规模定律未来依然有效，但更好的算法可以节约算力的投入。
上周末张亚勤教授莅临中国科学技术大学上海研究院做了一场生动的AI主题演讲。笔者有幸亲临现场学习。在演讲中，考虑到活动的科普性质，张教授没有过多的谈及技术，而是重点分享了行业应用的案例和未来发展趋势。
以下为核心观点速记：
1.AI将赋能千行百业，重构传统产业，并将在2030年催生20万亿美元的社会财富，可谓是新一次工业革命。
2.人类每天在互联网上持续产生数据，真实世界还有很多数据没有被使用，AI训练学习的原料还有很多。但未来训练用的数据9成来自AI合成。
3.大模型发展的趋势：
1）规模定律未来依然有效。但更好的算法可以节约算力的投入。
2）高质量的数据带来高质量的输出。有高质量数据的公司值得珍视。
3）我们需要大的基础模型，也需要更多垂直领域的小模型。
4）未来的大模型开源和闭源都会存在。
5）统一表征是AI通用发展的基础。
4.量子计算能够应用加速AI的发展或在10年后才能看到。
5.能源问题是新技术应用的挑战，瓶颈在未来两三年后就显现。
6.关于AI产业趋势的5个判断，去年太湖论坛做出的，今天仍然有效。
1）大模型/GenAI是未来10年的主流技术和产业路线；
2）基础大模型+垂直模型+边缘模型（开源+商业）；
3）Token-based(统一表征)+Scaling Law(规模定理)；
4）需要新的算法体系：世界模型+DNA记忆,Agent,RL,概率系统+决定系统，100X效率提升（Transformer/Diffusion/AR5年内会被颠覆）；
5）人类将在10-20年达成AGI，通过新图灵测试：
在95%的任务中超过人类时，AI才能被称为AGI通用人工智能。
0-5年内实现信息智能：语言、图像、声音、视频
0-10年内实现物理智能：无人驾驶、人形机器人，IOT
0-20年内实现生物智能：人体、脑机、生物体、制药、科学
6）AI发展中会遇到很多挑战，包括伦理和法律等方面，需要国家和社会共同治理。
7.AI时代到来后，因为机器在学习，人不学习就会淘汰。未来人才最重要的是要有自己的观点。以往填鸭式的学习很难有出路，因为AI的算力和记忆力人类无法比拟。
8.建议课堂学习更多使用AI工具，而不是限制使用。未来AI就如同我们的手机一样，是人类本能的延伸。
张教授还提到，AI目前的效率还很低，真实物理世界识别与建立还不理想、记忆系统还不清楚。关于教育事业，他提到未来老师同学都会有AI助手，在专业方面，计算机软件作为单独的专业可能就不存在了。
案例分享中，记忆比较深刻的是三个案例：
1）AGENTHOSPITAL医生用两天的时间看完了在三甲医院两年的病患，正确率98%；
2）百度阿波罗自动驾驶，阿波罗已经跑了10亿公里，是全世界最大的无人驾驶平台，也是对世界的一大贡献。无人驾驶的安全性能是人类平均水平的10倍；未来出行成本将降低30%；
3）强脑科技的非植入脑机项目，在脑外捕捉脑电波，通过算法推定人类意识并指挥假肢行动还是很神奇的。
现场有小朋友参加，孩子们提问很多，他们最关心的问题是：AI机器人在很多方面都比人类做得好，那还要人做什么？
张教授给出的答案是：
1.汽车比人跑得快，但它仍然是人的工具。机器人也一样，它们的工作都是有边界的。把AI、机器人当做工具，人类就不会恐惧了。
2.孩子们以后可以设计、制造、指挥机器人。
3.未来人类更需要学习，而且学习的内容和方法可能需要调整。
4.孩子们不要悲观， 有了机器人的帮忙，人类可以做更重要的事情，工作时间也会减少，以后或许一周工作时间会改为四天制，人类的生活会更美好。
张亚勤：数字视频和人工智能领域的世界级科学家和企业家，清华大学智能科学讲席教授、智能产业研究院院长，中国工程院外籍院士、美国艺术与科学院院士、澳大利亚国家工程院外籍院士、国际欧亚科学院院士、美国电气和电子工程师协会院士。
张亚勤教授的新书《智能涌现》即将出版，值得关注。
特别提醒：本文为投资逻辑分享，不构成投资建议。
巴菲特读书会价值投资理念、知识经验学习与交流平台，投资风险教育平台。
发现价值，践行价值。书会长期开展独立投研活动，定期发布原创研究报告，组织线下分享活动。
“行稳致远”,秉持“专业、谨慎、诚信”的精神，努力与会员和客户共同实现长期价值稳步成长。
