当AI开始”五感俱全”：商汤的多模态奇幻之旅
在这个AI比时尚博主还追潮流的时代，大家都在聊大模型、通用智能，而商汤却像个”技术预言家”，坚定地押宝在多模态这条路上。他们说，这才是通向”真·智能”的必经之路——毕竟，谁愿意和一个只会打字却看不懂表情包的AI聊天呢？
1. 为何商汤如此”多情”？
1.1 AI也得”眼睛会说话”
商汤认为，单靠语言模型（LLM）就想搞定通用人工智能（AGI），就像指望一个只会背书的大学生能混成CEO——不太现实。真正的智能，不仅得能听会说，还得能看懂图像、理解视频，甚至未来还得会”动手动脚”（具身智能）。所以，多模态才是王道！
1.2 商汤的”多模态往事”
商汤并不是今天才开始玩多模态的，人家早就在这领域”摸爬滚打”了好几年。从计算机视觉起家，到后来整合语音、文本、视频，商汤的AI经历了从”盲人摸象”到”睿智侦探”的成长。
2. 多模态的”ABC”难题
2.1 原生多模态：AI的”混血天赋”
商汤选择直接训练”原生多模态”模型，而不是事后拼接各种单模态AI，相当于让AI从小就是”语言+视觉+听觉”三系天赋点满，而不是长大后再强行拼接。这样的AI显然更”自然”，就像从小双语环境长大的孩子比死记硬背单词的学霸更灵活。
2.2 数据困境：AI也得”喂百家饭”
训练多模态AI的难度，堪比养一个孩子的10倍——因为你的AI可能同时需要看图片、听语音、读文字、分析视频……商汤搭建了一个庞大的数据工厂，确保模型不会像偏食的小朋友一样营养不良。
2.3 推理挑战：AI如何”举一反三”？
让AI不仅会看，还会联想，这是一大难题。比如问”猫喝咖啡那张图搞笑在哪？”，AI得理解杯子和猫的比例、人类的幽默感，甚至咖啡文化……商汤的解法是让模型自己学习推理，而不是单纯依赖于人类标注的逻辑。
3. 从多模态到”机器人管家”：AGI的未来
3.1 具身智能：让AI”走出来”
未来，多模态AI可能不只是停留在数据处理上，而是真的能”动”起来。比如，以后你的AI或许不仅能告诉你”冰箱门没关”，还能走过去帮你关上！不过，这条路目前还有一堆坑要填，比如如何让AI理解物理世界，如何平衡”认知”和”行动”？
3.2 技术与商业的”爱情故事”
商汤不仅研究多模态，还在思考：技术突破和商业落地如何两全？ AI再牛，最终也得变成产品。所以，商汤的做法是瞄准最刚需的应用场景（比如自动驾驶、医疗、智能交互），确保研究不会变成高级玩具。
总的来说，商汤的多模态战略像极了一位技术老饕，不仅想把AI喂成一个”通才”，还希望它未来能真正走入现实世界。AI的长跑路上，多模态可能是最关键的加速器——毕竟，谁能拒绝一个能说会道、能看会想、未来还可能帮你做家务的智能助手呢？
商汤多模态之路概览
商汤科技：从”认脸达人”到”多模态通才”的奇幻之旅
第一章：认脸也要认个明白
商汤科技的创业故事，就像是一个沉迷于”看脸”的技术宅逆袭记：
第二章：当绘画书呆子遇见话唠机器人
2022年底，ChatGPT的出现让商汤开始了奇妙的思考：
“如果把我们的’眼睛'(视觉模型)和AI的’嘴巴'(语言模型)凑一对，会生出什么样的天才宝宝？”于是2023年3月，商汤联手上海人工智能实验室，推出了”书生2.5″：
（PS：OpenAI直到6个月后才推出GPT-4V，商汤赢得了这场”视界大战”）
第三章：不再做”左右互搏”的痛苦
