大模型市场又有新变化！“+AI”“AI+”大有可为，这场对话信息量巨大|AI_新浪财经

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12月11日至12日，中央经济工作会议在北京举行。中央经济工作会议明确指出以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系。

《对话》年终重磅策划系列节目“以科创见未来”。聚焦科技创新新样本，探寻北京、上海、香港三大创新高地，以新技术、新场景和新模式来探讨科技创新新力量。

从ChatGPT火热出圈以来，关于人工智能的热烈讨论一直没有停歇，国内大模型市场从拼参数的“百模大战”到了拼落地、拼应用的新阶段。很多行业和产业都在积极拥抱人工智能。

本期《对话》走进2024科创大会，与人工智能企业界的代表和专家学者一同探寻人工智能落地应用的新场景和新变化。

“+AI”与“AI+”两种落地路线区别是什么？

中国科学院院士何积丰：“+AI”就像是做道菜，最后放些味精，“AI+”这道菜的主体就是AI，要在不同场景与业务结合在一起，所以是颠覆性的技术。“AI+”里提到很多技术问题与科技创新问题，都与行业的主业务密切相关。

开源鸿蒙项目群技术指导委员会主席、上海交通大学特聘教授陈海波：“+AI”是说如何把AI的能力嵌入到已有的设备和场景中去。而“AI+”是说从AI原生的视角重新设计、定义产品和场景。但这两者我认为是相向而行的：一方面通过AI赋能已有的产品和设备；另一方面，可以通过AI重新定义新的产品和场景。

腾讯云副总裁、腾讯混元大模型负责人刘煜宏：现在是“AI+”，但是后面可能会过渡到“+AI”。AI是为行业服务的技术，为应用服务。一开始还没有一个很好的技术时，以AI为主来构建，是“AI+”，后面慢慢成熟后，落地做得越来越多，可能会变成“+AI”。

当人工智能赋能千行百业，如何实现真正的双向奔赴？

百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜：真实场景中首先是问题的发现、提炼。其实今天的人工智能技术可以解决很多场景中的问题。在过去几年的发展当中，有一些人工智能结合场景做了一些事情，但并不是在解决这个场景当中的关键性问题。

稀宇科技创始人、首席执行官闫俊杰：通用人工智能是一个技术变革的标志。我们坚持把技术做好，与用户共创智能，需求其实是会涌现出来的。AI的本质上是帮助人提升一些能力，至于人怎么来用这些能力，其实不同的用户会有不同的用法，当然也会产生很多不同的产品。

大模型落地应用是最后1公里还是100公里？

稀宇科技创始人、首席执行官闫俊杰：我觉得是0公里，已经有很多场景用了很多AI的技术。

腾讯云副总裁、腾讯混元大模型负责人刘煜宏：你能够容忍一些场景的错误和幻觉的话，就可以先用起来，也就1公里，不用等非常完善到100分。有些场景，比如智能客服、自动化测试等小模型能解决得很好。但有些严肃场景，比如法律、医疗、自动驾驶等可能还有很多的问题，需要逐个领域去做，还需要做很多的精调和继续加工才行。

百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜：现在的技术到最后应用落地到底有多大的工作难度与复杂度，取决于行业自身的数字化基础和业务本身面向数字化的抽象程度。互联网行业的很多产品应用，可能1公里都不到，半公里就到了，其本身与AI技术能带来的收益非常贴近。像金融这类行业数字化基础较高，可能解决的问题主要是系统对接等，那可以称为1公里。但像农业这类行业，在这方面的基础相对靠得远一些，这就有大量的问题需要解决，那可能是几十公里到百公里的距离。

开源鸿蒙项目群技术指导委员会主席、上海交通大学特聘教授陈海波：在不同场景下落地的程度以及渗透到行业的程度都不一样。行业数字化、智能化转型的过程中，需要智能化操作系统实现承上启下，支撑数字化系统具备容纳和承载各类智能应用与功能的能力。这一方面业界才刚刚起步，无论是“+AI”还是“AI+”，都大有可为。

中国科学院院士何积丰：第一，我们国家数字化转型的基础是信息化，很多重要行业信息化都做得很好，基础好会使得在应用方面提出问题与提供技术方有共同语言基础。第二，以前在AI基础研究方面也有不少积累，问题是缺一个桥梁，如何让双方专家相互知道彼此的能力和需求。从广泛意义上应用距离是比较近的，但在一些之前没有碰过的领域和较难的应用上会有0到1的突破问题。