《大白话聊透人工智能》 商汤大装置算力Mall：让搞AI像逛超市一样简单 商汤大装置算力Mall听起来高大上，其实就是AI领域的“算力+工具+模型”综合超市，把企业和开发者做AI需要的各种资源都摆到“货架”上，按需挑选、组合使用就行，彻底打破了AI技术的使用壁垒。不管是大型科技企业，还是刚起步的中小公司，甚至是个人开发者，都能在这个平台上找到自己需要的东西，不用再为搭建AI基础设施、适配芯片模型头疼。下面就用最接地气的话，把算力Mall的门道拆解得明明白白。 一、算力Mall到底是个啥？—— AI圈的“一站式资源大卖场” 提起“超市”，大家都很熟悉，里面零食、日用品、生鲜一应俱全，不用跑多个店铺就能买齐东西。商汤大装置算力Mall就是AI领域的这种“综合超市”，只不过卖的不是生活用品，而是AI研发和应用的核心资源。 在以前，企业想做AI项目，得经历一长串麻烦事：先花大价钱采购芯片、服务器等硬件设备，再找技术团队做芯片适配、模型训练工具开发，还要自己训练或购买AI模型，整个过程又费钱又费时间，中小企业根本扛不住。就算是大型企业，也可能因为芯片架构不兼容、工具和模型不匹配，导致项目进度一拖再拖。 而算力Mall直接把这些麻烦事都解决了。它就像一个连接上游资源方和下游需求方的“超级枢纽”，一边对接华为昇腾、寒武纪、沐曦等国产芯片厂商，整合他们的算力资源；一边把商汤自己的AI训练、推理工具，还有预训练好的各类大模型都放进来；甚至还引入了金融、医疗、工业等垂直领域的专用模型服务。企业和开发者只要进入这个平台，就像走进超市推个购物车，想要什么算力、什么工具、什么模型，直接挑了放进“购物车”组合就行，不用再东奔西跑找资源。 更关键的是，这个“超市”不是简单地把资源堆在一起，而是通过商汤大装置的技术能力，让不同品牌的算力、不同类型的工具和模型能无缝协作。比如你选了寒武纪的芯片算力，又选了商汤的LightX2V视频生成框架，平台会自动做好适配，让两者能高效配合，不用你再找技术人员做对接调试，真正实现“一站式搞定AI项目”。 二、算力Mall的“货架”上都有啥？—— 三大核心“商品”，覆盖AI全流程 算力Mall能成为AI界的“超级超市”，核心是它的“货架”上摆满了AI研发和应用全流程需要的资源，从底层的算力支撑，到中间的工具辅助，再到上层的模型服务，一应俱全，而且都是“即取即用”的现成资源。 1. 底层“硬货”：各类国产芯片的算力资源 算力是AI的“发动机”，就像超市里的米面油，是做AI项目的基础。算力Mall的货架上，摆着华为昇腾、寒武纪、沐曦、壁仞、摩尔线程等几乎所有主流国产芯片的算力资源，而且这些算力不是按“整台服务器”卖，而是做了精细化拆分。 比如你只是想做个小的AI图片生成测试，只需要几小时的轻量级算力，就可以按小时购买寒武纪芯片的算力；如果是要训练千亿参数的大模型，需要大规模算力集群，平台也能提供华为昇腾384超节点的算力服务，还能按需弹性扩展。这种“按需付费”的模式，就像超市里买米可以买一斤也可以买一袋，不管是个人开发者的小需求，还是企业的大规模算力需求，都能满足，不用为用不上的算力资源买单。 更贴心的是，这些算力资源都经过了商汤大装置的深度适配，不管你选哪种芯片的算力，都能和平台上的工具、模型无缝衔接，不会出现“买了算力却用不了工具”的情况。 2. 中层“工具”：商汤自研的AI开发神器 有了算力这个“发动机”，还需要“变速箱”和“方向盘”来操控，这就是AI开发工具。算力Mall的货架上，放着商汤多年积累的各类AI开发工具，都是经过工业级验证的“神器”，能帮开发者省掉大量基础工作。 比如DeepLink超大规模跨域混训技术，能让不同架构的国产芯片协同工作，解决了异构算力调度的难题；LightX2V推理框架专门针对视频生成优化，能把显存需求压缩到8GB以下，让入门级显卡也能跑视频生成模型；还有LazyLLM框架，开发者用10行左右的代码就能搭建复杂的AI应用，哪怕是编程基础薄弱的人也能上手。 这些工具就像超市里的厨房用具，不管你是想做“家常菜”（简单AI应用），还是“满汉全席”（复杂大模型项目），都能找到合适的工具，而且这些工具都和平台上的算力资源做好了适配，拿过来就能用，不用自己再做二次开发。 3. 上层“成品”：现成的AI模型服务 如果说算力是“原料”，工具是“厨具”，那模型就是“半成品菜”，甚至是“成品菜”。算力Mall的货架上，摆满了各类预训练好的AI模型，从通用的多模态大模型，到金融、医疗、工业、教育等垂直领域的专用模型，应有尽有。 小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！比如商汤的“日日新”多模态大模型，能处理文字、图片、视频、音频等多种信息，拿来就能微调成适配企业业务的专属模型；针对金融行业的风控模型，能直接对接企业的交易数据，快速实现风险识别；医疗领域的影像诊断模型，能辅助医生分析CT、MRI影像，提升诊断效率。 这些模型就像超市里的预制菜，你只需要根据自己的“口味”（业务需求）做简单的调整，就能快速端出“成品菜”（AI应用）。比如一家中小电商企业想做智能客服，直接在平台上选算力资源+智能对话模型，再对接自己的商品数据，几天就能上线智能客服系统，不用从零开始训练模型，大大缩短了项目周期。 三、为啥说算力Mall是“超市”不是“专卖店”？—— 三大核心优势，打破AI资源壁垒 市面上也有不少提供AI算力或模型的平台，但大多像“专卖店”，只能提供单一品牌的算力，或者单一类型的模型，而算力Mall是真正的“综合超市”，有三个核心优势，彻底打破了AI资源的使用壁垒。 1. 自由组合，不被单一供应商绑定 普通AI平台大多和特定芯片厂商合作，只能提供该品牌的算力，比如有的平台只支持华为昇腾，有的只支持寒武纪。如果企业想换一种算力，就得重新适配工具和模型，成本很高。 而算力Mall就像超市里能同时买到不同品牌的商品，你可以选寒武纪的算力+商汤的训练工具+金融模型，也能选沐曦的算力+摩尔线程的加速卡+医疗模型，完全按需自由组合，不用被单一供应商绑定。这种灵活的组合方式，能让企业根据自己的业务需求和成本预算，选择最适合的资源搭配，比如对算力要求高的项目选昇腾超节点，对成本敏感的项目选轻量级寒武纪算力。 2. 无缝适配，不用做复杂的技术对接 就算是把不同品牌的算力、工具、模型凑到一起，也可能因为技术不兼容，导致无法协同工作。而算力Mall通过商汤大装置的技术能力，提前做好了所有资源的适配工作。 比如不同芯片的架构差异、工具的接口不同、模型的格式区别，平台都通过DeepLink技术、异构混合调度方案等做了统一处理，不管你怎么组合资源，平台都会自动完成技术对接，让它们能高效协同工作。这就像超市里的商品，不管是哪个品牌的零食，都能放进同一个购物袋，不用考虑“能不能装下”的问题。 3. 按需付费，中小企业也用得起AI 以前做AI项目，最大的门槛就是成本，采购一套AI基础设施动辄几百万，还得养技术团队维护，中小企业根本承担不起。而算力Mall采用“按需付费”的模式，就像超市里按斤买菜，用多少付多少，没有最低消费。 比如个人开发者想测试一个AI模型，只需要花几十块钱买几小时的算力；中小企业做一个简单的AI应用，几千块钱就能搞定算力和模型费用；就算是大型企业的大规模项目，也能根据使用量付费，避免了资源浪费。这种模式让AI技术不再是大企业的“专属品”，中小企业甚至个人都能用上高端的AI资源，真正实现了AI技术的普惠。 四、算力Mall能带来啥好处？—— 对企业、开发者和国产AI产业都意义重大 算力Mall的出现，不仅给企业和开发者带来了实实在在的便利，更对整个国产AI产业的发展起到了关键的推动作用。 1. 对企业和开发者：省钱、省时间、降门槛 - 省钱：不用一次性采购昂贵的硬件和软件，按实际使用量付费，大幅降低了AI项目的初期投入； - 省时间：不用做芯片适配、工具开发、模型训练等基础工作，直接组合现成资源，项目周期从几个月缩短到几天； - 降门槛：哪怕不懂复杂的AI底层技术，也能通过平台快速搭建AI应用，让更多人能参与到AI创新中。 2. 对国产AI产业：形成良性循环，加速自主可控 算力Mall就像一个“资源连接器”，一边对接上游的芯片厂商，帮他们的产品找到更多应用场景，促进国产芯片的迭代优化；一边对接下游的企业和开发者，让他们更容易用上国产AI技术，推动国产AI应用的落地。 这种“芯片有人用、工具有人改、模型有人做、应用有人落地”的良性循环，能让国产AI产业链不断完善，加速摆脱对海外高端GPU和AI技术的依赖，实现真正的自主可控。比如华为昇腾、寒武纪等国产芯片，通过算力Mall被更多企业使用，能在真实场景中检验性能，进而优化升级；商汤的工具和模型也能通过更多场景的验证，变得更成熟。 五、普通人能从算力Mall里得到啥？—— AI产品更普惠，就业创业有新机会 这章没有结束，请点击下一页继续阅读！可能有人会说，算力Mall是面向企业和开发者的，和普通人没啥关系？其实不然，算力Mall的落地，最终会让普通人享受到更多实惠。 首先，AI技术的研发和应用成本降低后，企业会推出更多便宜、好用的AI产品，比如更智能的办公助手、更精准的医疗辅助工具、更个性化的教育软件，这些都会让普通人的生活更便捷。 其次，AI技术门槛降低后，会催生更多新兴职业，比如AI模型微调师、AI应用搭建师等，普通人通过简单的学习，就能进入AI行业，找到新的就业机会。甚至还能依托算力Mall，开展轻资产的AI创业，比如开发小众领域的AI应用，为中小企业提供AI服务等。 最后，国产AI产业的发展壮大，能让中国在全球AI竞争中占据主动，这也会带动相关产业的发展，创造更多的就业岗位和经济价值，最终惠及每一个普通人。 总结 商汤大装置算力Mall本质上是AI领域的“超级超市”，通过整合算力、工具、模型等核心资源，让搞AI变得像逛超市一样简单。它不仅解决了企业和开发者做AI项目的成本、效率、门槛问题，更推动了国产AI产业链的良性循环，加速了中国AI技术的自主可控。随着算力Mall的不断完善，相信会有更多的AI创新应用落地，让AI真正融入我们生活的方方面面。 喜欢大白话聊透人工智能请大家收藏：()大白话聊透人工智能更新速度全网最快。 商汤大装置算电协同：给智算中心装“智能能源大脑” 商汤在第二十届中国IDC产业年度大典上分享的算电协同实践，说白了就是给智算中心这个“AI算力工厂”解决了用电的大难题——现在跑大模型的智算中心就是个巨型“电老虎”，不仅耗电多、电费贵，还经常因为电力供应不稳导致算力任务中断。商汤靠一套“能源大模型+智慧储能系统”的组合拳，让算力和电力精准配合，实现了“算随电用、电随算动”，既降了成本，又保了稳定，还贴合了“双碳”目标，下面就用最接地气的话把这事拆明白。 一、为啥智算中心非得搞“算电协同”？—— 电力已经成了AI发展的“卡脖子”难题 现在AI大模型越做越大，训练一个千亿参数的模型，需要成千上万的服务器连轴转，这些服务器堆在一起的智算中心，就是个实打实的“电老虎”。但行业里一直有两个绕不开的用电痛点，不解决的话，AI算力想发展根本无从谈起。 1. 数据“各玩各的”，电力浪费严重 智算中心里有三类关键数据：一是AI训练任务的数据，比如今天要跑视频生成模型、明天要做数据分析；二是服务器集群的负载数据，比如现在有多少服务器在干活、负载有多高；三是电力调度的数据，比如电网什么时候电价便宜、什么时候绿电（风电、光伏）多、电网能提供多少电力。 但现在这三类数据就像三个互不搭理的“部门”，电力系统不知道智算中心接下来要干啥、需要多少电，智算中心也不知道电网的电力情况，只能“瞎用电”。比如电网深夜电价低、绿电充足时，智算中心的算力任务可能正处于低谷，白白浪费了便宜电；而白天电网用电高峰、电价高时，智算中心又刚好要跑大模型，需要大量电力，不仅电费飙升，还可能因为电网供电不足导致任务中断。这种数据孤岛，让智算中心的电力使用效率大打折扣，钱花了不少，还没办好事。 2. 电力波动太坑，算力稳定没保障 大模型训练和推理时，算力负载就像坐过山车，可能上一秒还很平稳，下一秒因为要处理海量数据，负载突然飙升，瞬间需要巨量电力。电网的供电能力是相对固定的，根本跟不上这种“尖峰需求”，很容易导致服务器电压不稳甚至宕机，辛苦跑了几天的大模型训练任务可能直接归零，损失难以估量。 反过来，当算力任务进入低谷，服务器负载骤降，智算中心的电力需求也跟着减少，这时候电网的电力又没处用，造成资源闲置。而且现在国家在推“双碳”目标，智算中心作为高耗能场所，要是不能降低能耗、减少碳排放，后续发展也会受政策限制。 3. 全球都在抢赛道，这是国家层面的战略布局 不只是国内有这问题，全球科技强国都在盯着“算力-能源”一体化的布局。比如美国的大数据企业Palantir推出了“Chain Reaction”平台，把它定位成“美国人工智能基础设施的操作系统”，核心就是把算力调度、电力预测和芯片管理揉到一起，打造国家级的AI基础设施。商汤搞算电协同，不只是为了解决自己智算中心的运营问题，更是在国家战略层面，补齐我国AI基础设施的能源短板，避免在全球AI竞争中落后。 二、商汤怎么破解难题？—— 两大核心抓手，让算力和电力“心有灵犀” 商汤没有简单地给智算中心装个电表或者买个充电宝，而是从底层逻辑入手，打造了“能源大模型+智慧储能系统”的闭环，让算力和电力能双向适配，真正实现“算随电用、电随算动”。 1. 能源大模型：智算中心的“电力预言家+总调度” 商汤自研的能源大模型，就像给智算中心装了个超级聪明的大脑，既能精准预测未来的电力需求，又能实时指挥电力怎么用，核心靠三个独门绝技。 （1）把所有数据串起来，实现“任务-算力-功耗”精准对应 以前智算中心的任务、算力、功耗数据是割裂的，现在商汤通过独创的“能量块”数据模型和“算电功耗模型”，把这些数据全打通了。比如跑一个千亿参数的多模态大模型，能源大模型能精准算出需要启动多少台服务器、每台服务器每小时耗多少电、整个算力集群的总功耗是多少，甚至能对应到配电系统的每一条线路。 简单说，只要输入一个算力任务，能源大模型就能立刻算出“要花多少电”，就像你点外卖时，APP能精准算出配送时间和费用一样，再也不用“盲猜”电力需求了。 （2）“能量块”加持，复杂场景也能精准预测 为了让预测更准，商汤把能源本身的数据（比如风电、光伏的发电效率）、用户的用能习惯（比如智算中心什么时候跑大任务）、能源平衡规则（比如电网的供电限制），和算力服务器的信息绑在一起，做成一个个“能量块”，作为分析的基础单元。 小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！就像玩积木时，用不同的积木块能拼出不同造型，这些“能量块”能根据实际情况组合分析，再结合多轮训练优化的算法，哪怕遇到极端天气（比如阴天光伏发电少）、算力任务临时调整等复杂场景，能源大模型也能精准预测未来的能源需求。目前这个模型的能源需求预测准确率已经超过88%，决策准确率超93%，未来还能达到90%-95%的行业顶尖水平。 （3）高频次动态调度，让电力使用“利益最大化” 能源大模型不是一天只预测一次，而是每15分钟更新一次电力需求预测，每5分钟调整一次调度策略，相当于每分钟都在“精打细算”怎么用电。 它会综合考虑各种因素：比如电网的实时电价（低谷电便宜就多用电）、绿电比例（绿电多就优先用，贴合双碳）、储能系统的电量（储能满了就少充，储能空了就补）、电网的供电要求（电网高峰就少用点），然后自动生成最优的调度策略。比如电网深夜电价低、绿电足，就安排跑算力密集型任务；白天电网高峰，就把非紧急任务暂停，用储能系统的电支撑基础算力，真正让智算中心从“只能被动用电的刚性负荷”，变成“能灵活调节的电力资源”。 2. 联合宁德时代做智慧储能：智算中心的“超级充电宝” 光有预测和调度还不够，得有实际的电力储备来应对算力负载的突然波动，商汤找了宁德时代合作，打造了一个规模达17.888MW/35.776MWh的储能系统，相当于给智算中心装了个超大号的“充电宝”，而且还是带智能大脑的。 （1）毫秒级响应，解决电力“瞬时缺口” 这个储能系统最厉害的地方是响应速度快，能在毫秒级内释放电力。比如智算中心的万卡级服务器集群突然启动，算力负载瞬间飙升，电网供电跟不上时，储能系统能立刻补上电，就像汽车爬坡时涡轮增压突然发力，保证服务器不会因为电力不足宕机，大模型训练任务也能顺利进行。 （2）分季节调模式，安全和效率两手抓 这个储能系统不是一成不变地充放电，而是会根据季节调整策略。在冬春秋季，智算中心的PUE（能耗效率指标，数值越低越节能）比较低，能耗压力小，就用传统的两充两放模式，简单又高效；到了夏季，气温高导致PUE升高、电力冗余少，就切换成能源大模型驱动的智能调度模式，精准控制充放电节奏，确保系统在安全红线内运行，不会因为过热出问题。 （3）还能参与电力交易，赚额外收益 这个储能系统不只是个“备胎”，还能帮智算中心赚钱。它可以参与电网的削峰填谷：电网用电高峰时，把储存的电卖给电网，赚差价；电网低谷时，再低价买电存起来，降低用电成本。同时还能参与电力市场交易，根据市场价格调整充放电策略，让智算中心从“用电方”变成“电力市场参与者”，多了一笔额外收入。 三、实际效果咋样？—— 上海临港AIDC成“样板间”，省钱又环保 商汤把这套算电协同方案落地在了上海临港的智算中心，这也是全国首个5A级智算中心，实际运营效果特别亮眼，成了行业里的绿色智算中心“样板间”。 1. 能耗大幅降低：整体PUE降到了1.267，比最初的设计值还低3%。PUE这个数越低，说明智算中心的能源利用效率越高，1.267的水平在行业里已经属于顶尖了，全年还节电超过1000万度，相当于少烧了几千吨煤。 2. 电费成本大减：年化电费成本节约了7%，对于动辄一年上亿电费的智算中心来说，这可是一笔不小的开支，直接降低了AI算力的运营成本。 3. 碳排放显着减少：一年下来碳减排3000吨，实实在在地响应了国家的“双碳”目标，让AI发展不再以高污染为代价。 4. 获得行业认可：这个智算中心还拿到了“2025年度中国IDC产业算电协同先锋奖”，证明商汤的这套方案已经得到了行业的认可，具备复制推广的价值。 四、这布局对整个AI产业有啥意义？ 商汤的算电协同实践，不只是解决了自己智算中心的用电问题，更给整个AI产业带来了深远的影响。 首先，降低了全行业的算力运营成本。智算中心是AI产业的基础设施，电费是其最大的运营成本之一。商汤的方案能让智算中心的电力使用效率大幅提升，电费成本下降，整个AI产业的算力成本都会跟着降低，中小企业也能更轻松地用上高端AI算力。 其次，推动了AI产业的绿色发展。通过绿电利用、储能优化和能耗降低，让AI技术的发展和环境保护实现了双赢，避免AI成为新的高污染产业，符合未来产业发展的趋势。 最后，巩固了我国AI基础设施的优势。在全球都在布局“算力-能源”一体化的背景下，商汤提前掌握了核心技术，打造了可复制的算电协同范式，让我国的AI基础设施更自主、更高效，在全球AI竞争中占据了有利位置。 未来，随着能源大模型和储能系统的不断优化，商汤的这套方案还会在更多智算中心落地，让AI算力真正实现“高效、稳定、绿色”的发展，为整个AI产业的进步提供坚实的支撑。 喜欢大白话聊透人工智能请大家收藏：()大白话聊透人工智能更新速度全网最快。 大晓机器人：这波不是跟风，是真的要让机器“接地气”干活 2025年的AI圈，最火的词儿莫过于“具身智能”。啥意思？说白了就是让以前只会在电脑里“思考”的AI，长出胳膊腿儿，能跑能跳能干活，真正走进咱们的现实世界。就在这个风口上，商汤科技甩出了一个大动作——成立子公司“大晓机器人”，一头扎进了机器狗和具身智能的赛道。 外界有人嘀咕：“这是不是又跟风蹭热点啊？”但内行人都清楚，商汤这步棋，早就布好了局。从早年搞视觉算法，到后来做大模型，商汤一直盯着“让机器看懂世界”这个目标，现在不过是把“看懂”升级成了“会干”，一点都不突兀。 为啥偏偏选在2025年发力？很简单，今年就是具身智能的落地元年。搁以前，机器人要么是“近视眼”，看得不远还分不清东西；要么是“路痴”，走两步就撞墙，更别说让它干点精细活了。但现在不一样了，大模型越来越聪明，传感器技术也越来越牛，机器终于有机会摆脱实验室，跑到真实世界里折腾折腾了。 一、机器人学干活，不靠瞎摔靠“偷师”人类 说到教机器人干活，以前的方法简直笨到家了，跟教刚会爬的小孩走路一样，摔了跤才知道疼，试错成本高得离谱。举个例子，想让机器人拧个螺丝，得编一堆复杂的程序，还得让它一次次试，拧滑丝了、拧太紧把零件弄坏了，都是常有的事儿，折腾半天还不一定能成。 但商汤的思路不一样，他们走了条“捷径”——让机器人先当“学徒”，看人类师傅怎么干活，再照着学。这就是他们说的“以人为中心的技术范式”，听着高大上，说白了就是“偷师学艺”。 商汤专门派了团队，跑到工厂、消防队这些地方，架起摄像头、装上传感器，盯着工人拧螺丝、消防员爬梯子的每一个细节。工人拧螺丝用了多大劲儿、转了几圈，消防员爬梯子时手脚怎么配合、重心怎么调整，这些数据全都被记录下来。然后把这些数据喂给机器人的“大脑”，让它琢磨透里面的门道。 打个比方，以前教机器人拧螺丝，是告诉它“你要转五圈，用十牛的力”；现在是让机器人看工人拧螺丝的全过程，它自己总结出“拧这个螺丝，转五圈、用十牛的力刚好合适”。