Deep Dive
Shownotes Transcript
欢迎收听晚点聊本期的主播是曼琪将近八个月没有更新大的模型版本后百川在春节前发布了推理模型百川 ME Preview 在一批头部大模型公司中百川在 2024 年年中明确做出了选择聚焦医疗这是王小川长久的关注他告诉我 2000 年他研究生的必用论文就是做基因测序的拼接算法当时他就想知道生命的数学原理是什么因为
因为发现数学物理等科学体系不足以解释生命了他还去研究了中医也投资过中医公司他认为中医是一种哲学在 2023 年成立的百川上王小川统一了他对生命科学的长久关注与追求 AGI 这样成立之初讲通用模型和应用的百川看起来变了慢了也走到了焦点之外去年百川既不参与模型 API 价格战也没有跟进投流大战
社交媒体上出现不看好百川的声音也有投资人告诉我百川其实是最稳的大模型独角兽之一哪季融资超 50 亿元却没怎么烧钱
在百川发布新模型 M1 后我们访谈了王小川聊了百川做医疗的缘起王小川理解的 AGI 与医疗和生命科学的关系以及百川已经发生的一些落地实践比如他提到 2025 年一季度每个海淀居民就可能用上一个由百川提供的 AI 医生助理多数人认为做医疗是转向垂直领域王小川的逻辑则是医疗不是垂直场景因为任何一个 AI 技术在医疗上都有用武之地它不会被今天的 AI 淹没掉
当更多同行与科技大公司在同一个账号里厮杀时王小川强调创业要走出大厂设成之外他看到了什么以下是他的阶段性回答
我们可以先聊聊你们昨天刚刚更新的这个模型你们昨天刚刚是发了推理的模型百转 M1 Preview 包括也开源了一个 14B 的版本你可以讲一下就是这次更新之后你有收到一些什么反馈吗它首先是我们叫做通用能力使得在第一体对在医疗上能突出这是我们达到这样的一个目的所以的话呢 M1 发布的时候其实可以看到它是有在视觉的这样一个推理能力通用推理能力尤其在搜索的这样一个推理能力
就两种一个是行政这是我们独有的一件事我不知道你也询问了一个词吗就是我可以去查这种论文还是有文献来支撑的对它不是让你去学习论文它叫 evidence based 所谓 evidence based 最重要就是以论文为基础这种支撑的像 PubMed 还有 HubbzDate 支撑的这是中间的一个我们解锁了行政这样一个场景这叫做搜索跟推理的结合解决行政场景
然后另外的话呢正好有一个案例可以分享是前几天是正好一个内蒙古的一个案例内蒙古的市人民医院当时有一个患者然后已经基本放弃下死亡通知了诊断说老梗在医院住了大概两多时间不见好然后他们家里不甘心就送到北京来往协和去治疗路上的话把他的病情传给我们了
然后我们就放到我们的 MED 的系统里面这是非常正式的案例怀了之后 MED 就给了三个推理方向就三个界面诊断他就认为说大概是还有哪三种病分别在里面需要做什么样的验证然后他去协和之后的话协和的老师给了四个我们三个完全命中了
所以如果在市这医院当时按照他能够顺着这些思路往下去做诊断因为他已经给了方向说诊断完的话这三个做这个人就立刻就救活了因此现在他的能力来讲是已经远超过了市这几医院的水准这个应用的价值会非常大
这一次百川 M1 其实你们是又有一个开源的版本那之前的话百川和百川二是开源的百川三和百川四是没有开源的为什么有这样一个又走向开源的变化我们这一家行业的话呢不是百川一家就能做完的包括我们跟很多医院要去做这种合作
当有开源版本的话是 for 医疗这一块增强我们刚讲我们医疗它一个 14B 的这么一个模型然后你在医疗上的频率是超过了千分 72B 的但是这个模型你就拿 4090 卡就能部署起来了一个 70B 的你就会拿很多这样我们认为作为医疗科研的这些人甚至做医疗的这些人他们其实很容易就能够更上手一个模型去做上面的调优
更快把我们带到这个行业里面来这种行业来之后的话也许会成为我们好的一种合作伙伴就建立这样一种透明带来一种信任关系这个和 DeepSeek 最近的强势开源有关系吗没有 原来计划就有的原来的计划就是在这个版本上是要开源对 就会有应用的这么一个出口其实我们今天我们还会发两个开源版本
所以开源的话也是一个行业中间更好的这种配合比如说我们的体验中心他们可能就需要自己的模型你说他说修发不熟还调了 API 呢大家讨论半天不如开源吧你先做起来这样使得这个行业都能够共同进入到 AI 时代因为我觉得大家会去想是不是受到某一些公司的启发是因为在 25 年 1 月份这个时间点确实中国的大模型领域非常热闹就是有很多家公司都在更新自己的模型包括像 MiniMax 之前一直是闭源的
他们也来一些人都可能碰上了吧确实没有这么想这是我们旗舰的这样一个计划反正是他们这个做得非常好之后我们可能得到关注还少一些但我们的行业还好甚至于在医疗行业里面我们会有自己的这样一个独有的贡献而且就是一月份这一轮比较密集的大家更新其实都是围绕着 OE 方向的 R1 然后 Kimi 的 K1.5 豆包的 Pro1.5 都是这个方向的对然后你们的 M1 其实也是
为什么百川不是最早复现 OE 的中国公司其实你们强化学习是很早的时候就在做的光复现不是我们的目的我们也希望往下在百川在发布的时候都能带上跟医疗突出的这样一个心智所以最后是跟你的这样一个觉得你的能力精力都会有关系的因此我们认为自己的这样一个心智上身在通向医疗增强如果只做通用的来看我们就变成双份力量了通向最早医疗上同步发不发就是一个难点
就是跟你的目标有关之前我们和 Mingmess 的严俊杰聊他说中国有些公司复现 OE 特别快是通过蒸馏做到的但是这个访谈发布之后也有一些技术社区他比较反对这种观点就是说蒸馏其实没有办法解释像 Kimi K1.5 包括 DeepSeek R1 的技术报告里展示了一些训练的细节就您会怎么看中国一批公司他去追 OE 这个事特别快
两个东西啊就快是来自两个原因一个原因的话呢是三种能力吧第一个是蒸馏是中间的有我倒不排斥这个事其实这个是公开秘密很多公司都在做蒸馏这件事情其实你可以解释一下就怎么样大家会认为它算是蒸馏就是因为你要勾召数据你原来靠人标注嘛
但是如果对方模型你有了你拿它来做标注你也会容易很多就是减少人在里面的这种投入包括 DeepSeg 也针灸自己你看发了一系列开源嘛你说大模型针灸小模型这样你避免每个模型得重新做一遍第二的话呢之前部分这个公司的模型它其实是不完整的就表现上是在学习 O1 或者叫对标 1 但是品相能够长得比较像实际能力上讲是有大的差距的这个发得快中间有部分是这个原因
你怎么看豆包前天更新 OE 方向的豆包 125pro 的时候他们特别写到说我们不走捷径不使用任何其他模型的数据对我这样子就是每个公司都有自己的策略或者自己的这种属性对吧对于豆包研的话具体这种巨头它当然对原创性要求会高一些甚至它极端点它说我都不看你论文那它干得出来我也信哈哈
那我觉得不可能吧他肯定得看各种论文对就是他选择就是他选择叫南的路那我觉得这是鼓励的一件事吸引力的您去年说过理想慢一步落地快三步我理解的是指在最前沿的基础上其实我们还是一段时间里是要去跟随美国的一些原创新的创新但是在同一代模型下中国是有可能把应用和落地做得更靠前更有优势的
我觉得有机会还是这样一个观点在医疗里面我们就落地上讲在 25 年就是重要的一个时间了所以 20 年是把模型比方说我们有能力把资源到了团队组建了 24 年的话呢是从现在能够让大家相信医疗是未来也把这个医疗人才能吸引到 25 年我们在这里面就能够开始医疗落地医疗可能才比较早解锁的重要场景不是大家想的是比较晚解锁的重要场景
对我觉得应用上落地快三步就你刚才讲的一些进展我觉得确实是落地快三步那你觉得理想慢一步还成立吗比如说现在美国的企业社区有的人也很恐慌对吧他们觉得中国的一些公司追得太快了对我觉得这样确实 DeepSync 做法的话是超出大家预期的好往下的话我们还会继续去关注对吧那现在至少也比 OpenAI 还是慢一些了就它已经来讲可能慢半步或者说是很接近了这件事情大家确实是比其他公司干的漂亮的地方
对也有人说它是中国最像 OpenAI 的公司其实它的一个特点就是它前期是没有怎么做应用的它第一个没有融资的任何的责任和风险所以它既不考虑钱怎么来也不需要先考虑交付什么样的这个商业模式这是它的一个优势甚至它卡都也是现成的它之前量化囤了很多卡对所以它可以在一个特别放松的环境下居住这是其他的你的一个叫做从零起步穿过是不可能复制的一个方式的
就它不是一个典型的创业公司对您之前其实也发过一个朋友圈就是您说 OpenAI 的成功首先是技术理想主义的胜利对而大厂受限于自己的业务牵引追逐资本热点的创业公司又比较容易动作变形所以这两者其实都是比较难有技术理想主义的是你可以描述一下现在百川的技术理想是什么吗
所以他没有受限于自己的业务牵引是吗
