中房报记者 李叶丨北京报道“人工智能大模型正在引领新一轮工业革命，成为全球产业变革的核心驱动力，成为各行各业发展的新质生产力，也为房地产行业带来了很多变革机会。”1月17日，以“向上生长”为主题的2025中国房地产年度趋势论坛暨CIHAF第二十五届中国住交会在北京召开，360集团创始人周鸿以“AI数字人”形式亮相活动现场，并作名为《大模型时代的产业创新与变革机会》的主旨演讲。关于人工智能，周鸿提出一个新的说法，叫作“AI信仰”。什么是AI信仰？他解释，AI信仰主要包括三个方面：第一，相不相信大模型是真智能，是人工智能的重大拐点。如果不相信的话，可能错过这次变革机会。第二，相不相信大模型是一场工业革命，将重塑所有产品和业务。行业每年都会造概念，过去有元宇宙，区块链，物联网等，如果认为大模型和过去这些有本质不同，是继信息革命之后的第四次工业革命，就会去把握这次难得的机会。第三，不相信不拥抱AI的组织和个人，会被拥抱AI的组织和个人淘汰。没有AI信仰的人可能还在观望，殊不知AI已经在改变世界，如果认知发生偏差，看不起、看不清、看不懂AI，等有一天突然醒悟，想要赶上AI发展的时候，可能就已经看不见了。他建议，每位企业家或者企业领导者都应该保持敏锐，要有紧迫感，但是也不用特别慌张。因为，AI的价值周期应该会覆盖未来5年~10年，时间还很长。━━━━
人工智能发展的八大趋势周鸿回顾了人工智能的发展历程。“最早期的人工智能是基于规则的，我们试图把人类的规则总结出来，让机器去学。今天，这项工作已经被证明是不可能的，所以现在人工智能都是基于学习和训练。” 周鸿说。“过去几年，中国有‘AI 的4小龙’，包括人脸识别、图像识别、语音识别等，这是感知AI，实际上属于小模型。”他表示，前年，大模型横空出世，用海量数据训练参数比较大的模型变成了一种认知，我们叫认知AI。认知AI，现在已经从单模态发展到能理解人类语言发展的多模态，多模态能够识别图像、看懂视频、听懂声音，认知和感知最大的差别在于，感知就像视网膜一样，仅仅是看见，而认知是不仅能看见还能看懂。在认知的基础之上，现在的AI又被称为生成式AI，它不仅能被动的回答问题，还能做到主动生成新的内容，生成新的视频、新的图片、新的文章。“到了今年，有一个新的概念出现，叫智能体AI。一个只能聊天不能干活的人，对企业来讲是没有任何意义的，人工智能也是如此。人工智能要改变企业，光有大模型是不够的。而现在，人工智能已发展成能够干活的，叫智能体AI，在数字空间与IT系统协作。”周鸿直言，下一个是物理AI，能对物理空间的东西进行感知，做出反应，它的应用环境是无人驾驶、机器人等，被称为具身智能。未来还有科学AI，AI变成科学研究、基础学科研究的一种强有力的工具和方法论。/section>周鸿认为，基于上述发展历程，人工智能发展有八大趋势：第一，AGI发展步伐在放慢。过去，大家比较乐观，以为超级人工智能很快会出现，只要堆足够的算力，堆足够的能源，把人类的数据都给他“喂”进去，一个超级人工智能就出来了。但如今看来并不是这样，这条路走到了瓶颈。第二，为了突破大家再找新的方向，“慢思考”成为新的范式，以GPT为代表的这第一类主要是死记硬背、博闻强记、善于回答问题，但不善于推理。最近，科学家发现可以向复杂推理方向发展。第三，模型越做越专。当大家意识到做一个“宇宙无敌”的通用模型不太现实的时候，大家都转向了专业模型。第四，模型越做越小，进入轻量化时代。如今，手机上已经开始跑一个小的大模型，包括智能网联车、机器人，大模型都在逐步进入，这些终端可以说“无AI不硬件”。第五，模型的能力越来越强，原来以为模型越大，能力越强，现在发现不是这样的。模型学的数据越好，能力越强，知识密度不断增加。第六，成本越来越低。各方面成本都在下降，云上的大模型都在“亏本”卖。如果想用开源的，甚至价格为零。第七，多模态越来越重要。大模型要真正进到企业里，一定要看得懂现实中发生了什么，听得懂人们的指令，多模态现在进步很快。第八，“智能体AI”加速落地。智能体是AI的一个历史转折点，如何把大模型从聊天机器人、聊天玩具，转化成一个企业里干活的生产力，是智能体要解决的问题。━━━━
人工智能的应用之路“从这些发展趋势来看，全球大模型发展已经呈现出泾渭分明的两个路线：一个是超级人工智能之路，也就是ASI之路；另一个是应用之路。” 周鸿坦言。他分析认为，对于ASI之路，这条路是通过不断卷算力、卷数据、卷参数，将大模型向着万亿参数发展，从而打造出什么都懂，什么都会的超级人工智能。这特别像造原子弹，但最近这条路走到了瓶颈。行业上，大家都开始反思，想打造一个全知全能的超级人工智能，在逻辑上不成立。举例来说，我们都知道DeepMind发明的AIphaGo下围棋很厉害，但他只会下围棋，其它事情都不行。DeepMind又做了AIphaFold，主要用于预测生物分子的结构和作用，甚至获得了诺贝尔奖，但也只会生物分子。周鸿预判，人工智能未来的发展方向，未必是一个通用的，什么都懂的大模型。而应用之路，就是将大模型与具体应用场景结合，向着产业化、垂直化方向发展，做专业技能的大模型。“作为企业，我们更多要关注应用之路。” 