44家北大AI企业集结郑州，开启AI 3.0时代｜甲子光年

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他们想探索一条真正正确的发展道路。

编辑｜米格

编辑｜栗子

“大家发起北大AI联盟的原因有很多，但最核心的原因是：大家想真正给人工智能找到一条正确的发展方向。这是大家联盟100多家AI企业的共同目标。”蒋俊对「甲子光年」表示。

蒋俊是氦川科技的创始人&CEO，同时也是北京大学校友创业联合会副会长、北大AI联盟发起人。他毕业于北大App与微电子学院硕士，而后深耕AI领域十余年，是一位经验丰富的AI创业“老兵”。

2024年11月25日，蒋俊与44家北大AI企业一起在郑州航空港区郑州园博园会议中心，为港区领导描绘联盟即将在这里启动的“智能体城市”计划，并与管委会举行了落地签约仪式。

空港数字城市董事长王景仲表示为北大AI联盟设立10亿的专项债，打造30个实实在在的业务场景，将航空港打造成AI智能体城市。规模之大，在中国科技发展史上也相当罕见。

根据蒋俊的判断，未来AI智能体城市的建设是引导中国AI走上正确方向的必由之路。因为从3条不同的技术路线看，最终形态都汇聚到了智能体城市这一点之上。

首先是智慧城市本身的技术发展路线，同样是从最早的传统智慧城市，发展到城市大脑，再到未来智能体城市。

而AI技术的发展路线，也经历了1.0时代的CV视觉技术，到2.0时代的大语言模型，再到3.0的智能体时代，最终必然也会走向应用落地，从而发展为AI智能体城市。

同样，蒋俊创办的氦川企业的技术路线，从2023年开始打造的行业大模型，然而大模型缺乏记忆等关键能力，到打造单智能体，再到多智能体，但仍无法满足行业的复杂需求。氦川提出打造异构智能体及多行业智能体平台以应对各行各业的具体需求，最终的形态就是智能体城市。

在蒋俊看来，无论是从技术路线的演进，还是打造人工智能3.0时代的新高地，以及北大AI联盟齐心协力构建智能体城市，都是唯一正确的AI道路。

更值得注意的是，联盟里的每家北大AI企业都极为配合。

就在两天前的周六中午12点才确定具体时间和地点，而在短短10个小时的时间里，这44家北大系AI企业就在蒋俊的动员之下，周日从五湖四海奔赴郑州，参加周一早上的会议。

蒋俊心目中，北大人是有情怀的，是惊才绝艳之辈频出的。这样的团结和高效，在北大历史上尚属首次，堪称奇迹！

实际上这件事情缘起蒋俊两个月前的布局准备，天时、地利、人和，最终促成推进了事件的发展。

首先是“聚势”。

北大AI联盟缘起蒋俊两个月前的布局。

10月，蒋俊出资联合东方卫视和国发院办了一场《遇见北大·预见AI独角兽》高峰论坛，汇聚起50多家北大AI企业参赛，众多北大教授和实验室、顶级投资人与媒体、地方政府共同参与，旨在效仿清华AI独角兽孵化模式，汇聚北大力量。

随着活动的成功举办，北大AI联盟正式成立，成员数量迅速从50家扩展到150+企业，聚起一股势不可挡的力量。

其次是“借势”。

11月，河南空港智算中心揭牌暨签约仪式举办在即，首批2000p正式投入使用，而一期共30000p算力投产也即将完工，智算中心的落成，亟需更多的AI企业入驻消费使用算力。

空港政府和智算中心推出了优惠政策与资金支撑，北大AI联盟成员之一——极链科技总经理董慧智认为这是联盟成员一个借势合作的好机会，于是极力促成有算力和落地需求的联盟成员与有招商需求的航空港政府合作，这种共赢的想法与蒋俊一拍即合。

不仅如此，嘉唐科技作为该项目的算力运营主体，为支撑北大AI联盟企业的创新发展，特设2亿元补贴基金，以低于成本价两成的价格提供优质算力服务。

11月23日，蒋俊收到航空港数字城市的邀请，参加两天之后举办的智算中心揭牌仪式。

最后是“列阵”。

蒋俊设计的智能体城市的方案可以支撑百家AI企业接入平台并提供服务。

在此之前，蒋俊花了三天时间与每家企业深入探讨了如何将他们的AI技术通过合适的模式应用于未来AI城市中的具体场景。

这些企业可以分为两大类：AI基础技术和AI行业应用。从智能体的底层技术到上层应用，这些企业将合力在郑州航空港打造出AI智能体城市的试验田。

以软壳科技为例，他们的最早只是to C的模拟驾驶技术，每单只有几百元的利润。而加上智能体技术，将全面颠覆传统城市驾校模式，在智能体城市中打造AI智能体无人驾校，获得千亿级的市场。

