第七届世界人工智能大会：从辛顿演讲到产业未来

这是苍穹猎鹰第392篇演化日记

第七届世界人工智能大会：从辛顿演讲到产业未来

本文只是小编的观点分享，列举的数据和逻辑只为了分析说明，不构成任何的决策建议。

上周，也就是7月26日到28日，第七届世界人工智能大会在上海举行，本届大会以“智能时代 同球共济”为主题。

关于AI的新闻有很多，但假如在全年国内的AI消息中，只关注一件事，得到头条的李南南推荐这场世界人工智能大会。

原因其实也很简单，因为这是国内举办的参展企业最多、参与专家最多、参展产品最多的展会。

尤其是今年，参展企业超过800家，展出产品超过3000款，光是现场观众就超过30万人。而且也是大咖云集，包括去年诺贝尔物理学奖得主，有着“AI教父”之称的杰弗里·辛顿、谷歌前CEO施密特，中国科学院院士，也是国内唯一图灵奖得主姚期智等等。

几乎国内AI界有头有脸的公司、组织、个人都来了。

这样的大会，非常值得一看。

就像参加一场饭局，不管菜品怎么样，众多大咖都到了，水准肯定差不了。

遗憾的是，小编没有时间去现场观摩，但也搜集一些本次大会的资料，在这里进行概括分享。

从中可以大致了解，人工智能的发展现状，尤其在国内应用落地情况。

1/4辛顿的演讲

这次大会最令人瞩目的，就是辛顿做的题目为《数字智能能否取代生物智能》的演讲。

通过演讲PPT，可以知道辛顿演讲的主要内容。

首先，数字化的大语言模型远远优于我们类比信号驱动的大脑。

数字计算虽然耗能巨大，但多个智能体要拥有相同的模型就能轻松交换各自学到的知识。生物计算所需能量要少得多，但在智能体之间共享知识方面差得多。

如果能源廉价，数字计算整体上更占优势。这对人类的未来意味着什么？

我们都知道，人不可能像武侠小说里的情节一样，用双掌抵住接受者的肩膀，就可以把毕生的知识传给对方。

人类传播知识的方式，大多口口相传，这样的效率非常低，而且知识在传播过程中，很容易发生丢失、损耗、曲解。

但有没有可能，这恰恰是人类与机器的核心差异？正因为人类的学习不是简单的复制粘贴，反而为改进和创新留下了空间。

数字化的大语言模型，是可以通过传输、复制等方式，就可以大量复制和存储知识。

根据辛顿的观点，正因为拥有这样的能力，会出现一个超级智能。而且这个超级智能最终会发现，通过操纵它的人类来获取更多权力是轻而易举的。

打个比方说，我们就像一个养了只非常可爱的小虎崽的人。当它长大后，如果它想，可以轻易地杀死主人。为了生存，主人只有两个选择：一是摆脱这只小虎崽。二是找到一种方法确保它永远不想杀死主人。

培养出不会想要从人类手中夺取控制权的向善的人工智能所需的技术，可能与使人工智能更智能所需要的技术是相对独立的。这就好比，教导孩子成为一个好人的方法，与让他变得聪明的方法是相对独立的。

目前看来，人工智能领域的有识之士已经意识到这一点，如何安全、监管人工智能技术的开发将会成为普遍共识。

当然，在AI领域，杰弗里·辛顿一直都是持悲观的态度，与之相对的还有一派乐观的态度，两派现在一直都在争论不休。

2/4产业分工的繁荣

刘润在公众号文章《今年的人工智能大会，终于不再“表演”了》里提到，真正引起他关注的，不是那些造出一整个机器人的公司，而是把小事情做到极致的小公司。

就像汽车行业一样，真正的大繁荣，是每个领域都出现各自的巨头，比如做电池的、做轮胎的、做玻璃的……

机器人行业大爆发的时候，也类似。会在各个领域出现小巨头。

比如，有只研究“灵活手”的公司，他们专心致志、日复一日地研究，如何让机器人的手更灵活、更有力、更敏感……

还有公司选择，只做“表情”。他们研究，怎么让机器人微笑、惊讶、皱眉……

对于人类来说，脸部表情肌肉应该是最复杂、最精巧的，要不怎么能只通过细微的肌肉变化，呈现出如此丰富的表情。

对于机器人来说，力量、速度问题都不大了，关键在于灵巧、精细。

目前难度最大的，莫过于灵巧手、面部表情。

这就大家常说的——卖铲子和水。真正赚钱的，有可能就是这些公司，有点类似于，电动汽车火热的时候，闷声发大财的是做电池的；创新药爆发的时候，利润持续高涨的是不动声色的CXO（医药研发外包）。

目前，已经有不少公司进入或正在进入机器人的卖水和铲子行业，相信不久的将来，会迎来新的爆发。

3/4现状和未来

刘润的一个观点提醒了小编，真正的未来并不在聚光灯之下。

展会现场那些不起眼的、只有三四米宽的小展位，孕育的就是AI的未来。这里的灯光更暗、展位更小，但离未来更近。

每个格子，通常只有一个显示器，一个易拉宝，和一两个略带羞涩、但眼神里闪着光的年轻人。

按照这样的逻辑，当下AI领域风光无限的大公司，只是AI的现在，未来属于谁还不知道。

为什么国内不遗余力地投入资源，大力扶持中小微企业。一方面是稳定就业和市场，另一方面，这些中小微企业，有可能就是下一个DeepSeek，下一个宇树科技，下一个字节跳动……

年轻就是未来，年轻就是希望。

4/4产业优势

无论人工智能，还是人形机器人，目前全世界只有中美在竞争，而且国内更有着无可比拟的优势。

目前，大家接触最多的就是各大厂商推出的大模型，比如ChatGPT、DeepSeek、通义千问、豆包等等。

大语言模型的普及，是一个国家科技实力进步的体现，也更容易被大家感知。

对于通用大模型在聊天对话时的胡说八道，用户可以一笑了之，但放到工业领域，一个小小的失误就有可能酿成重大事故。

所以，对于工业领域来说，对人工智能的要求更为苛刻，尤其是安全方面。

流程工业拥有海量优质数据，具有连续性、复杂性、时序性的特点 —— 这些数据正是训练工业AI模型的核心素材，因此真正衡量人工智能水平的，恰恰是其在工业领域的落地能力。

借用公众号星船知造的观点，在“科技战”打响的当下，对于国家安全战略影响更为直接的正是“工业AI”领域。

数据对于人工智能的重要程度不言而喻。而在数据资源上，中国是全球唯一拥有完整工业体系的国家，工业数据在数量和多样性上都有海量积累，为AI模型的训练提供丰富素材。

这种数据优势正推动国内工业与AI深度融合，以人工智能为牵引的‘新型工业化’也在潜滋暗长。

本文只是小编的观点分享，列举的数据和逻辑只为了分析说明，不构成任何的决策建议。

参考资料：

李南南《既见猛虎，也嗅蔷薇：2025人工智能大会 观察》

刘润《今年的人工智能大会，终于不再“表演”了》

星船知造《面向十五五，“工业+AI”藏着哪些时代密 码》

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