【環(huán)球科技網(wǎng)】數(shù)字化時(shí)代，作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，人工智能正在與各行各業(yè)深度融合，影響著人們生產(chǎn)和生活的方方面面。本月初美國拉斯維加斯消費(fèi)電子展（CES）展上。人工智能（AI）技術(shù)驅(qū)動(dòng)的新應(yīng)用、新解決方案成為了本屆展會(huì)的最大熱點(diǎn)?？萍冀鐚?duì)智能體這一概念的理解是多方位的。總體來說，智能體是一種能夠執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)并與人類進(jìn)行自然交流的AI系統(tǒng)。智能體從多種渠道獲取大量數(shù)據(jù)，能夠通過復(fù)雜推理、規(guī)劃來自主解決多步驟問題，確定工作策略并執(zhí)行。智能體是新的數(shù)字勞動(dòng)力，可以協(xié)助甚至代替人類完成不同任務(wù)或重復(fù)勞動(dòng)。

2024 年大模型領(lǐng)域發(fā)展迅速但也面臨諸多挑戰(zhàn)，如預(yù)訓(xùn)練成本高、Scaling Law受挑戰(zhàn)等。2025年，“實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)”能力有望成為大模型下一個(gè)突破點(diǎn)。大模型要成為企業(yè)內(nèi)部不斷成長的數(shù)字員工或者專家，持續(xù)地實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)能力是必不可少的基本屬性，否則大模型只是一個(gè)置身事外的顧問，價(jià)值有限，這也是現(xiàn)在大模型落地的主要障礙之一。強(qiáng)化學(xué)習(xí)之父Rich Sutton所“炮轟”的“大模型目前只是瞬時(shí)學(xué)習(xí)”，學(xué)習(xí)結(jié)束后就不會(huì)再學(xué)習(xí)，這顯然違背了自然的學(xué)習(xí)模式。而AI真正需要的是“持續(xù)學(xué)習(xí)”或“實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)”能力，不再局限于追求在固定數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)，這樣才能愈發(fā)接近AGI，使大模型在激烈的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中，成為賦能企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型的新引擎。

展會(huì)上，功能各異的智能體閃亮登場(chǎng)：研究智能體能夠輕松對(duì)大量繁雜文件進(jìn)行分析、總結(jié)，比如企業(yè)財(cái)報(bào)、論文等，并生成交互式視頻，方便使用者學(xué)習(xí)；視頻分析智能體能夠分析各類視頻數(shù)據(jù)，比如交通流量、工廠監(jiān)控、橋梁質(zhì)量監(jiān)測(cè)等數(shù)據(jù)，從中摘取核心信息，生成交互式報(bào)告，提供改進(jìn)建議等；軟件安全智能體能夠幫助開發(fā)者持續(xù)掃描軟件漏洞，提示采取應(yīng)對(duì)措施；虛擬實(shí)驗(yàn)室智能體能夠加速化合物設(shè)計(jì)和篩選，加快尋找潛在藥物候選者的步伐；陪伴智能體擁有“長期記憶”，能夠與使用者貼心聊天，理解和回應(yīng)其情感需求。

以“人工智能+”賦能未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展，本質(zhì)上是一個(gè)前沿技術(shù)突破，進(jìn)而加速產(chǎn)業(yè)化的過程。我國在人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用等方面已具備一定全球優(yōu)勢(shì)，擁有龐大的互聯(lián)網(wǎng)用戶群體和豐富的數(shù)據(jù)資源。擁抱人工智能，推動(dòng)未來產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，大有可為。