练过程中可能存在数据隐私泄露或侵犯版权的问题等。
为规范人工智能的发展，中国提出《全球人工智能治理倡议》，并发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》等多项规章，对人工智能相关技术规范、义务主体与责任作出规定。不久前，全国网络安全标准化技术委员会发布《人工智能安全治理框架》1.0版，提出人工智能安全治理原则等方向性的破解思路。
浙江大学计算机学院院长、区块链与数据安全全国重点实验室常务副主任任奎认为，人工智能大模型在训练、开发、部署和维护等不同阶段均面临着不同的安全威胁，应当分阶段、分层次对其进行衡量与评测，
中国信通院安全所数安研究部副主任张琳琳认为，面对人工智能安全挑战的新课题，全社会应共同参与、协同共治。要完善相关的法律法规和政策标准，为人工智能安全发展营造良好环境；企业要秉承社会的责任，保证人工智能产品的安全性；高校等研究机构应积极探索人工智能安全新趋势；用户要提升安全意识和算法素养。
通义实验室安全负责人张荣表示，作为人工智能大模型的服务提供商，一方面要积极引入国家强制性标准，推动落地方案，另一方面要保持与业界的广泛沟通联动，用模型开源等方式提升其透明度与可信度。