他团队上是属于花很多力量去走你想他前期是做得不好的但我依然从第一天所有同志问我都觉得自己是在排座上是属于最核心必须尊重的一个对手的他组织能力足够高所以他确实没有抬手这次自己也是中间这个就是任何时候你都得知道得给他射程之外的一个状态你们当时在 2024 年 5 月发布白小印的时候因为那会儿已经有兜包了吗对
那会儿的事我不让你当时 Kimi 发了当时这个媒体采访直播我说为什么这么晚发我当时说我还觉得我发早了呢那你们当时在 24 年 5 月发白小英我最近也去登录了白小英的界面我感觉她好像还是比较通用的一个聊天机器人她好像也不是特别强调说是在医疗领域的所以当时的那个想法是为什么要在那个节点发这个东西不得不发了大家都吹着你发
所以这可以算是追逐资本热点的创业公司容易动作变形的一个热点就是到那节点我觉得发一个东西放着也无伤大雅但我感觉你们后面确实就是会聚焦和收敛很多对 我觉得发完之后我在内部确实在医疗体制是非常非常多的因为只说通用我们是要追模型要追应用要追垂直在这样一个复杂环境下的时候的话我确实希望大家能够更加重视在医疗医学上的这么一个这种突破
刚才我们在说技术理想主义然后 AI 行业也经常讲信仰你觉得技术理想主义和信仰它是一样的还是有一些区别信仰是更大的一个词信仰是更大的词技术理想是它具体的一个字集你可以信啥都叫信仰信共产主义是信仰但不得信技术理想就是技术理想是信仰的一种对你觉得信仰和怀疑之间是什么关系因为比如说科学精神里很重要的一点是怀疑对吧嗯
但你相信科学吗我相信科学吗对相信科学就是相信这种实验验证相信我们通过这些方式是能够发现更多的未知那是更大的一个题目就是以前的科学的范式是不够的就是以前科学范式中间是只是来自于物理数学那种公式推导东西
那实际上 AI 模型它已经不是走的这种科学的方式了对因为像牛顿的很多东西它是能被公式化的但可能 AI 在面对的一些问题它是你很难用一个非常简练的数学公式就给它抽象出来对包括人你说一个词到底怎么定义它它都没有精确的定义呢其实我们刚才讨论信仰和理想对吧那可能语言本身它的局限就在于语言和你想表达的这个东西之间它不一定是完全贴合的语言本来就抽象了一层是啊
如果总结来说你刚才提到以前的科学范式不够了那现在的新的科学范式是什么了是在用数学去解构客观世界这个没变化只是它是把物理变成了数学就是今天的数学是对物理世界建模的我们老就觉得好像要做 world model 这个理解就偏了
今天这个数学不是对物理世界建模是对人在建模但是主体发生变化了不是建立客观世界了因为用语言开始它变成一个可以沟通可以像人一样思考
甚至是有知识知识是我们对物理世界的一个投射它不是物理世界知识不是物理世界知识对物理世界的一种 reflection 是这么一个东西所以今天这道大模型范式不是之前对物理世界建模的范式是对人建模的范式所以以前是用数学解构物理世界现在是在用数学去解构人
刚才说了一些近期模型的进展和行业动态接下来想和您回溯一下百川去招到医疗的具体过程可以从头说一下缘起吗其实内心而言的话呢当然有大的背景从第一天开始做百川的时候我这是想来找医生的
成立初衷在赵医生上其实我以前就讲到得医生得得天下就是在医疗行业里面医生是中心的这种舞台尤其在 2016 年的时候我如果回到 2016 年就两个很对立的两个事一个是阿富贵一个是魏德西事件就一方面是 AI 的这种发展让大家耳目一新
但一方面为这些事件发现大家还无解所以在那时候我觉得在医疗上做了很多的深度的思考当时我觉得有两个结论第一个结论的话对 AI 上的话 I4 购还不够叫当机器掌握语言强人工智能才到来所以这一次中一个对 AI 的继续判断
另外一块的话我认为说医疗资源的瓶颈是医生供给不足所以你这样什么做挂号网什么做春雨好大夫其实只是找医生是搞不定的供给不足它不是个互联罗技它让 AF 要提升医疗供给尤其是基层的医疗供给
而且不是在医院里面爬这种巅峰问题因为大医生到了院士就开始研究这种特别尖端的问题你走进去基层要共一起就是人人都有一生用每个人都有 AI 医生是这么一个理念这是这个 16 年为之系之后在 18 年的两个想法但是到 21 年的时候我当时就提到说往下 20 年想做生命科学大众健康这是写在我的公开的这个收购的告别信里面的但是那会儿只是时机没到来 20 年只创立了无极医学这个在楼上的公司以后也会跟大家见面的
叫 5G5Science5G 医学然后 23 年的话正好爆发了所以我就创建了百川创建百川源头是对就认为对医疗场地有巨大的用处就实在是场景想到不是说技术来了我就做这个您刚才说到最开始可能有一个起点是 16 年看到 AlphaGo 和魏泽西事件如果再往回追溯的话就是您非常想做医疗领域想做生命健康还有什么更早的源头吗
2000 年我原则是搞基因测序的所以我原则是搞这个因素我当时觉得生命这个问题好复杂我就特别感兴趣在那会儿就想到生命的数学原理是什么就生命是怎么工作的这是我 2000 年我的辩论就是基因测序的拼接算法因此对我而言我后来叫做走出科学就是你看到数学物理是不足以解释生命现象的说到这个我听说您会背《皇帝内经》
我们会做一些中医相关的这些科研工作现在还有些进展这是这个未来会大家讲的东西就我一直想因为科学今天的数学物理是不能解释生命现象但是生命现象理论不能解释现象的时候你不能说现象不对只能说理论不对意思我想寻求新的理论来解释一直在花好多力气去学习中医那也是从 2000 年之后就开始对因为其实中医您觉得它就不是一个完全科学体系的东西但是它能解释一些现象
科学不够用了所以要找其他的模式对吧所以中医中学给你很多灵感中医是种哲学中医是种哲学嗯您的刚刚同学陈锐 B 站的陈锐接受我们的采访的时候说过上高中的时候他比较感性你比较理性他很文艺写诗然后你喜欢计算机但是他说现在他感觉反过来了对教他换位了嘛当个同桌那个也不叫感性其实那现在是更理性的事情因为你发现数学物理不够用就是理性再往上的一个
对 因为科学不够用了就会做一些哲学性的这种思考所以中间的话就对于生命如何能够理解它产生巨大的兴趣我举个简单例子来讲我们说我们的 DNA 父母变成收集卵变成了人变成人的话还长得像爸妈这听着好像很自然的事但是在数学上讲这是个不可思议的事它怎么能算出来的它是不可计算的一件事三体三个球刀都转就算不了了
就是到复杂性的失误了天气预报到后来也可以找到规律了但是一个细胞比一个天气预报还要天气预报但最后竟然出现了规律性对这件事情不是用全是物理学来算的一直在这个生命世界物理学对立的一个物理世界很精确但是走向了商争生命世界看着很复杂但其实是商简的对
对 整个宇宙是上针整个宇宙上针器我觉得不成立的今天并没有认证整个宇宙在上针这只是用物理观点推导出来的结果因为它的要求是要是一个封闭的跟外界没有物质能量交换的系统是上针的但是你怎么验证宇宙是封闭的和没有跟外界物质能量交换呢不能用有线来推无线
这都是为什么我这叫理性不叫感性是这个数学物理不够的人才会给出这种结果其实想做生命健康这件事情有个很早的源头那就是 23 年看到拆 GPT 之后它对你具体来怎么做这个事有什么改变吗
我原来的两个背景一个来讲我就是感兴趣生命这事从 2000 年之后在搜狗的时候我也投资了超过十多家的医疗公司然后从底层的 CRISPR 的这种技术做器官移植的我就投资到上面有长得举行制药的再到上面还有这种互联网化的比如像这个英同做 AI 的公司 AI 的低股 A 轮是我们投的 A 加了领头的一直在这个行业当中所以中间有很多很多的这些思考
那么直到这个 21 年把 SOGO 卖给腾云之后的话呢我觉得我已经会下场了所以我叫做往下做生命科学大众健康 23 年的话呢是这个 20 年常见的 5G 智能 23 年的话呢我还有个背景刚讲其实是是对语言很敏感做书法做事情都会做语言的
今天其实对于这个超越做输入法的话是帮你打短的词短的句子当然你希望能预测未来其实输入法你可以认为它就是个 predictable token 的东西你输入的时候帮你预测下面该输入啥只是技术没突破今天一下子就能够输出一篇文章收拾引擎的话呢也想从搜索边问答就输个问题给你答案
但是就只能做到检索的这样一个给你文章的目录所以我当时在博士的时候就在思考这个问答系统但是我没立这个题目觉得这个技术没到因为二十三年一来之后你发现你就只要输入几个问题进去你就知道切的 GBT 是对以前的 AI 技术的一个颠覆中间我当时还没有在看那技术就深刻知道了变天了历史翻篇了所以二十三年一开始的时候我就会提到是说这个叫做
强烈人工智能世界到来 A 阶到来了大家在极客公司讨论的时候我是坚定是人类到来的因为我对语言有我自己的这样一个判断 24 年之后我就提了个新的观点我认为都不叫是从第四次工业革命工业革命是指从信息革命到今天智能革命我现在用的说法是从科学时代走向智能时代这个说完之后没多久然后这个 Hinton 也好然后 Asabi 也好就是南诺贝尔这个物理学化学家就大家看到 AI 的爆发力量倾向在颠覆科学的这样一些范式
