這篇文章深入探討了多模態(tài)AI技術(shù)的現(xiàn)狀與未來(lái)，特別是在OpenAI發(fā)布全新視頻生成模型Sora Turbo之后。作者分析了Sora在實(shí)際應(yīng)用中的局限性，指出其在視頻時(shí)長(zhǎng)、生成效果一致性以及指令遵循方面的不足

一、Sora的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

隨著ChatGPT等大語(yǔ)言模型的問(wèn)世，人工智能進(jìn)入了一個(gè)全新的時(shí)代。在這股浪潮中，多模態(tài)AI技術(shù)成為業(yè)界競(jìng)相追逐的目標(biāo)，OpenAI的Sora更是將這股熱情推向高潮。

等待了299天之后，屢次跳票的Sora終于來(lái)了，OpenAI在北京時(shí)間12月10日凌晨正式發(fā)布了全新視頻生成模型Sora Turbo。

然而，從實(shí)測(cè)的效果來(lái)看，Sora的效果并沒(méi)有帶來(lái)太多驚喜，無(wú)論是在視頻時(shí)長(zhǎng)、生成效果一致性、還是指令遵循方面，都沒(méi)有明顯強(qiáng)于市面上的已有視頻模型。

事實(shí)上，Sam Altman將Sora比作視頻版GPT-1的說(shuō)法其實(shí)暴露了這個(gè)項(xiàng)目的尷尬處境。因?yàn)镚PT-1更像是一種實(shí)驗(yàn)性模型，不太適合作為直接可用的生產(chǎn)工具，它主要被用作科研領(lǐng)域的參考。

在投入大量資源和時(shí)間后，Sora如果呈現(xiàn)的只是一個(gè)概念驗(yàn)證級(jí)別的產(chǎn)品，如果真如GPT-1一般需要經(jīng)過(guò)多次迭代以及技術(shù)突破才能達(dá)到實(shí)用水平，那么考慮到視頻生成所需的巨大算力投入和數(shù)據(jù)需求，這種戰(zhàn)略選擇的成本效益比恐怕令人擔(dān)憂。

一邊用夸張的宣傳和神秘感制造期待，一邊交出的卻是一個(gè)并沒(méi)有多少突破性進(jìn)展的產(chǎn)品。特別是在2024年末這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，當(dāng)國(guó)內(nèi)外競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手已經(jīng)通過(guò)快速迭代實(shí)現(xiàn)了類似水平的效果，這種“落差”的表現(xiàn)略顯尷尬。

不可否認(rèn)，Sora的發(fā)布代表了多模態(tài)AI技術(shù)的重要里程碑。它展現(xiàn)了一個(gè)“會(huì)預(yù)測(cè)未來(lái)”的AI系統(tǒng)的雛形，讓人們對(duì)通用人工智能(AGI)的到來(lái)充滿期待。只不過(guò)，這次OpenAI已經(jīng)不再將Sora稱為“世界模擬器”了。

關(guān)于Sora的技術(shù)局限性的爭(zhēng)論由來(lái)已久，例如，Sora在生成視頻時(shí)常出現(xiàn)邏輯錯(cuò)誤，如物體運(yùn)動(dòng)不符合物理規(guī)律、因果關(guān)系混亂等問(wèn)題，現(xiàn)在的Sora Turbo顯然也沒(méi)有解決這一問(wèn)題。早在年初，Meta首席科學(xué)家楊立昆就直言，Sora的生成式技術(shù)路線“注定失敗”，因?yàn)槠湟蕾囉诖笠?guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練的概率模型，無(wú)法真正理解物理世界的因果關(guān)系。此外，Sora的生成過(guò)程更多是對(duì)已有數(shù)據(jù)的擬合，而非創(chuàng)造新知識(shí)，這使其在模擬真實(shí)世界方面仍有很長(zhǎng)的路要走。

