智象未来多模态大模型3.0全球首发，创始人兼CEO梅涛演讲实录来了

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2024年12月28日，安徽省人工智能产业先导区启动仪式上，智象未来科技有限公司重磅发布智象多模态生成大模型3.0和智象多模态理解大模型1.0。上海电影集团、中国移动咪咕音乐、科大讯飞等行业巨头纷纷出席，共同见证这一里程碑时刻。加拿大工程院外籍院士、智象未来创始人兼CEO梅涛在现场发表了精彩演讲。

梅涛指出，2024年是人工智能技术蓬勃发展的一年，涌现出多个标志性事件。

2024年人工智能领域五大标志性事件

梅涛总结了2024年人工智能领域的五大突破：Sora的横空出世标志着视觉生成技术的重大飞跃；GPT-4o实现了大模型从单一语言模态向多模态的跨越，具备图像和视频理解能力；GPT-o1的推出将焦点转向推理优化，显著提升了大模型的逻辑推理能力，使其思维方式更接近人类；先进的大模型技术极大促进了具身智能的发展，使机器人能够在复杂环境中灵活决策并行动；AI正成为推动科学进步的重要力量，2024年的诺贝尔物理学奖和化学奖授予人工智能专家，充分印证了“AI for Science”的巨大潜力。

人工智能：连接的艺术

梅涛认为，“智能涌现”的出现得益于计算科学与神经科学的深度融合。大模型的神经网络与人脑在运作机制和结构上惊人的相似，深度神经网络是对人脑皮层认知过程的简化模拟。人脑认知的核心在于神经元间的连接，而人工智能的本质也是构建人工神经元间的连接。正是这种相似性，使得我们见证了“智能涌现”。未来，人工智能大模型将展现出更强大的能力，不仅能更好地模仿人类思维，还将在解决复杂问题和创新领域发挥关键作用。

迈向AGI的两条路径

目前，通往通用人工智能（AGI）主要有两条技术路径：一是基于GPT的next token prediction方法，将人类知识高度浓缩于大语言模型中；二是基于Sora的扩散模型，致力于将复杂的视觉信息和物理交互纳入学习范畴，构建理解和模拟人类与真实世界互动的多模态模型。智象未来正沿着第二条路径，探索更深入的物理世界理解和生成能力。未来，两种路径的融合也可能产生统一的大模型架构。

直面Scaling Law的挑战

假设Scaling Law持续有效，未来五年大模型研发资源需求将爆炸式增长：能源需求增加200倍，预训练费用增加250倍，计算量和算力规模增加10000倍，高质量数据需求增加1000倍。面对这一挑战，梅涛分享了智象未来的四大战略思考：

思考一：多模态大模型是AGI的必经之路。 多模态理解和生成是商业化落地的关键，也是行业竞争的焦点。

思考二：大模型研发正从预训练转向推理优化。 GPT-4o代表快速思考，GPT-o1代表慢速思考，推理优化将进一步提升大模型能力。

思考三：AI产品需要找到市场契合点。 需要解决模型应用于专业用户和普及至普通用户的两个鸿沟。

思考四：高质量的版权数据资产将成为核心竞争力。 未来数据可能匮乏，提前布局高质量版权数据至关重要。

智象未来的战略布局与成就

梅涛介绍了智象未来“1+3+N”的商业化战略，即以一个大模型为基础，通过三条产品线触达市场，并与合作伙伴共同构建版权数据业务，形成模型、数据、应用三位一体的稳固支撑。

智象多模态大模型拥有国内最全面的多模态版权语料库，已服务全球100多个国家和地区的1000多万用户和4万多家企业客户。

智象多模态大模型的全面升级

智象多模态生成大模型3.0在图像和视频生成能力上全面升级，画面质量、镜头运动控制能力显著提升；智象多模态理解大模型1.0实现了更精细、准确的图像和视频内容理解。

智象未来积极推动AI技术与教育的融合，已在多个教育项目中取得显著成果，未来将持续拓展AI教育的深度和广度。

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