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      AI未來(lái)五年發(fā)展路徑

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      AI的發(fā)展路徑:生成能力-推理能力-Agent能力-數(shù)字虛擬人-具身機(jī)器人-腦機(jī)接口。

      (1)生成

      現(xiàn)在生成都已經(jīng)漸入佳境:
      文本:文本報(bào)告生成、代碼生成,如Claude Code
      語(yǔ)音:語(yǔ)音生成
      圖片:圖片生成,如Nano banana
      視頻:視頻生成,如seedance2.0

      我很看好兩個(gè)方向:AI寫代碼(主要現(xiàn)在國(guó)產(chǎn)模型不爭(zhēng)氣不給力)、AI視覺(jué)(現(xiàn)在字節(jié)的視覺(jué)識(shí)別和視頻生成做的很牛)。

      傳聞DeepSeek選擇了多模態(tài)。但愿它不是去做:Nano banana、Seedance,而是只做截圖識(shí)別:前端網(wǎng)站截圖進(jìn)行Coding生成、股票K線截圖進(jìn)行分析說(shuō)明。


      (2)推理

      從2024年10月,OpenAI發(fā)布基于思維鏈CoT技術(shù)的深度思考,推理開始迅速發(fā)展。
      2025年2月,國(guó)產(chǎn)開源DeepSeek-R1,也把推理普惠到整個(gè)中國(guó)社會(huì)。
      不過(guò),總的來(lái)說(shuō),推理能力的發(fā)展是最慢的。
      這三年,推理能力并沒(méi)有得到大的提升,只是從:理論方法(思維鏈)成熟,到商業(yè)產(chǎn)品落地(GPT-o1),到推理速度提高(DeepSeek做了很多內(nèi)存和GPU的優(yōu)化)。

      大家感覺(jué)好像推理能力在進(jìn)步,其實(shí)是外掛工具起的作用(如 Lean 定理器),而不是推理能力起的作用。
      但是AI行業(yè)已經(jīng)投入了太多年、投入了太多錢,人們急切需要一些結(jié)果,否則就很難讓人繼續(xù)持續(xù)投入很多錢了。
      所以現(xiàn)在大家都在聚焦發(fā)展Agent,本質(zhì)就是把現(xiàn)在AI的能力再加上外掛的能力,趕快能做點(diǎn)啥就做點(diǎn)啥,盡快轉(zhuǎn)換為商業(yè)成果。
      我個(gè)人覺(jué)得:雖然大模型的推理能力已經(jīng)難以突破,但是Coding專有大模型能力提升,再加上Agent輔助基礎(chǔ)模型提高:意圖理解能力-方案規(guī)劃能力-多Agent任務(wù)分工協(xié)作能力,再加上Agent的記憶模塊和Skill模塊,可以使最終結(jié)果表現(xiàn)出來(lái)的推理能力再提升提升。


      (3)Agent

      Agent起源于:深度研究:
      第一步:經(jīng)過(guò)深度思考,生成深度研究的方案
      第二步:連接各個(gè)外部系統(tǒng),采集數(shù)據(jù)
      第三步:AI生成代碼,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工
      第四步:生成研究報(bào)告:WORD/PDF/PPT分析報(bào)告、EXCEL數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、可視化圖表

      2025年2月,商業(yè)閉源Agent Manus發(fā)布,引發(fā)大家的熱議。
      2026年2月,免費(fèi)開源Agent OpenClaw發(fā)布,引發(fā)大家的熱議。

      Agent的核心有三個(gè):
      1、分解任務(wù)-編排任務(wù)-指派任務(wù)-整合任務(wù),讓多Agent分工協(xié)作
      2、用戶個(gè)性化記憶
      3、調(diào)用高手寫的Skill/上下文提示工程,可以正確引導(dǎo)大模型產(chǎn)出期望的結(jié)果

      但是,Agent也擴(kuò)展了很多外部能力:
      1、接入外部數(shù)據(jù):在線聯(lián)網(wǎng)搜索、在線MCP/API調(diào)用、存取本地文件系統(tǒng)
      2、控制本地瀏覽器:爬蟲、模擬點(diǎn)擊、登錄/取數(shù)、填寫表單數(shù)據(jù)
      3、控制本地軟件:在提示工程中直接調(diào)用軟件功能CLI,無(wú)須再生成代碼調(diào)用API

      不過(guò)我個(gè)人感覺(jué):中國(guó)沒(méi)有太多深度研究的需求。

      我倒是覺(jué)得:基礎(chǔ)大模型現(xiàn)在都能提供1M長(zhǎng)上下文理解能力,如何利用這些多輪會(huì)話中的長(zhǎng)上下文,來(lái)不斷清晰化需求的意圖目的、細(xì)化以及修正方案?,F(xiàn)在Agent走走走就走歪路了,就是不隨著多輪會(huì)話的信息,來(lái)修正自己的意圖和方案。
      (4)數(shù)字虛擬人

      視覺(jué)生成技術(shù),讓數(shù)字人擁有了可視化的形象。比如生成羅永浩的形象。

      語(yǔ)音技術(shù),讓數(shù)字人擁有了開口說(shuō)話、聽人說(shuō)話的能力。比如用羅永浩的聲音來(lái)說(shuō)話。
      多輪會(huì)話技術(shù),讓數(shù)字人可以與用戶連貫對(duì)話。

      深度思考技術(shù),可以讓數(shù)字人回答更復(fù)雜的問(wèn)題。
      Agent技術(shù),可以讓數(shù)字人使用個(gè)性化記憶/個(gè)性化風(fēng)格/個(gè)性化數(shù)據(jù)來(lái)交流。比如用羅永浩平時(shí)的知識(shí)、習(xí)慣用語(yǔ)、思考風(fēng)格來(lái)交流。

      現(xiàn)在數(shù)字虛擬人主要用于AI影視,以后可以用于AI游戲。
      (5)具身機(jī)器人

      具身機(jī)器人有兩個(gè)腦:
      一個(gè)大腦,用于深度思考-規(guī)劃-決策選擇
      一個(gè)小腦,用于控制機(jī)械手腳運(yùn)動(dòng)

      現(xiàn)在,宇樹機(jī)器人自己的小腦控制機(jī)器人的手腳運(yùn)動(dòng)已經(jīng)比去年有很大進(jìn)步。
      傳聞,宇樹機(jī)器人也采用了DeepSeek-Omni進(jìn)行思考。

      不過(guò),如果把這些技術(shù)放到無(wú)人機(jī)無(wú)人狗身上,可能爆發(fā)的更快。


      (6)腦機(jī)接口

      腦機(jī)接口:
      一半是人的生物電、腦電波信號(hào),人體的各種傳感/感應(yīng)器官;
      一半是機(jī)器手腳運(yùn)動(dòng)、視覺(jué)采集、語(yǔ)音識(shí)別/語(yǔ)音合成。

      這兩者還需要連通在一起,方便殘疾人、聾啞人。
      腦機(jī)接口聚焦做好:人腦和機(jī)器的連通。
      聾啞人,可以使用AI大腦的:視覺(jué)識(shí)別能力、語(yǔ)音識(shí)別能力/語(yǔ)音合成能力。
      殘疾人,可以使用具身機(jī)器人的小腦:控制機(jī)械手腳運(yùn)動(dòng)。

      這是真正的剛需,比老年人需要具身機(jī)器人還剛需。但是,要把人肉人腦和機(jī)器軀干機(jī)器腦連在一起協(xié)同在一起,顯然難度非常大。


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