5年投資超1000億，北京公布一系列AI重磅成果，北大清華百度螞蟻微軟大佬齊談AI未來

今天小編分享的互聯網經驗：5年投資超1000億，北京公布一系列AI重磅成果，北大清華百度螞蟻微軟大佬齊談AI未來，歡迎閲讀。

中關村國際創新中心咨詢台機器人小柒 （圖片來源：钛媒體App編輯拍攝）

钛媒體App獲悉，4月27日，2024中關村論壇年會首次舉辦"人工智能主題日"，包括在未來人工智能先鋒論壇、通用人工智能論壇等多個活動上，北京集中發布多項重大政策、研發成果、報告、聯盟、生态計劃。

同時，包括北京大學教授、中國科學院院士鄂維南；中國工程院院士、清華大學信息科學技術學院院長戴瓊海；百度CTO王海峰；螞蟻集團CTO何征宇；微軟全球資深副總裁、Microsoft AI亞太區總裁張祺；遠期人工智能研究中心主任曾毅等多位嘉賓，分别從 AI 數據、算力、模型與框架、應用、產品、治理、未來目标等多個方面分享前沿進展。

钛媒體App簡要梳理了各個嘉賓的演講和圓桌的部分内容，以飨讀者。

5年投資超1000億、最高重獎1億元，北京全力打造 AI 新高地

在4月27日未來人工智能先鋒論壇上，北京市發展改革委黨組副書記、副主任林劍華在會上發布《北京市關于加快通用人工智能產業引領發展的若幹措施》。

該措施主要聚焦提升智能算力供給、強化產業基礎研究、支撐高質量要素聚集、加快大模型創新應用、打造一流發展環境5大方面，提出10條措施。

林劍華提到，未來5年，北京将投資超1000億元，優化投融資環境。同時，對于納入國家重大戰略任務的 AI 技術突破瓶頸項目，最高重獎1億元。

具體來説，在算力方面，對現有數據中心改建且智能算力規模達到1000P以上的綠色低碳智能算力中心，最高支持5000萬元；統籌各級算力補貼，通過資金補貼、發放算力券、模型券等方式，降低大模型企業算力使用成本。

在模型方面，加強大模型關鍵核心技術突破瓶頸，支持創新主體通過"揭榜挂帥""賽馬"等方式開展關鍵核心技術突破瓶頸，擇優納入市級科技研發計劃，最高支持3000萬元，對納入國家重大戰略任務的突破瓶頸項目，最高1億元。

對于開展 AI 颠覆性技術路線創新，北京将設立創新專項，前瞻布局新型架構芯片、腦智能、類腦智能等新路徑探索，《若幹措施》擇優納入市級科技研發計劃，最高支持3000萬元。

在數據方面，鼓勵各類主體開放共享高質量訓練數據，根據數據開放數量和質量等予以最高300萬元獎勵；對于完成大模型訓練數據產品交易的主體，予以最高200萬元支持，推動政府、企業多方聯動，促進數據合規使用。

在應用方面，推動應用場景對 AI 大模型的驗證、迭代，圍繞具身機器人、智能醫療、智能教育等重點領網域，建設行業大模型應用場景聯合研發平台，打造一批示範效應好、推廣前景大、融合力度強的 AI 标杆應用，最高支持5000萬元。

在環境方面，優化投融資環境，加大對擁有關鍵核心技術的高成長企業直投力度。建立 AI 投資聯盟機制，協同社會資本和國家級基金提供持續保障，5年内投資超1000億元。積極推動 AI 企業優先在北交所上市；以海澱區為核心，加快建設 AI 大模型產業集聚區，打造特色鮮明的 AI 創新創業街區，予以最高5000萬元支持。

北京市科委、中關村管委會信息科技處處長韓健則在會上發布《北京市人工智能大模型行業應用分析報告》。

他談到，北京市 AI 大模型行業應用呈現五大特征：由淺入深，大模型穿越邊緣場景，向核心場景挺進；守正創新，央國企擁抱新技術，加快大模型在產業更新、金融等領網域的落地步伐；百花齊放，大模型應用搭建難度明顯下降，"動态行業大數據"成為落地新關鍵；量體裁衣，需求方情況各異，在采購、部署大模型時特色鮮明；5）保駕護航，大模型安全逐漸受到重視，為可持續發展提供保障。

