中房報(bào)記者 李葉丨北京報(bào)道“人工智能大模型正在引領(lǐng)新一輪工業(yè)革命，成為全球產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，成為各行各業(yè)發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力，也為房地產(chǎn)行業(yè)帶來(lái)了很多變革機(jī)會(huì)。”1月17日，以“向上生長(zhǎng)”為主題的2025中國(guó)房地產(chǎn)年度趨勢(shì)論壇暨CIHAF第二十五屆中國(guó)住交會(huì)在北京召開，360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻以“AI數(shù)字人”形式亮相活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)，并作名為《大模型時(shí)代的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與變革機(jī)會(huì)》的主旨演講。關(guān)于人工智能，周鴻提出一個(gè)新的說法，叫作“AI信仰”。什么是AI信仰？他解釋，AI信仰主要包括三個(gè)方面：第一，相不相信大模型是真智能，是人工智能的重大拐點(diǎn)。如果不相信的話，可能錯(cuò)過這次變革機(jī)會(huì)。第二，相不相信大模型是一場(chǎng)工業(yè)革命，將重塑所有產(chǎn)品和業(yè)務(wù)。行業(yè)每年都會(huì)造概念，過去有元宇宙，區(qū)塊鏈，物聯(lián)網(wǎng)等，如果認(rèn)為大模型和過去這些有本質(zhì)不同，是繼信息革命之后的第四次工業(yè)革命，就會(huì)去把握這次難得的機(jī)會(huì)。第三，不相信不擁抱AI的組織和個(gè)人，會(huì)被擁抱AI的組織和個(gè)人淘汰。沒有AI信仰的人可能還在觀望，殊不知AI已經(jīng)在改變世界，如果認(rèn)知發(fā)生偏差，看不起、看不清、看不懂AI，等有一天突然醒悟，想要趕上AI發(fā)展的時(shí)候，可能就已經(jīng)看不見了。他建議，每位企業(yè)家或者企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者都應(yīng)該保持敏銳，要有緊迫感，但是也不用特別慌張。因?yàn)�，AI的價(jià)值周期應(yīng)該會(huì)覆蓋未來(lái)5年~10年，時(shí)間還很長(zhǎng)。━━━━
人工智能發(fā)展的八大趨勢(shì)周鴻回顧了人工智能的發(fā)展歷程�！白钤缙诘娜斯ぶ悄苁腔谝�(guī)則的，我們?cè)噲D把人類的規(guī)則總結(jié)出來(lái)，讓機(jī)器去學(xué)。今天，這項(xiàng)工作已經(jīng)被證明是不可能的，所以現(xiàn)在人工智能都是基于學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。” 周鴻說�！斑^去幾年，中國(guó)有‘AI 的4小龍’，包括人臉識(shí)別、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等，這是感知AI，實(shí)際上屬于小模型�！彼硎�，前年，大模型橫空出世，用海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練參數(shù)比較大的模型變成了一種認(rèn)知，我們叫認(rèn)知AI。認(rèn)知AI，現(xiàn)在已經(jīng)從單模態(tài)發(fā)展到能理解人類語(yǔ)言發(fā)展的多模態(tài)，多模態(tài)能夠識(shí)別圖像、看懂視頻、聽懂聲音，認(rèn)知和感知最大的差別在于，感知就像視網(wǎng)膜一樣，僅僅是看見，而認(rèn)知是不僅能看見還能看懂。在認(rèn)知的基礎(chǔ)之上，現(xiàn)在的AI又被稱為生成式AI，它不僅能被動(dòng)的回答問題，還能做到主動(dòng)生成新的內(nèi)容，生成新的視頻、新的圖片、新的文章�！暗搅私衲辏幸粋�(gè)新的概念出現(xiàn)，叫智能體AI。一個(gè)只能聊天不能干活的人，對(duì)企業(yè)來(lái)講是沒有任何意義的，人工智能也是如此。