7月4日在上海舉辦的2024年世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議上，來自學術界和產業界的數百位代表就AI的發展方向和應用落地展開了深入討論。與會專家們普遍認爲，當前AI發展的重點已從理論研究轉向實際應用，如何讓AI技術在各行各業產生實際價值成爲關注焦點。

機器人 2024人工智能

圖源備註：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

AI應用落地成爲核心議題

百度創始人李彥宏指出，AI時代不應陷入"超級應用陷阱"，而應關注能爲產業帶來增益的"超級能幹"的應用。他特別看好智能體作爲AI應用方向，認爲搜索將成爲智能體分發的最大入口。

螞蟻集團董事長井賢棟認爲，通用大模型落地嚴謹產業面臨三大難題:領域知識缺乏、複雜決策難以勝任、對話交互不等於有效協同。他提出通過專業智能體的深度連接來破解這些難題，預計AI將像互聯網一樣帶來服務的代際升級。

商湯科技CEO徐立強調，應用是推動AI進入"超級時刻"的關鍵。他指出推動AI廣泛應用需要突破三個方面:高質量數據、流暢的交互和可控性。

大模型發展方向

智譜AI CEO張鵬認爲大模型的核心突破口在於多模態能力，這將使AI更接近人類在現實世界中解決問題的方式。MiniMax創始人閆俊傑則強調，提高模型正確率是應用落地的關鍵，目標是將錯誤率從目前的30%-40%降至個位數。

關於開源模型，李彥宏表示開源模型在特定場景如學術研究有價值，但不適用於大多數應用場景。在競爭激烈的商業環境中，閉源模型更具優勢。

 AI安全與倫理問題

上海人工智能實驗室主任周伯文指出，目前對AI安全的投入遠落後於對AI性能的投入，僅有1%的資源投入到對齊或安全考量上。

圖靈獎得主姚期智認爲AI風險主要來自三個方面:網絡風險擴大、潛在的社會結構顛覆、以及存在風險。他強調需要在控制AI和不破壞其潛力之間尋求平衡。

 產業變革與機遇

華爲雲CEO張平安強調，AI創新離不開算力基礎設施的創新，特別是將端側硬件AI算力需求釋放到雲端。

高通中國區董事長孟樸預測，將20%的生成式AI工作負載轉移到終端側，到2028年可節省160億美元的計算資源成本。他認爲終端與雲端的緊密結合將推動生成式AI規模化擴展。

關於AI帶來的機遇，阿里雲創始人王堅表示，雖然大企業在AI發展中可能更有優勢，但這並不意味着寬容。新的大公司必然會出現，一些現有大公司也可能通過AI重生。

本次大會反映出AI行業正從理論研究向實際應用轉變，如何有效落地成爲各方關注的焦點。與此同時，安全、倫理等問題也受到重視，業界正在努力在AI發展與風險控制間尋求平衡。