核心内容香港澳门六开彩开奖记录开奖日期,猎豹移动董事长傅盛：端模合一，大模型赋能机器人的创新实践

今天有两个超级终端，一个是手机，一个是PC。下一个超级终端是汽车，下一个是机器人。

文｜《中国企业家》赵东山

责任编辑：Mina

图片来源：中国图片库

7月27日，由《中国企业家》杂志主办的2024（第二十四届）中国企业未来之星年会在上海举行。本次年会的主题是“创新求质·创领未来”。猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛亮相【洞察：AIGC专题分享】环节，发表题为《端到端模型集成：大模型赋能机器人的创新实践》的演讲。

以下为演讲主要内容：

1.如果我们几十年后回顾这波AI浪潮，可能就跟现在回顾牛顿和爱因斯坦是一样的。

2、现在创业要注重两点：第一，真正追求快速闭环；第二，做一些跨周期的事情。

3. 如今企业使用大模型的时候，所有问题都回答正确，但这些模型是没用的，因为都是常识性答案，很难和私有知识联系起来。如果真要应用到企业里，私有数据才是关键。

4.大模型和云最大的区别是，云更像一个仓库，不拆包，只要你租我的仓库，我不管你存什么。大模型就不一样，他们要看所有存的数据，才能写报告，整理这些数据都要经过它。所以企业应该有自己的私有化模型。

5、人形机器人现在很流行，但我对双足机器人的商业成功不太乐观，用于科研还可以，但要投入生产线，三五年内不可能。

6、做机器人为什么要做大模型？大模型是机器人的大脑，如果做了机器人却不自己做大脑，买别人的大脑，竞争力会受到限制，体验也不好。端模型是集成的，你可以根据应用场景找一个好的模型，做属于自己的大模型机器人。

以下为傅盛演讲实录（经过编辑）：

做循环的事情

我2010年创业，创办了猎豹移动，经历了三个时期：第一个时期是把金山毒霸这个工业时代的软件，改造成互联网时代的软件，现在还在创造收入，那时候金山毒霸这个软件已经没落了。第二个时期，我们开始拓展海外业务，我们全球有6亿月活跃用户，其中4亿来自海外，我们还以天使投资人的身份投资了.ly，后来卖给了字节跳动，也就是现在大家熟悉的它；第三个时期是2016年，我们看到了AI，提出了All in AI，当时我们相信AI能够很快改变人类。

但有时技术并不总是高速发展，有高潮也有低谷，现在终于来了。我们当时认为人工智能是低级技术变革，做机器人必须以人工智能为核心，将终端和模型融为一体。要做出真正具有革命性的产品，我们的目标是成为 AGI 时代全球领先的新型高质量生产力工具提供商。

很多人问我，后悔卖掉.ly吗？我不后悔，因为我们没有基因做这件事，字节跳动擅长这个，如果我们自己做，肯定做不到今天这么好，而且我们也获得了很大的投资回报。每个人、每个团队都有自己的能力圈。做工具是我们的基因，能做出好的工具，是一件很棒的事情。

如果我们几十年后再回头看这波AI，可能就跟现在看牛顿和爱因斯坦一样。前段时间我去拜访罗振宇，聊了聊现在如何创业，我们一起讨论了两点：第一，真正追求快速Close the loop。我是一个，就算有大的变动，我也还有自己的小周期。第二，做一些跨周期的事情，就像爱因斯坦1905年的四篇论文一样，《相对论》奠定了现在信息技术的基础。

这不是技术的胜利，而是对技术的信仰的胜利。

2022年底人工智能的出现，改变了人类社会的方方面面。最近阿里巴巴的王建说，人工智能也会改变科学研究。为什么这次的人工智能和2016年的那个不一样呢？因为那时候看到人工智能的时候，我很激动。计算机可以识别图像、识别人脸，所以我们就觉得它什么都能做。今天我们知道识别不是人类独有的技能，但是语言是人类独有的技能，特别是逻辑推理的语言。今天看来，我们能够突破语义理解，是人工智能的一大突破。

它之所以伟大，是因为它改变了学习路线。之前大部分路线都是让计算机学习规则，但我相信只要给它们足够的语言数据，它们有一天会突然像小孩子一样说话。没有人相信它，所以在 GPT3.0 出现之前，它在硅谷并不被看好。所以，这不是技术的胜利，而是对技术的信仰的胜利。

因为人工智能就像是大树的根，一点一点地生长，直到长大。我相信，只要做好下一个预测，就会产生智能。这条路很难，难就难在不知道它的核心原理。但我们必须有信念，不断尝试。最难的是，每次试验都要花费几千万美元，然后还要一次又一次地尝试，试验之后再进行调整。这也解释了为什么今天的“百模大战”不是技术难，而是对技术的信念难。只有真正敢于相信、投入金钱，才能真正“赚到”。