人工智能要改變企業(yè)，光有大模型是不夠的。而現(xiàn)在，人工智能已發(fā)展成能夠干活的，叫智能體AI，在數(shù)字空間與IT系統(tǒng)協(xié)作�！敝茗欀毖�，下一個(gè)是物理AI，能對(duì)物理空間的東西進(jìn)行感知，做出反應(yīng)，它的應(yīng)用環(huán)境是無(wú)人駕駛、機(jī)器人等，被稱為具身智能。未來(lái)還有科學(xué)AI，AI變成科學(xué)研究、基礎(chǔ)學(xué)科研究的一種強(qiáng)有力的工具和方法論。/section>周鴻認(rèn)為，基于上述發(fā)展歷程，人工智能發(fā)展有八大趨勢(shì)：第一，AGI發(fā)展步伐在放慢。過去，大家比較樂觀，以為超級(jí)人工智能很快會(huì)出現(xiàn)，只要堆足夠的算力，堆足夠的能源，把人類的數(shù)據(jù)都給他“喂”進(jìn)去，一個(gè)超級(jí)人工智能就出來(lái)了。但如今看來(lái)并不是這樣，這條路走到了瓶頸。第二，為了突破大家再找新的方向，“慢思考”成為新的范式，以GPT為代表的這第一類主要是死記硬背、博聞強(qiáng)記、善于回答問題，但不善于推理。最近，科學(xué)家發(fā)現(xiàn)可以向復(fù)雜推理方向發(fā)展。第三，模型越做越專。當(dāng)大家意識(shí)到做一個(gè)“宇宙無(wú)敵”的通用模型不太現(xiàn)實(shí)的時(shí)候，大家都轉(zhuǎn)向了專業(yè)模型。第四，模型越做越小，進(jìn)入輕量化時(shí)代。如今，手機(jī)上已經(jīng)開始跑一個(gè)小的大模型，包括智能網(wǎng)聯(lián)車、機(jī)器人，大模型都在逐步進(jìn)入，這些終端可以說“無(wú)AI不硬件”。第五，模型的能力越來(lái)越強(qiáng)，原來(lái)以為模型越大，能力越強(qiáng)，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)不是這樣的。模型學(xué)的數(shù)據(jù)越好，能力越強(qiáng)，知識(shí)密度不斷增加。第六，成本越來(lái)越低。各方面成本都在下降，云上的大模型都在“虧本”賣。如果想用開源的，甚至價(jià)格為零。第七，多模態(tài)越來(lái)越重要。大模型要真正進(jìn)到企業(yè)里，一定要看得懂現(xiàn)實(shí)中發(fā)生了什么，聽得懂人們的指令，多模態(tài)現(xiàn)在進(jìn)步很快。第八，“智能體AI”加速落地。智能體是AI的一個(gè)歷史轉(zhuǎn)折點(diǎn)，如何把大模型從聊天機(jī)器人、聊天玩具，轉(zhuǎn)化成一個(gè)企業(yè)里干活的生產(chǎn)力，是智能體要解決的問題。━━━━
人工智能的應(yīng)用之路“從這些發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，全球大模型發(fā)展已經(jīng)呈現(xiàn)出涇渭分明的兩個(gè)路線：一個(gè)是超級(jí)人工智能之路，也就是ASI之路；另一個(gè)是應(yīng)用之路�！� 周鴻坦言。他分析認(rèn)為，對(duì)于ASI之路，這條路是通過不斷卷算力、卷數(shù)據(jù)、卷參數(shù)，將大模型向著萬(wàn)億參數(shù)發(fā)展，從而打造出什么都懂，什么都會(huì)的超級(jí)人工智能。這特別像造原子彈，但最近這條路走到了瓶頸。行業(yè)上，大家都開始反思，想打造一個(gè)全知全能的超級(jí)人工智能，在邏輯上不成立。舉例來(lái)說，我們都知道DeepMind發(fā)明的AIphaGo下圍棋很厲害，但他只會(huì)下圍棋，其它事情都不行。DeepMind又做了AIphaFold，主要用于預(yù)測(cè)生物分子的結(jié)構(gòu)和作用，甚至獲得了諾貝爾獎(jiǎng)，但也只會(huì)生物分子。周鴻預(yù)判，人工智能未來(lái)的發(fā)展方向，未必是一個(gè)通用的，什么都懂的大模型。而應(yīng)用之路，就是將大模型與具體應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合，向著產(chǎn)業(yè)化、垂直化方向發(fā)展，做專業(yè)技能的大模型�！