中国工程院院士邬贺铨：没必要等待行业大模型，可以先从垂直小模型做起

9月19日下午消息（岳明）在今天召开的“2024北京互联网大会”上，中国工程院院士邬贺铨应邀作了题为《AI加持互联网数智引擎赋新质》的主题报告。

邬贺铨指出，人工智能是新质互联网和互联网新质化的重要驱动力，特别是2022年年底的ChatGPT和今年年初的Sora，生成式人工智能凸显了出人工智能的应用潜力。

但无论是判别式、生成式，还是第二代人工智能，还不能称之为通用人工智能，通用人工智能希望把专家经验和数据双轮驱动，加上类脑的能力，做到一个模型适应多任务，并且可以输入多个模态，同时整个推理过程比较可知可掌控，“现在还远远没有达到通用人工智能”。

虽然通用人工智能距离我们还比较遥远，但基础大模型已经出现了很多应用，“我们当然不仅仅希望它只是用在消费，还希望用在产业上”。

一种方式是垂直行业企业把数据推送给基础大模型提供方，在基础大模型上训练出行业大模型，但这面临着数据泄漏的风险。另一种方式是买来或者租来基础大模型，垂直行业加入自身的数据训练出行业模型；但这样做也有缺点，垂直行业并不知道基础大模型是如何训练的。“这个（基础大模型）老师教的过程你不懂，现在在企业内部自身训练相当于另一个老师来教，两个老师可能教得不一样，就出现一些矛盾。”

邬贺铨表示，行业大模型另一个难点是涉及到很多场景和复杂环境，有供应链、市场营销、智能客服、财务管理、人力资源、产线管理，要完全把这些打通也不那么容易。“我的观点是，现在也没必要非要等行业大模型的完全出现，可以从场景的垂直小模型做起，只要能切合自身企业的需要也能用。不过有了行业大模型并不等于人工智能就能落地，人工智能落地还需要通过上云、下沉到终端、增加记忆能力成为智能体，赋身到物理实体上增加感知能力成为具身智能，通过群智能力使得发展为通用人工智能。”

邬贺铨强调，大模型仅仅是一个大脑，它提供了推理能力。智能体是在大模型的基础上加上规划记忆工具行动的能力；具身智能是在智能体上面赋身到实体上，同时强化感知能力；人形机器人只是具身智能上面的一种形式，当然它更强调高级的感知和行动的能力；AGI通用人工智能是大模型+群智（Internet of Agent），多个智能体集合。

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