周鸿表示，因为走应用之路，就不用再卷算力、卷数据、卷参数，只需要在一个百亿参数甚至几十亿参数的大模型基础上，结合垂直领域的数据进行训练即可。同时，它对算力的要求，对数据的要求，也会大幅降低，不需要投入千万元，几十万元就可以。与此同时，它的响应速度更快、部署成本更低。这样的话，大模型落地门槛将大幅降低，真正将大模型拉下神坛，走进千行百业，从“原子弹”变为“茶叶蛋”。企业应该如何走应用之路？周鸿从大模型的限制上说起，第一，它虽然能理解、能问答、能生成内容，但知识是固定的。第二，它没有短期记忆，每个人来提问，对它而言都是一个新的问答。第三，它不能进行复杂的流程工作，最重要的是不能调用企业里面的工具。“换句话说，它不能直接干活。”周鸿表示，基于此，我们给大模型加上了知识获取、推理能力、工具使用，还有复杂流程的规划能力，变成智能体。现在智能体从原来的大模型附属技术，变成了大模型核心技术，大模型反而成了智能体的一个组件。“我经常说，大模型有点像电动机，只有把电动机做小了，变成电动牙刷、电吹风、电动刮胡刀，才能变成人们可以用来干活的工具，大家可以把智能体理解成吹风机、刮胡刀，面向消费者领域做出来的智能体就是个人的工具。”“面向企业做出来的智能体，可以把它理解成是数字员工。”他认为，构建智能体有三个关键步骤：第一步，选择智能体的岗位和场景。包括四个方向，要么给老板提供服务，要么给员工提供服务，要么内部有管理流程可以用智能体来优化，要么外部有服务体系或产品流程可以用智能体来加速衡量。第二步，需要把一个场景分解成流程，特别是比较繁琐复杂的重复容易出错的业务流程。第三步，定义角色。大家把智能体定义成数字员工、数字专家，一个智能体就对应一个员工的角色，在这个过程中，抽象来看，它可以干两件事：一个是把很复杂、很繁琐、很重复的业务流程，用智能体规划下来就能做了；第二个是企业里有一些过去想做却做不了，想解决，但解决不了的非人不可的关键职能，现在智能体可以干了。━━━━
智能体有六大应用方向周鸿总结认为，2023年是大模型之年，谈的是大模型技术本身的突破。2024年是专业大模型之年，是大模型的应用场景化落地。2025年是智能体之年，充分利用大模型打造智能体，让大模型帮助企业实现自动化和智能化，真正实现降本增效。他分析预测，智能体有六大应用方向，即人人智能、万物智能、数转智改、未来产业、科学研究、AI安全。第一个方向，人人智能，打造个体超能力。大模型和互联网有很大的不同，互联网更多是解决人和人，人和信息的连接，但并不能直接提高人的能力，而大模型能赋予个体超能力，帮助我们解锁过去不具备的技能。因此，大模型作为个人工具，本身就可以给大家创造更多机会。第二个方向，万物智能，也就是从万物互联走向万物智能大模型。目前有一个很重要的方向，就是把大模型做小，实现上终端，比如苹果和华为；让大模型上手机，让大模型上电脑；包括自动驾驶，要实现大模型必须上车。第三个方向，数转智改，助力传统产业打造新质生产力。在政府、企业内部，不要幻想一个大模型能解决企业所有问题，一定是多个大模型组合起来工作，结合业务需求和业务流程的智能体，才是企业所需要的。在这一趋势下，企业级大模型市场将会爆发，市场规模完全不亚于用户端市场，而这也是大模型提高生产力的重要战场。第四个方向，未来产业，变不可能为可能，包括自动驾驶、具身智能、低空经济、元宇宙、生物制药等。未来新兴产业都需要大模型的助力。举个例子，特斯拉最新推出的自动驾驶技术就是用了大模型，基于训练学习的能力，让完全自动驾驶成为可能。所以，如果各位企业家做未来产业和新兴产业，一定要关注大模型的训练学习能力。第五个方向，科学研究，打造科研新范式。前面已经提到AIphaFold的成功证明AI for Science将成为推动社会发展的重要驱动力，对有志于推动前沿产业发展的企业家而言，一定要加强对大模型的重视。第六个方向，AI安全，实现安全的自动驾驶。既然很多场景都要结合AI,那AI的安全问题就更应该受到重视。AI最典型的四大安全问题是，数据污染、提示注入攻击、幻觉和虚假信息。“大模型走应用之路，带来了众多创新机遇，希望大家都可以建立正确的AI信仰。但光有AI信仰是不够的，还要培养AI素养，才能真正拥抱AI时代。” 周鸿表示，要提高AI素养主要分五步：第一步，人人AI，企业内部先用起来。第二步，用已有的智能体将企业办公和营销率先AI化。第三步，要打造自定义智能体。因为企业会发现，外部工具都是通用工具，不能满足自身需求，需要学会让智能体和业务流程结合，打造自定义的智能体。第四步，建立企业知识中枢。对于房地产企业这种大规模企业而言，要想用好智能体AI，就要先把企业的知识库建立起来，包括内部知识管理，外部情报分析，大数据分析，多模态处理和工作流知识管理。第五步，打造智能体协作平台。当企业的智能体多了，智能体之间也要有协作平台，就像人与人之间需要协作沟通。假设未来企业里角色都由智能体来完成，每个人都有多个智能助理，企业里面有智能主管、智能工程师、智能程序员、智能营销、智能客服等，他们之间如何协作？这就需要一个新的智能体协作平台。
值班编委：樊永锋
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