| huozm32831 | 2024-07-13 14:55 |
 2024世界人工智能大会上，展馆入口处有“十八金刚 众创未来——人形机器人先锋阵列”。  小朋友在展会现场与机器人“元萝卜”下象棋。  2024世界人工智能大会，一家人工智能公司推出的“具身智能本体”跳舞机器人。 大模型要“卷”向何方？比ChatGPT更火的，为什么是人形机器人？AI治理为何会摆在越发重要的位置？ 这些话题在上周刚刚结束的世界人工智能大会(简称WAIC)上，被广泛热议。回顾2024WAIC，很多人认为这是最火热的一届。开展当天接近40℃的高温，难阻参会者热情。从各地赶来的观众凭128元买来的门票在上海世博展览馆排起长龙，还有个别黄牛穿梭在人潮里询问——“还要票吗？” 展馆内，首发的展品创下历届之最。在5.2万平方米的展馆里，500多家参展企业纷纷秀出“看家本领”：展品数量超1500项，其中18台人形机器人矩阵亮相、特斯拉的赛博越野车、3家电动垂直起降航空器(eVTOL)等“镇馆之宝”，颇为吸睛。 根据官方数据，截至6日下午2点，大会线下参观人数突破30万人次，全网流量突破19亿，比上届增长90%，均创历史新高。 超500家企业携最新科技成果参展，上百场论坛集结200多位大咖嘉宾共话AI融合创新、安全与治理——毫无疑问，WAIC是透视AI发展的一个重要窗口。 A 人形机器人 人形机器人站C位 全球市场规模预计到2025年达数百亿美元 国际机器人联合会（IFR）的数据显示，全球人形机器人的市场规模正以每年超20%的速度增长，预计到2025年将达到数百亿美元的规模。来自赛迪顾问的《2024中国人形机器人产业生态发展研究》指出，2023年人形机器人产业进入爆发期，预计到2026年中国人形机器人产业规模将突破200亿元，未来功能型整机将逐步占据主流，发展潜力巨大。 人形机器人站上风口，市场规模有望突破百亿级，备受产业瞩目。在今年的WAIC上，人形机器人同样是关注焦点，讨论热度完全不输以ChatGPT为代表的大模型。 7月4日-7日，世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海世博中心、世博展览馆同步举行。 步入展馆，率先看到的是由18台人形机器人组成的“十八大金刚”，它们依次排开亮相，引得无数人驻足围观。站在南都记者身旁的一名小朋友凑上前，指着一台拥有仿真人脸的机器人，惊喜地向身边的妈妈说道：“看，它的眼睛会动。” 南都记者了解到，此次展出的18台人形机器人产品，出自中电科、达闼、傅利叶、钛虎、星动纪元、卓益得、开普勒、宇树等多家的机器人公司。在今年WAIC上，多个机器人产品系首次正式亮相，其中包括中国首个全尺寸开源通用人形机器人公版机“青龙”。它身高185厘米、体重80千克，全身有43个自由度，支持多模态机动、感知、交互和操控，由国家地方共建人形机器人创新中心全自主研发。 达闼机器人最新一代人形机器人XR4也是首次亮相，并限量销售一百台，售价39.9万元。达闼创始人、董事长兼CEO黄晓庆在接受南都采访时表示，XR4主要面向教育科研场景，由于当前并未将其作为成熟的商业化产品推出，因此采取了限购措施。 算得上WAIC常客的马斯克，今年并未如传闻所言现身大会。虽然老板没来，但二代机器人Optimus（擎天柱）在WAIC首次公开亮相，特斯拉称此次展出将“见证人形机器人的再进化”。 相比一代产品，Optimus行走速度提升了30%，重量减轻了10公斤，也配备了全新的双手，能够抓握更重的物体并进行精细操作。根据今年5月特斯拉公布的一段视频，Optimus已经进厂打工，可执行分拣电池并插入托盘等任务，甚至还能在工作中自行纠错。 马斯克曾表示，预计明年开始将有超过1000个或者几千个Optimus机器人在特斯拉工作。一旦实用性得到验证，将开启对外销售。不过可惜的是，在WAIC期间，Optimus更多的时候仅被封存在展示箱中，并未进入开机状态。 走入展区还可看到，充当搬水工的四足机器人，打滚后可灵巧翻身的机器狗，会做手术、能冲咖啡和干家务的各类机器人，各显神通；但如果仔细对比，大概又会发现这些机器人在外观、用途等方面存在同质化，有时可能也没有想象中那样“聪明听话”。 