“AI 2.0时代，生成式AI被视为推动生产力进步的重要技术，如果能在知识、推理、执行三层能力上实现突破，将真正带来整个社会生产力的跨越式发展。” 商汤科技董事长兼CEO徐立在2024 GDC上提出了这一前瞻性观点。

　　3月23-24日，2024全球开发者先锋大会（GDC）在上海召开。商汤科技董事长兼CEO徐立受邀出席开幕式，并发表《AI 2.0时代的“新质生产力工具”》主旨演讲，分享了对AI 2.0时代生产力工具“质”变背后的思考和突破路径。

　　新生产力工具仍需持续进化

　　最近，“新质生产力”成为热议话题，尤其在开发者领域，生成式AI被视为引领生产力突破的技术，也标志着人工智能进入了一个新的发展阶段，我们称之为AI 2.0时代。

　　ChatGPT、Copilot、Blackwell是AI2.0时代的热度代名词。搜索数据显示，中国对于这些词的关注热度位居世界榜首，这代表着中国近千万的开发者以及普罗大众对于AI能够带来的变化热切关注。

　　随着AI 2.0时代的来临，GitHub上的相关项目数量呈指数级增长。生成式AI项目、大模型项目以及辅助编程、辅助开发的工具项目层出不穷。但反过来看，中国数字人才缺口也在逐年增大，且短缺比例在快速扩大。虽然我们已经开始使用AI 2.0时代的生产力工具，但这些工具带来的生产效率提升效果并不明显，所能解决的问题占比不足10%，给生产链路带来的突破相对有限。

　　众所周知，软件开发全生命周期包括需求分析、设计、开发、测试、部署和维护诸多环节。虽然目前AI能够带来很多革新，或者扩展到很多场景，但目前仅能解决其中非常小众的部分。具体而言，AI目前能解决的是在过往基础上抽象成比较标准化、甚至以知识库的形式固化下来的内容，包括代码补全、代码增写以及部分测试用例等。如果把它分摊到整个软件或者产品设计的全流程当中，占比并不高。随着扩展能力变强，很多工具会从前端的设计、测试用例再到维护的横向拓展，一步步往前演进。

　　另一个有意思的现象是，编程经验越丰富，不代表就越能用好新的生产力工具。统计数据显示是相反的：工作五年以下的程序员使用新生产力工具解决问题时长超过一小时，但五年以上的程序员反而更短。这意味着越是高阶、复杂的任务，对于当前新生产力工具来说还有一定的挑战。

　　大模型能力可分为三层架构，而且这三层之间互有依赖，但又相对独立。徐立表示，第一层是知识。目前，许多生产力工具解决的都是知识层的问题，当用户提出问题时，其底层的逻辑都来自于“世上无新事”——你所面临的问题，前人可能已经遇到过并解决了，因此通过大模型可以很好地完成这些任务。二层是推理，理性思维的质变提升。有了世界知识之后，再往前演进。即使不知道这件事实，也可通过AI逐步把这个事实推理出来，给出更多的可能性。第三层是执行，世界内容的互动变革，即如何跟这个世界互动反馈。

　　“KRE”三层架构实践：商汤“小浣熊”快速进化

　　商汤结合“KRE”三层架构打造出一个办公辅助软件“小浣熊”。如果去年用“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。在此基础上，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。

　　徐立表示，“小浣熊”实现了管理智能化和办公智能化。“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。”

（文章来源：读创）