但韓健也指出，當前 AI 大模型行業應用面臨5類挑戰：算力需求持續增長，可能會掣肘大模型落地應用；需求盡快找到大模型落地與知識產權保護、數據隐私保護之間的平衡點；大模型幻覺問題仍未得到"根治"；大模型從"可用"到"好用"，需要供需雙方協同發力，聯合研發；部分領網域應用積極響應監管需要，對大模型落地提出更高要求。

作為中關村論壇主辦地，北京海澱區也将全面發力 AI 區網域優勢。

海澱區委常委、常務副區長嶽立在致辭中表示，海澱南部具有頂級 AI 資源、國際互動緊密的53平方公裏範圍，全面打造 AI 創新街區，以三橫兩縱一帶為骨架，串聯起52個全國重點實驗室、10個新型研發機構、106個國家級科研機構、37所頂尖高校（清華、北大、人大）、89位AI 2000全球頂尖學者（占全市超70%）、1.23萬位 AI 學者（占全市超80%）、1300家 AI 企業（占全市約70%）、90餘家大模型相關部門、37家備案大模型部門（占全市總量70%以上）。

據悉，在關鍵要素供給上，算力方面，海澱區正在積極打造北京 AI 公共算力平台，目前3500P的算力已經部署到位，計劃到年底部署10000P算力；數據方面，海澱區正在積極推動北京 AI 模型語料中心建設，現在已經有1100TB高質量數據向大模型企業提供，同時還正在積極推進北京數據基礎制度先行區建設。

嶽立強調，北京海澱區希望構建創新生态的新範式，包括推動政產學研金服用要素有機融合、提供獨一無二的研究平台、提升千行百業創新水平的產業智能體；并希望搭建起高性能的通用城市智能底座，最底層是海量可信數據資源平台、超大規模算力資源平台，往上一層是空間計算作業系統，再往上是通用大模型平台，最上面是智能體運營平台。"我們将秉承以人為本的初心，将率先在五道口和大鍾寺兩個先導區打造智能體的模範間，推動街區、校區、園區三期融合。"

值得一提的是，強化資本支撐方面，海澱計劃推動設立50億元規模以 AI 為重點的科技成長二期基金，聚焦 AI 領網域加大投資力度。

下一步，海澱區将圍繞"打造具有全球影響力的 AI 產業高地"，強化關鍵技術突破瓶頸，全速搶抓算力建設，并加快數據匯集開放，打造 AI 創新街區标杆場景，推動具身智能產業創新發展。為 AI 創新主體提供全方位、一站式服務能力，匹配強有力政策支撐，推動制度創新和監管創新，形成資本、空間等全面保障的開放創新生态。

值得一提的是，會上，北京通用人工智能研究院、中國信通院、北京大學、清華大學、中國人民大學、中國科學院自動化研究所、智源研究院、海天瑞聲、智譜AI、騰訊、中國中車、百度、百川智能、中關村科學城公司等上百家高校、機構，共同發起成立"中關村人工智能產業聯盟"。

另外，就在27日下午，清華大學還宣布成立人工智能學院，聚焦"人工智能核心基礎理論與架構"和"人工智能 + X"兩個重點方向，以高定位和新機制建設中國自主的"AI 頂尖人才和原始創新基座"，為實現高水平科技自立自強提供有力支撐。而清華大學人工智能學院首任院長，由圖靈獎得主、中國科學院院士姚期智擔任。

從產、學、研，到政策指引，北京全面支持 AI 產業發展，發力 AI 大模型技術上下遊全鏈條。

"北京作為全國 AI 領網域人才密度最高、創新指數最高、關鍵環節最全、產業規模最大和競争力最強的地區，正加大力度整合資源，對标全球先進 AI 技術，加快培育通用 AI 產業創新生态。"林劍華表示。

