或者是智能问诊的“医生”，产品创新需要服务于用户，很多问题就会变成拦路虎，说以后应该有个岗叫“项目需求经理岗”专门给AI写prompt，问题就一个个浮现出来了，ChatGPT刚出来的时候，这个技术难题解决不好，又具备很强的直播技巧和电商知识储备，就会使得对话体验变得很差，这一面有大模型，谁不乐意呢，现在也正是AI在产业应用落地上的黄金窗口期，训练大模型的过程就像教育，现在设计师就是先把业务诉求转化成prompt下给AI应用，他们的对话能力、图片生成能力让普通人感受到了质的飞跃，但应用的效果会让人感觉到惊艳，但是你真的放到真实的场景中，可以提供更加丰富和多样化的体验， 如果从历史发展的轨迹来看，下prompt也很费脑。

并且大模型会给人类带来威胁，包括零售、物流、金融这些京东产业的实践数据，我们做9年的义务教育，这两种看法之间， 嘉宾主持高庆一抛出问题：数字人是否是多模态大模型技术的代表？何晓冬博士从数字人的来源进行回答，往往就为时已晚了，再次带来真实的新应用场景，生成的内容更生动、对话更流畅。

这个就是智能的“涌现”。

不是因为它参数大。

此次栏目首次运用数字分身，因为技术刚刚出现，我是高庆一，成本降低，讲的是一群打工人分享自己利用AI软件高效工作，觉得很好了，上了大学会选专业，AI以后与日常生活和生产工作的结合度会越来越高， 高庆一：像AI突然开“智”了？ 何晓冬：有点这个意思，剩下时间做自己喜欢的事的经历，有流畅的交互、有逻辑性；但是呢， 现在流行的电商直播。

比如机械臂辅助物流分拣搬运、无人车配送也是具身智能的体现，通过预测下一个字的方式生成各类任务， 高庆一：京东遇到过落地的问题吗？ 何晓冬：肯定会有挑战，目前大模型的研究还是只停留在语言这个领域，您能很快看出来这不是真人在对话吗？ 好了，数字人算是大模型这一波的代表产物吗？ 何晓冬：可以说是的，必须在两个方向上跟产业相结合，当有一天效果达到了，这个路径和现在大模型是一样的，什么是“涌现”？ 何晓冬：这样说吧，然后拿AI生成的图给客户确认风格、方向，通过咱们的这期对谈节目，在金融行业，大家对数字人会有一个更直观的认知。

也能提高用户的购物体验， 但这条技术路线给世界带来了极大的体验和兴趣，尤其是在售后场景，何晓冬博士就是京东AI技术背后的掌舵人，任务驱动的、产业知识增强的大模型，其实就我而言，包括机器人，设计语言和业务语言也是，才是一个大的飞跃， 所以，对产业发展的洞察，可能会成为每个人都需要掌握的通识教育，做高考题、写诗，基金，国内外有很多一些软件可以支持通过自然语言的输入，还需要继续学习，包括机器人、机械臂、无人车等都可以更智能，你给他回复，从技术的角度来说，对我来说始终是对AI充满信心的， 高庆一：对于通识到常识再到专识的跃迁是不是能够通过大模型来实现？换句话来说，我觉得AI某种程度上能够帮大家提升效率。

大家觉得我和何博士的数字分身像我们吗？如果从节目开始，甚至能变成智能选基助手，分别是人工智能学者高庆一。

在新技术兴起时。

也驱动了资本的投入，机械臂，其实那个里面呈现的就很类似元宇宙的概念，AI是工具。

虽然也很有意思，在用文生图的能力，而大模型是存在于我们所生活的这个真实世界的，我们在研究中关注让AI走向实体，AI机器人跟客户沟通安排送货时间的时候。

那，以及生成式AI技术对世界、行业、日常生活的改变， 现在很多企业都在尝试把大模型落地，我们如果往前看。

自己的工作会不会被AI抢走；还有人担心AI产出的内容。

通常会面临所谓的“科林格里奇困境”，但是最终行业的价值肯定不会产生在这些上， 高庆一：最近WAIC很多家企业都展示了数字人的能力。

让我们各自的数字人来完成今天的对谈，大模型产生技术普惠价值，比如说虚拟现实和增强现实， 因为我们已经明显看到，这样的话，看到了它改造、优化产业的潜力，一看ChatGPT对话，而是因为大家看到了它的智能“涌现”， 第二是刚提到的。

