我们正处于一场技术变革的前夜，而人工智能正是这场变革的核心。

今天，AI已融入我们的生活，零售、医疗、制造等诸多行业与AI相结合，爆发出前所未有的巨大能量，人工智能必将在各领域大放异彩。

但伴随着AI的蓬勃发展，一系列问题也萦绕在创业者身边——AI对各行业将带来哪些结合和应用？随着 GPT-4、Dalle-3、GPT Store的出现，应用层到底该驶向何方？AI应用落地对企业有哪些挑战？这些问题都值得企业深思。

11月24日，海新域城市更新集团主办的第5期海星TOP100企业沙龙活动，以【智创未来，共谋新篇——人工智能菁英创新沙龙】为主题，创业邦协办，邀请了行业知名投资人、企业家与近30余位工智能企业负责人共同探讨了人工智能的当下与未来。

海新域城市更新集团成立于2022年，是海国投集团一级监管企业，致力于成为国内领先的产业服务运营商，围绕“投资拓展—更新改造—产业运营—资产管理—智慧科技”五维一体的城市更新业务体系，打造新一代智慧化园区。

海新域城市更新集团副总经理冯晓辉在活动致辞中表示：“今年，北京海淀区全力打造中关村人工智能大模型产业聚集区，上周园区被授牌人工智能特色产业园，这是海新域城市更新集团在运营中关村创新大厦和未来科技大厦中的一个重要的园区组成。目前园区汇集了北大软件、小鹏汽车、赛目科技等30余家前沿科技企业入驻，未来，希望能和更多人工智能领域的精英企业深度合作，结合资源优势和产业优势共同发展，为城市注入新动力。”

参加本次沙龙的嘉宾还有：海新域副总经理刘强、斯道资本合伙人张矩、诚美资本合伙人潘阳发、硅基智能CTO林会杰、世悦星承联创余蓉、北极九章合伙人沙海洲、海百川科技联合创始人&副总裁赵晶等。

1

GenAI价值实现的思考

GenAI即生成式人工智能，斯道资本合伙人张矩基于GenAI价值的实现分享了他的观察和判断。

张矩提到，很多人会将GenAI和AIGC视为同一件事情，但实际上二者的区别非常大。AIGC对应的词汇是UGC和PGC，这是过去20年来创业的永恒主题；但GenAI对应的词汇其实是生成式和分析识别。在ChatGPT诞生之前，AI从提出概念至今已经历大约50年的发展，为何从去年10月到现在AI依旧火热，就是因为其范式上从分析和识别变成了生成，很多人都低估了范式产生的巨大影响力。

今天之所以人们都聚焦到生成式AI上，就是因为从底层上讲，生成式AI具有几个高度区别的特点。ChatGPT并不是第一批模型，但从范式上来讲，ChatGPT有一个非常显著的区别，就是采用了开放式和结果导向，这带来了4个非常明显的底层能力的特征：

首先，它通过饱和度来做能力实现。大模型需要全链知识的吸收以对知识进行压缩，进而生成一个全覆盖的体系结构。

第二点，从GPT3开始，在1000亿到2000亿规模的参数的范围之内，合理构建网络结构是核心任务。

第三，它需要构建一个刚性的向量空间，完成推理和联想形式的能力；在多模态之间有一个映射关系，以至于能以文字形成图片和视频。

第四点非常关键，要理解继续走下去最核心的风险点，GPT3.5是完全无状态的模型，不受任何使用者输入的影响。

今天很多人都说ChatGPT是AI的“iPhone时刻”，但张矩认为，ChatGPT更好的对照可能是AI的Netscape时刻。

张矩将技术分成两大类，一类称之为渐进演变技术，另一类称之为通用目标技术。人们通常会面对“有能力但不知用在哪”的窘境，但实际上，通用技术的演进在一开始就是能力趋导的，它产生的能力是跳跃性变化，在这一情况下，人们可能不知道什么才是最适合的应用场景，这和渐进性的技术有很大区别。