最初的商汤像个精分患者：
2024年5月，商汤决定不再分裂：
（SuperCLUE和OpenCompass评委：这届AI也太卷了）
第四章：打造”六边形战士”
2025年4月，日日新6.0问世：
为什么多模态是通向AGI的必经之路？
智能进化论：从文字游戏到”五指俱全”的AGI
1. 语言模型：一场”嘴强王者”的胜利
人类几千年来最擅长的事情之一就是写东西——从石碑刻字到朋友圈小作文，积累了海量的文字数据。AI盯着这些”数字遗产”，一拍大腿：”这不就是现成的题库嘛！”于是，大语言模型（LLM）靠着吃书（字面意义）迅速崛起，成了AI界的”网红”。
想象一下，如果一个人只会背字典却分不清猫和狗的区别，这能叫”智能”吗？语言是世界的弹幕，而非世界本身。就像仅靠菜谱学不会炒菜，纯文字模型离真正的通用智能（AGI）还差一场”五感启蒙运动”。
2. 多模态：给AI装上”五官”
智能的本质：交互狂魔
真正的人工智能应该像人类一样——能看、能听、能摸、能吐槽。比如：
为什么必须多模态？
3. 商业现场：AI的”变形金刚”模式
传统AI vs 多模态AI
| 分类 | 传统AI | 多模态AI |
|---|---|---|
| 能力 | 单项冠军（如只会识图） | 十项全能（看图+读报告+吐槽） |
| 工作方式 | 像流水线工人 | 像带了瑞士军刀的特工 |
| 用户感受 | “这AI是不是瞎？” | “它居然懂我发的表情包！” |
实战案例
结论：AGI是”六边形战士”
未来的通用人工智能必须：
正如商汤的核心理念：只懂文字的AI是文盲，多模态AI才能当学霸！
商汤沿着什么路径去构建多模态智能？
AI进化史：从书呆子到全球通的小聪明之旅
智能的进化：一场数据驱动的“越狱”行动
如果说人类是靠“物竞天择”一路走来的生存系选手，那AI就是一个纯粹的数据“暴食者”——它不吃肉、不呼吸，只吞吐数据，然后突然有一天，它转过头问你：“人类，你想过退休吗？”
第一次越狱：Transformer——从健忘症到文学大师
早期的AI就像健忘症患者，一句话只能记住前几个字，比如：
直到Transformer出现，从此AI记住了一整本书！它不仅会写诗，还能写论文、编代码，甚至学会了人类最伟大的技能——废话文学（例如：“在某种程度上，某种程度上，某种程度上……”）。
第二次越狱：多模态——当AI学会了“看图说话”
过去的AI是这样的：
现在？多模态AI一看到猫，不仅能识别，还能写一篇《猫的寿命对人类心理的影响》，甚至给你P个猫耳朵自拍发朋友圈。
第三次越狱：逻辑+直觉=真正的“人精”模式
人类思维的两大支柱：
现在的AI能在数学竞赛中击败人类，但看到六个手指的照片时，仍然会坚定地告诉你：“这是五个手指。”——因为它太依赖语言先验了，像极了固执的学霸。
第四次越狱：从数字世界走向“真人秀”
目前的AI很强大，但它仍是个“键盘侠”——只能在电脑里嘚瑟，没法真实地给你端杯咖啡。
最大的问题？数据不够！ 现实世界可不像互联网，能随便抓取几百万张猫图。AI要学会搬砖、做饭、遛狗，得先“打工模拟器”走起！
商汤科技：AI赛道的“极限运动员”
商汤的AI进化路线：
为什么选择做原生多模态？
“多模态模型”变形记：从”补丁缝合怪”到”天生全才”
当AI学会”看图说话”的两种姿势
为啥商汤要当”鸡娃家长”?