夢(mèng)想總歸要回到現(xiàn)實(shí)，除了技術(shù)成熟度，Sora在產(chǎn)業(yè)化方面還存在諸多挑戰(zhàn)：

首先，Sora的訓(xùn)練和應(yīng)用成本極其高昂。據(jù)Factorial Funds估算，如果Sora要大規(guī)模應(yīng)用，還需要約72萬(wàn)片英偉達(dá)H100 GPU的支持，這意味著216億美元的硬件投入。如此天價(jià)的算力消耗，讓Sora很難在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)。

其次，Sora在落地場(chǎng)景方面尚不成熟。盡管Sora已經(jīng)正式發(fā)布，但在效果上離真正的“世界模擬器”差距甚遠(yuǎn)，現(xiàn)階段更像是一個(gè)玩具而無(wú)法成為一個(gè)真正實(shí)用的創(chuàng)意工具?？梢哉f(shuō)，Sora離真正的“iPhone時(shí)刻”還有相當(dāng)長(zhǎng)的路要走。

就像上世紀(jì)60年代的核聚變發(fā)電：展示出令人震撼的潛力，吸引了大量投資和頂尖人才，但隨著研究深入，技術(shù)難度和資源投入?yún)s呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。雖然每隔幾年就有突破性進(jìn)展的報(bào)告，但要實(shí)現(xiàn)真正可控、穩(wěn)定的商業(yè)應(yīng)用，始終像隔著“永遠(yuǎn)差30年”的距離。

所以，如今的Sora面臨這樣一個(gè)困境：在完美的演示視頻背后，是否存在不可逾越的技術(shù)瓶頸？這種追求完美視頻生成的路徑，會(huì)不會(huì)最終被證明是一個(gè)代價(jià)高昂的技術(shù)死胡同？要將實(shí)驗(yàn)室的演示轉(zhuǎn)化為真正有價(jià)值的應(yīng)用，可能比我們想象的要困難得多。

對(duì)此，百度創(chuàng)始人李彥宏在最近接受采訪時(shí)曾表示：“如果真的能夠做到任意場(chǎng)景下視頻生成，那可能要很長(zhǎng)很長(zhǎng)時(shí)間，而且成本很高?！庇纱丝梢?jiàn)，百度并非不重視Sora所代表的技術(shù)方向。只是基于務(wù)實(shí)的判斷，選擇了另一條路線。

二、“應(yīng)用驅(qū)動(dòng)”成為第一性原理

與許多廠商專注于打造Sora這樣的通用文生視頻模型不同，百度智能云的著眼點(diǎn)在于幫助客戶實(shí)現(xiàn)多模態(tài)應(yīng)用的落地。正如李彥宏所言，“我們更關(guān)心怎么幫用戶把應(yīng)用跑起來(lái)”。事實(shí)上，在眾多行業(yè)客戶的實(shí)際場(chǎng)景里，他們真正需要的是在自己的應(yīng)用中擁有可靠的多模態(tài)能力，而不僅僅是一個(gè)裸的通用模型。百度智能云深諳此道，通過(guò)多年來(lái)在多模態(tài)領(lǐng)域的深厚積累和大量工程化實(shí)踐，以更簡(jiǎn)單快捷、低門檻的方式賦能客戶，讓多模態(tài)應(yīng)用能夠開(kāi)花。這也是百度暫不直接做Sora，而是聚焦應(yīng)用落地的重要原因。

不做Sora，并不意味著百度在多模態(tài)AI領(lǐng)域缺席。恰恰相反，百度一直在多模態(tài)領(lǐng)域有著長(zhǎng)期而深厚的積累，只是選擇了一條應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的路線。

隨著當(dāng)前大模型性能增長(zhǎng)遇到瓶頸，AI正在進(jìn)入“冷靜期”。海外AI巨頭從追求AGI轉(zhuǎn)向務(wù)實(shí)路線，OpenAI嘗試轉(zhuǎn)向盈利性商業(yè)化運(yùn)營(yíng)，谷歌、微軟等紛紛聚焦商業(yè)變現(xiàn)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，重點(diǎn)發(fā)展To C業(yè)務(wù)、企業(yè)服務(wù)和開(kāi)發(fā)者生態(tài)。