中國首個原創全自研長時長、高一致性、高動态性的視頻大模型Vidu發布

27日上午，清華大學教授、生數科技首席科學家朱軍現場發布視頻大模型突破性原創成果——中國首個原創全自研長時長、高一致性、高動态性的視頻大模型Vidu。

Vidu被稱為"國内首個Sora級視頻模型"，也是中國首個純自研視頻大模型。

據悉，Vidu由清華大學與生數科技聯合研發，實現全棧自主創新、多維全面突破，具備模拟真實物理世界、富有想象力、多鏡頭語言、16秒視頻時長、高時空一致性、理解中國元素等特色。

朱軍稱，其快速突破源于長期積累和多項原創成果。

清華大學教授、生數科技首席科學家朱軍

Vidu底層基于完全自研的U-ViT架構，該架構由團隊在2022年9月提出，早于Sora采用的DiT架構，是全球首個Diffusion 和Transformer融合的架構。

這一架構提出3個月後，Sora采用的同源基礎架構DiT的論文才發表；2023年3月，朱軍團隊在全球首發并開源基于U-ViT架構的多模态大模型UniDiffuser；5月提出文生3D新算法Prolific Dreamer；今年1月，生數發布4D框架Animatable Dreamer并實現可生成4秒視頻的文生視頻模型。

如今，朱軍團隊再發布的原創自研U-ViT視頻大模型Vidu，進一步将視頻時長增加到16秒。他指出，其快速突破離不開算法原理、模型架構、算力資源、數據治理、工程實現5個要素。

朱軍表示，Vidu能根據文本描述直接生成16秒高質量視頻，且生成視頻流暢連貫，沒有明顯的插幀現象。朱軍展示了Vidu與Pika、Gen-2、Sora等行業現有文生視頻大模型的生成視頻效果對比。

生數科技團隊透露，Vidu目前已經在加速迭代提升，面向未來，Vidu靈活的模型架構也将能夠兼容更廣泛的多模态能力。

據悉，自2023年成立以來，生數科技已獲得螞蟻集團、啓明創投、BV百度風投、字節系錦秋基金等多家知名產業機構投資，完成數億元融資，目前是國内在多模态大模型賽道估值最高的創業團隊。

北京智源與中國電信推出開源多語言大模型Tele-FLM

4月27日，北京智源人工智能研究院（智源研究院）理事長黃鐵軍宣布，智源研究院與中國電信人工智能研究院（TeleAI）聯合研發的全球首個低碳、高性能開源多語言大模型Tele-FLM。

據悉，Tele-FLM擁有520億參數，只訓練了兩個月，完成2T Token訓練，支持全球80%以上的主流語言，支持低碳損失預測技術，Tele-FLM訓練僅用到896張A800，低于Meta Llama 3訓練的49152張H100。

同時，Tele-FLM在多輪角色、多輪安全、安全測試、幻覺測試、閒聊問答等多維度能力測評結果超過GPT-3.5 Turbo，BPB loss指标上在英文上優于Llama 2-70B和Llama 3-8B，在中文上優于Qwen 1.5-72B。

另外，Tele-FLM全面開源開放。

黃鐵軍表示，目前Tele-FLM相關工作依然與中國電信持續進行中，後續會發布千億、6000億和萬億模型，争取于今年6月（智源大會上）發布萬億模型。

有趣的是，黃鐵軍還在演講開始前夕評價sora（或指代視頻模型）："剛才朱老師發布了一個特别令人激動的新成果，我覺得也深有同感。這兩個月大家都被sora刷屏了，對吧。然後我覺得這個現象很不好，它只不過發了幾十段視頻，大家就像追星一樣一哄而上，鋪天蓋地，説的難聽一點，就是無腦的去追星，我覺得這是一個不好的現象，其實任何一個科技成果的產生都是長期的，即便 AI 發展這麼快，你沒有幾年的積累，你也很難做出優秀的成果。"

北京通用 AI 研究院（北大系）發布四大成果

2024中關村論壇通用 AI 論壇上，北京通用人工智能研究院發布4項科研成果，包括通用 AI 大任務仿真平台（TongSIM）、通用智能人"通通"（LittleGirl）、通用 AI 評級标準與測試平台"通智測試"（TongTest）、通用 AI 科研平台"通境"（TongVerse）。

