GPT-4o被OpenAI誉为“全能模型”，那么，“全能模型”的出现，可能会加速哪些行业场景的演进？国产AI厂商又可能面临哪些挑战？一起来看看本文的解读。

OpenAI将GPT-4o誉为“全能模型”，这一概念将在本文中反复提及。让我们先来回顾一下GPT-4o的三个优势：

1. 实时交互接近人类：归功于端到端多模态神经网络，将视觉、语音等多种模态训练成一个模型，简化模型服务工程复杂度，使反应速度接近人类。
2. 多模态意图理解：感知物理世界的视觉、语音，理解环境、人物、事件。
3. 精通全球语言：实时翻译表现出色，根据不同的语境调整翻译的风格和语气，模仿不同语言的风格，中文水平刷新SuperCLUE榜单。

家庭教育对孩子的价值观、习惯、社会适应能力产生深远影响，当代家长在教育过程中的沟通意愿、沟通方法、时间精力普遍受限，全能模型能以沟通互动的方式辅助解决这类问题。

我的观点：全能模型在素质教育方向的潜力，远大于课程辅导，这恰恰是国民教育最缺失的部分。潜在用户群体可能是一二线城市的80、90后的职场人士，他们的特点是重视启蒙教育、经济充裕、敢于尝试、缺少时间。

看好三种全能模型沟通互动式辅导方向：

1）课程辅导：GPT-4o发布会中展示了数学课程辅导，实测确实能够逐步讲解高考数学的解题思路。学生也可以一边听AI讲解编程，一边在屏幕上查看代码示例和运行结果。这种指导方式非常个性化，从设定问题到启发思考，再到纠正错误，最后给予鼓励，全能模型有潜力辅助完整的PDCA学习过程。过去的AI，绝对做不到。

2）素质能力辅导

• 心理自查：例如“儿童绘画心理评估”，模型通过做画的内容来推断儿童的心理状态、认知和兴趣爱好等。理性答题会刻意遮掩很多东西，但艺术表达、故事性沟通会将真实心理展露无疑。类似的需求还有儿童抑郁、焦虑评估等。故事性、鼓励、尊重和易懂的方式与孩子沟通，增强他们的自信心和自我效能感。
• 底线教育：校园霸凌成为今年的热议话题，为了培养孩子的反霸凌意识，通常会使用有声绘本，但绘本缺乏互动性。全能模型的交流能力可以弥补这一点，通过互动增强孩子的学习效果。同样重要的还有性启蒙、法律常识、道德规范、社交边界感和坦诚沟通等，它们对个人安全和社会竞争力有着深远影响，却常常被家长所忽视。
• 天赋系统：智商不代表孩子的全部，儿童天赋系统还包括人际交往、口才表达、自然认知等8个维度。全能模型可以发挥个性化、互动性的优势，结合儿童陪伴机器人帮助孩子发展自己的天赋，提高综合能力的同时，也在自己擅长的领域内取得进步。

3）环境氛围辅导：家庭环境对孩子的学习动力和习惯非常重要。如果家长的情绪失控、过度施压，可能会对孩子的心理产生负面影响。现在职场人士压力都很大，回家面对孩子时难免会力不从心。

如果有一个全天候的氛围辅导AI助手，就可以帮助实时分析家庭氛围和孩子心理状态，及时提醒，每日复盘总结给到家长辅导建议，督促家长成为孩子的榜样，而不是等娃抑郁后再去看心理医生。

我的观点：家庭教育机器人这一轮机遇，AI+机器人的公司会更有优势，互联网教育平台将受到一定冲击。因为视频课件类的材料数据获取门槛不高，容易在拼夕夕等渠道获得后作为RAG外挂知识，或者训练到全能模型。这意味着未来的课程辅导，比以往更加考验产品设计与工程整合能力，变相削弱了教研、教学的壁垒。

方向2 —— 具身智能：将重塑单身经济、老年经济、家庭服务的场景体验

2024年的具身智能跟过去不再是一个物种，有3项颠覆式技术突破：

1）精细化动作学习：基于端到端神经网络的动作学习，打工机器人擎天柱、特斯拉FSD采用同款技术，理论上机器人可以学会任何手艺活并且比人更加精准。国内类似赛道比较看好初创公司星尘智能。

2）电机驱动替代液压：电机搭配高性能伺服系统，一次性突破控制精度、瞬时响应、能耗、体积、安全性等5项瓶颈，最具代表性的就是波士顿动力电机板Atlas的那段宣传视频。

