「Scaling Law」和「打臉時刻」，絕對是2024年科技智能領(lǐng)域的年度關(guān)鍵詞。

壞消息是，傳統(tǒng)定義上的Scaling Law在放緩，但好消息是又有新的Scaling Law出現(xiàn)。

拉長時間維度，其實Scaling Law在AI發(fā)展領(lǐng)域中一直起著作用。

人類在哪個時間點上，如果突然之間被打臉了，那就是超級時刻。

不斷打臉，最終才能知道哪個才是所謂的Killer APP。

這是20余位工業(yè)界、學(xué)術(shù)界乃至投資界的頂流大咖，在量子位MEET 2025智能未來大會上反復(fù)提及、探討的話題。

在座無隙地的會場，大牛們的深入討論當(dāng)然沒有只局限于此——

站在諾貝爾獎對AI青睞有加的2024年年尾，他們回顧技術(shù)、產(chǎn)品和商業(yè)的發(fā)展，也毫無保留地傳遞對未來的規(guī)劃、已經(jīng)洞察到的機遇；有人熱心站出來解答了近期熱議的困惑，有人坦白曾因技術(shù)的放緩有過短暫憂慮，也有人為從業(yè)者、愛好者、觀望者指明值得一試的方向。

有深度，夠前瞻，思考碰撞，激情四濺。

320萬+線上觀眾、1000+現(xiàn)場觀眾和在場嘉賓一起，見證了干貨滿滿的一天。

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圍繞著「智變千行，慧及百業(yè)」這一主題，本次大會嘉賓們暢聊了關(guān)于「技術(shù)演進時」「無限未來時」「拐點來臨時」和「應(yīng)用正當(dāng)時」的所見所思所想。

來，跟著量子位真人編輯和ChatGPT、Claude等大模型一起劃重點。

技術(shù)演進時

李開復(fù)：Scaling Law放緩，AI-First應(yīng)用爆發(fā)加速

MEET2024智能未來大會以零一萬物首席執(zhí)行官、創(chuàng)新工場董事長李開復(fù)和量子位總編輯李根的深度對話拉開帷幕。

對話中，李開復(fù)透露出OpenAI的瓶頸與挑戰(zhàn)：GPT-5的訓(xùn)練并非一帆風(fēng)順。大規(guī)模GPU集群的效率遞減、數(shù)據(jù)與算力瓶頸，讓Scaling Law（尺度定律）不再一騎絕塵。OpenAI也面臨著算力投入與商業(yè)回報的博弈。

壞消息是，傳統(tǒng)定義上的Scaling Law在放緩，但好消息是又有新的Scaling Law（o1推理范式）出現(xiàn)。

但我們不要忘記，現(xiàn)在的模型雖然還沒有達到AGI，但已經(jīng)足夠好到解決很多問題。

在李開復(fù)看來，傳統(tǒng)Scaling Law的放緩這并不意味著大模型發(fā)展遭遇天花板，相反，中國AI 2.0創(chuàng)新者能在里面找到彎道超車的機遇。

首先，AI 2.0已經(jīng)成為世界各國的“未來之戰(zhàn)”，將重塑經(jīng)濟版圖和創(chuàng)新格局。中國絕對不能放棄大模型預(yù)訓(xùn)練。從國家技術(shù)競爭力角度看，掌握了大模型預(yù)訓(xùn)練就等于掌握模型能力的上限和安全可控的底線。

其次，當(dāng)前大模型已“足夠好、足夠便宜”，中國開發(fā)者應(yīng)抓住應(yīng)用井噴的黃金窗口期，結(jié)合中國巨大的市場需求和落地場景，借鑒移動互聯(lián)網(wǎng)時代領(lǐng)先世界的工程能力和產(chǎn)品微創(chuàng)新迭代能力，打造“Made in China”的“ChatGPT時刻”。

他提醒AI 2.0創(chuàng)業(yè)者不妨先算一筆賬：自己的基座大模型能力是否有獨特價值？自己是否有預(yù)訓(xùn)練技術(shù)優(yōu)勢做出性能位居世界第一梯隊但又快又便宜的模型？如果自研的模型無法超越開源模型，不妨專注在應(yīng)用創(chuàng)新上。

在商業(yè)策略上，零一萬物打造的預(yù)訓(xùn)練模型Yi-Lightning不僅在國際權(quán)威的“大模型競技場”LMSYS盲測中創(chuàng)下中國大模型歷史最佳成績，而且推理成本僅為GPT-4o的三十分之一。

零一萬物也積極探索AI 應(yīng)用落地：國內(nèi)以To B為主，海外側(cè)重To C。以多快好省的方式訓(xùn)出世界第一梯隊模型，同時用“又快又好”的大模型為應(yīng)用開發(fā)者賦能，打造健康良性的大模型創(chuàng)新生態(tài)。

李開復(fù)相信，未來大模型頭部玩家更應(yīng)聚焦AI-First應(yīng)用端的價值創(chuàng)造，就像過往PC、移動互聯(lián)網(wǎng)時代的創(chuàng)新發(fā)展路徑一樣，創(chuàng)造最大經(jīng)濟價值的往往是應(yīng)用層。

智源王仲遠：其實Scaling Law一直在AI發(fā)展中起作用

北京智源人工智能研究院院長王仲遠博士指出，當(dāng)前人工智能正處于一個新的拐點。

大模型的出現(xiàn)標(biāo)志著弱人工智能向通用人工智能的轉(zhuǎn)變。盡管目前的大模型能力仍存在不足，但已能看到它對各行各業(yè)的深遠影響。

他談到了當(dāng)下最熱門的一個話題：Scaling Law是否撞墻/失效了？

看過去七、八十年，每一次新的科技浪潮背后都有一些本質(zhì)規(guī)律，即隨著模型參數(shù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)及計算能力提升，模型效果也會有巨大提升。

也就是說，如果拉長時間維度，其實Scaling Law在人工智能發(fā)展領(lǐng)域中一直起著作用。

王仲遠介紹道，過去六年里，北京智源人工智能研究院建立了一支頂尖的科研團隊，在國內(nèi)最早從事大模型研發(fā)，并且從2020年10月開始，就成立了技術(shù)攻關(guān)團隊來持續(xù)推動大模型技術(shù)研發(fā)探索。

