AI智能體 從“能用”到“敢用”

今年以來(lái)，一只“紅色龍蝦”從技術(shù)圈走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，被視為AI從“對(duì)話交互”邁向“自主執(zhí)行”的關(guān)鍵標(biāo)志。“龍蝦”常與智能體混為一談，事實(shí)上，“龍蝦”是智能體平臺(tái)，并非智能體本身。而這只是外界對(duì)“龍蝦”的誤解之一。

在本屆北京科博會(huì)的一場(chǎng)圍繞AI智能體的圓桌論壇上，來(lái)自操作系統(tǒng)、工業(yè)AI、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)人士給出近乎一致的判斷：應(yīng)用層的狂歡之下，決定智能體能否真正進(jìn)入產(chǎn)業(yè)的地基，還未打好。

“龍蝦”之外，他們關(guān)心的是模型、智能體跑在什么之上——操作系統(tǒng)、端側(cè)算力、工業(yè)模型、安全框架，這些才是智能體從“能用”到“敢用”的橋與路。

先把OS和標(biāo)準(zhǔn)做好

2024年到2026年，每年春節(jié)都有一款產(chǎn)品破圈。2024年是Sora，2025年為DeepSeek，2026年“龍蝦”被全民熱議。什么是“龍蝦”？大多數(shù)人至今搞不太明白。

“它不等于智能體”，誠(chéng)邁科技股份有限公司總裁劉冰在分享感悟前，先進(jìn)行概念糾偏?！啊埼r’之所以火，是因?yàn)樗屩悄荏w具備了短期記憶能力，以及執(zhí)行、操控的機(jī)制。它是一個(gè)平臺(tái)，讓公眾能夠知道人工智能到底能干什么?！?/p>

就像踢一場(chǎng)足球比賽一樣，他打了個(gè)比方：“一個(gè)足球隊(duì)有前鋒，很光鮮，但也需要中場(chǎng)、后衛(wèi)、守門員。人工智能要落地到傳統(tǒng)行業(yè)，首先要分層次地把每一個(gè)關(guān)鍵崗位角色定義清楚。我們既需要‘龍蝦’，也需要操作系統(tǒng)，Scale（規(guī)模）、Agent（智能體）等隊(duì)友，來(lái)形成落地‘最后一公里’的產(chǎn)品或方案。”

比如操作系統(tǒng)，“傳統(tǒng)操作系統(tǒng)向下控制所有硬件、文件系統(tǒng)、CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）算力資源等，這是‘龍蝦’和智能體不具備的”。劉冰說(shuō)。

在他看來(lái)，中國(guó)數(shù)字化發(fā)展了十幾年，基礎(chǔ)設(shè)施全球領(lǐng)先，但智能化水平在各個(gè)行業(yè)參差不齊，核心癥結(jié)在于操作系統(tǒng)這個(gè)數(shù)字化基座。如果出現(xiàn)新的操作系統(tǒng)，能將人工智能原生集成進(jìn)入，同時(shí)又讓所有的端側(cè)設(shè)備運(yùn)行，相信智能化水平能夠大幅度提升。

誠(chéng)邁科技自身的實(shí)踐也印證了這一點(diǎn)：從2024年開(kāi)始，誠(chéng)邁科技從軟件走向軟硬結(jié)合，推出面向信創(chuàng)領(lǐng)域的臺(tái)式機(jī)、筆記本和服務(wù)器，以及面向汽車、機(jī)器人和物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的端側(cè)AI產(chǎn)品等。

在工業(yè)制造這個(gè)深水區(qū)，操作系統(tǒng)還需要一次更底層的重構(gòu)。

遠(yuǎn)舢智能科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO李小龍分享了實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，在某個(gè)場(chǎng)景下，“整個(gè)工藝生產(chǎn)過(guò)程中，大概有1200多個(gè)模型同步運(yùn)行，整個(gè)運(yùn)行環(huán)境需要一套相關(guān)底座來(lái)支撐，我們把它稱之為INOS，就是工業(yè)原生OS”。

“另外，我們不得不面對(duì)一個(gè)核心問(wèn)題?！崩钚↓埌l(fā)現(xiàn)，“‘龍蝦’對(duì)token訪問(wèn)時(shí)，OpenAI和Anthropic的協(xié)議不一樣，誰(shuí)牽頭制定標(biāo)準(zhǔn)？計(jì)算機(jī)發(fā)展這么多年，都是標(biāo)準(zhǔn)化之后才能做到產(chǎn)業(yè)生態(tài)的共生共榮。”

大模型產(chǎn)業(yè)落地差1%都不行

操作系統(tǒng)打好了地基，模型本身則需要在場(chǎng)景下打磨。

遠(yuǎn)舢智能成立八年，發(fā)現(xiàn)AI在產(chǎn)業(yè)落地重點(diǎn)還是在端側(cè)，在這個(gè)過(guò)程中還需要從技術(shù)端做諸多突破。

