這次世界人工智能大會，我還有兩點(diǎn)想法想跟大家一起分享。

第一個是，中美現(xiàn)在在人工智能發(fā)展水平方面的一個差距。

目前在人工智能這一場革命里面，全球的主要玩家就是中國跟美國，中國是非常不容易的，并且我們在一些工程化降低成本的領(lǐng)域，是有非常好的突破，比如說Deep seek的出現(xiàn)。

但是客觀來講，中國距離美國還有比較大的差距，突出的表現(xiàn)有兩個。

第一個是現(xiàn)在大模型的進(jìn)展方面，美國的頂流玩家已經(jīng)開始進(jìn)行一個閉源的操作了，這就意味著他們不想讓你抄襲他們的最尖端成果，因?yàn)橹袊钌瞄L的是從1到100的這個推廣過程，而美國人更擅長的是從0到1，因此他直接從0到1把自己閉源起來，不讓你去抄襲，保持自己的領(lǐng)先優(yōu)勢。

而第二個差距就是美國人愿意不遺余力的投入到從0到1的原創(chuàng)性進(jìn)展和發(fā)展當(dāng)中。我們有看到相當(dāng)多的美股科技龍頭，他們在AI大模型上的投入是不計(jì)成本的，持續(xù)投入。但是國內(nèi)的玩家在這方面投入，是比較克制的，大多數(shù)都是處在一個偏觀望的角色，一方面可能是他會說芯片不太夠，另一方面其實(shí)也是咱們國內(nèi)玩家的一個通病，就是總不愿意去干那些

非常難的從0到1的事情，更愿意在別人做出了原創(chuàng)性的東西后，我拿過來改一改，進(jìn)行一些技術(shù)上的優(yōu)化。

這兩點(diǎn)差距就導(dǎo)致了中國離美國現(xiàn)在的人工智能水平，還是有一定距離的。當(dāng)然了你放眼全球來講，只有中美兩個玩家，所以中國也算是處在一個比較領(lǐng)先的地位。

第二點(diǎn)想跟大家分享的，就是人工智能現(xiàn)在的發(fā)展水平是怎樣的，會不會取代人類的工作。

第一個方面，就是人工智能他現(xiàn)在的邏輯思維能力，也就是我們說的這些推理大模型、語言大模型，這方面是已經(jīng)比較成熟了，比如說Deep seek，包括外海外的GPT4等等，都非常好用了。

另一方面，就是在現(xiàn)實(shí)生活環(huán)境當(dāng)中機(jī)器人能完成多少工作，這也是符合大家想象中的機(jī)器人走進(jìn)生活所需要具備的。這屬于叫多模態(tài)的大模型，它的發(fā)展還是處在一個困境當(dāng)中，還有很多地方要去突破。

我舉一個例子，比如說你想讓機(jī)器人幫你煮飯、炒菜甚至洗碗，那么，你要把它想象成一個嬰兒，它首先要認(rèn)識家里的這些環(huán)境，這個是飯缸，那個是碗。同時他要知道水龍頭在哪，水龍頭怎么用，然后怎么去洗菜，怎么去淘米，怎么去煮飯，怎么判斷飯熟了沒有。

這一系列流程下來，是相當(dāng)困難的，這相當(dāng)于是這個機(jī)器人他需要理解整個客觀的物理世界。他不像我們語言大模型，他能理解這個世界是因?yàn)榍懊嬗泻芏嗳税堰@個世界的知識，進(jìn)行了非常好的整理和歸納、進(jìn)行了結(jié)構(gòu)化，已經(jīng)有了非常精密龐大的語料，讓這個語言大模型去學(xué)習(xí)。所以他學(xué)的非常的快、非常的好。

但是，現(xiàn)實(shí)生活中并不是這樣子，所以機(jī)器人真正要走進(jìn)我們個人日常的千家萬戶，還有非常久的時間，這個時間可能是10年以上。

但是這并不意味著機(jī)器人不會取代一部分人的體力勞動。因?yàn)樵趩我画h(huán)境之下，比如說揀快遞，它的環(huán)境很簡單，工作任務(wù)也很簡單，機(jī)器人通過訓(xùn)練是很快能夠達(dá)到的。

總結(jié)起來看，現(xiàn)在語言類大模型非常的發(fā)達(dá)；體力勞動方面，單一場景的體力勞動機(jī)器人也很快有可能取代人類。

因此對于個人的發(fā)展來講的話，必須在語言類大模型上面要發(fā)揮出人類的一些優(yōu)勢，尤其是一些提出問題、提煉關(guān)鍵點(diǎn)這方面，ChatGPT4、包括Deepseek，都還是不如頂尖的人類選手的。

體力勞動這一塊，一些復(fù)雜場景的體力勞動也是很難被替代的，起碼在10年之內(nèi)很難做到。

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