文｜邓咏仪悦配资
编辑｜苏建勋
5月8日，久不露面的阶跃星辰CEO姜大昕，出现在北京的一场媒体沟通会上。
“在领域，如果任何一个方面有短板，都会延缓探索AGI进程。”姜大昕给出了一个鲜明的判断。过去一年中，他在不同场合都在反复提及：多模态是实现AGI的必经之路。
在六小龙中，比起在融资、市场声量上有烈火烹油之势的其他选手，阶跃星辰的低调格外显眼。
这家公司最不声不响，但又能有独特的身位而被记住——过去两年中，它没有参与应用投流的狂热之中，在To C应用上也仅是有所试水。
多模态如今成为了阶跃最亮眼的标签，这家公司正在倾注大部分力量探索这一道路。
成立两年，阶跃一共发布了22款自研基座模型，覆盖文字、语音、图像、视频、音乐、推理等。这其中，有16款是多模态模型，占比超7成。阶跃也因此在行业内被称为“多模态卷王”。
但多模态的发展阶段和语言模型并不相同。
在技术路线已经收敛的语言模型领域，几乎所有公司都已经沿着差不多的技术路线迭代，但多模态的技术探索尚在早期。从顶尖大厂到AI初创，都像在迷雾中穿行。
在2024年Sora震撼全球时，不少AI创业者就有着不一样的意见。“Sora出来的时候，其实我们比较失望，我们觉得它的主线应该是做理解生成一体化，但他们只做了生成，没怎么做理解。”姜大昕表示。
姜大昕对《智能涌现》表示，如果对标语言模型的技术演进时间线，阶跃所押注的“理解+生成一体”的原生多模方向，可能还处在GPT 1.0之前，Transformer刚出来时的阶段。
多模态的一大难点，是融合过程中不能损失单个模态的性能，尤其是不能降智。阶跃采取的技术路线可以说是“难上加难”：同一个大模型，既要做理解，也要做生成。这是阶跃星辰从成立之初，就定下的发展主线。
做理解和生成，是原生多模方向的一体两面，这意味着：
能理解：模型能理解画面中的物体关系，这需要生成端来监督
能生成：生成的内容，也需要理解来控制，保证其不是超出物理世界认知的
直到2025年GPT-4o image的发布，吉卜力、拟人化的风格滤镜点燃全球，多模态又重回全球AI舞台的中心。而DeepSeek为代表的推理模型的进步，也能够为多模态的技术探索，补足一块重要的拼图。
多模态和Agent，是2025年当仁不让的两个关键词。在过去一年中，姜大昕也在不同场合反复强调：多模态是AGI的必经之路。而Agent，则是当下业界在AGI道路上探索出来的初始形态。
当前，阶跃也在重点布局Agent这一领域。在汽车、手机、具身智能、IoT等关键应用场景里，阶跃已经和Oppo、吉利汽车集团、千里科技等企业合作，将Agent应用在关键场景中。
在DeepSeek一飞冲天，引爆全球之后，它的另一面是——当原来坚如磐石的技术壁垒被击穿，所有人都不得不走到了一个焦虑的十字路口上：接下来，技术路线该怎么走？
大厂有存量的场景和用户，尚有充足的时间腾挪方向，加大火力。对大模型初创而言，这个拷问尤为紧迫。短短两个月时间内，大模型六小虎有裁撤团队、砍To C应用者；也有停止投流者，重新将重点放到语言模型中。
对创业公司而言，去探索更前沿、更未知的领域，或许是这个阶段更重要、也更确定的事。
对阶跃而言，这也是一场豪赌——现在，阶跃内部已经组织起不同技术路线的数支团队。“哪一条路线都有可能出现突破，要形成并发的状态。”姜大昕说。
在这次沟通会上，姜大昕除了披露了未来的模型和产品计划外，也对当下的多模态领域给出了关键判断，经《智能涌现》编辑整理：
多模态任何一个方面有短板，都会延缓AGI进程
追求智能的上限仍然是当下最重要的一件事。我也在很多场合不停的重复：多模态是实现AGI的必经之路悦配资。
过去两年，我们看到整个行业的模型进化，基本上还是遵循了这个路线图：模拟世界—探索世界—归纳世界。
从技术路线上讲，眼下的发展，也是从单模态到多模态，从多模融合到理解生成一体化，再从强化学习到AI for Science。
阶跃从一开始就始终认为：多模态对通用人工智能非常重要。为什么？
首先，AGI对标的是人类的智能，人的智能是多元化的，每个人除了有来自语言的符号智能，还包括视觉智能、空间智能和运动智能等等，这些智能是需要通过视觉和其他模态来进行学习的。