一个是死记硬背，一个是融会贯通，效果天差地别。 而支撑这个“偷师”过程的，就是商汤新推出的“开悟世界模型3.0”。这个模型可不简单，它就像机器人的“超级大脑”，能同时处理视频、音频和力反馈这些信号。不光能看懂动作，还能预判下一步该干啥。比如看到工人拿起螺丝刀对准螺丝，它就能算出接下来要拧几圈、用多大劲儿，保证不滑丝、不损坏零件。 有了这个模型，机器人就不是个只会模仿的“复读机”了，它能理解干活的逻辑，遇到点小变化也能应对。比如螺丝的位置稍微偏了一点，它能自己调整角度，不用人再重新编程。 二、硬件不将就，机器狗的“眼睛”和“腿脚”都是定制款 技术路线定好了，接下来就是把蓝图变成实实在在的机器人。但做硬件这事儿，对AI公司来说可不是件容易事，商汤一开始也想省点事儿——直接买现成的机器狗底盘来组装。 结果一试，全是坑。市面上的机器狗要么是“近视眼”，视野特别窄，抬头看不到天花板上的水管，低头瞅不见脚边的小石子，很容易撞上去；要么是“娇贵命”，下雨天一淋就“罢工”，别说去户外巡检了，稍微沾点水就歇菜。这哪行啊？商汤想做的是能在工厂、变电站这些复杂场景干活的机器狗，这些毛病必须得解决。 没办法，商汤只能自己下场，拉着合作伙伴一起搞研发。首先解决的是“眼睛”的问题，他们跟全景相机制造商Insta360合作，给机器狗的脑袋上装了个鱼眼镜头。这一下，机器狗的视野直接扩到了180度，天上地下、左左右右，啥都能看见，天花板上的水管、脚边的小零件，再也逃不过它的“法眼”。 眼睛解决了，接下来就是“腿脚”。机器狗要跑要跳，还要扛东西，电机和传感器必须得靠谱。商汤这些年没少投资电机和传感器公司，现在正好派上用场。他们自己制定了一套硬件设计规范，让合作伙伴照着图纸生产，自己则专心优化模型算法。 这种模式跟手机行业的“安卓模式”有点像，安卓提供系统，手机厂商负责造硬件，大家分工合作。商汤提供算法和标准，合作伙伴负责生产硬件，这样既能保证机器狗的性能，又能提高生产效率，还能控制成本。 就这么折腾下来，商汤的机器狗终于像样了——视野开阔，不怕下雨，跑起来稳当，还能精准完成各种动作。再也不是那个一碰就倒、一淋就坏的“娇气包”了。 三、先从工厂和仓库下手，家庭机器人还得再等等 机器人造出来了，总得有地方用吧？商汤心里门儿清，具身智能的最终落脚点，还是得看实际应用场景。步子不能迈太大，得一步一步来，他们给大晓机器人规划了三个阶段的目标，先易后难，一点都不着急。 这章没有结束，请点击下一页继续阅读！短期目标：工厂和变电站的“巡检员” 最先派上用场的，就是机器狗，主要负责工厂和变电站的巡检工作。大家可以想想，工厂里的生产线、变电站里的设备，都需要有人时不时去检查，看看有没有故障、有没有安全隐患。以前都是人工巡检，不仅耗时耗力，还特别危险，万一碰到漏电、设备故障，很容易出事儿。 而且人工巡检效率也低，一个工人一天顶多跑两三趟，还难免有疏漏。但机器狗不一样，它可以24小时连轴转，一天能完成多轮巡检。商汤在智慧城市领域积累的空间地图技术，正好能给机器狗导航，让它在工厂和变电站里精准穿梭，不会迷路，也不会撞到设备。 机器狗身上装着各种传感器，能实时监测设备的温度、电压这些数据，一旦发现异常，马上就会报警。这样一来，不仅能提高巡检效率，还能降低人工风险，工厂和变电站肯定乐意用。 中期目标：快递前置仓的“搬运工” 等机器狗在工厂里练熟了，下一步就可以去快递仓库干活了，尤其是那些存放零食和日用品的前置仓。这些前置仓的特点是货架高度适中，路线也比较固定，标准化程度很高，特别适合机器人来搬运货物。 以前仓库里的货物搬运，要么靠人工，要么靠叉车，人工搬运累得慌，叉车又比较笨重，灵活性不够。但机器狗不一样，它身材小巧，动作灵活，能在货架之间穿梭自如，把货物从这个货架搬到那个货架，或者搬到分拣台上。 而且有了开悟世界模型3.0的加持，机器狗能精准识别货物，不会拿错，也不会损坏货物。这样一来，仓库的搬运效率能大大提高，人力成本也能降下来。对快递公司来说，这可是个好消息，既能提高配送速度，又能省钱。 长期目标：走进家庭当“保姆”，但难题还很多 当然，最让人期待的，还是机器人走进家庭，帮咱们做家务、照顾老人孩子。但这事儿，短期之内肯定实现不了，因为难题实在太多了。 首先就是安全问题。家里不像工厂和仓库，环境特别复杂，有老人、有小孩，还有各种家具电器。机器人万一失控，碰倒了老人，或者撞坏了冰箱彩电，这责任谁来负？就拿最简单的扫地机器人来说，现在还有可能卡住或者撞坏家具，更别说功能更复杂的家庭机器人了。 其次是人机交互的问题。机器人得能听懂人话，还得能理解人的情绪。比如老人说“我渴了”，机器人得知道去倒杯水，还得知道水温不能太高，不然会烫到老人。小孩说“我想玩积木”，机器人得能陪小孩一起玩，还得能保护小孩的安全。这些都需要机器人有很高的智能，不是短时间内能做到的。 所以，商汤也不着急，先把工厂和仓库的场景做扎实，等技术成熟了，再慢慢攻克家庭场景的难题。毕竟，饭得一口一口吃，路得一步一步走。 四、不是跟风，是技术积累到份儿上了 最后再说说，为啥说商汤搞大晓机器人不是跟风。从最早的手机摄像头算法，到后来的大模型，商汤这些年一直在围绕“让机器理解世界”这个核心目标发力。以前是让机器“看”懂世界，现在是让机器“做”遍世界，这是水到渠成的事儿。 AI行业最看重的就是技术积累，这就像盖房子，地基不牢，楼盖得越高越危险。商汤在视觉算法和大模型上砸了这么多年的钱，积累了这么多的技术，现在这些技术都成了大晓机器人的坚实基础。 现在的具身智能赛道，就像几年前的自动驾驶，各家公司都在找突破口。以前大家都盯着机器人的“大脑”，觉得只要大脑够聪明就行，但后来发现，“小脑”也很重要，也就是机器人的运动控制能力。光有想法，手脚不听使唤，那也白搭。 大晓机器人团队现在就盯着“小脑”这块硬骨头啃，毕竟，只有手脚灵活了，机器人才能真正干活。在具身智能的浪潮里，商汤算是找对了方向，他们的“以人为中心”的思路，让机器人不再是实验室里的“花瓶”，而是能走进现实世界干活的“工具”。 虽然现在下结论还太早，大晓机器人能不能成，还得看后续的落地效果。但至少，商汤已经找到了一个靠谱的突破口。如果未来机器狗和物流机器人真的能大规模应用，那整个行业的玩法可能都会变。说不定再过几年，咱们去工厂参观，看到的都是跑来跑去的机器狗；去快递仓库取件，看到的都是忙忙碌碌的机器人。到那时候，大家可能会想起，2025年，商汤的大晓机器人，曾经在这个赛道上，迈出了关键的一步。 喜欢大白话聊透人工智能请大家收藏：()大白话聊透人工智能更新速度全网最快。 开悟世界模型3．0：机器人的“超级大脑” 如果说具身智能是让机器人“长出手脚”走进现实世界，那商汤的开悟世界模型3.0，就是给这些机器人装了个“超级大脑”——它不光能让机器“看懂”世界，还能“理解”世界的规律、“记住”过往的经历、“预判”未来的变化，甚至自己“生成”场景练本事。 很多人听“世界模型”“3.0版本”就觉得玄乎，其实说白了，这玩意儿就是给机器人打造的“现实世界模拟器+超级学习机”。以前的AI模型，要么只会“看图片认东西”，要么只会“听指令做动作”，就像个只会死记硬背的学生；而开悟3.0更像个有生活经验、会举一反三的成年人，能把看到的、听到的、摸到的信息整合起来，搞懂背后的逻辑，还能提前想好下一步该怎么做。 2025年为啥是具身智能落地元年？核心就是因为有了开悟3.0这样的世界模型。以前机器人学干活，要么靠人编一堆复杂规则，要么靠自己瞎试错，成本高还不靠谱；现在有了这个“超级大脑”，机器人能像人一样观察、学习、思考，终于能真正走进工厂、仓库，甚至未来走进家庭干活了。今天就用最通俗的话，把开悟3.0的核心本事、底层逻辑和实际用处说透，让大家一看就懂。 一、先搞懂：开悟3.0到底解决了机器人的哪些“老毛病”？ 以前的机器人之所以“不靠谱”，核心是有三个致命缺点：不懂物理规律、记不住事儿、学本事全靠“死数据”。而开悟3.0就是专门治这三个毛病的“特效药”，咱们一个个说： 1. 告别“蛮力干活”：终于懂物理，做事有分寸 不知道大家有没有见过早期的工业机器人？拧螺丝要么拧太松掉下来，要么拧太紧把零件拧坏；抓玻璃杯要么抓不住摔了，要么抓太用力捏碎了。为啥？因为它们根本不懂“物理规律”，只知道按程序执行动作，不知道“力气多大合适”“动作多快不会出事”。 就像以前教机器人拧螺丝，得人工设定“转5圈、用10牛的力”，但实际情况千变万化——螺丝生锈了、位置偏了一点，按固定参数来就准出错。但开悟3.0不一样，它能像人一样“理解物理世界”。 它里面有个叫Puffin的“黑科技”，堪称机器人的“空间透视眼”。比如机器人要抓一个矿泉水瓶，开悟3.0能通过摄像头捕捉的画面，反推出瓶子的大小、重量、材质，甚至能算出“握在哪个位置不会滑”“用多大劲能抓住又不捏变形”。更厉害的是，它还能预判物理变化：比如看到桌子上有个倾斜的盒子，它会提前知道“如果直接碰，盒子会倒”，然后先调整盒子的位置再动手。 再比如工厂里工人拧螺丝，开悟3.0能通过传感器记录工人的动作力度、拧动速度，还能捕捉到“螺丝快拧紧时力度会变大”的物理规律。下次机器人自己拧的时候，就会模仿这个逻辑，根据实际情况调整力度，再也不会出现“滑丝”或“拧坏零件”的情况。这就像新手学做饭，以前是按菜谱“盐放1勺、煮5分钟”，现在是看懂了“菜熟了会变色、汤沸了会冒泡”的规律，能灵活调整，做出来的菜自然更靠谱。 2. 治好“健忘症”：长时记忆在线，做事不跑偏 以前的AI还有个大问题——“记不住事儿”。比如让机器人把书放进书架第二层，然后去拿另一本书，十分钟后再回来找之前放的书，它可能就忘了书放哪了；甚至生成一段几十秒的视频，前面出现的桌子，后面可能突然消失了。这是因为传统模型的“记忆力”有限，超过几秒就会“断片”。 但开悟3.0靠一个叫WorldMEM的架构，给机器人装了“无限记事本”，彻底治好的“健忘症”。这个架构就像我们手机里的备忘录，能把机器人看到的、做过的事情都记下来，而且调取起来特别快。比如机器人在仓库里搬运货物，它能记住每箱货物的位置、已经搬过哪些、还剩哪些，就算中间被打断去做别的任务，回来也能接着干，不会重复搬运或遗漏。 更实用的是，这种长时记忆能支持复杂任务。比如让机器人组装一个零件，需要先拿螺丝、再拿扳手、最后拧紧，整个过程可能要几分钟。以前的机器人可能做到一半就忘了下一步该干啥，或者拿错零件；但开悟3.0能记住整个流程和每一步的细节，就算中间遇到干扰（比如有人走过挡住视线），也能快速恢复状态，把任务完成。这就像我们上班做报表，中间接了个电话，挂了之后还能接着往下做，不用从头再来。 3. 打破“数据瓶颈”：自己造场景，不用靠“死记硬背” AI模型要想聪明，得靠大量数据训练。但现实中，很多危险场景、复杂场景根本没法采集数据——比如工厂里的设备故障、马路上的极端交通事故，总不能为了采集数据去故意制造这些场景吧？这就是行业里说的“数据瓶颈”，以前的机器人只能学“见过的场景”，遇到没见过的就傻眼。 这章没有结束，请点击下一页继续阅读！开悟3.0最牛的本事之一，就是能自己“生成场景”，让机器人在虚拟环境里练本事。它能根据真实数据，生成1080P高清的4D场景视频——所谓4D，就是不仅有画面，还有时间、空间和物理规律。比如它能生成“下雨天工厂地面湿滑”“变电站设备漏电”“快递仓库货架倒塌”这些真实世界里难遇到的场景，让机器人在虚拟环境里反复练习，直到学会应对方法 。 举个例子，机器人要应对“施工占道需要急刹车”的场景，开悟3.0会先构建一个和真实世界一模一样的虚拟施工场景，然后让机器人在里面尝试不同的刹车时机、刹车力度，直到找到最佳方案。更厉害的是，它还能“举一反三”——学会应对“道路施工占道”后，还能生成“路边有障碍物占道”“行人突然横穿马路”等类似场景，让机器人一次性掌握一类问题的解决方法，不用逐个场景训练 。 这种“自己造场景练本事”的模式，就像驾校的模拟驾驶器——新手不用直接上马路冒险，在模拟器里练熟各种路况后，再上路就安全多了。而且开悟3.0生成的场景不是“瞎编”的，完全符合物理规律和现实逻辑，机器人在虚拟环境里学到的本事，拿到真实世界里照样能用。 二、核心逻辑：开悟3.0是怎么“思考”和“学习”的？ 很多人好奇，这个“超级大脑”到底是怎么工作的？其实它的核心逻辑特别简单，就像我们人类学习做事的过程——“多感官接收信息→理解规律→预判结果→反复练习优化”，只不过它的效率比人类高成千上万倍。 1. 第一步：多感官“接收信息”，不只是“看”，还能“摸”和“听” 以前的机器人大多只能靠摄像头“看”世界，就像一个只有眼睛没有耳朵和手的人，很难全面理解环境。但开悟3.0是“多模态”的，能同时处理视频、音频、力反馈等多种信号，相当于给机器人装了“眼睛、耳朵和手”。 比如机器人在工厂干活，它的“眼睛”（摄像头）能看到零件的位置、工人的动作；“耳朵”（音频传感器）能听到机器运转的声音（比如电机异响可能意味着故障）；“手”（力反馈传感器）能感受到拧螺丝的力度、抓东西的摩擦力。这些信息会同时传给开悟3.0，它会把这些碎片化的信息整合起来，形成对场景的完整理解 。 举个具体的例子：工人用扳手拧一个生锈的螺丝，摄像头看到工人的手臂在用力、螺丝在缓慢转动；力反馈传感器感受到扳手传来的阻力越来越大；音频传感器听到“咯吱咯吱”的摩擦声。开悟3.0会把这些信息结合起来，得出“生锈的螺丝需要更大的力度才能拧动，而且要缓慢用力避免滑丝”的结论。下次机器人遇到类似的螺丝，就知道该怎么处理了。 这种多感官接收信息的能力，让机器人不再是“片面理解世界”，而是像人一样“全方位感知”，处理问题自然更精准。 2. 第二步：理解“底层规律”，不是“死记动作”，而是“懂逻辑” 这是开悟3.0和传统模型最大的区别。以前的机器人学干活，是“死记硬背”动作——比如工人拧螺丝的动作轨迹是怎样的，机器人就原封不动模仿，一旦场景变了（比如螺丝位置换了），就不会了。但开悟3.0学的是“底层规律”，是“为什么要这么做”，而不是“怎么做”。 商汤采用的是“以人为中心”的学习模式，简单说就是让机器人“看人类干活，悟背后逻辑”。他们派团队带着可穿戴设备（比如AR眼镜）、环境摄像头，去工厂、消防队、厨房等场景，记录人类做事的全过程——工人拧螺丝的力度变化、消防员爬梯子的重心调整、厨师颠勺的角度控制，甚至包括“遇到突发情况该怎么应对”（比如螺丝拧不动时会换扳手） 。 这些数据被输入开悟3.0后，模型不会只记住动作，而是会分析背后的逻辑：“拧螺丝的核心是‘固定零件’，力度要以‘不滑丝、不损坏零件’为标准”“爬梯子的核心是‘保持重心稳定’，手脚配合要遵循‘先上后下’的规律”。理解了这些逻辑后，机器人就不会被固定场景束缚——比如换了一个更大的螺丝，它会根据“固定零件”的核心需求，自动调整力度和拧动圈数，而不是只能模仿之前的动作。 这就像我们学骑自行车，不是记住“脚蹬的频率、手把的角度”这些表面动作，而是悟到“保持平衡”的核心规律。学会后，不管是骑山地车、电动车，还是在平路、上坡，都能灵活应对，这就是“懂规律”比“记动作”更高级的地方。 3. 第三步：预判“未来变化”，做事有规划，不盲目行动 如果说“理解规律”是让机器人“会干活”，那“预判未来”就是让机器人“干好活”。开悟3.0能根据当前的场景，预判接下来可能发生的变化，提前做好准备，避免手忙脚乱。 本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！比如机器人在工厂巡检，看到一台设备的温度在持续升高，它不会等到温度超标才报警，而是会根据温度上升的速度、设备的运行状态，预判“5分钟后温度会达到危险值”，然后提前发出预警，并规划好去检查设备的路线，争取在故障发生前处理。 再比如自动驾驶场景，开悟3.0能通过摄像头看到前方车辆的刹车灯亮了，同时结合车速、距离等数据，预判“前方车辆会减速停车”，然后提前调整自己的车速，避免急刹车导致追尾。这种预判能力，让机器人的动作更连贯、更安全，也更像人类的行为模式——我们做事之前也会预判，比如过马路时会看红绿灯和来往车辆，提前想好该什么时候走、走多快。 开悟3.0的预判能力，来自于它对物理规律和人类行为逻辑的深刻理解。它就像一个经验丰富的老工人，遇到问题不用慌，因为早就预判到了可能发生的情况，并且想好了应对方案。 4. 第四步：循环“优化迭代”，自己练本事，越用越聪明 开悟3.0不是一个“一成不变”的模型，它能像人类一样“自我进化”，越用越聪明。这个过程就像“实践-总结-改进-再实践”的循环，只不过它的循环速度特别快。 具体来说，机器人在真实场景中干活时，会把遇到的问题、成功的经验都反馈给开悟3.0；同时，开悟3.0会在虚拟环境里生成更多类似场景，让机器人反复练习。比如机器人第一次拧生锈螺丝时，可能力度没掌握好，差点滑丝；这个情况会被记录下来，开悟3.0会分析“为什么会差点滑丝”（比如力度不够、转速太快），然后在虚拟环境里生成“不同生锈程度的螺丝”让机器人练习，直到完全掌握技巧 。 更厉害的是，这种优化是“举一反三”的。比如机器人学会了“拧生锈的螺丝”，开悟3.0会让它顺便练习“拧生锈的螺母”“拧打滑的螺栓”等类似场景，一次性解决一类问题。而且这个循环过程是自动的，不需要人工干预——机器人白天在工厂干活积累经验，晚上就可以在虚拟环境里“加班练本事”，第二天再去干活时，能力就已经提升了。 这种“自我进化”的能力，让开悟3.0摆脱了对“人工调参”的依赖，真正实现了“用得越多，越聪明”，也让机器人的落地速度大大加快——不用等工程师一次次优化模型，它自己就能不断提升能力。 三、实际用处：开悟3.0到底能帮机器人干哪些活？ 说了这么多技术，大家最关心的肯定是：这个“超级大脑”到底有啥实际用处？其实它的应用场景特别广，从工厂、仓库到家庭、道路，只要是机器人能干活的地方，它都能发挥作用。而且商汤的思路很清晰，先从简单场景入手，再逐步拓展到复杂场景，咱们分阶段来看： 1. 短期内：工厂、变电站的“智能巡检员” 最先落地的，就是机器狗在工厂和变电站的巡检工作。以前人工巡检不仅累，还容易出危险——比如变电站里的设备可能漏电，工厂里的高温、高压设备可能存在安全隐患；而且人工巡检效率低，一天顶多跑两三趟，还难免有疏漏。 但装上开悟3.0的机器狗，就成了“不知疲倦的安全卫士”。它的摄像头能360度无死角观察，传感器能实时监测设备的温度、电压、声音等数据；开悟3.0会分析这些数据，预判设备是否会出故障，一旦发现异常就及时报警。而且它能24小时连轴转，一天能完成多轮巡检，效率比人工高好几倍 。 更重要的是，开悟3.0能让机器狗适应复杂环境。比如工厂里地面湿滑，它能预判“容易打滑”，自动放慢速度、调整重心；变电站里有很多障碍物，它能快速规划路线，避开障碍，不会撞坏设备。商汤在智慧城市领域积累的空间地图技术，还能给机器狗精准导航，让它在复杂的工厂车间里也不会迷路。 现在很多工厂已经开始试点这种巡检机器狗，反馈特别好——不仅减少了人工成本，还降低了安全事故的发生率，相当于给工厂装了“千里眼”和“顺风耳”。 2. 中期内：快递仓库的“高效搬运工” 等机器狗在工厂里练熟了，下一步就会去快递仓库干活，尤其是那些存放零食、日用品的前置仓。这些前置仓的特点是货架高度适中、路线固定，标准化程度高，特别适合机器人搬运。 以前仓库里的搬运工作，要么靠人工扛，要么靠叉车运——人工搬运累，效率低；叉车又太笨重，在货架之间穿梭不方便。但装上开悟3.0的机器人，就能灵活穿梭在货架之间，精准识别货物，把货物从一个货架搬到另一个货架，或者搬到分拣台上。 开悟3.0在这里的作用，主要是“精准识别”和“灵活避障”。它能快速认出不同的货物（比如一瓶可乐、一包薯片），不会拿错；还能根据仓库里的实时情况调整路线——比如有人突然走过，它会提前预判，及时停下避让；货架上的货物位置稍微偏移，它也能自动调整抓取角度，不用人手动调整。 小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！而且机器人能24小时不间断工作，尤其是电商大促的时候，仓库里的货物堆积如山，机器人能大大提高分拣和搬运效率，让快递能更快送到消费者手里。现在很多快递公司已经在和商汤合作，试点这种智能搬运机器人，预计很快就会大规模推广。 3. 长期内：家庭里的“贴心助手”+ 马路上的“安全司机” 最让人期待的，还是开悟3.0在家庭和自动驾驶领域的应用，不过这需要时间，因为场景更复杂。 先说说家庭场景。未来装上开悟3.0的家庭机器人，能帮我们做家务、照顾老人孩子。比如它能看懂“地上有垃圾”，自动去打扫；能听懂老人说“我渴了”，去倒一杯温度合适的水；能陪孩子玩积木，还能保护孩子的安全——比如预判“孩子要碰到热水壶”，及时阻止。 但家庭场景的难点在于“环境太复杂”：家里有老人、小孩，还有各种易碎的家具、电器，机器人必须绝对安全。开悟3.0的物理规律理解能力和预判能力，就能解决这个问题——它会预判“碰到老人会导致摔倒”，所以走路时会自动避开老人；会预判“用力过猛会打碎碗”，所以拿碗时会轻轻用力。不过这需要更多的数据训练，短期内还实现不了，但中期内有望看到一些简单的家庭服务机器人落地，比如帮着拖地、擦桌子、取快递等。 再说说自动驾驶。开悟3.0本来就脱胎于商汤的自动驾驶技术，现在把它用到智能驾驶上，能让自动驾驶更安全、更可靠。