西湖大学工学院人工智能领域主任、西湖机器人创始人王东林教授结合2005年Linda Smith(美国印第安纳大学教授)提出的具身智能假设三大原则,分享了该领域下一步的方向:一是面对机器人场景和任务时,不能依赖预定义的定制化复杂逻辑,针对这一点,多模态大模型和机器人具身大模型技术已经具有了通用性,但仍然需要进一步解决幻觉、泛化和高效推理等问题;二是需要具有适应动态环境交互的进化学习机制,强化学习目前在机器人上的应用主要局限于与小脑功能相关的手动奖励函数设计,在适应环境场景和任务方面尚缺乏通用性,并且也缺乏与大模型的深度耦合技术,以满足“大脑”和“小脑”一体化融合;三是环境对于塑造物理行为和认知机构都非常重要,为此需要通过机器人软件和硬件的深度结合,应对仿真和真实环境的差异,提升具身智能在真实环境中的表现。
应对AI算力挑战
本轮人工智能浪潮对智能算力提出了指数级增长要求,算力成为当下基础设施建设的热点,如何更高效地克服AI算力瓶颈、将挑战化为机遇?在“AI算力网络的趋势与应用”圆桌中,华泰创新投资股权投资二部负责人刘诚与四位细分赛道内的优秀初创企业进行了探讨。
针对目前国内AI算力发展的瓶颈问题,DaoCloud首席执行官陈齐彦认为,不能单纯依靠硬件层面的投入,更重要的是整个产业生态联合起来。中国科技企业在基础软件产业链上,具备一定影响力,产业链上下游发挥各自所长,结合整个IT架构,管理好算力基础设施、优化算力资源的调度管理,才能让算力更自由。篆芯半导体首席营销官、联合创始人康亮则认为AI算力网络在规模、时延、功耗等方面,与过去的网络完全不同,对国内企业来说,一个很大的红利就是AI时代算力网络尚未统一标准,企业有机会成长起来。在基流科技首席执行官胡效赫看来,在算力网络软件解决方案方面,国内与国外企业差距不大。不过在算力芯片这一硬件方面,中科驭数高级副总裁张宇均指出国内企业确实还需要一定时间追赶,但在DPU一些如超低时延的重要场景下,国内已经可以跟国际巨头全面竞争,技术上不存在代际差。
DaoCloud首席执行官陈齐彦在论坛上介绍了公司最新发布的算力一体化解决方案。
AI大模型时代的全球产业链重构
在全球产业链重构的背景下,AI大模型相关的技术和产业将会如何发展?华泰证券研究所科技与电子首席分析师黄乐平基于深度研究报告《AI大模型时代的全球产业链重构》,分享了四个重要判断:
全球服务器产业规模已经超过智能手机产业规模,半导体行业规模从2023年到2030年也有望实现增长翻倍,服务器等AI算力相关设备有望取代智能手机,成为最大的科技硬件品类。
中美算力硬件产业链平行发展趋势明确,看好国产算力链发展机会,在新一轮产业链重构中,越南、马来西亚、日本、墨西哥有望受益。
AI时代的硬件形态目前仍以PC、智能手机为主,因此短期内可以关注苹果产品更新;但随着AI交互能力的上升,长期则看好XR(Extended Reality,扩展现实技术)和具身智能相关产品的发展机会。
华泰证券研究所科技与电子首席分析师黄乐平分享了从有线互联网到移动互联网、再到AI时代,硬件形态的变化和未来发展方向。
在AI服务器革命中,液冷、光模块、HBM(High Bandwidth Memory,一种新型CPU/GPU内存芯片)等服务器关键技术的迭代,有望孕育出一批千亿市值公司,带来的量价齐升的投资机会。
另外,论坛上,华泰联合证券投资银行业务线TMT行业部主管杜长庆邀请四家重要合作伙伴企业,还对AI在产业中的落地应用进展进行了探讨。智谱AI副总裁吴玮杰结合公司多行业落地大模型的经验,指出要进一步深化大模型能力,端云一体、多模态、开放平台将是三个重要方向。商汤科技金融事业部总监王凯靖针对金融行业,指出要让客户“用得好”、“用得起”,才能真正发挥模型赋能业务的价值。360智脑总裁张向征和讯飞医疗研究院院长贺志阳则针对大模型产业化中的安全和隐私风险,分享了各自公司的解决方案。在新一轮人工智能浪潮下,华泰证券将进一步发挥金融专业优势,深入产业链上下游布局,服务新质生产力成长,还将以股权投资为纽带,深入布局云原生、人工智能等前沿领域,与更多优秀科创企业共同推动科技创新生态建设。