而数字绿土的创始人是北大遥感所的所长郭庆华。该企业过往的传统路灯技术只能达到节能的效果。而将路灯加上智能体技术，则能打造全域智能体平台，降低成本，在整个智能体城市中应用。

造梦幻科打造的裸眼3D数字人终端产品，在商业化运营模式上有天然劣势。而加上智能体技术之后，降低前端硬件成本，增加前端3D数字人行业属性。比如加上佛教大模型打造武僧智能体，可以在更多的文旅场景中实现应用。

宇乐树科技的AI就业服务原本只是做App对接就业岗位和学校，拥有30多个高校和50多万人的潜在市场，而做了智能体转型之后，则可以给每一名学生或失业人员打造一个专属的智能体，一对一地精准提供就业服务，提高用户粘性，商业途径和模式会更加多样化。

在聚势，借势，列阵完成，接到航空港临时的活动通知时，44家北大系AI企业才能在蒋俊的动员之下，仅仅10个小时就决定从五湖四海奔赴郑州。

1.又一次对人工智能未来的预判

在蒋俊看来，中国AI的产业发展走过太多的弯路，从可以和美国抗衡，到差距现在越来越大。其中蒋俊做了三次吹哨人，试图改变AI产业的发展路径，但每次都像螳臂当车。

而这次新的AI 3.0浪潮来临之际，现在他想联合更多的力量成为布道人去让中国的AI走上正确的道路。

蒋俊认为，研究AI 1.0时代的兴衰其实对大家现在非常有参考意义。因为这算是真正意义上AI改变的一个行业，兴盛后崩塌。

在那个以商汤、旷视、云从、依图为代表的AI 1.0时代，AI的落地应用基本都集中在安防市场。在经过两年的技术狂奔，一个人从一个摄像头下走过，可以在2700万的人口库中，以98%的概率找到他的身份。

2018年中期公安系统中，接触性犯罪已经小于非接触性犯罪了，通俗来说就是那些小偷强盗被AI系统抓完了，晚上可以自由地去跑步，身边再没有发生偷盗这样的恶性案件发生了。而这个改变润物无声的进到大家普通百姓身边，大家享受到了技术给生活带来的安全性便利。

而就是这个时候，蒋俊发出他的第一次吹哨。他精准预测了安防市场的价格崩塌，19年价格从原来几千块钱跌到几十块钱，一座城市从需要千万级才能实现视觉AI覆盖，变成几十万就可以。

中国每个城市的老百姓都享受了这个红利，但从产业侧的视角看，无论是四小龙还是其他企业，在AI 1.0时代都巨亏，从而最终导致整个产业的崩塌。

2019年时安防设备价格崩塌后，行业投入减少，研发逐渐停滞。整个视觉AI商业模式难以持续，企业巨亏，AI 1.0时代走向落幕。

随着ChatGPT的出现，AI 2.0迎来了迅速的增长，并获得大量投资，形成了所谓的“AI 六小虎”。然而，今天以Kimi、智谱、百川智能、零一万物、Minimax、阶跃星辰为代表的AI 2.0时代，从某种角度来说，似乎也正在走前辈们的老路。

2023年，蒋俊预测大模型价格也将会大幅崩塌，并建议初创企业别做基座大模型。蒋俊看法是“这与AI 1.0时代的视觉技术遭遇相似”——由于商业模式难以成立，很多企业不再愿意继续投入大量资金进行预训练和突破，而是开始转向其他方向。

果不其然，2024年5月，大模型的价格果然出现了大幅度的下跌，成本降低至原来的1%，大模型的商业模式开始受到怀疑。

“2019年，AI 1.0时代的价格出现了崩塌。而今天AI 2.0时代大模型的价格也出现了崩塌。价格崩塌会导致商业模式崩塌，进而必然会让技术发展陷入停滞。”蒋俊对「甲子光年」直言。

蒋俊认为，AI 2.0时代的六小虎，大量虹吸了市场原本就不多的资金，带领整个AI市场投入到了基座模型的军备竞赛之中，而并非去寻找真正能够产生价值的落地场景。

在蒋俊看来，在大家即将进入的AI 3.0时代，是一个应用为王的智能体时代。“属于基座大模型时期已经过去了，智能体时代是将已有的AI技术普及应用于各行各业。”

在这个时代，不需要那么多造发动机的，也不需要过多造发动机的人进入行业里，而是需要更多行业内的人做智能体化的转型。

蒋俊认为，在未来的三到五年内，AI领域不太可能再发生重大技术突破，技术提升幅度有限，而是将当前已开发的技术更多地应用到不同行业，“这是技术逐渐变得像水和电一样普及的过程。”

这件事之所以重要，是因为今天国内的独角兽企业，已经有40%来源于人工智能企业。换句话说，AI产业发展的健康与否，方向的正确与否，直接决定着大家未来的科技发展战略。