3）GPT-4o真人级交互：全能模型可以为具身智能注入灵魂，但灵魂与神经系统的连接还需要补全和增强。我预判OpenAI后续版本将针对空间智能来强化，尤其补全触觉模态，增强全能模型与边缘计算的实时协同，提升机器人精细化的决策、规划、控制能力。类似方向也建议持续关注Figure、李飞飞创业项目的进展。

单身群体的特征是更注重个人生活品质、没有家庭负担，可支配收入更多用于消费，同时潜在大量情感、社交、生理等需求，对定制化体验情有独钟。全能模型加持后的具身智能可以满足：

1）情感陪伴：“具身”意味着可以在陪伴中提供更强的物理存在感、场景带入感，GPT-4o可以理解用户的信念、欲望、意图来拟人式交流陪伴，并且拥有无限的心力、时间、知识，可以Cosplay各种人设，这是人类无法做到的。

2）社交技能：具身智能可以帮助性格内向、社恐的人做模拟演练，扮演成客户、同事或朋友等角色，帮助练习各种场景下的沟通和应对技巧，辅导表情管理和情绪管理，克服紧张焦虑，增强自信。

3）情趣体验：试想如果有这样一个情趣机器人，形象、声音、性格、动作、技能、剧本都按照你的要求来定制，会是一种什么样的体验？这里的风险是可能导致单身人群比例进一步上升，也伴随伦理合规的问题。

随着人口老龄化，老年人对健康护理的需求日益增加，具身智能可以提供支持：

1）安全护理：协助老年人完成日常活动，如穿衣、洗漱和进食，并监测他们的健康状况，在紧急情况下，它能迅速呼叫救援并通知家人。此外，它还能提供心理支持和思维训练，帮助预防脑力衰退。

2）教育娱乐：提供文娱内容和知识，帮助老年人学习新知识和技能。比如播放音乐、电影、有声书，陪伴老人聊天，提供健康养生知识。模拟社交、游戏互动，让老人在娱乐中学习新知识，保持大脑活跃，丰富老年人的精神生活。

3）数字永生：全能模型可以通过具身智能记录老人的日常多模态数据，包括环境、形象、人格、重要时刻等信息，上传到云端重建逝者的孪生分身，让亲友能够在虚拟世界中与逝者“相聚”。云端提供数字族谱、家族故事、数字殡葬、数字祭扫等业务，降低殡葬、墓园的资源消耗，低碳环保。

智能家居领域，当前有两个局限：处理复杂场景、学习能力。例如：扫地机器人，当人遇到地上有一条数据线时会捡起它并放置到正确的位置，但扫地机器人就搞不定。具身智能如果发挥精细操作、模仿学习的优势，有机会解决烹饪、清洁、收纳等复杂的家务问题，帮助家人专注做他们内心真正热爱的事情。

方向3 —— 超级助理：Her无处不在，人类将沦为硅基文明的引导程序？

我们可以试想这样一种画面，全能模型在云端作为超级助理，其分身遍布在生活中作为终端入口，大概会发生小明这样的故事：

1）出发地：家

早晨，小明在助理的呼唤中醒来，超级助理已经让厨师机器人准备好早餐，并根据小明的健康数据调整了营养配比。它挑选了小明可能感兴趣的新闻摘要，如果需要的话可以跟小明讨论。它提醒小明当天的日程、交通和天气情况，并为他准备了合适的衣服、出行物品，调整了室内的温度和湿度。

2）途中：车内

去往绿道的途中，助理通过FSD帮助小明解放双手，监控实时交通状况，自动避开拥堵路段。车内，安排了一位机器人美女伴侣分身，陪他聊天、玩游戏。家里的机器人已经处理了早餐的厨余垃圾等清洁工作，开窗通风、照顾宠物。刚好，助理注意到小明的投资组合中有一各交易策略被触发，它自动执行了交易，将虚拟币的浮盈落袋为安。

3）目的地：绿道徒步

到达徒步的绿道后，助理通过智能手表与小明保持联系，提供实时的天气更新和安全提示。它帮助小明规划了一条既安全又风景优美的徒步路线，推荐最佳的拍照地点。在小明享受徒步时，助理监测他的健康状况，确保不会过度劳累。徒步结束时，家里的厨师机器人已经开始在洗菜、切墩，伴侣机器人已经采购好消费品回到车上，准备帮小明放松肌肉疲劳、聊聊徒步体验。

全能模型为上述场景带来了两个体验变革：

• 单场景体验极致闭环：全模态理解用户的意图，用接近真人、替代人的方式来解决细分场景的全量问题。
• 跨场景体验无缝衔接：通过主动交流+学习用户习惯的方式，来实现跨越时间、空间的全场景行动规划与动作衔接。

