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未來十年將是AI重塑互聯(lián)網(wǎng)的時代

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2025-01-14     來源:人民郵電報     瀏覽次數(shù):42
核心提示:進入新質互聯(lián)網(wǎng)階段,互聯(lián)網(wǎng)世界將不完全由人類參與,許多對話將由機器人進行。人類與機器人將共存,主要的業(yè)務將集中在基于大模型和智能體的應用上,AR、VR、數(shù)據(jù)要素服務和算力服務將得到廣泛應用。

16日,2025(第十五屆)中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)年會在京舉辦,中國工程院院士鄔賀銓在會上作了題為《以AI重新定義互聯(lián)網(wǎng)》的主旨報告。他表示,互聯(lián)網(wǎng)在過去幾十年經(jīng)歷了巨大變革。展望未來,互聯(lián)網(wǎng)將繼續(xù)在數(shù)字化、智能化方向上深入發(fā)展,推動更廣泛的社會變革。未來十年,我們將進入“數(shù)智(新質)互聯(lián)網(wǎng)”階段,其核心特征是基礎協(xié)議采用IPv6+,人機接口將以自然語言為主,不再依賴于點擊APP的形式。互聯(lián)網(wǎng)將回歸以用戶為中心,平臺將轉變?yōu)橹悄芷脚_,用戶能夠利用AI創(chuàng)作并擁有自己的作品。

 

新質互聯(lián)網(wǎng)階段將實現(xiàn)四大重構

 

鄔賀銓表示,進入新質互聯(lián)網(wǎng)階段,互聯(lián)網(wǎng)世界將不完全由人類參與,許多對話將由機器人進行。人類與機器人將共存,主要的業(yè)務將集中在基于大模型和智能體的應用上,ARVR、數(shù)據(jù)要素服務和算力服務將得到廣泛應用。

 

互聯(lián)網(wǎng)如何適應新的發(fā)展?鄔賀銓表示,一是終端形態(tài)向新重構。大模型的下沉和智能體的落地將改變終端設備,尤其是將AI技術嵌入終端和邊緣計算設備中,重新定義手機、PC、眼鏡、AR等可穿戴設備以及工業(yè)模組,這些設備將支持云端或離線運行,形成新的AI終端時代。

 

二是網(wǎng)絡設施向智重構。基礎設施的AI賦能將首先體現(xiàn)在5G-A6G的推動上,以提升用戶體驗并支持泛在連接和綠色網(wǎng)絡發(fā)展。網(wǎng)絡協(xié)議將繼續(xù)向IPv6+發(fā)展,進一步推動純IPv6協(xié)議的應用,IPv6地址空間的擴展將為更多IP協(xié)議功能和能力的實現(xiàn)提供支持。

 

三是產(chǎn)業(yè)應用向智重構。產(chǎn)業(yè)應用將在多個領域實現(xiàn)智能化轉型。車聯(lián)網(wǎng)將從智能座艙開始,結合5GC-V2X技術,成為新能源汽車的標配,提升中國新能源車的全球競爭力,尤其是在智能座艙技術方面。衛(wèi)星領域將通過AI優(yōu)化衛(wèi)星星座的頻軌、波束調度,支持星上計算并實現(xiàn)星地協(xié)同。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方面,通過場景大模型的應用,優(yōu)化供應鏈并進行預防性維護,推動更多智能化和高效化的產(chǎn)業(yè)應用場景落地。

 

四是數(shù)字治理向善重構。互聯(lián)網(wǎng)平臺想要繼續(xù)有序發(fā)展,治理機制不可或缺,但同樣需要保持包容性,容許一定的試錯空間,以促進新業(yè)態(tài)的發(fā)展。互聯(lián)網(wǎng)治理既要防范風險,也要促進創(chuàng)新,鼓勵探索的同時要整治不良行為,要營造創(chuàng)新、積極向上的文化氛圍。此外,完善數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)跨境流動等基礎制度建設也將成為治理的重要組成部分。對AI的監(jiān)管既要鼓勵創(chuàng)新,又要注重安全性和倫理規(guī)范,確保技術的發(fā)展與社會的價值觀保持一致。

 

AI將重新定義終端應用模式

 

“目前,基礎大模型的應用仍存在一些局限性。大模型在回答問題時,速度快、覆蓋面廣,但缺乏深度和創(chuàng)意。大模型更像是一個助手,能夠給出標準答案,但無法真正發(fā)揮出人類的獨特智慧。”鄔賀銓表示,大模型可能“讀”過很多書,但如果沒有實踐經(jīng)驗,它就難以形成深刻的理解。實際上,大模型的價值并不在于它的“大而全”,而在于它如何作為“大腦”輔助我們的工作。解決這一問題的途徑是將大模型落地應用,將其嵌入云端,利用數(shù)據(jù)算力支持,讓智能體在終端上發(fā)揮作用。

 

鄔賀銓表示,重要的是,隨著智能體在具身智能上的落地,互聯(lián)網(wǎng)將進入“Internet of Agents”時代,群體智能將最終發(fā)展為通用人工智能。這一過程將需要大模型的深入應用與實踐,整合各類能力,最終讓大模型成為能夠落地并發(fā)揮實際作用的強大工具。