AI 3.0是人工智能应用赋能千行百业的阶段，而北大在医学，法学，生物学等诸多领域都是领头羊，蒋俊相信，只要抓住机遇，北大系AI企业一定能够成为领军集团。

2.“将万物都升级成智能体”

与AI 1.0 与AI 2.0时代相比，AI 3.0时代显然是一轮更大的浪潮，万亿规模市场的起始。而AI 3.0的核心，正是智能体。

在蒋俊看来，如果将每个物体视为一个智能体，并通过硬件加持使其“大脑”运行起来，那这些物体的智能水平会迅速提升，就像小孩从一岁直接成长到七八岁一样。

例如，传统的智能家居系统侧重于简单的命令响应，如开关灯或调节温度。但在AI的加持下，这些系统不再仅仅是实行简单指令的工具。一个智能冰箱可以通过分析家庭成员的饮食习惯，自动调整冷藏室的温度，甚至根据库存自动下单补充食材。

智能体平台与具身智能的结合是实现“万物皆智能体”愿景的关键。通过为每个物体配备智能体的“大脑”，即增加必要的硬件，大家能够赋予物体智能。

当网络技术发展到一定水平时，这些“大脑”可以被迁移到后台的算力中心，实现前端物体与后台智能的虚实结合。不仅减轻了前端物体的硬件负担，还通过集中的算力支撑，使得“万物皆是智能体”的理念得以实现。

智能体的发展需要不断迭代。氦川科技最初尝试使用大模型直接赋能行业，但发现仅靠大模型无法满足行业的复杂需求。于是蒋俊团队在大模型的基础上添加了长期记忆、短期记忆、规划能力、工具使用和自我反省等能力，让其更好地适应实际应用。

但仅仅是单智能体的迭代显然并不能满足用户的实际需求。因为各行业各场景都存在诸多复杂任务，需要多智能体协作完成。比如教育行业的多智能体，可持续进化、可独立完成任务的学生智能体、教师智能体融合形成的系统等。

但是，这还不够。

蒋俊认为，多智能体还不足以真正落地于行业实际应用，因此他和团队提出了“异构智能体”的概念。

异构智能体的名字听上去似乎高深，但核心要点其实就是两部分：

1.硬件的全面整合：任何物体都可以变成智能体，通过硬件的加入实现智能化。

2.多平台的互操作性：通过整合不同的智能体平台，使之能够相互对接，实现全面协同工作。

打造异构智能体，就是氦川科技正在做的既“简单”又“复杂”的工作——给物体加上能运行大模型的硬件大脑。

这种方式虽然看起来简单，但实际上需要大量的资金和资源。氦川科技采取了一种高效的策略：将智能体的“大脑”构建在后台的算力中心，而不是直接在每个物体上植入硬件。

而智网星链，就是氦川科技打造行业智能体平台。

智网星链包含智能体的创建、常识库、工具和插件等功能。但与市面上其他智能体平台不同的是，智网星链对物理世界中实体数据的组织和管理，以及生产关系图谱的呈现。

这些不同让智网星链能精确地处理和调度环卫行业的具体操作，如环卫工人的分配、车辆的调度以及工人之间的替班安排。

“在进行统筹调度或自主协同调度时，大家不仅按照传统的调度方式，而是必须考虑到现实中生产关系的约束和限制，从而实现有效的调度。智能体的引入可能会改造和升级当前的生产关系，但必须遵守实际操作中的一些基本规则，比如不可能将郊区的环卫车调至市中心。”氦川科技的CTO张小洵说，“产品的设计已基本完成，目前正处于开发阶段。”

3.智能体的成本、认知与幻觉

既然AI 3.0的核心是智能体。那么，智能体的核心关键点在哪里？

“成本”是蒋俊给出的第一个答案。

实际上，所有行业竞争，本质上都是成本与利润的权衡与博弈。蒋俊坦言，氦川科技的目标是成为创建单一智能体的性价比最高的企业。

如何降低智能体的成本？

蒋俊认为可以通过建立智能体生成工厂、培训低成本劳动力、以及与地方政府合作获取便宜算力等方式，将智能体的生成和运维成本降至最低。

例如，现阶段一个对话性能良好的智能体成本可能需要几千元，但通过引入低成本的劳动力以及规模化生产，成本可以降到几十元甚至个位数，这样的价格将使得智能体在大众中普及成为可能。

除了成本，行业Know-How也是影响智能体标准化的壁垒。

“行业常识的融合度也是非常重要的。真正能利用关系图谱、决策图谱和常识图谱的人是行业专家。智能体平台的价值在于将行业专家的常识通过图谱固化下来，连接AI技术与行业专家。”