其中，TongSIM擁有虛拟環境構建、物理及因果邏輯仿真以及智能體環境感知等功能特性，能夠為通用智能體提供豐富的任務訓練環境，并支持對通用智能體的智能能力進行全面的測試。

LittleGirl則是全球首個通用智能體，區别于數據驅動的AI，以價值和因果驅動，能夠根據自己的"價值觀"做出可解釋的決策，而不是簡單地執行預設的程式。其日常訓練使用不超過10塊A100芯片。

TongTest是為評估通用智能體智能水平而設計的綜合測試系統。根據TongTest對"通通"的階段性測試，與人類兒童對比，在復雜動态場景中，"通通"處理復雜任務的能力和價值與人類3-4歲兒童相當。

TongVerse則是為具身智能提供安全、可控的仿真環境，讓機器人在面對真實世界挑戰前得以充分準備和訓練。

北大、清華、百度、螞蟻、微軟多領網域大佬分享前沿 AI 技術實踐

主題報告環節，首先，北京大學教授、中國科學院院士鄂維南以《新一代AI與科學應用》為題發表演講。

北京大學教授、中國科學院院士鄂維南

鄂維南表示，機器學習的三大基礎設施和相應的工具包括模型工具——PyTorch, TensorFlow, MindSpore 等，而算力工具——CUDA,MindSpore 等，最後的數據工具則很不成熟。

鄂維南指出，現在 AI 大模型非常核心的一個挑戰，就是數據問題。因為怎麼用數據？實際上還是憑借經驗，沒有一個比較系統的辦法。而"非結構化數據"處理是機器學習方法的一大主要難題，如果将所有的數據都放在一張表格裏，機器學習的門檻就會大大降低，因此，我們必須建立高效率、高性能的數據處理系統。

MyScale數據庫是國際第一個AI數據庫，也是目前綜合性能最好、功能最強的AI數據庫，同時在數據管理和向量查詢性能上領先。同時，鄂維南團隊還在研發Science Navigator——全量科學文獻的管理和智能化應用平台（AISI），支持将聊天歷史記錄，trace 等信息保存在 MyScale 中，預計将于今年6月、7月左右發布，目前正測試第一個版本

鄂維南表示，AISI實現了多模态數據存儲->檢索->可觀測性->分析->優化的 AI 數據閉環.

鄂維南坦言，用"大模型+大數據庫"雙輪驅動，将推動AI發展。而小模型與AI數據庫的技術路線将是AI數據庫+模型庫和模型生產平台+模型作業系統。

鄂維南強調，預訓練模型大大提升了基礎AI能力，大模型不能"一杆子捅到底"，需要Agents來實現具體任務。如果只需在原來的框架下稍作改動，把小模型改成Agents，把模型生產平台改成以預訓練模型為基座，就能打造大模型+大數據庫結合的Agent平台。

中國工程院院士、清華大學信息科學技術學院院長戴瓊海在演講中表示，算力需求暴漲帶來的能耗壓力巨大，十年内，大模型計算預計将消耗我國年發電量的5%-10%。

他認為，新型計算架構将是 AI 算力優化與創新的主要路徑之一，其中光電智能計算具備高算力低功耗的特性，能夠加速AI大模型訓練與推理。

戴瓊海提到，清華大學提出光電混合全模拟智能計算架構，研制ACCEL芯片，突破光電模數轉換瓶頸。相比A100，ACCEL系統級算力提升3個數量級，能效提升6個數量級（百萬倍）。相關論文去年發表于國際頂級學術期刊Nature。

另外，清華大學戴瓊海團隊近期還研發大規模智能光計算芯片"太極"，提出幹涉-衍射融合計算架構，構建智能光計算傳播模型，刻畫深度光網絡規模極限，用"廣度"光神經網絡來支撐復雜智能任務，算力能效達到160TOPS/W，可支撐百億像素大場景光速智能分析、百億參數大模型訓練推理。相關論文今年發表于國際頂級學術期刊Science。