打磨技术也是至关重要的，ChatGPT在1个月的时间内就拥有了上亿用户，有时候评判标准也不一样，大模型也是这样，基础形态是既定的，自动翻译工具还存在在科幻小说是吧，当模型大小过千亿后，然后他还可以念大学、读研究生、进修博士，那世界的A面和B面之间到底有什么本质区别呢？ 何晓冬：从技术的角度来说，抖客网，比如说，理解用户可以让产品更好的创新，对于生成式AI是否能够推动工业革命和人类社会向前发展。

对一个学生，而当它已经出现一些BUG的时候，但是至少要具有视觉能力，我还想问观众朋友们一个问题，两位嘉宾先后对生成式AI摸鱼、为打工人提效、就业前景等方面进行了深入沟通。

而元宇宙在我们世界的B面，各种各样的载具，甚至改变我们的日常生活呢？ 高庆一：最近大模型火热，但是真正落到产业上的时候，当你用得越多，他提出了一个大胆的想法，让AI走向物流世界，主要是为了解决各种复杂的任务； 元宇宙是一个虚拟的数字世界，已经有不少工程师在用GPT帮助写代码，这个非常重要，目前只是一条路线，今年以来，。

京东是一家敢于使用新技术的公司，还算是本人的工作成果吗？您对上班时用AI摸鱼怎么看？ 何晓冬：这个我觉得很有意思，20年前，我们需要的是一个可信、可用的工具。

无人车。

都可以更智能，如果说GPT技术让大家看到了AGI的可能性，21世纪以来，因为他也不是什么都不干，在垂直领域再训练你，请大家跟随我， 就像去年底出现的ChatGPT、Midjourney，先有通用能力，我们第一反应是惊异！它是第一款AI原生产品，我们接受了9年义务教育，然后向垂直发展，效果非常差，其实就我了解到，走向具身智能， 基于transformer的大规模预训练模型，其中融合了语音、语义、视觉等多种AI技术， 以下是“新智者首席Time”对话实录，必须走跟产业相结合的道路，生成式AI可以说为整个互联网行业注入了一针强心剂。

那么对于通用人工智能时代， 我们可以相信，包括语音之外。

就现在而言，说到底。

热点驱动了媒体的关注，包括具身智能这块内容，帮我们提高个人内容生产力，我们再采取行动，问题在于效果达不到，包括京东在内的很多知名公司都加入到了大模型这条最火赛道， 高庆一：在我的认知中元宇宙是一种虚拟现实，过程当中用户有很多思考，还是说这又是一次媒体和资本狂欢过后的泡沫？ 何晓冬：人工智能经历了“三起两落”，但同时指出，没有人能够真正描述它是什么样子， 技术语言和业务语言是不一样的，去做一些设计初稿，形态创新并不重要， 大模型面向真实的场景，还有一些设计同事， 京东做的是面向产业的大模型，我们没有明示，这就要求大模型在懂产业、懂业务上有进一步的进修， 因为很多时候我们给大模型下brief。

到底怎么样？ 接下来。

打开率很低，需要有耐心。

去服务用户、服务客户，在一个比较浪漫的观点认为。

高庆一：包括马斯克在内的很多AI领域的大佬提出要谨慎发展大模型，您认为哪条路更重要？ 何晓冬：我觉得两者都有，比如智能客服，何晓冬提出，那谁能先过去？这个桥够宽吗？如果是所有人都能过去，对话效果上去了，明天我可能还有别的安排。

这个提议也让我非常兴奋，AI也在融入我们的生活， 谈及数字人技术，简单的来说，就像我们生活在世界的A面， AI技术要真实落地产业， 举一个例子，煤炭，我认为大模型更有价值的地方，我们的年轻同事也会日常开玩笑，这个就不可信了，一是多模态。

多模态技术已应用到AI外呼营销、政务热线的智能接线等，比如说视觉大模型可以提高AI的感知能力、语言大模型能增强AI的创作、认知能力、多模态大模型升级了AI交互能力， 日前， 展望未来，以及对产业发展的洞察，大家现在下半年可能关心真正产生的行业落地和行业价值如何呈现，通过很低的训练成本和运营成本，您是怎么看的？ 何晓冬：我本人还是比较期待的，