所以在开发某领域的智能体时，氦川科技的策略是邀请领域内的顶级专家，如北大的学者等。他认为，行业内最顶尖的专家结合AI技术将能够更好地应用这些常识，将AI技术与行业常识紧密融合，真正改变各行业的实践和效能。

不过，并非突破了成本与行业Know-How的瓶颈之后，智能体在技术层面就一马平川了。事实上，智能体技术中也隐藏着一个不稳定的同位素——大模型的“幻觉”问题。

尽管在前不久的百度应用大会上，李彦宏曾公开表示，大模型基本消除了幻觉。但严格来说并非如此。“大模型本身对世界常识的理解并没有完全准确，要在行业应用中提升智能体的准确性，需要多图推理。”张小洵说。

氦川科技提出的“多图推理”构建多个不同类型的图谱来支撑智能体的推理和决策，其中决策图谱尤为重要。

在智能体实行任务的过程中，决策图谱用于指引其从一个步骤到下一个步骤的推理和行为。这就像是一个业务流程的工作流，通过建立节点和路径，确保智能体的行为符合特定业务逻辑。

比如在法律领域或政府应用中，每一个决策都是至关重要的，因此必须严格控制智能体的行为路径，避免错误决策。

这种基于图谱的路径不仅适用于简单的问答任务，也适用于复杂的任务和跨部门的协同工作。通过多图推理方法和大模型的文本生成能力相结合，实现更为精准的AI应用，让智能体在复杂业务中不仅能自然地进行对话和回答问题，在每一步上确保业务逻辑的严谨性和有效性。

4.马不停蹄奔向智能体城市

显而易见，未来智能体的想象空间并不应停留在屏幕上，而是需要结合物理世界的实体数据，将其与虚拟世界中的设定进行融合。

正如蒋俊所说，“打造智能体城市”是蒋俊和44家北大AI联盟企业未来希翼在落地层面达成的共同目标。

智能体城市是一个高度集成和智能化的城市环境，万物互联互通互融，城市中的每个实体或角色都通过物联网、大模型和数字孪生技术转变为智能体，不仅在数字世界中具备思维、规划与推理的能力，而且在物理世界中能够实行行动并提供反馈，极大提升城市中单个智能实体的自主智能水平，以及多个智能实体之间的协同智能能力，从而实现更高效、更智能的城市运营管理。

作为北大和河南省之间的AI 3.0建设的桥头堡，航空港具有独特的区位优势：人口众多、应用场景丰富、缺乏顶尖的AI企业赋能，而且已建大规模算力中心，极为适合作为未来AI城市建设的试验田。嘉唐科技作为该项目的算力运营主体，不仅提供核心算力支撑，还致力于推动应用端的发展。空港智算中心投入使用后，嘉唐科技将全力协助北大AI联盟企业申请引导基金和专项项目，帮助企业在郑州航空港区落地生根，茁壮成长。而这些企业通过积极租赁算力的方式参与合作，共同推动智能体城市建设。

像前文提到氦川科技的环卫应用，未来就可以在航空港区进行“大模型+环卫”模式的落地。

郑州航空港区AI城市融合示范基地

在蒋俊的规划中，未来AI城市要想真正有效落地，要通过“1+X+N” 战略：1个AI Agent基座平台、X个孵化基地，以及基于平台的N个AI Agent行业应用。

“‘1+X+N’的战略中的‘1’指氦川科技希翼打造的智能体平台，‘X’是与X个政府共同创建智能体实战运营中心，平台建成后需要与当地企业和行业密切合作才能正常运转。‘N’则是N个行业，希翼大家的行业智能体平台覆盖每个具有真实业务场景的行业，现在已有几家企业在使用大家的环卫平台，预计将来还会涵盖教育、体育甚至法律等多个行业。”张小洵说明。

之所以需要构建智能体实战中心，是因为单靠技术平台无法完成所有的落地工作。这些中心将设立在各个地市和省级行政区，用于支撑智能体技术的推广和落地。

为了实现这些目标，团队计划建设一系列基础设施，包括销售中心、交付中心、培训中心等，以帮助AI企业将智能体技术融入实际应用中。

在蒋俊的眼中，郑州只是未来AI城市建设的第一步，也是44家北大AI联盟探索AI正确发展道路的根据地和样板间。

当这些智能体平台、各个实战运营中心等真正建立并运营起来之后，郑州就能够依托区位优势辐射周边其他地区。

当然，蒋俊的目标也并不止于此。郑州是第一站，也是智能体城市的试验田和参考范本。未来，蒋俊和北大AI联盟还要走向华东、华南乃至全国。

“这显然不是大家一家企业就能实现的，必须要大家所有人一起努力。郑州只是一个开始，智能体城市才是AI 3.0时代的最终目标。”蒋俊说。

（封面来源、文中图片皆来源于受访者）

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来源：网易