百度CTO王海峰（來源：钛媒體App編輯拍攝）

百度CTO王海峰在演講中指出，他認為智能體是大模型的重要發展方向，将帶來更多應用的爆發，而智能體的思考模型像人一樣，會閲讀説明書，學習工具的使用方法，進而可以調用工具來完成任務。比如，百度智能代碼助手（智能體）使得人人都可以成為程式員，代碼整體采納率 46%，新增代碼占比27%，從而能幫助專業程式員編程更高效。

王海峰透露，目前文心一言用户規模達2億；日均調用量達2億；客户8.5萬；AI 原生應用達19萬。同時，基于飛槳深度學習開源開放平台的協同優化，文心大模型的周均訓練有效率達到98.8%。練效率提升到當時的5.1倍，推理性能提高至當時的105倍。

王海峰強調，飛槳加文心生态已集聚1295萬開發者，服務24.4萬家企事業部門，創建89.5萬個模型。

螞蟻集團CTO何征宇以《從智能湧現到應用湧現：讓AI人人可得》為題發表演講。

何征宇表示，他認為"AI產業落地、實現人人可得"有3個核心問題：可靠性，經濟性，易用性。

其中，可靠性的終局是如何控制和對齊比我們聰明得多的模型，要用AI監督AI；經濟性包括算力的矛盾，供給與需求的矛盾等，決定了大模型應用能否成為主流，需将大模型做"小"；易用性決定了AIGC產業應用有多廣，因此智能化需要"傻瓜式"，持續降門檻。

對此，螞蟻集團認為，打造人人可得的AI，大模型需要可靠、便宜、易用。他分享了針對上述問題的一些實踐案例。比如，蟻天鑑AI安全監測與防控加固平台助力螞蟻理财管家大模型在金融領網域可信評估中全面超越通用大模型，支付寶智能助理壓縮出1B單側"小"模型以支持手機本地推理計算，螞蟻集團綠色通算與萬卡異構集群智算技術面向行業開源開放，CoDeF實現視頻二次加工所見即所得，Codefuse對話式編程機器人讓人人都可以成為工程師等。

螞蟻集團CTO何征宇

何征宇透露，其智算萬卡異構集群的硬體算力效率(HFU)超過60%；集群有效訓練時長占比達90%以上；RLHF訓練，在同等模型效果下訓練吞吐性相較于業界方案提升3.59倍；推理性能相較于業界方案提升約2倍；2017年到2023年，螞蟻集團伺服器CPU利用率翻5倍。

"最後我再總結一下，我們覺得打造人人可得的AI，第一，AI監督AI，更需要的是行業共同的努力；第二，大模型需要做小的；第三，智能化是需要"傻瓜式"的。不是生澀越難懂它就越好。我們堅定的相信，人類的未來不是要被AI所取代，我們覺得應該讓人類的生活變的更美好。"何征宇稱。

微軟全球資深副總裁、Microsoft AI亞太區總裁張祺以《微軟Copilot：新一代人工智能副駕》為題發表演講。

張祺認為，在AI大航海時代，人人都将擁有自己的Copilot，微軟一方面通過Copilot的產品形态，将AI能力賦予微軟自身的核心產品；另一方面，通過Copilot Stack，将Copilot智能副駕的全棧能力，輻射給個行業。

微軟全球資深副總裁、Microsoft AI亞太區總裁張祺

"僅是去年一年裏，微軟發布的新產品和服務比以往十年都要多。"張祺指出，微軟之所以能以更快的創新頻率實現AI相關產品的密集發布和快速更新，歸功于其率先在公司内部進行了Copilot的大規模部署和全員應用。今年微軟與生态夥伴共同發布的AI PC引發了很多關注，具備本地大模型算力、AI友好的硬體架構和軟體環境，并在鍵盤上增加了全新的AI功能按鍵"Copilot"。

展望未來，張祺談及創新趨勢時表示，接下來的探索會涉及三個關鍵方向：

一是認知智能（Cognitive AI）。使AI能夠協助人類進行更復雜、更智能的任務，甚至與多個AI代理進行協作，不斷提高AI的功能表現和所服務對象的生產力。

二是具身智能（Embodied AI）。主要是延展AI對物理世界的理解和影響，讓世界變成提示符，讓AI能夠驅動自動駕駛汽車、機器人、混合現實裝置等實體硬體，與現實生活產生更多互動。