从实验室走出到Demo样机展示，人形机器人只是迈出了第一步。要实现量产和大规模应用，最终走进普通家庭，还需要更长的时间。 B 大模型 展出大模型数量及应用100余款 “智能体”是业内认可的AI应用方向之一 与人形机器人一样，大模型也是AI产业的话题中心。 中国信通院日前发布的《2024全球数字经济白皮书》显示，人工智能技术突破与产业发展提速。截至2024年，全球人工智能大模型共有1328个，美国占44%，为最多，中国占比36%。 今年WAIC大会上，很多中国大模型玩家都来了。来自WAIC官方数据显示，去年有30多款大模型集结亮相，今年展出的大模型数量及其应用则达到了100余款。 如果说去年WAIC上，人们更多关注的是大模型技术本身的突破，那么今年产业界讨论的话题则更落地，聚焦在推动大模型商业化应用等问题。在持续“狂飙”一年多，历经“百模大战”后，中国大模型的角逐已然步入下半场。 4日的产业发展主论坛上，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏在演讲中提到，很多公司把关注点放在基础模型上，一天到晚跑分、刷榜，声称超越GPT-4了，但Open AI紧接着推出Sora、GPT-4o。“今天这个震撼发布，明天那个史诗级更新，但是我要问：应用在哪里？谁从中获益了？” “没有应用，光有一个基础模型，不管是开源还是闭源，一文不值。”李彦宏说，此前“百模大战”造成了巨大的算力资源浪费，呼吁行业“卷模型不如卷应用”。 南都记者注意到，抓住WAIC这一绝佳展示窗口，国内大模型玩家们集体“秀”出了最新落地成果。梳理大模型的落地路径，“智能体”是被不少业内人士看好的一个AI应用方向，各类AI助手工具百花齐放。 今年WAIC大会上，蚂蚁集团首发了支付宝智能助理，能听从用户指令实现超8000项数字生活服务；百川智能首次对外展出的AI健康顾问，预计年内正式发布；阿里云带来的AI编程助手“通义灵码”，下载量超350万，每日辅助开发者生成代码超3000万次。 今年2月Sora的重磅发布，点燃了AI视频生成赛道的一把火。这波热度也持续到WAIC上，其间快手宣布“可灵”大模型迎来升级，推出更清晰的高画质版；商汤展示了可控人物视频生成大模型Vimi，能稳定生成长达一分钟的单镜头人物类视频……在一场专门探讨视频生成前沿技术的论坛上，有从业者表示，“让视频编辑像PPT操作一样简单。” 在大模型落地路径选择上，做B端还是C端，也是业内争论的焦点。一方认为，B端商业化更好突破，并将医疗、教育、政务等作为重点发力领域；另一方则坚称不做赔钱的B端，但面向C端消费侧，至今仍未有超级应用出现。 C AI治理 今年至少6场论坛的名称与安全、伦理治理相关 AI技术日新月异，产业角逐的风口也在不断变化，而发展与安全是“一体两翼”，二者如何统筹兼顾是永恒的话题。特别是随着大模型等新技术的应用，AI治理的话题被摆在了越来越重要的位置。 如果要说今年WAIC与往年最明显的不同，那应该是体现在名字上——大会首次冠以“人工智能全球治理”之名。南都记者还注意到，在WAIC的多家部委级主办单位中，今年新增了外交部，并被排在首位。 7月2日，在外交部例行发布会上，发言人毛宁表示，人工智能全球治理已成为世界各国共同面临的重大课题。今年大会的主题“以共商促共享，以善治促善智”。期待各方在上海充分交流看法、凝聚共识，推动人工智能健康、安全、有序发展。 在今年WAIC的论坛设置上，与AI安全和治理相关的议题含量明显增加。仅从各论坛名称看，回顾去年WAIC大会，专门探讨AI治理的论坛大概就两三场——其中包括南都数字经济治理研究中心承办的“人工智能创新与治理”分论坛，当时会上邀请了清华大学教授薛澜、周伯文等大咖参会。而今年至少6场论坛的名称与安全、伦理治理相关，包括全球治理主论坛，以及分为上下午两场、需要付费才能参会的前沿人工智能安全与治理论坛等。还有其他分论坛，尽管名字不突出“安全”或“治理”，但嘉宾的发言内容大多也有所涉及。 