WAKE UP MORE!
《WAIC UP!》
绿皮书报告Ⅲ
「AI时代进化指南」
人工智能正深刻地改变人类社会的每一寸结构。作为世界人工智能大会旗下首份刊物，《WAIC UP!》已发布至第三期。本期以“AI: The Only Way is UP!”为题，邀请九位横跨学术、企业、公共治理等领域的实践者，共同探讨一个愈发现实的问题——我们是否还拥有足够的人文定力与伦理共识，去掌舵这场前所未有的智能跃升？
延续前两期对“智慧文明”的集体书写，绿皮书报告系列Ⅲ继续从思想激荡中提炼三组关键词，以系统性视角回应AI进程中的新痛点、新命题。本期绿皮书，我们聚焦生成式AI从实验室走向真实世界过程中，始终绕不开的那道现实性关卡——应用挑战。
yīng
应
yòng
用
tiǎo
挑
zhàn
战
每一项技术的进化，最终都要经受现实的检验。生成式AI不只是象牙塔中的范式革新，而在逐步进入产业链条、教学现场、基层社会。
“应用挑战”，不是新命题，而是在生成式AI急速演进的背景下愈发突出的瓶颈所在。它是“算法领先”与“场景脱节”的深层矛盾，是科研突破与商业闭环之间的无声拉锯，是AI能力被现实市场、资源分布与基础设施不断校正的过程。
本期绿皮书，我们基于十位嘉宾的技术观察与落地经验，总结出AI应用所面临的三重挑战：
商业盈利挑战
科学普及挑战
技术边界挑战
#1
商业盈利挑战
Commercial Profit
《<AI N问>人工智能产业应用专题报告——曾鸣：AI进入产品化拐点，要寻找技术与商业的“甜蜜点”》
大模型可能有两条路。一条路是开源，能把这条路走得非常极致也特别重要。因为我们无法想象，如此重要的基础技术，只被少数两三家公司垄断。所以能有一个社会化的、技术足够强大的开源体系是非常重要的。当然，将来用哪种方法让这个开源体系更合理地分摊掉成本，我觉得那条路是不难找到的。
第二条路就是基于封闭的大模型打造出能代表未来场景的产品和服务，它可以获取比较高的收入和利润，可以让企业用自己的收入持续投入研发。这就是谷歌在搜索和P4P广告出来以后的状况。所以我觉得在这个意义上，大模型还没演化到在技术上可以形成用户体验的突破，让大家愿意去付费。就像我刚讲到的AI硬件，我相信不管是8年还是10年，出来以后大家肯定愿意买单。这相当于是多了一个加强大脑，无非就是多了一个眼镜而已，但其他的体验比现在好很多很多，那用户肯定会买单。那个时候，对于AI的持续投入就有了经济上的保证。
《谁在定义视觉未来？顾磊磊：生物本能可能是终极算法》
其实现在AI在很多方面各方争议都很大，包括人形机器人为什么要做成人形？为了实现这个人形，尤其在走稳这件事情上就花了很大的资源，如果换成两个轮子又有什么问题？但就感觉类似这种问题，我们还是得从哪里是刚需去谈，而不是说两条腿看起来比轮子更酷，你可以这么去说，但终归要找到一个落地点。我为什么要花这么大精力去做两条腿，一定要找出一个原因来。
我觉得AI面临的其实还是一个落地场景的问题，只靠炫酷是很难支撑长久的。所以在早期，大家应该更加具体一点，但是资本可能不太喜欢这些事情。因为这里有些属于传统行业，可能热点不多，资本可能更加喜欢讲宏大的故事，推动社会进步。比如通过展示家庭机器人可以替我干很多事，以此给人更直观的感受。但如果人什么都不干，那生活的意义又是什么？这好像是一个不怎么闭环的问题。
AI现在变得越来越像一个工具，因此需要更加深入地与落地场景相结合，避免像万花筒一样。
#2
科学普及挑战
Science Popularization
《AI的下半场：如何在巨头的阴影下找到自己的机会？》
首先要对AI祛魅，你可以不深究技术原理，但是一定要懂怎么去用好它。这正是我现在投身AI科普的一个重要原因，科普需要面向企业家、学校及青少年，并能够帮助他们提升AI素养。所以，我乐此不疲地去做AI科普，这的确非常辛苦，但我坚信它是一件难而正确的事，我愿意去做这样一个宣传者、布道者，让大家学会使用AI，不要过于迷信AI，而是要把它当成一种工具、一种能力，一种能让我们变成“六边形战士”的“武器”。
在信息爆炸的当下，知识已变得不是那么的重要，而传递知识的能力变得非常重要。我在做科普以后发现，尽管已经尽力用最通俗的方式讲解，但是大家还是反馈听不懂。所以我扪心自问：我们应该如何解释，如何让更多人接受？也有很多女性朋友说，我们很喜欢听你讲东西，但是你讲的我们听不懂，可不可以讲点别的？因此，我认为首先要让大家愿意倾听，然后才有可能逐渐接受并使用AI。
《》
随着工业化不断向农村推进，整个农村地区的工业化水平、城镇化水平也变得越来越高。从整个人类的角度来讲，文明的整体水平在不断上升。
