从Manus爆火看中国AI产业动向 专家：结合自身优势摆脱“内卷式”竞争
海报新闻记者 田柳 北京报道
近日，一款AI Agent（智能体）产品Manus刷屏各大社交平台，在短时间内成为国内AI大模型领域的热门话题。3月11日，海报新闻记者实地探访了Manus团队在北京的办公地——海淀区epark花园路社区。
园区内有三个共享办公楼，记者注意到，Menus团队所在的1号共享大厅门外有安保值守，进出大厅的人员需通过门禁设备的验证。epark园区周围大多是居民小区，也正因如此，衬托得Manus团队办公地格外“低调”。
日前，北京科技大学文法学院教师、清华大学人工智能国际治理研究院研究人员曾雄接受海报新闻记者专访时表示，从Manus看到了未来“数字员工”的发展前景，加速了基础大模型的产业化进度。
打通大模型产品化的“最后一公里”
Manus“爆火”后，赞誉和质疑的声音对冲强烈。其中“矛盾”的焦点多集中于Manus“套壳”AI的操作。所谓“套壳”是指Manus并没有自研大模型，通过调用不同的基础大模型来实现其功能，Manus团队也对“套壳”的说法毫不避讳。
在曾雄看来，“套壳”大模型的行为虽然在底层技术层面不算是突破和创新，但是通过工程封装的方法“套壳”其他大模型能力，解决了用户核心诉求，打通了大模型产品化的“最后一公里”。
“这算是一种产品创新或应用创新，有助于实现基础大模型的产业化落地。因此，我们需要看到‘套壳’行为背后的积极效果，人人都开发基础大模型不一定是最优解。”
根据官网所述，Manus能将想法转化为行动，擅长处理工作与生活中的各类任务，还公布了其在GAIA基准测试的表现，这是一个能够评估通用人工智能助手能力的国际化基准测试。Manus基任务准确率达86.5%、中级任务为70.1%、高级任务为57.7%，这三个数值均超过OpenAI Deep Research。
曾雄表示，Manus为用户提供了简洁直观的操作界面，降低用户使用大模型的门槛，拓宽了通用AI Agent的应用场景。并且侧重于产品创新和应用创新，解决用户的核心诉求，加速了基础大模型的产业化进度，让基础大模型的能力成为水电一样可以让用户随手可用。
智能体要规避“套壳”的潜在风险
曾雄还提到，“套壳”大模型背后存在一定风险。比如，考验产品持续供给能力。“因为是调用其他基础大模型的能力，产品自身能力就高度依赖于基础大模型供应商，一旦基础大模型供应商‘断供’，就失去了产品供给能力。”
在保障用户的隐私安全和数据安全方面也存在一定风险。曾雄解释，在调用其他基础大模型能力时，需要提供用户数据，这些数据可能被用于基础大模型的训练中，产品方和用户都无法控制这些数据的流转，潜藏数据安全风险和伦理风险。
如何规避以上风险也是Manus这类智能体产品必须面对的问题。
曾雄认为，产品方应与基础大模型供应商建立持续稳定的合作关系，保证合作的稳固状态，增强产品的鲁棒性，即系统在面临着内部结构或外部环境的改变时也能够维持其功能稳定运行的能力。同时，产品方应与基础大模型供应商就保障用户隐私和数据达成一致协议，共同担责，共同守护用户数据安全，预防伦理风险，充分做到数据使用情况公开和透明，保证用户享有知情同意的权利。
推进AI技术发展成为国家共识
随着人工智能技术的快速发展，各国也陆续出台相关政策以规范其应用，人工智能立法已经成为全球都关切的议题。
“大力推进AI技术发展成为国家共识，政府在政策支撑方面大有所为。”曾雄提到，为了促进新技术发展，需要保证政策的稳定性和可预期性，避免运动式执法。保证政策的包容性，通过政策守住安全底线，将发展权交给企业自身，将选择权交给用户，以市场机制实现优胜劣汰。同步要多一些支撑性政策，少一些惩罚性政策。
在我国，国务院2023年度立法工作规划已将人工智能法草案列入其中。2023年4月28日，中共中央政治局会议强调“重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险”。2023年7月，国家网信办等七部门联合公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，与《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》协同联动，构成了我国人工智能治理的“三驾马车”。
“AI技术发展将遇到算力问题、成本问题、芯片问题、数据问题等，需要国家积极提供公共基础资源，‘孵化’出更多有创意的产品和应用。”曾雄表示。
中国AI企业可根据自身能力找到赛道
“未来一到两年，是AI Agent商业化和普及化的重要时间段，各种智能体应用会如雨后春笋般涌现。”
曾雄告诉记者，由于用户需求的规模增大、任务复杂性提高，智能体对算力资源的需求将大幅提高，将进一步刺激算法创新、芯片创新、工程化创新等。办公场景、个人日常生活辅助场景的智能体会成为重要增长点，手机端的端侧智能能力将成为手机厂商未来重要的竞争领域。如今各种互联网产品面临的“智能革命”就如同当年面临的从PC端向移动端转型一样，只要与智能失之交臂，就会被历史淘汰。
面对全球AI技术的竞争格局，中国AI企业又应如何把握机遇，提升在国际舞台上的竞争力？
曾雄建议，中国的AI企业可以根据自身的能力矩阵找到不同的创新赛道，基础研发能力强的AI企业可以侧重于底层算法架构的创新，产品化和工程化能力强的AI企业可以侧重于产品创新和应用创新。不管是底层技术突破还是产品应用创新都需要有国际视野，重视海外市场的开拓，超越国内的“内卷式”竞争。