原本贪图省钱的商汤也试过给语言模型”打补丁”，结果发现：
• 看到”柴犬”就机械回答”doge表情包”
• 遇见《星空》油画只会说”蓝黄漩涡”
• 面对核酸检测流程图…直接死机
“这张图展现了丰富的色彩层次与空间张力”
（实际：白底黑字的Excel表格）
多模态模型的”青春期困惑”
当商汤决定重金打造”六边形战士”时，遇到了所有家长的终极难题：
| 成长阶段 | 表现症状 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 婴儿期 | 连狗和猫都分不清 | 先单独学视觉/语言 |
| 初中阶段 | 开始偷看漫画配文字 | 中段开启多模态训练 |
| 成年后 | 看见梗图自动配吐槽 | 彻底停用单模态版本 |
数据喂养的”膳食配方”
为了培养出德智体美劳全面发展的AI，商汤准备了特制营养餐：
“这是宫保鸡丁” 配图不是番茄炒蛋
“春天来了” 配图可能是会计年度报表
毕业成果惊艳众人
最终培养的”全能选手”在两项国家级考试中碾压全场：
现在商汤所有产品线都变成了”多模态全家桶”，就像坚持只卖组合套餐的麦当劳——虽然顾客只想要汉堡，但非得给你配上有艺术拉花的咖啡。
多模态推理的挑战在哪里？
当AI开始”想入非非”：大模型的思维奇妙冒险
第一章：脑洞大开的”思维链”进化史
1.1 从”人工喂饭”到”自助餐”
1.2 AI的”思维健身房”
训练AI推理就像训练健身：- SFT（监督学习）：教练示范动作，AI只能僵硬模仿。- RL（强化学习）：让AI自主举铁，”举对了加分，举错了扣分”。结果？ AI从”健身菜鸟”变成”力量举冠军”，思维链越练越精！
1.3 AI训练的”噩梦三连”
第二章：人类与AI的”左右脑大战”
2.1 AI：纯文字推理的”偏科生”
2.2 人类：真正的”跨界思考大师”
2.3 AI如何”开窍”？图文交错思维链！
第三章：AI的”内省式灵魂画手”之旅
3.1 AI变身”灵魂画手”的两条路
目前选择？工具派！ 毕竟AI还不是毕加索，先学会用尺规作图再说吧！
3.2 AI的”自省式操作手册”
3.3 效果炸裂，但仍有BUG
第四章：下一站，AI的”跨模态革命”？
最终愿景：AI不仅能解数学题，还能边画流程图边吐槽题目太简单！
商汤的训练数据是如何生产出来的？
人工智能训练数据的”奥德赛”：一场规模、质量与智慧的角逐
1. 训练数据的”三驾马车”：膨胀、精致与聪明
过去两年，人工智能的训练数据正在经历一场”暴饮暴食”式的发展：
2. 商汤的”数据工厂”：高质量、高效率、高花样
商汤早就意识到：没有好数据，AI就是个”空壳学霸”。于是他们打造了一套”数据流水线”，专注三个核心KPI：
① 多样性（Diversity）：让AI既懂量子力学，也会写情诗
② 质量（Quality）：数据也要”体检”
③ 生产效率（Efficiency）：一天5T tokens，AI界的”富士康”
3. 高阶数据的”稀缺资源战”
随着AI智商的提升，普通数据已经无法满足它的胃口了。数学思维链、医疗推理、代码设计等高阶数据，就是AI版的”脑黄金”。但问题是：
挑战1：获取成本高到离谱
挑战2：传统方法=效率黑洞
解决方案：自动化+巧取豪夺
4. 未来展望：AI不再”死记硬背”，而是”举一反三”
未来的训练数据不再只是”喂饭”，而是给AI提供“思维训练营”：
在这场数据的”军备竞赛”中，谁能高效获取高质量的专业数据，谁就能主导AI的”智力进化”。否则，再大的模型也只能是个”记忆天才”，而非”思维大师”。
模型设计有哪些思考？
模型尺寸和架构未来如何演进？
当AI开始”偷懒”：大模型时代的效率革命
核心观点：AI也讲究”偷懒艺术”
模型架构：一场”节能减碳”运动
模型设计就像装修房子——最重要的是让每个晶体管都物尽其用。
最早的大模型（如GPT-3）像个暴发户：
AI节能三妙招
Sparse attention、Linear attention相继问世
（让AI学会”选择性失忆”，不再对所有token雨露均沾）
像垃圾分类一样高效管理缓存
日日新6.5：视觉模块的”减肥日记”
在多模态模型里，视觉编码器就像个”眼睛宅男”：
业界八卦：这次优化让日日新6.5的”性能电费比”超过了谷歌Gemini 2.5
模型尺寸：从”大就是好”到”够用就好”
AI身材管理简史
多智能体：AI版”复仇者联盟”
现在最火的不是造”灭霸”，而是组”复联”。
业界趋势：模型调用量半年涨10倍，HuggingFace模型数突破200万（AI行业正在经历”母猪产后护理式”增长）