正如歷史上的典型的技術(shù)周期：高期望→泡沫→冷靜期→務(wù)實(shí)應(yīng)用。行業(yè)需要從“技術(shù)優(yōu)先”的邏輯切換到“應(yīng)用優(yōu)先”的軌道，通過(guò)實(shí)踐中反饋的需求和問(wèn)題為技術(shù)發(fā)展指明方向。

那么，什么是“應(yīng)用驅(qū)動(dòng)”？簡(jiǎn)而言之，就是從真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，梳理AI落地的關(guān)鍵問(wèn)題，并聚焦資源予以解決，最終讓技術(shù)產(chǎn)生實(shí)際價(jià)值。這有別于動(dòng)輒“顛覆性創(chuàng)新”、追求酷炫Demo的做法。在李彥宏看來(lái)，“我更多希望盡早接觸場(chǎng)景及接觸應(yīng)用，看在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中，到底遇到了什么問(wèn)題，把這些問(wèn)題帶回來(lái)，我們綜合一下，看大家遇到的最多的問(wèn)題，就是我們優(yōu)先解決的問(wèn)題?！?/p>

這種理念，與當(dāng)年云計(jì)算之于互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系有著異曲同工之妙?；厮輾v史，正是得益于云計(jì)算平臺(tái)在基礎(chǔ)設(shè)施層面的支撐，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)才能將更多的精力聚焦在業(yè)務(wù)創(chuàng)新上，加速用戶需求與技術(shù)能力的迭代融合，最終催生出一個(gè)繁榮的應(yīng)用生態(tài)。

如今，百度智能云正是希望在多模態(tài)AI領(lǐng)域扮演這樣一個(gè)“助推器”的角色。通過(guò)在算力、平臺(tái)、安全等多個(gè)維度提供支持，讓更多的企業(yè)和開(kāi)發(fā)者無(wú)需在復(fù)雜的模型訓(xùn)練、部署、應(yīng)用開(kāi)發(fā)上“翻山越嶺”，而是專注于挖掘行業(yè)需求、打造可用的智能化應(yīng)用，讓多模態(tài)AI從實(shí)驗(yàn)原型逐步發(fā)展為日常工具。

站在這個(gè)思路上審視多模態(tài)AI，就不難理解百度智能云的戰(zhàn)略選擇。在多模態(tài)AI落地的過(guò)程中，有兩大關(guān)鍵挑戰(zhàn)亟待攻克：一是實(shí)現(xiàn)更自然的人機(jī)交互，二是提高模型的可控性、盡可能消除幻覺(jué)。單純的視頻生成模型雖然看上去很酷，但還難以很好地解決這兩大問(wèn)題。反而是在一些垂直領(lǐng)域，用更簡(jiǎn)單實(shí)在的多模態(tài)技術(shù)，就能讓AI先跑起來(lái)。

比如在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域，結(jié)合圖像識(shí)別和文本描述的多模態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)能準(zhǔn)確找出產(chǎn)品瑕疵并生成詳細(xì)的檢測(cè)報(bào)告；又如在醫(yī)療影像診斷中，將X光片、CT等圖像與病歷文本結(jié)合分析的方案，已經(jīng)在多家醫(yī)院實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。這些看似日常的應(yīng)用，才是AI真正創(chuàng)造價(jià)值的開(kāi)始。

這正是百度多年來(lái)在多模態(tài)AI領(lǐng)域的投入方向。李彥宏強(qiáng)調(diào)，“外界有一種誤解就是百度不做Sora，就等于是百度不做多模態(tài)。我們非常非?？春枚嗄B(tài)，我們也在多模態(tài)上有非常長(zhǎng)期的多年投入，在真正有應(yīng)用場(chǎng)景的地方，我們的多模態(tài)能力是非常強(qiáng)的?！?/p>

三、多模態(tài)AI的“地基”