对创业者来讲，通常创业者希望有一个非常明晰的使用场景，但在大模型或GenAI的框架下，创业就需要用“设计思维”去理解价值演进和技术扩散，逐渐演化和迭代使用场景。

张矩认为，在生成式AI的范畴内去看未来软件的发展，最核心的一点，在于我们以大模型为基础生成的具像体，是从一个完全的从属和被指挥的关系变成了相对自主且并行的关系，人和软件的关系就会演变成一个具像网络，在这一前提下，人类对于智能体最重要的限制就在于目标设定，我们可以让人工智能对设定的目标进行分解执行，但对于终极目标的设定是有限制的。

2

科技的新范式，产业的新起点

诚美资本合伙人潘阳发就人工智能的发展历程、未来趋势，以及人类如何与AI协同等问题提出他的独特思考。

潘阳发提到，人工智能发展到今天，是一个划时代的变化。随着GPT的出现，人类的工作不再依赖于大脑，但是人工智能到底能做什么，则取决于创业者和科学家。未来，假如靠数字人就能把问题解决，那么人类也将无用，甚至会沦为“机器饲养的动物”，但这个场景的实现还需要很长时间，在这一过程中，如何实现人工智能的最大价值，值得创业者和科学家思考。

目前GPT5已经发布，其“100万亿的参数”意味着写代码的水平至少能超过80%的人类，随着GPT5、GPT6的后续发展，未来将有大量领域被GPT所“折叠”。在过去5年里，大模型的尺寸增长了5000倍，参数的增长意味着算力的增长，AI训练任务中的算力增长已经超越了摩尔定律。

人类到底该以什么样的方式与AI协同？潘阳发认为，AI只是一个工具，最重要的是能融入到人类社会中去。

人工智能时代下未来生活将如何，要靠人类的想象力去构建。李开复曾说过AI First，这是新时代产业中非常重要的里程碑，所谓AI First，就是如果没有大模型就不成立的应用，如果未来人类能用大模型把产业效率提升10倍，整个产业的要素也将围绕着算力、算法、数据重新构建。

潘阳发讲到，目前大模型时代的人工智能产业依然处在早期阶段，从收入的角度看，基础设施公司收入占到了产业收入的90%，模型公司的收入占7%，应用公司的收入只占3%；从融资的角度看，模型公司的融资占到了产业融资的55%，应用公司的融资占31%，基础设施公司融资只占13%。

潘阳发建议大家，虽然时代发生了巨大变化，但创业者也不要焦虑，因为人工智能是一个长周期的产业机会，一定要想清楚以后再“上车”。

其次，人工智能是一个超大规模体系，将覆盖全产业和全链条，创业者除了要关心底层模型和基础算力，还要聚焦刚性需求，打通用户需求、应用场景与技术的连接，找到“杀手级”的应用，这样也能创造出百亿、千亿级别的公司。

3

AI数字人如何赋能产业数智化升级

今天，AI数字人的发展如火如荼，取得了令人震惊的实现效果。未来，AI数字人将对各行业将带来哪些结合与应用？硅基智能CTO林会杰带来了他的分享。

林会杰提到，经过十多年的发展，数字人技术也在不断迭代，这使得着AI数字人有了更多的应用场景。与大语言模型不同，数字人更加“声情并茂”，是一个表现力的升维。

很多人担心未来AI数字人会令很多主播失业，但林会杰并不认同，他认为AI数字人从本质上拓展了人类的职业想象空间以及边际劳动能力，一个人过去只能体验一两个职业，但有了AI数字人的辅助，就能拓展更多的职业边界。比如有的人擅长图文写作，但如果让他出镜表达，效果可能不会很好，但如果借用AI数字人，就会使表现力更加丰富。

林会杰通过视频展示了数字人的分身，他希望通过数字人技术帮助人们节省更多时间，更好地提升创作力。林会杰做出预判——未来中国的技术和各个产业一定能够崛起，以电力和算力为基础的硅基生命也将崛起。

数字人技术飞速迭代，从前制作一个数字形象大约需要一个月的时间，现在仅需几分钟，这一方面依托于底层算力和基础设施工具的不断优化，另一方面也源于算法层面的进步。

林会杰列举了数字人出镜的场景——带货的场景、接受采访的场景、口播的场景等，他认为，但凡需要人来传播的场景都有数字分身的需求，不论医生、律师、教师还是企业家，未来每一家公司都可能需要一个数字人。

