云栖大会上的三张圆桌

“假设你今天不是一个创业者，是一个有技术背景、对AI很了解的投资人，你今天会看创业者的什么数据，来做你今天的投资决策？”

“怎么看这一轮技术加速给市场带来的冲击？特别想听你们判断一下，未来谁会留在牌桌上，因为不会所有人都在牌桌上打牌。”

“通用机器人一定要做成人形吗？”“人形机器人的技术含量到底体现在哪儿？如果我们去一个展会看到人形机器人到底看哪个位置？”

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2024云栖大会首日主论坛，别出心裁设置了三场对话，聚焦三个热门领域：大模型为代表的AGI（通用人工智能）发展、自动驾驶、人形机器人。

身处行业一线的企业家、科学家们坐在一起，信息量巨大，也展现出短时间内，AI给行业带来的变化。

01 技术“前夜”

身处AI浪潮的人，能感受到世界在加速变化。

“去年是GPT4一家独大，今年是群雄并起、你追我赶，几乎每个月都会有新模型、新产品、新应用涌现出来。”阶跃星辰创始人、CEO姜大昕说。

一周前，OpenAI发布新模型OpenAI o1，一周后的云栖，o1到底能不能代表AGI的重要进步，成为现场热议话题之一。

圆桌论坛之通往AGI的大模型发展之路 受访者供图

“推理能力惊艳，它展示了语言大模型也可以具备‘类思考’的能力，可以解决更难的问题。”姜大昕说，OpenAI 之外，Anthropic、谷歌都有更新迭代的产品出现。

“它提升了AI的上限。之前很多人会担心大部分优质数据已经被使用完了，而o1验证了强化学习和大语言模型的整合初步可行，在产业格局上、创业公司的新机会上会发生一些变化。”月之暗面Kimi创始人杨植麟说。

从今年的云栖大会上，很多人都能清晰地捕捉到两种变化：

纵向看，大模型正在变得越来越聪明。横向看，不同模态之间的转化、交互和生成也更成熟，横纵交融，让大模型具备更多技能。

阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭

“过去22个月，AI的发展速度超过历史上的任何时期。”阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭打了个比方：

去年大模型的数学能力还只是中学生水平，但今天已经可以拿到国际奥赛金牌，尤其在物理、化学生物等多方面学科，已经接近博士生水平。

抢抓新一轮科技变革和产业变革机遇，19日，阿里云智能集团首席技术官周靖人宣布，通义千问升级旗舰模型Qwen-Max，大部分性能接近GPT-4o，数学能力、代码能力还实现了超越。

Qwen-Max的理解能力提升46%、数学能力提升75%、代码能力提升102%，部分能力超越GPT-4o。 受访者供图

同时，通义万相发布视频生成模型，用户输入文字或图片都能生成动态视频。由此，通义大模型也“攒齐”了文本生成、图像理解、视频理解、音频理解、图像生成、视频生成等全模态场景。

大模型是AI的发动机，其性能直接决定了人工智能产业的上限。

数据显示，目前我国人工智能企业数量已经超过4500家，截至今年8月，我国完成备案并上线、能为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型已达190多个，注册用户数超过6亿。

其中，杭州已有13个大模型通过评估备案，数量居全国城市前列。

不过，一个共识是，当前我们仍处于AGI变革的早期，每一个技术变量，都会驱动产品向前，探索更多可能性和确定性。

今年云栖大会现场，人形机器人组队亮相。

银河通用展位，观众在ipad端下单，机器人盖博特从货架上拿到相应物品递给观众。而抱箱子、取药盒没有任何标记，全都靠视觉引导和顶尖的泛化物体抓取技术。

“类似这样抓取、放置类的零售场景，现在的技术已经抵达产业化边界，我们预测明年将会是商用元年。”北京大学助理教授、北大-银河通用具身智能联合实验室主任王鹤说，企业选择用最稳定的机器人技术率先实现可以落地的场景，未来，人形机器人的含金量取决于其泛化能力是不是真正通用，以及能否用自然语言和人类沟通。

02 “赛点”迁移

大模型、自动驾驶、人形机器人，说起来是三件事，其实也是一件事，它们的发展彼此关联。

比如，宇树科技创始人、CEO王兴兴曾放出“豪言”说不会做人形机器人，但AI发展速度远超预期，2023年起，宇树开始研发人形机器人，一年半时间已经发布了两款，效果也超过王兴兴的预期。手脚高度灵活的宇树H1机器人，能热舞一段“科目三”。

