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直擊WAIC 2025丨無限光年創(chuàng)始人漆遠:對場景的深度理解和精耕是可信AI價值釋放的終點

每日經(jīng)濟新聞 2025-07-29 21:55:36

7月26日至28日,“2025世界人工智能大會(以下簡稱WAIC)”在上海舉行。無限光年創(chuàng)始人漆遠在WAIC上表示,AI產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷從技術(shù)崇拜到價值回歸的本質(zhì)轉(zhuǎn)變,可信性是這場變革的核心樞紐。漆遠指出,垂類大模型發(fā)展的核心是差異化的產(chǎn)品價值。對于可信AI,漆遠認為,在開放域場景中定義“reward”(獎勵函數(shù))非常難,需要把行業(yè)知識和其他元素結(jié)合起來。技術(shù)必須完成從“能用”到“敢用”再到“好用”的三重跨越。

每經(jīng)記者|黃海    每經(jīng)編輯|張海妮    

7月26日至28日,“2025世界人工智能大會(以下簡稱WAIC)”在上海舉行。800余家企業(yè)集中亮相,3000余項前沿展品展出,涵蓋40余款大模型、50余款A(yù)I(人工智能)終端產(chǎn)品、60余款智能機器人以及100余款“全球首發(fā)”或“中國首秀”的重磅新品,規(guī)模創(chuàng)歷屆之最。

連續(xù)八年舉辦的WAIC既是記錄人工智能發(fā)展的刻度尺,也是觀測潮流流向的指示標。這屆WAIC,展商與觀眾討論的內(nèi)容更加具象——從場景出發(fā)的具身智能、智能體以及AI硬件終端等成為展會熱議話題。

無限光年創(chuàng)始人漆遠在WAIC上直言,“AI產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷從技術(shù)崇拜到價值回歸的本質(zhì)轉(zhuǎn)變,而可信性正是這場變革的核心樞紐”,“未來的AI競爭,不是算力或參數(shù)的比拼,而是價值創(chuàng)造能力的較量”。

漆遠是人工智能領(lǐng)域的知名學(xué)者,曾任阿里iDST(達摩院前身)聯(lián)合創(chuàng)始人、螞蟻集團首席AI科學(xué)家,構(gòu)建并領(lǐng)導(dǎo)了阿里巴巴和螞蟻核心人工智能團隊。目前,其還擔(dān)任復(fù)旦大學(xué)特聘教授、上??茖W(xué)智能研究院院長。

漆遠 圖片來源:企業(yè)提供

WAIC期間,漆遠接受了《每日經(jīng)濟新聞》(以下簡稱NBD)記者的采訪。以下是部分采訪實錄(經(jīng)整理):

NBD:這屆展會上,我們注意到很多垂類大模型都邁入了新階段,很多企業(yè)有了智能體也有了自己的“朋友圈”,你怎么看?

漆遠:去年上半年(大家)都在講通用大模型,大家輪流發(fā)布的時候,我們就旗幟鮮明地說要做垂直領(lǐng)域的模型。今年的確到了一個新階段,大家都在講智能體。

垂類大模型發(fā)展的核心還是差異化的產(chǎn)品價值,比如產(chǎn)品是不是真的能解決用戶痛點。如果能提供競爭者沒有的東西,那就有新的可能。

當然,更優(yōu)秀的合作伙伴會讓我們的產(chǎn)品表現(xiàn)(得)更好,產(chǎn)品做起來之后,也會讓我們在行業(yè)中積累更多優(yōu)勢。這是一個創(chuàng)新速度的問題,馬斯克也說過真正的技術(shù)優(yōu)勢是創(chuàng)新速度。其實現(xiàn)在技術(shù)沒有絕對的壁壘,團隊能不能一直向前奔跑,推著產(chǎn)品一直往前走,非常重要。

NBD:現(xiàn)在行業(yè)內(nèi)的馬太效應(yīng)和先發(fā)優(yōu)勢明顯嗎,垂類大模型下一個階段的重點是什么?

漆遠:個別細分領(lǐng)域可能存在,但大部分賽道沒有。接下來,PMF(Product Market Fit,產(chǎn)品市場匹配)非常重要。垂類大模型要在行業(yè)內(nèi)深耕。只有深耕了,才知道行業(yè)痛點(在哪里)。未來我想可能每一家公司都要想清楚自己有什么差異化的技術(shù),或者對哪個細分行業(yè)了解得更深入。我個人認為這是一條非常好的路。可信是基石,對場景的深度理解和精耕是價值釋放的終點。

NBD:您今年一直在說可信AI的問題,怎么看一個模型是不是“可信”?

漆遠:去年上半年的大模型還是幻覺滿天飛的狀態(tài)。進入下半年,強化學(xué)習(xí)跑起來之后,我覺得好了很多。但這都是針對封閉領(lǐng)域的,就像刷題一樣,有標準答案。金融、科研、醫(yī)療等真實生活場景其實是開放域,在這個維度上,如何定義“reward”(獎勵函數(shù))是非常難的,需要把行業(yè)知識和其他元素結(jié)合起來。

從架構(gòu)上看,第一層要把RAG(檢索增強生成)做好,是有技術(shù)含量的。我們叫表達學(xué)習(xí),怎么表達能精確檢索出來。第二層就是強化學(xué)習(xí),定好獎勵函數(shù),指導(dǎo)模型發(fā)力以后能做到更好。第三層,針對開放域問題,就涉及神經(jīng)符號計算和深度學(xué)習(xí),把知識和規(guī)則更好地融入非常關(guān)鍵。

在科研、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域,技術(shù)必須完成從“能用”到“敢用”再到“好用”的三重跨越。這也要求AI企業(yè)不僅要懂技術(shù),更要懂行業(yè)的語言、規(guī)則和痛點。

封面圖片來源:企業(yè)提供

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