从应用角度来讲，我们无论做什么应用，都需要AI能听、能看、能说，这样它才能更好地理解用户所处的环境，并且和用户进行更为自然的交流。多模态可以让智能体充分地理解和感知这个世界，这样它可能更好地理解用户的意图。
所以，在多模态领域，任何一个方向出现短板，都会延缓实现AGI的进程。
在多模态层面，下一步的模型发展趋势有两点：一是，在预训练的基础模型上加上强化学习，可以激发模型推理的时候产生长思维链，极大地提高模型的推理能力。
从OpenAI发布o1，到春节前DeepSeek R1发布，我觉得这是一个标志，推理模型从一个趋势变成了范式，现在语言模型基本上是推理模型一统天下。
这是非常火热、大家都争前恐后在做创新的地方。稍微更新一点的，大家不太注意的一个能力，其实是如何把推理引入到多模态领域。
比如，我给一张这个图片（足球比赛），问这个模型这张图片是谁的地方，是谁的主场？这是把模型的感知能力和内部知识能结合起来，一起去做推理，就比原先的视觉理解就强化了很多。
△来源：阶跃星辰悦配资
第二个趋势是多模理解生成一体化，更准确的讲，是视觉领域的理解生成一体化，理解和生成都用一个模型来完成。
为什么一定要做一体化？比如这个视频中，老师写板书，老师的手的姿势，粉笔在黑板上写的痕迹，比如Sora是可以去模拟之后的样子的。但是老师写了一半停下来说他以后会写什么内容，这是需要理解模型来预测的。
生成的内容是需要理解来控制的，你为了保证生成的内容是有意义的、有价值；
而反过来，理解是需要生成来监督的。只有当我能够生成，生成的时候，我才知道我是真正地理解了。
理解生成一体化，能更好地帮助生成的推理。
我举个例子：人在画一幅大画的时候往往不是一下子就全画完的，现在模型画图的时候一次性就出图了，但人画的时候会有一个构思，可能想大的结构是什么样的，后面再画细节，是一步一步画出来。
画图实际上是一个思维链的过程，为什么我们模型生成的时候不是思维链？就是没有理解生成一体化，我要画一个框架根据这个框架再画点东西再生成、根据生成的东西再生成，甚至觉得这笔画得不太好，反过来改一改再生成，现在就还是堵到这个问题上，就是理解生成不一体，所以他很难用长思维链一步一步的方式去做生成。
△来源：阶跃星辰
在语言领域，Predict next token（预测下一个字元）是唯一任务，整个训练的过程就是看你判断Predict得对不对。
平移到视觉领域，大家就会问：我们能不能用一个模型去做predict next frame（预测下一个画面）？这是视觉领域的一个灵魂拷问。很不幸，这个问题仍然没有被解决。
没有解决的原因在于模态的复杂度。大家说，语言是很复杂的，但是从统计来说，语言是一个简单的东西，因为语言至多就十几万个token。
但在视觉，一张图片，我们先不说视频，一张图片1024×1024，就是100万维，每个维度还是一个连续的空间，难度是不一样的。
在语言领域，2017年Transformer出来，对业界最大的意义在于，这是一个可以scale（扩大规模）的文本的理解生成一体化的架构，在那之前，其他的模型基本都不能Scalable。
2020年的GPT-3，意义在于：我们第一次把海量的互联网数据放到了这个scalable的架构上，用一个模型处理所有NLP（）的任务；
2022年，ChatGPT出来了，就是在预训练的模型的基础上再加上指令跟随，这是GPT-3.5做的事情；
GPT-4的时候，这个能力就进一步增强了，\"GPT4时刻\"，指的就是在这个模态上，我们的模型真正能达到跟人的智能差不多的水平。
现在，我们加上了推理，就可以解决非常复杂的问题。
再往后是什么呢？很多人就觉得应该是在线学习或者是自主学习，就是能够不断地自己根据环境去学习到新的知识。
到目前为止，我们觉得语言模型的技术路线基本上收敛了，没有出现别的分支。所以，我们相信其实视觉也是可以follow同样的路线。
那第一步就是有一个非常scalable的架构。多模态的“理解生成一体化”这件事，类比到语言模型，甚至应该是在Transformer这个level的事情。那时候还没有GPT，Transformer是2017年出来的，GPT-1是2018年出来的。
DeepSeek告诉我们，投流的逻辑是不成立的
