当今人工智能社会到底会取代谁？

人工智能技术不断突破，大模型应用都想成为爆款，企业正站在一个全新的十字路口。引入人工智能会否真的降本增效，跟不跟？摆在眼前的是一个创新产品和服务的机遇，也是一个需要理性对待的未来。

北京商报社深蓝媒体智库系列沙龙开启人工智能之旅，走进中科海镁(北京)科技有限公司，与人工智能领军企业、大模型创业公司、技术服务类企业等代表，就当下企业引入人工智能的发展、泡沫、瓶颈、方向、应用，包括前沿技术和人才培养，碰撞出启发性的思考。

“科学普及和科技转化十分重要，相对来说人工智能还是比较新的领域，很多人没有系统化的了解”，“智新杯”执行主席、CAAI（中国人工智能学会）基础专委会副主席、IS4SI（国际信息研究学会）副主席陈志成在活动中表示。

介绍CAAI主办的“智新杯”大赛时，他称，“‘智新杯’（智能创新杯）是以人工智能机器人为主题的科技类创新大赛，目的是做人工智能基础原始的创新，是CAAI中唯一一个综合类的赛事”。

更详细点说，“智新杯”的主题是“智能创新，人机共融”，旨在引领人工智能原始基础创新，促进关键技术应用落地；展示我国人工智能与机器人领域的最新研究成果；培养创新意识，助力创新创业；专家优势，项目路演促进项目孵化。

CAAI-2024“智新杯”全国人工智能机器人创新大赛有包含来自清华大学、北京航空航天大学、天津大学、四川大学等多所高校以及北京、江苏、广东、陕西、内蒙古、东三省等多个省市的数千支队伍报名参赛，通过线上线下相结合的形式进行，全面展示了参赛选手在人工智能基础创新、机器人技术创新、场景化应用创新等多个层面的综合能力。

“大模型经历了最初的热潮以及后续的降温，对大模型的认知已经趋于理性。”百度智能云渠道生态部副总经理段永华回顾了大模型兴起两年来的变化。

在他看来，生成式AI对生产力的改变是全方位的。从根本上说，大模型将深刻改变人类的生产力和生产关系。从生产力的三要素来说，生产资料、生产工具和劳动者都将被生成式AI重塑。大模型时代，数据已经成为一种非常重要的生产要素，劳动者和生产工具正在发生重大的变革，“比如具身智能，机器人+大模型既是一种全新的生产工具，也是新的生产者。今天具身智能还没有真正成熟，假设五年以后，如果世界上真有20亿台智能机器人遍布生产、生活的方方面面，对这个世界的改变将比移动互联网对世界的改变更大”。

“在这样一个生产资料、生产者和生产工具都被生成式AI产生重大变革的时代，会产生新的生产关系，从而对整个社会发生根本性的改变。不管是传统产业数字化还是构建新兴的产业、发展未来的产业，在新技术、新动能支撑下才有这样的可能性”，段永华说。

他表示，“要把大模型真正用好，得把数据治理好，说到底大模型是一个通用人工智能，如果它不能和企业本身的知识体系，和IT系统里面数据体系建立连接的话，就是一个普通的聪明一点的人而已，一个智能体而已，跟企业业务的结合是比较弱的。这可能是企业初步尝鲜之后，引入大模型后第二步要做的最基本工作。当下能够充分利用大模型的个体和公司，将会在竞争中具备一定的优势，to B（企业）和to C（用户）都有着巨大的机会”。

巴黎奥运会期间，商汤科技联合上海人工智能实验室、上海体育大学开发的AI智慧篮球产品，全程参与中国国家篮球队三人篮球项目的赛事征程，提供运动数据分析及竞技策略优化支持等。

“这个系统主要用的核心技术包括视觉、机器学习、应用仿真，主要实现的功能包括运动轨迹分析，会得出运动员负荷数据、传输网络分析、技战术分析。”商汤科技智慧体育事业部市场负责人俞晨曦分享了人工智能技术在体育行业的落地，“这套系统的优势主要在于无穿戴，因为不需要穿戴设备，系统不仅可以做自己的情报分析，也可以做对手的情报分析。”

以巴黎奥运会为例，“商汤科技在现场布置了高清视频捕捉设备，通过一系列视觉识别，包括运动行为理解、AI算法，会标注出每个球员的身体数据，包括运动轨迹，抽象出场地跟球员的建模。通过这些算法，得到比较实时的反馈，包括运动员的负荷、技战术、传输网络”，俞晨曦详细讲解。

她发现，“在产品研发和技术落地的过程中，我们发现在运动员身体条件差不多的情况下，运用人工智能的辅助手段可以精进技术，现在的运动员不光装备智能化，个人训练也在智能化”。以投篮为例，怎样的动作命中率更高？这可以通过人工智能系统来判断。

“中科闻歌一直在专注政企AI，推动企业AI的应用，我们非常清晰地看到，新一代生成式AI的技术突破，会极大拓展AI的应用边界，我们总结概括分为三个阶段”，中科闻歌政务事业部副总经理药健分享了企业拥抱人工智能的阶段性表现。“现在全球人工智能的发展以月为单位快速迭代，应用领域从原始感知已经到了认知、生成，在往更复杂的领域跨越。原来追求大模型，现在更倾向于更小更经济型的模型，这种变化让企业可以承受得起，并从中获取更多利益。”

具体到三个阶段，第一阶段即政企1.0，“基础模型应用阶段，这个阶段是把基础模型作为核心出发点，围绕模型打造能力，把模型硬植入到应用场景，也是目前大多数企业所处的阶段。通常的做法是，引入或拿来一个基础模型，开发Copilot（副驾驶）应用，或通过API接口实现模型能力调用，或使用模型接入企业数据实现RAG知识检索增强，使得企业具备初步AI能力。但很快就发现，基础模型是一个静态模型，并不能很好解决面临的实际问题，甚至不理解我们行业中面临的业务问题”

“目前部分先行者已经迈入了政企AI2.0，不唯模型为出发点，而是进一步深入业务场景，围绕业务场景思考AI能力实现中台化支持，基于行业数据持续预训练、行业知识的微调、行业数据的自然语言处理（NLP）增强随之出现，实现了对行业数据、行业应用的更深层数据处理和上层的业务支持。我们认为，未来企业级AI的发展最终会走向政企AI 3.0，即决策智能，也是企业数智化高级追求，面向行业和企业决策应用的场景，把复杂的场景问题要素化和模型化，结合智能体、多智能体协同技术、实现企业决策策略优化和行动规划，把工作流、数据流、决策流与AI结合，最终实现决策智能。我们认为，拥有基础模型，具备行业知识积累，实现行业通用决策的企业将会在未来的竞争中胜出，也需要我们AI从业者帮助企业进行这样的数字化变革”。

北京以泰文化科技有限公司（以下简称“以泰文化”）主要为各级媒体单位提供数据化服务业务，在这个过程中以泰文化CEO徐辉认为，“媒体作为各级政府单位的权威机构，从成立至今积累了大量的数据资源。在融媒体时代每年生产采集大量的文字、图片、音视频等数据资源。但这些海量的优质数据资源如何进行数据的筛选、清洗、分类、标注变成能够被大模型识别和应用的规范化数据是目前的核心问题”。