3月23日至24日，2024全球开发者先锋大会上，AI成了备受瞩目的焦点话题。来自全球各地的AI领域大咖们齐聚一堂，从技术、产业乃至人类自身等多个方面出发，一同探讨怎么来面对这一技术的冲击，并分享了各自见解和思考。

  人工智能、元宇宙、Web3，被称为数字化的“三位一体”，怎么样看待这三大技术所扮演的角色？三大技术交叉创新带来的产业变革新机遇？

  全球最大的专业方面技术学会之一IEEE（电气与电子工程师协会）此次带来的“数字化的三位一体人工智能、元宇宙、Web3.0”论坛或许有答案。

  上海市经济和信息化委员会总工程师葛东波在论坛开幕致辞中指出，近年来，上海着眼前沿技术对经济社会各领域的深层赋能，对标国际顶配水平、快速推进元宇宙、web3.0等新赛道布局，已成为中国创新未来产业的中心节点城市。

  “人工智能、元宇宙、Web3.0是相辅相成的三角关系，如AI发展使得元宇宙成为刚需，在元宇宙当中训练AI将成为人工智能技术研发的新范式。”论坛上，IEEE历史上首位中国籍副主席袁昱博士从IEEE视角阐述了目前推进元宇宙标准化、加速产业生态构建的战略布局，分享了对数字化变革浪潮的前瞻洞察。

  袁昱表示，AI的发展使得元宇宙成为刚需，在元宇宙中训练AI将成为人工智能技术研发的新范式；AI的发展不但能够把Web3拯救回来，而且还可以在一定程度上促进Web3的发展；Web3也能够进一步助力元宇宙发展。

  他提出，以全球化的开源开放为依托的中心化全球社区是突破当前人工智能壁垒，发展普惠全世界的技术的重要方式。

  在袁昱看来，深层次AI发展之后，对于元宇宙是一个非常大的利好，譬如创造元宇宙虚拟世界需要耗费大量人力从事建模、美工等工作，深层次AI可以极大减少工作量。反过来，元宇宙可以为测试AI技能提供训练环境，“这是我们的另一个预测，在元宇宙当中训练人工智能，将成为人工智能技术研发的新范式”。

  “希望元宇宙相关的产业能尽快产生价值，且能够尽快获得回报，我们也会积极地帮助元宇宙相关企业做商业化、资本化和变现。”袁昱说。

  RWKV联合创始人罗璇在论坛上表示，现在AI的发展其实很危险，是某一两家企业在主导AI的发展，几乎控制了市场上大部分的资源。他还表示，世界的“虚拟化”目前卡在最重要的位置，还在于芯片和算法还不足。

  香港大学数据科学研究院院长马毅也表示，开源开放的研发平台，是AI发展的必经之路，也是最好的道路。他指出，很多人在炒作AI技术的神秘感，而其实就像网络技术是一种通信技术，现在人工智能实现的这些技术本身非常原始与基础，是通过算力和数据来放大其效应的。

  与此同时，漕河泾开发区计划在漕河泾印象城探索打造新一代人机交互设计、体验和迭代中心，构建元宇宙人机交互的示范应用高地。此外，IEEE-ISTO MASA上海元宇宙与智能研究院在论坛中正式成立。

  此次，“空间计算之父”、RealityPrime和XR Guild主席阿维巴尔-泽夫（Avi Bar-Zeev）戴着一副虚拟眼镜现身大会开幕式，畅谈空间计算的过去、现在和未来。

  “我戴的这个眼镜用了很久。但我不代表苹果，我代表的是整个团队，他们一起开发了这样的产品，这就是空间计算。我们把电脑放弃，直接来看这样一个苹果Apple Glasses，大家看到我前面的屏幕，对于大家来说不是3D的，但对我来说是3D，也就是说我进入了一个新世界。”Avi Bar-Zeev表示。

  Avi Bar-Zeev详细谈及VR（虚拟现实）、AR（增强现实）和空间计算之间的区别。

  他指出，空间计算是指我坐在椅子上体感中看到的手、头等与计算机进行交流（突破屏幕的交流），当然有很多冲突（包括利益冲突）。与VR、AR相比技术是类似的，需要及时区分，“空间计算有不同的层次和维度，其实它们之间没有真正的冲突，其实就是可以共存的，它们之间的界限已经很模糊了”。

  对于“元宇宙”和空间计算的区别，Avi Bar-Zeev指出，它们之间有重大的区别。其中一点是，在同一房间里对于“空间计算”和“元宇宙”中的物品感知一个是现实、一个是世界。空间计算更安全、更个性化，所以你们可以有不同的感受。“它（空间计算）是一个起点，之后我们大家可以进军到元宇宙。”