以基模為例，“所謂的AGI（通用人工智能），說(shuō)將來(lái)拿一個(gè)模型把這件事全干了，我們不是這樣認(rèn)為的。我們采用的是專有模型的路線。大模型啥都能干，但在工業(yè)場(chǎng)景就是差1%，尤其是在專有領(lǐng)域，我們把知識(shí)密度增強(qiáng)，把大量冗余部分剝離掉，在這個(gè)方面做了大量模型蒸餾工作”。

從公司成立到現(xiàn)在，遠(yuǎn)舢智能沒(méi)有采取大模型卷參數(shù)的方式，李小龍解釋，“因?yàn)樵诤芏喙I(yè)場(chǎng)景，對(duì)大模型的功耗、準(zhǔn)確性有很高的要求，所以我們把知識(shí)級(jí)別的內(nèi)容通過(guò)Transformer做輕量化處理，在真正要把工業(yè)串起來(lái)的那一步，再加一些工業(yè)機(jī)理知識(shí)”。

達(dá)索系統(tǒng)大中華區(qū)可持續(xù)發(fā)展首席專家馮升華提出，“工業(yè)AI有三道門檻：可信、科學(xué)、經(jīng)得起工業(yè)實(shí)踐。通用大模型解決聊天、寫作、做視頻的問(wèn)題，屬于‘文藝AI’，而工廠里需要的是工業(yè)AI，不能有幻覺(jué)。不能造一架95%時(shí)間穩(wěn)定、5%時(shí)間不確定的飛機(jī)，AI生成的每一個(gè)東西，都要經(jīng)得住科學(xué)考驗(yàn)和工業(yè)實(shí)踐”。

端側(cè)模型的性能正在快速提升。業(yè)內(nèi)人士表示，當(dāng)前主流開(kāi)源模型中，7B、14B、26B、32B、35B等參數(shù)級(jí)別的模型性能，已大幅接近，甚至是超越兩年前的頂尖模型。比如千問(wèn)3.5 35B參數(shù)的模型已經(jīng)直接對(duì)標(biāo)千問(wèn)3 Max 235B模型的水平，知識(shí)蒸餾和量化技術(shù)讓大模型“下沉”到端側(cè)成為可能。

從“比參數(shù)”到“比落地”，工業(yè)AI有自己的評(píng)價(jià)體系。

AI安全的核心是基建

工業(yè)AI要可信，安全是可信的前提。當(dāng)智能體從對(duì)話框里走出來(lái)，開(kāi)始操控設(shè)備和數(shù)據(jù)，原有的安全防護(hù)體系要同步成長(zhǎng)。

十年前，我們討論網(wǎng)絡(luò)安全，近十年聚焦數(shù)據(jù)安全，現(xiàn)在是人工智能安全?！斑^(guò)去的網(wǎng)絡(luò)安全，我們說(shuō)補(bǔ)丁要打得足夠快；到了數(shù)據(jù)安全時(shí)代，我們說(shuō)手段要來(lái)得及時(shí)；到了人工智能安全，我們強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)設(shè)施要建得好。到了AI時(shí)代，如果搞安全還是打補(bǔ)丁，可能是災(zāi)難性的?！卑埠阈畔⒏呒?jí)副總裁楊勃亮出自己的觀點(diǎn)。

IBM全球合伙人、IBM咨詢大中華區(qū)戰(zhàn)略咨詢部總經(jīng)理董海軍提到了一個(gè)具有諷刺意味的案例：Meta的一位安全主管用“龍蝦”整理郵件，結(jié)果“龍蝦”把他所有的郵件都刪了。安全主管尚且如此，普通企業(yè)面臨的AI風(fēng)險(xiǎn)可想而知。

和傳統(tǒng)的AI相比，智能體帶來(lái)的安全挑戰(zhàn)還有著本質(zhì)不同。

楊勃認(rèn)為，“現(xiàn)在智能體‘長(zhǎng)了兩個(gè)爪子’，進(jìn)入了物理空間、社會(huì)實(shí)體空間，它不再只是在屏幕里跑的工具，而是具備決策和執(zhí)行能力。人類無(wú)法確保制造出的機(jī)器都能正常運(yùn)行，所以必須有配套的安全手段。當(dāng)智能體與工業(yè)機(jī)器人、具身智能結(jié)合之后，如果被遠(yuǎn)程惡意控制，帶來(lái)的影響和損耗會(huì)非常大”。

行業(yè)忙著給AI“造”更多手腳，“最后一公里”的路還要一塊磚一塊磚地砌。

來(lái)源：北京商報(bào)