金磊 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

李飛飛團隊最新的空間智能模型Cambrian-S，首次被一個國產開源AI超越了。

從這張展示空間感知能力的雷達圖中，一個名為SenseNova-SI的模型，它在多個維度上的能力評分均已將Cambrian-S給包圍。

而且從具體的數據來看，不論是開源或閉源，不論是2B或8B大小，SenseNova-SI在各大空間智能基準測試中都拿下了SOTA的成績：

而這個SenseNova-SI背后的操刀者，正是商湯科技。

在量子位與商湯科技聯合創始人、首席科學家林達華深入交流過程中，他并沒有掩飾對這一進展的肯定：

在空間智能這個賽道上，基于長期的視覺積累，我們已經走到了世界前列。

但與此同時，林達華也是隨即話鋒一轉，表示他并不愿意把這個故事簡單地講成“贏了李飛飛”或者“贏了OpenAI”。

更深層的，林達華更像是在釋放一種信號，一個關于AI技術范式正在發生劇烈震蕩的信號——

單純依賴參數規模的AI范式逐漸面臨瓶頸。我們站在了新的十字路口。

因為在Scaling Law的邊際效應開始遞減、很多人還在內卷大語言模型時，林達華和他的團隊選擇的卻是一條很少有人走的路：Back to research（回歸實驗室）。

具體而言，是從最底層開始死磕原生多模態和空間智能，以此來完成一場從Words（語言）到Worlds（世界）的遷徙。

而在林達華看來，在這場遷徙中，中國科技公司已經搶到了一張船票。

我們該回歸實驗室了

回望過去三年，從2022年11月ChatGPT橫空出世，到GPT-4的震撼登場，AI行業經歷了一場狂飆式的野蠻生長。

那是一個把Scaling Law奉為圭臬的時代，只要算力足夠大、GPU足夠多、數據堆得足夠高，模型的能力似乎就能無限增長。

但到了2024年下半年，風向變了。

人們發現，雖然榜單上的分數還在漲，從GPT-4到GPT-5.2，再到Gemini的各種升級版，分數的躍遷越來越快，但帶給人們的驚艷感卻在邊際遞減。

林達華一針見血地指出：

原來的舊路徑，也就是單純依靠Scale的主流范式，雖然把模型推到了一個很高的高度，但也逐漸觸碰到了天花板。分數提升越來越快，但模型對物理世界的解釋力、對復雜邏輯的泛化能力，并沒有實現質的飛躍。

與此同時，OpenAI前首席科學家Ilya Sutskever的一聲疾呼“Back to Research”，在硅谷和全球AI圈里引發了不小的震動。

這與林達華的思考不謀而合：

我們之前的路是大力出奇跡，現在的路，必須是回歸科研的本質。

為何會如此？簡單來說，因為純語言模型的紅利快吃完了。

目前的頂尖大模型，在數學、編程上已經接近奧賽金牌水平，但在理解物理世界、處理三維空間關系上，可能連一個幾歲的小朋友都不如。

未來的AGI，絕不會只是一個陪你聊天的Chatbot，也不應僅僅活在文本的邏輯里。它必須是一個能夠理解物理世界、具有多感官能力的世界模型。

林達華強調說：

人類的智能不只有語言。人類與世界的交互是多模態的——我們用眼睛看，用耳朵聽，用手去觸摸。AI的未來，在于從讀萬卷書（語言模型）進化到行萬里路（空間與世界交互）

在這個新舊交替的時間節點，商湯選擇不再盲目跟隨大語言模型的參數競賽，而是掉轉船頭，向著原生多模態這快更難啃的方向進發。

現在的模型連手指都數不清

現在的多模態大模型，大多都是有局限性的。

對于這個觀點，林達華給出了一個非常直觀且略帶幽默的案例。

哪怕是強如Grok或者GPT-4的早期版本，當你丟給它一張人手的照片，問它有幾根手指時，它經常會自信地回答“5根”。

哪怕圖片里的人手因為角度或畸變顯示出6根或4根，AI的答案依舊是如此。

再比如，給模型看一張簡單的三維積木圖，問它“從上往下看是什么樣子”，大多數模型都會選錯。

它們明明看到了圖片，為什么還會胡說八道呢？

因為它并沒有真正在看。

林達華打了一個極其生動的比方：

這就好比一個盲人，在黑暗中閉眼學習了十年。他讀了萬卷書，大腦極其發達，邏輯思維嚴密。突然有一天，你讓他睜開眼看世界。他的第一反應是什么？是他會拼命地試圖用他過去十年在書本里學到的語義概念，去硬套眼前看到的東西。

在傳統的多模態架構（拼接式架構）中，通常是一個視覺編碼器（Vision Encoder）加上一個大語言模型。

視覺編碼器把圖片翻譯成語言模型能聽懂的Token，然后扔給大語言模型去推理。

在這個過程中，大語言模型依然是那個“閉眼學習了十年”的大腦。它看到“手”這個圖像Token，大腦里立刻調出的先驗知識是“手有5根手指”，會直接覆蓋掉眼睛看到的真實像素細節。