白鳛槠髽I(yè)，我們更多要關(guān)注應(yīng)用之路�！� 周鴻表示，因?yàn)樽邞?yīng)用之路，就不用再卷算力、卷數(shù)據(jù)、卷參數(shù)，只需要在一個(gè)百億參數(shù)甚至幾十億參數(shù)的大模型基礎(chǔ)上，結(jié)合垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練即可。同時(shí)，它對(duì)算力的要求，對(duì)數(shù)據(jù)的要求，也會(huì)大幅降低，不需要投入千萬(wàn)元，幾十萬(wàn)元就可以。與此同時(shí)，它的響應(yīng)速度更快、部署成本更低。這樣的話，大模型落地門檻將大幅降低，真正將大模型拉下神壇，走進(jìn)千行百業(yè)，從“原子彈”變?yōu)椤安枞~蛋”。企業(yè)應(yīng)該如何走應(yīng)用之路？周鴻從大模型的限制上說起，第一，它雖然能理解、能問答、能生成內(nèi)容，但知識(shí)是固定的。第二，它沒有短期記憶，每個(gè)人來(lái)提問，對(duì)它而言都是一個(gè)新的問答。第三，它不能進(jìn)行復(fù)雜的流程工作，最重要的是不能調(diào)用企業(yè)里面的工具�！皳Q句話說，它不能直接干活。”周鴻表示，基于此，我們給大模型加上了知識(shí)獲取、推理能力、工具使用，還有復(fù)雜流程的規(guī)劃能力，變成智能體�，F(xiàn)在智能體從原來(lái)的大模型附屬技術(shù)，變成了大模型核心技術(shù)，大模型反而成了智能體的一個(gè)組件�！拔医�(jīng)常說，大模型有點(diǎn)像電動(dòng)機(jī)，只有把電動(dòng)機(jī)做小了，變成電動(dòng)牙刷、電吹風(fēng)、電動(dòng)刮胡刀，才能變成人們可以用來(lái)干活的工具，大家可以把智能體理解成吹風(fēng)機(jī)、刮胡刀，面向消費(fèi)者領(lǐng)域做出來(lái)的智能體就是個(gè)人的工具�！薄懊嫦蚱髽I(yè)做出來(lái)的智能體，可以把它理解成是數(shù)字員工。”他認(rèn)為，構(gòu)建智能體有三個(gè)關(guān)鍵步驟：第一步，選擇智能體的崗位和場(chǎng)景。包括四個(gè)方向，要么給老板提供服務(wù)，要么給員工提供服務(wù)，要么內(nèi)部有管理流程可以用智能體來(lái)優(yōu)化，要么外部有服務(wù)體系或產(chǎn)品流程可以用智能體來(lái)加速衡量。第二步，需要把一個(gè)場(chǎng)景分解成流程，特別是比較繁瑣復(fù)雜的重復(fù)容易出錯(cuò)的業(yè)務(wù)流程。第三步，定義角色。大家把智能體定義成數(shù)字員工、數(shù)字專家，一個(gè)智能體就對(duì)應(yīng)一個(gè)員工的角色，在這個(gè)過程中，抽象來(lái)看，它可以干兩件事：一個(gè)是把很復(fù)雜、很繁瑣、很重復(fù)的業(yè)務(wù)流程，用智能體規(guī)劃下來(lái)就能做了；第二個(gè)是企業(yè)里有一些過去想做卻做不了，想解決，但解決不了的非人不可的關(guān)鍵職能，現(xiàn)在智能體可以干了。━━━━
智能體有六大應(yīng)用方向周鴻總結(jié)認(rèn)為，2023年是大模型之年，談的是大模型技術(shù)本身的突破。2024年是專業(yè)大模型之年，是大模型的應(yīng)用場(chǎng)景化落地。2025年是智能體之年，充分利用大模型打造智能體，讓大模型幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化，真正實(shí)現(xiàn)降本增效。他分析預(yù)測(cè)，智能體有六大應(yīng)用方向，即人人智能、萬(wàn)物智能、數(shù)轉(zhuǎn)智改、未來(lái)產(chǎn)業(yè)、科學(xué)研究、AI安全。第一個(gè)方向，人人智能，打造個(gè)體超能力。大模型和互聯(lián)網(wǎng)有很大的不同，互聯(lián)網(wǎng)更多是解決人和人，人和信息的連接，但并不能直接提高人的能力，而大模型能賦予個(gè)體超能力，幫助我們解鎖過去不具備的技能。因此，大模型作為個(gè)人工具，本身就可以給大家創(chuàng)造更多機(jī)會(huì)。第二個(gè)方向，萬(wàn)物智能，也就是從萬(wàn)物互聯(lián)走向萬(wàn)物智能大模型。