宇树科技机器人 受访者供图

不过，王兴兴在论坛现场透露，目前机器人的大部分动作还需要单个做训练，耗时耗力。“大家还是会希望有一个AI模型，能支持机器人做更复杂的操作、有更好的操作能力。比如看个视频或者做一些简单演示就能完全学会一个动作。”他认为，通用人形机器人将是大模型最好的落地载体之一。

“可以说，新一波机器人浪潮不是自我革命而是AGI发展带来的，是大模型技术和大模型背后技术发展催生的。”逐际动力创始人张巍认为，受大模型技术启发，机器人领域发展正实现从规则驱动到算法驱动、再到数据驱动的跃变。以前可能是根据算法需求来收集数据、解决问题，现在逻辑变了，是根据数据的获取方式、成本、质量等因素来决定采用怎样的算法做训练。

当前，人形机器人技术加速演进，成为科技竞争、未来产业“实力”角逐的新赛道。云栖现场，更能感受到产业迭代的加速：

逐际动力的CL-2是国内首款基于实时地形感知动态上楼梯的人形机器人，企业用8个月实现两次迭代；

星动纪元机器人 受访者供图

星动纪元的小星Max可以按摩、撸猫，手上力度拿捏到位，脚上功夫更了得，可以在雪地、戈壁、石子路等复杂地形上稳定行走。

企业最新推出的星动STAR1已是第六代产品，升级到55个自由度，机器人的活动灵活度、负载能力都更强。

随着人形机器人“风起”，“具身智能”这一关键词也踏上风口。

“具身智能更关注智能性这个‘软’的层面，而人形机器人的挑战，还会讨论到它的核心零部件、产业链、工程量产等。”清华大学交叉信息研究院助理教授、星动纪元创始人陈建宇说，正如人脑和身体不可分割，人形机器人也需要软硬件协同发展。

何小鹏驾驶P7+亮相云栖，这也是P7+首次对外亮相 受访者供图

汽车行业同样在迎接技术变革和洗礼。特斯拉FSD（全自动驾驶系统）即将入华的消息，是自动驾驶界不可回避的话题。

小鹏汽车董事长、CEO何小鹏曾前往海外试驾。现场，他坦率地说：FSD使用端到端大模型后更为拟人、流畅，像“当地的老司机”。“我们需要不一样的、很好的技术冲击这个市场，能够让我们看到这个市场的变化。”

这也是逻辑的变化：以前的自动驾驶规则靠人类书写，但一个人无法用规则去面对所有场景。而端到端的大模型将自动驾驶开发转换为数据驱动模式，各种能力可以被通盘考虑、突破上限。

技术的演进，推动行业赛点进化迁移。

未来谁会在台桌上？何小鹏预测，下一个阶段的赛点在于谁能够每年生产和销售100万台全AI汽车。“这也只是一个淘汰赛的入门券，真正要赢，还需要更多观察。”

03 生态共创

讨论现场，何小鹏被问到一个问题：车厂需要自己做芯片吗？这条路可以走通吗？

“我觉得车厂将来既要做芯片，也要合作芯片。”何小鹏例举了一组统计数据：一辆汽油车有约3万个零件，芯片大概500颗；而一台AI汽车零件数小于2万，但芯片数达到5500颗。“所以我们现在的逻辑是主要芯片自己做，但还有许多芯片需要社会化分工。”他说。

圆桌论坛之生成式AI重塑自动驾驶 受访者供图

这其实透露出三者的一个共同关键词：生态。比如一台AI汽车的落地，光有技术不够，要有车路协同，也要有软硬件的配合。

“汽车的生态，在生成式AI出现之后，其实自主研发的能力门槛是提高的。”NVIDIA全球副总裁、汽车事业部负责人吴新宙说，供应商的存在提供了更多可能性，不是所有车厂都需要去做同样的事情。

模型推理成本正指数级下降。过去一年，通义千问API的调用价格下降了97%，百万Tokens调用花费最低降到了5毛，与之相对的是，新增算力市场上，超过50%的新需求由AI驱动产生。

产业生态的繁荣，需要更开放的模型生态，也需要性能更强、规模更大、更适应AI需求的基础设施。比如，杭州正积极推动浙江新型算力中心扩容提能，还创新推出算力券，提供更具高性价比的算力资源。

圆桌论坛之人形机器人的“图灵时刻”

在人形机器人领域，浙江近期印发的《浙江省人形机器人产业创新发展实施方案（2024-2027年）》提出，要发挥杭州、宁波优势打造整机引领区，同时支持省内各地结合产业特色优势布局培育零部件协同区，还要建设智能系统赋能区，围绕人形机器人“大脑”“小脑”、感知等智能系统，突破具身智能技术，鼓励大模型企业开发适配人形机器人的通用多模态大模型。

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