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**每经记者 朱成祥 / 每经编辑 杨夏**
在2024年7月4日至6日，世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2024）在上海盛大召开。本次会议聚焦大模型、算力等前沿议题，众多领域专家分享了他们的前瞻性见解。
商汤科技CEO徐立提出，大模型的核心在于记忆世界知识，其智能则源自于对这些知识背后高阶思维逻辑的记忆。因此，在垂直行业中，构建高阶思维逻辑的合成数据是成功与差异化的关键，这也是中国人工智能发展的关键所在。
爱芯元智创始人、董事长仇肖莘则强调，大模型的大规模应用需要云、边、端三者的紧密结合，其中边缘计算和端计算的结合关键在于AI计算与感知。
**突破大模型应用障碍**
徐立指出，行业变革的先行者是交互模式的革新。实时交互性能够带来流畅体验，推动应用变革。GPT-4o的发布，其最大的感触在于能与人实时互动，重新定义了人机交互界面。
然而，大模型应用落地面临“大模型幻觉”等障碍。MiniMax创始人、首席执行官闫俊杰指出，当前模型错误率较高，如GPT-4在某些测试中正确率仅为60%-70%，意味着有30%-40%的错误率。国内模型也大体如此。他认为，降低错误率至3%、4%、2%是AI从辅助工具到独立完成任务的关键。
智谱AI首席执行官张鹏则认为，除了准确率外，模型的逻辑性和抽象思考能力也很重要，这些是现有模型相对于人类或传统方法的优势所在。
张鹏还提到，突破大模型的多模态能力至关重要。因为人在解决问题时需要多模态信息，如视觉、听觉、触觉等。这些能力的突破将使AI更加普及。
香港工业人工智能及机械人研发中心（FLAIR）总裁黎少斌表示，有了更多数据，可以训练用于工业的大模型。未来，我们可以直接询问设备状态，设备能够回答，从而实现预维护。
**云侧 端侧算力配合**
在大模型应用方面，云侧与端侧算力的配合日益受到重视。
徐立认为，如果所有资源都集中在云端，将导致推理成本增加和效率下降。商汤科技在端侧优化模型，提升了性能精度，并显著提高了速度，降低了成本。
仇肖莘认为，智能芯片和多模态大模型已成为人工智能时代的黄金组合。随着大模型应用的广泛化，更经济、高效、环保的智能芯片将成为关键词，而搭载AI处理器的高效推理芯片将是大模型落地的合理选择。
面壁智能副总裁贾超认为，端侧AI的发展将成为全球趋势，这意味着大模型进入了轻量化时代。在这一背景下，“模型知识密度每8个月翻倍”将成为大模型时代的新摩尔定律。他强调，企业开发端侧大模型需要从算法和芯片两方面出发，以实现在用户场景上的高效落地，从而为用户提供极致体验。
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