信息化、数字化、智能化的发展也是一样的。随着技术不断成熟，应用不断推广，先进技术向欠发达地区的延伸范围也越来越广泛，这个速度会越来越快。整个人类的发展水平越来越高，这是一个基本的判断。不能因为数字鸿沟导致暂时的差距扩大，我们就放慢发展的脚步。恰恰相反，我们更需要加快发展的步伐，通过“先进”来带动“后进”，通过技术的快速普及实现共同进步。正如现在有了电视以后，再偏僻的农村也可以接触到世界前沿资讯，网络的发展使全国范围内“停课不停学”成为可能，在最偏远的乡村也可以享受到最先进、最优质的教育资源。我们相信，人工智能的作用会更迅速、更有力地改变这个状态。
#3
技术边界挑战
Technological Boundary
《从“青砖弹痕”到“AI审图”：一位建筑侦探眼中的技术与人文本真》
我们看到现在有很多AIGC的作品，AI可以瞬间生成一张梵高、毕加索、宫崎骏风格的作品，但我觉得这些产品可能都缺少了生命力，只是一种生硬的模仿。这是由于它缺少了人的创造和诠释，以及其它与人有关的背景故事，自然也就难以被赋予深刻的价值意义，这些恰恰也是AI在一段时间内都难以做到的。
所以，我认为未来很可能70%的工程类问题都可以通过AI来解决，比如设计出最经济的流线、最合理的功能布局、最好的采光通风等，但是方案是交由人类设计师基于自身经验和人文背景来最终选择的。
《沙睿杰：AI“趋利避害”实践录——来自全球标杆案例的启示》
AI应用的能源消耗之大，会大大超出人们的意料。
在当前的大模型时代，AI的功耗主要来自训练和推理（应用）两个阶段。
训练和部署像OpenAI的GPT-3这样的模型所需的电力很难确定。在2021年的一篇研究论文中，来自谷歌和加州大学伯克利分校的科学家估计，仅训练过程就消耗了1287兆瓦时的电力（足以为约120个美国普通家庭供电一年），产生了约552吨的二氧化碳。每次使用模型时，比如某人让ChatGPT总结一封电子邮件，执行这些操作的计算硬件都会消耗能量。研究人员估计，一次ChatGPT查询所消耗的电量大约是一次简单网络搜索的五倍。
越来越多的大模型、连同成千上万的GPU和其他计算资源被部署到遍布世界的数据中心中，以便为企业和终端客户提供服务。考虑到AI参数量的快速增长、应用场景的日益增多、用户访问的不断扩大，AI在全球消耗的电力将是惊人的。许多企业在边缘计算系统中部署开源大模型提供服务，他们需要利用显卡中的GPU来进行计算。一块常见的RTX4080显卡在进行AI计算时的功耗约为350瓦，这已经相当于家用吸尘器的功率，而他们常常需要多达数十块这样的显卡。由于边缘计算的庞大数量，这方面的功耗也是十分惊人的.
为了满足AI的需求，未来必将大规模扩建数据中心，其规模很快会数倍于目前。这期间，AI直接、间接消耗的资源不可胜数：比如源自建筑、机柜、电力设施、电缆、光缆、消防设施、消防气体等。
《AI的下半场：如何在巨头的阴影下找到自己的机会？》
当前AI技术存在几个关键的人文盲区：创造力、审美能力和真正的同理心。特别是同理心这一人类特有的品质，包含两个维度——情感共鸣（感同身受的情绪反应）和认知共情（理性理解他人需求的能力）。
现有AI的所谓“情感能力”本质上是基于预设模型、情感计算和自然语言处理技术，通过对海量人类行为数据的模式匹配，模拟出看似共情的回应，实际上它没有过真实的情感体验。
当你说“我很累”时，AI能通过概率统计给出符合语境的回复，却永远无法真正体会“累”的生理感受，它不能感觉到是头皮发麻还是腿脚无力。这种情感体验的缺失，正是大模型与人类智能的本质差异所在，也揭示了当前AI技术在理解人性方面的局限。
▢ 2025年度AI关键词（七）：伦理争议
▢ 2025年度AI关键词（九）：社会冲击
技术的真正突破，往往取决于它在真实世界的每一次接触。
让我们随嘉宾们一起走近AI落地的摩擦地带，穿越每一次AI与现实的对接，在摸索与锤炼中，为未来构筑更坚实的路径。
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解锁「AI时代进化指南」
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世界人工智能大会（WAIC）推出首份刊物《WAIC UP!》，一部「AI时代进化指南」。
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我们邀请全球AI及跨领域的先锋力量，共同释放思考的力量与智慧的主张，旨在唤醒更多人，探究关乎技术跃迁、自我边界和未来文明的无限可能。
准备好！释放你的思考，觉醒你的行动，与我们一同探究那些尚未显现的可能性，勾勒以人为中心的未来智慧文明全景图！