还有第三句话叫做得医生者得天下这相当于忽略了逻辑忽略了以前叫做得用户者得天下但是我们当后来做医疗就发现说不对医疗行业不是这么看的你哪来用户你有用我医生就有用户你没有医生你用户也是没有的而且医生也是器械和药品的流动渠道所以有一生你就有患者有一生你就有药厂它是整个在医疗行业的中心位置以前上个时代我们用 20 年投了 1000 亿都没做起来 VC 投了 1000 亿
原因就是医生作为一个中心环境你只能给他做周边帮医生写个论文帮医院做个新发系统或者连接医生因此那个模式是不成立因此之前上一代大家都互相伤害的就是医生是觉得 A 还没对他起作用是 A 没到但是这些人在医疗行业做了很久时间也没找到方法去做大的突破因此我们就叫做找医生不如造医生就这样才能够改变医疗行业而且这也是一个大蓝海教育已经有很多巨头在里面了教育有意识形态问题什么叫好
以及教育还有个问题是今天你在培养人的时候你是以高科为目标还是以数字教育为目标所以教育在未来几年里面会有巨大的这种变化作为一个对人帮助的这么一个能力 AI 很好的但很难成为你公司的一个目标但医疗不是医疗是一个大蓝海的
因为现在每个人都需要医生朋友你刚才也提到成立百川时就是想要造医生但为什么 2023 年刚成立时你们好像没有特别去强调医疗 2013 年其实沟通的时候你只能通用模型就对比 OpenAI 你只能这么讲嘛现在百川的百是指 BioBio 是指对于生命科学未来的一个倡想我敢于在里面提到在里面把医疗和医学当中最重要的一个领域这是发生在 2024 年
你觉得是什么环境发生变化让你敢直接这么去说这么去表达我觉得第一个钱融到了钱融到之后你就可以讲了否则人家不给你投钱第二话团队也开始意识到了之后除了模型以外需要找到很好的场景否则大家就在一个只是在一个红外的竞争当中你可以还原一下你当时是怎么和团队明确地说我们接下一段时间的重点是要去打造 AI 医生我把健康当中最重要的领域来讲我
我提了几个概念第一个是叫做医疗是大模型皇冠上的明珠最重要的一个概念因为我们任何一个 AI 的技术在医疗上都能用得到这个挑板是足够高的比如说你要做多么太医疗能用吧居身智能医疗能用吧你要长窗口的记忆你能全病程管理里面能把一个人一生的这些病都记得住也能用到减少幻觉然后他能做查文献
包括 Hilton 也在讲他说医疗是大模型最重要领域之一将发挥 AI 的最大作用医疗的话我们认为叫天花板足够高是在超级模型之上的应用它不是被模型淹掉有的场景模型做大的你这个就不是个应用了我们认为在这里面有两个态度一个叫做沿途下蛋
这次大家容易听那个词但我觉得不是这么干的我们叫水涨船高就是模型越高之后这个应用反而就越变得更加超级当你超级模型你才能形成超级的这样一个应用我看出 Hinton 以外其实还有两个人在讲医疗其实黄仁勋大概基本意思也觉得大家不要学计算机了以后去学生命科学对吧另外像 Astropik 的这个 CEODaryl 他也在讲他说我们以前对医疗他说他有几个判断他说未来 5 到 10 年我们医疗的进展会超过之前的 50 年到 100 年
一个万言书里面的而这种判断不是说只是今天让 AI 去处理数据 AI 既不是去发现一个生命现象也不是 AI 看到这些数据处理完就能够突破了而是 AI 是能够通过它去参与到实验设计去能够创造或者实验做出更多数据来
他不是对实验数据做总结的而是参与到做实验设定里面了所以医疗其实是大模型之上的更大的一个东西不是简单的一个 vertical 这件事情的话让团队认为我们不是往锤子里面走所以医疗大模型皇上的名珠这是第一句话那第二句话的话刚才还有我提到的叫做赵医生就等于 AGI 我们老说 AGI 是啥到今天没定论对吧
你总得有一个可以评判的标准所以我就发现有一个特别有意思的点在哪呢行业上一方面觉得 A 阶已经无所不能了意思是说那你该比医生厉害但是当我们说我们拿这个模型做医生的时候大家就哎呀好难啊那意思是模型没医生强所以这个模型跟医生之间如何中间找到它的这样一个对比关系我在中间相对是给它画等号的
其实一般人比较难理解这个逻辑因为按照大家朴素的对标逻辑会觉得你要先成为一个人你再成为医生成为律师成为一个职业的人没错你刚才那个表达好像意思是说我成为医生再成为人其实你成为人什么叫人这又变成特别广泛的东西了所以大模型是造人的但人比如说能帮你写广告文案的也是人对
但是人我觉得就不够天白高嘛就赵医生代表到中间是最复杂的一个职业所以你是直接以那个人中比较复杂的一个职业智能含量比较高的一个职业对 能评判这件事情了反正你说赵人怎么叫人对吧 A 间怎么就算人了图令的逻辑是说能跟人说话然后你分辨不了他是机器还是人了他就觉得智能到来了这我们已经到了嘛那 A 间是啥呢你总得再有一个具象的东西给他看见啊我甚至给大家内部也讲
是自然数多还是偶数多一样多对啊你知道一样多一样的你看它是纸巾其实它是一样多的因为它是双色的双色就一样多因此我一样的我是这样把大模型要的能力跟医生要的能力我一一化等号所以这样就把命题转过来这样说赵医生就是 AGI 那您在团队里提出那几句话大概是在什么时间以及当时大家有一些怎样的反馈了应该是在 7 月份吧 7 月份是我们有一个战略会
那七月你讲这三句话的时候你觉得团队当时大概理解到什么程度他们有什么反馈五十五十吧我觉得毕竟就很多公司实际上他们说我能在这边干嘛呢今天像很多团队是人是一本医书他看的而且我们专业医疗团队他能互相配合的能对话的这次需要一个时间来做改变嗯
你们在更明确要做 AGI 医生之后你讲过就是说你之前要讲这个团队的含模型量之后要讲含医疗量你可以透露一下现在它大概是一个什么占比吗现在是说每个团队它都得跟医疗相关了对吧现在我们有医学产品部我们大概有 30 多个医生然后我们还收购了一个公司做一共结合的也有差不多 40 人比如说说咳嗽因去测什么慢组肺或者测什么这种呼吸道感染的
这两种背景的人他们怎么协作怎么分工怎么相互的融合我还是找各种方法的总的现在讲我觉得已经开始比较好因为做技术第一个是得问题提出得医学人来提问题第二的话这种评测体系也是由医学人来做评测体系说反而他们是需要对于这种数据对这种评价他得有概念我讲我觉得蛮好的这方面团队也建起来了
这个团队已经有战斗力了你刚才也提到说最开始其实如果你不去讲一个通用模型的事也比较难吸引融资敢讲也是因为你们已经融到了一些钱那后续融资上你觉得就是我去讲说我基于通用模型来做到一个 AGI 医生它会影响你们融资吗现在你叫产业落地了大家要听你产业故事了你光讲模型你也融不到钱了就是你觉得接下来我持续的获得资金其实是看我实际上在医疗这个领域到底做到了什么
你说地方政府说你做啥说我做个模型那他怎么帮你呢他帮你长进给你呢我们说给我医疗长久 HM 我觉得很 make sense 也是他们第一大需求这个也是可以展开讲一讲的就是你们现在实际上在医疗领域去做一些什么事情我看到最近是有很多进展的包括你们八月份和北京儿童医院有一个合作然后你们去年底和北京市海淀区卫健委有一个合作今年一月和林波
那边也有一个合作大家发布会在一季度完的时候会给你展开讲我可以把儿童医院这个讲讲这已经发生的事情了但儿童医院的话就是我们非常有益的一个合作几个点第一个儿童医院的院长是非常有魄力他是提出了叫做造 100 万儿童医生这样一个口号
对中国的儿科医生应该非常缺因为在很多医院里面你说照什么医生容易产生大家这种抵触的情绪但是你照儿童医生的话一个院长这么提对我们讲是很大的一个鼓舞就他是第一个提出照医生这么跟我们同频的人有些到院室你说照医生他说永远不能成为医生就 AI 永远不能成为医生就讲这种话他是这个同频的照一遍儿童医生第二就是医生确实很缺并且儿科的这个问题的话院长说 80%的问题未来是不用发生在医院里面的
在家里面高频所以原来这个体验讲的话隔三差五就要往幽燕送你又有什么医疗挤兑交叉感染甚至一家几口都不上班就去做所以社会的负担是很重的并且如果控制不好成流行病的东西所以把儿童问题解决好也是国家重大的一个国策一老一小
它是有大的这样一个需求并且是有可能在院外解决的第三的话儿童在这方面家长相对也是比较年轻的他们可能更容易拥抱新的这种技术甚至有可能是在社保之外是形成自己的这样一种商业模式能购买的因此儿童会变成我们现在整个在医疗里面图里面从产业化里面最快的一部分你刚才讲的那三个点就是为什么从儿科开始和北京儿科医院先有一个合作第二点你提到可以院外解决这个是你比较看重的一点是吗
是啊我们认为未来的医疗我称之为 Hospital at Home 就大量的这种疾病就居家就做了不管是从你的这种早筛早发现早诊甚至到你的卖命管理不应该放在医院里面就是我们健康大多数的这种检测和干预应该放在家的环境家庭场景这个是不是对你们作为一个商业公司去切入这个场景会比较友好啊
