展台上，观众正在电脑上试玩游戏《黑神话：悟空》。令人称奇的是，现场提供的电脑仅有显示器，不见主机的踪影。这是科技日报记者近日在2024云栖大会上看到的场景。
无主机是如何实现的？展区工作人员介绍，这背后是无影云电脑的支撑。无影云电脑基于终端云计算技术和大模型能力，可通过高速网络将个性化计算资源分配给用户。用户只需在个人电脑或移动设备上下载客户端，就相当于拥有了一台云上超级电脑，不仅可以畅玩游戏大作，还能进行复杂的图形处理和数据计算。
本届大会上，来自大模型、自动驾驶、机器人等行业的专家和从业者齐聚一堂，共同展示人工智能（AI）时代的云上创新，探讨AI技术在各行各业的落地现状和未来潜能。
发展速度前所未有
数据显示，目前我国人工智能企业数量已超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达到190多个，注册用户数超6亿。
“去年GPT-4一家独大，今年群雄并起、你追我赶，几乎每个月都会有新模型、新产品、新应用发布。”阶跃星辰创始人、首席执行官姜大昕说。
如姜大昕所言，大模型发展呈现突飞猛进之势。如今，大模型已具备文本、语音、视觉的多模态能力，开始完成复杂指令。同时，模型推理成本指数级下降，开源生态蓬勃发展。在本届大会现场，通义大模型、百川大模型、“月之暗面”Kimi、智谱·AI的GLM-4、零一万物的Yi系列大模型等各显神通；图片生成、3D生成、音视频生成、智能编码等10多种多模态模型，共同打造沉浸式交互体验。
“过去22个月，AI发展速度超过任何历史时期。”阿里巴巴集团首席执行官、阿里云智能集团董事长兼首席执行官吴泳铭说。同时，他也认为，现在还处于通用人工智能（AGI）变革的早期阶段。
在吴泳铭看来，实现真正的通用人工智能，需要下一代模型具备更大规模、更通用、更泛化的知识体系，以及更复杂、更多层次的逻辑推理能力。全世界先进模型竞争的投入门槛，将达到数十亿、数百亿美元级别。AI具备创造能力、帮助人类解决复杂问题的未来清晰可见，AI在各行业场景中的广泛应用将成为可能。
那么，关于AI的想象空间究竟有多大？
“AI最大的想象力不在于手机屏幕，而在于改变物理世界。”吴泳铭认为，过去30年，互联网浪潮的本质是连接。它连接了人、信息、商业和工厂，并通过这种连接改变人们的生活方式，提高世界协作效率，创造出巨大价值。而生成式AI则通过生产力的供给为世界创造价值，这种价值可能是移动互联网的十倍甚至几十倍。
清华大学人工智能研究院副院长、生数科技首席科学家朱军认为，AGI发展分为五个阶段。第一阶段的代表是聊天机器人，比如ChatGPT。第二阶段是推理者，AI可以做复杂问题的深度思考和推理。第三阶段是智能体，AI开始从数字世界走向物理世界。第四阶段是创新者，它会发现并创造新知识。到了第五阶段，AI变成组织者，可以完成组织工作、实现协同高效运转。目前AI还处于第二阶段发展早期，但仍在不断加速发展。未来18个月，可能出现第四阶段的突破。
加速落地千行百业
经历“百模大战”的洗礼，应用落地已成为大模型产业的核心议题。本届大会也更加注重展现AI技术在千行百业的实际应用，推动AI技术进一步落地。
变革，正在汽车行业发生。
过去，自动驾驶技术主要靠人写算法规则，几十万行代码仍然无法穷尽所有驾驶场景。采用“端到端”的大模型技术训练后，AI模型可直接学习海量人类驾驶视觉数据，极大提高模型训练效率。
英伟达全球副总裁、汽车事业部负责人吴新宙认为，经过互联网海量数据训练的大模型对物理世界的理解大幅提升。“有了这样的通用能力，我相信自动驾驶的上限有望极大提高。”吴新宙说。
在本届大会上，小鹏汽车全新车型P7+的亮相备受关注。通过采用AI大模型实现快速迭代升级，小鹏P7+展现出未来智能出行的可能。
另一个被认为将迎来巨变的是机器人行业。“未来，机器人可以是工厂里的机械臂、工地里的起重机、仓库里的搬运工、救火现场的消防员，也可以是家庭里的宠物、保姆、助理。”吴泳铭说。
生成式AI还将带来计算架构的根本性变化。中央处理器（CPU）主导的计算体系，正在加速向图形处理器（GPU）主导的AI计算体系转移。
“在新增算力市场上，超50%的新需求由AI驱动产生，AI算力需求已经占据主流地位。这一趋势还会持续扩大。”吴泳铭说，大量新增需求正是由GPU算力驱动产生，大量存量应用也在用GPU改写。在生物医药、工业仿真、气象预测、教育、企业软件、移动应用软件、游戏等领域，AI计算正在加速渗透。
在此背景下，所有行业都需要性能更强、规模更大、更适应AI需求的基础设施。
阿里云首席技术官周靖人表示，围绕AI时代需求，阿里云正在打造AI基础设施的新标准，全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系，让数据中心成为一台超级计算机，为AI和应用提供高性能算力服务。
展台上，观众正在电脑上试玩游戏《黑神话：悟空》。令人称奇的是，现场提供的电脑仅有显示器，不见主机的踪影。这是科技日报记者近日在2024云栖大会上看到的场景。
