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我们发现，面对人工智能，具有政治家思维的基辛格首先思考的是其对人类历史的影响，进而也在思考对中美关系的影响。

　　7月6麻豆亚州无矿网站观看日，上海的气温达到38摄氏度。同样高热的，还有今年在此举办的世界人工智能大会。　　当天，2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（以下简称“世界人工智能大会”，WAIC）圆满落幕，骄阳之下观众热情不减：线下参观人数突破30万人次，全网流量突破19亿，比上届增长90%，均创历史新高；对接132个采购团组，形成了126个项目的采购需求，预计意向采购金额达到150亿元，推动了24个重大产业项目的签约，预计总投资额超过400亿元。　　18台人形　　人形机器人“十八金刚”现场列成长龙，成为WAIC风景线。　　这是人工智能大会召开的第七年。从七年前在黄浦江畔拉开帷幕，WAIC已成为透视AI发展的窗口。　　上海将人工智能作为三大先导产业之一，着力建设人工智能“上海高地”。今年的人工智能行业，关注的焦点正在从AI新技术转向实际的落地场景，光有“屠龙之术”还不够，更重要的是转化成实际的生产力。在火热的AI浪潮中，不少深度思考也在激荡。　　人工智能的下一步在哪里？机器人何时能走入家庭？大模型到底如何落地？澎湃新闻记者总结了今年人工智能大会上涌现的五大新浪潮：　　“如果说大模型的上一步是beingcool（变得很酷），下一步就是beinguseful（变得有用）。”上海科学智能研究院院长、复旦大学浩清特聘教授漆远告诉澎湃新闻记者。　　AI企业曾经受困于投入和回报难成比例的问题，大模型如何落地应用、何时将会出现超级应用是这次大会的热议话题。百度CEO李彦宏就坦言：“大模型的重点还是‘卷应用’：没有应用，只有基础模型，不管是开源还是闭源都一文不值。”　　在商汤科技董事长徐立的描述中，整个人工智能行业都期待着“超级应用”：无论是ChatGPT带来的聊天式应用，Sora带来的视频应用，都不能真正赋能垂直行业，引起广泛变化。真正的AI杀手级应用，应该能跨越理论鸿沟，进入大众市场并迎来爆发。　　该如何勾勒超级应用的轮廓？　　李彦宏非常看好智能体（AIAgent）：“在大模型的加持下，只要用人话把工作流说清楚，再配以专有知识库，即可做出一个很有价值的智能体，比互联网时代制作一个网页还简单。”——千行百业未来都会依据自己的场景和特有经验、规则、数据等，做出各种智能体，将会出现数百万量级的智能体，形成庞大生态。　　在手机、电脑等硬件侧落地，成为另一条比较明确的路径：“端侧模型跟已有的终端去结合，为终端赋能，是大模型目前最具体的场景。”面壁智能CEO李大海告诉记者。　　不过，从业者呼吁，对于应用落地的短期期望不应过高，应该少一些对于发展速度的苛求。　　智谱AICEO张鹏认为，超级应用的出现并非完全是技术驱动的事情，它还涉及很多因素，比如市场、用户是否准备好了，需要时间作为基础。举例而言，谷歌打造出世界第一的搜索引擎，到探索出成功的商业落地路径，花了6年；而现在的Meta，原来的Facebook也同样如此。　　“（商业化）就像小时候玩打砖块的游戏，把砖块精准地打到一个缝隙里去，首先要知道缝隙在哪儿，路径在哪儿。很多事情要前赴后继地去探索，这个过程就很重要。”张鹏表示。　　任何创业大潮，都有一个规律，叫做“抢椅子游戏”，在AI时代，椅子的数量会进一步减少。　　在今年大会上，AI独角兽MiniMax创始人闫俊杰谈到他眼中未来的AI洗牌：未来全球只会剩下5家大模型企业。在他看来，AI时代，大厂与初创公司最终所占的市场比例，可能会比互联网或移动互联网公司的比例更为凄惨，“极端的比例可能会达到9：1。”　　谁才能在这波AI浪潮中笑到最后？在业内人士的观察中，活到最后的大模型企业，一定要寻找到自己的差异化场景，而并非一味卷参数，“需要找到非常独特、清晰化的应用场景，构建自己独特的壁垒，目标要明确，不能犹豫。”　　此外，消费者和用户端口是永远的方向，内容社交也将成为AI落地的第一场景，“C端（消费者端）的市场上限是最大的，但是B端（企业端）更容易存活，因为只要找到一个独特的使用场景，能够建立收费模式，商业模式就能成立。”长期布局AI的A股上市公司　　注重参数扩张的ScalingLaw（缩放定律），一度被视为AI行业的铁律。此前大模型厂商朝着加大训练数据、加大算力投入、堆积参数的道路前进，模型规模不断膨胀。但GPT-5迟迟没有面世，又预示着ScalingLaw并非预想中灵通。　　“ScalingLaw必然会迎来天花板时刻。”漆远告诉澎湃新闻记者，他认为，ScalingLaw就像牛顿，能够把很多观察的数据压缩，总结出一个规律，但是真正的AGI（通用人工智能）应该是爱因斯坦，把语言模型和逻辑推理结合起来，而不仅仅是通过数据推导，“就好像你把铁路修得再长，也去不了月球。”　　