我觉得既是友好也代表未来就它是一个增量而且也符合国策国策叫强基层也是需要把这个医疗中心往基层层往社区层这本来就是既代表国策也代表未来而且同时的话它也是增量对商业机构也是友好因为医生你天天医院里面我在院外做事情的时候对他们讲是友好的
能把你在院外找发现所以这很顺的不是在院里面那院外的这个场景他还需要真人医生参与吗还是家长和这个超级模型或者说这个超级模型就行了对家长配合超级模型就行了你们当时和北京儿童医院宣布合作时说你们要推出一大四小五款 AI 医疗产品这个现在可以展开讲吗
一大思想大的其实就是这个超低深的模型意思就是超低深去这个到三四月份我们发布的时候会展开讲这一块那思想的话呢是不同场景比如居家的场景有社区的场景还有这样的一个世界级医院的场景还有儿童医院自己的场景叫一大思想 OK 那如果以这个例子为例的话这四个产品是不是它有一些我可以理解成它是比较像直接 2C 或者 2 家庭的一个产品会有些是偏和一个机构合作 2B 的
对对对一道复杂的问题就要进医院了所以它是一个你的家里面的 AI 医生朋友但同时的话也是往上层医生的一个助手这个医生承担两个角色所以今年一季度我们可能就会看到这些产品的出行了对我觉得这个是非常有价值的一个应用就对 AI 来说而且辅助在做的东西对我们来讲也是需要更多医疗资源比如说我们现在正在做一个咳嗽医模型就咳一下就判断你是上呼吸道感染还是下呼吸道感染说上呼吸道的话问题不大居家就可以观察
但是如果嚇唬到感染你就需要進醫院了就需要干預了因此可以看到百川跟大家說這也是 AI 的賦能的地方
刚才提到你们和儿童医院的那个合作它是 2C 2B 2H 的一个结合然后我看到你们最近也和北京市海淀区的卫健委有一个战略合作和林波高新区也有一个战略合作这个可以讲讲你们整个的落地的思路吗从落地上讲的话能够跟政府合作的大的贡献几个东西我觉得是需要的一个是儿科刚才讲到了跟北京儿童医院合作的然后
然后一个叫做全科叫 AIGP 就是往基层走的所以海淀系是我们重要的一个试点海淀系我们现在跟它整个医疗系统是打通的所以海淀系居民往下都能拿到你的一个 AI 医生助理往下是指二五年一季度对所有海淀的居民就可以有一个
那不需要海淀居民付费吗它现在是什么形式的这个在讨论对吧但我们认为这个系统就是跟你的病例就打通的了海淀居民你在区队里面的这个医院所看的病例跟他就是连在一起我们也老叫这病例是归换人所有但是你也拿不到你还不知道怎么用所以这跟政府深度合作的并且跟他的这个社区的医生中间也是能够进行双一模式去做互动的那你们在宁波市类似的模式吗不一样每个地方有不同的想法
宁波那个现在只是一个海盗签约过程嘛我们还有其他地方也在做但是现在因为这个市面上报道的东西其实是两个一个是儿童医院的一个是海淀的我们先提这两个事情那在接下来这个 2C 2H 2B 2G 的组合里面哪个会是你们的重点啊
我们认为在这里面首先第一个重点是把医生造出来对 超级模型的 AGI 的医生其实有个大逻辑是就好像说你有超级模型之后你什么行业都有一样的我们有了超级医生之后你都能拿到的因此我们核心的重点是在这个超级医生上那随后的话像这种 2C 的图医学生的教育的然后还有图 H 医院的图 G 的 government 的
然后我们都会再往前去推动它这个付费方也是很多元的是吧是不是有的情形下是政府付费有的情形下是医院来给你们付费对 我觉得欧盐有三个方向一个方向的话是叫做基端的基端的话像政府也有很多的这个基层公卫的这些费用像左家医生计划这个政府搞的这种公立医院改革这是区域的这是一部分的政府的项目的这些支持然后第二块的话是 2H 的是医院这一块
医院来讲的话它其实是最终会走到医保付费这条线里去的医院 cover 到医保付费比如说你看圈底有个苗头很意思就是 AI 医疗服务是可以付费了 11 12 月份全国都可以了对 都可以了而且它的话你发现 AI 的医疗付费从医保支付是在什么门路里面呢不是器械里面是在医生服务里面
它是说医生服务的一部分它是人工服务的一部分 AI 这一部分但那个还主要是影像刚开始还没到更多的这种问诊这环节一定会变化的我就第一性思考你知道这些东西就是它终究会实现的老医生政策平静就技术平静都会做到的第三种就是这种 2C 的 2C 的话未来有可能会形成这种就叫多层次的这种商保 2C 来讲它是每个人单独复位最终它是一个同病种会联合在一块就变成一个多层商保了
所以是基层的一个医院也就是这种从个人到中央商保的大概是这三种方向但中间性感的地方我觉得未来还是出海我们觉得我们的模型不止在国内提供服务之前在国内做医疗的基本就是国内医疗但是我认为这个 global 的事情今年内我们在海外也会有有在发达国家能够实现我们的医疗服务
这个也是我本来想问你的问题因为其实你之前说过你觉得在中国做 2B 不是一个特别好的生意你说过中国的 C 端市场比 B 端要大 10 倍但在欧美做 2B 是一个很好的生意
可是一讲到医疗领域的出海大家也马上会有一个自然的问题就是这个东西它涉及到一些居民的数据这个事它会这么容易能做到吗肯定需要一些本地部署但我们要探索这件事我们现在敢去想我们认为我们知道做的事情它不是像以前信息化一样的只是做一些本土的事对我们还是要把地图这个基础图放到 Global 来看那你们 Global 的可能的第一站会是什么地方我们再看吧我们今年内希望是能有成绩出来
可以那 25 年可以再聊就是你们有更多进展的时候我们可以再更新一下你现在提到的这些计划就说到刚才说这个中国的 B 端市场可能不是那么好做后来你是怎么下定决心还是要有一部分业务是要从 B 端开始切入是
其实 24 年我们开始就已经在考虑 B 端就是认为在我的想法里面的话医疗它是国际民生的事它不是一个只是 C 端完全搞得完的包括你知道重病就得跟医院合作所以如果你只是一个 C 端产品你跟医院没合作跟政府没合作那你这个产品它最后的可用性是有限的毕竟大多数你要做个手术这种医疗资源都在院内所以我们认为需要去服务这些医疗机构的
嗯就说这个业务的特性就是要求他就是要这样对对然后在中国做 2B 的一个难点其实有时候容易把交付做得很重会消耗团队的精力而且你付用程度可能没有那么高就会做成项目甚至是外包嗯
你们要怎么去避免这个点看核心提供价值吧如果我就是招医生医生是在院内上岗比如像一大四小对吧那么大部分是你的价值点不是在外包这事上外包的有些这种部署肯定有我就招一些 ISV 来实现所以在里面核心是你有额外的大模型价值的提供以前更多是变成了周边项目实施了这种还是得包出去的所以这部分你们会和合作伙伴来做对 是啊你们核心做模型本身和模型上的一些 AI 的医生的产品
是吧 是的在最开始的几个客户上也能这么做吗一开始可以做得要重一些但头几个跑完之后你就可以往外放了你说的对的是头几个客户你得跟着 inhouse 去完成它你可以透露一下就现在你们同时有哪几个比较重点的客户在服务吗一个在北京之外就深圳我们是重点的一个区域因为深圳在医疗里面的话它是典型就深圳第一个对于创新是拥抱的
比如上一次医改里面的这个医典体就是在深圳优先被发明创造出来的一个模式而深圳也表达是他们的叫人均财富和他们医疗供给资源是不匹配的就不像北京北京是医疗资源相对丰富的一个地方除了科普国以外深圳你对 AI 医疗他们是更多拥抱的所以那边我们也会有很多的失点
因为可能大众对您的印象是您之前做搜狗失误法浏览器它都是偏 2C 的大产品而且是很大的产品然后刚才我们讲到的这些具体的落地去和地方政府沟通和医院沟通和这种医院的高校去沟通它是比较偏 2B 和 2G 的实际上你开始去做这件事情的时候它推进的过程中间有哪些地方是在你的把控之中哪些地方其实是出乎你的预料是比较难表复杂的
我觉得比较好的地方的话超越之前做搜狗的时候是现在像政府包括这些医院是挺愿意搭理我们的你做搜狗的时候你说你去找一个这种市委书记省长是很难的现在其实我们这个有大模型的这么一种光环在这跟他们是很容易去做各种对话沟通对方对你有种期待这是比原来预想的会好的地方所以你做百川这两年多见过的市委书记和省长比之前都多是吗对 是的人数多 级别高所以在 2B 沟通里面它有
到了一个这种从底层往上走的这样一个局面但相对比较复杂的话即便见到级别高的这些人你要落地他有层层层层每一层有自己的目标所以他这样的一个你这种对口的这么一种沟通其实对我们的资源会有很多的这种开销他不是省两句话就完了他是一层层里面的
他是从他的科技到付出到触及他一层他都有你的这种对应但我们的部署是不可能这么一种同期这种对话的所以可能一个人要跨几层我可能也会跟区的一个卫健局的局长去做很多的沟通但这种情况大家就会带来这个