无主机是如何实现的？展区工作人员介绍，这背后是无影云电脑的支撑。无影云电脑基于终端云计算技术和大模型能力，可通过高速网络将个性化计算资源分配给用户。用户只需在个人电脑或移动设备上下载客户端，就相当于拥有了一台云上超级电脑，不仅可以畅玩游戏大作，还能进行复杂的图形处理和数据计算。
本届大会上，来自大模型、自动驾驶、机器人等行业的专家和从业者齐聚一堂，共同展示人工智能（AI）时代的云上创新，探讨AI技术在各行各业的落地现状和未来潜能。
发展速度前所未有
数据显示，目前我国人工智能企业数量已超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达到190多个，注册用户数超6亿。
“去年GPT-4一家独大，今年群雄并起、你追我赶，几乎每个月都会有新模型、新产品、新应用发布。”阶跃星辰创始人、首席执行官姜大昕说。
如姜大昕所言，大模型发展呈现突飞猛进之势。如今，大模型已具备文本、语音、视觉的多模态能力，开始完成复杂指令。同时，模型推理成本指数级下降，开源生态蓬勃发展。在本届大会现场，通义大模型、百川大模型、“月之暗面”Kimi、智谱·AI的GLM-4、零一万物的Yi系列大模型等各显神通；图片生成、3D生成、音视频生成、智能编码等10多种多模态模型，共同打造沉浸式交互体验。
“过去22个月，AI发展速度超过任何历史时期。”阿里巴巴集团首席执行官、阿里云智能集团董事长兼首席执行官吴泳铭说。同时，他也认为，现在还处于通用人工智能（AGI）变革的早期阶段。
在吴泳铭看来，实现真正的通用人工智能，需要下一代模型具备更大规模、更通用、更泛化的知识体系，以及更复杂、更多层次的逻辑推理能力。全世界先进模型竞争的投入门槛，将达到数十亿、数百亿美元级别。AI具备创造能力、帮助人类解决复杂问题的未来清晰可见，AI在各行业场景中的广泛应用将成为可能。
那么，关于AI的想象空间究竟有多大？
“AI最大的想象力不在于手机屏幕，而在于改变物理世界。”吴泳铭认为，过去30年，互联网浪潮的本质是连接。它连接了人、信息、商业和工厂，并通过这种连接改变人们的生活方式，提高世界协作效率，创造出巨大价值。而生成式AI则通过生产力的供给为世界创造价值，这种价值可能是移动互联网的十倍甚至几十倍。
清华大学人工智能研究院副院长、生数科技首席科学家朱军认为，AGI发展分为五个阶段。第一阶段的代表是聊天机器人，比如ChatGPT。第二阶段是推理者，AI可以做复杂问题的深度思考和推理。第三阶段是智能体，AI开始从数字世界走向物理世界。第四阶段是创新者，它会发现并创造新知识。到了第五阶段，AI变成组织者，可以完成组织工作、实现协同高效运转。目前AI还处于第二阶段发展早期，但仍在不断加速发展。未来18个月，可能出现第四阶段的突破。
加速落地千行百业
经历“百模大战”的洗礼，应用落地已成为大模型产业的核心议题。本届大会也更加注重展现AI技术在千行百业的实际应用，推动AI技术进一步落地。
变革，正在汽车行业发生。
过去，自动驾驶技术主要靠人写算法规则，几十万行代码仍然无法穷尽所有驾驶场景。采用“端到端”的大模型技术训练后，AI模型可直接学习海量人类驾驶视觉数据，极大提高模型训练效率。
英伟达全球副总裁、汽车事业部负责人吴新宙认为，经过互联网海量数据训练的大模型对物理世界的理解大幅提升。“有了这样的通用能力，我相信自动驾驶的上限有望极大提高。”吴新宙说。
在本届大会上，小鹏汽车全新车型P7+的亮相备受关注。通过采用AI大模型实现快速迭代升级，小鹏P7+展现出未来智能出行的可能。
另一个被认为将迎来巨变的是机器人行业。“未来，机器人可以是工厂里的机械臂、工地里的起重机、仓库里的搬运工、救火现场的消防员，也可以是家庭里的宠物、保姆、助理。”吴泳铭说。
生成式AI还将带来计算架构的根本性变化。中央处理器（CPU）主导的计算体系，正在加速向图形处理器（GPU）主导的AI计算体系转移。
“在新增算力市场上，超50%的新需求由AI驱动产生，AI算力需求已经占据主流地位。这一趋势还会持续扩大。”吴泳铭说，大量新增需求正是由GPU算力驱动产生，大量存量应用也在用GPU改写。在生物医药、工业仿真、气象预测、教育、企业软件、移动应用软件、游戏等领域，AI计算正在加速渗透。
在此背景下，所有行业都需要性能更强、规模更大、更适应AI需求的基础设施。
阿里云首席技术官周靖人表示，围绕AI时代需求，阿里云正在打造AI基础设施的新标准，全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系，让数据中心成为一台超级计算机，为AI和应用提供高性能算力服务。
本文链接：AI让“想象力”变成“生产力”http://www.sushuapos.com/show-2-8677-0.html
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