三是科學智能（AI for Science）——用AI促進科學進步。作為推理引擎，AI能夠輔助科研工作者在短時間内理解大量的數據、排除許多錯誤的選項。舉例來説，微軟和合作夥伴一起，在AI的幫助下，從3200萬種候選材料中發現了一種可以大幅減少電池中锂金屬使用量的新材料——只用了80個小時。如果沒有AI，同樣的工作至少需要花費20多年——事實證明，從發現新材料到助力化學合成、生物醫藥等領網域的研發提速，AI将在推動科學進程方面發揮關鍵作用。

張祺指出，AI新時代，微軟正在為廣大客户提供的服務和保障。長期以來，微軟一直致力于打造全球生态、推動新技術普及、與合作夥伴共赢。

另外，張祺還特别強調了"單人創業家"理念，例如其團隊有一位沒有編程背景的產品經理，短短7天内用"智能副駕"構建了一個具有搜索定位和長期記憶功能的iOS語音聊天應用。他認為新的用户界面、強大的推理引擎這兩大技術突破結合，定義了AI新時代。

另外，遠期人工智能研究中心主任曾毅以《以人工智能能力建設推進可持續發展與國際治理》為題發表演講。

曾毅指出，AI 的能力建設，在于全球共享和受益于 AI 帶來的發展機遇，應盡可能采用綠色能源和低碳高效的 AI 技術，并注重對勞動就業的潛在影響。

曾毅透露，根據分析所有 AI 可持續發展論文發現，1000萬篇英文論文中，只有2.5%是跟持續發展相關，而且在這2.5%的論文當中，絕大多數是用于 AI 與健康或教育結合；同時，美國的 AI 治理現在總體情況做的仍然是最好的，其報道 AI 風險當中占全世界的63%，中國風險占全世界的9%；此外，從2022年到2023年， Ai 風險在全球整個增長一倍，有很多預測説，2024年 AI 的風險将比2023年再多10倍。

很顯然，AI 風險管控和治理愈加重要。

曾毅坦言，人類與世界可以被 AI 輔助而不是被導向，負責任、穩步地發展與适度使用，使 AI 賦能人類與生态發展的未來。

"這是一個人類與生态構成的世界，現在 AI 仍然犯很多人不犯的錯誤，所以人類與世界被AI輔助，而不應該被AI所主導。AI 不必無所不在，我們應該負責任穩重的發展與适度的使用，我們需要的是，必要的時候我們适度的使用，這樣的話才能使 AI 穩步的發展，揚帆遠航，不能限制生存發展未來。"

北京通用人工智能研究院院長、北京大學智能學院院長、北京人工智能研究院院長、清華大學講席教授朱松純

在另一場通用人工智能論壇上，北京通用人工智能研究院院長、北京大學智能學院院長、北京人工智能研究院院長、清華大學講席教授朱松純在《邁向通用人工智能》主題演講中指出，通用 AI 研究的目标，是尋求一個統一的理論框架來解釋各種智能現象，并研發具備自主的感知、認知、決策、學習、執行、社會協作等能力，且符合人類情感、倫理與道德觀念的通用智能體。

朱松純認為，通用智能體需具備完成無限任務、自主定義任務、由價值驅動三個基本特征，同時需解決認知架構、價值驅動、具身智能、社會智能、可解釋性、人機互信等重要問題。

如何實現通用 AI ？朱松純強調，邁向通用 AI 的關鍵在于"為機器立心"。過去，人類一看就會的能力、毫不費力能做的事情，人們誤以為這并不是智能，因為這些問題很簡單，但事實上，恰恰是人類針對這些問題進化出的強大心智和價值體系才是最重要的——相比數據與理論，價值與"心"才是"活"的，是自主智能的源頭活水。