我的观点：为什么马斯克说特斯拉不是车企？因为特斯拉本质上是做AI机器人的公司。我相信，未来凡是把车当成“车”来做的车企都会陷入竞争劣势，把车当成AI机器人、超级助理入口、能源管理节点做的公司更有机会。全能模型，将加速这种Her无处不在的智能化趋势。

方向4 —— 智能咨询：认知茧房加速形成，咨询分身增强领域IP的睡后收入

互联网时代，搜索实现了信息平权，大幅降低信息获取的门槛。Feeds流构筑了信息茧房，帮助一部分人进化认知、做好流量生意，也让另一部分人沉迷于人性弱点。

我的观点：AI时代，全能模型将加速认知茧房的形成，在局部范围内做到科技平权。因为领域IP获得了更强的咨询服务输出能力，用户有了更加高效学习、解决问题的沉浸式入口，认知成长的门槛将越来越低。

未来智能咨询可能的服务模式：

新模式可以带来哪些明显的变化？

1）需求端_用户

• 解决效率：用户可以用实时沟通的方式享受咨询服务，不需要等IP本人。
• 价格便宜：比IP本人咨询要便宜很多，比如10元一次的轻量咨询，用完即走。
• 咨询体验：全能模型以更接近与真人沟通的方式进行咨询，高情商、人性化。备案后的全能模型将拥有相对较正的三观，没有主观偏见和人性弱点。

2）供给端_IP、领域专家

• 生产效率：领域IP们通过录制视频、随口记录等方式借助全能模型快速生成原生态知识，过去很多没有精力梳理材料、做IP的人也可以参与。
• 服务效率：全能模型可以同时向所有客户提供实时、个性化的咨询服务。
• 精准分流：全能模型分析客户意图生成画像，将高净值客户转给人工做深度咨询，帮IP本人更聚焦高价值区域。
• 运营效率：全能模型极大降低了知识的生成门槛，扩大了知识数据的来源，提升了问题解决覆盖范围，IP根据用户与AI分身的交流反馈动态优化知识，形成数据飞轮的复利效应，让分身的咨询能力可以快速进化。
• 产权保护：IP的私域知识不透明，竞争保护窗口期比以往更长。只要定价合理，至少能让原创者先赚到一波，不至于像网课那样苦苦研发出内容一经发布就为他人做嫁衣。通过认知升级和知识更新，还可以动态加固壁垒。

预判一个财富密码，认知差 + RAG + 全能模型 = 睡后收入。

未来将有大量领域IP和有咨询需求的人从模式中受益。IP甚至不需要规模化作业，仅靠几人就可以获取过去十人、百人级别的商业价值！

方向5 —— 软件服务：整合企业全量知识、增强服务体验，数据要素是关键卖铲人

1）全量知识高效利用：这里我想重新定义下“知识”这个概念。

• 传统的知识：是指文档、FAQ、规则或者图谱等，可以被人和AI直接利用的信息。
• 未来的知识：物理世界中能被模型理解的数据，都可以成为知识。例如：某段Top Salse成功销售转化的录音或视频，其中蕴含的沟通技巧和销售策略就可以给模型来分析运用。

  企业若能为知识管应用体系建立正向循环，将获得更好的市场机会和客户口碑。

2）增强客户服务体验

• 多模态体验：企业有机会实现多模态交互的智能客服系统，利用更丰富的图片、视频数据来给到客户更直观高效的体验。例如：客户可以要求APP分析过去一年的消费数据，并生成包含趋势图、饼图、条形图和节省建议的报告。这种个性化服务在过去是无法即时提供的。
• 体验效率提升：按用户需推荐、沟通商量的体验，肯定比主动搜索更爽。举个例子：旅游APP，未来的核心应该是AI交互入口，而不是给一堆酒店、机票、游轮等选项。因为所有产品和攻略都可以被视为AI的知识库，可以像吩咐秘书一样让APP来完成所有安排。

我的观点：从客户体验的角度，催生了大量企业软件服务的商业机遇。因为大多数现有C端APP都值得用全能模型重构一遍。

3）数据要素：AI软件服务的铲子是数据，高质量、细分场景的数据将催生至少5年的数据要素产业增长。有两个迹象表明，即便是OpenAI也非常缺数据：

• GPT-4o免费：就是因为缺少高质量的数据。多模态的场景多样性决定了它需要积累几年。实验前期数据质量重要性远大于规模，因为高质量数据代表着一种工艺标准，代表对天花板的极致追求，无法绕过大量人工处理数据的过程。
• OpenAI跟Reddit合作：昨天的新闻，双方合作主要就是交易数据，Reddit也是Google的数据供应商。

