商汤林达华：AI 进步不止靠堆大模型

𝗕𝗲𝘆𝗼𝗻𝗱 𝗕𝗶𝗴𝗴𝗲𝗿 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀: 𝗪𝗵𝗮𝘁 𝗗𝗿𝗶𝘃𝗲𝘀 𝗔𝗜 𝗣𝗿𝗼𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀 AI 进步不只是靠扩大规模，更在于更聪明的构建。

在中信证券第 33 届投资者论坛上，我们的联合创始人兼首席科学家林达华博士分享了他对 AI 下一步走向的看法。

𝗠𝗼𝗿𝗲 𝘃𝗮𝗹𝘂𝗮𝗯𝗹𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗺𝗲𝗮𝗻𝘀 𝗯𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿 𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴. 数据的价值在于其“智能密度”——即它能在多大程度上捕捉复杂任务所涉及的步骤。通过将行业数据转化为贴近现实的训练场景，AI 智能体可以更快地学习和提升。在商汤，十余年来与客户的紧密合作，帮助我们通过真实世界的反馈持续改进模型。

𝗠𝘂𝗹𝘁𝗶𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹𝗶𝘁𝘆 𝗶𝘀 𝗯𝗲𝗰𝗼𝗺𝗶𝗻𝗴 𝗳𝗼𝘂𝗻𝗱𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹. 用文本描述图像可能会遗漏细微但关键的细节。正因如此，我们开发原生多模态模型，从一开始就把多模态能力融入其架构与训练之中。

𝗔𝗜 𝗶𝘀 𝗺𝗼𝘃𝗶𝗻𝗴 𝗯𝗲𝘆𝗼𝗻𝗱 𝘁𝗵𝗲 𝘀𝗰𝗿𝗲𝗲𝗻. 实体经济的很大一部分运行在物理世界中。将高层次的智能与在物理世界中行动的能力相结合，可能加速具身智能的发展，林博士预计其将在未来一到两年内加速发展。我们也在持续探索世界模型，以帮助 AI 更好地理解和预测物理世界。

归根结底，衡量 AI 进步的真正标准，是它在真实世界中运行的可靠程度，以及它所创造的价值。