比如遇到“行人突然横穿马路”“前方车辆急刹车”“施工占道”这些复杂场景，开悟3.0能快速预判，提前调整车速和路线，避免事故发生。而且它能生成各种极端场景让自动驾驶系统练习，比如“下雨天路滑”“大雾天视线差”，让自动驾驶系统在虚拟环境里练熟各种情况，再上路就更安全了 。 未来，装上开悟3.0的自动驾驶汽车，可能会比人类司机更靠谱——它不会疲劳驾驶，不会分心，能提前预判各种危险，让马路更安全。 四、为啥说开悟3.0是“行业破局者”？ 现在做具身智能的公司不少，为啥说开悟3.0能成为“破局者”？核心是它解决了行业的三个核心痛点，还拿出了开放共赢的态度： 1. 解决了“懂物理”的痛点 以前很多具身智能公司都在纠结“机器人的手脚怎么更灵活”，但忽略了“大脑要懂物理”。机器人就算手脚再灵活，不懂物理规律，干活也会笨手笨脚——要么抓碎东西，要么碰倒障碍物。而开悟3.0专门攻克了“物理因果一致性”难题，让机器人真正懂物理，这是行业里很多模型都做不到的 。 2. 解决了“数据不够”的痛点 数据是AI的“燃料”，但具身智能的场景数据特别难采集。开悟3.0能自己生成场景，打破了对“真实数据”的依赖，让机器人不用等采集到足够多的数据就能开始学习，大大加快了落地速度。这一点对中小企业来说尤其重要，不用再花大价钱采集数据，就能用上先进的具身智能技术 。 3. 开放开源，降低行业门槛 商汤宣布开悟3.0会在12月18日开源，还会开放API接口，而且已经适配了多款国产芯片。这意味着不管是大公司还是小创业团队，都能免费使用这个“超级大脑”，不用自己从头研发模型；而且适配国产芯片，也让整个行业的成本降低，不用依赖进口芯片。这种开放的态度，能让更多企业参与到具身智能的生态里，推动整个行业快速发展 。 最后总结：开悟3.0的核心价值是什么？ 其实开悟3.0的本质，不是一个“更聪明的模型”，而是给机器人提供了一种“理解世界、学习技能、适应环境”的全新方式。它让机器人从“只会模仿的工具”，变成了“能思考、会预判、自进化的智能体”。 以前我们总觉得机器人“不够智能”，是因为它们不懂世界的规律、记不住事儿、不会灵活应对变化；但开悟3.0解决了这些问题——它懂物理，所以干活有分寸；它有长时记忆，所以做事不跑偏；它能预判未来，所以行动有规划；它能自我进化，所以越用越聪明。 而且商汤的思路很务实，不搞“空中楼阁”，而是从工厂、仓库这些简单场景入手，让技术快速落地产生价值；同时通过开源、开放API，让更多企业受益，推动整个具身智能行业的发展。 未来几年，随着开悟3.0的普及，我们会看到越来越多的智能机器人走进生产生活——工厂里有机器人巡检，仓库里有机器人搬运，马路上有自动驾驶汽车，家里有机器人做家务。这些机器人之所以能靠谱干活，背后都离不开开悟3.0这个“超级大脑”的支撑。 说到底，开悟3.0的核心价值，就是让AI真正“走进物理世界”，从一个“数字工具”变成一个“物理伙伴”，帮我们解决更多实际问题，让生产更高效、生活更便捷。而这，也正是具身智能的终极意义所在。 喜欢大白话聊透人工智能请大家收藏：()大白话聊透人工智能更新速度全网最快。 日日新多模态大模型：AI终于能像人一样能看能听能干活 要是把商汤的AI布局比作盖房子，那日日新多模态大模型就是这房子的“承重墙”——它不光能让AI看懂图片、听懂声音、读懂文字，还能把这些信息揉到一起理解，甚至能自己生成视频、3D模型，还能指挥机器人干活。以前的AI模型大多是“偏科生”，要么只会处理文字，要么只会看图片；而日日新是“全能选手”，能像人一样用多种感官感知世界，还能把学到的东西转化成实际行动。 2025年商汤喊出“全面拥抱国产化硬件”，日日新就是这场变革的核心——它不仅完成了和寒武纪、华为昇腾等国产芯片的深度适配，还把“能想”和“能做”结合起来，从实验室里的“理论模型”变成了工厂、仓库、家庭里的“实用工具”。今天就用最接地气的话，把日日新多模态大模型的本事、工作逻辑和实际用处说透，让你一看就知道这玩意儿到底牛在哪。 一、先搞懂：啥是“多模态”？日日新到底和普通AI有啥不一样？ 很多人听到“多模态大模型”就犯懵，其实说白了，“模态”就是AI感知世界的方式，比如文字、图片、音频、视频、触觉反馈，都算不同的模态。普通AI模型就像“单眼龙”，只能处理一种模态的信息——比如ChatGPT主要玩文字，一些图像模型只能看图片，它们之间就像隔着一堵墙，没法互通信息。 但人类认识世界从来不是单一方式的：我们看一篇美食攻略，会同时看文字描述、菜品图片、烹饪视频，还会听博主的讲解，最后结合这些信息决定要不要去吃。日日新多模态大模型，就是让AI拥有了和人类一样的“多感官感知能力”，能把文字、图片、音频、视频、3D点云这些信息“揉碎了再捏到一起”，形成对世界的完整理解。 举个最简单的例子：给普通文字模型看一张“小猫蹲在沙发上”的图片，它啥也看不懂；给普通图像模型输入“把小猫移到地毯上”的文字指令，它也没法执行。但给日日新看这张图片，再输入这段文字，它不仅能看懂图片里的内容、读懂文字指令，还能直接生成“小猫蹲在地毯上”的新图片，甚至能生成一段小猫从沙发走到地毯的短视频。这就是多模态的核心：打破不同信息类型的壁垒，让AI能“跨模态理解”和“跨模态生成”。 而商汤的日日新，还比一般的多模态模型多了两个关键本事：一是能对接物理世界，比如接收机器人的力反馈信号，指挥机器人拧螺丝、搬货物；二是全面适配国产芯片，不用依赖进口算力，真正实现了“中国芯+中国模型”的自主可控。这两点，让它从“实验室里的花架子”变成了“能落地的实用工具”。 二、日日新的核心本事：AI终于能“看懂、听懂、记住、会干” 日日新多模态大模型的能力，不是单一的“会处理多类信息”，而是形成了一套“感知-理解-记忆-行动”的完整闭环，就像人类从“认识世界”到“改造世界”的过程。咱们拆成几个具体本事来看，每一个都戳中了传统AI的痛点： 1. 本事一：“眼观六路”——啥都能看懂，还能看透本质 日日新的“视觉能力”可不是简单的“认东西”，而是能像人一样“看懂场景、分析细节、理解逻辑”。传统图像模型看一张工厂车间的照片，只能认出“有机器、有工人、有螺丝”；但日日新能看出“工人正在拧螺丝，机器处于待机状态，螺丝的位置在设备左侧第三格”，甚至能通过机器的仪表盘数据，判断出“机器温度偏高，可能存在故障风险”。 它为啥能做到这点？因为商汤在计算机视觉领域深耕了十几年，把视觉算法的核心能力融入了日日新。比如它的图像理解精度能达到像素级：给它看一张模糊的监控截图，它能还原出人物的面部特征、衣物细节；给它看一张医学影像，它能精准识别出肿瘤的位置、大小和形态，比普通的医疗AI模型准确率高不少。 更厉害的是，它能“跨模态解读视觉信息”。比如给它看一段工厂巡检的视频，再让它用文字总结视频里的问题，它能准确写出“2分15秒时，设备A的指示灯变红；3分40秒时，地面出现油污，存在滑倒风险”；反过来，给它一段文字描述“工厂里有一台红色的机床，旁边放着黄色的工具箱，地面有黑色的油污”，它能直接生成符合这个描述的3D工厂场景图，连油污的位置、机床的型号都能精准还原。 这种能力在实际场景里特别有用：比如智慧城市的监控系统，以前需要人工盯着屏幕看，费时又费力；现在日日新能自动分析监控视频，识别出交通违章、火灾隐患、人员聚集等问题，还能生成文字报告和预警信息，大大减轻了人工压力。 2. 本事二：“耳听八方”——啥都能听懂，还能读懂情绪 日日新的“听觉能力”也远超普通语音模型。传统语音模型只能做到“语音转文字”，比如把你说的话变成文字，但没法理解语境和情绪；而日日新能“听懂话里的意思，还能听出情绪，甚至能结合画面理解音频”。 小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！比如你对着它说“帮我把空调温度调高一点，我有点冷”，它不仅能把这句话转成文字，还能理解“冷”是情绪和需求，然后直接向智能家居发送“调高空调温度”的指令；如果是客服场景，客户带着怒气说“我的快递三天了还没到，你们怎么搞的”，日日新能听出客户的愤怒情绪，还能结合订单信息（文字）、快递物流轨迹（图片），给出“抱歉让您久等了，快递员正在派送，预计半小时内送达”的安抚式回复，比人工客服的反应还快。 更绝的是“音视频结合理解”：给它看一段电影片段，它能听懂角色的台词、背景音乐的情绪，还能结合画面里的表情、动作，分析出“这段情节是主角的内心挣扎，背景音乐的低沉旋律强化了悲伤的氛围”；甚至能根据这段分析，生成一段新的电影解说文案，还能配上合适的背景音乐。 这种能力在教育、娱乐领域特别吃香：比如在线教育里，日日新能听懂学生的提问，结合课件里的图片、文字，用语音和文字结合的方式解答；在短视频创作里，它能根据博主的口播语音，自动匹配相关的图片、视频素材，还能生成字幕和背景音乐，让创作效率翻倍。 3. 本事三：“过目不忘”——长时记忆在线，能处理复杂任务 传统AI模型还有个大毛病——“健忘”，处理超过几分钟的任务就会“断片”。比如让它根据一段10分钟的会议视频写总结，它可能只记住开头和结尾的内容，漏掉中间的关键决策；让它指挥机器人组装一个零件，做到一半可能就忘了下一步该干啥。 但日日新靠自研的长时记忆架构，彻底治好的“健忘症”。它就像有个“无限大的笔记本”，能把接收到的文字、图片、视频、音频信息都存下来，而且能随时调取、整合。比如让它分析一场2小时的行业论坛直播，它能全程记录嘉宾的发言、PPT里的图表、观众的提问，最后生成一份包含“核心观点、数据支撑、争议问题”的完整报告，连嘉宾随口提的一个案例都不会漏掉。 在机器人领域，这个能力更关键：日日新能记住机器人的每一个动作和环境变化。比如机器狗在工厂巡检，它能记住每台设备的位置、已经检查过的区域、发现的故障点，就算中间被派去处理突发情况，回来也能接着完成巡检，不会重复检查或遗漏区域；甚至能根据记忆里的设备数据，预判“某台设备明天可能出现故障”，提前生成巡检计划。 这种长时记忆能力，让日日新能处理越来越复杂的任务——从简单的“文字翻译”“图片识别”，升级到“会议总结”“机器人调度”这些需要长期信息整合的工作，真正从“工具”变成了“助手”。 4. 本事四：“说干就干”——能生成、能指挥，还能对接物理世界 如果说“看懂、听懂、记住”是日日新的“软实力”，那“能生成、能指挥”就是它的“硬实力”。它不光能理解信息，还能把理解转化成“输出”——生成文字、图片、视频、3D模型，甚至能直接向机器人发送指令，让AI从“只会想”变成“会动手”。 先说说内容生成能力：日日新能做的远不止“文字写作文、图片画插画”。它能生成4K高清的短视频，比如给它一个主题“春天的公园”，它能生成包含“花开、鸟鸣、游人散步”的动态视频，还能配上背景音乐和字幕；它能生成3D工业模型，比如输入“一台三轴机床的设计要求”，它能直接生成可用于生产的3D图纸，连零件的尺寸、材质都标注得清清楚楚；它还能生成代码，比如告诉它“做一个简单的电商网页登录界面”，它能写出对应的HTML和CSS代码，还能实时预览效果。 更关键的是对接物理世界的能力：日日新和商汤的开悟世界模型3.0、大晓机器人深度联动，能把虚拟世界的理解转化为现实世界的动作。比如它通过摄像头看到工厂里“螺丝松了”，会先分析“需要用十字螺丝刀拧3圈，用力5牛”，然后把这个指令发送给机器狗，机器狗收到后就会精准完成拧螺丝的动作；它看到快递仓库里“货架上的货物摆放混乱”，会生成“先把零食类货物移到第一层，日用品移到第二层”的搬运计划，再指挥搬运机器人按计划干活。 这种“从数字理解到物理行动”的能力，是日日新和其他多模态模型最核心的区别。很多AI模型只能在电脑里“画饼”，而日日新能把“饼”做出来，真正走进工厂、仓库这些物理场景，解决实际问题。 三、日日新的“中国芯”：为啥适配国产芯片这么重要？ 聊日日新，绕不开它“全面适配国产芯片”的特点。这一点不光是技术上的突破，更是产业上的“破局”——以前国内的AI模型大多依赖英伟达的GPU算力，不仅成本高，还面临“卡脖子”的风险；而日日新完成了和寒武纪、华为昇腾、沐曦等国产芯片的深度适配，让“国产模型+国产芯片”的组合真正能用、好用。 本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！1. 适配国产芯片，到底难在哪？ 很多人觉得“模型适配芯片”就是“改几行代码”，其实完全不是这么回事。不同的芯片有不同的架构、指令集，就像不同品牌的汽车有不同的驾驶逻辑——开惯了手动挡的司机，直接开自动挡可能会手忙脚乱。AI模型也是一样，为英伟达GPU优化的代码，直接放到华为昇腾芯片上跑，可能速度慢十倍，甚至根本跑不起来。 商汤为了让日日新适配国产芯片，做了两件关键事：一是推出了LightX2V推理框架，这个框架就像“翻译官”，能把日日新的模型指令翻译成不同国产芯片能听懂的语言，不用为每款芯片单独改模型；二是做了低比特量化优化，简单说就是在不损失模型精度的前提下，让日日新在国产芯片上跑得更快、更省算力——比如原本需要10块芯片才能跑的任务，现在用5块就够了，成本直接减半。 2. 适配国产芯片，带来了哪些实际好处？ 对企业来说，最直接的好处就是成本大幅降低。以前用进口芯片跑AI模型，算力成本高得离谱，中小企业根本用不起；现在用国产芯片+日日新，推理成本最高能降低65%，就算是小工厂，也能负担得起AI巡检、AI客服的费用。 对产业来说，这意味着国产AI形成了“软硬件闭环”。商汤的日日新模型+国产芯片，再加上大晓机器人的硬件，从“算力”到“模型”再到“应用”，整个链条都实现了自主可控，不用再看海外企业的脸色。比如在金融领域，银行用日日新做智能风控，全程用国产算力和模型，数据不用出本土，安全性大大提升；在工业领域，工厂用日日新指挥机器人，不用依赖进口芯片，供应链更稳定。 对普通用户来说，这也意味着我们能用到更便宜、更智能的AI产品。比如智能家居的语音助手，以前依赖进口算力，响应慢还收费；现在用日日新+国产芯片，不仅响应更快，还能实现“语音控制+图像识别”的多模态交互，比如对着冰箱说“我要喝牛奶”，冰箱会自动打开，还能显示牛奶的保质期。 四、日日新的实际用处：从工厂到家庭，它到底能帮我们干啥？ 日日新不是一个“飘在天上”的模型，商汤从一开始就把它定位成“落地为王”的工具，现在它已经走进了千行百业，从工业生产到日常生活，到处都能看到它的影子。咱们分几个场景说说，感受一下它的实际价值： 1. 工业领域：工厂里的“智能大脑” 在工厂里，日日新就像一个“全能厂长”，能管巡检、管生产、管调度。比如在汽车制造厂，它通过摄像头实时监控生产线，能识别出“零件安装错位”“机器人动作异常”等问题，一旦发现就立刻报警，还能分析“问题出在哪个环节，该怎么调整”；它能结合生产数据（文字）、设备运行视频、传感器的力反馈信号，优化生产流程，比如把“拧螺丝的步骤从5步简化到3步”，让生产效率提升20%；它还能指挥机器狗、搬运机器人干活，比如让机器狗巡检高温、高压的危险区域，让搬运机器人按订单需求分拣零件，彻底把工人从重复、危险的工作中解放出来。 现在很多新能源工厂已经用上了日日新，比如电池生产车间，它能通过视觉识别判断电池的外观缺陷，准确率比人工高99%，还能24小时不间断工作，大大降低了次品率。 2. 物流领域：仓库里的“调度员” 在快递仓库，日日新是“超级调度员”。它能通过摄像头看清仓库里的每一件货物、每一个货架的位置，结合订单信息生成最优的搬运路线；它能听懂仓管人员的语音指令，比如“把今天的生鲜订单优先分拣”，立刻调整机器人的工作优先级；它还能生成仓库的3D模型，仓管人员通过模型就能实时看到货物的摆放情况，不用亲自去仓库核对。 在电商大促的时候，仓库里的订单量会暴涨，日日新的作用就更明显了——它能同时指挥上百台搬运机器人，让它们高效配合，不会出现“机器人堵在路上”“货物分拣错误”的情况，让快递能更快送到消费者手里。 3. 生活领域：身边的“智能助手” 在日常生活中，日日新也在悄悄改变我们的生活。比如在教育领域，它能成为“私人家教”——结合课本的文字、图片、教学视频，给学生讲解知识点，还能根据学生的答题情况，生成个性化的学习计划；在医疗领域，它能成为“辅助医生”——看懂医学影像、读懂患者的病历文字、听懂患者的口述症状，给医生提供诊断建议，尤其在基层医院，能弥补医疗资源的不足；在娱乐领域，它能成为“创作搭档”——帮博主生成短视频脚本、制作动画、配背景音乐，让普通人也能轻松做出高质量的内容。 甚至在家庭场景里，日日新也在慢慢渗透：未来的智能家居，会通过日日新实现“多模态交互”——你对着客厅的摄像头说“把窗帘拉上，再放一首轻音乐”，它能同时听懂语音、看清你的手势，立刻执行指令；家里的老人如果不小心摔倒，它能通过摄像头识别出摔倒的动作，还能听懂老人的呼救声，立刻向子女和社区医院发送预警信息。 本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！五、最后总结：日日新的核心价值，到底在哪？ 日日新多模态大模型的出现，其实标志着AI发展进入了一个新阶段——从“单一模态的智能”升级为“类人化的多模态智能”。它不再是一个只会处理某类信息的“工具”，而是能像人一样感知、理解、记忆、行动的“智能体”。 它的核心价值主要体现在三个方面： 1. 打破了信息壁垒：让文字、图片、音频、视频这些不同类型的信息能自由流通、互相转化，AI终于能“完整地认识世界”； 2. 实现了产研闭环：通过适配国产芯片，让AI模型从实验室走进了千行百业，成本更低、落地更快，真正做到了“技术服务产业”； 3. 连接了虚拟与现实：把数字世界的理解转化为物理世界的动作，让AI从“纸上谈兵”变成“真刀真枪”干活，推动具身智能、机器人技术的快速落地。 当然，日日新现在还不是“完美的AI”——它在处理极其复杂的人类情感、应对极端的物理场景时，还有提升的空间。但商汤一直在让它“进化”：通过对接更多的国产芯片、融入更多的场景数据、联动更多的硬件设备，日日新正在变得越来越聪明、越来越实用。 未来几年，我们会看到越来越多的“日日新应用”——工厂里的智能机器人、仓库里的无人搬运系统、手机里的多模态助手、家里的智能管家……这些场景的背后，都是日日新在默默支撑。而这，也是商汤一直想做的事：让AI真正走进现实，帮我们把生产变得更高效，把生活变得更便捷。 喜欢大白话聊透人工智能请大家收藏：()大白话聊透人工智能更新速度全网最快。 商汤无人机布局：不造飞机，但给无人机装最聪明的“大脑” 提起商汤科技，大家可能先想到它的机器人、大模型、智慧交通，很少有人把它和无人机联系起来。但其实商汤在无人机领域早有布局，只不过它的玩法和大疆、极飞这些造无人机的公司完全不一样——商汤不生产无人机硬件，既不造无人机的机身、电池，也不做螺旋桨、遥控器，而是专心给无人机装“智能大脑”。简单说，别的公司造“能飞的机器”，商汤让这个机器变成“会思考、能干活的智能设备”。 你可以把无人机想象成一个刚学会走路的孩子，机身是它的身体，电池是它的力气，而商汤的AI技术就是它的“脑子”。没有这个脑子，无人机只能按预设路线瞎飞，遇到障碍物就撞上去，拍了照片也得靠人来分析；有了这个脑子，无人机能自己避障、自己找目标、自己分析拍摄的内容，甚至能独立完成巡检、喷药、测绘这些复杂任务。今天就用最接地气的话，把商汤在无人机领域的布局、核心本事和实际用处说透，让你明白它为啥不造无人机，却能在这个赛道里占据重要位置。 一、先搞懂：商汤为啥不造无人机硬件？专做“大脑”更划算 很多人会问，无人机是个大市场，商汤为啥不自己造整机？其实这背后是商汤的核心战略——聚焦AI技术，做产业链的“核心供应商”，而不是做全产业链的硬件厂商。这就像手机行业里的高通，不造手机，但几乎所有手机都用它的芯片；商汤不造无人机，但很多无人机的智能功能都靠它的AI技术实现。 具体来说，商汤不造无人机硬件，主要有三个原因： 1. 硬件赛道竞争太激烈，商汤的优势不在这 现在无人机硬件市场早就被大疆、极飞这些公司占满了，它们在机身设计、电池技术、飞控系统上已经积累了十几年的经验，成本和技术都形成了壁垒。商汤如果从零开始造无人机，不仅要投入巨额资金建工厂、搞生产，还得和这些老牌厂商拼价格、拼渠道，胜算不大。而商汤的核心优势是AI算法，尤其是计算机视觉、空间感知这些技术，这正是无人机智能化最需要的，与其在硬件赛道“内卷”，不如在自己的优势领域做深做透。 2. 做“大脑”能服务更多厂商，市场空间更大 如果商汤自己造无人机，只能卖自己的产品；但如果做AI技术供应商，就能和所有无人机厂商合作。比如大疆的消费级无人机需要更智能的避障系统，极飞的农业无人机需要精准的作物识别技术，电力巡检无人机需要缺陷识别算法，这些需求商汤都能满足。相当于商汤只需要做好“大脑”这一个产品，就能卖给全行业的无人机厂商，市场空间比自己造整机大得多。 3. AI技术是无人机的“刚需”，也是行业的痛点 现在的无人机硬件已经很成熟了，但智能化水平还很低。比如农业无人机喷药，很多还是靠人工设定航线，不管作物有没有病虫害，都一视同仁地喷药，既浪费农药又污染环境；电力巡检无人机拍了几百张线路照片，还得靠人工一张张看，找出绝缘子破损、导线断股的问题，效率特别低。这些痛点的核心，就是缺少能让无人机“看懂”世界、“自主决策”的AI技术，而这正是商汤的拿手好戏。所以商汤专做无人机的AI“大脑”，其实是抓住了行业的核心需求，比造硬件更有价值。 