近日，中国工程院院士邬贺铨在度小满总部出席“中关村博士后学术交流论坛”并发表演讲，分享了他对AI大模型发展趋势的独到见解。此次论坛汇聚了众多科技界精英，探讨了AI领域的最新进展。
邬院士指出，AI应用正从单纯的“模型层”向更高级的AI智能体（AI Agent）演进。AI智能体具备记忆、规划、工具使用和行动能力，能够自主执行复杂任务，并在端侧设备、行业计算、智能驾驶和信贷管理等多个领域发挥关键作用，展现出通用AI的潜力。然而，他同时谨慎地指出，这并不意味着通用人工智能（AGI）的实现已近在咫尺，具身智能的突破仍有待进一步探索。
关于AI大模型的落地应用，邬院士强调“上云”只是第一步，并非全部。他以手机更新迭代周期为例，阐述了终端设备具备图像和视频生成能力的重要性，这将极大促进手机更新换代，并推动新型现代服务业的发展。同时，智能终端设备的广泛应用及离线运行能力，能够确保低成本、低时延、高隐私和个性化服务。
作为光纤传送网与宽带信息网领域的权威专家，邬院士也指出了当前AI大模型应用的局限性。虽然许多基础模型已开源，但将其应用于特定行业场景仍需进一步的模型转化，例如通过MaaS上云和数据微调训练场景化模型，或在端侧集成AI智能体。
邬院士进一步解释了AI智能体与常规大模型的关键区别在于处理复杂任务的能力。常规大模型通常依赖训练数据快速给出答案，但准确性可能不足，甚至可能出现理解偏差。而AI智能体则能够通过任务分解、推理、调用外部工具和知识，并反复迭代，形成完整的思维链，最终给出更合理、更精准的解答。他形象地将大模型比作智能手机的操作系统，而AI智能体则如同应用商店，能够创造出各种各样的应用，最终更好地服务于人类。
在金融领域，邬院士特别强调了AI技术在风控、信贷决策和投资决策中的重要性。他以度小满为例，指出其通过AI技术将风险指标提升至40多万维度，成功降低了25%的信贷风险，这表明AI在金融领域的应用已取得显著进展。然而，他也指出了AI在金融领域应用中仍面临的挑战，例如幻觉、可解释性以及数据获取等问题。他建议信贷企业合作共建可信数据空间，并利用数据沙箱技术保护数据隐私，促进诚信记录交换。
度小满CTO许冬亮也在论坛上分享了公司的AI技术进展，介绍了其开源的国内首个千亿级参数中文金融大模型“轩辕70B”，并已面向百余家金融机构开放试用。目前，度小满已开源发布的全参数模型矩阵达19个，满足不同金融领域开发者的需求。同时，许冬亮还发布了“轩辕3.0”开源大模型，并表示其在金融事件解读、业务分析、投研应用及风险管理等方面已超越GPT-4。
论坛最后展示了邬贺铨院士与许冬亮先生的合影，两人就AI技术的未来发展进行了深入的交流。许冬亮表示，度小满将继续坚持金融大模型的开源策略，以降低金融机构应用大模型的门槛，最终推动金融更好地服务实体经济。