多模態(tài)AI的門檻高、難度大，這是業(yè)界公認(rèn)的痛點(diǎn)。各類模態(tài)數(shù)據(jù)的處理、模型訓(xùn)練的調(diào)優(yōu)、推理服務(wù)的部署，每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要大量的專業(yè)知識(shí)和工程經(jīng)驗(yàn)。這無(wú)疑阻礙了多模態(tài)AI在更廣泛行業(yè)中的應(yīng)用。百度智能云是如何支撐多模態(tài)技術(shù)大規(guī)模落地的？

在模型訓(xùn)練層面，百度智能云的百舸計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了主流多模態(tài)大模型的全覆蓋，除了支持MLLM、CogvIm2、Qwen2-VL等業(yè)界領(lǐng)先的多模態(tài)模型，還針對(duì)多模態(tài)訓(xùn)練的特點(diǎn)提供了一系列優(yōu)化方案。其中，“多芯混訓(xùn)”可以兼容英偉達(dá)、昆侖等多種芯片，充分發(fā)揮芯片的異構(gòu)性能，并能在萬(wàn)卡規(guī)模下將兩種芯片混合訓(xùn)練下的效率折損控制在5%以內(nèi)；“長(zhǎng)上下文訓(xùn)練”則突破了序列長(zhǎng)度的瓶頸，為多模態(tài)模型拓展了更廣闊的應(yīng)用空間；“大集群高效訓(xùn)練”的并行策略，進(jìn)一步提高了多模態(tài)訓(xùn)練的效率，使萬(wàn)卡任務(wù)上的模型有效訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)占比達(dá)到99.5%、端到端的性能提升30%。

在模型推理方面，百度智能云同樣展現(xiàn)了全棧式的優(yōu)勢(shì)，百舸適配了各類客戶場(chǎng)景，既支持用戶自定義鏡像部署，滿足個(gè)性化需求；又能在英偉達(dá)、昆侖等異構(gòu)芯片上實(shí)現(xiàn)推理服務(wù)，兼顧成本與性能；針對(duì)主流的文生圖、文生視頻、多模態(tài)模型，還提供了一系列加速優(yōu)化方案，通過(guò)架構(gòu)分離、KV Cache、負(fù)載分配等一系列加速工作，讓長(zhǎng)文本推理效率提升了1倍多。

作為一個(gè)全棧式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，千帆平臺(tái)提供了不同層級(jí)的開(kāi)發(fā)路徑。對(duì)于普通AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者新手，千帆ModelBuilder提供開(kāi)箱即用的多模態(tài)能力，涵蓋圖像生成、理解、視頻生成等熱門領(lǐng)域。用戶只需調(diào)用API接口，即可實(shí)現(xiàn)多模態(tài)交互，無(wú)需理會(huì)背后復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過(guò)程。除此之外，千帆AppBuilder作為企業(yè)級(jí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)，可以幫助客戶和開(kāi)發(fā)者不斷降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)門檻，提供豐富的多模態(tài)能力，包括文生圖、圖像內(nèi)容理解等圖片處理組件，短語(yǔ)音識(shí)別、短文本在線合成等語(yǔ)音處理組件以及數(shù)字人功能等，同時(shí)可實(shí)現(xiàn)多渠道對(duì)外集成分發(fā)，滿足更豐富的應(yīng)用需求場(chǎng)景。

對(duì)于追求定制化的企業(yè)用戶，千帆提供靈活的定制化服務(wù)。用戶可利用平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、推理優(yōu)化等工具，構(gòu)建匹配自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景的多模態(tài)解決方案，支持從數(shù)據(jù)處理到模型訓(xùn)練的全流程開(kāi)發(fā)。平臺(tái)還集成了主題模型庫(kù)，覆蓋智能客服、數(shù)字人、知識(shí)管理等熱門領(lǐng)域，幫助用戶快速搭建行業(yè)性多模態(tài)應(yīng)用。

具體來(lái)看，千帆平臺(tái)提供了非常全面、靈活的多模態(tài)服務(wù)方案。如果客戶需要直接使用多模態(tài)大模型，可以在千帆上一鍵調(diào)用包括百度文心一格、Stable Difusion、Vidu等在內(nèi)的主流模型，覆蓋從文生圖、文生視頻到圖像理解等多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域。如果客戶希望定制化訓(xùn)練和微調(diào)專屬多模態(tài)大模型，搭建個(gè)性化應(yīng)用，千帆平臺(tái)同樣提供強(qiáng)有力的算力和工具支持。