  Avi Bar-Zeev认为，那些炒作“元宇宙”会让大批人失业，对社会造成冲击等，实际不然。从一个“金字塔”学术角度看，技术是以人为本，这与我们以往的世界是不一样的。

  “元宇宙改变了未来的网络生态，我们肯定要解决一对一、一对多的小规模的互动。”Avi Bar-Zeev强调，未来“元宇宙”相关设备会对娱乐业产生一定的影响，体验XR设备的机会可能更多一些。

  3月24日，GDC2024大模型前沿论坛举行。顶尖学者及业界先锋齐聚，以“开发模力前沿，共创智能生态”为主旨，探讨大模型技术提升路径与安全治理，畅想未来应用可能。

  论坛上，阿里通义、腾讯混元、MiniMax ABAB、商汤商量、书生浦语五个大模型的技术负责人“同框”，从大模型的数据、模型架构、效率、多模态、成本控制、场景适配等方面展开讨论，热议大模型技术瓶颈和未来演进方向。

  “合成数据会在未来大模型训练中扮演更重要的角色，利用合成数据，有望使语言模型和多模态模型，仅靠自己便获得能力提升。”阿里通义算法负责人周畅表示，升级数据处理能力将是提升模型研发水平的重要方向之一。

  当下，Sora引发整个技术圈对多模态大模型的关注。除采用DiT模型架构外，学习了大量高质量数据，无疑也是Sora效果惊人的秘诀。阿里通义实验室资深算法专家李雅亮表示，“数据决定了机器学习任务的天花板，只有投喂的数据质量高、颗粒度细、数量多，模型训练才能走出垃圾进，垃圾出的困境。”

  对此，大会上，阿里云魔搭社区公布“ModelScope-Sora开源计划”，将以开源力量助力中国类Sora模型的探索和创新。该计划将为类Sora模型开发提供一站式工具链，涵盖数据处理工具、多模态数据集、类Sora基础模型、训练推理工具等。现阶段，魔搭发布了业界首个开源的多模态数据处理系统Data-Juicer，包含100多种高效算子，可大幅度的提高视频数据处理效率和质量。

  不过，李雅亮直言，类Sora模型的数据处理挑战极大。主流大数据框架并非为多模态数据设计，而视频处理难度较图文又大幅攀升，现有工具难以应对。因此，“ModelScope-Sora开源计划”首先上架了由阿里通义实验室研发的多模态数据处理系统Data-Juicer，它可对庞杂的多模态数据去粗取精，“榨出”更高质量、更丰富、更易“消化”的数据。

  腾讯混元大模型算法负责人康战辉则从模型语义架构上分享了对技术路线的理解，他表示，Mixture of Experts （MoE）架构特性非常优良，当前部分优秀模型的良好性能表现，证明了该架构的可靠性和高效率。未来，参数量较小的“小”模型可能在应用端会表现出更好的效率和“性价比”，全模态输入输出的大模型将是下一阶段研究目标。

  “大语言模型能够基于知识完成基础的用户交互，通过推理能力对复杂任务做多元化的分析，并且以代码作为媒介，与现有的软件系统联结，以完成最终的任务执行。”商汤科技大装置执行总监成功说，在这种范式下，开发者使用代码这一天然语言，可以将大模型能力与应用开发更好地结合起来，推动技术在更多场景落地。

  “安全不是锦上添花。” 阿里云通义算法、产品安全负责人张荣表示，大模型最核心的还是模型内生安全能力，许多模型性能强的模型安全性也更好。

  “安全和模型的能力有时候相互矛盾，更多时候是相互促进。在实践中模型越安全它越能获得工程的信任，在更广的应用场景范围中，能够得到更多的安全提升机会。”张荣说。

  前沿论坛上，上海AI实验室领军科学家林达华、复旦大学计算机科学技术学院教授邱锡鹏围绕“原创AI：大模型科研前瞻”话题，回溯一年来大模型领域的关键进展，并结合个人思考展望了未来的探索方向，两位学者均强调：应重视大模型在生产力变革中的作用。

  上海人工智能实验室青年科学家陈恺则以短期、长期两个视角区分大模型对应用的赋能。他说，在短期内，大模型将以与现存业务系统的集成为主；从长久来看，传统的人机协作将以人为中心，随着大模型能力的提升，可能转向更平衡的人机协作模式。

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