关于AI治理，南都记者发现，基于不同背景和利益诉求，参会者对于如何更好地推进AI治理可能有不同的见解和考虑。但一个普遍的共识是，很多人强调该重视AI带来的风险。 中国科学院自动化研究所研究员、联合国人工智能高层顾问机构专家曾毅在分享中提到一组数据显示，2023年人工智能所带来的风险是2022年的10倍以上，这意味着生成式的人工智能发展把这项风险带向了社会各个领域，并且在各国之间反复出现。 大咖说 上海人工智能实验室主任、首席科学家，清华大学惠妍讲席教授周伯文： 对AI安全的投入远落后于对AI性能的投入 公众对AI风险的担忧，首先是数据泄露、数据滥用以及版权争议；其次是恶意使用AI带来的深度伪造、虚假信息等使用风险；此外，AI还可能诱发偏见、歧视等伦理问题，并且对就业市场等带来系统性挑战。 AI风险有的已经出现，但更多是潜在防范。当前对AI安全的投入远远落后于对AI性能的投入。现在世界上只有1%的（资源）投入在对齐或者安全考量上。这种失衡导致AI的发展是跛脚的，为此，需要找到AI安全优先，但又能保证AI性能长期发展的技术体系。 清华大学苏世民书院院长、清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜： AI治理最先面临发展与治理平衡问题 当前，AI的治理与发展已经走到了关键的“十字路口”，尤其是生成式AI所带来的挑战是前所未有的。在这样关键的时间节点上，必须意识到AI治理也面临着空前挑战。其中一个挑战便是AI技术的发展速度远远快于监管制度的制定速度，首先要面临的将是发展与治理的平衡问题。 图灵奖得主、蒙特利尔学习算法研究所(MILA)科学主任Yoshua Bengio： AI发展正在加剧全球数字鸿沟 对于政策制定者来说，必须要了解人工智能的风险以及是否有能力进行管理。对于AI快速指数级的变化，也需要开始提升准备程度，包括了解风险阈值、预警，并达成相关的国际协议等。 值得关注的是，由于面临数字基础设施联通、知识技能、教育培训、人力资源等方面的挑战，AI发展正在加剧全球数字鸿沟。如何弥合这一鸿沟，让更多人共享智能红利，同样是当前AI全球治理的焦点议题。 图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院院长姚期智： 当务之急是发展AI对齐与相应的评估方法 从长远看，AI安全治理不是缝缝补补。AI治理的当务之急在于发展AI对齐与相应的评估方法，同时构建AI安全系统的基础研究，对超大型大模型的治理需要尽快研发出规范。此外应结合实际情况，建立符合中国国情的AI治理框架——包括建立AI大模型的分级体系、建立ID的实体映射、实现全产业链监控AI等。要控制好AI，但又不能破坏它。 焦点 如何看待AI技术的投入和产出？“烧钱”支出无法回避 建议企业找准创新点、瞄准细分赛道发力 AI是一门“烧钱”生意，但实际经济回报存疑，有报道称市场对科技股的耐心正在一点点消失。高盛此前的一份报告认为，AI技术的发展可能不会像预期的那样迅速，且其成本效益比可能并不如想象中那么有吸引力。 如何看待这一问题？5日上午，南都记者在世博展览馆遇到了中国工程院院士、清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤，他认为大模型的落地应用才刚刚开始，它与智能驾驶等领域融合，仍有很大的产业想象空间，建议企业找准创新点、瞄准细分赛道发力，而不是跟风式地搞重复建设。 对科技公司而言，AI发展势不可挡，尽管还在“烧钱”支出，但这是一个无法回避的过程。“如果现在不投入，等到大模型技术成熟，用户量和用户接受度也稳定了，那时再发力——对不起，你已经没有坐上牌桌的机会了。”学而思教育集团CTO田密说。 “我们应该把大模型看得更‘大’一点。它不只是具体的应用，而是一波类似于互联网、芯片级别的浪潮。”面壁智能首席科学家刘知远对南都记者表示，当前大模型还处在一个初级阶段，技术发展也远没有“收敛”——“你得先有更强的技术能力，才能赶上这波大模型的发展浪潮。” |
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