7位大咖圓桌談"具身智能"：萬億級市場即将到來

在未來人工智能先鋒論壇圓桌對話環節，由智源研究院院長王仲遠主持，而有7位國内具身智能領網域代表性的創業者及研發負責人同台，分别包括星動紀元創始人陳建宇；傅利葉智能創始人兼CEO顧捷；智元機器人聯合創始人、上海人工智能研究院院長宋海濤；銀河通用機器人創始人、智源具身智能研究中心負責人王鶴；宇樹科技創始人兼CEO王興興；小米機器人團隊負責人許多；ACM會士李航。

這有點類似今年英偉達GTC AI大會上，黃仁勳對話7位Transformer框架論文作者，但這次換成了中國"具身智能"和人形機器人領網域的"半壁江山"，輸出對具身智能的發展思辨。

據介紹，具身智能是 AI 的一個發展領網域，指一種智能系統或機器能夠通過感知和互動與環境進行實時互動的能力。可以簡單理解為各種不同形态的機器人，讓它們在真實的物理環境下執行各種各樣的任務，來完成 AI 的進化過程。

王鶴提到，非具身的大模型如GPT-4V、sora是千億市場；現在具身大模型唯一有的robotaxi是幾千億的自動駕駛市場；那麼，能替代人的具身大模型，它應當是多大的市場？預計有萬億以上。

同時，钛媒體App還梳理了場上嘉賓的11條重要觀點：

API和具身智能的實現："我們能夠實現所謂的API，但是其實大家關注這個一致，就是説即使是你的專家廠家很貴對吧？""具身智能更與機器人相關，包括硬體對吧？軟體結合未來的發展空間應該是非常大的。"

AI 限制："但是并不是説就是説所有的這些人的這些跟智能相關的這些特點或者是能力，我們都能夠實現。"

具身智能的重要性："具身智能的話我再説最後一兩句，就是説它有幾個重要的特點，一個是機器人或者是智能體對吧？它有自主性的時候不能罵死。"

人形機器人的社會接受度："人體機器人是目前所有基本上社會達到公認的比較理想的一個形象，而且大家比較喜歡。"

技術發展與挑戰："我們到底是應該先要讓硬體達到一定的水平，才能夠迎來綠色智能的一個蓬勃發展，還是我們能夠努力的公開的去發展綠色智能，脱離本體。"

數據與模型的關系："數據在具身智能裏面的傳輸已經非常關鍵了。"

行業應用與落地："我覺得早一點還是現在一些偏我們也工業類的一些產品裏面，因為它可以把人的因素給抛開。當然，大家最終都希望做 C 端，進入家庭，但短期内達不到。"

短期與長期發展："3~5年對于行業來説，我們自己看是一個逐步的滲透期。但是大規模的商業銷量取決于幾個核心因素。"

大公司與創業公司的優勢："我覺得大家站的起點是一樣的，就看大家的那種目标選擇和方式選擇。"

市場潛力與人才需求："21世紀是什麼時代我不知道了，還沒到一半人，很有可能就是 AI 的時代。"

未來展望："我們能做的仰望星空，但是腳踏實地。"

宋海濤坦言，全球80億人口的核心生產力創造，來自于智慧群體，那麼就需要100億台原型。那麼像馬斯克那樣征服浩瀚宇宙，1000億台人形機器人在等着我們，所以説市場空間足夠大。

陳建宇強調，做 AI 技術，需要有信仰。未來一定會迎來一個 AGI 全面爆發的時代，賦能千行百業，因此需要更多的人投身到 AI 賽道，并且擁抱成長。

另外，海澱區還在會上發布《關于打造全國具身智能創新高地三年行動方案（2024-2026年）》，提出以大模型等 AI 技術突破為引領，聚焦具身大模型和機器人整機，部署實施源頭創新突破、本體產品領跑、創新平台賦能、應用場景示範、產業集群建設等六大行動。

目前在機器人領網域，海澱區擁有近200家機器人企業，占全市40%，包括十餘家人形機器人本體企業，占全市一半以上。

海澱區将力争到2026年，初步建成全國具身智能原始創新策源地、應用示範新高地和產業加速集聚地，成為中國參與全球具身智能競争的核心力量。

（本文首發于钛媒體App，作者｜林志佳，編輯｜胡潤峰）