2024年9月9日上午，在珠海首个大模型应用高地“模数空间”的启动仪式上，吴霁虹教授主题分享了《通往AGI的未来：LNM大数值决策超脑™模型赋能千行百业》，不仅是对未来人工智能做了前瞻性预见，也对大模型的挑战和机会做了深入的解析，其观点犹如为经济阵痛期打开了一扇充满希望的未来之门，也为新质生产力发展指出了很多可行的路径。

模数空间是珠海市政府集技术研发、模型应用、数据交易、算力服务、展示交流为一体的创新，已引入大模型36个，为百行千业赋能。吴霁虹教授及团队创建的算法洞见也是被引进的公司之一。吴霁虹教授是全球战略与创新管理学者，人工智能商业化专家，原伯克利加州大学哈兹商学院讲席教授、智库-伯克利加州大学中美战略合作研究中心创始人。

未来是今天选择的结果、而不是能力

吴霁虹教授认为，模数空间是珠海市陈勇书记、黄志豪市长、以及李伟辉和珠海各级领导们了不起的一项创新。她说：不要小看一个小空间，就像当年不要小看硅谷一个弹丸之地一样，希望这个小空间让模型、算法、算力、数据等等各类新要素像变魔法一样，驱动新质生产力应用发展。

吴霁虹教授首先分享了一个背景。2015年5月，奥特曼来中国参加她的新书《众创时代》发布会，当时他们对未来AI创新进行探讨，12月奥特曼加入OpenAI，花了八年的时间，创造人类历史上最伟大的技术之一：ChatGPT。

也正是这次会面，坚定了吴霁虹教授做决策超脑模型的选择。她认为，做语言模型做不过奥特曼，但做LNM大数值决策模型她和团队有很大的优势和机会。为此花两年的时间研究人工智能的未来地图，还花了6年时间完成了LNM大数值决策超脑™模型的构建 。

吴霁虹教授认为，未来永远是选择的结果，因为有了选择就知道在哪里建立能力，因此选择决定了今天我们是谁。接下来吴教授分享了AGI未来大趋势。

未来最确定的事之一是AGI

吴霁虹教授说，先进的技术一直在改变世界，看看1000年前，最富有的国外也不如今天老百姓富裕，有高铁、飞机、空调、手机、还有机器人服务等。未来，万变不变的是：AI会加速这个改变世界的进程。这个AI是什么呢？最确定和让人向往的，就是AGI-通用人工智能。

有科学家说，AGI将会让今天像1000前的黑暗时刻；那么 AGI未来是怎样的？吴教授在伯克利的同事Russell教授认为，AGI将给世界带来GDP10倍以上的增长；ChatGPT的创始人Altman说，AGI将为人类的创造力提供巨大的能量倍增器；未来学家Kurzwell说，如果通过图灵测试，AGI会让你分不清谁是机器谁是人；未来AI的首席科学家Sanderson说，AGI是让人类进入4.0人类的AI，让人类更美好。“我和他们都是一样的乐观派，我认为AGI将彻底让人类从低维升级为高维智能人。”吴教授分享到。

通往AGI要做什么？需要多久？

那么，通往AGI要做什么、需要多久？全球顶尖的Gartner机构每年都会回答这个问题。就拿吴霁虹教授团队开始构建LNM大数值模型的2017年开始看，到2024年，Gartner每年滚动预测技术成熟度曲线，非常细致地描述了未来人工智能的发展趋势。图的信息有点多，但从中至少有三个重要的信息：

1、 每年AGI一直在曲线上，而且需要的时间都在10年以上；

2、 LLM大语言基础模型在2022年的曲线上爬到顶峰，到了2024年，大语言模型已在曲线上过巅峰向下跌落；

3、 新兴的决策相关的AI在2022年开始出现，并意示在未来5年10年的趋势上；直到2023年决策类AI技术开始涌现；再到24年，全面爬升在曲线的创新驱动力初期，发展时间大多数是2—5年，5—10年。

这意味着AI决策辅助系统的LNM大数值模型来到爆发的前夜：其包含的决策AI、因果AI、模拟AI、数据AI、多智能体AI等模块和内容，全部在曲线之列。红色箭头就是LNM大数值决策模型的模块和内容。而且，全球范围内AI决策辅助的市场也从2017年的数千亿美元，增长到数万亿美元。

未来大势以来，还等什么呢？

做AI引领者面临挑战时，你选择了什么？

通往AGI的大趋势上，机会与挑战并存。吴霁虹教授指出：首先，大家面临的最大的挑战是认知局限。

很长一段时间，媒体和大众认为，只有一个深度神经网络学习才是AI

只有大语言模型才能通往AGI，

只有LLM是大模型

网上查不到的就不是大模型

等等

事实上，吴教授认为：AGI不是一个AI，AGI也不一定有大专家，Gartner也不一定能预测到底有多少个新兴AI在铸造AGI，否则在2017年它就应该能预测到有很多人在研究的决策AI，而不是2023年才全面涌现。人类历史上的创造，都是在大众没有注意到的地方发生的，就看你选择了没有。

