发展新质生产力已是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。2024年3月27日，人民网财经研究院举办“发展新质生产力，扎实推进高质量发展”金台圆桌研讨会，邀请相关领域的政产学研代表共同为如何打通束缚新质生产力发展的堵点卡点，促进经济的可持续发展建言献策。

图：人民网财经研究院金台圆桌研讨会现场

在当今科技飞速发展的时代，人工智能已成为推动新质生产力发展的关键力量。商汤智能产业研究院院长田丰受邀在“金台圆桌研讨会”进行了题为《人工智能+：从“新智”到“新质”》的专题分享，深入探讨了人工智能如何从概念走向实际应用，进而推动社会生产力的全面提升。

图：商汤智能产业研究院院长田丰

田丰院长认为：“新质生产力，是国家在去思考怎么用新的生产力内核和新的生产力关系去提升我们的社会发展水平，在国际竞争态势中，换道赛车。从‘新智’到‘新质’，新一代人工智能和传统人工智能也是存在不同的战略逻辑。”

一、何为“新智”：大模型能力的三层“KRE”架构

田丰院长将人工智能概括为“知识工程驱动下的一种新的生产力模式”，并介绍了大模型能力的KRE三层架构：知识、推理和执行。从知识(Knowledge)服务到推理(Reasoning)服务再到执行(Execution)服务，推动人工智能具备更高层级的新质生产力。

1、知识（Knowledge）：人工智能整合人类知识库，实现了信息的交互验证和新知识的探索。

第一步，大模型基于人类海量的知识，可以形成人类知识库，由此人工智能可以做各种各样的、跨领域的知识工作，不管是看病、卖东西，还是大量的知识融合类的工作，或者更确切的是知识的组合和检索。

2、推理（Reasoning）：人工智能基于现有知识进行复杂推理，得出新的结论。

第二步，大模型能够像科学家一样完成复杂的又精准的推理，代表生产力进一步的提升。相信等到GPT5、GPT6这类下一代大模型出来以后，人工智能能够解决复杂的推理问题，也就是从现有的知识存量推理出新的知识，不管是在数学、物理还是在医疗、科研等等其他领域。

3、执行（Execution）：人工智能则能够调用各种工具和资源，跟世界互动反馈。

第三步，人工智能能够跟现实世界互动反馈，如今火热的具身智能，在执行上会有很大的突破。人工智能调用机器人、机械手臂，将实现更多生产力的探索。人工智能能像人一样学习、使用各种数字工具、非数字工具以及物理工具，从而更好地探索世界。

二、从“新智”到“新质”：知识驱动的人机协同生产力

人工智能为什么现在获得中美全球最大两个经济体甚至前十几大经济体的高度关注，作为一个国家战略的体现，主要是因为它能够影响甚至改变三个“世界”。

1、数字世界

现在人工智能能够将人类有史以来所有的知识压缩到数字经济里去，从而可以替代一定的、初阶的劳动力。这类人工智能体现为“AIGC类”应用，如商汤“日日新·秒画”、“代码小浣熊Raccoon”等，在数字世界里不断地去产生新的生产力价值。

2、精神世界

人工智能发展过程中可以改变人类的精神世界，我们将会看到更多虚拟劳动力、AI劳动力，如AI医生、AI保姆，或者AI老师等等，能够影响人的精神世界。这类人工智能体现为“人机协同类”应用，如“商汤商量SenseChat”、商汤医疗大模型“大医”等。

3、物理世界

当人工智能和具身智能如机器人、机器手结合在一起，可以承担更复杂的体力劳动，从而产生劳动生产力。这类人工智能体现为“具身智能类”应用，如Figure01、擎天柱、智元机器人等，可以影响具象化的物理世界。

从这三个世界来说，我们会发现数字世界有两个发展方向，一个方向朝着物理世界走，一个方向朝着精神世界走，这是两个需求，且两个需求会长期存在。

第一，数字世界不断满足精神世界。所有的人机交互型服务，现在是一种非常好的应用爆发点，提升用户体验，不管是银行的、还是政府的，所有的服务行业都在面临AI劳动力的升级。

第二，数字世界无限逼近物理世界。正如工业上所说的数字孪生，不管是数字孪生工厂、数字孪生农田还是数字孪生地球，都是在物理环境中进行感知、理解，从而构建一模一样的数字孪生环境，然后在其中做科研设计、工厂规划等等。

三、“新质生产力”的发展阶段

田丰院长认为新质生产力有三个阶段：

1、新科技“突破期”（2016-2022年）

第一个阶段，面临着基础科研的突破，正如1925年狭义相对论和量子力学的理论都诞生了，但是在1946年到1955年的时候才变成一些真正的、新的生产力的技术，包括计算机、核能、激光等新的生产力的技术都是基于1925年的技术理论突破诞生的，一直影响到现在。同样，人工智能将在能源不够时使用核能，所以基础理论的研究非常的关键，中国需要在基础理论进一步、大规模投入。

2、基础设施的“装置期”（2012~2025年）

第二个阶段，理论、科研突破之后，就需要落地。这就需要基础设施的装置，不管是互联网还是芯片，这些都属于基础设施。就人工智能来说，如果说2016年到2022年是OpenAI基础理论的突破期，那么现在开始或者已经处于装置期的中间了。如今已经建建立了很多AI的智算中心，还远远不够，未来还需要会建设更多的人工智能基础设施，需要更长时间的投入。

3、产业应用的“普及期”（2026~2050年）

第三个阶段，当算力平价之后，哪怕大学生也能用得起，就会出现当年“互联网+”的“大众创业、万众创新”，从而进入产业的应用普及期，其中大模型能够实现精准的推理和执行，这就是真正的人工智能+所有的行业，当前阶段只能解决10%的问题，后面会逐步地解决甚至90%的问题都能被解决掉。

四、商汤“新质生产力”的“人工智能+”实践

基于大模型能力的三层“KRE”架构，商汤打造出办公辅助软件——“小浣熊”。

1、知识（Knowledge）阶段

去年用“小浣熊”代码补助工具，可节省30%的工作量。它在整个过程中主要解决的还是一些重复性的劳动，在一个很好的代码库基础上，能够做一些代码的完成任务。

2、推理（Reasoning）阶段

商汤进一步整合了从需求分析、需求设计到长尾应用等各个环节，推出了更为强大的“小浣熊”2.0版本。

如当需要为产品推广制定预算时，把财务报表、账户信息、产品介绍等各类文档资源全部输入到商汤的“办公小浣熊”当中，它能够根据输入的数据和需求，给出一个既合理又科学的预算方案，展现出强大的推理能力。

3、执行（Execution）阶段

“小浣熊”进入切分到垂直场景当中，以场景化的智能为依归。最终，商汤期待“小浣熊”在获得世界知识的基础上，在真实的世界当中应用到更多的机器人场景当中。

总之，生产力工具如果在知识能力、推理能力、执行能力三层能力上都有突破，首先受益的是广大开发者以及场景化的核心应用，最终将真正带来整个社会生产力的跨越式发展。

随着人工智能技术的不断成熟和应用的不断拓展，我们有理由相信，“人工智能+”将引领我们进入一个全新的“新质”时代，为人类社会的发展注入更加强大的动力。