邬贺铨 | 智能体好比应用商店，大模型落地需下沉到智能终端
11月25日，中国工程院院士院士邬贺铨在参加“中关村博士后学术交流论坛”时如此表示。智能体有望成为通用问题解决方案
邬贺铨认为，AI智能体具有记忆、规划、工具、行动能力，有了AI智能体，可以代替人完成一些任务，同时能够让端侧设备、行业、空间计算、智能驾驶、信贷管理、“具身智能”等领域，都拥有通用AI能力。不过，他强调，有了具身智能不等于通用人工智能（AGI）的到来。他表示，智能体与大模型相比，不会只依赖于精心编辑的预训练数据，解决了大模型难以支撑企业内场景应用的问题，有望成为强大的通用问题解决方案。如果大模型是操作系统，智能体相当于APP Store邬贺铨认为，现在基础AI大模型开源以后挺好用，但要用在行业层面，大模型还是有一定局限性，所以需要把基础大模型变化很多具体的行业应用场景模型，方案包括MaaS上云+数据微调，训练出自身的场景模型，或者是在端侧接入AI智能体。“如果说大模型是智能手机的操作系统，那么智能体相当于APP Store，产生很多应用，可以代替人的工作。无论是智能驾驶、工业AI，还是空间计算、信贷安全服务，AI智能体都可以发挥关键作用。”邬贺铨表示。邬贺铨表示，“上云仅是大模型落地的重要环节，但并不是唯一的环节。上云不能完全解决大模型落地，还需要下沉到智能终端。”他说，现在全世界统计换手机达到3年半时间以上，“如果终端能够自我生成文生图、文生视频，会带动手机的更新迭代，会带动新型现代服务业的发展，终端可以有很多应用，可以离线运行、低成本、低时延、高隐私、个性化。”邬贺铨指出，金融机构需要重视AI技术应用。相对于智能客服、AI智能体助手，风控、信贷决策、投资决策很重要，AI需要用到金融领域解决复杂的金融问题，这种挑战甚至比用在工业场景还要难。而度小满能够把风险指标提出到40多万维度，从而降低了25%的信贷风险。从这些能力来讲，AI的金融应用走在了前面。邬贺铨强调，当前AI的幻觉、可解释性依然存在，同时，怎么扩展获客和小微企业数据，所有的信贷方面临一个怎么获得客户诚信记录等问题，将为未来金融AI技术带来的落地挑战。因此，邬贺铨建议，信贷企业之间可以合作共建一个可信的数据空间。“比如，度小满有数据，谁都想用对方客户的数据，都担心自己的数据交给对方，泄密保护用户的隐私，建立一个数据砂箱，放到里面来，谁都可以融合计算，得到结果，但是不能把原始数据拿出去，可以互相交换诚信记录，更好的获得真实理解。”邬贺铨称。不过，他认为，AI在金融领域的应用还处于开始阶段，还有待深入开发，在AI 获客、对小微企业经营数据的获取、贷款人在其它贷款平台上行为的了解、可质押物的监管状态等方面还有很多工作要做，AI及智能体可以在这些方面发挥作用。