尽管卷算力已经不再是大模型的唯一解，但“大力出奇迹”，万卡集群将成为大模型的标配。　　本土算力芯片厂商摩尔线程宣布其AI旗舰产品夸娥（KUAE）智算集群解决方案从千卡扩展至万卡规模，专为万亿参数级别的复杂大模型训练而设计。华为在一年前也已宣布昇腾AI集群全面升级，集群规模从最初的4000卡集群扩展至16000卡，成为业界首个万卡AI集群。　　“大模型是不断迭代的，每个人天天都有新的想法去实现。迭代一次大模型的时间两周为标配，这个行业变化实在太大了，如果两周没有更新模型，基本上你的客户会流失，训练时间非常重要，客户希望在两周内结束战斗，最迟一个月把大模型训练出来。1万P（1P约等于每秒1000万亿次计算速度）是最低保障，所以万卡集群是最低配置，我称之为标配。”摩尔线程CEO张建中表示。　　张建中表示，只有万卡以上的智算中心才有价值，如果一个智算中心只有500P、1000P算力，要在模型加工厂里训练出一个很有竞争力的大模型，难度是非常高的。　　IDC亚太区半导体研究总监郭俊丽则认为，万卡集群需要考虑三个方面，首先是硬件的高性能、稳定性和扩展性；其次，万卡集群也需要配备高速网络互联设备，确保各计算节点之间的高效通信；第三，需要设计高效的电力供应系统和散热系统，以保证长期稳定运行。　　人形机器人的参展数量激增是今年大会的另一亮点。“十八金刚”人形机器人周围，围观和咨询的观众络绎不绝，其中不乏各国采购团、投资人、供应商及学者的身影。　　人形机器人究竟何时能走进家庭？　　“未来的应用场景，一定优先选择汽车制造、整车装配、物流分拣等制造业场景中，然后慢慢地积累数据、迭代算法，最终进行智能化提升并进入家庭。”　　人形机器人领域国家首个公共平台——国家地方共建人形机器人创新中心（以下简称“创新中心”）市场体系总监杨正叶坦言，目前人形机器人还处于“婴幼儿”时期，要满足大众的未来对人形机器人的期望，还有很多技术需要突破，同时，算力需求短期内也不能得到满足。预计到2030年，人形机器人才能实现在制造业真正普及。　　在投资方华业天成执行董事陆昆仑看来，除了技术问题，还要考虑成本、客户是否愿意买单等因素，“能泡个咖啡不叫人形机器人，真正的具身智能一定要有泛化（能力），比如抓取，抓取硬的物体就简单些，软的就很难，包饺子也很复杂，因为需要揉面……”　　陆昆仑预测，2-3年内会出现部分人形机器人的商用场景。至于走进家庭，简单的收纳等操作还需要3-5年的时间，而如果要完成做饭、拖地等多项工作，至少还需要8-10年。　　在发展速度的“狂飙”之下，“以善治促善智”也日益成为大模型发展的另一大命题。　　“对于人工智能，既要用好，又要管好。”上海人工智能实验室主任周伯文展示了一张坐标图：横轴是技术能力的提升，纵轴是安全维度，在他看来，未来AI行业应该追求兼顾安全与性能：理想的路线是沿着45度的直线，安全与性能平衡发展，驶向更加有序的未来。　　“人工智能安全治理日趋重要，超大型大模型的治理，需要尽快研发出规范。”图灵奖得主、中国科学院院士姚期智呼吁，他提到，目前AI存在多重风险：第一是网络风险延伸和扩大，伴随AI能力出现，传统的数据和网络安全方面风险会被放大；此外是没有意识到的社会风险，AI可能颠覆现有社会结构或带来大规模失业的可能。　　“从长远看，AI安全治理不是缝缝补补。”姚期智提到，可以建立符合中国国情的AI治理框架、简化中国AI治理。包括建立AI大模型的分级体系，让每台智能机器都拥有“身份证”。“我们有完善的实名制身份验证系统，减少了计算机网络分布式系统的问题，中国有丰富的管控新科技风险的成功经验。”　　今年世界人工智能大会开幕式上，上海向全球发布了《人工智能全球治理上海宣言》。宣言提出要促进人工智能发展，维护人工智能安全，构建人工智能的治理体系，加强社会参与和提升公众素养，提升生活品质与社会福祉，呼吁各方积极响应，携手行动，共同推动人工智能造福全人类，“我们强调共同促进人工智能技术发展和应用的必要性，同时确保其发展过程中的安全性、可靠性、可控性和公平性，促进人工智能技术赋能人类社会发展。我们相信，只有在全球范围内的合作与努力下，我们才能充分发挥人工智能的潜力，为人类带来更大的福祉。”　　责任编辑：何松琳

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编辑:高大山

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多名该校女排队员的个人网络账号视频中，这些青春洋溢的姑娘们积极参加训练，一起出远门参赛，有的女孩把排球的“emoji符号”加在了自己的网络昵称当中。该校一名在校生告诉南都记者，学校有面向普通学生开设的排球“综合实践课程”，是由这群排球队员们负责授课，“她们都很耐心、负责、有活力，队员间的关系也很不错”。据她说，那座坍塌的体育馆，平时只对排球训练开放，其他同学基本不让进。对这座有些陌生的场馆，她的印象是“外墙比较破旧”。。