当人工智能开始从屏幕走向现实世界，人机交互正经历一次升级时刻。
无论是手机、汽车，还是正在加速落地的机器人与可穿戴设备，过往以你问我答为核心的回合制交互，正逐渐暴露出响应迟缓、感知割裂、上下文中断等问题。这种交互方式的先天缺陷，正在成为AI进入物理世界的关键瓶颈。
2月2日，面壁智能联合创始人兼CEO李大海接受包括《每日经济新闻》记者在内的媒体采访时表示，新一代人机交互的方向已经出现曙光，但真正的跃迁不会一蹴而就，而是伴随着云端与端侧模型能力的持续提升逐步发生。在这一过程中，全模态模型是否能够成为连接数字智能与物理世界的具身大脑，正在成为产业关注的核心问题。
图片来源：面壁智能
全模态不是功能叠加，而是交互范式变化
随着AI开始进入物理世界，当其驱动机器人或可穿戴设备时，传统的人机交互模式开始显现弊端。
清华大学计算机系长聘教授、面壁智能联合创始人兼首席科学家刘知远认为，对人类而言，听、说、看本身是多通道并行的，人可以在说话的同时继续听、继续看，这些过程并不会彼此阻碍。但在人机交互层面，此前的大多数模型都很难具备这种能力，“一旦你开始说，就没有办法看了，有这样那样的问题。”
这种交互方式的缺陷，限制了AI走向具身智能的深度。在刘知远看来，拟人化、高度自然的交互能力，是让机器人、智能终端更像人的关键一步。“它（全模态模型）和让我们未来的机器人、智能终端能够像人一样去进行自然交互，可能离得更近。”
依照这一判断，具身智能并不是一个独立分支，而是对模型交互能力提出了更高要求的应用场景。刘知远强调，在具身、智能终端等场景中，其实同样需要类似的模型，才可能让它更好地服务人类。刘知远在采访中判断，具身智能在能力层面的快速迭代，可能并不遥远。“如果说还有多久，我估计可能也就是这两三年时间。”
落到产业层面，端侧模型与AI硬件的结合，正在成为一个现实而复杂的命题。
在李大海看来，随着大厂下场、智能体进入手机等终端形态，新一代人机交互的形态已经看到曙光，但这也并不意味着拐点已经到来。他判断，这一跃迁不会是一次性完成的，“大家会在这个方向上不断地探索，这个要伴随着云端模型和端侧模型的持续提升。”
即便在当前被广泛讨论的手机场景中，技术本身仍存在明显约束。李大海表示，像豆包手机背后依托的是目前行业里最优秀的模型之一，但它对人类复杂任务的完成率其实也没有完全达到可用的理想状态。
李大海进一步分析称，一方面，纯云端方案难以绕开隐私问题；另一方面，端侧资源的算力等消耗，使得全模态能力在手机上的落地需要更长时间。李大海直言，模态越多，资源消耗越大，这决定了不同终端形态的节奏差异。
手机目前的交互仍主要以语音和触控为主，模态相对受限。李大海介绍，以豆包手机为例，其核心突破是让智能体可以像人一样操作手机，代替用户完成复杂任务，这相当于解决了像人一样输出的问题。而下一个重要的演进方向，则在于输入方式的变革。
“目前手机与人的上下文同步，依赖人在屏幕上的主动操作。如果未来手机能直接聆听、观看真实世界，它就能更好地与主人同步、共享上下文。”李大海认为，这是手机迈向真正智能体的关键一步，但也将直面功耗与隐私保护的双重挑战，对产品设计提出了更高要求。
相比之下，汽车、机器人等场景，由于资源条件更宽松，也被李大海认为是全模态模型更具潜力的落地方向。而在具身智能领域，他认为，当前的瓶颈不在本体，而在大脑，一旦模型能力出现突破性进展，具身智能很可能迎来类似“ChatGPT时刻”的跃迁。
行业将快速见证模型专业能力与交互能力爆发
在这种判断下，面壁智能对自身的定位并不着重关注某一个产品或硬件形态，而在于是否能够持续产出高质量模型。
在AI领域，Scaling Law（规模定律）曾是公认的铁律，但关于其是否会碰壁的争论从未停止。面壁智能曾经提出另一个视角：Densing Law（密度法则），即大模型的保鲜期极短，能力密度每100天左右提升一倍。这意味着，重要的不是开发出一个优秀的模型，而是具备持续开发优秀模型的能力。
面壁智能将自己定位为“做大模型的光刻机”。李大海解释说，这个光刻机指的是不断训练出更高能力密度的大模型。
刘知远补充表示，密度法则的逻辑与芯片行业相类似：大模型未来的趋势是尺寸越来越小、密度越来越高。进而极致地降低模型成本，同时用更小的尺寸让其更有可能在距离用户更近的终端上运行。
李大海强调，端侧模型的商业化，本身也是能力验证和数据飞轮的一部分。单纯依靠商业化的路径销售模型，来实现将模型部署到百亿台设备的目标可能比较困难，更现实的路径是通过生态和开发者，共同推进这一过程。
关于与大厂之间的竞争，在李大海看来，创业公司的机会并未因为大厂入场而消失。AI仍然是一个产业级机会，创业公司面临的考验是，选择在一个非常广阔的赛道上占领比较小的份额，还是在比较小的市场去争取头部，“我相信还有很大的空间给大家去发挥。”
对于未来的技术趋势，刘知远提出了两大主旋律：一是智能能力的持续增强；二是智能的使用持续高效。他认为，接下来一两年，行业将快速见证模型专业能力越来越强，以及与世界交互能力的爆发。“它（指模型）作为一个智能体，具备了更强的自主学习能力，这是接下来一两年非常重要的发展趋势。当它具备了自主探索、学习成长的能力之后，再下一步的突破，其实就是多智能体的协同。”
刘知远表示，在未来的五到十年，全球一定会进入多智能体互联互通、高度协作，并涌现出群体智能的状态。
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