简单说，商汤的思路就是“扬长避短”——把自己的AI优势发挥到极致，让所有无人机都用上它的智能技术，而不是去做自己不擅长的硬件制造。这种“轻资产、高附加值”的模式，也符合商汤一直以来“技术赋能产业”的定位。 二、商汤给无人机装的“大脑”，到底有多聪明？ 商汤给无人机打造的AI“大脑”，不是单一的技术，而是一套包含视觉识别、自主导航、智能分析的完整系统，能解决无人机在实际应用中遇到的各种难题。咱们拆成几个具体的本事来看，每一个都戳中了无人机的行业痛点： 1. 本事一：“火眼金睛”——能精准识别目标，还能看透细节 无人机的摄像头就像人的眼睛，但如果没有AI技术，它只能“看到”画面，却不能“看懂”内容。商汤的计算机视觉算法，就是给无人机装上了“火眼金睛”，让它能从复杂的画面里快速找到目标，还能看清细节。 比如在农业领域，搭载商汤AI的无人机飞过农田时，能在高空识别出哪些作物长了病虫害、哪些作物缺水缺肥，甚至能精准到每一株麦苗、每一棵果树。传统的农业无人机喷药是“全覆盖式”的，不管作物有没有问题都喷，而商汤的AI能让无人机实现“精准喷药”——只对着病虫害区域喷药，其他健康的作物不喷，这样一来，农药用量能减少40%，还能提高作物的产量。更厉害的是，它能识别出不同的病虫害类型，比如区分小麦的锈病和白粉病，然后自动匹配对应的农药，不用人工干预。 这章没有结束，请点击下一页继续阅读！再比如电力巡检领域，无人机拍的输电线路照片里，绝缘子的破损、导线的断股、杆塔上的鸟巢，这些细节用肉眼很难发现，尤其是在高空、远距离拍摄的情况下。但商汤的AI能在几秒钟内分析完一张照片，精准找出这些缺陷，识别准确率能达到99%以上，比人工识别快几十倍。而且它还能对缺陷进行分级，比如“紧急缺陷”（如导线断股）会立刻报警，“一般缺陷”（如鸟巢）会记录下来安排后续处理，让巡检工作更有针对性。 在智慧城市领域，商汤的AI无人机能识别出城市里的违章建筑、垃圾堆积、道路破损，甚至能通过摄像头捕捉到车流、人流的变化，为交通疏导、公共安全提供数据支持。比如在大型活动现场，无人机能实时识别人群密度，一旦发现某个区域人群过于集中，就会向指挥中心发送预警，避免踩踏事故发生。 2. 本事二：“灵敏身手”——能自主避障，还能精准定位 无人机在飞行过程中，最怕的就是遇到障碍物——比如农业无人机遇到大树、电力巡检无人机遇到高压线、消费级无人机遇到高楼，一旦撞上去，不仅无人机报废，还可能造成安全事故。传统的无人机避障系统只能识别前方的障碍物，而且反应慢，而商汤的AI导航技术，让无人机拥有了“灵敏的身手”，能360度无死角避障，还能实现厘米级的精准定位。 商汤的空间感知算法，能让无人机通过摄像头、激光雷达等传感器，实时构建周围环境的3D模型，不管是前方的大树、侧面的高压线，还是下方的河流，都能清晰地“看”到，然后自动规划绕开的路线。比如电力巡检无人机在山区飞行时，遇到突然出现的山峰、树木，能在0.1秒内做出反应，调整飞行高度和方向，根本不用人工操控。 更厉害的是厘米级定位能力。传统的无人机靠GPS定位，误差在几米甚至十几米，很难完成精准的作业。而商汤的AI结合了视觉定位和GPS定位，能让无人机的定位误差缩小到厘米级。比如在物流配送场景，无人机能精准降落在小区的快递柜上，误差不超过5厘米；在建筑测绘场景，无人机能沿着建筑物的轮廓精准飞行，拍摄的照片能无缝拼接成完整的3D模型，为建筑设计提供精准的数据。 这种自主避障和精准定位的能力，让无人机从“人工操控的飞行工具”变成了“能自主飞行的智能设备”，不仅降低了操作门槛（就算是新手也能轻松操控），还大大提升了飞行的安全性和作业的精准度。 3. 本事三：“聪明头脑”——能自主分析数据，还能生成报告 无人机在作业时会产生大量的影像数据，比如农业无人机一次飞行能拍几千张农田照片，电力巡检无人机能拍几百张线路照片，如果这些数据都靠人工分析，不仅费时费力，还容易出错。商汤的AI“大脑”，能让无人机自己分析这些数据，还能生成完整的报告，直接给出解决方案。 比如在农业场景，无人机拍完农田后，商汤的AI会自动分析照片，生成“农田病虫害分布地图”“作物长势报告”，里面会清晰标注出哪些区域有病虫害、病虫害的严重程度、需要用什么农药、喷多少量，农户拿着这份报告，就能直接安排农事作业，不用再请专家到田里查看。 在电力巡检场景，AI分析完照片后，会生成“输电线路缺陷报告”，里面包含缺陷的位置、类型、等级，还有对应的处理建议，比如“某某杆塔的绝缘子破损，建议在24小时内更换”。电力公司的工作人员拿着这份报告，就能直接安排检修，不用再对着一堆照片挨个排查，工作效率提升了20倍以上。 在智慧城市领域，AI无人机分析完城市的影像数据后，会生成“城市管理报告”，比如“某某路段有道路破损，建议及时修补”“某某小区有垃圾堆积，建议安排清运”，这些报告能直接对接城市管理平台，让城市管理更高效、更精准。 这种“数据采集-智能分析-生成报告”的全流程自动化，让无人机的作业不再停留在“拍照”层面，而是真正能为行业提供有价值的决策依据，这也是无人机智能化的核心价值所在。 三、商汤的AI无人机，到底在哪些地方发挥作用？ 商汤的AI无人机技术不是“实验室里的花架子”，而是已经落地到农业、能源、智慧城市、建筑等多个领域，解决了行业的实际痛点。咱们分几个典型场景来说说，感受一下它的实际价值： 1. 农业领域：无人机变成“智慧农夫” 在农业领域，商汤的AI无人机是农户的“好帮手”，能解决“看田难、喷药贵、施肥乱”的问题。以前农户看田，得扛着锄头在田里走，一天最多看几十亩，而且很难发现隐蔽的病虫害；现在搭载商汤AI的无人机，一小时就能巡查上千亩农田，还能精准识别病虫害和作物长势。 小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！比如在河南的小麦种植基地，商汤的AI无人机能识别出小麦的锈病，这种病害如果发现晚了，会导致小麦减产30%以上。无人机拍完照片后，AI会立刻生成病虫害分布地图，农户根据地图用无人机精准喷药，不仅农药用量减少了40%，还把锈病的危害降到了最低。而且商汤的AI还能根据作物的长势，分析出土壤的肥力情况，给出精准的施肥建议，让小麦的亩产量提升了10%以上。 在果园种植领域，商汤的AI无人机能识别出果树的开花量、结果量，甚至能预估果实的产量，果农根据这些数据，能合理安排疏花疏果、采摘时间，提高果实的品质和收益。比如在山东的苹果园，无人机能精准统计每棵树的苹果数量，误差不超过5%，比人工统计快了上百倍。 2. 能源领域：无人机变成“巡检卫士” 在能源领域，尤其是电力、石油、天然气行业，巡检工作环境恶劣、风险高，人工巡检不仅效率低，还容易发生安全事故。商汤的AI无人机，成了这些行业的“巡检卫士”，能在高危环境下完成精准巡检。 比如在新疆的特高压电网，这里的输电线路穿越沙漠、山区，冬季气温低至-30℃，夏季高达40℃，人工巡检不仅辛苦，还很难覆盖所有线路。搭载商汤AI的无人机，能在这种极端环境下全年无休地巡检，而且能精准识别绝缘子破损、导线断股、杆塔鸟巢等缺陷，巡检效率是人工的20倍。更重要的是，无人机能到达人工无法到达的区域，比如悬崖上的输电杆塔，大大降低了巡检的安全风险。 在石油天然气领域，商汤的AI无人机能巡检输油输气管道，识别管道的破损、泄漏，还能监测周边的环境，防止有人在管道附近违规施工。比如在陕北的油气田，无人机能沿着几百公里的管道飞行，一旦发现管道泄漏，会立刻向指挥中心发送预警，工作人员能在第一时间赶到现场处理，避免造成重大损失。 3. 智慧城市领域：无人机变成“城市管家” 在智慧城市建设中，商汤的AI无人机能承担城市管理、交通疏导、应急救援等工作，成了城市的“智能管家”。 比如在上海的临港新区，商汤的AI无人机能巡检城市的道路、建筑、绿化，识别出违章建筑、垃圾堆积、道路破损等问题，这些信息会实时同步到城市管理平台，工作人员能及时处理，让城市管理更精细化。在交通疏导方面，无人机能实时拍摄路口的车流情况，AI分析后会给出交通疏导建议，比如调整红绿灯的时长，缓解交通拥堵。 在应急救援场景，比如地震、洪水等灾害发生后，地面交通中断，人工救援很难快速到达现场。商汤的AI无人机能快速飞抵灾区，拍摄现场的影像数据，AI分析后能识别出被困人员的位置、建筑物的损毁情况，为救援指挥提供精准的数据支持。比如在2025年的南方洪水灾害中，商汤的AI无人机就帮助救援人员找到了多名被困在洪水里的群众，大大提升了救援效率。 4. 建筑领域：无人机变成“测绘工程师” 在建筑领域，商汤的AI无人机能完成建筑测绘、施工监测等工作，比传统的测绘方式更高效、更精准。 传统的建筑测绘需要工作人员拿着全站仪、水准仪等设备在现场测量，不仅耗时费力，还容易产生误差。而商汤的AI无人机能沿着建筑物的轮廓精准飞行，拍摄的照片通过AI处理后，能生成高精度的3D建筑模型，误差不超过厘米级。比如在大型建筑工程的施工阶段，无人机能每周拍摄一次施工现场，AI对比不同时期的模型，能精准监测施工进度，发现施工中的偏差，及时调整，避免返工。 在古建筑保护领域，商汤的AI无人机能拍摄古建筑的细节，生成3D模型，为古建筑的修复提供精准的数据。比如在故宫的修缮工程中，无人机拍摄的太和殿细节照片，通过AI处理后，能清晰地还原建筑的木雕、彩绘，让修缮工作更贴合古建筑的原貌。 四、最后总结：商汤的无人机布局，核心价值在哪？ 商汤在无人机领域的布局，看似没有造硬件，实则抓住了无人机产业升级的核心——智能化。它的核心价值，不在于生产了多少台无人机，而在于让所有无人机都拥有了“智能大脑”，从“能飞的机器”变成了“能干活的智能设备”。 具体来说，商汤的无人机布局有三个核心价值： 1. 推动无人机行业的智能化升级 商汤的AI技术解决了无人机“看不懂、不会动、不会分析”的痛点，让无人机从简单的飞行工具升级为智能作业设备，推动了整个无人机行业从“硬件竞争”转向“智能竞争”。未来，无人机的智能化水平会成为衡量其价值的核心标准，而商汤在这方面已经占据了先机。 这章没有结束，请点击下一页继续阅读！2. 赋能传统行业的数字化转型 商汤的AI无人机技术，让农业、能源、智慧城市、建筑等传统行业实现了数字化、智能化转型。比如农业从“靠经验种地”变成“靠数据种地”，电力巡检从“人工肉眼查”变成“AI智能判”，这些变化不仅提升了行业的效率，还降低了成本和风险，真正实现了“技术服务产业”。 3. 拓展了AI技术的落地场景 商汤的AI技术不仅用在机器人、大模型、智慧交通上，还通过无人机延伸到了更多的行业场景，让AI技术的落地更接地气。这也符合商汤一直以来的战略——让AI走进千行百业，改变生产和生活的方式。 当然，商汤的无人机布局也面临一些挑战，比如如何让AI技术更好地适配不同厂商的无人机硬件，如何降低AI算法的部署成本，让中小厂商也能用上。但随着商汤与更多无人机厂商的合作，以及AI技术的不断迭代，这些问题都会逐步解决。 未来，随着无人机智能化的不断提升，我们会看到越来越多的AI无人机出现在农田、电网、城市上空，它们的背后，都离不开商汤这样的AI技术供应商的支撑。而商汤也会凭借在无人机领域的布局，进一步巩固其在AI产业的核心地位，让AI技术真正赋能更多的行业，创造更大的价值。 喜欢大白话聊透人工智能请大家收藏：()大白话聊透人工智能更新速度全网最快。 商汤临港算力中心：亚洲最牛的AI＂超级大脑＂有多能打 咱们平时用手机刷视频、聊AI、用导航，背后都得靠算力——简单说就是电脑的计算能力。但普通电脑的算力，跟商汤在上海临港建的这个AI计算中心比，就像自行车跟火箭的差距。这地方不是普通的数据中心，而是亚洲最大、全国首个5A级的智算中心，堪称AI领域的超级大脑。今天就用大白话，把它的厉害之处拆解开，让大家看得明明白白。 一、先搞懂：这地方到底是个啥？规模有多吓人？ 首先得明确，商汤临港这个算力中心，不是用来存文件、跑普通程序的，而是专门给AI的——比如训练能写文案、画画的大模型，支撑智慧城市的摄像头分析，帮工厂搞智能质检这些。它的规模和投入，放在全球都是顶尖水平，咱们用几个直观的数字说话： 1. 砸了多少钱？占了多大地方？ 总投资56亿元人民币，这可不是小数目——相当于建好几座大型商场的钱。占地87亩，差不多是8个足球场那么大，总建筑面积13万平方米，一期已经建成7万平方米，相当于19个标准篮球场拼起来的大小。这么大的场地，全是密密麻麻的服务器和相关设备，一眼望过去全是科技感。 2. 算力到底有多强？用通俗的话解释 算力的单位是FLOPS，简单说就是每秒能做多少次浮点运算。商汤临港算力中心的设计峰值是374亿亿次/秒（374 PFLOPS），这个数字听着抽象，咱们换算一下： - 普通家用电脑的算力大概是几万亿次/秒，这个中心的峰值算力，相当于几十万台家用电脑同时全力运转； - 如果让全世界70多亿人一起做数学题，每秒每人算1道，要算5000多年才能赶得上它一秒的计算量； - 截至2025年6月，它的实际算力已经达到 PetaFLOPS（也就是12 EFLOPS），远超最初规划的3740 PetaFLOPS，相当于把原来的升级成了超光速飞船。 现在它的算力利用率已经达到75%，就像一个大型工厂，75%的生产线都在满负荷运转，每天都在为各种AI任务提供计算支持。 3. 硬件配置有多能打？全是顶配装备 要支撑这么强的算力，硬件肯定不能含糊： - 拥有5.4万多张GPU，GPU就是咱们平时说的显卡，不过这可不是玩游戏的普通显卡，而是专门用于AI计算的高端型号，一张的价格就要好几万甚至十几万元； - 这些GPU不是零散摆放的，而是组成了强大的计算集群，支持多元异构混训——简单说就是能同时处理不同类型的AI任务，比如一边训练写文案的大模型，一边帮城市分析交通摄像头数据，互不耽误； - 它的IT负载已经达到40多兆瓦，这是什么概念？相当于一个小型县城的总用电量，可见这些设备的有多惊人，也能侧面反映它的运算能力有多强。 二、全国首个5A级智算中心：这个到底含金量有多高？ 2024年，商汤临港智算中心拿到了全国首个5A级智算中心认证，就像酒店里的五星级一样，是智算中心的最高等级。这个认证可不是随便拿的，要通过五个维度的严格评测，咱们一个个拆解开说，保证听懂： 1. 理论算力：纸面上的硬实力 这就是咱们前面说的374 PFLOPS峰值算力，相当于智算中心的理论考试分数，证明它的硬件配置达到了顶尖水平，有能力处理最复杂的AI任务——比如训练万亿参数级的大模型。要知道，现在能处理万亿参数大模型的智算中心，在全球都没几个。 2. 有效算力：实际能干活的真本事 很多设备纸面参数好看，但实际用起来会打折扣，比如数据传输慢、设备之间协调不畅。而商汤这个中心的有效算力很高，计算效能能达到95%以上——意思是它的理论算力能充分发挥出来，不会浪费。就像一个运动员，不仅身体素质好（理论算力），实际比赛中还能100%发挥水平（有效算力），不会掉链子。 3. 算力能效：不做电老虎，又快又省电 智算中心这么多设备，耗电量肯定大，但5A级要求它必须。商汤通过各种技术手段，让每消耗1度电，能转化的计算能力远超行业平均水平。简单说就是：别人的智算中心算100道题要耗10度电，它算100道题可能只耗6度电，既环保又能降低成本。 4. 业务模型场景支持能力：啥活儿都能接，不挑活 好的智算中心不能只擅长某一种任务，得能适配各种AI场景。商汤这个中心能支撑的场景特别多： - 科研领域：帮高校、科研机构做AI前沿研究，比如开发医疗AI模型、气候预测模型； - 产业领域：给工厂做智能质检、给物流行业做路径优化、给金融行业做风险预测； 本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！- 城市治理：帮上海临港新片区做一网统管，比如分析交通拥堵、识别违章建筑、监测环境质量。 不管是训练大模型，还是处理实时数据，它都能搞定，相当于一个全能打工人。 5. 加分项：有自己的独门绝技 这部分是超出基础要求的亮点，商汤的加分项就是后面要讲的算电协同技术，还有它的安全防护能力、绿色低碳设计等。这些额外的优势，让它从众多智算中心里脱颖而出，稳稳拿到全国首个5A认证。 现在这个中心已经成了行业样板间，很多其他智算中心都来学习它的设计和运营模式，足见这个5A认证的含金量有多高。 三、最牛的独门绝技：算电协同，让算力和电力默契配合 如果说强大的硬件是商汤临港算力中心的，那算电协同技术就是它的大脑神经——这是全球领先的创新技术，也是它区别于其他传统数据中心的核心竞争力。咱们用最通俗的话解释，就是让（AI计算的需求）和（能源供应）像夫妻一样默契配合，不浪费、不耽误。 1. 先搞懂：为啥需要算电协同？ 智算中心的设备都是电老虎，一旦运转起来，耗电量巨大。但AI计算的需求不是固定的——比如白天可能有很多企业要训练模型，算力需求高，需要多耗电；晚上需求少，耗电就可以少一点。如果电力供应和算力需求不同步，就会出现两种问题： - 算力需求高的时候，电力不够，设备跑不动，耽误事； - 算力需求低的时候，电力用不完，白白浪费。 而商汤的算电协同，就是解决这个问题的。 2. 三层架构：打通从电力到算力的全链路 商汤首创了IAAS+MAAS+算电协同的三层架构，咱们不用记专业术语，简单理解就是三个协作部门： - 第一层（IAAS）：负责提供硬件算力，就是那5.4万张GPU和服务器，相当于干活的工人； - 第二层（MAAS）：负责提供AI模型服务，比如商汤自己的日日新大模型，相当于给工人派活的主管； - 第三层（算电协同）：负责协调电力供应和算力需求，相当于管后勤的调度员，确保工人干活的时候不缺电，没活的时候不浪费电。 这三个部门无缝衔接，形成了一个完整的闭环，让整个智算中心高效运转。 3. 核心技术：三个搞定协同 要实现算电协同，靠的是三个关键技术，咱们一个个说： （1）能源大模型：能预测用电需求的AI 商汤专门训练了一个能源大模型，这个模型就像一个电力预言家——它会分析海量的数据，比如过去的算力使用情况、天气变化（天气热的时候设备散热耗电多）、企业的用算计划等，精准预测未来一段时间的电力需求。 比如它预测到明天上午10点，有三家企业要同时训练大模型，算力需求会达到峰值，就会提前通知电力系统：明天10点要多供电；如果预测到凌晨2点算力需求低，就会让电力系统少供电，把多余的电存起来。 （2）高频智能调度：15分钟调整一次，反应超快 普通的数据中心可能一天才调整一次电力供应，而商汤这个中心的调度周期是15分钟，还会每5分钟修正一次策略——相当于每15分钟就一次算力需求和电力供应的匹配度，发现不匹配就立刻调整。 比如突然有一家企业临时加了一个紧急的AI计算任务，算力需求突然增加，调度系统会在15分钟内发现这个变化，马上协调电力系统增加供电，同时优化其他任务的计算资源，确保不耽误任何工作。这种反应速度，就像快递小哥实时调整配送路线，永远能准时送达。 （3）超级储能系统：相当于一个巨型充电宝 为了应对电力供应的波动（比如电网突然停电、电压不稳），商汤和宁德时代合作，建了一个17.888MW的超级储能王炸——这就是一个巨型充电宝，能把多余的电能存起来，需要的时候再释放出来。 比如电网白天供电紧张，储能系统就会释放之前存的电，保障设备运转；晚上电网供电充足，储能系统就会充电，把多余的电存起来不浪费。这个储能系统，解决了智算中心的能源焦虑，让它就算遇到电网波动，也能正常干活。 4. 实际效果：又省钱又环保，效益看得见 这套算电协同系统不是花架子，实际效果特别明显： - 全年能节电1000万度以上，这相当于3000户普通家庭一年的用电量，既环保又为国家节省了能源； - 能降低30%以上的能源成本——智算中心的电费是一笔巨大的开支，节省30%可不是小数目，这让商汤的算力服务更有价格优势，能吸引更多企业来合作； - 还推动了整个行业的绿色化升级，很多其他智算中心都开始学习这种模式，让AI产业不仅能算得快，还能算得环保。 本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！四、谁在这儿借算力？应用场景覆盖方方面面 这么强大的算力中心，可不是自己孤芳自赏，而是已经服务了很多客户，应用场景遍布科研、产业、城市治理等多个领域，真正做到了算力赋能千行百业。 1. 支撑商汤自己的大模型战略：日日新训练基地 商汤的日日新SenseNova大模型，就是在这个算力中心里训练出来的。这个大模型能写文案、画画、做设计、回答问题，功能特别强大，而它的每一次迭代升级，都离不开临港算力中心的支持。 比如大模型从1000亿参数升级到万亿参数，需要处理海量的数据，普通的计算设备根本扛不住，而临港算力中心的5.4万张GPU能轻松搞定，让大模型的训练时间大幅缩短——原来可能需要几个月，现在几周就能完成，这让商汤能快速响应市场需求，在生成式AI的竞争中占据优势。2024年，商汤的生成式AI收入已经达到12亿元，同比增长103.1%，这背后离不开临港算力中心的支撑。 2. 服务头部企业：字节、拼多多都来借算力 现在已经有40多家核心客户在使用商汤临港的算力，都是咱们耳熟能详的企业： - 互联网企业：字节跳动、拼多多这些公司，有大量的AI任务需要处理，比如字节的推荐算法、拼多多的智能客服，都需要强大的算力支持； - 金融机构：多家国有银行和商汤合作，用算力来做风险预测、客户画像分析——比如通过AI分析客户的消费习惯和信用记录，判断贷款风险，这比人工分析更准确、更高效； - 其他行业客户：还有智能制造、智慧医疗、自动驾驶等领域的企业，比如某汽车厂商用这里的算力训练自动驾驶模型，某医疗公司用算力开发疾病诊断AI。 