这个你是认真的你可以就是讲一个比较具体的过程吗因为我觉得大家也比较好奇就是说 AI 怎么实际上和这些行业去结合去落地首先我认为现在大家对大模型是非常的欢迎拥抱的比如在深圳的这个保安区我们这块是做了挺多的沟通工作所以他们而言的话他们从书记到他们的区长到他们卫健局的领导每次都能够跟我去调度我都见
我都跟他们一块去这种共创所以这里面的话我们看到的情况是越大的领导对这件事情的理解是越深的是越拥抱的往基深走之后他是坐在自己的 KPI 考核里面相对来讲会难所以我们必须要跟他们一块去改路进去设计新的考核指标才能把他腿下去这种东西是有难度的一件事他不是说拿过去的时候每个人都欢迎
你们现在实际上去和一些合作方谈的时候你们会遇到竞争对手或者说叫竞标方的这种情况吗还是实际上现在它不是一个招投标的逻辑它一定会招投标我们也会碰到一些跟我们一块的但是一旦过去讲了理念讲了你的能力之后的话我们这样自我拿到的情况之处于叫做无一利益的大决策就得摆穿 OK 他们就是比较认可你们的这个思路和做法
对理念对吧包括你的做法跟全能是不一样的比如全能当项目做做完了就走了我们是说这个医生来自上海他一直在运营的他最后要对你的这个区域绩效是成为持续贡献的对理念就会不一样实际上你们现在如果交投标的时候遇到一些其他的投标方他们是 AI 公司还是什么类型的公司呀
现在四个公司都叫 AI 公司我是指就比如说可能 JP 的就做大模型能力的公司还是一些其他的公司都会有吧总结一下的话你觉得就是 2025 年百川在医疗或者说更广泛的医疗行业和 AI 的结合我们会看到这些是什么变化你看
你刚才已经剧透了一部分可以再总结一下我觉得是这样的首先像儿童大家能看到这里面就能够跑起来了对吧所以让家长可以减少这种焦虑能减少这种医疗的挤兑可能就发生在院外儿科是我觉得是最后特别好的去实现理念里面的一个优先场景那其次的话呢我们也在更多场地里面这种各个地区然后在卫健委里面就领先的卫健委也和我们配合能够在区域里面实现像家庭医生的这样一个辅助家庭医生计划咱们都知道做到今天其实已经
也挺困难在往前去做的医生的能力医生的工作非常的饱和也忙不过来但其实基层还没得到信任那是在强基层这环境里面 AI 会扮演重要的角色以及在一些重大医院的杂志里面你发现 AI 可能还超越人类然后我也想聊一下就是医疗跟你之前一直在讲的一件事超级模型和超级应用的关系因为您之前一直说在通往 AGI 的路上需要超级模型加超级应用双轮驱动模型和应用要一起做对那在医疗
医疗结合来做超级模型它所需要的成本和资源和我们去就是训练那种通用的超级模型它的差别是什么
除了通用以外你还多几个事第一个你需要更多医疗的数据能进来你才能够比通用模型更容易了这是中间的地点的事这是我们要干的一个工作但更远的这种壁垒是在于说我们这些 A 生上岗之后他能够成为科研工作者我们都听过一个词叫做研究型医院人家提了很多什么要科研 临床 病局要做转化这话听完你都云里雾里了其实一句话讲明白了叫做入院即入主
就是原来在医院做临床的时候你这边病人走了入主的也是每个人进到医院之后他就对你是有持续的数据的观察他对你的每一个干预的行为对你诊断的行为他全都记录下来的
而临床有时这数据就扔掉了所以如果 AI 医生上岗之后就不仅可以实现入院及入组甚至我们极端情况叫做出生及入组你生下来之后有 AI 医生陪着你那你就得到剧毒的这种数据因此这个东西就变成 A4Science 了就在生命科学的发展就能做推动所以先有 AGI 再有生命科学那它这个成本是更低还是更高了就相比于现在在做一些通用模型训练的公司我觉得会高但是有场景你有用的地方
就是高有相应的价值来覆盖它的高我不能按照低的 token 来做这些事这东西我觉得养不过自己的也是跟生命健康的关系你服务它的价值是高的之前李开复告诉我们说他觉得只有大厂才能烧得起钱去追逐超级大模型对
我会认为这个模型中间的话一个自己会做对吧一方面今天也叫水涨船高比如你有好的这种科学模型我们也可以用就如果超级模型我就用超级模型就行了那你觉得现在这个阶段是外面有我觉得 huffhuff 都得需要的比如像我们刚才讲的有些模型像咳嗽模型现在根本就没有我们得自己干咳嗽的声音来判断你的对然后像人际对话如果流畅情商的模型我们得自己干所以
所以今天不代表你要从 print train 开始一步步地说全部给做完我们要掌握 print train 的 post train 的然后还有你这种强化的然后这种 reg 能力我们全部都得有刚才说的是超级模型加超级应用
超级模型之外超级应用这块我知道您之前对超级应用有一个定义就至少 3000 万到 1 亿的 DAU 是那在医疗行业的话它可能什么形态的应用会有潜力达到这个状态了就如果帮你做诊断的话它不够的现在我们这么看几个数据中国一年的就诊人数是 84 亿人次分到一天的话大概是 2000 多万人
对吧百度上的话呢一天的一个健康搜索的请求大概是在 5000 万 DAU4 亿多次吧那如果在这里面我们能做更多的这样一些对你的慢病管理和长期的保健那这就是一个超级应用了所以你现在对超级应用的定义是没有变的对吧还是 DAU3000 万到 1 亿至少对
对你知道说这个市场空间有这么大我觉得是可以理解的那在你的设想里它可能是一个什么形态的东西我觉得 CQN 它大概就是你的一个医生朋友就是它不只是医生然后我们对医生是有畏惧情绪的你看它的时候你现在是很难跟它平等地就沟通的很多你知道如果你有医生朋友会很幸福的你能随时找他他会贴心地为你着想
而且知道你过去的这种历史在你一角度想而不是从医生职免责去想问题然后有看医生的时候你说他的医生到底靠不靠谱他能给你做分析报告弊端的话我们也会做将我们 2B2H2G 那么你在医院内刚才讲一大四小有他的这个职责对吧你现在在给他做医生助理能帮他做就院外的随访到他的这种这个叫院外管理叫全病程管理所以医生有他们的这些助手
其实跟超级应用相关还有一个问题就是您觉得在智能时代一定会出现超级应用吗或者它的超级应用还是我们现在理解的一个 APP 的这种形式吗不仅是 APP 你总得要有一个 service 能提供对吧你叫 service 也好 application 也好 APP 也好总得给你干点活儿
但是它可能不是现在大家一讨论 AI 就就是手机上的一个 APP 对吧那是大家更直接想到的东西对 或许我们可以做个大白对吧这在陪着你也挺好的你说有物理的大白对啊对 那如果有的话当然是很好的那也叫应用我觉得这样有两种定位因为今天做居神智能的时候大家更多做的是一种工业机器人游戏东西的核心能力叫 pick up
帮你搬东西就要被抽象出来做这个的当然那个我觉得其他公司已经会做很多了我们要做的东西不是懂物理世界的机器我认为我们还是做懂人的机器它能更好的产业观测它知道你到底要啥它知道你 intention 啥是你健康情况怎么样所以跟我们的这个事一脉相承是懂人懂人的
外在的表现以及懂你的健康情况能给你做干预的引导说到超级应用也有一种另一个角度的观点就是认为会有吃掉一切的 AI 能力就它可能对应的是一种全功能的超级超级应用不会有什么垂直场景的机会比如最近理想它不是也进军 AI 对吧
然后他发了一个朋友圈说他觉得在 2C 层面 OPI 在内的掌握最强七座模型的企业是不会给其他的公司留下什么在垂直领域创业的机会的我会觉得首先医疗行业它是有很多需要
这种数据的你通用膜里面是没有这些数据是做不到的就你再聪明的一个爱因斯坦也不会给你看病的他能教你学数学他能给你做各种辅导但是不一定能搞懂医学因为医学它是下个时代的东西它不是这个时代的就是因为迈向生命之后有额外的新的一些范式和数据会产生所以大概我们认为我把时代翻成叫做智能时代物理时代叫科学时代是把物理变数学智能时代的起点是把语言变数学
然后再往下是到共生时代人机共存的时候是把生命变失血所以未来尽头是一个生命科学一个是居身智能因为在生命科学居身智能这不是被今天 AI 覆盖的两点事情对我觉得他可能说的更多是 2C 软件层面当然这只是他的一种观点对
就生命科学今天讲往下是 F4S 以后我们希望有 AGS 再来发展的这种领域你之前就说过大模型创业要走出大厂的设成但是你也说过医疗是你看到的 AI 几乎唯一的场景只是你觉得没有那么多人相信这件事那万一大厂也相信了你的这句话那他们也跑来做了
你看现在至少知道腾讯和百度还减少这块投入大厂你看到自己历了那么多对吧虽然小伙健康但是主要精力都不在这个地方上这个对于创新的要求是蛮高的资源也不小就小公司其实确实来讲对他们资源开挥太大然后对于大厂而言的话也是创新度高了不在他们现在优先级里面你怎么看蚂蚁集团前不久收购了好大夫在线这件事他们也说要共同聚焦医疗 AI 服务