至于大模型未來的發(fā)展方向，在他看來，除了文本數(shù)據(jù)，世界上還存在大量的圖像、音頻、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)。如何激發(fā)這些數(shù)據(jù)中的智能，是未來大模型研究的重要方向。

“最終將出現(xiàn)一個統(tǒng)一的多模態(tài)大模型，實現(xiàn)人工智能對世界的感知、理解和推理?！蓖踔龠h說。

螞蟻集團王旭：開源社區(qū)為技術(shù)方向提供中立而廣泛的信息

在螞蟻集團內(nèi)部，大模型的應(yīng)用已經(jīng)滲透到財務(wù)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，極大地提高了處理效率和深度。

螞蟻集團開源技術(shù)委員會副主席王旭，站在開源視角進行了演講分享——畢竟從ChatGPT掀起滔天巨浪開始，大模型的開閉源之爭就從未停止。

王旭強調(diào)，螞蟻集團的開源技術(shù)增長團隊十分重視對開源社區(qū)的數(shù)據(jù)洞察，并以此為螞蟻的技術(shù)架構(gòu)和技術(shù)演進提供參考。

社區(qū)數(shù)據(jù)雖然不全面，卻能反映外部視角，為技術(shù)方向提供中立而廣泛的信息。

社區(qū)數(shù)據(jù)顯示應(yīng)用的 AI化和AI應(yīng)用框架都在大量涌現(xiàn)。在應(yīng)用方向單單是直接的數(shù)量提升和加速就已經(jīng)可以引發(fā)顯著的變革，比如螞蟻的金融相關(guān)服務(wù)和它們背后的開源多智能體框架 agentUniverse。

他提供了一張可參考的折線統(tǒng)計圖，其數(shù)據(jù)顯示，在LLaMA模型開源后，相關(guān)項目迎來了爆發(fā)式增長。并且，大部分AI項目使用Python開發(fā)甚至允許用戶不用親手編碼，“這些AI應(yīng)用框架讓用戶能夠以極低的門檻開發(fā)自己的AI應(yīng)用，這反映了AI技術(shù)正逐漸貼近應(yīng)用場景”。

另一個觀察是，除了硬件資源的變化，軟件基礎(chǔ)設(shè)施也在經(jīng)歷著微妙的變化。王旭表示，雖然分布式系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)變化不大，但應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施和場景產(chǎn)生了新的需求。他提道，AI 2.0時代正在形成新一代的LAMP架構(gòu)，應(yīng)用會圍繞模型展開，這在基礎(chǔ)設(shè)施的每個環(huán)節(jié)都引發(fā)了深遠變化。

最后，王旭鼓勵技術(shù)從業(yè)者根據(jù)時代的需求調(diào)整軟件架構(gòu)，并演進自己的基礎(chǔ)設(shè)施。

華為王輝：網(wǎng)絡(luò)與AI之間，就是Network for AI和AI for Network

會上，華為數(shù)據(jù)通信產(chǎn)品線NCE數(shù)據(jù)通信領(lǐng)域總裁王輝圍繞《AI大模型使能網(wǎng)絡(luò)邁向高階自智》這一話題，站在工業(yè)領(lǐng)域和ToB行業(yè)的視角開始了他的分享。

他指出，當(dāng)前各行各業(yè)都面臨“如何讓自己的產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)變得更加智能”的問題，且落地過程面臨諸多挑戰(zhàn)。

在演講中，王輝把網(wǎng)絡(luò)與AI的關(guān)系總結(jié)為兩種：

• Network For AI，指如何用網(wǎng)絡(luò)加速AI訓(xùn)練和推理

• Al For Network，指用AI手段讓網(wǎng)絡(luò)變得更加穩(wěn)定可靠，助力千行萬業(yè)的發(fā)展

在Network for AI方面，王輝指出網(wǎng)絡(luò)是支撐AI訓(xùn)練規(guī)模演進的關(guān)鍵底座；華為通過實時動態(tài)的AI集群網(wǎng)絡(luò)均衡負(fù)載和AI識別預(yù)警故障，避免了AI訓(xùn)練中斷，同時讓AI訓(xùn)練不受跨數(shù)據(jù)中心、跨地域的限制；為大模型的規(guī)模化、分布式訓(xùn)練和推理帶來了本質(zhì)性提升。

在AI for Network領(lǐng)域，王輝以網(wǎng)絡(luò)“自動駕駛”形態(tài)為類比，詮釋了AI在工業(yè)垂直場景的真正挑戰(zhàn)：實時性、嚴(yán)謹(jǐn)性與場景泛化能力。在網(wǎng)絡(luò)行業(yè)這樣的關(guān)鍵性基礎(chǔ)設(shè)施中，毫秒級響應(yīng)，零容錯成為精準(zhǔn)決策的剛性要求。為此，華為提出“一腦、一圖、一網(wǎng)”的三層架構(gòu)，讓AI充分賦能網(wǎng)絡(luò)，為工業(yè)應(yīng)用提供智能的運營保障。

他還強調(diào)：

在工業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)質(zhì)量、精準(zhǔn)控制和成熟工具均不可或缺，大模型是其中關(guān)鍵的一環(huán)，大模型在逐步規(guī)模應(yīng)用的同時，還會將連接和注智工業(yè)領(lǐng)域各種業(yè)務(wù)管理的核心要素，驅(qū)動千行萬業(yè)邁向“自動駕駛”。

潞晨科技尤洋：視頻大模型需要實現(xiàn)精細化文本控制、任意角度拍攝和角色一致性

潞晨科技創(chuàng)始人兼董事長、新加坡國立大學(xué)校長青年教授尤洋，分享了對視頻大模型未來發(fā)展的深度洞察。作為分布式訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域的專家，他帶領(lǐng)團隊此前已為谷歌、華為等科技巨頭提供了大模型訓(xùn)練優(yōu)化解決方案。

尤洋認(rèn)為，未來三年視頻大模型的發(fā)展將經(jīng)歷跨越式進步：

就像薩姆·奧特曼說的那樣，今天是Video GPT-1的時刻，可能三年之后就是視頻大模型的GPT-3.5、GPT-4時刻。

最關(guān)鍵的是要實現(xiàn)三大核心能力。

首先是精細化的文本控制能力。視頻大模型應(yīng)當(dāng)能夠準(zhǔn)確理解并呈現(xiàn)用戶描述的細節(jié)內(nèi)容，從人物特征到場景要素都要做到精準(zhǔn)把控。

