劉潤：逛了2個小時世界人工智能大會。有點模模糊糊的看法。你聽聽看。

比世界小，比人工智能大的“世界人工智能大會”

這幾天，世界人工智能大會（WAIC）在上海舉辦。

說“世界”有點誇張。OpenAI沒來，Claude沒來。Genemi沒來。Meta沒來。Midjourney沒來。好多都沒來。不過微軟來了。算是代表世界了吧。

說“人工智能”有些保守。除了人工智能，炒菜機器人來了，出版社來了，視頻網站來了，筆記本電腦來了。好多都來了。但他們確實又都和人工智能有關係。算是廣義人工智能吧。

世界人工智能大會，一個比世界“小”，比人工智能“大”的會。

但是，它依然是有意義的。

因爲，它把散落網絡各處的、質量參差的信息，篩選過濾完後，在你面前列好隊。並且配備人講解。等着你檢閱。你只要花128元門票，就能用幾個小時快速瞭解，你原來要研究幾個星期的課題。

所以，我昨天專門去了現場。花了2個小時逛了三個展廳。時間很短。所以只有些模模糊糊的感受。

不一定對。你聽聽看。

感知層，正在悄悄生長、快速進步

我的第一個感觸是：感知層可能會在角落裡爆發。

在WAIC，我看到一家用“腦電”技術，做康復訓練的創業公司。他們給患者的頭上，戴一個腦電監測設備。這個設備可以“感知”你的意圖。是想擡腿嗎？擡不動？那腿部的設備，給一些助力。康復早期，給的力大一些；康復後期，給的力小一些。這樣，逐步完成康復。

我還看到一家，做“觸覺”的公司。人類拿鉛球時，會握很緊；拿雞蛋時，會輕輕捏。人類可以根據物體，精準地用力。爲什麼？因爲人類能感知到你用力時，帶來的反作用力。然後隨時調整力度。這就是“觸覺”。有觸覺，機器人才能拿捏任何物體。

檢測腦電，獲得觸覺。這就是：感知。

當大模型如火如荼的時候，感知層，正在某個角落裡悄悄生長、快速進步。因爲，五感（視覺。聽覺。味覺。嗅覺。觸覺），是人類智能的“前提”。感知層，也是人工智能的前提。

感知層的進展，非常值得關注。

現在的人工智能，學習的都是人類“咀嚼”過的知識。但這些知識，一定有被吃完的時候。那時候，人工智能必須從這個真實世界，用攝像頭，用收音器，用觸覺、用一切感知手段，直接獲取信息。

不太理解？

嗯。那你可能需要先了解一下，陸奇博士所提出來的“感知-思考-實現”思考框架。

“感知”的目的，是獲取信息。“思考”的目的，是做出決策。“實現”的目的，是採取行動。

有一次，我去北京拜訪奇績創壇的陸奇博士。

陸奇是原微軟全球執行副總裁，百度集團總裁，Y Combinator中國首席執行官。在我心中，他是神一樣的存在。但他受人尊敬的原因，不是因爲頭銜的高度，而是因爲思考的深度。

陸奇博士，和我分享了一個理解這個多變的世界的思考框架：感知-思考-實現。

“感知”的目的，是獲取信息。“思考”的目的，是做出決策。“實現”的目的，是採取行動。就像人一樣。看見蘋果是“感知”，決定吃掉是“思考”，用手拿起“實現”。

科技每次對這三件事的躍升，就是新範式的新拐點。比如谷歌對感知（獲取信息）的方式的躍升，OpenAI對思考（做出決策）的方式的躍升。

（來源：陸奇博士）

所以，真正的人工智能，必須有眼睛、有鼻子、有耳朵。真正的人工智能，必須有感知。然後，模型（思考）的價值，纔會發揮到最大。

大模型軍備競賽的勝利者，也許是小模型

這次在WAIC，看到了很多國內大模型公司。百度的文心。阿里的通義。訊飛的火星。

從陸奇博士的思考框架去看，他們都是來解決“思考”這個問題的。

感知，可以用“敏銳不敏銳”來評價。思考，可以用“聰明不聰明”來評價。他們都很聰明。他們甚至是全才。上知天文，下知地理，通曉100國語言。還能陪你聊天，給你提供情緒價值。

但是，我們真的需要這麼聰明的模型嗎？你需要一個有9個博士頭銜的人，幫你改勞務合同裡的錯別字嗎？

在WAIC上，我看到了很多自稱大模型的“小模型”。比如法律小模型（他們自稱大模型）。醫療小模型（他們也自稱大模型）。

他們用“少”數據（比如歷史合同，過往病例 vs. OpenAI的全網數據），訓練“小”模型（幾億參數 vs. OpenAI的1750億參數），訓練出一些專有模型。很便宜，但很有用。