第二个大挑战是：创新行动的局限

吴霁虹教授分享了一幅她画的油画的故事。一位中央美院的专家非常喜欢，还特别到她家拜访希望切磋是如何创作出这么好的作品。当时他问吴教授，你用了什么高级材料的神笔画的这幅画？ 当吴教授给给他看粗糙的画笔（涂墙用的）时，他第一句话就说：你用的笔不对啊！但他忘记是慕画而来。

这就是误区，很多人误认为只有大学教科书才对；只有权威说的才对。

创新行动的局限让我们丢失了对现在与未来的判断，只好跟风、随流，导致错过大好时机。

为什么通往AGI是每一个人机会

吴霁虹接着分享，通往AGI是每一个人的机会。有几个很重要的原因：

首先，大多数人工智能的创新者都不在学校了，他们都下场了，我也跟着下场了。

谁能在现实世界做成创新，谁就是专家。

其次，大家都在创新，如果选择不同、方法不同，成果就不同；谁的成果好，谁的成果有可持续性，谁就是赢家。

比如，AI工程化的创新，传统方法和创新方法不同，得到的创新结果就会不一样。反而是，在创新的场子里，原来是专家的一不小心可能就会落伍。

因此，从今天开始，任何一个人参与创新AGI，都是高楼大厦平地起，一点也都不晚。 但重要的是要选择正确。

吴教授进一步强调，最重要的是，今天的机会，必须跳出框框。

在吴霁虹教授的研究中，通往AGI至少需要15类AI家族构建。LLM大语言模型和NLLM多模态模型是其中之一。她的团队正是在这个大机会中，找到了自己的位置，发明的全球领先的LNM大数值决策模型，100%完全原生态、100%自主知识产权，填补世界空白。

LNM大数值决策模型解决新增生产力核心问题

LNM大数值决策模型融合了多算法、多引擎、多模型、多场景、跨学科，是“模型之母”，能自动生成模型，通过自动生成AI预测、预警、优化、仿真等能力和任务，解决数据变价值、数据变能力、数据变资产的难题，可赋能千行百业。

吴教授举例说，提问同一个问题，看看LNM大数值模型与LLM大语言模型的区别。

向LLM大语言模型和LNM大数值模型问同一个问题

“预测一下铁矿石下个月的价格”

大语言模型语句描述很工整，而大数值模型直接给出预测涨跌的数值

再问：“预测比亚迪的股价”

大语言模型描述了最新信息，而大数值模型直接给出40天每天涨跌的概率数值

再问：“评估一下比亚迪的商业价值”

大语言模型的语言组织能力很强，而大数值模型直接给出八大维度的价值数值，还对比行业平均数值和整个市场数值。

总之，LNM大数值模型强大的逻辑推理能力直接运算出数值答案，LLM大语言模型用强大的文字组织能力输出文字描述。LLM大语言模型是不是有点像一个会想象的文科生，而LNM大数值模型像一个懂逻辑运算的理科生，而且LNM没有幻觉、没有价值观、没有意识形态，很安全。

LNM之所以完全不同的底座和技术路线，它源于IDSS-AI决策辅助系统，可追溯到20世纪50年代计算智能和决策科学的诞生，发展成今天的认知智能和跨学科智能决策科学，经历了70多年。

而且，吴教授分享到，LNM成为构建AGI是个金钥匙，因为它专门解决的问题是数据如何变价值、变能力、变资产，这正是新质生产力发展的核心，LNM将成为必不可缺的工具和利剑。

在中央网信办公审通过的1434个模型算法备案中，LNM是唯一一个大数值决策模型算法，其他都是语言、音视频模型。虽然选择了不同的技术路径，吴霁虹教授感慨到：“我很幸运团队能与奥特曼一起殊途同归，参与到最前沿的AGI发展的大道上。”

无论什么模型，最终只有赋能新质生产力发展，才有价值。目前，吴教授团队开始LNM赋能发展20个垂类模型的应用，这是一项非常有价值的目标。例如，LNM赋能智能水务。

水是人类生命之源，水务的痛点很多，包括供水、排水、污水处理、管网管理等等，AI水务决策辅助系统可以通过AI预警、预测、仿真、优化等能力，为水务行业带来降本、增效的新质生产力发展；

基于珠海地图，LNM可赋能动态跟踪预警珠海水务各种报警服务，包括水泵、水压、洪水、管网等问题的报警；AI还可以进行各种环境指标的预测，并进行问题诊断和改进建议；

基于客户状况，AI可评估用户特征，发现异常用户用水，预测需求，匹配供应；基于珠海城市经济发展和人口发展，预测供水需求，优化投资水务建议等等。

造福人类离不开发明创新者，吴教授的团队的核心成员，全部是AI决策领域的领军人物，他们也是持续的创新者；造福人类，也离不开院士、科学家，离不开辛勤劳作的工程师们，吴教授追后强调要与全社会一起，倡导和推动LNM的安全、可控、造福人类。

同时，吴霁虹教授也倡议通过合作、合资、共创、分利的模式，发展LNM在市场和产业的应用，欢迎各界朋友一起合作同参与人类实现AGI赋能人类的宏伟事业。珠海市选择将LNM-大数值模型引进模数空间，而吴教授和团队选择将LNM转化为发展新质生产力的驱动力。

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