7月27日，世界人工智能大會期間，騰訊舉辦“智能涌現(xiàn)”主題論壇，中國信息通信研究院人工智能所所長魏凱，IEEE計算機(jī)學(xué)會技術(shù)成就獎得主、合肥工業(yè)大學(xué)大數(shù)據(jù)知識工程教育部重點實驗室主任、長江學(xué)者吳信東，英國工程與技術(shù)學(xué)會會士、澳大利亞計算機(jī)學(xué)會會士、香港教育大學(xué)人工智能講座教授徐貫東，國家糧食大數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新中心主任、人工智能全球最具影響力學(xué)者、合肥工業(yè)大學(xué)教授曹杰齊聚，圍繞當(dāng)下AI發(fā)展的關(guān)鍵問題展開圓桌討論。騰訊公司副總裁、騰訊研究院總顧問楊健擔(dān)任主持人。

楊健在開場談到，AI領(lǐng)域的變化之快令人矚目，新的技術(shù)路徑與應(yīng)用形態(tài)不斷涌現(xiàn)，這既反映出行業(yè)的旺盛活力，也說明未來還有很多可能性等待挖掘。

騰訊公司副總裁、騰訊研究院總顧問 楊健

AI應(yīng)用價值思考：未來人工智能將“化于無形”，如同水電無處不在

2025年高考剛剛落下帷幕，高校錄取結(jié)果陸續(xù)出爐，騰訊元寶、AI高考通等AI工具為高考填報志愿提供建議和思路，成為時下的新趨勢，該現(xiàn)象也引出了圓桌討論第一個話題：人工智能如何尋找到產(chǎn)業(yè)場景的結(jié)合點，實現(xiàn)技術(shù)價值？

徐貫東認(rèn)為，AI放大了學(xué)習(xí)的自主性，推動教育從“知識傳授”轉(zhuǎn)向“知識建構(gòu)”，使得教師角色從“課堂主導(dǎo)者”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸R引導(dǎo)者”，給傳統(tǒng)的教學(xué)體系帶來強(qiáng)烈的沖擊和革新。

曹杰則闡述了AI在糧食倉儲領(lǐng)域的“冷門”應(yīng)用：通過人工智能對糧庫進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)采集，實時分析后實現(xiàn)智能、準(zhǔn)確的溫度和濕度調(diào)控，降低自然損耗，避免蟲害現(xiàn)象，提升糧庫的存儲和交付質(zhì)量，保障糧食安全。

中國信息通信研究院人工智能所所長 魏凱

但對于普羅大眾而言，更希望找到適合的“AI入口”，獲得多元豐富的AI能力。對于“AI原生”和“AI+既有應(yīng)用”的方向之爭，魏凱表示，要分不同的場景具體看待，To C端市場更容易形成通吃的超級應(yīng)用，而To B端則更加垂直，融入企業(yè)的業(yè)務(wù)流程。魏凱也強(qiáng)調(diào)，未來人工智能無論在C端還是B端都會“化于無形”，用戶感知不到它的存在，但又像空氣、水和電一樣無處不在。

對于AI落地進(jìn)程中產(chǎn)學(xué)研壁壘問題，吳信東表示，打破壁壘的難點在于“價值拉齊”和場景驅(qū)動，同一個技術(shù)落地場景，產(chǎn)業(yè)界偏重經(jīng)濟(jì)價值，高校和研究所則更加注重學(xué)術(shù)價值，造成目標(biāo)和價值方面的不一致，而騰訊等領(lǐng)先企業(yè)，在探索兼容并蓄的路徑上，可以加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研的連接和合作。

AI發(fā)展現(xiàn)狀觀察：開源不僅代表普惠向善，也是競爭策略和治理工具

產(chǎn)學(xué)研對技術(shù)路線和研發(fā)模式的觀點也不盡相同，比如是選擇閉源模型構(gòu)筑技術(shù)壁壘來保障商業(yè)化，還是選擇開源模型開放協(xié)作來加速創(chuàng)新？年初DeepSeek爆火，為該問題帶來了更多思考。

徐貫東表示，從社會維度看，開源是通向普惠AI的必經(jīng)之路，降低了大模型的應(yīng)用門檻，比如教育界就應(yīng)提倡開源大模型，讓更多的學(xué)校師生享有使用領(lǐng)先AI能力的機(jī)會，進(jìn)而實現(xiàn)教育的平等，但也能理解閉源存在的必要性，因為企業(yè)需要商業(yè)收益來維持研發(fā)成本，正是開源和閉源技術(shù)路線的共存和協(xié)調(diào)，推動了技術(shù)的發(fā)展演進(jìn)。

魏凱指出，目前來看開源有著三大意義，其一是代表普惠向善的理念，可以讓人工智能惠及發(fā)展落后的國家和地區(qū)；其二是代表一種競爭策略，通過開放協(xié)作帶來彎道超車的可能性；其三是作為一種“治理工具”，可以讓大家互相尋找技術(shù)背后的安全、倫理等風(fēng)險。

IEEE計算機(jī)學(xué)會技術(shù)成就獎得主、合肥工業(yè)大學(xué)大數(shù)據(jù)知識工程教育部重點實驗室主任、長江學(xué)者 吳信東

選擇開源大模型的另一大原因則在于大模型訓(xùn)練成本高昂，玩家開始呈現(xiàn)頭部效應(yīng)，未來其他企業(yè)是否還有必要獨立開發(fā)大模型？對此吳信東表示，大模型在開始階段扮演著基礎(chǔ)設(shè)施的角色，現(xiàn)在還是百花齊放，但后續(xù)一定會大浪淘沙。不能僅靠通用大模型來解決所有問題，實際應(yīng)用還要結(jié)合領(lǐng)域知識和海量數(shù)據(jù)實現(xiàn)“雙輪驅(qū)動”，打造細(xì)分的垂直領(lǐng)域大模型，如此才是人工智能落地的必由路徑。