未来：让AI更像人脑（但别太像）
四大进化方向
AI进化的终极目标是——
用最少的电，干最多的活，还要假装自己很聪明。
（和人打工的本质区别是…它真的越来越聪明了）
从多模态到具身智能
会面临哪些挑战？
当AI决定”动手”：论具身智能的尴尬与现实
一、交互学习：AI界的”龟速网课”
想象一下，你正在教一个机器人泡咖啡。在传统的学习中，AI需要像人类一样，经历无数次打翻杯子、烫到自己、把咖啡粉撒得到处都是的”悲惨”事故——而这，就是真机交互的现状：效率低得感人。
这时候，科学家们灵光一闪：”为什么不先让AI在虚拟世界里试试手？”于是，”世界模型”应运而生——它就是AI版的《模拟人生》。
二、世界模型：虚拟学校的教务主任
世界模型的本质，就是一个能对AI的动作给出合理反馈的系统。举个例子：
听起来很棒吧？但这里有两个大坑：
现有的”假世界模型”：PPT演示级别的模拟
市面上不少”世界模型”其实只是花架子。比如那些视频生成模型，顶多算个虚拟摄影师——它们能拍出好看的照片，但没法告诉你：”这个玻璃杯碰一下会碎”或”踩香蕉皮真的会滑倒”。
三、数据！数据！还是数据！
要让AI真正理解世界，就得喂它海量的真实数据，就像人类学习时需要观察环境一样。但这又带来一个问题：
幸好，多模态模型帮了大忙——它可以融合视觉、物理、空间等信息，给AI一个相对靠谱的”虚拟训练场”。
四、商汤：用”开悟世界模型”避免AI白撞南墙
商汤的”开悟世界模型”就是在这基础上做的：
换句话说，这个模型让AI能先在游戏里练车技，而不是一上路就当马路杀手。
五、未来：或许哪天AI会抱怨”虚拟世界太假”？
目前的世界模型仍面临不少挑战：
但只要持续进步，未来或许我们能见证：
(P.S.: 关于更详细的分享？敬请期待AI哪天自己写篇文章讲讲！)
商汤如何建设一支
高效且富有创新力的研究力量？
AI时代的”科研变形记”：当创新遇上高效能战队
记得那个总在实验室熬夜、头发乱糟糟的理工男形象吗？现在这家伙可值钱了！人工智能界的”技术仙人”们最近工资暴涨，活脱脱上演了一出《科研宅的逆袭》。
当”创新怪咖”遇见”效率狂魔”
商汤科技这支”科技复仇者联盟”在过去十年里证明了一件事：一群聪明人聚在一起可能产生两种结果——要么集体摸鱼，要么改变世界。所幸他们是后者。
商汤的应对策略很酷：按技术自身规律来组队。
科学家的”变形金刚”进化史
1. 从”诸侯割据”到”中央集权”
以前各事业部都有自己的研发小王国，现在——
这么一来，关键时刻能迅速集结”科学突击队”，像变形金刚合体一样威力倍增。
2. 从”流水线工人”到”全能战士”
早期大模型研究像汽车工厂：
现在商汤玩出了新花样——“一人造整车”模式：
效果？既保证最终产品是个”全家桶”，又让每个专家都成为多面手。
3. 数据团队的两度”整容”
4. 引入”毒舌评委”
新建独立评测团队，他们的KPI是——
结果？模型研发团队再也不能只迷恋比赛榜单，必须面对真实世界的”毒打”。
5. 迭代速度=生死时速
在这个领域，比你聪明的人还比你拼命怎么办？商汤的答案是：
效果相当于给科学家们装上了涡轮增压发动机。
结语：永远在Reorg的科研天团
在这个技术迭代比网红换装还快的时代，商汤的研究团队证明了：
毕竟，在AI的赛道上，昨天的黑科技可能明天就过时——唯一不变的，就是永远在变。
商汤如何平衡
技术突破和商业落地的关系？
AI马拉松：当通用人工智能变成一场科技与商业的奇葩接力赛
1. AI长跑：从”天才儿童”到”靠谱成年AI”
大模型最近就像个拿奥数金牌的天才小学生：解得了高数题，却分不清”番茄炒蛋”该先放番茄还是蛋。更可怕的是，连它的数学老师（也就是人类）都搞不懂这个学生为什么突然算出1+1=香蕉。
目前AI的尴尬现状包括：
结论：现在庆祝AGI毕业典礼？就像给幼儿园小朋友发诺贝尔奖——为时过早。
2. 商汤科技的特殊生存法则
别的公司纠结”要技术理想还是商业饭票”时，商汤的脑回路比较清奇：
战略画风：三位一体俄罗斯套娃
科技树点灯指南
每次研发立项前要灵魂三问：
3. 年度成绩单：从实验室怪咖到商业局王者
去年高光时刻包括：
虽然隔壁大厂撒钱像撒纸钱，但商汤坚持科技减肥法：不盲目扩增，专注把每个技术动作练到奥运级别。就像用复利炒股——慢，但迟早把竞品变成柠檬精。
（本文灵感来源于某神秘公众号的严肃报道，但已经被AI加工成了科技脱口秀）
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