上海交大清源研究院刘志毅:DeepSeek加速AGI时代到来,AI Agent将成为通往AGI的基石

蓝鲸财经
14 Mar

蓝鲸新闻3月14日讯(记者 石雨)3月8日,“陆家嘴金融沙龙”第二期在上海浦东陆家嘴圆满举行。本期沙龙围绕“资本市场大时代:AI+千行百业”这一主题,展开深度研讨与交流。参会嘉宾、中国人工智能领军科学家上海交大清源研究院研究员刘志毅提出,DeepSeek加速AGI(通用人工智能)时代到来,AI Agent将成为通往AGI的基石。

“随着大模型技术的落地带来的成本降低,使得自动化的智能技术正在成为核心方向,大模型的产品形态形成了从Chatbot到Copilot再到Agent的趋势和方向”,在此背景下,刘志毅总结出AI发展的智能本质,“是以数据为核心资产,通过将能源压缩为信息服务,并‘涌现’出智能,这种‘智能’成为一种主动检索、主动强化自己的一种应用方式。”

透视AI应用技术趋势的底层逻辑

演讲中,刘志毅解析了他眼中AI应用技术趋势的三大底层逻辑。

第一重底层逻辑,是从Agent到AGI,刘志毅提出,对比在移动互联网时代奠定的APP生态,当前需要在AI时代奠定一个AGI应用生态。从Agent的发展看,人类在逐步强化程序的自动化、智能化程度,在AI Agent的尝试中,应用厂商结合深度学习等算法、知识图谱、RPA等技术实现了部分的自动化,其核心是在存量知识的基础上,实现由程序自主解决部分问题。

随着基础模型能力的进一步提升,AI Agent在任务规划中的灵活性,在知识吸收运用的效率方面的上限或将进一步提升。在当前的基础模型能力下,若将AI Agent 与工作流进一步结合,在工作流程中嵌入AI 实现部分问题的智能+自动化解决,AI Agent实用性或将进一步改善,商业化或将进一步加速。

第二重底层逻辑,是LLM推动AI Agent进入新阶段。据刘志毅梳理,AI Agent经历了几大阶段,从符号Agent、反应Agent,到基于强化学习的Agent、具有迁移学习和元学习的Agent,到基于大语言模型的Agent,AI Agent通过与外部环境之间的互动来提升自己的智能。

第三重AI应用技术趋势的底层逻辑,是多路径共同提升Agent整体智能化水平。LLM+Agent是通向AGI的路径之一。AI Agent用来描述表现出智能行为并具有自主性、反应性、主动性和社交能力的人工实体,能够使用传感器感知周围环境、做出决策,然后使用执行器采取行动,具备以上特征的Agent是实现AGI的关键一步。

DeepSeek深度影响国内AI生态

今年,DeepSeek大火,为中国AI行业注入一剂强心针,谈及DeepSeek对国内AI生态的影响,刘志毅从三个维度进行剖析。

“首先在于技术门槛降低”,刘志毅提出,一方面,DeepSeek的开源与低成本特征,推动中小型企业介入AI生态;同时,其逻辑推理和数理能力为金融、法律等强逻辑场景提供支撑,推动AI应用从浅层交互向深度自主决策演进。

其二,DeepSeek正在推动行业渗透加速。具体来说,在刘志毅看来,一方面在于企业级部署,从国央企到民营企业,本地化部署DeepSeek成为主流选择,驱动AI应用开发需求激增,商业覆盖通用工具和垂直行业场景;另一方面,华为云、腾讯云等科技巨头与金融机构形成协同,构建“大模型+行业know-how”的生态闭环,推动AI从技术验证迈向规模化落地。

第三,产业格局重构,刘志毅提出,“一方面是对科技产业本身的突破,在DeepSeek的应用下,创新逻辑正在变化,不需要太多人力和算力即可实现领先的创新;另一方面原创性创新,加速商业化应用时间表,推动国产模型在医疗、金融等领域的自主可控。”

最后,刘志毅总结了AI应用创新的关键驱动因素:需求牵引、垂直领域深耕、多智能体协同以及开源生态支撑。他预测,未来创投资金将从头部通用型Agent向金融、医疗等专业场景分散,初创企业将通过解决细分痛点构建技术壁垒。

“DeepSeek等国产大模型的崛起,不仅降低了AI应用的技术门槛,更重要的是重塑了创新范式——它让AI从工具走向伙伴,从辅助决策走向自主决策”,刘志毅强调,“随着Agent技术的成熟与规模化应用,我们正加速迈向一个人类与AI协同创造的新时代,这将从根本上改变产业数字化转型的路径与速度。”

在这场AI变革中,中国企业通过自主创新与开放协作,正逐步缩小与全球AI领先力量的差距。DeepSeek的成功不仅是一家企业的胜利,更是中国AI生态走向成熟的重要里程碑,预示着AGI时代的曙光已经显现。

Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.

Most Discussed

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10