聚焦Agent智能體：2025年Agent熱度攀升，多Agent協(xié)同尚需時日

由于大模型不能直接作用于產(chǎn)業(yè)場景，還需要結(jié)合數(shù)據(jù)庫、知識庫等工具，形成能直接對話的“載體”，因此近年Agent智能體的熱度不斷攀升。

吳信東表示，Agent概念在學(xué)界業(yè)界都已經(jīng)存在很多年了。世界上目前使用最為廣泛、翻譯語種最多的人工智能教材AIMA（Russell和Norvig編著）早在1995年的第一版就旗幟鮮明地指出需要用Agent方法來教授AI技術(shù)。大模型為Agents注入了新的生命力，關(guān)鍵點在于實現(xiàn)感知、任務(wù)規(guī)劃、行動決策、交互協(xié)同的閉環(huán)，類似人類“從理論到實踐”的認(rèn)知過程，是實現(xiàn)AGI的一條重要途徑。

對于Agent與傳統(tǒng)AI工具的區(qū)別，曹杰以農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用舉例，表示傳統(tǒng)的農(nóng)藥機(jī)器人受限于數(shù)據(jù)標(biāo)注與算法泛化能力，很難準(zhǔn)確識別蟲害部位和正常部位，工作效率也不如人力，需要大模型來進(jìn)行二次開發(fā)推理，打造能自我學(xué)習(xí)、準(zhǔn)確識別的Agent應(yīng)用。

Agent之間如何實現(xiàn)“協(xié)同作戰(zhàn)”？魏凱指出需要先解決南北向問題，即Agent與外部被調(diào)用工具之間的接口，比如付款、地圖信息、企業(yè)系統(tǒng)等，否則大模型的作用會大幅受限；其次才是東西向問題，即Agent之間的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化接口，比如MCP協(xié)議，但全面打通仍然需要時間。

具身智能的前景：產(chǎn)業(yè)分工還有細(xì)化空間，VLA模型是落地關(guān)鍵

除了智能體，今年人工智能另一重要應(yīng)用概念當(dāng)屬具身智能，但具身智能并不簡單等同于廣義上的機(jī)器人概念，相比傳統(tǒng)AI形態(tài)，其突破點在哪里？又有哪些發(fā)展瓶頸？

對此吳信東表示具身智能從字面上看就需要“身體”與“心智”的有機(jī)結(jié)合，讓AI技術(shù)落實到各行各業(yè)，從而深入到千家萬戶、無處不在。吳信東強(qiáng)調(diào)，具身智能在具體場景的應(yīng)用，依然離不開大模型對領(lǐng)域知識和數(shù)據(jù)的結(jié)合。

魏凱也認(rèn)為，具身智能產(chǎn)業(yè)還需要進(jìn)一步細(xì)化分工，比如本體制造、軟件設(shè)計、開發(fā)平臺、云廠商、大模型等方面各司其職，其中視覺－語言－動作（VLA）端到端模型是具身智能落地的關(guān)鍵所在，當(dāng)下大部分機(jī)器人仍然以小模型控制，泛化能力不如預(yù)期。

對于中國發(fā)展具身智能的優(yōu)勢，曹杰表示一方面豐富的產(chǎn)業(yè)場景帶來大量數(shù)據(jù)和知識，延伸出專屬大模型，比如面向糧食行業(yè)的糧食大模型、糧庫智能體等，為具身智能的場景應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

英國工程與技術(shù)學(xué)會會士、澳大利亞計算機(jī)學(xué)會會士、香港教育大學(xué)人工智能講座教授 徐貫東

具身智能落地，還需要解決商業(yè)閉環(huán)的“最后一公里”。徐貫東表示，發(fā)展具身智能要兼顧社會價值和經(jīng)濟(jì)價值，雖然在特種行業(yè)等高價值場景有著很大應(yīng)用潛力，但高成本仍然阻礙了具身智能產(chǎn)品進(jìn)一步普及。

未來展望：基于高質(zhì)量知識和數(shù)據(jù)，打造“專而精”的AI

國家糧食大數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新中心主任、人工智能全球最具影響力學(xué)者、合肥工業(yè)大學(xué)教授 曹杰

對于未來五年如何定義“好用的AI”，圓桌嘉賓也表達(dá)了自己的展望和設(shè)想。曹杰認(rèn)為，大模型幻覺是通往好用AI最大的障礙之一，需要加強(qiáng)行業(yè)知識庫的建設(shè)，通過高質(zhì)量的知識和數(shù)據(jù)，來減少幻覺現(xiàn)象，因此未來知識庫將成為不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施。

吳信東認(rèn)為，好用的AI應(yīng)當(dāng)是“目標(biāo)鮮明、專業(yè)定制、簡單易用”，在確定范圍內(nèi)滿足用戶需求，實現(xiàn)用戶期望；魏凱則從用戶體驗的角度切入，表示好用的AI應(yīng)當(dāng)與用戶配合自然，不會有突兀搶占操作空間的生硬感，更加行云流水。

徐貫東也認(rèn)為，未來的AI更接近人，在信息采集上實現(xiàn)多模態(tài)，在前端應(yīng)用上實現(xiàn)“專而精”，通過漫長的技術(shù)演進(jìn)，逐漸通向通用的人工智能，“好用的AI，我覺得就是要從善，真正幫助到社會的生產(chǎn)生活?！毙熵灃|說。

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