無(wú)論是復(fù)雜模型的訓(xùn)練，還是大規(guī)模推理能力的實(shí)現(xiàn)，云服務(wù)都在背后扮演著關(guān)鍵角色。通過(guò)提供這些基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，百度智能云幫助開(kāi)發(fā)者和企業(yè)更專注于應(yīng)用創(chuàng)新，而不必過(guò)多關(guān)注底層技術(shù)細(xì)節(jié)。

除此之外，百度智能云還將多模態(tài)能力進(jìn)一步沉淀到行業(yè)解決方案和產(chǎn)品中。比如在工業(yè)領(lǐng)域，打造了“一見(jiàn)”視覺(jué)大模型平臺(tái)；在智能客服場(chǎng)景，提供多模態(tài)對(duì)話能力；在數(shù)字人領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)了文生3D視頻?？梢哉f(shuō)，百度智能云的多模態(tài)服務(wù)已經(jīng)滲透到各行各業(yè)的關(guān)鍵生產(chǎn)力環(huán)節(jié)，以更貼近需求的方式幫助企業(yè)提質(zhì)增效。

四、不做Sora，是為了更多的Sora

在百度智能云支撐下，越來(lái)越多的創(chuàng)新企業(yè)與開(kāi)發(fā)者已經(jīng)匯聚于此，借“他山之石”，砌筑自己的“高樓”。

生數(shù)科技就是其中的典型代表。這家致力于多模態(tài)大模型研發(fā)的明星企業(yè)，在百度百舸平臺(tái)的加持下，推出了國(guó)內(nèi)首個(gè)純自研的視頻大模型Vidu。通過(guò)百舸平臺(tái)超強(qiáng)的容錯(cuò)能力和訓(xùn)練加速能力，生數(shù)科技將Vidu訓(xùn)練素材渲染加速效率提升了3倍，數(shù)據(jù)拉取效率更是提升了51倍，可以說(shuō)，百度為這個(gè)“國(guó)產(chǎn)Sora”的誕生提供了堅(jiān)實(shí)的算力保障。

類似的案例還有哇嘶嗒(VAST)，這家3D-AIGC領(lǐng)域的佼佼者同樣將百度智能云視為AI創(chuàng)新的“壓艙石”。其面世的3D內(nèi)容創(chuàng)作工具“Tripo”備受全球矚目，被稱為3D領(lǐng)域的“GPT-4”。而這一切的背后，正是百舸平臺(tái)在算力、成本、工程化等方面的全方位賦能，幫助VAST快速構(gòu)建起強(qiáng)大AI基礎(chǔ)設(shè)施，獲得成熟的AI工程化能力。

當(dāng)然，多模態(tài)AI生態(tài)的觸角遠(yuǎn)不止于內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域。以光魔科技為例，這家企業(yè)就瞄準(zhǔn)了AIGC平臺(tái)的普惠化。在百度智能云視頻解決方案以及百舸平臺(tái)的加持下，光魔科技推出的“白日夢(mèng)AI”實(shí)現(xiàn)了一鍵式的文生視頻能力，讓每個(gè)普通用戶都能“編出”專屬影片，已經(jīng)擁有大量忠實(shí)擁躉。

除了聚焦前沿技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司，百度智能云還在為百勝中國(guó)這樣的“傳統(tǒng)巨頭”提供服務(wù)。依托百度智能云的大模型能力和智能客服解決方案，這家餐飲巨頭打造了特色AI客服系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠關(guān)聯(lián)上下文、精準(zhǔn)識(shí)別客戶真實(shí)意圖，提供更好的售后服務(wù)支持，同時(shí)還能輔助人工客服快速總結(jié)訴求、優(yōu)化服務(wù)流程。這為百勝中國(guó)節(jié)省了大量客服成本，同時(shí)又提升了用戶滿意度。