其次是實現(xiàn)任意機位、任意角度的拍攝能力。這種突破可能徹底改變體育賽事直播等領(lǐng)域，讓觀眾能夠自主選擇觀看視角，“相當(dāng)于在體育場里能夠瞬間移動，移到教練席，移到最后一排，移到第一排”。

第三是保持角色一致性。尤洋指出，這對商業(yè)變現(xiàn)至關(guān)重要，“比如一個產(chǎn)品的廣告，這個視頻肯定從頭到尾不管是衣服、鞋、車子，它的樣貌不能有太大變化”。

對于視頻大模型的商業(yè)前景，尤洋認(rèn)為其將為電影制作帶來革命性變革。通過AI技術(shù)，可以大幅降低特效場景制作成本，減少對危險鏡頭拍攝的實際需求，讓創(chuàng)作更加自由。

未來只需要演員的ID和演員的肖像權(quán)，AI其實就可以把很多危險鏡頭做好，對電影行業(yè)能夠極大地做到降本增效。

無限未來時

商湯徐立：超級時刻可轉(zhuǎn)化為另一個詞，叫“打臉時刻”

商湯科技董事長兼CEO徐立博士，十年前就是因為見證了AlexNet，認(rèn)為AI已經(jīng)跨越了工業(yè)紅線開始選擇創(chuàng)業(yè)。對于AGI新征程，徐立在與量子位總編輯李根的交流中提出了他的認(rèn)知和思考。

徐立表示，從過往十年來看，有兩個要素是推動行業(yè)發(fā)展進步的基礎(chǔ)，一是基礎(chǔ)設(shè)施，二是場景化。

在他看來，接下來的AGI時代一定也是場景化推動整個技術(shù)的迭代，“技術(shù)本身只是一個技術(shù)”。

場景應(yīng)用一定是驅(qū)動力，沒有場景應(yīng)用不知道市場上模型到底長成什么樣；模型也一定是驅(qū)動基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的核心驅(qū)動力，今天任何一個模型的變化所引起的基礎(chǔ)設(shè)施成本價值的變化是巨大的。

繼而徐立又引出了現(xiàn)在做AI的兩條“生死線”，即算力成本折舊生死線和開源生死線，探討了商湯做大裝置、大模型和應(yīng)用的“三位一體”戰(zhàn)略。

有意思的是，在被問到“什么事情發(fā)生是可以確認(rèn)“超級時刻”到來了？”，徐立的回答深入人心，以至于后面幾位嘉賓也反復(fù)提到。

我覺得超級時刻可以轉(zhuǎn)化成為另外一個詞，叫作“打臉時刻”，人類在哪個時間點上，如果突然之間被打臉了，那就是超級時刻。

什么是“iPhone時刻”，所有人都認(rèn)為手機得有鍵盤，然后iPhone來了沒有鍵盤的。為什么ChatGPT是超級時刻？是因為原來做AI都覺得自然語言還遠呢，突然之間一下出來大眾還都認(rèn)可，解決了圖靈測試的問題，其實這是典型的打臉時刻。

小冰李笛：“私域運營”成為大模型時代新藍海

過去一年，小冰很沉默。

但沉默之下是靜水深流：2024年，小冰國內(nèi)的AI toC產(chǎn)品，付費用戶數(shù)是Character.AI的20多倍，付費轉(zhuǎn)化率約為ChatGPT的8倍。

站在這樣的成果上，當(dāng)大模型熱潮趨于平穩(wěn)，不少人開始陷入對下一步機遇FOMO時，小冰公司首席執(zhí)行官李笛站出來談了談那些已現(xiàn)的機遇。

他強調(diào)，當(dāng)前AI行業(yè)正處于技術(shù)創(chuàng)新震蕩期，大模型準(zhǔn)入門檻降低，基礎(chǔ)能力很難形成有效壟斷，故而一味等待技術(shù)奇點并不會為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造實際價值，真正的機遇在于當(dāng)技術(shù)進入相對平穩(wěn)期后，如何用合理的商業(yè)策略將技術(shù)能力變現(xiàn)。

一個核心切入點是GPU算力成本與收入的比例（GPU cost vs Revenue），李笛將此作為AI toC商業(yè)模式成敗的關(guān)鍵指標(biāo)。只有當(dāng)AI生產(chǎn)內(nèi)容的成本顯著低于用戶付費，才能為C端和產(chǎn)業(yè)鏈上下游提供可持續(xù)的價值分配。

此外，李笛還分享了關(guān)于AI產(chǎn)品形態(tài)和用戶價值認(rèn)知的演變。

目前，Chatbot提供的對話形式和陪伴，對用戶來說已不再稀缺，同時對話的高耗能顯著，Chatbot注定不再成為大眾產(chǎn)品（除非能提供非常高的附加值）。

相反，“私域運營”成為大模型時代的新藍海，AI能夠為成千上萬的私域用戶提供高并發(fā)且個性化的價值內(nèi)容，從而在高留存、高價值的場景中實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)。

VAST宋亞宸：AI原生3D創(chuàng)作者將探索出新的內(nèi)容范式

從700萬全球用戶生成的3D模型中，能看到3D生成的哪些可能？VAST創(chuàng)始人兼CEO宋亞宸有話說。

他分享說：“3D生成會成為一種新的交互形式，就像有個成語叫作‘言出法隨’?！?/p>

VAST是一家自研3D大模型的公司，旗下3D大模型Tripo可以通過文字、圖片等多模態(tài)輸入，生成完整的3D模型，支持游戲、動畫、元宇宙等多個領(lǐng)域應(yīng)用。

宋亞宸表示，從技術(shù)成熟度看，目前效果已從年初的“360p水平”提升至”720P水平”，預(yù)計明年將達到”1080P甚至4K水平”。

目前，3D生成技術(shù)已在多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地，包括傳統(tǒng)CG行業(yè)，如游戲、動畫、影視等；工業(yè)領(lǐng)域，如3D打印、工業(yè)設(shè)計、家居等；新興領(lǐng)域，如元宇宙、XR、數(shù)字孿生等。

