通过手机简单的操作，就能实现从预约挂号、在线取号，到院内导航、排队叫号、扫码支付的“一站式”便捷医疗服务；仅需半分钟，便能完成对15份学生试卷的扫描与批改；智能巡检“三件套”让巡检员不用再攀爬数十米的高塔，即可轻松完成检查任务……这一系列硬核科技的背后，是数字科技为生活所带来的切实改变。
在刚刚落幕的2024年世界人工智能大会上，蚂蚁集团、百度、华为、阿里云、科大讯飞以及中兴通讯等科技公司竞相展示了各自在人工智能、大模型技术领域的创新成果。与此同时，人形机器人、自动驾驶也在加速走出实验室。中国“人工智能+”正展现向“新”力，推动社会向全面智能化转型。
尽管智能化应用的前景广阔，但距离大规模落地尚有一定的距离，其背后隐藏着成本高企、数据资源稀缺、算法局限性及输出结果准确性等诸多挑战。面对这些挑战，科技公司需要在技术深度、商业落地能力和创造价值能力上持续发力，通过不断优化算法，降低成本，并确保数据安全与隐私保护，才能真正实现技术的普惠。
科技巨头火拼垂直大模型赛道
从只需动动嘴向智能助理发出指令，机器人便会自动制作一杯咖啡；到通过一个平板，轻轻点一下就可完成古籍数字化修复；再到拿手机“碰一碰”汽车的智能屏幕，就可以自动实现手机和车机之间的连接……一系列的表现，无疑让大模型技术在2024世界人工智能大会成为“宠儿”。
在2024WAIC上，大模型赛道格外“拥挤”。从蚂蚁的“百灵大模型”、百度的文心一言，到阿里云的”通义千问"、华为的"盘古”以及腾讯的"混元”，再到科大讯飞的"星火"和中兴通讯的"星云”，各个大模型厂商纷纷亮相，更在健康医疗、教育、日常生活、金融以及工业等多个领域深度布局，展现了强大的跨界融合能力。这也标志着大模型技术正逐步从通用阶段向更细分、更专业的领域发展。
金融领域是AI大模型落地最快的场景之一。蚂蚁集团的“三大AI管家”在WAIC上首秀，其中AI金融助理“支小宝”已服务超过4300万个人投资者，通过市场解读、持仓分析及保险选配等提升理财体验；腾讯的元宝大模型则在金融客服、投顾等场景中广泛应用，帮助保险代理人优化营销、培训以及客服流程。
教育领域也因大模型技术而发生了变革。科大讯飞的“星火”智慧黑板以其智慧化录课与分享功能，改变了传统教学模式；猿力科技的学练一体学习机通过创新技术，实现了学习过程的全面数字化升级；网易有道的“子曰”大模型更是推出了六大创新应用，提升学生的学习体验与教师的教学效率。
在工业领域，大模型技术的应用为传统工业插上了智能化的翅膀。华为云的“盘古”大模型、中兴通讯的“星云”通信大模型以及羚羊工业大模型等，在生产制造、通信、能源等关键环节深度融合，提升了生产效率、实现精细化管理、降低运营成本。
百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏指出，人工智能技术的发展已经发生了方向性的变化，从辨别式人工智能转向了生成式人工智能。在他看来，基础模型的价值在于其应用，否则将一文不值。
商业化落地面临挑战
不难发现，在2024WAIC上，人工智能、大模型技术正以前所未有的速度推进商业化进程，为何大部分厂商率先选择在生活、金融、医疗、教育等场景落地？
蚂蚁集团首席技术官何征宇指出，之所以布局生活、金融、医疗等赛道，是因为这里面有最广泛、最需要普惠服务的大量用户。同时，随着技术的不断进步和市场的逐步成熟，预计这些领域的AI应用将会进一步扩展和深化。
科大讯飞董事长刘庆峰则强调，教育领域正经历由大模型引领的深刻变革，其核心在于激发学生的创造力，预示着一个由掌握AI技能的新人类主导的未来正在到来。在他看来，教育是实现这一转变的起点，对师生而言，掌握AI技术将是通往未来的关键。
然而，大模型技术的全面商业化并非坦途。高昂的成本、数据资源的稀缺性、算法局限及输出结果的准确性等问题，都是横亘在前的挑战。
一位不愿具名的大厂大模型资深人士表示，在过去半年多的时间里，大模型服务提供商和金融机构已经开始在多个领域布局智能应用，包括智慧办公、智能开发、智慧营销和智能客服等。尽管这些场景已经得到了广泛的应用，但它们并没有深入到金融机构的核心业务层面。