由此可見(jiàn)，百度智能云正以其“地基”般的算力支持、有梯度的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為整個(gè)多模態(tài)AI生態(tài)提供源源不斷的“能量”，在未來(lái)孵化了出更多的“Vidu”、“Tripo”，乃至更多的“Sora”。

五、“解決問(wèn)題的AI”

對(duì)比云計(jì)算對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的變革，以AWS為例，它不僅改變了企業(yè)的IT基礎(chǔ)設(shè)施，更重要的是催生了新的商業(yè)模式和創(chuàng)新企業(yè)生態(tài)。進(jìn)入AI時(shí)代，多模態(tài)AI代表了人工智能從專項(xiàng)能力到綜合認(rèn)知的重要躍升，這種突破不僅體現(xiàn)在技術(shù)維度的拓展，更反映在應(yīng)用范式的轉(zhuǎn)變上。

AWS的AI時(shí)代的實(shí)踐同樣提供了一個(gè)很好的觀察樣本：在傳統(tǒng)AI開(kāi)發(fā)中，需要針對(duì)特定問(wèn)題進(jìn)行精心設(shè)計(jì)和訓(xùn)練。但在生成式AI時(shí)代，AWS認(rèn)為成功的產(chǎn)品化之路不應(yīng)局限于單一模型的性能競(jìng)爭(zhēng)，而是要著眼于更廣闊的技術(shù)組合與應(yīng)用場(chǎng)景，更多強(qiáng)調(diào)“降本增效”、“實(shí)用”的AI。

技術(shù)永遠(yuǎn)只是手段而非目的本身。多模態(tài)AI正在重構(gòu)傳統(tǒng)的價(jià)值鏈條，這個(gè)過(guò)程中的關(guān)鍵在于如何將技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為可落地的解決方案，使不同規(guī)模、不同行業(yè)的企業(yè)都能找到適合自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑。

特別值得關(guān)注的是，不同于過(guò)往依賴單一技術(shù)平臺(tái)的垂直整合，新一代AI基礎(chǔ)設(shè)施更強(qiáng)調(diào)開(kāi)放協(xié)作。這種模式使得不同規(guī)模、不同行業(yè)的企業(yè)都能找到適合自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑，從而讓AI成為真正能夠解決問(wèn)題的AI。從這個(gè)角度來(lái)看，百度智能云和AWS顯然站在同一戰(zhàn)線上：通過(guò)構(gòu)建開(kāi)放、靈活的AI基礎(chǔ)設(shè)施，降低技術(shù)使用門檻，讓AI真正服務(wù)于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。

六、結(jié)語(yǔ)

在全球AI競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的背景下，不同企業(yè)呈現(xiàn)出截然不同的技術(shù)路線和發(fā)展策略。這是無(wú)可厚非的，在這個(gè)仍處于摸索階段的賽道上，技術(shù)和商業(yè)路線的多樣化不僅有利于推動(dòng)整個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新突破，也能為不同場(chǎng)景和需求提供更豐富的解決方案。

市場(chǎng)研究和咨詢公司Omdia在最新發(fā)布的報(bào)告中指出，將技術(shù)轉(zhuǎn)化為可落地的解決方案同樣關(guān)鍵。百度智能云在多模態(tài)生成式AI技術(shù)和商業(yè)成功方面展現(xiàn)了領(lǐng)導(dǎo)力。Omdia預(yù)計(jì)，百度智能云將繼續(xù)在中國(guó)引領(lǐng)多模態(tài)生成式AI應(yīng)用的部署和實(shí)施。

百度“應(yīng)用驅(qū)動(dòng)”的思路或許啟示了我們：AI技術(shù)的發(fā)展不應(yīng)陷入簡(jiǎn)單的技術(shù)競(jìng)賽，而是要著眼于更加可持續(xù)的商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。通過(guò)深入產(chǎn)業(yè)、理解需求，將創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為切實(shí)可行的解決方案，從而推動(dòng)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)邁向下一個(gè)階段。