其中有一家国有银行还和商汤签了3年的长期合约，每年付费1.2亿元，可见这些客户对临港算力中心的信任。 3. 赋能科研创新：帮高校和科研机构攻坚克难 除了企业，很多高校和科研机构也在使用这里的算力，开展前沿AI研究： - 比如某高校的科研团队，用算力来研究气候预测模型，通过分析海量的气象数据，提高台风、暴雨等灾害的预测准确率； - 还有科研团队用算力开发医疗AI，比如通过分析医学影像，帮助医生快速发现癌症病灶，提高诊断效率。 这些科研工作如果靠普通的实验室设备，可能需要几年才能出成果，而有了临港算力中心的支持，几个月就能取得突破，大大加速了AI科研的进程。 4. 助力城市治理：临港新片区的智慧大脑 商汤临港算力中心就建在上海临港新片区，自然也为当地的城市治理提供了强大支持： - 交通管理：通过分析路口的摄像头数据，实时监测交通流量，一旦发现拥堵，就会自动调整红绿灯时长，或者给交警发送预警信息； - 环境监测：实时分析空气质量数据、水质数据，一旦发现污染超标，立刻定位污染源，方便相关部门及时处理； - 城市安全：识别违章建筑、高空抛物、火灾隐患等，让城市管理更高效、更安全。 可以说，临港新片区能成为具有全球影响力的科创中心，这个算力中心功不可没。 五、为啥说它是AI产业的压舱石？战略价值不止于算得快 商汤临港算力中心的意义，远不止是一个超级计算机，它更是中国AI产业发展的重要基础设施，战略价值不可替代。咱们从三个方面来说： 1. 打破国外算力垄断，保障AI产业安全 以前，很多高端的AI算力都被国外的企业垄断，国内的AI企业如果要训练大型模型，要么花高价租国外的算力，要么面临卡脖子的风险——比如国外限制高端GPU出口，国内企业就很难买到。 而商汤临港算力中心的建成，打破了这种垄断：它用的是自主可控的技术架构，硬件虽然有部分是国外的，但整个系统的设计、调度、管理都是商汤自主研发的，不会被国外卡脖子。这让国内的AI企业不用再依赖国外算力，保障了中国AI产业的安全发展。 2. 降低AI使用门槛，让中小企业也能用得起算力 以前，强大的算力只有大型企业才能用得起——比如训练一个大模型，可能需要投入几千万元，中小企业根本承受不起。而商汤临港算力中心提供弹性算力服务，简单说就是按需付费： - 中小企业不用自己买昂贵的设备，而是像租水电一样，需要多少算力就租多少，用多久就付多久的钱； - 商汤还提供定制化的算力套餐，针对不同行业、不同规模的企业，设计不同的服务方案，让中小企业也能用上顶尖的算力。 这就像以前只有大企业才能买得起大型机器，现在有了共享工厂，中小企业也能租机器生产，大大降低了AI产业的准入门槛，能激发更多企业的创新活力。 这章没有结束，请点击下一页继续阅读！3. 带动产业链发展，形成AI产业集群 一个顶尖的智算中心，能带动周边产业链的发展。商汤临港算力中心建在临港新片区，已经吸引了一批AI相关企业入驻，形成了产业集群： - 上游：吸引了硬件供应商（比如GPU厂商、服务器厂商）、能源供应商（比如宁德时代）来合作； - 中游：聚集了AI模型研发、算法设计的企业； - 下游：吸引了需要算力服务的应用企业（比如智能制造、智慧医疗企业）。 这些企业互相配合、协同发展，形成了一个完整的AI产业链，不仅能带动临港新片区的经济发展，还能提升中国AI产业的整体竞争力。 六、总结：这个超级大脑，未来还会更牛 商汤临港算力中心的厉害之处，总结起来就是规模大、技术强、应用广、价值高： - 规模上，它是亚洲最大的智算中心，硬件配置顶尖，算力全球领先； - 技术上，它有全国首个5A认证，还有全球首创的算电协同技术，形成了别人难以复制的护城河； - 应用上，它服务了40多家核心客户，覆盖科研、产业、城市治理等多个领域，真正做到了赋能千行百业； - 价值上，它打破了国外算力垄断，降低了AI使用门槛，带动了产业链发展，是中国AI产业的压舱石。 而且它还在不断升级——截至2025年6月，算力已经达到 PetaFLOPS，未来还会继续扩展；算电协同技术也在不断优化，会变得更智能、更节能；客户数量也在不断增加，应用场景会越来越广。 对于普通人来说，这个算力中心可能离我们很远，但它其实就在我们身边——我们用的AI聊天机器人、刷的智能推荐视频、走的智能导航，背后都可能有它的支持。它就像一个默默付出的超级大脑，用强大的算力推动着AI技术的发展，让我们的生活变得更智能、更便捷。 未来，随着AI产业的不断发展，商汤临港算力中心的重要性还会越来越凸显，它不仅会成为中国AI产业的标杆，还会在全球AI竞争中占据重要地位，让世界看到中国AI算力的实力。 喜欢大白话聊透人工智能请大家收藏：()大白话聊透人工智能更新速度全网最快。 商汤x记忆张量：国产算力逆袭A100的关键一战 最近商汤大装置和记忆张量联手搞出了个大动静——落地了业界首个国产GPGPU PD分离商用推理集群，最亮眼的成绩是：在大模型推理这个关键赛道上，综合推理性价比直接干到了同代NVIDIA A100的150%。 这话乍一听有点抽象，说白了就是：用国产的芯片和软件，跑大模型推理业务，花同样的钱能跑出1.5倍的效果，或者说跑出同样的效果，只需要花三分之二的钱。更关键的是，这不是靠堆硬件、拼参数的“笨办法”，而是靠体系级的软硬件协同创新，给国产算力闯出了一条“弯道超车”的路子，不是跟在别人屁股后面模仿。 下面咱们用大白话把这件事的来龙去脉、核心门道和行业意义掰扯清楚，让大家明白这波操作到底牛在哪。 一、先搞懂：大模型推理为啥这么难？PD分离又是啥？ 要理解这个合作的价值，得先明白大模型推理的核心痛点。咱们平时用ChatGPT、文心一言这类大模型，看似只是发个指令等回复，背后的计算过程其实分两大步，这两步的需求天差地别，也是卡住很多算力的“瓶颈”。 第一步叫Prefill（预处理）。当你输入一个问题，比如“帮我写一篇关于古蜀文明的短文”，大模型要先把这段文字转换成机器能看懂的向量，然后一次性计算出大量的中间结果，也就是KV缓存。这个过程的特点是计算量大、可以批量处理，就像工厂里的流水线批量生产零件，需要算力集中发力，但对延迟要求不高——稍微等个几十毫秒，用户根本感觉不到。 第二步叫Decode（解码）。大模型拿到KV缓存后，要逐字逐句生成回复，也就是“逐token生成”。比如先出“古蜀文明”，再出“是中国西南地区一支极具特色的古代文明”，每生成一个词，都要用到前面的KV缓存。这个过程的特点是计算量小，但对延迟要求极高——要是生成一句话卡个一两秒，用户体验直接拉胯，而且这个过程没法批量，只能“串行干活”。 这两步本来是在同一批硬件上完成的，问题就出在这：Prefill阶段需要“暴力计算”，会占满硬件的算力和显存；等轮到Decode阶段，硬件又闲着大半，算力利用率直接暴跌。尤其是国产GPGPU，本身在显存容量、生态适配方面和国际顶尖产品有差距，这么一折腾，劣势更明显——跑同样的任务，成本高、速度慢，根本没法商业化。 那PD分离是啥？说白了就是“分工合作”——把Prefill和Decode这两个阶段，拆到不同的硬件集群上分别处理。负责Prefill的集群专门干“批量重活”，把KV缓存算好；负责Decode的集群专门干“精细快活”，用现成的KV缓存快速生成回复。这样一来，硬件不用在两种模式间来回切换，利用率能提一大截。 但这里要划重点：单纯的硬件PD分离，解决不了根本问题。很多厂商之前也试过，结果发现只是把“一个瓶颈”变成了“两个瓶颈”——Prefill集群算完的KV缓存，要传到Decode集群，传输过程会产生延迟；而且KV缓存本身占显存，就算分开处理，显存不够用的问题还是没解决，性价比提升非常有限。 二、核心突破：不是改硬件，是重构整个推理范式 商汤和记忆张量的聪明之处在于，他们没有局限在“硬件层面拆分工序”，而是把PD分离技术，和记忆张量的核心产品MemOS的激活记忆体系深度绑在了一起，相当于从“流水线分工”升级到了“全产业链协同”，直接重构了大模型推理的底层逻辑。 咱们来拆解这个“协同创新”的关键操作，其实就两件核心事，件件都戳中痛点： 1. MemOS的激活记忆体系：让KV缓存“活起来”，省下大量显存 前面说过，KV缓存是大模型推理的“刚需”，但它特别占显存——一个千亿参数的大模型，一次推理产生的KV缓存，就能吃掉好几GB的显存。传统模式下，这些缓存用过一次就扔，下次再推理，又要重新计算，既费算力又费显存。 而MemOS的激活记忆体系，说白了就是给KV缓存搞了个“智能管理系统”。它能做到两件事： - 缓存复用：把高频出现的KV缓存（比如用户经常问的“大模型是什么”这类通用问题的缓存）存起来，下次再有用户问类似问题，直接调用现成的缓存，不用重新计算。这就像餐厅里的预制菜，不用每次都从零开始炒菜，节省大量时间和燃气。 - 动态压缩：对不常用的KV缓存，进行无损压缩，把显存占用率降下来。比如原本占10GB的缓存，压缩后只占5GB，省下的显存就能用来跑更多的推理任务，相当于一台机器当成两台用。 这章没有结束，请点击下一页继续阅读！更关键的是，MemOS的这套体系不是孤立运行的，它和PD分离的硬件集群深度联动：Prefill集群算出来的KV缓存，会直接传到MemOS的“记忆库”里，由MemOS统一调度，再分发给Decode集群使用。这样一来，不仅解决了KV缓存的传输延迟问题，还从根源上减少了显存占用——这才是真正的“降本增效”。 2. 商汤大装置：给国产GPGPU“量身定制”调度方案 有了好的软件，还得有好的调度，让硬件的潜力发挥到极致。这就是商汤大装置的核心作用。 商汤在AI大模型领域摸爬滚打多年，最懂大模型推理的“脾气”。他们针对国产GPGPU的特性——比如显存带宽、算力架构和国际芯片不一样——做了三件关键优化： - 批量调度优化：让Prefill集群“吃饱喝足”，把多个用户的推理请求打包成批量任务，最大化利用算力，避免资源闲置。比如原本一次只能算10个用户的请求，优化后能算20个，效率直接翻倍。 - Decode低延迟调度：给Decode集群设计了“优先级调度”机制，确保用户的请求能被快速响应。比如把实时对话类的请求排在前面，避免出现“用户等半天”的情况，兼顾了吞吐率和延迟。 - 硬件适配调优：针对国产GPGPU的底层架构，修改推理框架的代码，解决了很多“兼容性问题”。比如有些国产芯片跑大模型时会出现“算力浪费”，商汤通过优化算子，让硬件的算力利用率提升了30%以上。 简单来说，记忆张量的MemOS解决了“缓存怎么存、怎么用”的问题，商汤大装置解决了“硬件怎么调度、怎么算得快”的问题，两者结合，不是1+1=2，而是1+1=3。 三、实测成果：150%性价比，到底意味着什么？ 说了这么多技术，最终还是要看实打实的结果——综合推理性价比达到同代NVIDIA A100的150%。这个数字不是实验室里的“理论值”，而是商用集群跑出来的“实战值”，含金量极高。 咱们先解释一下“综合推理性价比”：它不是单看速度，也不是单看成本，而是**（推理速度×推理规模）÷（硬件成本+运维成本）**。比值越高，说明同样的投入，能获得的产出越多。 150%的性价比，意味着两种实际应用场景： - 场景一：成本相同。用国产GPGPU集群，花和A100集群一样的钱，能跑出1.5倍的推理量。比如A100集群一天能处理100万次用户请求，国产集群能处理150万次，直接提升50%的业务量。 - 场景二：推理量相同。要处理100万次用户请求，国产集群的成本只有A100集群的三分之二。比如A100集群要花100万元，国产集群只需要花67万元，成本直接降了三分之一。 这对大模型商业化来说，简直是“救命级”的突破。现在很多大模型公司都卡在“推理成本太高”的问题上——跑一次推理就要烧不少钱，根本没法大规模推广。而商汤和记忆张量的这套方案，直接把成本压了下来，让国产大模型在商用市场上有了竞争力。 更重要的是，这个集群已经实现了商用落地，不是停留在实验室的样品。这意味着方案的稳定性、可靠性都经过了市场检验，其他企业可以直接借鉴、部署，不用再从零开始摸索。 四、行业意义：不止反超A100，更是国产算力的“范式革命” 这件事的意义，远不止“性价比超过A100”这么简单，它给国产算力的发展指明了一条全新的道路——不是靠硬件参数对标，而是靠体系级创新实现弯道超车。 1. 打破“跟随者”定位，走出差异化路线 过去，很多国产算力厂商的思路是“对标”——英伟达出A100，我就做一个参数差不多的芯片；英伟达出H100，我就跟着做H100的对标产品。但这种思路永远只能跟在别人后面，而且很容易陷入“参数内卷”，成本下不来，生态也跟不上。 而商汤和记忆张量的方案证明：不用在硬件参数上硬碰硬，通过软件和硬件的协同创新，照样能在关键场景实现反超。国产算力的优势不在于“复制别人的路”，而在于“走出自己的路”——针对中国市场的商用场景，做体系级优化，形成差异化竞争力。 2. 重构大模型推理的成本曲线，加速商业化落地 大模型的发展，分为“训练”和“推理”两个阶段。训练阶段是一次性投入，而推理阶段是长期、持续的成本——用户每用一次，就要消耗一次算力。可以说，推理成本决定了大模型的商业化天花板。 这次方案把推理性价比提升50%，直接把这个天花板拉高了一大截。对大模型公司来说，成本降下来，就能把更多的钱投入到模型优化、场景拓展上；对中小企业来说，以前用不起大模型推理服务，现在成本降低了，就能用得起，推动大模型在千行百业的应用。 本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！3. 推动国产算力生态的正向循环 一个算力生态的成熟，需要“硬件—软件—应用”三者的良性互动。以前，国产硬件因为生态不好，没人愿意做软件适配；软件适配少，应用就少，硬件也卖不出去，陷入恶性循环。 而商汤和记忆张量的合作，打破了这个循环：他们用国产硬件做基底，用自主软件做优化，跑通了商用场景，证明了国产算力的价值。这会吸引更多的软件厂商来做适配，更多的应用厂商来用国产算力，形成“硬件卖得好—软件适配多—应用场景广”的正向循环，加速国产算力生态的成熟。 五、总结：这波操作，给国产算力打了一剂强心针 商汤大装置和记忆张量的这次合作，不是一次简单的“技术突破”，而是一次范式革命。它告诉我们：国产算力要想赶超国际顶尖水平，靠的不是“堆参数”“拼硬件”，而是“体系级创新”——把硬件、软件、调度、应用拧成一股绳，在关键场景上形成自己的优势。 150%的性价比，只是一个开始。随着更多国产GPGPU的推出，随着MemOS这类软件的持续优化，随着商汤大装置的调度能力不断升级，国产算力在大模型推理、训练等更多场景实现反超，只是时间问题。 更重要的是，这次突破给整个行业带来了信心——国产算力不是“陪跑者”，而是“领跑者”的有力竞争者。在AI这个赛道上，中国企业完全有能力走出一条自主可控、差异化发展的道路。 喜欢大白话聊透人工智能请大家收藏：()大白话聊透人工智能更新速度全网最快。 国产AI算力的硬核反杀：商汤纯国产GPU集群改写全球游戏规则 当英伟达高管还在办公室里反复盘算H200芯片的定价策略，试图用新一轮硬件升级巩固市场垄断地位时，中国工程师已经在实验室里，用一份实打实的极限测试成绩单，给全球AI算力市场扔下了一颗“重磅炸弹”。据财联社12月13日报道，在商汤科技极限测试实验室的严苛环境下，基于纯国产GPU集群运行的日日新大模型，交出了一份让整个业界为之震动的答卷：视频生成这类高算力消耗任务，耗时仅比英伟达顶级方案多12%，但综合成本直接暴降40%；更关键的是，商汤自研的技术框架，硬生生把大模型推理的算力消耗砍掉了一半。这份成绩单的意义，远不止“追平国际巨头”那么简单，它标志着国产芯片正在从“跟跑”转向“并跑”甚至“领跑”，用极致性价比撕开了国际巨头的垄断防线，一场属于中国AI算力的技术反杀，已经正式上演。 一、 不是“勉强对标”，是“性价比维度的降维打击” 要读懂这份成绩单的含金量，首先得跳出“单纯比速度”的狭隘视角——在AI大模型的商业化赛道上，速度和成本的平衡才是核心竞争力，尤其是视频生成这类高算力、高复杂度的任务，成本往往比绝对速度更能决定市场话语权。 我们不妨先拆解一下商汤公布的核心数据：视频生成任务耗时落后英伟达顶级方案12%。这个差距，在实际商用场景中几乎可以忽略不计。要知道，用户使用视频生成大模型时，更在意的是“能不能生成符合需求的内容”“渲染效果够不够好”“等待时间是否在可接受范围”，而非“快0.几秒还是慢0.几秒”。对于绝大多数企业级客户来说，12%的耗时差距，完全可以通过优化任务调度、批量处理请求来抹平，不会对业务效率产生实质性影响。 但40%的综合成本降幅，却是实打实的商业优势，堪称“降维打击”。咱们用大白话算一笔账，就能明白这个数字的分量：假设一家内容创作平台，用英伟达顶级方案跑一次大规模视频生成任务，包括硬件采购、电费、运维在内的综合成本是100万元，那么换成商汤纯国产GPU集群，只需要花60万元就能完成同样的任务。这还没算上商汤自研技术框架的“算力消耗砍半”优势——如果把这个优势叠加进去，成本还能再降一个档次。对于大模型公司、内容创作平台、工业设计企业这些算力需求大户来说，这意味着同样的预算，能跑出两倍的业务量；同样的业务量，能省下一半的成本。这种性价比差距，足以让很多原本依赖进口芯片的企业，毫不犹豫地转向国产方案。 更值得注意的是，这份亮眼成绩是在纯国产GPU集群上跑出来的——从硬件芯片到底层技术框架，再到集群调度系统，没有依赖任何进口核心组件。这就意味着，这种成本优势不是靠“采购便宜硬件”的权宜之计，也不是靠“牺牲性能换成本”的妥协方案，而是靠自主技术创新构建的“护城河”。它不是“勉强对标”，而是在商业化最关键的性价比维度，实现了对国际巨头的反超，别人想抄都抄不走。 二、 核心底牌：自研技术框架，把算力消耗“砍半”的关键 很多人会问：国产GPU的硬件参数，和英伟达顶级芯片相比还有差距，为啥能跑出这么高的性价比？答案就藏在商汤的自研技术框架里——这不是简单的“硬件适配”，而是从底层重构大模型的计算逻辑，把算力的利用率挖到了极致。 要搞懂这个技术框架的厉害之处，得先明白传统大模型计算的痛点。大模型推理和训练的算力消耗，很大一部分都浪费在了“冗余计算”和“显存占用”上。比如传统框架处理视频生成任务时，会把大量算力花在重复调用模型参数、存储无用的中间数据上；再比如，不同任务的算力需求波动大，传统框架没法灵活调度资源，导致硬件经常“忙的时候忙死，闲的时候闲死”，算力利用率往往只有30%-40%。这就好比一辆车，发动机排量很大，但油路设计不合理，燃油利用率极低，跑同样的路要烧更多的油。 商汤自研技术框架的核心操作，就是给大模型计算“瘦身”，从三个层面把算力浪费降到最低： 1. 算子级优化，砍掉冗余计算：大模型的计算过程，是由一个个“算子”（可以理解为最小的计算单元）组成的。商汤工程师通过分析视频生成任务的计算特点，对算子进行了重构和合并——把那些重复、低效的算子砍掉，把能合并的算子整合在一起，让每一分算力都用在刀刃上。比如原本要分三步完成的图像渲染计算，现在一步就能搞定，直接节省了三分之二的算力消耗。 2. 智能缓存管理，释放显存压力：显存是大模型运行的“内存”，显存不足会导致模型运行卡顿，甚至无法处理大尺寸任务。商汤的技术框架引入了“动态缓存复用”技术，能智能识别哪些中间数据是常用的，哪些是一次性的——常用数据存在显存里，一次性数据用完就删，还能对不常用的数据进行无损压缩。这样一来，国产GPU的显存利用率提升了50%以上，原本只能跑小尺寸视频生成的硬件，现在能轻松处理4K、8K的高清视频生成任务。 本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！3. 集群调度优化，让硬件“吃饱喝足”：单块GPU的算力再强，也需要合理调度才能发挥集群的整体优势。商汤的调度系统能根据任务类型，把视频生成的“渲染、建模、合成”等不同环节，分配给不同的GPU节点处理，避免某一个节点“累死”而其他节点“闲着”。同时，系统还能根据任务优先级动态调整资源，比如把实时性要求高的短视频生成任务排在前面，把批量处理的长视频生成任务放在后台，既保证了用户体验，又提升了集群的整体吞吐率。 打个比方，这就像给一辆家用车装上了顶级的发动机调校系统和油耗管理系统——虽然发动机排量没变大，但动力利用率大幅提升，跑得又快又省油。这种“软件定义算力”的思路，正是国产芯片实现弯道超车的关键——与其在硬件参数上和国际巨头硬碰硬，不如通过软件创新，把现有硬件的性能发挥到极致。商汤的实践证明，只要软硬件协同创新做到位，国产GPU完全能在关键场景实现“参数落后但体验不落后、速度接近但成本大领先”的效果。 三、 改写游戏规则：从“被迫买单”到“自主定价” 长期以来，全球AI算力市场的游戏规则，都是由英伟达这类国际巨头制定的。芯片卖多少钱、配套框架怎么用、升级节奏怎么定，都是巨头说了算。国内企业只能被动接受高价，就算成本压力大，也没有太多选择——毕竟在高端AI芯片领域，曾经几乎没有替代品。这就是典型的“卡脖子”困境，国内AI产业的发展，不得不被别人牵着鼻子走。 