除了一些商業(yè)化場景，我們看到每一個人，包括在座的每一個，包括在線觀看直播的每一個人，都可以做自己想要的3D的工業(yè)設(shè)計和產(chǎn)品的需求的分享。

宋亞宸展望，明年在3D生成領(lǐng)域?qū)⒕蹟n百萬級開發(fā)者；到2025年，開發(fā)者數(shù)量或達千萬級別；2026年，這些AI原生3D創(chuàng)作者將探索出新的內(nèi)容范式。

而在技術(shù)路線上，宋亞宸提出了三步走戰(zhàn)略：第一步是靜態(tài)內(nèi)容生成，第二步是動態(tài)內(nèi)容生成，第三步是實現(xiàn)全民零門檻3D創(chuàng)作。

南京大學(xué)周志華：學(xué)件基座系統(tǒng)有了數(shù)以百萬計模型，很多我們沒預(yù)期過的事也有可能能做

南京大學(xué)副校長、國際人工智能聯(lián)合會理事會主席周志華帶來了一場關(guān)于“學(xué)件和異構(gòu)大模型”的精彩分享，系統(tǒng)闡述了一個全新的AI技術(shù)范式。

在周志華看來，未來AI發(fā)展的關(guān)鍵不在于追求單一的龐大模型，而是如何讓數(shù)以百萬計的模型協(xié)同工作。

他提到了“學(xué)件”概念，可以簡單理解為：學(xué)件=模型+規(guī)約。

如果大模型是幾個大英雄打天下，那么學(xué)件就是認(rèn)為力量蘊藏在人民群眾中。當(dāng)學(xué)件基座系統(tǒng)有了數(shù)以百萬計的模型，這條路線的力量會涌現(xiàn)出來，很多我們沒預(yù)期過的事也有可能能做。

周志華提出了一個令人耳目一新的觀點：不需要獲取開發(fā)者的原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)，就能實現(xiàn)模型的有效復(fù)用和協(xié)同。這種方式既保護了數(shù)據(jù)隱私，又最大化了模型價值。

他用了一個生動的比喻：

今天當(dāng)我們要用一把切肉的刀，不會自己去采礦打鐵，而是去超市選購。同樣，未來用戶使用AI，也不必從頭收集數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，而是提交需求，“學(xué)件市場”會根據(jù)用戶需求尋找和組合合適的模型反饋給用戶。

在技術(shù)實現(xiàn)上，周志華團隊構(gòu)建了規(guī)約設(shè)計方案，包括語義規(guī)約和統(tǒng)計規(guī)約，并證明這種方案能有效保護開發(fā)者數(shù)據(jù)不泄露。

目前，他們已開源了“北冥塢學(xué)件基座系統(tǒng)”，邀請更多開發(fā)者參與其中。周志華表示，當(dāng)前市面上的Hugging Face可以看作是學(xué)件1.0版本，而完整的學(xué)件體系將帶來更多可能性。

作為一個全新的技術(shù)范式，學(xué)件基座系統(tǒng)可被看作一個異構(gòu)大模型，不僅能實現(xiàn)大小模型協(xié)同，還能避免災(zāi)難性遺忘，實現(xiàn)終身學(xué)習(xí)。

拐點降臨時

鈦動科技陳德品：千行百業(yè)都需要AI，更需要的是增長

鈦動科技CTO陳德品分享了AI在出海營銷領(lǐng)域的創(chuàng)新實踐。

作為一位曾在阿里工作十余年、經(jīng)歷了AI從1.0到2.0時代轉(zhuǎn)變的技術(shù)專家，陳德品對AI與營銷結(jié)合的前景充滿信心。

在他看來，營銷需要批量化、工業(yè)化的創(chuàng)意素材生產(chǎn)，而AIGC的爆發(fā)恰好能極大提升內(nèi)容產(chǎn)能，這正是雙方的最佳結(jié)合點。

具體到出海場景，陳德品分析認(rèn)為，目前出海依托于兩大勢能：移動互聯(lián)網(wǎng)和供應(yīng)鏈勢能，使得整個賽道保持30%-40%的年增長。

在具體實踐方面，陳德品分享了鈦動科技的核心AIGC產(chǎn)品Tec Creative 2.0，能夠幫助商家在幾分鐘內(nèi)完成社媒營銷素材的生產(chǎn)，提升效率。

他特別強調(diào)了一個發(fā)現(xiàn)：

在營銷應(yīng)用領(lǐng)域也存在類似Scaling Law的規(guī)律。

當(dāng)營銷需要素材工業(yè)化生產(chǎn)時，不斷提升生產(chǎn)效率，可以逼近爆款發(fā)現(xiàn)概率，我們認(rèn)為營銷是能夠通過效率逼近無限，進而帶來效果極大提升，最終產(chǎn)生爆款。

展望未來，陳德品表示鈦動科技正在優(yōu)化營銷Agent化發(fā)展路徑，同時可能會打造一個營銷素材的Arena（競技場），用于快速測試各類通用模型在營銷場景中的適配度。

新奧泛能網(wǎng)程路：垂直行業(yè)的AI顛覆一定會發(fā)生

作為深耕能源行業(yè)17年的產(chǎn)業(yè)老兵，新奧能源副總裁，新奧數(shù)能科技有限公司總裁（即新奧泛能網(wǎng)總裁）程路分享了傳統(tǒng)能源行業(yè)擁抱AI的實踐與思考。

作為傳統(tǒng)能源行業(yè)的先行者，新奧泛能多年來一直在探索智能化，但此前更多是以局部算法和機理模型為主。如今，大模型的出現(xiàn)改變了兩個重要環(huán)節(jié)——

一是大幅降低知識學(xué)習(xí)和推理成本，提高產(chǎn)業(yè)模型構(gòu)建和優(yōu)化效率，模型效能可提升達50%；二是讓普通從業(yè)者迅速“拉齊”到高水平?jīng)Q策層級，從而大規(guī)模提升行業(yè)整體認(rèn)知水平與執(zhí)行品質(zhì)。

那么，傳統(tǒng)能源行業(yè)要如何擁抱AI變革？程路表示可以總結(jié)為“選用訓(xùn)生”四個招式，分別是選擇開放大模型、用模型結(jié)合機理、產(chǎn)業(yè)認(rèn)知與產(chǎn)業(yè)算法、訓(xùn)練專業(yè)模型、最終生成可用大模型在具體應(yīng)用中落地，綜合成三大智能：

