專訪曠視科技付英波：與硬件結合，人工智能技術才能釋放最大價值

2023中關村論壇正在進行中。在其中的「人工智能開放生態建設」平行論壇上，曠視科技總裁付英波發表了主旨演講，在付英波看來，隨著大模型的興起，人工智能的發展和應用未來將呈現兩大方向：一是以AIGC（人工智能自動生成內容）為代表的「AI in Digital（數字世界的人工智能）」，二是以「智能機器人」為代表的「AI in Physical（物理世界的人工智能）」。

付英波表示，曠視將聚焦於「AI in Physical」，通過構建不同形態的智能機器人載體，對物理世界進行改造。付英波認為，人工智能技術只有與硬件載體結合，形成軟硬一體化的產品，並融入到工業、製造、物流等實體產業體系中，才能最大限度地釋放人工智能的價值。

數字世界的人工智能與物理世界的人工智能有什麼區別和聯繫？曠視科技為什麼選擇聚焦後者？有什麼落地成熟的產品？在此背景下，曠視的大模型又是什麼樣的？會後，帶著相關問題，新京報貝殼財經記者進一步採訪了付英波。

以下為本次採訪的主要內容：

「物理世界的人工智能」包含更多問題

新京報貝殼財經：你提到，人工智能的發展和應用未來將呈現兩大方向：一是以AIGC（人工智能自動生成內容）為代表的「AI in Digital（數字世界中的人工智能）」，二是以「智能機器人」為代表的「AI in Physical（物理世界中的人工智能）」，這兩個方向有什麼區別和聯繫？

付英波：我們認為，人工智能技術的演進，未來會呈現兩條發展路徑。一是通過重構內容生產力，讓數字世界發生改變，像ChatGPT主要體現的就是以AIGC為代表的技術在AI in Digital World的應用。二是通過構建各種不同類型的智能機器，對物理世界進行改造。

AI in Digital World的東西當然可以應用於AI in Physical World，但是物理世界中的人工智能包含了更多的問題，包括如何從物理世界中得到信息，如何對信息進行處理，如何再把它應用到物理世界，最後如何再從物理世界中得到反饋。曠視的目標，是做影響物理世界的人工智能技術創新，讓物理世界變得更加美好。

新京報貝殼財經：曠視科技為什麼選擇聚焦後者？這個領域當前的生態和競爭情況又是怎樣的？

付英波：我們堅持「AI in Physical」這條路線，是因為我們認為人工智能只有和機器人、車這樣的硬件載體作結合，才能將人工智能技術真正融入到工業、製造、物流、交通這樣關係國民經濟發展命脈的實體產業的場景，才能最大限度地釋放人工智能的價值，解放社會生產力，創造最大的社會價值。曠視在消費物聯網、城市物聯網、供應鏈物聯網等領域進行了業務佈局，向客戶提供AIOT（人工智能物聯網）軟硬一體化的解決方案，幫助各行各業降本增效。

軟硬一體化的產品思路

新京報貝殼財經：在「AI in Physical」業務領域，曠視科技哪些產品比較成熟了？面臨的主要挑戰又是什麼？

付英波：智能托盤四向車系統，是曠視推動軟硬一體化的代表性產品。當前，倉儲物流系統正向標準化、模塊化方向發展，柔性靈活、初期投入成本低、易於部署和擴展的方案將普惠更多企業。不同於傳統自動化設備只能在固定路徑工作，四向車可以一車跑全倉，並能夠根據淡旺季以及業務增長等需求變化，增減車輛，從而大幅提升倉儲系統的柔性化建設進程。

2022年推出的人工智能體育助教-曠視運動猿，服務大中小學的體育教育工作。它由訓練杆和智能塢組成不同的訓練站，目前已經支持素質訓練、跑步訓練和球類訓練等三大類別20餘種體育運動項目。

最大的挑戰可能是我們如何去抓住未來幾年整個國際上面臨著科技創新和變量中的機遇，同時能比較好地去應對其中的挑戰。其實我們是一個比較喜歡按照自己的計劃來一步一步往前走的科技企業，但是外部現在有很多包括技術方面的創新，也有很多各方面的限制，如何能夠應對這些不確定性，對我們來說是最重要的。

新京報貝殼財經：曠視科技提供的是軟硬件一體的解決方案，這一產品思路是什麼？

付英波：曠視一直堅定軟硬一體化的產品思路，通過算法定義硬件來打造更標準化的產品，讓客戶接入人工智能更容易。曠視提供好海量人工智能算法的供給能力，並把這些能力凝聚到一些標準化的人工智能產品中，以此來承接複雜的場景需求。把簡單留給用戶，我們解決複雜的問題。

推動人工智能技術在產業體系中的應用

新京報貝殼財經：怎麼看待當前國內的大模型競爭？在你看來，國內的大模型最後發展格局會是怎樣的？曠視的大模型是什麼樣的？

付英波：大模型的興起，我們認為是深度學習的又一次比較大的延展，ChatGPT和GPT-4的成功從一定意義上證明了大模型是一個比較確定的方向，我們認為語音、語義包括圖片、視覺為核心的多模態大模型，未來應該是走向通用人工智能的一個必經之路。

在過去四五年時間，曠視對大模型這件事情一直非常深度跟進的，而且，曠視還有很多原創的非常重要的大模型成果，曠視專門有個組叫foundation model，這個組只做核心的模型設計，不是做一個工程化，他們有非常強的模型設計功底。在基礎科研領域，我們一直深入地在進行大模型研究。一方面是類似於OpenAI（ChatGPT的創建者）那樣的大模型研究，另一方面也在做模型的小型化，從而更好地在芯片、機器人、工業等領域進行部署。 曠視在過去積累了領先的模型設計能力，有自己的視覺大模型並已應用，我們會堅定擁抱大模型，同時我們認為多模態大模型是未來的重要方向。

新京報貝殼財經：在大模型和人工智能大爆炸時代，如何才能讓人工智能和實體經濟、實體產業更好結合？

付英波：人工智能要實現技術落地，必須要和IoT（物聯網）的設備和場景結合，必須走「技術+產業」融合發展的道路。我們要加快推動人工智能技術在製造、工業、物流等產業體系中的應用，讓科技創新更好地服務於實體經濟的高質量發展。

新京報貝殼財經：在你看來，未來人工智能會發展到什麼水平？

付英波：人工智能從過去的百花齊放，到現在出現了一些比較確定的落地場景，未來四到五年將是AI快速落地的窗口期。作為聚焦物聯網場景的人工智能企業，曠視始終踐行著AIoT（人工智能物聯網）核心戰略，推動人工智能技術與實體經濟的更多創新融合。

新京報貝殼財經記者 孫文軒

編輯 桑治鈺婷

校對 陳荻雁