邬贺铨认为，上云仅是大模型落地的重要环节，但不是唯一的环节。上云（计算平台）不能完全解决大模型落地，还需要下沉到智能终端，如果终端能自我生成文生图、文生视频，会带动手机的更新迭代。
钛媒体App 11月26日消息，昨日（25日）度小满总部举行的“中关村博士后学术交流论坛”上，中国工程院院士邬贺铨在演讲中表示，AI 大模型的落地应用正在从“模型层”走向智能体（AI Agent）。
邬贺铨认为，AI智能体具有记忆、规划、工具、行动能力，有了AI智能体，可以代替人完成一些任务，同时能够让端侧设备、行业、空间计算、智能驾驶、信贷管理、“具身智能”等领域都拥有通用 AI 能力。他强调，有了具身智能不等于通用人工智能（AGI）的到来。
“上云仅是大模型落地的重要环节，但并不是唯一的环节。上云不能完全解决大模型落地，还需要下沉到智能终端。”邬贺铨表示，现在全世界统计换手机达到3年半时间以上，“如果终端能够自我生成文生图、文生视频，会带动手机的更新迭代，会带动新型现代服务业的发展，终端可以有很多应用，可以离线运行、低成本、低时延、高隐私、个性化。”
今年80岁的邬贺铨，出生于广东广州，是中国光纤传送网与宽带信息网专家，重庆邮电大学名誉校长，曾任中国工程院副院长。1999年，邬贺铨当选为中国工程院院士。与此同时，目前，邬贺铨还担任中国互联网协会专家咨询委员会主任。
邬贺铨认为，现在基础AI大模型开源以后挺好用，但要用在行业层面，大模型还是有一定局限性，所以需要把基础大模型变化很多具体的行业应用场景模型，方案包括MaaS上云+数据微调，训练出自身的场景模型，或者是在端侧接入 AI 智能体。
“Agent智能体和一般的大模型有什么不同呢？一般来说，输入提示词，内容简单，任务简单，大模型根据已经训练好的数据，可以快速给出一个回答，但这个回答不一定那么精准，或者说不一定是符合常规，也可能出现‘幻觉’，答非所问，稍微复杂一点的问题就比较难了，取决于提问的水平，如果问的不好，不见得得到很好的回答，大模型只支持一问一答。而AI 智能体则是通过‘一问’，将任务分解，中间通过推理、调用外部工具、外部知识和外部模型，不断反复迭代，建立形成‘思维链’。所以大模型本身是一种快思考，能够快捷回答，但是可能快了就不见得准确，而AI智能体经过反复迭代，有思维链，虽然会有一点延迟，但还是能够输出比较合理的解答。”邬贺铨表示。
邬贺铨坦言，AI 智能体不仅依赖预先编好的数据，而且可以自我学习，如果我们把大模型比喻成“智能手机的操作系统”，而智能体相当于上面的苹果App Store商店，产生很多应用，可以代替人的工作。无论是智能驾驶、工业AI，还是空间计算、信贷安全服务，AI智能体都可以发挥关键作用。
邬贺铨指出，金融机构需要重视 AI 技术应用。相对于智能客服、AI智能体助手，风控、信贷决策、投资决策很重要，AI 需要用到金融领域解决复杂的金融问题，这种挑战甚至比用在工业场景还要难。而度小满能够把风险指标提出到40多万维度，从而降低了25%的信贷风险，所以从这些能力来讲，AI的金融应用走在了前面。
邬贺铨强调，当前 AI 的幻觉、可解释性依然存在，同时，怎么扩展获客和小微企业数据，所有的信贷方面临一个怎么获得客户诚信记录等问题，将未来金融 AI 技术带来的落地挑战。因此，邬贺铨建议，信贷企业之间可以合作共建一个可信的数据空间。
“比如，度小满有数据，谁都想用对方客户的数据，都担心自己的数据交给对方，泄密保护用户的隐私，建立一个数据砂箱，放到里面来，谁都可以融合计算，得到结果，但是不能把原始数据拿出去，可以互相交换诚信记录，更好的获得真实理解。”邬贺铨称。
度小满CTO许冬亮在会上表示，2023年5月，度小满开源了国内首个千亿级参数中文金融大模型“XuanYuan-70B”，即度小满“轩辕”金融大模型；2023年12月，度小满“轩辕”大模型通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，并面向百余家金融机构开放试用。截至目前，度小满已经开源发布的全参数模型矩阵达19个，可以满足不同金融领域开发者需求。
“我们坚持金融大模型的持续开源，希望可以降低金融机构应用大模型的门槛，让金融可以更有效率地服务实体经济。”许冬亮发布开源大模型“轩辕3.0”，他称在金融事件解读、金融业务分析、投研应用能力和风险管理等测量维度上超过了GPT-4o。
（本文首发于钛媒体App，作者｜林志佳，编辑｜胡润峰）