• 決策智能：輔助管理層快速做出最優(yōu)方案決策

• 運營智能：實現(xiàn)能源領(lǐng)域運營層面的自治狀態(tài)

• 交易智能：優(yōu)化源網(wǎng)荷儲的實時交易

他強調(diào)，這一切的底座在于強大的仿真模型——將物理世界映射到數(shù)字世界，讓企業(yè)不需要在物理世界付出大量試錯成本就可以實現(xiàn)參數(shù)調(diào)優(yōu)或者解決問題，仿真強調(diào)大量的運行邊界條件與行業(yè)機理，需要模擬實時運行態(tài)。程路特別指出：“這種仿真更像現(xiàn)在‘汽車自動駕駛系統(tǒng)’”，最終將大幅度提高能源品質(zhì)，降低損耗成本。

“垂直行業(yè)的AI顛覆一定會發(fā)生。”程路相信，隨著大模型技術(shù)門檻的不斷降低和產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)資源的充分釋放，能源這類傳統(tǒng)領(lǐng)域也將涌現(xiàn)出顛覆性的創(chuàng)新。

小米孟二利：汽車行業(yè)正從“軟件定義汽車”邁向“AI定義汽車”的新拐點

小米技術(shù)委員會AI實驗室高級技術(shù)總監(jiān)孟二利分享了小米如何運用工業(yè)大模型賦能汽車智能制造的探索與實踐。

他以獨特視角展示了AI技術(shù)給傳統(tǒng)制造業(yè)帶來的創(chuàng)新突破。

孟二利首先介紹了小米的科技戰(zhàn)略升級，總結(jié)為公式就是（軟件×硬件）??，表明小米將包括大模型在內(nèi)的AI技術(shù)看作一種新的生產(chǎn)力，也是小米長期持續(xù)投入的底層賽道。

小米從2016年就布局AI領(lǐng)域，2023年更是組建大模型團隊，將前沿技術(shù)應(yīng)用到手機、汽車等產(chǎn)品中。在汽車制造領(lǐng)域，小米選擇從“大壓鑄”工藝突破，首先聚焦于材料研發(fā)和質(zhì)量檢測兩個方面。

傳統(tǒng)新材料研發(fā)采用“試錯法”，周期可能長達10年，這是業(yè)務(wù)無法接受的。

為解決這一難題，孟二利團隊創(chuàng)新性地提出“灰盒模型”方案：

• 結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI黑盒方法與材料學(xué)機理驅(qū)動的白盒模型

• 使用仿真軟件生成大量、低質(zhì)量，數(shù)據(jù)生成預(yù)訓(xùn)練模型

• 利用少量、高質(zhì)量實驗數(shù)據(jù)進行模型微調(diào)

最終形成了一套多元的材料AI仿真系統(tǒng)?；诖耍瑘F隊從上千萬候選空間中成功研發(fā)出小米泰坦合金材料。

此外，在質(zhì)量檢測方面，團隊還研發(fā)了工業(yè)質(zhì)檢大模型。解決了質(zhì)檢行業(yè)難題，作為AI+制造標(biāo)桿多次被央視報道。

展望未來，孟二利認(rèn)為汽車行業(yè)正從“軟件定義汽車”邁向“AI定義汽車”的新拐點。他提出三點建議：加強數(shù)字化基建、推進行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化、探索適合工業(yè)場景的大模型技術(shù)。

聲網(wǎng)劉斌：Agent落地，實時性要求和工程化落地是關(guān)鍵

大會現(xiàn)場，聲網(wǎng)首席運營官劉斌分享了一個看似離大模型有點距離，實則卻不可或缺的環(huán)節(jié)，那就是RTE實時互動在AI Agent時代的全新價值”。

2020年，聲網(wǎng)在納斯達克上市，目前是全球最大的實時互動云服務(wù)商，平臺單月音視頻使用時長達700億分鐘。

對于AI Agent落地的關(guān)鍵要素，劉斌強調(diào)了兩點。

首先是實時性要求。與傳統(tǒng)的文本交互不同，多模態(tài)Agent需要雙工實時對話。根據(jù)聲網(wǎng)的測試數(shù)據(jù)，要達到自然對話體驗，延遲需要控制在1.7秒以內(nèi)。

真正的產(chǎn)品化落地，不是在實驗室做個demo，而是要確保在各種終端、各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下都能穩(wěn)定運行。目前，聲網(wǎng)通過在音頻采集、傳輸、播放等多個環(huán)節(jié)的不斷優(yōu)化，可以實現(xiàn)人與AI語音對話延遲低至500ms。

其次是工程化能力。聲網(wǎng)構(gòu)建了覆蓋全球的SD-RTN網(wǎng)絡(luò)?，支持30多個平臺、30000多終端機型，能在400毫秒內(nèi)實現(xiàn)端到端傳輸，這些積累讓AI Agent快速規(guī)模化成為可能。

過去，人與AI的交互多以文本形式進行，延遲和體驗問題并不突出。但當(dāng)下，大模型正在快速演進為多模態(tài)Agent，用戶可以語音、視頻與AI交流，并期望獲得如同面對面對話的自然感。這要求極低的傳輸延遲與高度魯棒的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量支撐。

“只有把交互延遲做到低延時，并具備智能打斷、超擬人化等特性，用戶才會感受到與真人交流般順暢的對話體驗?！闭雇磥恚瑒⒈筇岢?，需要針對人機對話特點開發(fā)專門的優(yōu)化方案。

應(yīng)用正當(dāng)時

智譜張帆：AI開始變成基礎(chǔ)生產(chǎn)要素，或?qū)ι虡I(yè)帶來底層變化

大會現(xiàn)場，智譜COO張帆聚焦分享了大模型這兩年間的迅速迭代與商業(yè)化過程中的全新機遇。

張帆首先指出，大模型和其它現(xiàn)有技術(shù)一點點落地不太一樣，大模型天然是一個應(yīng)用導(dǎo)向的技術(shù)，“生成式AI進入這個市場的速度遠比互聯(lián)網(wǎng)和PC要快”。