对没错所以蚂蚁本身就是在医疗上是很认真在做的尤其在之前做这种支付环境像院内做成安整儿这一块都在进行当中说到好大夫我觉得他们是一个比较凭种战略驱动的做法所以大场而言的话我的判断他们有完整的这种战略部署
他们战略都是基于一个既定可行性来做的所以他们不会去冒一种我们认为在 AI 上的一种风险它的这个发力点和创新点是在它的支付环境和商业模式设计里面而不是在 AI 的突破里面就它还是比较偏之前您说的那种改变生产关系就是让医生可能接触到更多人而不是说去改变医生的供给的方向
对它不是从表面医生供给这样一个角度然后下面一部分我们想讨论一下就是您对 AI 技术进展的一些观察和理解以及对智能本身的一些想法其实你刚才是说到了一个是你认为应该以语言为重轴还有一个就是强化学习的重要性
然后就说到这个以语言为中轴你们这一次的 M1 的模型其实是有强调自己同时包含语言推理视觉推理和搜索推理对你是认为这个视觉动波态的重要性上升了吗我觉得它还是愿意做交互的就是你如果医生跟病人之间你要产生交互能力我觉得它不代表智力它代表了人跟人的沟通的一种能力所以 M1 里更重要的还是它智力核心的部分还是推理的那部分对
对现在做模型大家都知道是加多模态之后都是在线模上加一层东西它不是说在技术上想要开辟新赛道的事那你觉得就是在技术上开了新赛道的这个 OE 对你的主要的意义和启发是什么
他就从这种快思考走向慢思考了我们说语言代表了我们的沟通知识和思考但以前的思考是个快思考语言是不完整的今天思考从快思考到慢思考还是以语言做推理来做所以这也是继续验证了语言在中间强大的威力但同时又走出原来快思考这个范式
做强化就用语言承载了后面的这么一个脉思考用强化学习和这个医疗结合它会比用强化学习来做数学编程这些东西会更难吗因为我理解强化学习的关键是你要构造一个反馈的环境对吧然后像数学编程包括之前阿尔法购做夏维奇它其实都是一个对错分明激励反馈非常明确的一个环境
它看起来是更容易使用强化学习的那在医疗领域如果我们来用强化学习的话它会有一些什么不一样或者说你们看到的一些难点包括你们的创新是什么我觉得对医疗来讲它的思维模式会跟数学和物理不完全一样当你的数学物理好做推理之后它能够使得你的思考范式它对医疗也是有帮助的
做好有帮助今天其实不是所有公司做的这个强化都能对医疗范式有帮助那第二点的话医疗里面它对医疗上的问题的理解然后医疗的任务是什么医疗上的沟通逻辑里面也需要更好单独去调教它这个就是靠你有医疗的数据来调教吗医疗数据和对医疗本身任务的认知你知道什么界面诊断什么叫诊断你也知道它是什么事儿
这个是怎么让模型会得到这些认知就是它是通过一些什么具体技术方法还是通过构造数据你们在医疗场景的这些足够优质的数据你们一般是怎么获得的首先的话有医院这块的这种协同的合作对还有一些医学比如像新格兰它每期都有它医疗的这些任务我们会把它拿过来医院里面都会有的你们现在已经在合作的一些对象比如说像北京儿童医院他们的数据可以分享给你们吗
我们构建的这个北京市重点实验室在实验室里面是可以共享的就是它是共享到实验室这个主体然后你可以使用它来去对 做工作所以在这个领域它是有一个就是我服务的客户越多然后我有更多的数据然后我来反补我的模型它有这个数据费用吗主要是跟优势坑市去合作你做 print train 的时候来讲的话需要数据规模大一点但是金条还是需要顶尖意愿的就不是大家说一个城市院都给你的数据给你那个帮助不大
那你觉得这个领域它有数据飞轮这种东西吗
我指的就是大模型和医疗结合的这个领域比如说之前严俊杰就觉得其实在 C 端产品上你一个好的模型是会带来更好的应用但是你的应用的用户数越多这件事不会让你的模型自动变好然后豆包更新 Pro 1.5 的时候又说基于字节过去在搜索推荐领域的这个算法基础和我们的一个数据的系统他说是有这个飞轮的里面多多少少都会有一些
现在我就还没法抽象回答好这个问题怎么定义这个飞轮我现在还没有好这种定义维度的飞轮
您认为在智能主轴就是语言上它下一个阶段的发展的趋势可能是什么我再往下强化之后未来有两步重要的事要做一部分就是这种调用工具就是使用工具的能力其实那个 AnswerPick 的 ComputerUse 还有昨天 OpenAI 刚刚发的这个 Operator 都是这个方法对对对这是调用工具这是一大事然后再往下的话就开始能够造工具包括我认为写代码是造工具很好的一种方式以前写代码是给工程师用的
以后他喜欢代码自己运行就是自己造工具自己来用那这个使用工具和造工具我理解这是两个就是他能实现的事是功能性的他背后需要什么技术上的变化还是能力变强就使用工具跟外界环境会有很多互动
对
你说到这个其实我有一个问题想跟你讨论就是这个视频里没有智力的您的这个总结比如说之前那个乐坤他提到就是人和动物无时无刻不在通过视觉或者一些其他的感官在获得大量信息然后一个四岁小孩他在四年内接受到的这种视觉的数据量其实和目前的大圆模型就最好的大圆模型他获得的这个互联网上的数据量是相当的对我看过这个对
你怎么看他这种想法就是他觉得 LM 你仅通过文本训练你是无法像人或动物那样去理解这个物理世界的复杂性是的但人没咋理解但人可能把这种东西抽象到一些对你的生存本能里去了那是生存问题嘛我们讨论智力问题所以你觉得他说这个东西跟视频里没有智力是不矛盾的
也许有新的模型能够从视频里面去训练数据但是两条第一个的话我依然觉得语言中轴然后有人叫语言拐棍语言拐棍什么意思就是以后就不需要语言了语言只用完就扔了这我是觉得是搞错了的事了
就直接拿视觉或者图像去训练这个我就是走偏了的其实在说世界模型的时候吗不是我跟美国的一堆人在聊的时候我说语言中轴他们觉得语言是拐棍就是他们继续认不掉你这是和人线下面对面发生的讨论吗线上小圈子里面讨论的我想最多我的底线是语言是脚手架它的整个模式是语言限制它的就还是我相信这个语言边界就接近你的这个世界边界了对
对说到这个感知和语言的问题人工智能里面还有一个叫莫拉维克悖论的一个洞察就是说对人来说一些比较困难的人物比如说像抽象推理数学计算对计算机来说其实比较简单的但是对人来说大家觉得很简单的东西比如说感知运动控制还有些直觉对计算机来说又非常难然后莫拉维克自己的一个猜想是因为像感知和运动控制是我们进化了几百万年才有的一些能力
而语言是可能最近两万年就是你变成人这个物种之后你才开始进化出来的一些比较高级的人质对还包括数学和逻辑所以后者是更容易被形式化的而我们可能会低估了那些我们自己觉得很简单的东西比如说像感知像运动控制像直觉的复杂性
其实机器以前语言掌握的不好在大模型出来之前不代表说是这个机器语言会了什么感知不会只是说机器可能就开始搞一些计算就是比较确定的计算对它既不会语言也不会感知到这次语言先突破了
就是你说的把语言给数学化了这是大家一直在低估的一个概念当你和一些投入比较多力量来做这种视频生成和多么开的公司比如说像街月 MiniMax 包括专门做像皮卡 Runway 这些公司你跟他们说视频里没有治理他们什么反馈他们不一定能理解吧
就是有发生过这个实际的交流是吗有那他们怎么反驳你的他们不理解的话有两种嘛一种就觉得为什么要问这个问题呢我做皮卡我做什么这些做视频做的挺好的对吧我做视频模型做语言模型各做各的各个世界第二种就觉得多么太有用后来甚至有种像张鹏讲的词叫把智力跟智能分成两个词智力是语言智能是加上多么太能在英文是一个词 OK 英文就是 intelligence 对
那就是中文的博大精深了在中文里是有点不一样这个是有讨论有各种解释但是你的这个就是语言是主轴的想法是越来越坚定的不仅我这样像杨志林现在也这么说了对杨志林确实他也改口了那你最开始听他是怎么说的他以前提的是叫什么 GLV Global Language
这是什么时候啊创业给投资人讲的呀你说最开始他融资的时候对呀我们 2024 年 6 月的时候跟杨志明聊过一次他那会儿有一个跟您后来在别的采访里说的很像的表达大概就是他觉得做语言这个事情是长个儿的是长高的对他后来就用这个词了他最好是叫统一投更化把那当成他的这个技术理想他觉得动模态可能是我扩展一些能力有点类似于长胖的这种感觉横向的一个东西对这个中轴嘛现在他现在用这个词了
就是从我们刚才讲的这些技术和应用状态到真的出现 AGI 医生的话你觉得中间还要跨过哪几个节点达到哪些里程碑
我会认为讲的话跟 A 阶同步的嘛如果你说 27 年到 A 阶那 A 阶是 27 年它这个是一件事那是奥特曼想的那你觉得是什么时候我觉得部分的就是你不要比如说你做手术机器人医生我们可能现在还根本没碰嘛但我们医院中医医生朋友能够派出一些问题的话今年内就会到来 25 年内就会到来对他能看出什么类型的问题啊挺复杂的挺复杂的医疗也能看就是疑难杂症对罕见病分类什么对
对其实我本来是想问你说 AGI 再往后发展谁来做手术您刚才其实自己提到了就说可能会有一个手术机器人手术机器人都是阶段的以后人都变机器了也不需要手术机器人了
