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思必驰俞凯谈分布式大模型如何推动AGI智能体发展

思必驰俞凯谈分布式大模型如何推动AGI智能体发展

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2026-05-16

近日,2024全球人工智能产品应用博览会在苏州工业园区圆满闭幕。作为行业年度盛会,思必驰联合创始人兼首席科学家俞凯博士在主论坛发表核心观点:在众多企业竞逐“超级智能”的背景下,思必驰独辟蹊径,致力于构建一套“分布式大模型智能体系统”,以解决产业落地的实际难题。

该系统的核心架构可总结为“1个中枢大模型 + N个垂直领域模型及全链路交互组件”。俞凯博士形象地比喻道:OpenAI等厂商的技术路线旨在打造一个“全知全能的神”,长于创意与内容生成;而思必驰的路径则更倾向于组建一家“高效的公司”,由CEO(中枢大模型)负责战略统筹,CFO、CTO等(各垂域模型)分工协作,最终目标是确保任务被可靠、高效地执行完成。

这一设计思路精准应对了当前大模型赋能产业的核心挑战:实时私域知识整合困难、垂直领域专业能力不足、任务执行可靠性存疑以及系统化协作架构缺失。当行业普遍受困于模型的“幻觉”问题时,思必驰将研发重心放在了“执行智能”上,着重提升系统的确定性与任务完成质量。

构建分布式大模型智能体系统

那么,思必驰的分布式智能体系统与主流集中式大模型路径究竟有何不同?根本差异在于设计目标。以超级智能为目标的集中式大模型,在创意写作与开放域问答上表现出色,但在需要严谨执行的业务场景中往往难以胜任。相反,分布式智能体系统的首要目标是可靠执行。它不要求每个组件都具备“全能”智慧,而是通过有机的组合与调度,确保整体任务能够被准确、稳定地完成。

这便引出了一个关键议题:如何定义“可靠”?举例而言,一个模型回答了十个问题,其中六个正确,四个给出了错误答案;另一个模型只正确回答了五个,但对剩余五个明确表示“我不知道,需要转交专家处理”。后者虽然答对数量较少,但在实际业务应用中通常更为可靠,因为它清晰认知并守住了自身的能力边界。思必驰在车载语音交互场景中重点打磨的“拒识”能力,正是这种可靠性工程思维的典型体现。

此外,“系统”视角至关重要。单一的大模型,无论参数规模多么庞大,都只是一个功能模块。真正的用户体验,诞生于从感知、理解、决策到执行的完整技术链条。这好比仅有强大的“大脑”并不够,还需要与“眼睛”(视觉)、“耳朵”(听觉)、“嘴巴”(语音合成)等器官协同工作。思必驰的分布式架构,正是将千亿、百亿、十亿等全尺度模型与各类交互组件深度融合,从系统层面保障响应速度、定制化能力与最终用户体验。

投身 AI 创业,贵在长期坚持

这条独特的技术演进路线并非一日之功,而是思必驰在对话式人工智能领域持续深耕十七年的自然成果。回顾发展历程,几个关键的战略转折点清晰可见。

2012年,俞凯博士将数据驱动的对话式AI技术从剑桥大学引入国内,奠定了公司的技术基石。2014年,随着亚马逊Echo引爆智能硬件市场,思必驰敏锐地转向智能硬件交互赛道,这条路径虽比纯软件方案更具挑战,却为公司构筑了更深的行业护城河。至2017年,为应对中国物联网设备碎片化、定制化需求,思必驰开始研发“柔性AI”技术,并推出了支持大规模定制开发的DUI开放平台。

对大模型的布局则始于2019年。思必驰的DFM系列语言大模型坚持自主研发路线,其初代模型已于2022年初公开发布。2023年7月,性能更强的DFM-2大模型正式亮相,核心目标是实现通用人工智能能力的柔性定制。如今提出的分布式智能体系统,标志着这一技术演进进入了全新阶段。

当然,发展过程绝非一帆风顺。从早期攻克全链路对话系统的技术整合,到为应对软件方案易被复制而战略转向软硬结合,再到为实现大规模定制而不断解构与重组系统以保障极致性能——每一个技术难关的攻克,都源于对真实场景需求的深刻洞察,并通过算法创新、工程优化与架构设计的综合手段予以解决。

警惕「拿着锤子找钉子」

当业界开始讨论大模型热潮是否退却时,场景落地能力成为了真正的试金石。俞凯博士指出,许多厂商正面临“拿着锤子找钉子”的困境,而思必驰的优势在于“先有一排钉子”。其大模型能力是深度嵌入到公司已有的、成熟的端到端对话系统和硬件解决方案之中的。

目前,思必驰的技术落地主要聚焦于两大方向:一是垂直领域专用模型的开发与应用,二是与具体终端产品的深度集成。智能汽车是2024年的重点落地领域,此外,在智能家居、消费电子、数字政务、智能制造等行业也已实现规模化应用。

对于企业级(2B)和智能硬件市场而言,完整的系统解决方案、极高的可靠性以及灵活的可定制化能力是成功关键,而这恰恰是纯算法厂商的短板,需要长期的行业Know-how积累。反观消费级(2C)市场,内容创作、搜索引擎、电子商务等核心场景已被互联网巨头牢牢占据,新入局者突围难度极大。

关于端侧大模型的发展趋势,俞凯博士认为这无疑是重要方向,但核心在于明确应用目标。真正实用的通用智能应以高性能的端侧语言模型为核心,并有效整合任务执行链路。思必驰的垂直领域模型本就涵盖云侧与端侧部署,目前正与产业合作伙伴共同推进相关领域的创新实践。

谈及思必驰的差异化竞争优势,首要的仍是技术层面,特别是在算法与系统工程紧密结合上的深厚积累。其次是在智能硬件领域的长期深耕与广泛生态覆盖,从智能家电到智能汽车,思必驰的AI技术已接入数亿台终端设备,自研AI语音芯片出货量达数千万颗,并成功推出了AI办公本等创新硬件产品。最后,通过多年的产业服务,思必驰已与国内主流的汽车品牌及智能硬件厂商建立了深入、稳固的合作关系,形成了技术适配成熟、解决方案经验丰富、客户基础扎实的复合型壁垒。

在行业竞相追逐“神”一般全能模型的浪潮中,思必驰选择先潜心打造一个高效、可靠、务实的“智能组织”。这条路径或许不那么喧嚣夺目,却可能更贴近产业智能化升级的真实脉搏与核心需求。

来源:https://www.leiphone.com/category/ai/dAwjSBX9wDIsW2TE.html
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