這次看完WAIC，有種感覺。“大幹快上，必須第一”的大模型軍備競賽，很快會退熱。“小模型”，可能是未來商業化的主力軍。爲什麼？

因爲便宜好用啊，朋友。

在思考的模型世界，少量的全才（大模型），會和大量的專才（小模型），共存很長時間。

感知。思考。然後是實現。

時代的殘酷與美妙

這次來WAIC，看到了很多機器人。雨後春筍一樣。不由得感嘆，時代的殘酷與美妙。

就在幾年前，我們還在爲波士頓動力的機器人，能跑能跳，怎麼都不摔跤而歡欣鼓舞。覺得這是機器人技術皇冠上的明珠。但突然一夜春雨之後，全球的科技公司，似乎都能做能跑能跳，怎麼都不摔跤的機器人了。

爲什麼？因爲科技樹上的另一條技術路線，突然被點亮了。

以前的機器人，頭腦簡單，所以合適要研究如何讓四肢發達。如何在智商很低的情況下，能跑能跳。但突然，大模型來了。突然，機器人變聰明瞭。以前用來訓練弱智機器人跑跳的技術路線，就沒必要了。怎麼跑？怎麼跳？不用教了。讓大模型自己學啊。

這不是一家公司戰勝另一家公司，是一條技術路線戰勝另一條技術路線。就像今天，隨便一家創業公司做的聊天機器人，都比蘋果做了十幾年的Siri，不知道聰明多少倍。

因爲科技樹被點亮，具身智能，空間計算，這些機器人方向的概念，越來越火。人工智能終於可以通過“感知”來理解世界，通過“實現”來改變世界了。

感知。思考。實現。

越看越覺得，這個世界的變化，超出所有人的認知。甚至應該超出參與創造這些變化的人。

那麼，我們應該如何擁抱這些變化呢？

不要走在主航道的前面，而要走在它的下面，或者旁邊

我有個朋友，很想擁抱人工智能。但怎麼擁抱呢？他說，他發現和OpenAI對話時，只能打字，不能用語音。他說，那我做一個語音插件吧。這樣，就能用語音和OpenAI聊天了。

我說，千萬不要。OpenAI只是沒騰出手來。等他騰出手來，他的下個版本，最多下下個版本，一定就有語音對話了。不要走在OpenAI的主航道上。你一定會被他的車輪碾死。

果然，ChatGPT 4，就自帶了語音對話。4o，即將推出實時對話。我朋友的這個項目，卒。

不走在主航道上，那應該走在哪裡呢？應該走在它的下面。

這次在WAIC上，我看到一家創業公司，做“高質量數學數據”。什麼意思？今天的大模型參加高考，文科超越了絕大多數人類，但數學一直考不好。爲什麼？

因爲大模型的智力，來自高質量的數據。大模型的數據庫裡，一直缺乏優質的數學數據。吉米多維奇的數學分析習題集（噩夢啊），偏微分方程的解法，數學奧賽的證明。基於這些數據訓練，大模型纔會變得聰明。

於是，這家創業公司，就專門構建這樣的數據集。然後，賣給大模型公司。你們淘金，我們賣鏟子。

在WAIC上，我還看到一家創業公司，做“小腦平衡算法”。這麼多公司要做機器人。機器人的核心之一，是不摔跤。怎麼做到？這家公司，不做機器人，只做“不摔跤算法”。然後，把算法賣給機器人公司。他說，現在機器人18羅漢中，5家公司用得就是他們的算法和服務。

這就是，走在主航道的下面。做底層的底層，幫助坦克鋪路。

有意思。

那什麼是走在主航道旁邊呢？

toB，還是toC，是個問題

人工智能的第一桶金，到底在toB，還是在toC，是個爭論不休的問題。

toB太難了，toC太捲了。

但是在這次的WAIC大會上，我還是看到了不少toB的案例。尤其是在視覺識別領域。

一家公司給我介紹，他們的AI“晶圓缺陷檢測系統”。

以前，人們是怎麼檢測一張光滑如鏡面的晶圓上，有沒有缺陷呢？用眼睛。我的天啊，這要耗費多大的人力啊。現在，這家公司用人工智能來檢測。他們把歷史上晶圓的照片，做好標記，然後“喂”給人工智能，讓它自己學習。突然，人工智能就具備了檢測晶圓的能力了。用人工智能檢測缺陷，比人要準確，還更便宜。