人变机器你是指人一体化了吗对啊那就是工科机动队的那个未来了是吧你都已经想到这一步了我创业时第一封信就已经讲完未来的历史都写完了 A 阶帮助我们繁荣和延续人类文明那这是人类文明吗为什么不是呢就是我一体化之后我是人类文明吗为什么不是呢你怎么区别它是和不是呢我
我们说延续人类肉体又说延续人类文明文明是对世界一种认知对啊就我是谁然后我去哪对世界一种认知你肉体失去之后你得有一些感官层面的文明还在吗比如说机器能理解音乐之美吗一个音乐的情绪对机器是有意义的吗对
你丢点东西再获得点新东西嘛这个一说传以来会变的所以往下这个世界肯定大变就是我们到今天为止我相信 99%的人 9%的人都低估了这个时代大的变化我当下场做的时候就讲什么还叫第四次工业革命工业革命是社会分工越来越细的一个历史对吧
就每次官员跟班的这个就是人是螺丝钉嘛就社会开始分工就像《飞翔通讲》那样的社会分工带来效率但这次不是的这次社会分工会收缩的可能工种就没了它不是反共业革命的最后可能想聊些您自己的一些事包括行业的一些观察吧你在 Zolo 的时候管过 2000 多人的团队现在创业从明到一是搭建一个数百人的团队对上一次的话我觉得也许可以定义为半创业然后这一次是完全自己创业是你觉得这个最大的区别是什么
非常不一样的整个上次时代也不一样在那会儿的话几个区别第一个事情你是在一个母体里面去做对吧这次是完全独立的自己会定义这个公司长成什么样子上次的话做事是从一个小技术团队开始出发的比如说搜索这么一个任务你招的就是清华一帮集训队的或者说高考状元在里面去做事也会非常简单
这次迅速就变成了一个几百人的团队所以说人员的目标它比原来会更加的分散和复杂然后上次做的时候是跟在摆脱屁股后面你也挺累的这次以来你是在一个浪尖上在做事情而且你现在做这个事其实你们很独特对 而且没想到未来的你觉得自己最大的变化是什么
首先你事也不一样了然后你自己的经验也会不一样了对吧我会认为其实综合来讲吧那次而言的话呢是在一个叫做只是相信技术能够改变你就找一个技术精英在里面做这次的话呢看得更全面了因为你会看到在这个技术的趋势里面也更有经验尤其在这个对于产业方向有完整的思考资本上也有这种思考所以我觉得思考的角度跟原来是巨大的不一样这经验也不一样了
其实回头看你们在那个时间点开始做搜索是不是还挺不自量力那可以这么说吗对 没那概念你就觉得技术好就能做成所以这么多年是对整个技术的商业的综合的东西有更多的判断对 会有更多判断的你觉得这次创业会有之前在搜购的时候难吗你之前自己说过在搜购中间有 18 个月是因为你特别想做浏览器然后张昊阳又不同意他其实有段时间没有让你在做 CEO 难点会不一样吧
你当时说那个是至暗时刻对因为你这做创新都是难的你就做大家没干过的事你想大家怎么相信他之前是老板相信这次你要是员工相信以及可能要更多外部的合作伙伴对吧投资人这些是你有想过就是百川的中举会是怎样我觉得能够首先几个东西一个是引领能把医生造出来让大家都能够有好医生用上这是解决一个不可能三角我觉得这是一个如果做到的话对世界的贡献比这个书法是大很多了
第二的话呢再往下能够有机会开辟新的医学的科研的范式就是医学的科研由于你有足够多的临床数据之后也能推动医学本身的这样一个临床医学的进步我觉得这两次做到就它历史上有意义了您觉得之前卖过一次公司这件事它会让你在这次创业里面觉得被收购也可能是一种选项还是觉得这更不应该是一种选项
我认为是把事做成是关键百分之十能够你把一生照出来这是一个核心的问题就更多不是要证明自己这个角度而就这个事能成你觉得在搜狗是要证明自己吗你年轻的时候觉得这种心跳我们牛谁也我们能成你把对自己的这样一个能力会看得很重
所以为什么那 18 个月你没有选择出来创业的原因你觉得如果要出来创业不应该是在那个状态下出来创业是吗但也没那么想所以当时来讲我觉得这个东西就是该做的事你就做就行了你就觉得该把搜索通过做浏览器做起来就是证明这是对的所以我觉得这下也没大的区别就是让该发生的事发生
那你这次是会有比较强的执着要把这个一直做下去是吗相反就是因为你就是这个事能成就行了这可以说是功成不必在我吗对啊但是你需要跟投资者交代啊对你不是说这个好赵医生概念提的挺好的对吧然后别人家做成了你没做成不在我就是这个公司那边是有位置的就是百川在这个领域是有有责任的对对对对对对对
这两年多就你对打造一个组织有什么新的认知吗就相比于之前的经历其实挺多的对吧我觉得来讲的话还是需要更多的这样一些年轻人就是一个新的事情应该说之前受过找念是非常年轻的读书没读完的那种对吧所以这次比那些人老太多了我觉得应该是在靠近些会更好多年轻算年轻你毕业了三年两年甚至更年轻的甚至实际上都会挺好做技术这一块都有但做医疗行业你可能就需要一些经验丰富的人
实际上你觉得你们现在技术团队够年轻化吗我觉得还不够你是二三年时候这个想法就是要年轻化技术团队还是到二四年的时候这个想法更明显了二三年我觉得跑不入场所以那会儿是需要很快的能把团队搭起来你到现在你会认为这年轻化是更有用的阶段不一样了你觉得吸引到这种年轻的高浅的做技术的人的关键是什么
我觉得是一个挑战性的任务挑战性任务其实是不容易达到的一个要求的比如团队变大之后其实你发现更多事就不在挑战范围内了就不是挑战性的事了你就是这个按部就班的在一个目标里面这是一个点
第二块的话呢是他也叫做气味相投对吧他的领导他和其他人也是这种范儿的就会跟人家学上学手道你们最近有什么成功的案例可以讲讲吗最近其实我们现在主要精力在医疗的人这一块上进展挺快的我们现在医学部的这个医学总监也到岗了这个医学部的总监他之前是在就是他的从医的背景是怎样的呀他首先是这个清华协和联合培养八年的是考进清华然后跟协和联合培养
然后后来霍普金斯的这个硕士所以先是他 MD 然后再加上这边叫工位的这块背景是很满配的然后协和做了六年的这个大内科做了六科他觉得不满足他觉得还可以做得更好后来这个是在新苏林是他们那边的一个联合创始人
他其实既有完整正统的医学训练而是考到清华去学医的够聪明完整培养然后一级的话呢六年也是在协和做了六年之后又直接在新索尼斯面向患者做这种服务其实他之前存在着就照医生的制度就是照人类医生就培养人类医生他现在觉得培养 AI 医生比培养人类医生更有前途
其实之前我见过一些蔑视了百川但是没有选择加入的人他们当时的一个反馈是觉得百川搜狗的人太多了实际情况搜狗的人多吗看体会吧我觉得这句话信息上是特别不完整的一个怎么叫多你先问他多少算多是 5%算多还是 10%算多还是 20%算多您自己觉得呢我会觉得在这里面确实需要更多新鲜血液这是认真的至少我希望搜狗的人不比清华人多对
对你这么说的话确实很多公司里你按学校算占比也非常多其实之前猎豹上市之后复盛有一次和你还有五八通城的姚静波一起吃饭你问复盛说上市之后有什么感受他说只要是在我内达范围之类的人没有人走然后姚静波说的是我们上市之后我们公司以前那批总监都走完了然后你的反馈是说这是好事所以你是觉得团队是要有一个更多的变化会是一个好事是吗
因为时代变得太快了尤其你在调整阶段的时候你就需要变化跟人一样的嘛你的活力就是指外界有变化是你得有响应的能力你之前自己讲过就是 AI 应用的价值是创造健康快乐如果也用这三个维度去评价你自己的 2024 年的话你觉得是创造了什么然后健康快乐吗我们就现在照医生在路上我就比较喜悦是在我们像儿童医生这块我们开始就要准备上岗了同一年的这样一个研发和探索
所以其实使得医疗里面现在至少这种卡位也好这个产品也好都有初步的这么一个迹象了所以这是一个好的事然后的话呢公司里面我依然是觉得是需要不断地去做这样一个迭代的调整的
就是开始冲得很快对吧从魔性转向医疗然后在这个应用里面我依然觉得这个团队是需要能够更加的从这种结果导向就大家不能只是这个新分技术技术理想没问题但是这个其实有可能是只有技术理想的对厂里有没想法这个就不够了
这是说的创造部分是吗那健康吗我讲的叫健康嘛对其实创造健康我是指这个模型外服的三个方向你刚刚说的是公司的健康对其实这样子我原来三词是这样想的就是这个模型使人更具有创造力嗯
是让人因为有了模型之后你能变成一个更加强大的自我这是回到人生意义的一部分就是你能改变世界如果一个人有你没你的世界一样那你就没有生存意义了这里想到那个电影就是那个 Coco 对吧墨西哥的典故就是王林杰的那个动画片对吧还有人记得你
你就真正存在但有些就永垂不朽的比如像牛顿这种所以创造而言的话就是因为你在世界上你有不一样东西诞生了就创造我觉得是生命的一个核心的逻辑你创造一个公式创造一个产品这就叫创造健康这也是大家比较容易理解的