而商汤这份成绩单的出现，正在打破这种垄断格局。当国产方案能在核心任务上做到“速度差距可接受、成本优势碾压”时，市场的话语权就开始转移了。 对国际巨头来说，这是一条“让对手脊背发凉”的成本曲线。以前，英伟达可以靠着技术优势定高价，就算芯片卖得贵，国内企业也得买单。但现在，商汤的纯国产方案，用40%的成本降幅，逼着英伟达不得不重新考虑定价策略。要是英伟达的芯片不降价，就会失去大量对成本敏感的客户；要是降价，又会压缩自己的利润空间，陷入两难境地。更关键的是，商汤的技术框架是自主可控的，后续还能通过持续优化，进一步拉大成本优势——这种“越迭代越便宜”的趋势，才是国际巨头最害怕的。 对国内AI产业来说，这更是一场“解放运动”。大模型的商业化落地，一直被高算力成本卡住脖子——训练一个千亿参数的视频生成模型，要花数亿元；推理一次高清视频生成任务，要花数万元。这样的成本，别说中小企业，就算是大型科技公司，也得掂量掂量。现在商汤把综合成本降了40%，算力消耗砍了一半，相当于直接降低了大模型商业化的门槛。未来，不管是内容创作、智能客服，还是工业质检、自动驾驶、数字孪生，这些需要大模型算力支撑的场景，都能因为国产方案的高性价比，实现更快的落地和普及。 更深远的意义在于，这不仅是一次技术突破，更是一次生态突破。商汤的纯国产GPU集群，证明了国产硬件和国产软件完全可以适配，形成了“芯片—框架—应用”的完整闭环。以前，很多国产芯片厂商因为没有成熟的软件框架适配，硬件性能发挥不出来；很多软件厂商因为没有稳定的国产硬件支持，不敢投入研发。现在，商汤的成功案例，给整个行业树立了标杆——越来越多的企业会加入到国产算力生态的建设中，形成“硬件卖得好—软件适配多—应用场景广”的正向循环。 四、 不是终点，是国产算力逆袭的起点 当然，我们也要清醒地认识到，商汤的这份成绩单，只是国产AI算力逆袭的一个起点。不可否认，在一些尖端领域，比如超大规模大模型的训练、极致低延迟的实时推理，国产GPU的硬件参数和英伟达顶级芯片还有差距；生态适配的完善度，也需要时间来打磨——毕竟英伟达的CUDA生态，已经积累了十几年的优势。 但这份成绩单的意义，不在于“彻底超越”，而在于它证明了一条可行的道路：国产芯片不用走“复制别人”的老路，靠体系级的软硬件协同创新，照样能在全球市场站稳脚跟。以前，很多人觉得国产芯片只能做中低端市场，高端市场只能靠进口；现在，商汤用实际数据证明，国产芯片不仅能进入高端市场，还能靠性价比优势抢占市场份额。 更重要的是，商汤的突破不是孤例。现在国内越来越多的企业，正在从芯片设计、框架研发、场景应用等多个维度发力，构建自主可控的AI算力生态。比如华为的昇腾芯片，已经在政务、金融等领域实现大规模应用；寒武纪的思元芯片，在智能驾驶场景表现亮眼；再加上商汤的自研框架、科大讯飞的行业大模型，这些力量汇聚在一起，正在形成一股不可忽视的“中国算力势力”。 当英伟达高管还在盘算H200的定价时，中国工程师已经在实验室里，用一行行代码、一组组数据，画出了一条向上的增长曲线。这条曲线的背后，是中国AI产业从“跟跑”到“并跑”再到“领跑”的野心，更是中国科技摆脱垄断、自主可控的决心。 这场技术反杀，才刚刚开始。未来，随着更多国产芯片的推出、更多自研框架的优化，国产AI算力的优势还会进一步扩大。我们有理由相信，用不了多久，全球AI算力市场的游戏规则，将由中国企业来改写。 喜欢大白话聊透人工智能请大家收藏：()大白话聊透人工智能更新速度全网最快。 如影营销智能体：重构电商生产力，6万亿赛道的AI增长革命 当2025年中国直播电商市场规模朝着6万亿大关疾驰，这个商业世界最沸腾的赛道，正陷入一场“增长悖论”：一边是爆发式扩张的市场红利，一边是人力效率见顶、运营成本高企的现实困境。主播、场控、运营、投流、内容制作等多个岗位的紧密配合，曾是直播电商的增长基石，但如今“靠人堆增长”的模式已难以为继——重复劳动挤占决策时间、数据孤岛导致响应滞后、跨岗位协同效率低下，成为无数电商从业者的共同痛点。 就在这样的行业拐点，商汤科技「产品发布周」第三天（2025年12月17日）抛出重磅解决方案：正式推出如影营销智能体，一款面向电商运营全场景的新一代AI增长引擎。它以“四大电商Agent+数字人Agent”组成的五大智能体矩阵，打破单点工具局限，实现“店铺→直播运营→场控→投放→店铺”的端到端全链路协同，彻底推动电商增长从“人力驱动”转向“智能驱动”。正如商汤科技数字文娱事业部总监许亲亲所言：“如影营销智能体存在的根本意义，不是辅助人做事，而是由AI承担完整链路，真正把结果跑出来，让运营自动联动，增长自动滚动。” 一、6万亿赛道的增长困局：电商人被“琐事”困住的增长潜力 直播电商的爆发式增长，本质上是“人、货、场”数字化重构的结果，但随着行业进入深水区，“人”的因素逐渐成为增长瓶颈。如今的电商行业，正面临四大核心痛点，让无数从业者陷入“忙而无效”的困境： 1. 数据割裂，决策效率低下 店铺运营需要整合库存、活动、竞品、用户行为等多维度数据，但这些数据分散在淘宝、京东、抖音等多个平台后台，甚至隐藏在Excel表格、第三方工具报表中。运营人员每天要花费40%以上的时间下载、整理、核对数据，真正用于策略规划、创意优化的时间被严重挤压。以退款分析为例，资深运营往往需要半天时间梳理数据、定位原因、形成结论，而等到方案落地，市场机会可能早已流失。 2. 重复劳动，人力成本高企 直播运营的核心工作之一是数据复盘，但下播后的报表整理、异常波动标注、效果反馈等环节，堪称“体力活”：运营人员需逐一提取观看人数、转化率、客单价等数十项指标，手动生成多版本报表，还要反复核对数据准确性，一套完整复盘往往耗时2小时以上。而流量投放岗位更甚，投放人员需实时监测数十条投放计划的ROI和转化漏斗，大促期间每小时就要汇报一次数据，重复工作占用大量精力，根本无暇精细化优化投放策略。 3. 协同滞后，错失最佳时机 直播场景中，主播、场控、投流、运营等岗位分工明确，但工作节奏全靠人工对齐：场控发现某款产品库存告急，需临时暂停上链接，却忘了同步给投流团队，导致投放计划仍在持续引流；运营复盘发现某类人群转化率极高，想调整投放定向，却因跨部门沟通延迟，错失黄金优化窗口。这种“数据不同步、响应不及时”的协同问题，成为制约直播效果的关键短板。 4. 资源不均，中小商家承压 对于中小商家而言，直播电商的门槛越来越高：专职场控月薪动辄8000元以上，资深投手更是“一将难求”；真人主播精力有限，无法实现24小时不间断直播，多账号、多平台同步开播更是难上加难。人力、时间成本的高企，让大量中小商家只能“望直播兴叹”，难以享受6万亿市场的增长红利。 这些痛点的本质，是传统电商运营模式的“生产力天花板”——当行业从“增量竞争”转向“存量竞争”，靠增加人力、延长工时的粗放式增长已行不通，市场迫切需要一场“生产力革命”，而AI智能体的出现，正是破解困局的关键。 二、五大智能体矩阵：全链路协同，让增长“自动滚动” 商汤如影营销智能体的核心突破，在于跳出了“单点工具优化”的思维定式，构建了一套能自主协同、闭环运转的“智能运营生态”。五大智能体各司其职又深度联动，将店铺运营、直播运营、场控、投放、内容生产等环节的重复性、流程性工作全部自动化，让电商增长形成“无需人工介入”的自动化飞轮。 1. 店铺运营Agent：20倍提效，从“数据搬运工”到“策略军师” 店铺运营Agent的核心价值，是把运营人员从繁琐的数据工作中解放出来，让他们专注于“做规划、谋策略”。它实现了全流程自动化：用户只需通过自然语言下达指令（如“分析近30天退款原因并给出优化方案”），Agent便能自动拆解任务，从多个平台后台抓取相关数据，上传分析文件，甚至能跨平台整合库存数据、竞品动态、用户评价等多维度信息，最终输出包含核心结论、数据支撑、行动建议的深度洞察报告。 本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！在退款分析等复杂场景中，具备5年以上经验的人力往往需要4小时才能完成的工作，店铺运营Agent仅需10分钟即可搞定，且报告维度更全面——不仅能统计退款率、退款原因占比，还能关联用户画像、产品评价关键词，精准定位“是产品质量问题”“物流延迟导致”还是“售后响应不及时”，并给出针对性优化方案。单任务平均提效20倍的背后，是AI对数据处理能力的碾压式优势，让运营人员的核心价值回归到“决策”而非“执行”。 2. 直播运营Agent：6倍提速，复盘报表“自动生成” 直播运营Agent彻底解决了“下播后加班复盘”的行业痛点，实现了“直播前配置、下播后自动输出结果”的闭环。用户只需在直播前设定好核心关注指标（如转化率、客单价、异常波动阈值），下播后无需任何操作，Agent便能自动抓取直播全量数据，生成多维度深度分析报告：既包含品牌层汇总报表，清晰呈现整体直播效果；也有单场直播的详细数据拆解，精准标注“某时段观看人数骤降”“某产品转化率异常偏高”等波动点；更能基于历史数据和行业基准，给出“优化产品讲解顺序”“调整福利发放时间”等可落地的优化建议。 实测数据显示，完成同等质量的运营复盘，传统人工需2小时，而直播运营Agent仅需20分钟，单任务提效高达6倍。这意味着，运营人员每天可节省数小时报表整理时间，将精力投入到直播脚本优化、用户需求洞察等更高价值的工作中。 3. 流量投放Agent：5倍增效，让每一分预算都“花在刀刃上” 流量投放Agent就像一位“24小时在线的资深投放顾问”，不仅能解放投放人员的双手，更能提升投放精准度。它具备三大核心能力：一是多店铺数据同步监测，可同时接入多个店铺的投放数据，自动生成汇总时报，大促期间无需人工逐一向导汇报；二是异常波动实时预警，能秒级识别“某投放计划ROI骤降”“某渠道转化漏斗断裂”等问题，第一时间推送预警信息；三是智能策略辅助，基于商汤积累的电商行业Know-how，自动给出“调整定向人群”“优化创意素材”“调整出价策略”等建议，甚至能根据实时数据动态调整投放参数。 对于投放人员而言，这意味着原本需要手动监测、分析、优化的数十条投放计划，现在全部由AI接管，单任务提效5倍以上。更重要的是，AI能避免人工操作的主观性和延迟性，确保投放策略始终贴合市场变化，让每一分投放预算都能实现最优回报。 4. 直播场控Agent：自助式场控，主播“一个人也能顶一个团队” 直播场控Agent的出现，彻底打破了“直播必须专人场控”的固有模式，实现了主播“自助式”场控。它能自动完成直播中的各类助播工作：根据库存数据自动上下架产品，无需场控手动操作；定时发放福袋、优惠券，精准匹配直播节奏；自动回复高频弹幕问题（如“产品尺寸”“发货时间”），减少主播互动压力；还能实时调整价格、设置限购，全程不影响主播说话，也不会打断直播节奏。 这一功能对中小商家尤为友好——无需雇佣专职场控，主播自己就能完成所有助播工作，大幅降低人力成本；同时，场控Agent能精准执行预设指令，避免人工操作的失误（如忘改价格、漏发福利），让中小商家也能拥有“顶配”的直播间运营能力，将更多精力用于用户互动和产品讲解。 5. 数字人Agent：当日复刻当日播，破解“主播依赖症” 商汤如影的数字人Agent，堪称行业首创的“零成本直播神器”，彻底解决了真人主播精力有限、成本高企的痛点。它无需繁琐的视频采集和建模流程，仅需少量素材即可高质量复刻真人直播间的场景、话术、互动方式，实现“当日复刻当日播”——无论是品牌方的明星主播，还是中小商家的店主，都能快速拥有自己的数字人分身。 数字人Agent具备三大核心优势：一是全天候开播，可实现24小时不间断直播，覆盖不同时区、不同时段的用户群体；二是多账号同步开播，一个数字人可同时在淘宝、抖音、京东等多个平台开播，大幅提升曝光效率；三是零人力成本，一旦复刻完成，后续开播无需额外投入人力，中小商家也能轻松实现多平台、高密度直播。更重要的是，数字人Agent能精准还原真人的语言风格、肢体动作，甚至能根据用户弹幕实时互动，直播效果与真人主播不相上下。 五大智能体并非孤立运行，而是通过商汤的智能协同框架实现深度联动：店铺运营Agent分析出某款产品库存充足、竞品热度高，会自动同步给直播运营Agent，建议将其设为直播主推款；直播运营Agent复盘发现某类人群转化率极高，会实时推送数据给流量投放Agent，指导其调整定向策略；流量投放Agent带来大量精准流量后，会同步给直播场控Agent，提醒其做好库存预警和福利发放——整个流程无需人工干预，形成“数据驱动-自动执行-效果反馈-策略优化”的闭环，让电商增长“自动滚动”。 这章没有结束，请点击下一页继续阅读！三、技术底座：三大核心能力，重构电商生产力 如影营销智能体之所以能实现“能扛事、能协作、能跑通链路”的核心价值，背后离不开商汤日日新大模型的三大核心能力支撑。这三大能力如同智能体的“大脑”“双手”和“行业经验”，让AI不再是只能“陪聊”的工具，而是能真正落地执行的“智能战友”。 1. 日日新多模态大模型：赋予智能体“听懂、读懂”的能力 商汤日日新大模型的多模态推理能力，是如影营销智能体的“核心大脑”。它不仅能读懂复杂的数据报表、Excel表格，还能听懂模糊的业务需求——用户无需输入精准指令，只需用自然语言表达“想提升直播间转化率”“分析一下最近的退款问题”，智能体就能精准拆解需求，明确核心目标和执行路径。 这种多模态能力，让智能体打破了“技术门槛”：电商从业者无需掌握复杂的代码或工具操作，只需像和同事沟通一样下达指令，就能让AI完成复杂任务。例如，店铺运营人员只需说“帮我对比一下我们和竞品近7天的销量、评价关键词，给出差异化策略”，智能体便能自动抓取竞品数据，进行多维度对比，输出清晰的分析报告，真正实现“人人都能用上AI”。 2. 可执行、可调度的智能体框架：赋予智能体“动手”的能力 如果说多模态大模型是“大脑”，那么可执行、可调度的智能体框架，就是如影营销智能体的“双手”。传统AI工具往往只能输出分析结论，无法直接操作后台，但如影营销智能体能够直接对接电商平台后台、投放系统、库存管理工具，实现“从分析到执行”的闭环。 例如，流量投放Agent发现某投放计划ROI低于预设阈值，无需人工干预，就能自动调整出价策略或暂停投放；直播场控Agent收到库存预警后，能直接操作直播后台上下架产品；店铺运营Agent生成优化方案后，可自动同步到运营工作台，提醒相关人员执行。这种“能思考、能动手”的能力，让AI从“辅助工具”升级为“执行主体”，真正承担起完整的业务链路。 3. 深度行业知识的结构化能力：赋予智能体“懂电商”的能力 AI要做好电商运营，光有技术还不够，还得“懂行业”。商汤团队将十余年积累的电商行业Know-how，通过结构化方式注入模型，让如影营销智能体不仅懂AI，更懂电商的底层逻辑——它知道直播的黄金流量时段、不同品类的转化关键点、投放策略的优化技巧，能像资深运营一样思考与决策。 例如，针对美妆品类，智能体会重点关注“产品成分讲解”“肤质适配建议”等转化关键点；针对食品品类，会侧重“口感描述”“售后保鲜”等用户关心的问题；在大促期间，会自动调整投放策略，优先聚焦高意向人群，避免预算浪费。这种“行业认知”，让智能体的输出结果更贴合实际业务需求，避免了“纸上谈兵”。 此外，如影营销智能体还全面拥抱国产化硬件，与国内头部芯片厂商深度协同，在保证效率的同时，为中国电商企业提供更安全、更可控的智能增长引擎，彻底摆脱对进口硬件的依赖。 四、行业变革：从“靠人堆”到“靠智能体跑”的生产力革命 商汤如影营销智能体的发布，不仅是一款产品的推出，更是对电商行业运营模式的重构。它带来的不是“功能升级”，而是生产力的本质变革，将深刻影响电商行业的竞争格局。 1. 降本增效，重构行业成本曲线 如影营销智能体的核心价值，首先体现在“降本增效”上：20倍、6倍、5倍的单任务提效，意味着企业能以更少的人力完成更多工作——原本需要5人团队才能完成的店铺运营、直播运营、投放工作，现在可能只需1人就能搞定，人力成本大幅降低；数字人Agent的“当日复刻当日播”，让中小商家无需承担高额主播费用，就能实现高密度直播，进一步拉低行业准入门槛。 这种成本优势，将重构电商行业的成本曲线：大型品牌能将节省的人力成本投入到产品研发、品牌建设中；中小商家则能以更低的成本参与市场竞争，在6万亿赛道中分得一杯羹。正如商汤如影营销智能体产品负责人李斌所言：“如影营销智能体代表着行业结构的重构，它让电商增长从‘靠人堆’变成‘靠智能体跑’。” 2. 数据驱动，让决策更科学精准 传统电商运营往往依赖“经验主义”——投放策略靠投手的直觉，直播脚本靠运营的过往经验，这种模式容易受主观因素影响，效果波动较大。而如影营销智能体基于全链路数据，通过AI算法进行分析决策，让每一个运营动作都有数据支撑。 例如，流量投放不再是“凭感觉出价”，而是由AI根据实时转化率、人群匹配度动态调整；直播脚本不再是“照搬过往模板”，而是由AI根据用户画像、竞品动态优化内容；店铺策略不再是“拍脑袋决定”，而是由AI整合多维度数据给出最优方案。这种“数据驱动”的模式，能大幅降低运营风险，提升增长的稳定性和可复制性。 本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！3. 生态协同，推动国产AI落地生根 如影营销智能体的成功，离不开“软件+硬件”的国产化协同：商汤日日新大模型提供核心技术支撑，国内头部芯片厂商提供硬件保障，形成了“国产AI框架+国产芯片+行业应用”的完整闭环。这种协同模式，不仅提升了产品的安全性和可控性，更推动了国产AI技术在实体经济中的落地生根。 此前，国产AI技术往往面临“技术先进但落地困难”的问题，但如影营销智能体聚焦电商这一刚需场景，通过解决实际痛点，让企业真正感受到AI的价值。这将吸引更多企业加入国产AI生态，形成“技术迭代-场景落地-数据积累-技术再迭代”的正向循环，加速国产AI的产业化进程。 4. 公平竞争，激活行业创新活力 在如影营销智能体出现之前，电商行业的竞争往往是“资源竞争”——大型品牌能投入更多资金雇佣资深运营、投手，搭建专业团队，形成竞争壁垒；中小商家则因资源有限，难以与之抗衡。而如影营销智能体让“优质运营能力”变得可复制、可普及：中小商家只需接入智能体，就能拥有和大型品牌相当的运营效率和投放精准度，竞争回归到“产品、品牌、服务”的核心本质。 这种公平竞争的环境，将激活行业的创新活力：更多中小商家能聚焦于产品创新、用户体验优化，而非纠结于运营能力的差距；整个行业的资源配置将更加高效，从“人力内卷”转向“价值创造”，推动电商行业向更高质量的方向发展。 五、结语：AI重构电商，增长进入“自动时代” 当6万亿直播电商市场遭遇增长瓶颈，商汤如影营销智能体的发布，标志着电商行业正式进入“AI智能运营时代”。它以五大智能体矩阵打破了传统运营模式的局限，用全链路协同、自动化执行、数据驱动决策，解决了电商人的核心痛点，实现了从“人力驱动”到“智能驱动”的跨越。 更重要的是，如影营销智能体证明了AI不是“替代人”，而是“解放人”——它将电商从业者从繁琐的重复劳动中解放出来，让他们能专注于策略规划、创意创新、用户互动等更高价值的工作，实现了“人机协同”的最优解。正如商汤科技所倡导的，AI的终极价值是“赋能于人”，推动生产力的升级。 随着如影营销智能体在真实商业场景中的深度应用，以及国产AI技术的持续迭代，电商行业的增长逻辑将被彻底改写：未来，增长不再依赖“人多力量大”，而是取决于“智能体够不够强”；竞争不再是“资源的比拼”，而是“AI能力的较量”。 2025年商汤产品发布周仍在继续，如影营销智能体只是一个开始。我们有理由相信，随着更多AI创新产品的推出，国产AI将在更多行业场景中实现突破，推动中国实体经济的数字化转型进入新阶段。而电商行业，只是这场AI革命的一个缩影——当智能体成为企业的“标配”，增长将进入“自动滚动”的新时代。 喜欢大白话聊透人工智能请大家收藏：()大白话聊透人工智能更新速度全网最快。 商汤沐曦携手共进：以“高性能＋高适配”引领国产AI算力新生态 当全球人工智能竞争进入算力决胜局，芯片作为核心底层设施的战略价值愈发凸显。2025年12月17日，沐曦集成电路正式登陆科创板，上市首日股价盘中最高涨幅突破755%，从发行价104.66元飙升至895元的高位。这一震撼市场的表现，不仅折射出资本市场对国产芯片替代的强烈信心，更标志着中国GPU产业从技术追赶迈入与国际巨头并行发展的关键转折。而在这场国产算力崛起的浪潮中，商汤科技与沐曦的深度战略合作，以“高性能算力底座+高适配技术协同”的创新模式，构建起覆盖技术研发、产品落地、生态共建的完整闭环，为国产AI算力产业树立了标杆。 一、时代必然：国产算力突围的“双向奔赴” 全球AI技术竞争的白热化，让算力成为国家核心竞争力的重要组成部分。长期以来，高端GPU市场被国际巨头垄断，国内AI产业面临“算力卡脖子”的风险——不仅采购成本高昂，还存在供应链不稳定、技术适配受限等诸多隐患。在此背景下，国产GPU的自主创新与生态构建，成为突破技术壁垒、保障产业安全的必然选择。 商汤科技与沐曦的合作，正是这场突围战中的关键布局，源于双方优势互补的战略契合。作为AI领域的领军企业，商汤已构建起“大装置+大模型+应用”的三位一体战略格局，其自主研发的AI基础设施“大装置”，需要海量高性能算力支撑从模型训练到行业落地的全链路需求。