该人士进一步称，大模型在营销、风险控制和合规性等关键领域具有潜在的变革性影响，并且这些正是金融行业客户所关注的焦点。但目前这些应用的推进还受限于底层大模型制造商的技术能力。只有当这些基础技术得到进一步的发展和完善，相关的业务场景才能得到有效的推动和实施。
羚羊工业互联网股份有限公司总裁徐甲甲指出，大模型正在成为人工智能和互联网发展新的趋势，但要真正在工业场景落地存在一定的难度。由于工业互联网的发展涉及不同行业、不同企业、不同生产环节，需求分散且复杂，加之数据安全与模型安全的严格要求，使得工业大模型的部署尤为艰难。为此，羚羊工业大模型采取MaaS+SaaS的创新模式，帮助中小企业实现高效、精准的数字化转型。
何征宇认为，目前讨论AI的商业价值为时过早。他将AI的发展与20年前的互联网进行了比较，认为AI的商业潜力将远超当前的预期。他预测，AI时代将诞生市值数万亿的公司，其发展速度和规模将与Google、Microsoft等互联网巨头相媲美。
同时，在商业化路径的选择上，开源与闭源的争议同样激烈。李彦宏认为，开源大模型在学术研究、教学领域等特定场景下有存在的价值，但并不适用于大多数应用场景。尤其是在同样参数规模之下，闭源模型的能力比开源模型要更好，而如果开源想要能力追平闭源，那么它就需要有更大的参数，这就意味着推理成本会更高，反应速度会更慢。
而阿里云CTO周靖人则主张开源开放战略，在他看来，大模型的训练和迭代成本极高，绝大部分的AI开发者和中小企业都无法负担。阿里云主动开源性能达到GPT4级，真正拉平了开源、闭源模型之间的差距，让普通开发者也能用上最好的AI模型，加速了大模型的应用落地进程，促进技术普及与商业增长。
智谱AI首席执行官张鹏则提出，开源与闭源并非对立，而是技术生态多样性的体现。两者之争，实则反映了产业发展中不同视角与策略的碰撞。在这一背景下，如何平衡技术创新、数据安全与商业化效益，将是未来AI领域持续探索的重要课题。
构建专业智能体生态成新趋势
当AI大模型迅速迭代，未来新的产业飓风会吹向何方？在2024WAIC上，众多科技公司悄然指向一个全新的方向——构建专业智能体生态，预示着人工智能领域即将迎来一场深刻的变革。
智能体，作为具备感知、决策与行动能力的AI实体，其自主性、自适应性和协作能力远超传统AI系统。它们不仅能够处理复杂的任务，还能通过与其他智能体的互动，实现更高效的问题解决。在自动驾驶、医疗健康、金融服务等多个领域，智能体正展现出前所未有的潜力和价值。
AI大模型作为智能体背后的强大支撑，提供了底层的AI技术能力。然而，正如Rolling AI合伙人陈羽洲所言，这些通用能力在面对具体行业、企业的个性化需求时，往往难以直接应用。因此，企业开发专属的智能体，成为了连接AI大模型与实际应用场景的关键桥梁。
为了加速智能体生态的构建，百度、字节、腾讯等科技巨头纷纷推出了各自的智能体平台。其中，百度的AgentBuilder平台吸引了超过5万名开发者，创建了3万多个智能体。火山引擎基于豆包大模型，通过扣子平台提供了智能体开发功能，用户创建的智能体数量已超过800万。腾讯的"腾讯元器"平台则允许用户以极低的门槛创建专属AI智能体，并支持一键分发至多个渠道。这些平台不仅降低了智能体开发的门槛，还吸引了大量开发者的参与，共同推动智能体技术的创新与应用。
李彦宏预测，未来，在医疗、金融、教育等多个领域，基于不同场景、经验和数据的智能体将不断涌现，形成一个庞大的智能体生态系统。这些智能体将充分利用AI大模型的技术优势，结合各自领域的专业知识，为用户提供更加精准、高效的服务。
同时，人形机器人作为人工智能发展的另一重要方向，也受到了广泛的关注。在2024WAIC现场，每个机器人展区都人气爆棚，尤其是特斯拉展出的第二代Optimus“擎天柱”人形机器人吸足眼球。尽管国内人形机器人的售价不菲，但市场潜力巨大。
不过，专业人士表示，尽管许多企业宣称已经进入市场，但在技术积累方面可能仍有不足。目前，国内能够真正实现产品商业化落地的人形机器人公司并不多，市场最终会通过竞争筛选出真正有实力的企业。