今天有很多文章说它产生了意识，取代了人类。不要相信他们。它就是一个计算器，预测下一个单词，当它不断预测下一个概念时，它就产生了智能。为什么会出现这样的智能？背后的原理是什么？它是一个黑匣子核心内容香港澳门六开彩开奖记录开奖日期,猎豹移动董事长傅盛：端模合一，大模型赋能机器人的创新实践，就是没有一个数学公式可以证明会出现这样的智能。我们行业里有一句话，每次训练一个大模型，都像炼丹一样，一开始不知道效果，要等到最后结果出来了，才能继续。

为什么这么神奇呢？2016年我们开始做语音识别、视觉识别的时候，随着数据量的增加，之前的系统智能水平很快提高，但是只能达到一定的程度。大量数据本来就不是很好，但是突然在某一时刻，水平突然提高，达到原来系统达不到的智能程度。

正是因为我们对技术的信仰，今天我们所信仰的路，可能不是唯一正确的路。因为技术的兴趣就在于它不断的分支，不断的产生新的可能性。当它在大参数模型上遥遥领先于别人的时候，越来越多的小参数模型的开源社区也随之涌现。今天也有那么一群人，他们没有那么有钱，技术也没有那么强，能不能做出一个流行的模型？只要能解决具体的问题，就可以了。今天开源阵营就是为了做到这一点，我们坚定的走开源的道路，用更便宜的算力成本，更小的参数，在某一领域取得更好的效果。

模型还是应用？

去年我和朱啸虎就AI到底是应用重要还是模型重要发生了争吵。当时大模型太震撼了，很多人都说大模型会占据产业链99%的价值。但我说，应用才是核心。在今年的世界人工智能大会（WIAC）上，几乎每个大咖都在谈应用。大家终于意识到，给一个用户一个聊天窗口，就能解决他生活中的所有问题，这不是一件小事。或许，只有结合实际需求，结合足够多的应用，大模型才能被更多用户使用。

前两天苹果在发布会上演示了iOS 18之后，股价上涨了近10%，涨幅超过了茅台和腾讯。这是苹果历史上第一次没有发布任何硬件产品，而是发布了一个概念。Siri的概念升级了，它成为了你的助手，它使用GPT技术进行交互，未来Siri会是我们和手机之间最重要的交互窗口。在苹果的演示中，Siri说：明天你的妈妈会来机场，这是一种主动的提供帮助的方式，这在以前是很难想象的。

过去虽然我们有很多智能系统，但是每个智能系统都需要开发、适应，不可能做到边际成本接近于零，这次可以做到。

我推荐大家用米塔搜索，一搜就能出报告，2分钟整理出一份报告，需要一晚上的时间，搜索肯定是一场重要的革命，我这两天推出了自己的GPT，搜索是一个很强大的应用。

还有微软的PC，用的不是英特尔的芯片，而是高通的芯片，高通的芯片有NPU（神经处理单元），可以独立处理各种AI运算。有可能你今天晚上对着电脑说，你搜文章、整理东西，它都会帮你搞定。过去电脑也是生产力工具，但要有人陪着。未来，你只要把电脑放在一边，它自己会去做它该做的事。

大模型落地需要与企业深度打磨

AI现在好像很火，但是几乎没有好的案例，除了大模型公司自己做，在客户端也没有什么好的案例实现。而且今天很多人在说大家都期待一个好的to C应用，好像一个都没有出现。

特别是在做企业应用、机器人的时候，有三个大的障碍：第一，我们的训练数据来自于互联网，但是互联网其实是人类知识体系中已经暴露出来的一部分，书本是大众教育的产物，真正的好的知识是深入探究得来的，很多知识来自于日常的讨论、会议、各种各样的讨论，但是今天的大模型无法获得这些数据。所以问题就是今天企业用大模型的时候，无法回答问题，虽然都是对的，但是没用，都是常识性的答案，很难和私有知识联系起来。如果真的要应用到企业里，私有数据是关键。

这次苹果发布 iOS 18 这么成功，就是因为它把手机里的各种数据都打通了，邮件等等都是用大模型来处理的。其实它不是一个大参数模型解读澳门一肖一码100%准确搜视网，是一个在终端上处理 2.7 亿个参数的模型。但是一旦数据打通了，释放的能量是惊人的。所以我们提供的解决方案一定要和企业的私有知识结合起来。

第二，数据安全。大模型和云最大的区别是，云更像一个仓库，不拆包，只要你租我的仓库，我不管你存什么。大模型就不一样，存的数据我写报告、整理之前都要读一遍，所有的数据都要经过它。

甚至像美国这样的企业也经常被爆出隐私数据被盗等问题，所以企业应该有自己的私有大模型，个人也应该有自己的大模型，以后好好利用大模型，苹果iOS 18是供个人使用的。

第三，生成式模型，大模型的假象和认真的胡说八道，在所难免，但它不知道它不知道细读新澳2023管家婆资料，人家说错了话，它马上就知道了，但是大语言模型不是那样，它认真讲林黛玉用绣花针打老虎的故事，它自己不反思，今天我们发现，跟大模型对接之后，客服需要95%以上的能力，但是大模型只能做到70%，这是大模型目前实现的时候，天然存在的缺陷。