所以，toB到底有沒有機會？當然有。

個人可能因爲興趣而買。企業一定因爲效率而買。toB的企業，對效率更加敏感。人工智能的核心價值，就是提效。什麼是提效？就是用20萬，省下100萬。這樣的系統，一定是未來。

很多人覺得toB難做的原因之一，可能是想把興趣賣給企業。

都是年輕人，都是年輕人，都是年輕人

WAIC的一樓，都是些大公司。個人覺得，屬實沒什麼好看的。也可能是因爲熟悉吧。很快就走完了。然後就到了2樓。二樓的Future 100展區，真是好看。

Future 100，就是未來的100家公司。今天，他們是創業公司。

看完之後，除了感受今天大家都在哪些方向嘗試之外，更大的一個感受，就是：都是年輕人。

太年輕了。

一個小夥子，在大學裡和導師一起做項目。做着做着，這個世界即將發生巨大的變化，再不休學就來不及了。然後，他就出來創業了。今天做的相當不錯。

我和他聊完，甚至有些震撼。真有點硅谷的感覺了。

我們經常抱怨，說機會都被60後，70後，80後抓走了。90後，00後沒機會了。但真的是這樣嗎？

60後抓住的，是下海的機會。70後抓住的，是房地產的機會。80後抓住的，是互聯網的機會。那90後和00後呢？90後和00後的眼裡，不應該盯着這些過去的機會。你們的機會在當下，在未來。人工智能，是所有60後、70後、80後這輩子都羨慕不來的機會。

滿眼都是年輕人。真的。這個世界，依然充滿希望。

要不要學編程？要。不但要學編程，還要學數學。

剛剛高考結束。很多朋友問我，孩子應該報考什麼專業。正好看完WAIC，說說我的看法。

有人說，未來人工智能會比人聰明，人唯一擅長的，就是創造力了。所以，應該學藝術。

學藝術很好。我沒有問題啊。但如果你問我的話，我會建議你，在有可能的情況下，學數學和計算機。

有人說，以後人工智能都會自己編程了，還學編程有用嗎？

這個邏輯有意思了。大部分中國人都會寫字，那你學寫字還有用嗎？有些能力，是別人會你就不用會了的。但有些能力，是別人會，你更要會的。因爲編程，就是一種“語言”，與人工智能這個物種溝通的語言。未來我們必須與另一個物種對話。學習編程，不是爲了編程，而是爲了理解這個物種。

編程，和數學。看完WAIC之後，我更堅定了自己的這個想法。

沒有人知道未來會發生什麼變化。覺得創造力只屬於人類，可能也只是一種自大。

那孩子學什麼呢？

水面變化越快，就越要學底層的東西。因爲底層的數學不會變。爲什麼不會？因爲數學，不會就是不會。

未來，就在前方。但我卻被困在了現在。

回到WAIC。回到真實的世界。回到當下。

也許是因爲“人工智能”大會的原因，這次WAIC，是刷臉入場。挺好。我買完票後，就去刷臉了。

但是，在通往刷臉機十幾米的地方，有工作人員攔住了我。說要看購票記錄。我說是別人幫我買的。他說，那就看付款短信也行。我說我真沒有。我只帶了臉。不是說刷臉嗎？

他們說，那不行。萬一你是黃牛呢。沒有記錄，我不能讓你去刷臉。因爲我不知道你是不是真買了票。我說，我刷了臉，不就知道我是不是買了票了嗎？

我們就在那裡“玩”了5分鐘繞口令遊戲。

未來，就在前方10米。但是，我卻被困在了現在。

就10米。但看上去，卻是很長的路要走。而我們前行的最大的阻力，居然是人類自己。

哎。繼續努力吧。

P.S.

2024《進化的力量·劉潤年度演講》，正在籌備過程中。今年，我們年度演講的主題詞，是：總會花開。

所以，在10月26日到來之前，我們會不斷尋找那些在困境中盛開的花，和他們給出的解題思路。

既然說到了人工智能，最近，我們也注意到了一個特別有趣的現象：AI音樂定製服務。

這一下就引起了我們的強烈好奇。

所以，我想斗膽請求你，如果你或是你的朋友，就是提供AI音樂定製服務的創業者，歡迎你在留言區留下聯繫方式（不會放出），給我們一個專門請教的機會。

非常期待你的留言。感謝。

*個人觀點，僅供參考。

作者/ 劉潤編輯/ 二蔓版面/ 黃 靜

這是劉潤公衆號的第2304篇原創文章