張帆表示，過去僅兩年時間，模型各方面能力得到了提升，與之相對應(yīng)的是成本的下降，由此帶來了技術(shù)能力快速地落地和應(yīng)用。

在這個過程中，智譜對AGI目標(biāo)能力的理解分為五級：

第一級是語言；第二級是對復(fù)雜問題的求解，像o1這樣的能力出現(xiàn)；第三級是使用工具，比如自主智能體可以像人一樣操作手機、PC甚至汽車界面來獲取信息；第四級是自我學(xué)習(xí)；第五級是超越人類，AI將具備探究科學(xué)規(guī)律、世界起源等終極問題的能力，所以通往AGI之路將是一個清晰和明確的鏈路。

張帆強調(diào)，大模型已不再只是技術(shù)，開始變成新型基礎(chǔ)生產(chǎn)要素，有可能對商業(yè)帶來很多底層、上層的變化，包括工作方式、組織形式、商業(yè)模式，甚至每個企業(yè)的壁壘。

最后張帆探討了大模型時代企業(yè)或個人該如何構(gòu)建自己的科技戰(zhàn)略，他認(rèn)為關(guān)鍵有四個要素：

選擇合適的基座，構(gòu)建與戰(zhàn)略目標(biāo)和業(yè)務(wù)屬性相匹配的組織，基于場景和AI能力重新定義數(shù)據(jù)資產(chǎn)，把這些能力無縫融入到業(yè)務(wù)當(dāng)中，從而形成一個飛輪。

這里面有很多東西需要大家深度思考，比如基座模型，很多人問我們到底是開源好，還是閉源好，到底是國外好，還是國內(nèi)好，我覺得其實合適才是最好。

火山引擎張鑫：企業(yè)落地大模型應(yīng)用，關(guān)鍵要快速試錯、敏捷行動

過去編程是從”Hello World”開始，現(xiàn)在開啟AI之路，應(yīng)該從”Hi Agent”開始。

火山引擎副總裁張鑫分享了2024年大模型應(yīng)用落地的現(xiàn)狀與思考。在他看來，2024年是各行業(yè)對大模型應(yīng)用廣泛探索的一年，其落地呈現(xiàn)出三大特點：速度、廣度與深度。

在應(yīng)用場景上，大模型也完成了三個階段的跳躍：從最初的娛樂閑聊，到現(xiàn)在的嚴(yán)肅生產(chǎn)場景，甚至開始進入科研領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)新知識的探索和發(fā)現(xiàn)。

正如狄更斯在《雙城記》所說：“這是最好的時代，也是最壞的時代?！?張鑫認(rèn)為，大模型帶來了無限創(chuàng)新機會，但如果企業(yè)不能跟上敏捷速度迭代，也有可能面臨失去競爭力。

張鑫提到，最近有一個新的感受：

企業(yè)想要落地一個好的AI應(yīng)用時，他的挑戰(zhàn)不是沒有場景可做，反而是選擇太多。

在我們看來打臉時刻怎么形成？不斷打臉，最終才能知道哪個才是所謂的key APP。

HiAgent是火山引擎推出的企業(yè)專屬AI應(yīng)用創(chuàng)新平臺，高度適配企業(yè)個性化需求，讓業(yè)務(wù)人員可以輕松構(gòu)建智能體，讓業(yè)務(wù)創(chuàng)新不受生產(chǎn)技能的限制。提供低代碼、場景化模版及端到端咨詢服務(wù)，更懂AI轉(zhuǎn)型；提供可與企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)無縫銜接的行業(yè)插件，更靈活適配企業(yè)需求；支持 RAG 知識庫和大模型全棧私有化部署，提供更強的安全保障，為企業(yè)數(shù)據(jù)知識保駕護航。

在具體落地實踐上，張鑫也分享了火山引擎HiAgent在教育、消費、企業(yè)服務(wù)等多個行業(yè)的落地實踐，并分享了切實可行的落地方法，第一步企業(yè)需要繪制企業(yè)專屬的場景地圖，這一步往往是發(fā)散的，最終得出上百種不同的應(yīng)用場景。下一步對這些場景圍繞可行性和價值高低進行一個魔力象限的劃分。從高價值、技術(shù)高可行性的場景先著手推進。

企業(yè)落地大模型應(yīng)用的關(guān)鍵在于快速試錯、敏捷行動，火山引擎 HiAgent 平臺通過固化最佳實踐，助力企業(yè)高效搭建企業(yè)級智能體，在探索場景中沉淀資產(chǎn)，助力企業(yè)AI能力做深做厚。

斑頭雁張毅：AI應(yīng)用要能快速部署、高效迭代

張毅是原釘釘創(chuàng)始團隊成員、副總裁，在釘釘任職期間，他從用 8 年的時間帶領(lǐng)團隊陸續(xù)打造出釘釘考勤審批、智能人士日志等爆款產(chǎn)品。

2022年起，張毅以BetterYeah AI（斑頭雁）CEO&創(chuàng)始人的身份，帶領(lǐng)團隊躬身入局，開始致力于探索幫助企業(yè)進入AI時代。

時至今日，已經(jīng)有數(shù)百家頭部企業(yè)在斑頭雁上完成了企業(yè)級生產(chǎn)級Agent的落地，涉及場景包括客服、數(shù)據(jù)、營銷、經(jīng)營系統(tǒng)等。張毅強調(diào)，客服場景落地速度最快，數(shù)據(jù)類任務(wù)增量價值明顯，Agent融入企業(yè)核心經(jīng)營系統(tǒng)趨勢越來越顯著，正在為企業(yè)直接供給生產(chǎn)力。

“對于Agent來說，企業(yè)生產(chǎn)級場景有很大不同?！睆堃阊a充解釋，“Agent落地在核心的業(yè)務(wù)流里帶來生產(chǎn)力，這對Agent的集成能力、并發(fā)調(diào)用、數(shù)據(jù)安全要求和協(xié)同構(gòu)建能力要求會更高?！?/p>

但與前沿科技相伴而行，就意味著更大的挑戰(zhàn)，不同于POC驗證和輕量AI應(yīng)用開發(fā)，生產(chǎn)級Agent在應(yīng)用構(gòu)建、性能評估、快速迭代方面對企業(yè)開發(fā)團隊提出了更高要求。