财报数据显示，商汤2024年生成式AI业务收入达24亿元，连续两年实现翻倍增长，这种爆发式增长背后，是对稳定、高效、自主可控算力的刚性需求。 而沐曦作为国内少数系统掌握高性能GPU全栈研发技术的企业，其核心产品曦云C系列GPU凭借全自主研发的架构与指令集，打破了国际技术垄断。曦云C500、C550及在研的C600系列，具备高性能、高自主可控、高扩展性三大核心优势，支持千亿参数以上大模型训练，且通过自研MXMACA软件栈实现了对CUDA生态的高度兼容，完美契合商汤大装置的算力适配需求。一方是拥有场景、算法与海量数据的AI巨头，一方是手握自主核心技术的算力新锐，这场“算力供给”与“场景需求”的双向奔赴，为国产AI算力生态的构建奠定了坚实基础。 二、技术共研：“高性能+高适配”的协同突破 商汤与沐曦的合作，突破了传统产业链上下游“采购-供应”的简单协作模式，深入到底层技术共研的核心层面，形成“算法牵引硬件优化，硬件支撑算法迭代”的良性循环，最终实现“1+1＞2”的性能突破。 1. 硬件性能：对标国际的国产算力底座 沐曦曦云C系列GPU的硬核性能，为双方合作提供了坚实基础。以曦云C500为例，其FP32算力达到19.5 TFLOPS，与英伟达A100 80GB持平，在ResNet-50训练任务中比A100快7%，功耗却低11%，展现出卓越的性能功耗比。该系列采用自研XCORE架构及指令集，配备标量、矢量和张量计算单元，支持多种混合精度计算，搭载64GB HBM2e显存与7个高速MetaXLink互连接口，可实现2卡至64卡的灵活互连拓扑，具备国内稀缺的高带宽、超多卡互连能力。 在研的曦云C600更是立足国产供应链，升级为XCORE 1.5架构，新增FP8 Tensor及Tensor转置指令，搭载HBM3e显存，显存容量提升至144GB，进一步优化了大模型训练的性能与适配性。这些硬件优势，让曦云系列GPU成功嵌入商汤国产化算力布局，成为支撑“日日新”大模型、世界模型等前沿AI产品训练的核心硬件组件。 2. 软硬适配：定制化优化释放极致效能 如果说高性能硬件是“算力肌肉”，那么深度适配的软硬协同就是“神经网络”。商汤与沐曦建立了专属的深度适配机制：商汤开放AI算法框架与真实场景需求，将大模型训练中的算力瓶颈、数据处理特性等关键信息反馈给沐曦；沐曦则针对性优化GPU架构设计与软件栈，通过底层技术调整让硬件性能精准匹配算法需求。 这种协同模式已结出丰硕成果：双方联合完成了“日日新”多模态大模型的全流程适配调优，实现了国产GPU与商汤算力平台的全面兼容认证。更值得关注的是，双方合作攻克了GPGPU硬件架构适配难度远高于NPU的行业难题，实现了PD（Prefill-Decoding）分离技术在国产GPU上的首次大规模商用落地，将推理性价比提升了150%。据测算，采用沐曦GPU集群后，商汤大装置的算力成本下降约30%，而模型训练效率提升超过40%，完美诠释了“高适配”带来的价值增量。 这章没有结束，请点击下一页继续阅读！三、场景共建：从技术验证到产业落地的闭环 技术的价值最终要通过场景落地来体现。商汤与沐曦以“算力集群+场景拓展”的融合模式，将协同创新成果快速转化为行业解决方案，覆盖智慧城市、智能制造、医疗健康等六大重点领域，实现了从技术验证到规模化商用的完整闭环。 1. 重点行业的标杆应用 在智慧城市领域，商汤的城市治理大模型需要处理海量视频监控、传感器数据，对实时推理算力要求极高。沐曦GPU的高并行计算能力与低延迟特性，让模型能够快速识别交通拥堵、异常事件等场景，为城市管理提供实时决策支持；在智能制造场景中，双方联合开发的AI质检解决方案，通过大模型对生产线上的产品缺陷进行精准识别，沐曦GPU的高效算力支撑让检测效率提升3倍以上，误检率下降50%；在医疗健康领域，商汤的医学影像分析模型借助沐曦GPU的高算力支持，能够快速处理CT、MRI等大型医疗影像数据，辅助医生进行疾病诊断，缩短诊断周期。 这些场景化应用不仅验证了国产算力的可靠性，更让技术在真实需求中持续迭代。例如，商汤内部测试时，用自研的NEO多模态模型处理智慧城市交通场景数据，在沐曦GPU的支撑下，仅用1亿样本就实现了95%的识别准确率，而传统模型需要10亿样本才能达标 。 2. 多元化的产品解决方案 为满足不同行业客户的差异化需求，双方联合打造了一体机解决方案、平台适配工具等丰富的产品矩阵。这些解决方案整合了沐曦的GPU硬件、商汤的大模型算法与行业Know-how，实现了“开箱即用”的便捷体验。 针对中小企业的算力需求，双方推出的轻量化AI算力一体机，集成了曦云C系列GPU与商汤简化版大模型，无需复杂部署即可支持小规模模型训练与推理；针对大型企业与智算中心，提供大规模GPU集群解决方案，通过MetaXLink高速互连技术实现算力线性扩展，支持千亿参数级大模型的全参数训练——沐曦与中国科学院合作的国产千卡集群已完成多个大模型全参数训练，证实国产算力已具备大模型预训练能力。 四、生态共享：“算力Mall”构建开放共赢格局 国产AI算力的崛起，离不开开放协同的产业生态。商汤与沐曦以“商汤大装置算力Mall”为核心载体，构建起“算力+语料+算法+场景”的端到端闭环生态，打破了传统算力供给的封闭模式。 这一“面向未来的算力超级市场”，整合了商汤的AIDC资源、算法框架、行业模型与沐曦的GPU技术，形成了“需求对接-供给优化-技术迭代”的闭环机制。开发者和企业客户可以像选购商品一样，自由组合和调配多样化的算力资源、平台工具和行业模型服务，精准破解大模型落地难题。目前，该平台已吸引华为、寒武纪、壁仞科技等十余家国产生态伙伴加入，实现了国产AI芯片与商汤大装置的全面适配，让国产AI芯片在商汤千亿参数级的大模型训练与推理任务中，接受工业级标准的严苛考验。 这种开放生态模式带来了多重价值：对商汤而言，丰富了算力供给来源，让算力架构更具弹性，有效规避了高端芯片供应风险，为“日日新”大模型在金融、教育、交通等20余个行业的商业化应用提供了稳定支撑；对沐曦来说，通过与商汤等头部AI企业的合作，其曦云系列GPU在主流应用场景的渗透率持续提升，品牌影响力显着增强，已量产的曦思N100推理GPU出货量超颗，客户覆盖BAT、字节跳动等头部企业与多家国有云服务商；对整个行业而言，生态共享降低了AI技术落地的门槛，通过规模化应用摊薄了研发成本，加速了国产算力产业链的成熟。 五、格局重塑：国产算力从“可用”到“好用”的跨越 商汤与沐曦的深度协同，不仅实现了双方业务的共赢发展，更重塑了中国AI算力产业的竞争格局，推动国产算力从“可用”向“好用”的关键跨越。 在技术层面，双方的合作突破了国产GPU“性能不达标、适配不充分”的传统痛点，证明了国产算力完全能够支撑千亿参数级大模型的训练与推理，打破了国际巨头在高端算力领域的垄断神话。沐曦GPU在商汤场景中的成功应用，为国产芯片树立了“性能对标国际、适配贴合需求”的标杆，也为其他国产芯片企业提供了可借鉴的技术适配路径。 在产业层面，这种“AI巨头+芯片新锐”的协同模式，构建了自主可控的“芯片-框架-模型-应用”产业链条，降低了国内AI产业对国外算力的依赖。随着合作成果在更多行业的复制推广，国产AI产业将逐步形成技术自主、供应链稳定、生态完善的产业体系，为新质生产力的发展提供强大支撑。 在全球层面，商汤与沐曦的合作向世界展示了中国AI算力的创新实力。当曦云系列GPU在性能上对标国际主流产品，当商汤大模型在国产算力支撑下实现商业化落地，中国AI产业正从“追随者”转变为“引领者”，为全球人工智能竞争注入新的中国力量。 结语：算力同行，共筑AI生态新未来 沐曦的科创板上市与商汤的深度战略合作，是中国AI算力产业发展的重要里程碑。双方以“高性能”为基石、“高适配”为纽带、“生态化”为目标，构建起技术共研、场景共建、生态共享的三维驱动模式，不仅实现了自身的协同增长，更为主流国产AI算力产业链的发展提供了宝贵经验。 随着曦云C600等新一代产品的推进，以及“商汤大装置算力Mall”生态的持续扩容，国产AI算力将在更多核心场景实现突破。未来，商汤与沐曦有望携手更多行业伙伴，持续深化软硬件协同创新，拓展生态边界，让自主可控的算力赋能千行百业，推动中国AI产业在全球竞争中占据更有利地位，共筑国产AI生态的新未来。 喜欢大白话聊透人工智能请大家收藏：()大白话聊透人工智能更新速度全网最快。 SenseNova－SI：AI终于能看懂三维空间了 先给你一个总览：SenseNova-SI是商汤2025年11月开源的空间智能大模型，有2B、8B两个轻量版本，在VSI、MMSI、MindCube、ViewSpatial四大权威测试里，8B版平均60.99分，把GPT-5（49.68）、Gemini 2.5 Pro（48.81）甩在身后，靠的是不堆参数堆方法，用原生多模态架构+空间专项训练，让AI真正理解三维世界，而不是只会“看图说话”。下面用大白话掰开揉碎了讲，保证你看完就懂。 一、为啥说“空间智能”是AI的命门 - AI的“老盲症”：以前的AI就是个“睁眼瞎学霸”——读书万卷、写文一流，但看三维世界一塌糊涂。比如给它一张桌子的图，它分不清哪个是正面、哪个是侧面；自动驾驶场景里，它可能把“旁边车要右转”判成“静止”，这就是行业里说的“空间认知短板”。 - 问题出在哪：传统大模型用的是“拼接式架构”，先把图片转成文字信号再解读，就像把3D电影转成2D剧本再讲给你听，中间大量空间细节全丢了，相当于让盲人靠听描述去想象魔方结构，怎么可能对。 - 为啥现在必须解决：AI要落地到自动驾驶、机器人、工业制造、3D设计这些领域，必须能跟物理世界交互，空间理解是底层能力。没有它，具身智能就是空话，机器人拿杯子会摔、自动驾驶会撞、数字人做直播动作会飘，根本没法商用。 二、SenseNova-SI到底牛在哪（数据说话） - 核心成绩：8B版在四大空间测试中平均60.99分，比GPT-5高11+分，比同级开源模型（如Qwen3-VL-8B）高20+分；2B轻量版也照样领先不少，不是靠堆参数，是靠方法对路。 - 六大空间能力全拉满：商汤把空间智能拆成6个维度，SI模型在每个维度都有硬提升： 1. 空间测量：能算物体长宽高、距离角度，误差比GPT-5小42%，工业质检、AR测量直接能用。 2. 空间重构：给正面图能脑补侧面、背面，像搭积木一样，跨视角预测准确率比传统模型高37%，3D建模不用再拼半天。 3. 空间关系：分清“杯子在桌子上”“桌子在杯子下”，复杂场景里错误率降42%，机器人导航不迷路。 4. 视角转换：换个角度还认识同一个物体，自动驾驶里识别侧面来车更稳，不会误判。 5. 空间形变：知道物体挤压、折叠后会变成啥样，工业仿真、游戏动画制作效率翻倍。 6. 空间推理：能解决“把红色方块放蓝色方块左边，再把黄色方块放红色方块前面，黄色在蓝色的哪侧”这类问题，逻辑链比传统模型长3步以上，具身智能决策更准。 - 轻量还能打：2B、8B的参数规模，用消费级显卡（如RTX4090）就能跑，不用千亿参数的超级计算机，这才符合“工业红线”——用的成本低于创造的价值，能大规模落地。 三、技术揭秘：不堆参数，怎么实现碾压 - NEO原生多模态架构（底层革命）：不是先把图片转文字再解读，而是从Transformer底层就让视觉和语言同步处理，像人的眼睛和嘴巴一起工作，不丢空间细节。关键创新有三个： 1. 原生图块嵌入：图片像素直接映射成语义词元，不压缩、不丢细节，比传统“翻译式”架构保留**90%+**空间信息。 2. 三维旋转位置编码：视觉信号用高频编码（抓细节），语言信号用低频编码（抓逻辑），两者不打架，模型能同时“看”和“想”。 3. 混合注意力机制：每层推理都让图文信息互相“盯紧”，不是各干各的，理解更连贯。 - 专项训练法（练出空间想象力）： 1. 空间能力分类数据：搞了800万量级的SenseNova-SI-8M数据集，涵盖从简单测量到复杂心理重构，标签细到“物体从这个角度看是哪个面”，不是乱堆数据。 2. 跨视角预测训练：给正面图，让模型猜侧面、背面，像教小孩搭积木一样练“空间想象力”，不是只让模型猜下一个词，而是真懂结构。 3. 反作弊测试：做circular test（选项轮转）和去视觉化测试，确保模型是靠看图像推理，不是靠“碗就该在桌上”这类文字套路蒙答案，性能扎实。 - 算法蒸馏（落地提速关键）：把扩散模型100步推理压到4步，实现64倍提速。比如SekoTalk实时数字人，以前生成20秒视频要1小时，现在实时出，一块RTX4090就能跑，直播、短视频制作直接能用，成本砍到原来的1/10以下。 四、四大测试怎么测，分数为啥靠谱 本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！- VSI-Bench（空间理解综合考）：测物体位置、遮挡、大小关系，SI-8B得68.7%，GPT-5只有52%，复杂场景里模型不会再把“车在树后”判成“车不在”。 - MMSI-Bench（多模态空间推理）：图文结合出空间题，比如“红色球在绿色盒子左边，蓝色球在绿色盒子右边，红色球和蓝色球谁离你更近”，SI-8B比GPT-5高12分，理解上下文+空间关系更稳。 - MindCube-Tiny（空间想象力小考）：像玩魔方，给部分面猜整体，SI-8B准确率59%，GPT-5只有41%，模型能脑补完整结构。 - ViewSpatial（视角转换专项）：换角度看物体还能认，SI-8B比传统模型高37%，自动驾驶里识别侧面来车、机器人导航避障更准。 - 关键结论：这不是单点优化，是范式级突破——用轻量模型+正确方法，干过靠堆参数的巨头模型，给行业指了条“不内卷”的路。 五、从实验室到赚钱：哪些场景能落地 - 智能驾驶：能实时判断车距、车道线、障碍物3D位置，比传统视觉方案反应快200ms，误判率降42%，商汤已经和“悟能”具身平台联动，未来能让自动驾驶更安全、成本更低。 - 数字人直播/短视频：SekoTalk实时语音驱动数字人，一块4090就能跑，主播不用露脸，AI数字人实时互动，一天能播24小时，成本从每天几万降到几百，MCN机构、电商商家直接受益。 - 3D内容创作：给文字或草图，模型能直接生成3D模型，游戏建模、工业设计周期从几周缩到几天，设计师不用再一点点抠细节，创意能快速落地。 - 工业质检/机器人：机器人能准确抓零件、判断装配是否到位，工业质检能测微小尺寸误差，比人工快10倍，还不会累，适配中国完整工业体系，落地场景超多。 - 具身智能：机器人能理解房间布局、绕过障碍物、拿取指定物品，家政、仓储机器人直接能用，这是AI和物理世界交互的关键，也是商汤重点押注的方向。 六、对普通人和投资者的影响 - 普通人能咋用： 1. 内容创作：做短视频、直播，用SekoTalk搞数字人，不用自己出镜，成本低、效率高。 2. 设计/建模：用SI模型辅助做3D打印、室内设计，输入文字就能出草图，新手也能上手。 3. 未来生活：家里的扫地机器人不会卡沙发底、自动驾驶更安全、AR导航能精准告诉你“转哪个弯”，这些都会更快到来。 - 投资者要盯啥： 1. 技术价值：跳出参数内卷，靠架构和训练方法领先，这是真壁垒，不是跟风堆算力。 2. 商业化节奏：2025H1商汤营收23.58亿（+36%），生成式AI占比77%（+73%），净亏损14.78亿（收窄52.7%），盈利拐点在现，但还没完全盈利，得看数字人、自动驾驶这些场景能不能持续赚钱。 3. 风险点：AI行业竞争激烈，百度、阿里也在搞多模态；港股流动性一般，股价波动大；模型落地还需时间，短期可能达不到预期收益。 4. 适合谁：认可AI长期价值、能扛1-3年波动的人；不适合想赚快钱、怕亏损的人。 七、行业意义：AI终于不“纸上谈兵”了 - 跳出参数陷阱：以前大家比谁参数多、算力强，现在商汤证明“方法对了，轻量模型也能打”，给行业省了无数冤枉钱，不用再盲目堆硬件。 - 国产AI的新赛道：大语言模型已经挤爆了，空间智能、具身智能、AI for Science这些领域，中国有全球最丰富的应用场景和完整工业体系，天生占优。 - 工业红线落地：林达华说的“技术成本必须低于创造的价值”，商汤用SekoTalk做到了——推理压缩到4步，一块4090就能跑，这才是能赚钱的AI，不是实验室里的玩具。 八、总结与行动建议 - 总结：SenseNova-SI不是简单的模型升级，是AI理解世界方式的革命——从“看图说话”到“看懂空间”，轻量、高效、能落地，给国产AI争了口气，也给行业指了新方向。 - 给技术人：别再扎堆大语言模型了，空间智能、具身智能、工业AI这些领域机会更多，中国的场景和工业体系就是天然优势。 - 给创业者：用SI模型搭应用，比如数字人直播、3D设计工具、工业质检系统，成本低、落地快，更容易拿到订单。 - 给投资者：重点盯三个指标——生成式AI营收增速能不能保持50%+、2025年现金流转正能不能实现、SI模型在自动驾驶/数字人领域的落地进展，这三个达标，商汤的估值就可能从“市销率驱动”转向“市盈率驱动”，长期空间才真的打开。 喜欢大白话聊透人工智能请大家收藏：()大白话聊透人工智能更新速度全网最快。 你家的“人工智障”，其实是AI成长路上的“小尴尬” 五年前看科幻片，谁没羡慕过《钢铁侠》里的贾维斯？那AI又聪明又贴心，能管实验室、能开飞机，还能跟托尼拌嘴唠嗑，当时总觉得“等我有了AI，生活肯定美滋滋”。 结果现在呢？AI是真的走进了家家户户，可画风完全跑偏。你家的智能冰箱半夜唱情歌，扫地机器人跟桌腿死磕半小时，智能马桶见人就开盖冲水……网友们哭笑不得地给它们起了个名——“人工智障”。 今天咱们就用大白话唠唠：这些让人又气又笑的“人工智障”到底有多离谱？它们为啥会这么“笨”？难道AI真的越发展越“傻”了？本文讲的全是身边事，保证你看完直呼“这不就是我家那玩意儿吗”！ 一、先说说：你家的“人工智障”，是不是也这样“作妖”？ 现在的智能家电，就像一群努力想表现却总搞砸的“实习生”——明明想帮你省事，结果净给你添堵。咱们从“最让人崩溃的家居场景”开始数，看看你有没有中招。 1. 智能家居：从“解放双手”到“气得手抖” 以前买家电，讲究“能制冷的冰箱、能洗干净衣服的洗衣机”，简单直接。现在的家电，不整个“联网”“语音控制”“AI交互”，都不好意思摆进商场。可这些花里胡哨的功能，用起来却让人想砸机器。 先说智能冰箱，这玩意儿现在快成“家庭娱乐中心”了。屏幕比手机还大，能刷抖音、能追剧，甚至能联网打游戏——可你别忘了，它首先是个“冰箱”啊！有网友吐槽：“我妈现在做饭前，先在冰箱上看半小时广场舞视频，菜都凉了还没开炒。” 更离谱的是语音交互。有人半夜饿了，想让冰箱提醒自己“13分钟后关火”，对着冰箱喊了三遍：“13分钟后叫我！”结果冰箱回：“好的，3分钟后提醒您。”来来回回掰扯十分钟，最后还是得自己定闹钟。你说它耳背吧，有时候你小声嘀咕“想吃冰淇淋”，它立马接话：“冰箱第二层有巧克力味的，需要帮您开灯吗？”——合着它只听自己想听的？ 再看智能晾衣架，这玩意儿简直是“叛逆期代表”。你拿着湿衣服准备晾，仰着脖子喊：“小X小X，下来！”喊到嗓子冒烟，它慢悠悠降下来两厘米，仿佛在跟你玩“你猜我下不下来”。好不容易挂上一件，你刚转身拿第二件，它“嗖”一下就升上去了，再喊就装聋作哑。有网友被逼得没办法，只好学“夹子音”：“小X小X~人家要晾衣服嘛~”结果晾衣架立马“精神了”，唰地就降下来——合着晾个衣服还得看它心情？ 最让人崩溃的是扫地机器人，这货堪称“家庭矛盾制造者”。有位阿姨为了保护阳台地上的花生，跟扫地机器人对峙了五分钟：机器人往左冲，阿姨往左挡；机器人往右绕，阿姨往右拦，最后阿姨气得手抖：“这玩意儿是跟我有仇吗？” 更气人的是“摸鱼型”扫地机器人。有人出门前让它扫地，回家一看，它在沙发底下卡了仨小时，还理直气壮地显示“清扫完成”；还有的机器人“看人下菜碟”——家里有人就勤勤恳恳扫地，家里没人就找个角落躲着，等你回来就假装自己扫了全屋。有网友笑称：“我家扫地机器人比我还懂‘摸鱼’，这是提前学会职场生存法则了？” 最后说说智能马桶，这货绝对是“社牛天花板”。你半夜路过卫生间，它“咔嗒”一声开盖，还热情地冲个水，吓得你以为家里进了人；你洗澡时贴墙走，就怕它感应到你，结果它还是能精准捕捉你的影子，开盖、冲水、关盖，一套动作行云流水，溅得你一腿水。有位大爷被马桶气到要回老家，说：“我上了一辈子厕所，从没见过这么‘热情’的马桶，比我老伴还管得多！” 2. 智能家电：从“厨房帮手”到“厨房灾难” 除了家居，厨房里的“人工智障”也不少。现在流行“智能炒菜机”，宣传时说“解放双手，轻松做出大餐”，结果买回来才发现：摘菜、洗菜、切菜还得自己来，就下锅翻炒那两分钟交给机器，最后炒出来的菜能让你怀疑人生。 有网友用智能炒菜机炒鸡蛋，鸡蛋倒进去，机器开始疯狂搅拌，最后鸡蛋碎得跟“蛋黄渣”似的，还粘在锅底抠都抠不下来；有人想做个番茄炒蛋，机器把番茄和鸡蛋一起倒进去，炒了十分钟，番茄成了泥，鸡蛋成了渣，最后端出来的“菜”，狗看了都摇头。网友调侃：“这哪是炒菜机，这是‘食材粉碎机’吧？” 单位食堂的“自动打菜机器人”更离谱。新鲜的红烧肉放进去，机器人咣当咣当一顿操作，最后端出来的“菜”，肉和菜混在一起，油乎乎一坨，员工看了都yue了。