OpenAI为了确保发布会演示效果，一定会精选GPT-4o最擅长的场景来展示，实际测试的平均水平应该多少打点折扣。Sora的宣传视频也有很大水分，实际出图可用率只有1/300，主要靠后期，GPT-4o的体验还有待更多迭代与实测。

挑战2 —— 影响国内复现基模型的主要因素

国内在跟进ChatGPT、GPT-4的过程中没有展现出体系化的独创性，Sora发布后仅有生数科技勉强跟进，GPT-4o发布时已经领先国内2代以上。

OpenAI的核心优势到底是什么？我认为是：创新文化＞人才＞算法＞数据＞算力＞系统工程。

以数据为例：

• 2018年：OpenAI开始标注GPT时应该初步构建了数据生产流水线、效果实验工程
• 2021年：OpenAI开始标注GPT-3.5，并构建支持RLHF体系的数据。早期模型版本的发布可加速获得高质量数据喂给新版本，形成数据飞轮的复利效应。
• 2023年：国内的大模型数据产线基于开源模仿构建，工艺细节还在持续完善，数据质量、数据规模还远远不足。

这只是数据视角的差距，更不用说各维度综合差距。

我的观点：国产AI至少落后5年。一些投资人、CEO们的乐观自嗨听听就好，问他们自家大模型什么时候能拿出平替GPT-4o的效果来公测？一问一个不吱声。

国内厂商如何才能复现GPT-4o？很大程度上取决于Meta何时开源。当然，也看到国内以月之暗面、生数科技等清华姚班系为代表的初创大模型公司，成立1年就取得瞩目的进展，国内AI“产-学-研”联动已初见成效。

挑战3 —— 全能模型应用的安全性

就在昨天，Bengio、Hinton和姚期智三位图灵奖得主领衔25位全球顶尖AI科学家，在权威科学期刊 Science 呼吁各国领导人针对AI风险采取更有力的行动，并警告近六个月所取得的进展还不够。刚好2天前OpenAI解散超级对齐团队，安全部门拿不到算力。我认为AI安全之所以难做的核心原因是：

1）对抗性攻击的复杂性：大模型底层基于概率，如果攻击者精心设计引导模型出错，防不胜防。更何况OpenAI处于技术快速演进的档口，安全体系无法预判涌现的临界点，GPT-4o带来更多的模态和场景，更加大了安全的复杂性。

2）黑箱中自主拆解目标：如果AI具备定义目标、拆解目标、规划路径的“绝对权限”，哪怕只具备其一，就可能发生这样的场景：人让AI去除掉全球所有垃圾，AI认为人就是垃圾的源头，所以AI把人类灭了。这里的悖论在于对指令的理解可能偏差，AI执行路径的规划过程不可解释、难以干预、瞬间执行。

挑战4 —— 领域模型与私有化存在客观局限

1）国产化算力：国产化需要适配，性价比有待提升，热门型号华为昇腾910B需要排队采购。

2）模型参数量与性能：相同硬件条件下，模型参数量越高，涌现效果越好，但响应延时也越高。所以如果要精打细算，就得拆分业务场景，具体分析选型搭配。那问题来了，GPT-4o这类全能模型增加了多种模态，对模型参数、性能的要求会更高。

3）私有化大模型的可控性：企业容易陷入一种误区，希望采购1个大模型解决全部业务需求。但实际上目前的私有化大模型大致可以分成三类，如图：

我的观点：从私有化业务落地的角度，我的看法是：L1、L2必备，L0是选配或走公有云。完备方案是“多种大模型 + 传统NLP + 专家系统”，发挥各自的优势。

4）私有化大模型训练：业务往往期望可训练大模型，但目前做过尝试的AI厂商都遭遇诸多挑战，包括项目亏损、数据运营投入不足、训练效果难以达到预期，以及难规模化交付。私有化环境下的产品交付是个体系化工程，复杂度远超一般想象。

我的观点：现阶段务实点的思路是不强求私有化训练，要求AI厂商在出厂前就针对业务需求，评估好需求满足度。一旦实际交付验证时不及预期，优先尝试调整知识，其次调整Prompt，最后调整工程逻辑、阈值配置。若试过多种方法依然不及预期，说明应该返厂，待厂商AI实验室中优化到达可用标准，给出效果评测报告，再发布更新到私有化。需要甲乙双方拥有较强的信任基础与开放心态。

作者：于长弘；公众号：弘观AI

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