目前有一個(gè)很重要的方向，就是把大模型做小，實(shí)現(xiàn)上終端，比如蘋果和華為；讓大模型上手機(jī)，讓大模型上電腦；包括自動(dòng)駕駛，要實(shí)現(xiàn)大模型必須上車。第三個(gè)方向，數(shù)轉(zhuǎn)智改，助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)打造新質(zhì)生產(chǎn)力。在政府、企業(yè)內(nèi)部，不要幻想一個(gè)大模型能解決企業(yè)所有問題，一定是多個(gè)大模型組合起來(lái)工作，結(jié)合業(yè)務(wù)需求和業(yè)務(wù)流程的智能體，才是企業(yè)所需要的。在這一趨勢(shì)下，企業(yè)級(jí)大模型市場(chǎng)將會(huì)爆發(fā)，市場(chǎng)規(guī)模完全不亞于用戶端市場(chǎng)，而這也是大模型提高生產(chǎn)力的重要戰(zhàn)場(chǎng)。第四個(gè)方向，未來(lái)產(chǎn)業(yè)，變不可能為可能，包括自動(dòng)駕駛、具身智能、低空經(jīng)濟(jì)、元宇宙、生物制藥等。未來(lái)新興產(chǎn)業(yè)都需要大模型的助力。舉個(gè)例子，特斯拉最新推出的自動(dòng)駕駛技術(shù)就是用了大模型，基于訓(xùn)練學(xué)習(xí)的能力，讓完全自動(dòng)駕駛成為可能。所以，如果各位企業(yè)家做未來(lái)產(chǎn)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)，一定要關(guān)注大模型的訓(xùn)練學(xué)習(xí)能力。第五個(gè)方向，科學(xué)研究，打造科研新范式。前面已經(jīng)提到AIphaFold的成功證明AI for Science將成為推動(dòng)社會(huì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，對(duì)有志于推動(dòng)前沿產(chǎn)業(yè)發(fā)展的企業(yè)家而言，一定要加強(qiáng)對(duì)大模型的重視。第六個(gè)方向，AI安全，實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛。既然很多場(chǎng)景都要結(jié)合AI,那AI的安全問題就更應(yīng)該受到重視。AI最典型的四大安全問題是，數(shù)據(jù)污染、提示注入攻擊、幻覺和虛假信息�！按竽Ｐ妥邞�(yīng)用之路，帶來(lái)了眾多創(chuàng)新機(jī)遇，希望大家都可以建立正確的AI信仰。但光有AI信仰是不夠的，還要培養(yǎng)AI素養(yǎng)，才能真正擁抱AI時(shí)代�！� 周鴻表示，要提高AI素養(yǎng)主要分五步：第一步，人人AI，企業(yè)內(nèi)部先用起來(lái)。第二步，用已有的智能體將企業(yè)辦公和營(yíng)銷率先AI化。第三步，要打造自定義智能體。因?yàn)槠髽I(yè)會(huì)發(fā)現(xiàn)，外部工具都是通用工具，不能滿足自身需求，需要學(xué)會(huì)讓智能體和業(yè)務(wù)流程結(jié)合，打造自定義的智能體。第四步，建立企業(yè)知識(shí)中樞。對(duì)于房地產(chǎn)企業(yè)這種大規(guī)模企業(yè)而言，要想用好智能體AI，就要先把企業(yè)的知識(shí)庫(kù)建立起來(lái)，包括內(nèi)部知識(shí)管理，外部情報(bào)分析，大數(shù)據(jù)分析，多模態(tài)處理和工作流知識(shí)管理。第五步，打造智能體協(xié)作平臺(tái)。當(dāng)企業(yè)的智能體多了，智能體之間也要有協(xié)作平臺(tái)，就像人與人之間需要協(xié)作溝通。假設(shè)未來(lái)企業(yè)里角色都由智能體來(lái)完成，每個(gè)人都有多個(gè)智能助理，企業(yè)里面有智能主管、智能工程師、智能程序員、智能營(yíng)銷、智能客服等，他們之間如何協(xié)作？這就需要一個(gè)新的智能體協(xié)作平臺(tái)。
值班編委：樊永鋒
責(zé)任編輯：李紅梅劉亞
審讀：戴士潮
中國(guó)房地產(chǎn)報(bào)版權(quán)所有