 

那么,大模型如何與云計算結合,以及大模型如何被應用到終端設備中呢?鄔賀銓表示,我們已進入“AI的云原生時代”,在云計算的框架下,通過“模型即服務”的模式,能夠直接使用AI大模型。通過多種技術手段,我們已經(jīng)能夠將大模型壓縮到足夠適應終端設備的規(guī)模,這使得大模型可以嵌入終端設備中,從而實現(xiàn)更加靈活的應用。

 

當然,硬件的升級也是關鍵因素。如今的手機硬件已經(jīng)接近PC水平,能夠支持云邊端協(xié)同工作,進行推理運算。即使沒有網(wǎng)絡,手機也具備了離線推理的能力。這種端側大模型的優(yōu)勢在于低成本、低時延、高隱私和個性化。終端設備帶有攝像頭和傳感器,因此將大模型應用到終端,不僅可以實現(xiàn)更加精準的環(huán)境感知和目標檢測,還能夠通過自然語言來進行控制,實現(xiàn)更自然的交互方式。這意味著大模型不僅僅是一個助手,它更像是我們的代理,能夠代替我們完成很多任務。

 

對于智能體的發(fā)展,鄔賀銓表示,傳統(tǒng)的大模型只是解答問題或執(zhí)行任務,而沒有形成完整的閉環(huán)。然而,智能體利用大模型時,可以將任務執(zhí)行過程閉環(huán)化,形成短期記憶,并經(jīng)過評估轉化為長期記憶。這種長期記憶就像人類的經(jīng)驗積累,它能夠在不斷的訓練和使用中優(yōu)化智能體的表現(xiàn)。

 

智能體通過記憶和規(guī)劃能力,可以拆解任務,并調動推理工具一步步完成。這意味著智能體具備了初步思維和決策能力,可以根據(jù)任務進行自我調整。智能體不僅能夠與大模型協(xié)同工作,還可以獨立完成任務。如果將大模型比作智能手機的操作系統(tǒng),那么智能體就像是這些操作系統(tǒng)上的APP

 

在鄔賀銓看來,未來,智能終端將進一步發(fā)展空間計算能力,使其能夠識別和操控實物,實現(xiàn)虛實融合。例如,通過智能眼鏡觀察實物時,可以透視內部結構,調出參數(shù)信息。在視頻會議場景中,AR眼鏡還能實現(xiàn)身臨其境的效果,這將顯著拓展終端設備的應用范圍,提升用戶體驗。

 

隨著智能體技術的發(fā)展,具身智能已逐漸成為機器人領域的重要方向。具身智能不僅能夠感知環(huán)境,還能夠基于感知做出決策。人形機器人作為具身智能的一種呈現(xiàn)方式,備受關注。未來可能會像馬斯克所預測的那樣,隨著技術的進步,人形機器人的成本可能會降到一萬美元,人形機器人的數(shù)量可能會超過全球人口的數(shù)量。另外,可以將具身智能應用到汽車中,打造“車形機器人”。這種車形機器人不僅能夠感知車外的環(huán)境,還能與車主進行對話,指導駕駛。通過視頻方式,它能實時提供路況信息和行車指引,成為未來汽車的重要組成部分。

 

AI重構將引發(fā)應用模式的變革

 

鄔賀銓表示,AI重構將引發(fā)應用模式的變革,第一,終端形態(tài)多樣化,智能終端向AI終端和具身智能進化,支持離線功能;第二,終端功能智能化,從傳統(tǒng)通信終端向具備AI的終端擴展;第三,人機交互多模化,支持自然語言、觸摸屏、手勢、唇形甚至眼神控制,逐步發(fā)展到AI代理,不再依賴APP;第四,內容過程化,從信息瀏覽到對話式獲取,內容生產(chǎn)從檢索轉向用戶自生成,并支持終端和云端協(xié)同;第五,網(wǎng)絡功能原生化,涵蓋云原生、AI原生和安全原生架構;第六,通信連接多元化,支持點對點、點對多點、多點對點連接,提升可靠性和靈活性;第七,應用服務泛在化,2C2B互補,實現(xiàn)人機物兼容、云端協(xié)同和通感算融合;第八,計費模式差異化,從流量包向體驗和服務質量計費轉變,并引入Token和算力計費。

 

鄔賀銓表示,AI成為創(chuàng)新的關鍵動能,AI For Internet將是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重大機遇,未來十年將是AI重塑互聯(lián)網(wǎng)的時代。從終端形態(tài)、網(wǎng)絡設施到產(chǎn)業(yè)應用、數(shù)字治理、用戶服務、網(wǎng)絡生態(tài),AI將推動全面重構。AI終端與智能體將改變人機交互方式,解放雙手,提升智能體驗。終端將成為互聯(lián)網(wǎng)技術應用重構的切入點,從終端推動互聯(lián)網(wǎng)重構。此外,我們需要用AI思維推動網(wǎng)絡技術和應用創(chuàng)新,帶動軟硬件產(chǎn)業(yè)及新型信息服務業(yè)發(fā)展,賦能新質生產(chǎn)力。(作者 蘇德悅)


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