林達華分析道：

它不是真的理解了三維空間關系，它只是在靠概率猜詞。

這種拼接式的路線，雖然能快速出成果，但缺陷是致命的：

視覺信號在進入大腦的那一刻，就被降維、被閹割了。大量的空間細節、三維結構、物理規律，在轉化為語言Token的過程中流失殆盡。

這就是為什么現在的模型數學能拿金牌，卻連手指都數不清、連積木都搭不明白的原因了。

要解決這個問題，修修補補似乎已經是無濟于事。必須從底層架構上進行一場徹底的革新。

商湯原生多模態的解法

這場革新的產物，就是商湯剛剛開源的NEO架構，以及基于此架構的SenseNova-SI模型。

在深入了解這個架構之前，我們需要先理解什么是原生多模態。

林達華的解釋是這樣的：

模式上不再是“視覺眼睛+語言大腦”的拼接。在NEO架構里，從模型最底層的Transformer Block開始，每一個細胞都能同時處理視覺和語言信號。

這聽起來很抽象，但在技術實現上卻極其硬核。

在NEO架構中，視覺Token和文本Token不再是“先后進入”或“翻譯關系”，而是“一塊進入模型的每一層。

商湯設計了專門的混合注意力機制（Mixed Attention），讓模型在進行每一次推理計算時，既能參考文本的上下文，又能實時“回頭看”圖像的原始特征。

為了讓模型真正理解空間，林達華團隊還干了一件反直覺的事——

他們不再只用預測下一個詞（Next Token Prediction）來訓練模型，而是引入了跨視角預測。

簡單來說，就是給模型看一個物體的正面，讓它去預測這個物體側面、背面長什么樣。

林達華表示：

這就像教小孩子搭積木、看世界一樣，你在腦海里構建三維模型的過程，就是空間智能誕生的過程。

這種原生架構帶來的效果是驚人的——

數據效率提升了10倍。

例如SenseNova-SI僅用了同類模型10%的訓練數據，就達到了SOTA水平。而且，它不再是靠死記硬背，而是真正理解了三維空間關系。

正如我們前文提到的對比評測中，SenseNova-SI不僅超越了李飛飛團隊的Cambrian-S，更是在空間推理、幻覺抑制等關鍵指標上表現更優。

林達華總結道：

我們希望把一個閉眼狂奔的盲人，變成了一個真正睜眼看世界的觀察者。

落地，落地，還得看落地

技術再牛，如果不能變成生產力，終究只是實驗室里的玩具。

在量子位與林達華的交流過程中，他反復提到了一個詞：工業紅線。

我們內部有一個標準：任何技術，如果它的使用成本高于它創造的價值，那就是沒過工業紅線。

這是因為大模型行業目前最大的痛點，除了不夠聰明，就是太貴、太慢。

特別是在視頻生成領域，雖然Sora驚艷了世界，但生成幾秒鐘視頻需要消耗巨大的算力，推理時間動輒幾分鐘甚至幾小時。

這種成本和延遲，根本無法支撐大規模的商業應用。

“只有當推理成本以每年1-2個數量級的速度下降時，AI才能從Demo級的炫技，變成石油級的工業生產力。”

為了跨過這條紅線，商湯在落地應用上下足了功夫。林達華以商湯最新實時語音驅動數字人產品SekoTalk為例，展示了什么叫算法和系統協同的極致優化。

目前的視頻生成主流模型都是基于擴散模型，生成一張圖往往需要迭代幾十步甚至上百步。

但這個過程的步驟就不能減少嗎？答案是否定的。

林達華團隊利用一種名為算法蒸餾的技術，硬生生將擴散模型的推理步數，從100步壓縮到了4步。

這不是簡單的偷工減料，而是基于對模型分布的深刻理解。林達華解釋說：

模型在從白噪聲變成圖像的過程中，不同階段處理的數據分布是完全不同的。以前是用同一套參數跑100遍，現在是分階段用不同參數跑4遍，讓專業的參數干專業的事。

如此打法之下，效果依舊是驚人：64倍的速度提升。

這就意味著在不久的將來，你只需要一張消費級的顯卡（比如RTX 4090甚至更低），就能實時生成高質量的數字人視頻。

△SekoTalk生成的視頻

聊至此處，林達華也表現出了激動之情：

以前生成20秒視頻要跑一小時，現在我們能做到實時生成。這不僅是效率的提升，更是商業模式的質變。這直接打通了AI在直播、短視頻制作等領域的規模化落地路徑。

從SenseNova-SI的底層架構創新，到SekoTalk的極致落地優化，商湯正在踐行林達華所說的雙輪驅動：

一手抓Back to Research的原始創新，一手抓擊穿工業紅線的落地價值。

One More Thing

在對話的最后，林達華也為當下想要投身AI大浪潮中的年輕人給予了一些寶貴的建議：

不要只盯著大語言模型來卷，這個賽道真的太擁擠了。

林達華誠懇地表示，年輕一代的研究者和創業者，應該把視野打開。

具身智能、AI for Science、工業制造、生命科學……這些都是非常好的領域。智能不只有語言，AI的未來在于從讀萬卷書進化到行萬里路。

林達華最后說道，在這場從Words to Worlds的宏大遷徙中，中國擁有全世界最豐富的場景、最完整的工業體系。這片土壤，天生適合培育那些能與物理世界深度交互的AI。

在這個賽道上，中國科技公司已經搶到了一張船票；而未來的頭等艙，屬于那些敢于回歸實驗室、敢于勇闖無人區的年輕人。

SenseNova-SI地址：
https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-SI

NEO地址：
https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/NEO