快乐是人其实既有现实真实的一部分又有虚拟世界的这样一个对自己的一种需求有的快乐来讲的话是属于创造就快乐有的是属于玩游戏的快乐创业有提升你的健康和快乐程度吗没有两个都没有我觉得身体健康是明显没有提升的快乐的话是让自己我觉得还是更看到自己这是有意义的不叫快乐但是更通过这次能够修补对我是谁的一个理解就上次这个是
修补对我是谁的理解这个展开来说因为上次做的话你虽然是首个 CEO 对吧但是你自己正在局中是很多东西你是看不清楚的你现在对我是谁的新的理解是什么我觉得好就是说对于自己的 vision 我觉得自己是非常有信心的其实我认为做的事情是自己喜悦的就是往生命健康走第二话我觉得这个时代给这个机会已经是很好的了
从做互联网时代做互联网到这个时代里面做大模型我觉得当时是有一次刚做模型没多久的时候就大概在 2023 年
正好当时有一个乌龙是那个超导实现了对吧发现之后的话然后我一整个我就不要蒙圈因为你就难以想象超导发现出世界长相你可以看很多报道对吧这个变了那个变了什么人类能源无限了什么都有的但你在内心中就发现你自己是一个非常被动的一个角色就是如果超导被发现了你就像提线木一样你发现世界有很多变化但你不知道会发生怎么样你只能听来听去的我就能理解到了这个 AI 到来之后对很多人的这种感受
AI 来了你会听来听去这个会变化那个会变化但是我在里面什么位置会难但是超早就说乌龙但 AI 真的来了所以在里面你能够更多看见这样一个未来这是很幸运的一件事而且还参与在中间做创造就是说 AI 这个大的浪潮跟你是有非常切身的关系的你觉得这是一种幸运对 很幸运 对吧而且之前没做完事就可以继续做了其实之前做了很多再收购数字人我们干过
什么这种机器翻译我们干过耳机我们都研发了对当时还有录音翻译笔都在做对吧其实翻译笔其实对于语言翻译就是未来社会实现的但是相对都还偏早一些那都是在语言上做各种探索东西或者在自然交换做探索这个时代才真的来了因此你原来那种经验上觉得对未来的畅想这个时代就会到来
2024 年有很多质疑 AI 的声音这有影响你对 AI 未来的乐观的想法吗 2024 年的话呢我认为是在行业当中间我听说啊大家对大模型这个发展开始有一种迷失的状态会觉得哇这个大模型开始挺好能不能行啊能不能代表未来啊对啊又开始认为这个大模型好像没前途不能成为一个问题
有几个点是大家怀疑比较多的一个就有段时间 90 月份大家讨论这个 Skin Law 撞墙的时候关于 Skin Law 的讨论那一段时间比较多然后另外就您刚才讲到的比如说投流就在和大厂竞争非常直接一个领域我去烧钱对一个技术竞争问题因为 Skin Law 撞墙早晚的事你就那么数据你规模有啥用呢这个都不符合地形的东西就强化是未来当时我已经有这判断所以你把模型搞大的不是关键
但我听说主要对赛道质疑吧就你说那种东西在赛道质疑的话还不是你刚讲的 Skinload 这个事情对啊 Skinload 我觉得这个事很好解释的就是它范式会变的它会把强化带进去的你说的对赛道质疑是指就是大模型这个赛道这赛道整体它的未来是不是代表 A 阶未来是不是通的还是这个事最后发现是整个一个全世界泡沫这个我没有质疑过
所以是行业有了一个质疑但你自己没有质疑过对第二的话在场地怎么用那质疑其实是说也许能成但创业公司怎么办你发现这个比如兜包起来了怎么样的对吧你说还能走到大的社层所以这都在之前的判断里面对你说的这些话都是在这些讨论出现之前对你觉得如果有一天真的实行 AI 医生的话能看到哪些更广泛的变化就除了我们看医生这件事变得更便捷之外
Darren 提过一个词我觉得特别性感他提个词叫做生物自由这是类似于生命自由吗类似于财务自由生物自由是你的身体能够自由了他是指自由什么的比如说时间健康就你不会被疾病所烦恼了但并不是指长生是吗对 你不是长生说起来你会希望长生吗不希望为什么
首先活太长了对世界是有害的这是从其他人的角度来思考的对对你自己而言你把你的使命做到了之后你就够了也不需要再继续往下活了那肯定最后就变垃圾时间了我刚才为什么问会带来哪些更大的变化是因为医疗的一些很多事情它其实和整个社会的其他一些问题是纠缠在一起的你比如说在美国其实医疗保险就是一个很严重的社会问题嗯
刚刚枪杀了是吧对就是那个路易吉曼吉奥利枪杀联合健康保险的 CEO 对我那名字没记得你还能这么顺口讲出来就是比如说像这种矛盾它是不是也可以因为有这个 AI 医生会有一些缓解了会我觉得这就是好事人的这个生老病死的痛苦能减少
首先少生病吧意思就是早发现对吧今天来讲还是这个叫做疾病干预但未来还要往健康走这个是有了刚刚讲是我们说是叫做从入院级入主走向叫出生级入主那对健康就能得到新的一些认知
我理解你说的出生纪录组是指的我们每一个普通人对吧对就你的整个健康轨迹都是有一个记录的对而且是变成训练模型的一部分你觉得未来每个普通人他多大意愿上愿意让度这些东西有一生问你问题你会不回答吗有一生问我问题不会啊
你字物不言言物不尽的没空没讲清楚机器更谨慎了对吧简单地讲比如现在大家有什么皮肤病或性病很多都愿意在线问就相比于去见一个真的医生去吗对
你觉得接下来 AI 医生会多大程度帮助人的精神空间的问题因为其实现在精神疾病也是比较重要的一个问题到了神经问题会容易点精神的东西还会难一点就心理精神神经对吧精神东西分两部分有的是这种病理性的有的只是一种抑郁情绪这些东西对吧所以说抑郁有东西我们会努力做一些它是社会上一些识别的东西它不是用大模型这个来做的会用我们其他技术会做到
除了医疗的话你还比较关注 AI 和什么里面的结合我看你也发朋友圈分享过 AI 在天气预报上的一些进展我是因为之前我们实验室就搞天气预报的天气预报启发我了认为生命跟天气是不一样的你说实验室是在清华上学的时候实验室对我高新所高新所其实这个实验室他们是搞天气预报我搞的基因测序相关的是因为你特立独行还是因为它也有一个方向是和基因测序相关的我跟老板说我不想做天气预报因为天气预报有蝴蝶效应就是好搞的不想搞那个他说不
这不可预测的东西预测它干嘛呢就像物理学走向商争的东西我干嘛非得跟它死磕呢那现在的技术下这个天气预报还是不可预测吗还是它已经有改善短时间会好很多长期还是不太喜欢因为三体问题就代表了这个很多人他就不可解我们看到一方面这个 AI 技术在快速发展一方面特朗普在推出巴黎气候协定就是你觉得只靠技术变革世界会更好吗
你这话讲的那肯定是有局限的嘛这个技术是一定是不够的一件事了对因为为什么我想跟你讨论这个问题是我觉得你不是那种纯理工科的思维就是你其实过往还是对哲学对人文是有更多的关照的就是想这些问题更多它会让你变得更悲观吗
不会啊不会悲观的想多了就理解世界了叫朝闻到西四夜对吧你都想明白了你都多开心啊就和你天地合为一体了说你能够这就得到的一个方法那你怎么看未来了这个技术这么大爆炸的时代未来会怎么到来变化这么快
你要听哪个版本呢我想听真实的版本没有真实的版本只有可讲不可讲的版本那可以先讲可讲的版本吧但可讲的也是真实的是吗当然了我们会看到就在最近几年里面人类社会是天翻地覆大的变化我真正叫它不叫第四次工业革命重新我们的人跟机器的关系会重新定义我们到底出生之后该怎么学习我们创造什么价值这件事情来讲有太多我觉得还想不清楚的问题会出现就在未来十年以内我们都会看到的
所以比较坦白说就是有些事他现在就是看不清楚你怎么评估工业革命啊其实工业革命之后比如说有些地方相对来说是更加贫穷的工业革命之后第一个变成大金字塔了嘛就是顶层人更富下面更穷就是社会分工越细人越多就变成越是金字塔的这样一个结构就大规模来之后的话呢我期待能把这个世界压平一些你觉得就是大模型会让这个世界变得更平吗
这是一个期待就这个期待跟达瑞讲的一样他不讲三个吗他说未来期待三个第一个是身体更健康一个是你的精神脑科学发展第三个他就有可能实现社会公平我觉得大众人能过得更好因为我觉得工业革命还是很复杂的我觉得它在一些社会让社会变得更公平了但是你全球范围看比如说像撒哈拉以南的非洲其实有些地方它相对贫穷程度是更加恶化
这件事儿社会供给是会爆发性增加这个公共革命延续的供给会增加但人在里面价值如何体现是一个想不通的事我看前不久你在那个戴宇森的一个朋友圈下评论说寒挡率和历史实率是这个世界的两个主旋律这个怎么理解这个一个讲政治一个讲技术啊
其实这个事物在美国也成立我看奥特曼最近还给特朗普捐了 100 万美元对它寒挡率不太一样它是一种制度对我们是一种信仰 2025 年你最期待看到什么事发生可以讲一个和 AI 有关的然后再讲一个和 AI 不一定有关没有关的东西核心的我就想在医疗上到底它这个是否能接受多少场景能大家用上这可能我最感兴趣的事没关的话就看特朗普怎么折腾这多有趣的事对
每天起来都有巨多的我是特务超级粉其实我觉得今天我们这一代人是非常幸运的可能也很恐慌的都有好多人都问我到底怎么养娃什么的很多问题我也回答不了但是我们能够看到变化其实这种变化中间就带来一种希望好 今天谢谢小川总的时间非常感谢拜拜拜拜
下期再见