2024年世界人工智能大会在上海隆重举行，汇聚了全球顶尖的学术界和产业界代表，共同探讨人工智能的未来发展方向。本次大会的核心议题聚焦于AI技术的实际应用，专家们一致认为，当前AI已经从理论研究阶段转向了如何在实际场景中落地并产生价值的关键时期。
百度创始人李彦宏在大会上强调，AI时代不应盲目追求“超级应用”，而应专注于那些能够真正为产业带来增益的“超级能干”的应用。他特别指出，智能体将成为未来AI应用的重要方向，而搜索技术则可能成为智能体分发的核心入口。
蚂蚁集团董事长井贤栋则从产业落地的角度提出了三大挑战：领域知识的缺乏、复杂决策的难度以及对话交互与有效协同之间的差距。他认为，通过专业智能体的深度连接，可以逐步破解这些难题，并推动AI技术像互联网一样，带来服务的代际升级。
商汤科技CEO徐立进一步指出，AI的广泛应用需要突破三大瓶颈：高质量的数据、流畅的交互体验以及技术的可控性。他认为，只有在这些方面取得突破，AI才能真正进入“超级时刻”，为各行各业带来变革。
在大模型的发展方向上，智谱AI CEO张鹏提出，多模态能力将成为大模型的核心突破口。这种能力将使AI更接近人类在现实世界中解决问题的方式，从而提升其应用价值。MiniMax创始人闫俊杰则强调，提高模型的正确率是应用落地的关键，目标是将错误率从目前的30%-40%降至个位数。
关于开源与闭源模型的争论，李彦宏表示，虽然开源模型在学术研究等特定场景中具有价值，但在商业竞争中，闭源模型更具优势。这一观点引发了与会者的广泛讨论。
AI的安全与伦理问题也成为大会的重要议题。上海人工智能实验室主任周伯文指出，当前对AI安全的投入远远不足，仅有1%的资源被用于对齐或安全考量。他呼吁业界加强对AI安全的研究与投入。
图灵奖得主姚期智则从更宏观的角度分析了AI带来的风险，包括网络风险的扩大、社会结构的潜在颠覆以及存在风险。他强调，在推动AI发展的同时，必须找到控制风险与保持创新潜力之间的平衡。
在产业变革与机遇方面，华为云CEO张平安指出，AI的创新离不开算力基础设施的升级，特别是将端侧硬件的AI算力需求释放到云端。高通中国区董事长孟樸预测，将20%的生成式AI工作负载转移到终端侧，到2028年可节省160亿美元的计算资源成本。他认为，终端与云端的紧密结合将推动生成式AI的规模化扩展。
阿里云创始人王坚则从行业格局的角度指出，虽然大企业在AI发展中可能更具优势，但这并不意味着宽容。他相信，新的AI巨头将在未来涌现，而一些现有的大公司也可能通过AI技术实现重生。
本次大会充分反映了AI行业从理论研究向实际应用的转变，如何让AI技术在各行各业中落地并产生实际价值成为各方关注的焦点。与此同时，AI的安全、伦理等问题也受到了前所未有的重视，业界正在努力在发展与风险控制之间寻求平衡。