有食堂师傅吐槽：“这机器做的菜，还没我家狗啃剩下的好看，纯属浪费食材。” 还有“削面机器人”，本以为能精准削出薄厚均匀的面条，结果有的机器人一整块面只削一刀，面条比筷子还粗；有的机器人削面时“手抖”，面条一半掉锅里，一半掉地上；更有甚者，把面团直接甩到天花板上，老板气得当场把机器人改成了“门卫”——至少站岗不会搞砸。 小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！3. 户外智能：从“贴心助手”到“坑人队友” 不光家里的AI不靠谱，出门遇到的“人工智障”也能让你崩溃。首当其冲的就是智能导航，现在网友都叫它“缺德导航”。 有人跟着导航去接亲，导航说“前方左转，驶入近路”，结果左转后直接开进了河里——大婚当天，新郎和伴郎们在河里捞车，村里人都来看热闹，还以为是“新型婚闹”。有司机跟着导航走山路，导航把他带到一条没修完的路，前面就是山沟，幸好他及时刹车，下车一看，路边还停着另一辆“中招”的车。 更离谱的是自动驾驶，有的车“太有自己的想法”。司机想右转，AI偏不让，还在中控屏上显示“前方路况不适合右转，已为您规划直行路线”；有司机在高速上想超车，AI突然把方向盘往回拉，吓得司机一身冷汗——合着这车是AI在开，不是人在开？ 酒店的送餐机器人也没好到哪去。有客人点了外卖，机器人送到门口，客人怎么都打不开取餐口，机器人还在旁边“滴滴”叫，仿佛在嘲笑：“你连门都不会开？”有客人追着机器人在走廊跑，就为了拿份外卖，最后还是叫服务员来帮忙——本来想省时间，结果更麻烦了。 二、为啥这些AI这么“笨”？不是技术不行，是“方向走偏了” 看了这么多“人工智障”的糗事，你可能会问：“现在技术这么发达，为啥AI连‘晾衣服’‘扫个地’都做不好？难道AI真的越发展越‘傻’了？” 其实不是AI技术不行，而是很多AI产品在设计时，就把“方向走偏了”。咱们拆开来唠唠，这些“笨AI”背后的三个核心问题。 1. 功能设计：“为了智能而智能”，忘了“用户需要啥” 现在很多智能家电，犯的最大错误就是“功能堆砌”——不管用户需不需要，先把“智能功能”加上再说，结果做出来的产品“中看不中用”。 比如智能冰箱，厂家觉得“加个屏幕能刷视频”是亮点，可用户买冰箱是为了“制冷”，不是为了“追剧”。有调查显示，70%的用户买了带屏幕的智能冰箱后，只用过不超过3次屏幕功能，反而觉得“屏幕费电”“容易脏”。更搞笑的是，有的智能冰箱为了“联网”，价格比普通冰箱贵一千多，可用户连“冰箱联网能干啥”都不知道——难道让冰箱自己下单买牛奶？ 再比如智能晾衣架，厂家觉得“语音控制”很高级，可没考虑到“用户晾衣服时，手上可能拿着湿衣服，没法一直对着晾衣架喊”；也没考虑到“阳台可能有噪音，语音识别不准”。结果就是，用户用语音控制十次，有八次不管用，最后还是得用手按按钮——那加语音控制的意义在哪？ 还有扫地机器人，厂家一味追求“扫得快”“扫得全”，却没考虑到“家里有障碍物怎么办”“怎么避免卡壳”。有的机器人遇到桌腿，不知道绕着走，反而一个劲往前冲，最后把自己卡坏；有的机器人为了“显示自己扫得干净”，故意在原地打转，浪费电还没效果——这些都不是“技术不行”，而是“没替用户着想”。 2. 交互设计：“想当然”的AI，不懂“人类的复杂” 很多AI产品的交互设计，都太“想当然”了——厂家觉得“用户会这么用”，可实际情况根本不是这样。 比如语音交互，很多AI只能识别“标准普通话”，要是用户有口音，AI就“听不懂”了。有位东北大爷跟智能马桶说“开盖”，大爷说的是“kai gai（三声）”，AI没反应；大爷提高嗓门说“kai gai（四声）”，AI还是没反应；最后大爷用普通话说“打开马桶盖”，AI才慢悠悠开盖——合着东北人用智能马桶，还得先练“标准普通话”？ 更离谱的是，很多AI“听不懂语境”。你跟智能音箱说“我饿了”，AI可能会给你推荐“附近的餐厅”，可你其实是想让它“提醒妈妈做饭”；你跟智能扫地机器人说“别扫这里”，AI可能会理解成“现在开始扫这里”，反而更卖力地扫——不是AI“笨”，是厂家没教会AI“理解人类的话外音”。 还有感应设计，很多AI的“感应太灵敏”，反而给用户添麻烦。比如智能马桶，只要感应到“有人靠近”就开盖，可用户可能只是“路过卫生间”“去洗澡”，根本不是想上厕所；比如智能灯，只要感应到“有人动”就亮，可用户可能只是“翻个身”，结果灯亮了，反而影响睡眠——这些都是“没考虑用户实际场景”导致的问题。 3. 成本控制：“低价竞争”下，AI成了“缩水货” 还有一个很现实的问题：现在很多智能家电为了“低价竞争”，把AI功能“缩水”了，结果做出来的产品“半吊子”，成了“人工智障”。 比如有的扫地机器人，为了压低成本，用的是“廉价传感器”，感应不准，很容易卡壳；有的用的是“小功率电机”，吸不动灰尘，扫了跟没扫一样。有网友买了个“999元的扫地机器人”，用了一次就后悔了：“这玩意儿连头发都吸不起来，还不如我用扫帚扫得干净，纯属浪费钱。” 小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！再比如智能门锁，有的厂家为了“低价”，用的是“低精度人脸识别”，有时候“认不出主人”，有时候“陌生人也能打开”；有的用的是“劣质电池”，充一次电只能用半个月，结果用户出门回来，门锁没电了，进不了家——这些都是“为了省钱，牺牲了产品质量”，最后把“智能产品”做成了“智障产品”。 三、别光笑！这些“笨AI”，其实是技术发展的“必经之路” 看了这么多“人工智障”的糗事，你可能会觉得“AI发展得真差”，但其实不是这样。这些“笨AI”的存在，不是技术不行，而是AI发展路上的“必经之路”。咱们换个角度想，就不会觉得“气”，反而会觉得“有点可爱”。 1. AI的“成长”，跟人一样“先会爬，再会走” 你想想，人小时候不也很“笨”吗？一两岁的小孩，连“吃饭”都学不会，会把饭洒得满地都是；三四岁的小孩，连“穿衣服”都穿反，还会把袜子套在手上。AI也一样，它现在就像个“小孩”，正在慢慢学习“怎么理解人类的需求”“怎么做好一件小事”。 比如扫地机器人，十年前的扫地机器人，连“避开障碍物”都不会，只会在原地打转；现在的扫地机器人，已经能“规划路线”“避开家具”“识别地毯”了，虽然偶尔还会卡壳，但比以前进步多了。就像小孩学走路，一开始会摔跤，但慢慢就会走得很稳——AI也需要“摔跤”，才能慢慢变聪明。 再比如语音识别，十年前的语音助手，连“标准普通话”都识别不准；现在的语音助手，不仅能识别方言，还能理解“上下文”。比如你跟小爱同学说“我想吃火锅”，小爱同学会问“你想找附近的火锅店，还是想知道火锅怎么做？”——这就是进步。虽然还有“听不懂口音”“理解错语境”的情况，但总有一天，AI会像“朋友”一样，能精准理解你的意思。 2. “笨AI”的糗事，其实是“用户需求”的“试金石” 很多“人工智障”的问题，其实是在帮厂家“找到用户真正的需求”。比如以前厂家觉得“智能冰箱加屏幕很好”，但用户反馈“屏幕没用还费电”，厂家就会调整设计，后来有的厂家推出了“可关闭屏幕的智能冰箱”，反而更受欢迎。 再比如智能晾衣架，用户反馈“语音控制不好用”，厂家就会改进——有的厂家增加了“手势控制”，用户挥挥手就能让晾衣架升降；有的厂家增加了“遥控器”，用户不用喊，按一下就行。这些改进，都是因为“笨AI”的糗事，让厂家知道了“用户真正需要啥”。 就像咱们做饭，第一次做饭可能会把菜炒糊，第二次就知道“火候要小一点”；第三次可能会放盐太多，第四次就知道“少放一点盐”——AI产品也是这样，通过“试错”，慢慢调整，最后才能做出“用户满意的产品”。 3. 真正的“聪明AI”，其实已经在默默帮你了 你可能只看到了“家里的AI很笨”，但其实在你没注意的地方，很多“聪明AI”已经在默默帮你了。 比如医疗领域，AI能“识别肿瘤”，比医生更早发现早期癌症；比如教育领域，AI能“个性化辅导”，帮学生找到“薄弱环节”；比如交通领域，AI能“优化红绿灯”，减少堵车时间；比如天气预报，AI能“精准预测降雨”，让你提前带伞——这些AI不“显眼”，不会跟你“拌嘴”，但却实实在在帮你解决了问题。 就像你家里的“笨AI”和医院的“聪明AI”，不是“技术差距大”，而是“应用场景不同”。家里的AI要处理的是“复杂的家庭场景”，比如“识别用户的口音”“应对突发情况”，而医院的AI只需要“处理医学影像”，任务更单一，所以更容易“做好”。随着技术发展，家里的AI也会慢慢变得“聪明”，就像医院的AI一样。 四、最后想说：别嘲笑“笨AI”，它其实在陪我们“一起成长” 现在很多人喜欢调侃“人工智障”，觉得这些AI很搞笑、很离谱，但其实换个角度想，这些“笨AI”的存在，反而让我们觉得“安心”——因为它们还很“笨”，还需要人类的指导，还离“取代人类”很远。 就像文章里说的，一百多年前，赶马车的车夫也曾嘲笑过汽车“冒黑烟”“走得颠”，但后来汽车还是取代了马车，成了主要的交通工具。现在的AI，就像当年的汽车，虽然有很多不足，但总有一天会变得更聪明、更实用。 或许十年后，我们再回头看现在的“人工智障”，会像现在看“当年的汽车”一样，觉得“很幼稚”“很好笑”，但也会感谢这些“笨AI”——是它们在“试错”中，为后来的“聪明AI”铺了路；是它们让我们慢慢习惯了“AI在身边”，让我们的生活慢慢变得更便捷。 所以，下次你家的扫地机器人再跟桌腿死磕，下次你的智能马桶再“热情”地开盖，别生气，也别嘲笑它——它只是个“正在学做事的小孩”，需要你的耐心。说不定再过几年，它会变成“能帮你晾衣服、能帮你做饭、能陪你聊天”的“贴心助手”，就像当年我们幻想的贾维斯一样。 喜欢大白话聊透人工智能请大家收藏：()大白话聊透人工智能更新速度全网最快。 第2025章 年，智能体为啥成了大模型落地的“主力军”？ 2025年，人工智能这东西可不再是实验室里的“花架子”，也不是咱们手机里只能聊聊天的小玩具了。它正憋着一股劲儿，从“能说会道”的技术概念，变成真真正正能干活、能赚钱的生产力。就像咱们常说的“科技改变生活”，这波人工智能的浪潮，核心主角就是智能体，它已经成了大模型从技术走向实用的主要形式。 先给大家甩两个硬核数据，直观感受一下人工智能行业有多火。中国信息通信研究院的魏凯所长说，2024年咱们国家人工智能核心产业规模就超过了9000亿元，增速高达24%。啥概念？这就好比你去年开了个小超市，赚了90万，今年直接就赚了111.6万，而且这还只是核心产业的钱，没算那些沾边的上下游行业。按照这个势头测算，2025年这个数字有望突破1.2万亿元。这可不是小数目，说明人工智能这行已经从“小众试水”变成了“大众淘金”，越来越多的企业和资本都盯上了这块肥肉。 那为啥人工智能能发展这么快？关键在于大模型的能力“开挂”了。魏凯所长提到，从信通院的测试数据来看，2025年的大模型，在语言理解和多模态理解这两项核心能力上，提升可不是一星半点。语言理解能力涨了30%，多模态理解能力更是暴涨50%。可能有人要问了，这俩能力是啥意思？咱们用大白话唠唠。 语言理解能力，就是大模型能不能听懂人话、看懂文字。以前咱们跟智能音箱聊天，你说“帮我打开窗帘”，它可能会怼你一句“我没听懂”；你要是说“今天天气不错，把窗帘拉开透透气”，它更是一脸懵。但现在不一样了，经过30%的能力提升，大模型能精准get到你的言外之意。比如你跟它说“我明天要去上海出差，帮我看看天气，再推荐个离虹桥机场近的酒店”，它不仅能告诉你上海明天的气温、要不要下雨，还能根据你的预算，推荐几家评分高的酒店，甚至能帮你对比一下哪家的早餐好吃、哪家的健身房免费。这就是语言理解能力提升带来的好处，从“答非所问”变成了“贴心小助手”。 多模态理解能力，就更厉害了。“多模态”说白了就是能同时处理文字、图片、音频、视频这些东西。以前的人工智能，要么只能看文字，要么只能看图片，是“偏科生”。比如你给它一张猫咪的照片，它能认出是猫，但你要是再配上一段“这只猫是我昨天在公园捡的，它好像有点感冒”的文字，它就没法把图片和文字结合起来分析了。现在经过50%的提升，大模型成了“全能学霸”。你给它发一段短视频，视频里有个人在做红烧肉，旁边还有食材清单和步骤解说，它能一边看视频，一边对照食材清单，告诉你“第三步放冰糖的时候，火开大了，容易糊锅”，还能根据你的口味，建议你“可以加点八角和桂皮，香味更浓”。这种能跨领域处理信息的能力，就是多模态理解能力，它让人工智能离咱们的生活更近了。 除了这两项能力，大模型的推理、编程能力也实现了“又好又快”的发展。推理能力，就是能不能根据已知条件，算出未知的结果。比如你问它“小明有5个苹果，小红比小明多3个，小刚的苹果数是小红的2倍，小刚有多少个苹果”，以前的大模型可能会算错，现在不仅能算对，还能给你列出详细的计算步骤。编程能力就更实用了，以前程序员写代码，得一行一行敲，现在只要跟大模型说“我想要一个能统计学生成绩的小程序，能输入姓名、语文、数学、英语分数，自动算出总分和平均分”，大模型几分钟就能写出代码，还能帮你调试，告诉你哪里有bug。 正是因为大模型的这些能力都突飞猛进，才为它的实用化打下了坚实的基础。而智能体，就是站在大模型这个“巨人肩膀”上的产物，它甚至展现出了“数字劳动力”的雏形。啥叫“数字劳动力”？就是像咱们打工人一样，能按时上班、按点干活，还不用发工资、不用休年假的“虚拟员工”。这可不是天方夜谭，现在的智能体，已经能帮咱们干不少活了。 智能体主要分两大类，一类是通用智能体，另一类是专用智能体，咱们一个个说。 先说说通用智能体，这类智能体就像“万金油”，啥都能干一点，不挑活儿。文中提到的Genspark、Manus、Minmax Agent、扣子，都是这类智能体的代表。它们最擅长的场景就是网页交互、信息整合、调查研究这些事儿。可能有人会说，这些活儿听起来挺简单的，咱们自己也能做啊？那你可就小瞧它们了，它们干活不仅快，还比咱们仔细。 举个例子，你要是想做一份“2025年国内新能源汽车销量报告”，自己做的话，得先打开十几个汽车网站，一个个找数据，然后复制粘贴到Excel里，再去重、求和、做图表，忙活一整天可能还搞不完。但交给通用智能体，你只要说一句“帮我做一份2025年国内新能源汽车销量报告，要包含比亚迪、特斯拉、蔚来等品牌的月度销量数据”，它就能自动去各大汽车网站、新闻平台爬取数据，自动去重、整理，还能生成柱状图、折线图，告诉你哪个品牌销量最高，哪个月是销售旺季，甚至能分析一下销量上涨的原因。更厉害的是，据信通院测试，这种高度封装的通用智能体产品，性能比顶级大模型还要好。就好比顶级大模型是个厉害的厨师，但只会做菜；通用智能体不仅会做菜，还会买菜、洗菜、洗碗，一条龙服务，效率自然更高。 小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！再说说专用智能体，这类智能体就像“专业选手”，只盯着一个领域深耕，别的活儿一概不接。比如编程、法律、人力资源这些垂直场景，就特别适合专用智能体发挥作用。它们不像通用智能体那样“啥都会”，但在自己的专业领域里，绝对是“天花板”级别的存在。 咱们举几个例子，感受一下专用智能体的厉害。在编程领域，有专门的编程智能体。以前程序员写代码，遇到复杂的算法，可能要查好几本参考书，debug（调试程序）的时候更是头发都要掉光。现在有了编程智能体，你只要把需求告诉它，比如“我要写一个人脸识别的算法，能在视频里实时捕捉人脸，还能判断性别和年龄段”，它就能帮你写出核心代码，还能告诉你哪些地方可以优化，哪些地方容易出错。甚至在你写代码的时候，它还能实时提醒你“这个变量名起得不好，容易混淆”“这段代码可以简化，运行速度会更快”。 在法律领域，专用智能体更是大有用处。比如律师处理案件，要查很多法律法规和判例，以前得泡在图书馆里翻书，现在有了法律智能体，只要输入案件的基本情况，比如“张三借了李四10万块钱，写了借条但没写还款日期，现在李四想要回钱，该怎么办”，智能体就能立刻调出相关的《民法典》条文，还能找到类似的判例，告诉律师“李四可以随时要求张三还款，但要给张三合理的准备时间”“如果张三拒不还款，李四可以向法院提起诉讼，需要准备的证据有借条、转账记录等”。这不仅能帮律师节省大量的时间，还能避免因为遗漏法条而导致的失误。 在人力资源领域，专用智能体也能帮大忙。比如HR招聘员工，要筛选简历、安排面试、做背景调查，这些活儿又繁琐又费时间。现在有了人力资源智能体，它能自动筛选简历，根据岗位要求，把符合条件的简历挑出来，还能给每份简历打分，告诉你“这份简历的候选人有5年相关工作经验，符合岗位要求”“这份简历的候选人学历不够，建议淘汰”。甚至在面试的时候，它还能帮HR生成面试问题，根据候选人的回答自动评分，大大提高了招聘的效率和准确性。 看到这里，可能有人会觉得，智能体这么厉害，是不是马上就要取代咱们人类了？其实不然。文中也说了，无论是通用智能体还是专用智能体，不管是做To B（面向企业）业务还是To C（面向个人）业务，目前都还处在发展初期，还有不少难题没有解决。这些难题就像“拦路虎”，挡住了智能体成为真正“数字劳动力”的道路。 第一个难题，就是任务规划的可靠性。啥意思呢？就是智能体干活的时候，容易“犯迷糊”，有时候会出现“幻觉累加”的问题。比如智能体帮你写一份市场调研报告，第一步它找的数据是对的，但第二步它可能会基于这个数据，脑补出一些不存在的信息，第三步又基于脑补的信息继续推导，最后写出来的报告，可能就跟实际情况差了十万八千里。就好比你让一个人去买酱油，他走到半路，突然觉得你可能还想买醋，于是买了醋；又觉得你可能还想买料酒，于是又买了料酒，最后回来的时候，酱油没买着，买了一堆没用的东西。这种“脑补”出来的错误，在金融报告、法律合同这些要求绝对准确的场景里，是非常致命的。 第二个难题，是与现有业务系统对接的复杂性。很多企业，尤其是传统企业，用的都是老旧的业务系统。这些系统可能是十几年前开发的，技术架构和现在的智能体完全不兼容。就好比你买了一台最新款的智能手机，但家里的充电器还是老式的，插不进去。企业要想用上智能体，就得对现有的业务系统进行改造，这不仅要花很多钱，还要花很多时间。比如一家传统的制造企业，想要用智能体来管理生产流程，就得把原来的生产线控制系统、库存管理系统、销售系统都改造一遍，让它们能和智能体对接。这对于很多中小企业来说，是一笔不小的负担。 第三个难题，是权责界定的问题。这个问题可以说是智能体发展的“老大难”问题。如果智能体干活出了错，造成了损失，责任该由谁来承担？是智能体的开发者，还是使用智能体的企业，或者是操作智能体的个人？目前这个问题还没有明确的答案。咱们举个例子，假如医院用智能体来辅助诊断病情，智能体把一个良性肿瘤误诊成了恶性肿瘤，导致病人做了不必要的手术，花了很多钱，还受了罪。这个责任该谁来负？是开发智能体的科技公司，还是医院，或者是操作智能体的医生？再比如，企业用智能体来写合同，智能体因为遗漏了一个重要条款，导致企业损失了100万，这个损失该谁来赔？这些问题如果不解决，企业和个人就不敢放心大胆地使用智能体。 说了这么多难题，是不是觉得智能体的发展前途一片黯淡？其实也不是。文中说了，智能体要真正形成强大的生产力，不仅有赖于基础模型的进一步进化，更需要与领域专有数据和流程进行深度结合。这句话其实就是智能体未来的发展方向。 本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！一方面，基础模型要继续进化。现在的大模型虽然已经很厉害了，但还有很多不足之处。比如推理能力还不够强，容易犯低级错误；多模态理解能力虽然提升了，但处理复杂的视频和音频时，还是会力不从心。未来的基础模型，要变得更聪明、更可靠，能真正理解人类的意图，还能自己纠正错误。 另一方面，智能体要和行业深度绑定。通用智能体虽然“啥都会”，但在专业领域里，肯定不如专用智能体厉害。未来的智能体，不能再像现在这样“浮在表面”，而是要“沉下去”，深入到各个行业的核心流程里。比如农业领域的智能体，要懂土壤、懂气候、懂农作物的生长规律；工业领域的智能体，要懂生产线、懂设备、懂工艺流程。只有这样，智能体才能真正帮行业解决问题，创造价值。 咱们可以畅想一下未来的场景：在工厂里，智能体和机器人配合，24小时不间断生产，产品的合格率高达99.9%；在医院里，智能体帮医生诊断病情，准确率比人类医生还高；在学校里，智能体根据每个学生的学习情况，制定个性化的学习计划，让每个学生都能发挥自己的潜力；在家庭里，智能体帮你打理家务、辅导孩子作业、照顾老人，让你有更多的时间陪伴家人。 当然，这一天的到来，可能还需要一段时间。但不可否认的是，2025年，智能体已经成了大模型应用落地的主要形式，它就像一颗冉冉升起的新星，照亮了人工智能发展的道路。虽然现在它还很稚嫩，还有很多缺点，但随着技术的不断进步，它一定会变得越来越强大，最终成为改变世界的“数字劳动力”。 最后，咱们再总结一下：2025年的人工智能，已经从技术创新转向了生产力转化，核心就是智能体。智能体分通用和专用两类，通用智能体啥都能干，专用智能体在专业领域称王。虽然现在智能体还面临着可靠性、系统对接、权责界定等难题，但只要基础模型继续进化，和行业深度结合，智能体的未来一定不可限量。这就是人工智能的现在和未来，一个充满机遇和挑战的时代，已经到来了。 喜欢大白话聊透人工智能请大家收藏：()大白话聊透人工智能更新速度全网最快。