在2024年的科技智能领域，两个关键词尤为引人注目：“Scaling Law”和“打脸时刻”。前者代表技术进步的规律，后者则象征着突破传统认知的瞬间。
虽然传统的Scaling Law（尺度定律）在某些方面呈现出放缓的迹象，但令人振奋的是，新的Scaling Law正在兴起。回顾历史，Scaling Law在人工智能的发展中一直扮演着重要角色，每当模型参数、训练数据及计算能力得到提升，模型效果也会显著增强。
在量子位MEET 2025智能未来大会上，来自工业界、学术界和投资界的顶尖专家深入探讨了这些话题。他们不仅回顾了过去一年的技术发展，还展望了未来的机遇与挑战。会场上，观众们座无虚席，共同探讨着AI的未来。
零一万物首席执行官、创新工场董事长李开复在大会的开幕对话中，揭示了OpenAI面临的挑战，特别是GPT-5训练过程中的难题，包括大规模GPU集群的效率下降和数据与算力瓶颈。尽管传统Scaling Law有所放缓，但新的Scaling Law（如o1推理范式）的出现带来了新的希望。
北京智源人工智能研究院院长王仲远博士指出，人工智能正处于一个新的拐点。大模型的出现标志着弱人工智能向通用人工智能的转变，尽管当前大模型的能力仍有限，但其对各行各业的影响已显而易见。
蚂蚁集团开源技术委员会副主席王旭从开源社区的角度分享了数据洞察对技术演进的重要性。他强调，开源社区提供的中立而广泛的信息为技术方向提供了重要参考。
华为数据通信产品线NCE数据通信领域总裁王辉则从工业领域和ToB行业的视角出发，讨论了网络与AI的关系，提出了“Network For AI”和“AI For Network”两个概念，并强调了AI在工业垂直场景中的真正挑战。
潞晨科技创始人兼董事长尤洋则对视频大模型的未来发展进行了深入洞察，他认为未来三年视频大模型将实现跨越式进步，并强调了精细化文本控制、任意角度拍摄和角色一致性等核心能力的重要性。
商汤科技董事长兼CEO徐立博士在交流中提出了“打脸时刻”的概念，他认为当人类在某个时间点上突然被打脸时，就意味着超级时刻的到来。小冰公司首席执行官李笛则分享了AI toC产品的成功经验，并强调了“私域运营”在大模型时代的新机遇。
VAST创始人兼CEO宋亚宸展示了3D生成技术的潜力，并预测明年将有百万级开发者涌入这一领域。南京大学副校长周志华则提出了“学件”概念，认为未来AI发展的关键不在于单一庞大模型，而是如何让数以百万计的模型协同工作。
钛动科技CTO陈德品分享了AI在出海营销领域的创新实践，并发现了类似Scaling Law的规律。新奥泛能网总裁程路则讨论了传统能源行业如何拥抱AI变革，并提出了“选用训生”四个招式。
小米技术委员会AI实验室高级技术总监孟二利分享了小米如何利用工业大模型赋能汽车智能制造的探索与实践。声网首席运营官刘斌则强调了RTE实时互动在AI Agent时代的重要性。
智谱COO张帆聚焦大模型的商业化机遇，认为大模型已成为新型基础生产要素。火山引擎副总裁张鑫分享了企业落地大模型应用的关键要素，即快速试错和敏捷行动。原钉钉创始团队成员张毅则强调了AI应用在企业生产场景中的挑战与机遇。
昆仑万维董事长兼CEO方汉分享了公司在AI大模型浪潮中的布局与思考，认为中国AI企业应在算法迭代上投入更多努力。心言集团创始人任永亮则分享了泛心理行业如何拥抱AI变革的实践经验。
在具身智能圆桌论坛上，群核科技首席科学家唐睿、千寻智能Spirit AI联合创始人高阳、云深处科技联合创始人李超等专家围绕具身智能的认知、技术突破及发展现状展开了深入讨论。