我觉得DeepSeek出来给我们一个经验，就投流的逻辑是不成立的。DeepSeek从 来没有做投流，它如果放开这个流量，破亿是没有问题的。
当然，我们要重新思考一下，AI时代的产品的流量增长，是不是真的像传统的互联网还是靠投流上去的，DeepSeek出来以后，给大家一个重新看待这个问题的窗口。
不光是DeepSeek，像《哪吒2》《黑神话悟空》其实都有一些共性，不是靠传统的铺天盖地地投流积累用户的。
模型的突破是早于商业化的。我刚才做了一个比喻，先有GPT-3.5才会有 ChatGPT，先有多模融合和推理模型，才会有现在成熟的Agent。先要有了多模理解生成一体化，尤其是scalable的一体化，才能真正地做到人形机器人的泛化。
如果是那个东西突破了以后，它的价值就不光是在Agent这方面了，我最想看到它在具身智能的泛化、包括建立世界模型方面有新的突破表现。
△来源：阶跃星辰
2025年，我们将产品名称“跃问”改名叫“阶跃 AI”，就是意味着它从一个类ChatGPT的产品，到Agent的能力的转变。
对Agent的产品和商业化层面，我们的智能终端其实是ToC的，虽然我们和头部企业合作，但阶跃这些和头部企业合作的产品，最终是服务C端。
为什么我们还会坚持基础大模型研发？我觉得现在这个行业的趋势技术发展还是在非常陡峭的区间。
2024年Sora刚出来，给大家的震撼很大，但今年回头去看，大家会觉得Sora没有什么神奇的。阶跃不想在这个过程中放弃主流增长或前进的趋势，所以我们还是会坚持做基础模型的研发。
在应用的角度来，我们一直觉得应用和模型是相辅相成的，也就是说模型可以决定应用的上限，应用给模型提供具体的应用场景和数据。
数据也是非常重要的，产品形态随着模型的演变，这是动态发展的。
绑定行业头部公司，专注终端Agent
随着模型能力不断的增强，有什么样的模型，决定了有什么样的应用可以被解锁、可以成熟和繁荣。
最早期的时候，比较流行的是各种各样的聊天机器人；有了Agent以后，我们就可以用它来解数学题、写代码；
下一步是非常火热的智能体，我们相信终将从数字世界走向物理世界，延伸到智能驾驶和人形机器人等领域。
Agent其实在2023年就被讨论，但到2025年变得非常火热。我的理解是，Agent爆发需要两个必要的条件，一个是多模态的能力，另外一个是慢思考的能力，这两个能力恰好在2024年的时候取得了突破性的进展。
我们选择了智能终端Agent作为我们的方向。首先是，Agent要能更好地帮助人类去完成任务，理解用户所处环境和任务的上下文。很多的终端是用户的感知和体验的延伸，比如手机、耳机，在发起任务的时候，它已经知道任务的上下文了。
第二是，很多的智能终端或者是终端的设备，就是帮你完成任务。比如说微波炉，我家里的微波炉有上百功能，但是我很少用，所以我希望它是一个Agent，将来放一个芯片在微波炉里，就可以直接跟它对话，智能终端是完全有能力实现这件事情的。
我们其实现在在智能终端上也选取了几个重要的终端：手机、车，还有机器人。
我们和各个方向的头部企业展开了深度的合作。比如Oppo的一键问屏的功能，背后使用了阶跃的多模态的模型。拍照片，处理照片，或者是识别一下照片里面的人物做一些问答，导航功能都可以。
对于成为垂类行业的供应商，而不是直接To C或者To B，我们是觉得这个东西很新，头部企业已经有了大量的用户，有了场景，我们才能去尝试这个模型究竟怎么做。
如果我们上来做ToC的话，我们第一件事情还要做grow user（用户增长）和场景增长。
所以，我们先和合作伙伴一起合作，等这件事情探索清楚了，将来是不是自己做，我觉得都是有可能的。
现在所有的设备都是孤立的，其实有一个很诱人的场景，对一个用户来说是，希望它的Agent或者是助手，是能跨设备的，这件事情谁来做？我想肯定有很多人在思考。
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本文来自微信公众号“智能涌现”，作者：邓咏仪，36氪经授权发布。
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