7月26日至28日，“2025世界人工智能大会（以下简称WAIC）”在上海举行。800余家企业集中亮相，3000余项前沿展品展出，涵盖40余款大模型、50余款AI（人工智能）终端产品、60余款智能机器人以及100余款“全球首发”或“中国首秀”的重磅新品，规模创历届之最。

　　连续八年举办的WAIC既是记录人工智能发展的刻度尺，也是观测潮流流向的指示标。这届WAIC，展商与观众讨论的内容更加具象——从场景出发的具身智能、智能体以及AI硬件终端等成为展会热议话题。

　　无限光年创始人漆远在WAIC上直言，“AI产业正在经历从技术崇拜到价值回归的本质转变，而可信性正是这场变革的核心枢纽”，“未来的AI竞争，不是算力或参数的比拼，而是价值创造能力的较量”。

　　漆远是人工智能领域的知名学者，曾任阿里iDST（达摩院前身）联合创始人、蚂蚁集团首席AI科学家，构建并领导了阿里巴巴和蚂蚁核心人工智能团队。目前，其还担任复旦大学特聘教授、上海科学智能研究院院长。

　　WAIC期间，漆远接受了《每日经济新闻》（以下简称NBD）记者的采访。以下是部分采访实录（经整理）：

　　NBD：这届展会上，我们注意到很多垂类大模型都迈入了新阶段，很多企业有了智能体也有了自己的“朋友圈”，你怎么看？

　　漆远：去年上半年（大家）都在讲通用大模型，大家轮流发布的时候，我们就旗帜鲜明地说要做垂直领域的模型。今年的确到了一个新阶段，大家都在讲智能体。

　　垂类大模型发展的核心还是差异化的产品价值，比如产品是不是真的能解决用户痛点。如果能提供竞争者没有的东西，那就有新的可能。

　　当然，更优秀的合作伙伴会让我们的产品表现（得）更好，产品做起来之后，也会让我们在行业中积累更多优势。这是一个创新速度的问题，马斯克也说过真正的技术优势是创新速度。其实现在技术没有绝对的壁垒，团队能不能一直向前奔跑，推着产品一直往前走，非常重要。

　　NBD：现在行业内的马太效应和先发优势明显吗，垂类大模型下一个阶段的重点是什么？

　　漆远：个别细分领域可能存在，但大部分赛道没有。接下来，PMF（Product Market Fit，产品市场匹配）非常重要。垂类大模型要在行业内深耕。只有深耕了，才知道行业痛点（在哪里）。未来我想可能每一家公司都要想清楚自己有什么差异化的技术，或者对哪个细分行业了解得更深入。我个人认为这是一条非常好的路。可信是基石，对场景的深度理解和精耕是价值释放的终点。

　　NBD：您今年一直在说可信AI的问题，怎么看一个模型是不是“可信”？

　　漆远：去年上半年的大模型还是幻觉满天飞的状态。进入下半年，强化学习跑起来之后，我觉得好了很多。但这都是针对封闭领域的，就像刷题一样，有标准答案。金融、科研、医疗等真实生活场景其实是开放域，在这个维度上，如何定义“reward”（奖励函数）是非常难的，需要把行业知识和其他元素结合起来。

　　从架构上看，第一层要把RAG（检索增强生成）做好，是有技术含量的。我们叫表达学习，怎么表达能精确检索出来。第二层就是强化学习，定好奖励函数，指导模型发力以后能做到更好。第三层，针对开放域问题，就涉及神经符号计算和深度学习，把知识和规则更好地融入非常关键。

　　在科研、金融、医疗等领域，技术必须完成从“能用”到“敢用”再到“好用”的三重跨越。这也要求AI企业不仅要懂技术，更要懂行业的语言、规则和痛点。