BetterYeah持續(xù)專注在企業(yè)生產(chǎn)場景，以標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品提供滿足靈活集成能力、更大并發(fā)調(diào)用、更高數(shù)據(jù)安全和更復(fù)雜協(xié)同的AI Agent開發(fā)平臺。今年往后，預(yù)計企業(yè)級AI平臺將面臨更復(fù)雜的應(yīng)用場景和更強的自規(guī)劃能力的挑戰(zhàn)。

當(dāng)談及企業(yè)AI Agent成功的秘訣，張毅強調(diào)，生產(chǎn)級Agent開發(fā)70%的工作量在測試調(diào)試，基于數(shù)據(jù)和AI構(gòu)建“反饋評估-自學(xué)習(xí)-驗證”閉環(huán)，充分發(fā)揮AI價值，能有效提升Agent開發(fā)效率和成功率，而這些方法已產(chǎn)品化融入BetterYeah平臺。

昆侖萬維方漢：用產(chǎn)品形式上的創(chuàng)新?lián)糁杏脩舻母军c

昆侖萬維董事長兼CEO方漢在大會上分享了公司在AI大模型浪潮中從技術(shù)到產(chǎn)品的布局與思考。

昆侖萬維從2020年開始布局AI，目前已經(jīng)構(gòu)建了從算力層、模型層到應(yīng)用層的全棧AI能力。方漢介紹，昆侖萬維有語言大模型、多模態(tài)大模型、3D大模型、視頻大模型、音樂大模型，目前技術(shù)指標(biāo)最好的是音樂大模型。

在探索過程中，方漢給出了他的一些商業(yè)思考。他認(rèn)為所有人都在不斷地思考AI大模型，在這中間企業(yè)選擇什么樣的商業(yè)模式來進行產(chǎn)品研發(fā)和推廣，是一個很重要的問題。

方漢表示，中國AI企業(yè)在算力上受到極大限制，能拿到的硬件算力是比較有限的。這樣會倒逼企業(yè)在算法迭代上有極大的動機去投入，就是所謂的以軟補硬。同時生存壓力大、拿不到錢也是一個大問題，“使得中國AI企業(yè)都在拼命地打磨產(chǎn)品的商業(yè)模式”。

他還講到AIGC正在催生“文化平權(quán)”新時代，AIGC技術(shù)的進步會極大降低所有人創(chuàng)作內(nèi)容的門檻和成本。

對于用戶來說，他們根本不關(guān)心你的內(nèi)容是AI做的還是人做的，只關(guān)心兩個點，你的內(nèi)容要么新，要么好。

最后方漢提出，AI創(chuàng)業(yè)者應(yīng)更關(guān)注產(chǎn)品形態(tài)創(chuàng)新，用產(chǎn)品形式上的創(chuàng)新?lián)糁杏脩舻母军c，而不是看AI用了多少。

心言集團任永亮：具身化與主動交互是泛心理服務(wù)的AI化新方向

心言集團創(chuàng)始人、董事長兼CEO任永亮以一個垂直領(lǐng)域應(yīng)用者的視角，分享了泛心理行業(yè)如何擁抱AI變革的實踐經(jīng)驗。

任永亮首先介紹了心言集團旗下AI驅(qū)動的泛心理社區(qū)——測測APP。任永亮表示，早在2019年，測測就上線了首個基于BERT的泛心理領(lǐng)域問答模型，獲得了超出預(yù)期的用戶反響。

談到AI轉(zhuǎn)型歷程，任永亮坦言經(jīng)歷了從“震驚”到“擔(dān)憂”再到“堅定”的心態(tài)轉(zhuǎn)變。他認(rèn)為一個行業(yè)既不能離AI太近也不能離得太遠，關(guān)鍵是找準(zhǔn)平衡點，“如果太遠的話沒辦法用這樣的服務(wù)，如果太近的話很容易被淹沒”。

基于過去兩年的實踐，任永亮總結(jié)了三點感悟。

首先是期望管理。AI做到60分很容易，但要達到90分往往很難，需要管理好團隊的預(yù)期。

其次是組織工程。AI轉(zhuǎn)型不能依靠零敲碎打，而是要讓整個組織圍繞AI展開，包括產(chǎn)品、運營、技術(shù)等全方位轉(zhuǎn)變。

最后是相信年輕人。移動互聯(lián)網(wǎng)時代的成功經(jīng)驗未必適用于AI時代，沒有束縛的年輕人更容易帶來創(chuàng)新。

展望未來，任永亮提出了兩個關(guān)鍵發(fā)展方向：

具身化是泛心理服務(wù)的必然趨勢。咨詢師除了文字語音，還需要表情動作、儀式感，這就要求AI服務(wù)也需要實現(xiàn)多模態(tài)輸入輸出。主動交互將成為下一個突破口。目前的AI服務(wù)都是響應(yīng)式的，未來需要能夠根據(jù)場景主動發(fā)問、展開對話。

具身智能圓桌：Way to AI Robots

MEET智能未來大會的老規(guī)矩，總是奉上精彩紛呈、干貨瘋狂輸出的圓桌論壇，今年也不例外。

不過，本次大會討論的主題升級到了更廣泛、正熱門的具身智能領(lǐng)域。

具身智能圓桌邀請的嘉賓分別是：

群核科技首席科學(xué)家兼副總裁、KooLab實驗室負(fù)責(zé)人唐睿。

千尋智能Spirit AI聯(lián)合創(chuàng)始人、清華大學(xué)交叉信息學(xué)院博導(dǎo)高陽。

云深處科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO李超。

在量子位總編輯李根的主持下，嘉賓們?nèi)A山論劍，話題圍繞“對具身智能的認(rèn)知”“有何技術(shù)突破”“目前發(fā)展到哪一階段”等展開。

如何認(rèn)識or定義具身智能？

唐睿認(rèn)為，具身智能和AI最大的區(qū)別是從芯片、顯示器、內(nèi)存、顯存里走了出來，它不僅有一個腦子，通過屏幕和我們交互，更多可能是能夠和外部我們所處的物理世界做交互。雖然具身智能中有一個“身”字，但唐睿覺得可能不一定需要人形，只要能有這樣一個技能就可以，“像自動駕駛汽車也可以算作比較成熟且具象的具身智能的實現(xiàn)”。