林会杰认为，从2022年开始，AI数字人的应用才有了相对广泛的应用，但这离广泛应用的天花板还有很长距离。

目前，AI数字人技术还只是模拟整个面部、头部及肢体动作的生成，更为泛化场景下与实物交互等生成技术还需要进一步挖掘，同时还要使整体的表达能力更加真实自然，使语气和音色的生成有更好的泛化能力，希望未来与更多伙伴一起解决这些问题，实现“数字永生”。

4

技术创新将带来哪些趋势颠覆

今天，AI已经与我们的工作和生活密不可分，一些机构在做调研访谈时也应用到了ChatGPT，那么AI到底对于我们有哪些帮助呢？在圆桌对话环节，嘉宾们各抒己见。

海新域城市更新集团副总经理刘强谈到，目前他们正在用AI进行一些初步尝试，比如用国产大模型做企业分析、生成PR短文或经营报告，以及用数字人生成短视频。

世悦星承联创余蓉认为，GPT在内容方面为他们提供了很大帮助，目前已把一些工具用到日常工作体系中，包括在时尚领域取关键词的资料，以及在一些内容方面提供指导。

北极九章合伙人沙海洲的团队中已使用了包括OpenAI在内的大模型辅助工作，比如线上直播的相关影像由AI生成。大模型的出现让沙海洲感叹原来AI离我们如此之近。

海百川科技联合创始人&副总裁赵晶谈到，日常工作中的月度总结、年终总结等汇报性质的文件，以及给甲方的材料都越来越依赖ChatGP，公司一些设计师的灵感也依赖于AI。

大模型之后，应用层一直是创业公司讨论的热点，随着GPT4和GPTStore的出现，很多人认为2B领域的AI Agent平台会成为下一个入口级的平台。那么企业该如何结合AI的趋势发展呢？

刘强认为AI是一种生产能力，未来会极大地改变生产关系，这个生产关系的变化可能是创业者在不同场景中找到的答案。在这个过程中，海新域也将链接B端与C端的企业，为大家提供支持，此外在AI的数智化建设方面也希望得到更多建议。

余蓉提到，在聊到如何通过AI技术服务自身系统时，一些国际合作伙伴有个很大的痛点——是否要做数据开源；此外在数据保护方面，消费者的数据是不是能够公开，又涉及到另外一个层面的问题。

沙海洲以一家行业领先的企业举例，这家企业在规划中提出了“AI中台”的概念，将所有业务的相关内容都通过AI中台驱动。他们的想法是用一个大模型驱动小模型，以及驱动一个又一个的“杀手级”应用，最终目的还是为了降本增效。

赵晶则认为，AIAgent 2B是未来的行业发展趋势，因为在所接触到的客户群体中，无论2B还是2C都有同样的需求。未来这种工具的作用是显而易见的，唯一要做的就是安全性、隐私性和脱敏性。

在今天的智能商业时代，AI应用落地的核心壁垒已从技术转到商业化，这对企业最大的挑战是什么呢？

沙海洲提到，大模型的功能确实很强大，甚至可以写一首情歌，但它不能编一个GPT5.0，因此它也有能力的边界。此外大模型的安全性也是问题，比如金融行业用大模型做智能客服，如果它被客户投诉，那么应该由大模型还是企业买单，这值得商榷。

余蓉认为，所有的企业都想把应用工具落地化，这是它最大的价值所在。AIGC能够帮助企业做很多事，企业要把数字化的边界确定好，就能够帮企业做很多落地的场景。

从企业支持和园区赋能的角度，刘强提到企业会面临投资、市场、人才以及子女入学等问题，海新域始终与企业保持连接，切实为企业提供服务。

2023年，海新域帮助企业一件一件地解决问题，比如帮助生物医药企业加快产品的投入到临床实验，精心策划每场沙龙，同时在入驻企业中找需求点，以及联合能提供服务的厂家，目前每个楼宇都有对应的数据触点，能够了解企业的B端和C端，通过楼宇广告、小程序以及内刊等服务，帮助企业触达最精准的用户。

活动最后，邀请嘉宾在工作人员带领下，分别参观了园区人工智能场景落地标杆企业——赛目科技、暗物智能科技。

未来已来，AI是趋势，更是机会！无论是传统企业还是创业新锐，都应抓住此次AI的浪潮勇敢前行。海新域将继续推出系列沙龙活动，助力科技企业顺势而为。