今天业界提出了一种代理的方式，用一套规则或者自我反思、规划等，配合一个大型语言模型，完成一个具体场景的落地。很多大型模型公司觉得“找个人用”就够了，不是的，要根据客户的需求做深入的评估，才能落地部署。我觉得我们确实需要树立标杆，把很多东西抽象出来，形成标准化。

它推出还不到两年，产业链还有很多不成熟的环节，没有好的供应商，很多艰苦的工作都要自己做。就像特斯拉做第一辆汽车的时候，整个电路都要自己搭，只有走一遍，才能做出自己的产品。大模式还在起步阶段，如果真要做企业案例，还要跟企业深度合作。

如何做出一个好的机器人？通过私有部署方案，不需要特别强的模型，但是好的Agent应用，加上私有的知识库，在很多场景下可以达到95%左右的准确率，满足客户的需求。

我们提出企业应用的大模型，有三个层级： 青铜级是企业动员大家去结合公共数据应用； 黄金级是利用好私有数据，打造数字化员工； 真正的冠军是企业怎么运营，大模型可以给出判断 美国有这样的公司，专门通过大规模模型分析，给企业提供决策和管理建议。

今天大家都在问什么时候应用会开始兴起？至少到明年，我们就会看到一些应用开始出现在C端。比如高通的芯片一旦出来，很多大厂都会在CPU上加一个AI模块，本土应用就有机会兴起。这次苹果发布iOS 18，还特意说会给手机配备开发图形的API，这样才会有好的AI应用或者说深度的AI应用出现。最后就是物理AI，现在最火的是个人智能，包括自动驾驶、智能座舱。

今年我们训练了一个14B模型（Orion-14B），我们训练这个模型的核心是让团队先学习，其次我们力求参数小，因为未来我们会在我们的机器人上运行本地化的模型，以及云端集成。

机器人是下一个大型终端模型

2018年我提出机器人公式，AI、软件、硬件、服务。为什么这几年不温不火？因为之前AI的体验不够好，我女儿经常调侃我说：爸爸，你做出来一个人工智能机器人？我告诉她，不是我爸的错，是当时的技术不行。雪不够厚，坡不够长。今天大语言模型会把体验提升很多。美国基金说可能会出现一个新的物种。GPU+大语言模型+数据+电力，我觉得机器人就是这样的一个新物种。

为什么做机器人要做大模型？大模型是机器人的大脑，如果你做机器人但不做自己的大脑，买别人的大脑，你的竞争力就会受到限制，体验也不会好。模型集成，根据场景应用找到好的模型，做自己的大模型机器人。我们现在是1.0阶段，但至少要做到3.0、4.0，才能实现体验的革命性进步。

我们都见过餐厅里用机器人送餐或者给顾客讲解事情，但加上大模型就不一样了。其实Robot这个词来自捷克语，捷克语原本没有那么强烈的人的概念，意思是“劳动力，奴隶”。在外国人眼里，“自动”这个词就是“Robot”，但我们翻译成“机器人”。其实在大模型出现之前，机器人大部分都是自动化的机器，生产线上的机械臂看上去那么精巧，但都写得一模一样系统总结新澳彩历史开奖记录大全查询，其实它没有智能。机器人有了大模型之后，才能真正理解、做决策。这是一个很大的变化，以前大部分都是基于规则，现在则是端到端。

它理解世界，像人类一样做出决策。这个决策不需要人类去管理中间的过程。这对机器人来说是一个很大的进步。我们投资的一家公司做了一个行走的直播机器人，它在直播间里的声音就像小姐姐的声音一样，都是AI生成的，如果有人在评论区问带我去生蚝区，她会去生蚝区告诉你：“我们的生蚝又大又新鲜，快来。”

之前我请直播小姐姐一个月能卖几千块钱的优惠券，但用行走播报机器人一天就能卖三千块钱。请直播小姐姐3个小时太累了，但机器人一天能干12个小时，如果你愿意，甚至可以24小时。

人形机器人如今非常流行，但我对双足机器人成功商业化并不看好。作为科研项目，它们是有可能的，但如果投入生产，则需要三到五年的时间。这非常困难。不过，双臂仍然有机会。我们可以用双臂来完成一些以前很难完成的任务，所以我们在具身智能方面正在开发双臂。

今天我们发现海外也是一个巨大的市场，今年上半年我去了日本几次，日本的劳动力极其匮乏，所以他们对机器人的需求很大，我们的机器人可以为服务员省时省力，他们也非常愿意为机器人买单。

今天有两个超级终端，一个是手机，一个是PC，下一个超级终端是汽车，下一个是机器人，我相信如果机器人装上AI的翅膀，会完全不一样，最后希望各位创业者、初创企业，大家一起努力，把AI用到极致，给AI插上翅膀。