高陽通過一個具體的例子非常直觀地回答了這個問題：有一次我在做一個關(guān)于具身智能的演講，一位大概六七十歲老奶奶聽我講了很多，問我說什么時候機器人能給她養(yǎng)老，其實這個正是具身智能的一個應(yīng)用場景。具身智能的目標(biāo)是構(gòu)建能夠幫助我們完成各種任務(wù)的機器人，這個機器人能幫我們做各種事情，比如幫我們的爺爺奶奶養(yǎng)老。

李超認(rèn)為云深處是具身智能的的第一批受益者。具身智能給機器人賦予靈魂，在這個靈魂加持下，機器人應(yīng)變能力加強，規(guī)?；瘧?yīng)用進展加速，能夠面向更加開放的環(huán)境。

為什么今年是具身智能元年？

李超認(rèn)為隨著從基于規(guī)則的傳統(tǒng)控制方式轉(zhuǎn)變?yōu)榛谟?xùn)練、強化學(xué)習(xí)等新技術(shù)的出現(xiàn)與成熟，機器人的智能和適用性得以大幅提升，從而突破了過去的限制和邊界。

高陽也表示，現(xiàn)在做具身智能創(chuàng)業(yè)的一個最關(guān)鍵的因素是OpenAI已經(jīng)證明，預(yù)訓(xùn)練結(jié)合一系列post-training的方式，確實可以真的產(chǎn)生至少看起來像是人類智能，或者達到人類智能表象一樣的能力。

唐睿做圖形學(xué)出身，他指出，有了AI深度學(xué)習(xí)加成以后，算力的迭代體系就開始從指令級的迭代方向轉(zhuǎn)變?yōu)椴⑿杏嬎愕牡较颍纱藢?dǎo)致并行計算的成本會降到很低。而并行計算無非就是模擬兩件事，一是模擬人腦，通過深度學(xué)習(xí)先驗的知識預(yù)測未來或不同模態(tài)；另一種是模擬物理世界，還有具身智能中大家會用MuJoCo做物理、交互仿真。而群核科技做的正是后者。

2024，產(chǎn)業(yè)里的代表性進展or事件？

唐睿關(guān)注到越來越多原本從事圖形學(xué)和三維視覺研究的頂級學(xué)者與團隊（如李飛飛、Leo Guibas、蘇昊等），開始投身具身智能領(lǐng)域。他們憑借在虛擬世界和環(huán)境模擬方面的先天優(yōu)勢，為具身智能的發(fā)展注入新的動力與視角。

高陽最關(guān)注的進展在于如何利用互聯(lián)網(wǎng)上的海量數(shù)據(jù)和中間層表示方法，將大模型預(yù)訓(xùn)練范式引入具身智能。這不僅包括像VLA（視覺-語言-動作）模型的成熟應(yīng)用，還涉及通過引入軌跡表示、粒子模擬等中間層結(jié)構(gòu)來減少對人工采集操作數(shù)據(jù)的依賴，從而在未來三到四年為具身智能的可持續(xù)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

實踐落地，數(shù)據(jù)是否是目前的關(guān)鍵挑戰(zhàn)？

李超認(rèn)為目前在他們關(guān)注的機器人本體與控制層面，數(shù)據(jù)并非主要挑戰(zhàn)，但隨著未來更復(fù)雜場景與操作需求出現(xiàn)，數(shù)據(jù)問題可能逐漸成為明年的挑戰(zhàn)。

唐睿認(rèn)為目前具身智能非常大的卡點是缺少高維的物理正確數(shù)據(jù)，而群核空間智能平臺要做的事情就是為具身智能提供一個AI可交互世界，另外他強調(diào)了具身智能需要的真實物理模擬精度遠高于純視覺內(nèi)容創(chuàng)作所需的精度。

他舉例，像Sora這樣的視頻生成工具，目前雖能逼真再現(xiàn)視覺效果，卻仍不足以提供精確的物理參數(shù)與交互反饋，從而難以直接滿足具身智能的訓(xùn)練需求。這意味著在實現(xiàn)AGI級別機器人之前，如何獲取高精度、具可交互性的模擬數(shù)據(jù)仍是一個需解決的關(guān)鍵問題。

具身智能是否有類似L0—L5的標(biāo)準(zhǔn)劃分？

李超表示不僅有而且很明確，去年以前很多都是L1，準(zhǔn)確說是L0，因為很多是由人在操控。而現(xiàn)在要分行業(yè)劃分，在固定的小范圍場景下可以達到L4，機器人能自主決策判斷。

在高陽看來，制定一個標(biāo)準(zhǔn)，本意是為了促進一個行業(yè)的發(fā)展，可以去衡量每個具身智能技術(shù)到底達到了怎樣的水平，但無論這個標(biāo)準(zhǔn)是什么樣，可能最后因為客觀技術(shù)的限制，這個標(biāo)準(zhǔn)到就變成了一個比較偏向宣傳話術(shù)的東西，有限時間內(nèi)大家做不到廣泛場景的L4或L5的水平。

截至目前，具身智能走到了什么階段？

唐睿將機器人各部分類比到人的“手、眼、腳、腦”四個核心的器官，分開來看每個部分都超越或接近人類，但尚未形成高度協(xié)調(diào)的一體化體系，因此整體仍處于早期階段。高陽認(rèn)為制定一個標(biāo)準(zhǔn)，本意是為了促進一個行業(yè)的發(fā)展，可以去衡量具身智能技術(shù)到底達到了怎樣的水平，但無論這個標(biāo)準(zhǔn)是什么樣，可能最后因為客觀技術(shù)的限制，這個標(biāo)準(zhǔn)到就變成了一個比較偏向宣傳話術(shù)的東西，有限時間內(nèi)大家做不到廣泛場景的L4或L5的水平。

李超更加樂觀，他沒有用類比的方法，而是認(rèn)為具身智能已在工業(yè)等特殊場景中帶來深刻改變，雖家用需求尚不明確，但在專業(yè)領(lǐng)域的實際應(yīng)用已顯現(xiàn)強大影響力，推動行業(yè)格局加速變化，展現(xiàn)出更樂觀的發(fā)展前景。

后續(xù)還將有大會嘉賓更詳細版內(nèi)容分享，敬請關(guān)注！

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