1. 多模态领悟

- 视觉和措辞结合：将视觉信息与措辞处理能力相结合，是实现通用人工智能的主要路子。
商汤科技的“日日新SenseNova”大模型体系便是多模态领悟的范例例子，它不仅具备自然措辞处理能力，还能天生数字人***、大规模三维场景等[^2^]。
这种多模态大模型可以更好地理解和天生不同形式的信息，从而靠近人类智能的表现形式。

- 运用领域扩展：通过多模态大模型，用户只需利用自然措辞描述任务，即可天生多种数据模态，覆盖开放式任务[^2^]。
例如，输入得当的提示词后，多模态大模型能根据笔墨描述天生图像或***，乃至识别并理解输入的图片内容[^4^]。

2. 知识库增强

- 检索增强天生：RAG（Retrieval-Augmented Generation）技能通过引用外部知识库的信息来天生答案或内容，增强了大模型的可阐明性和定制能力[^1^][^5^]。
RAG模型适用于问答系统、文档天生、智能助手等多个自然措辞处理任务，其上风在于通用性强、即时更新知识和端到端评估方法[^1^]。

- 构建行业专属知识库：企业可以通过RAG和微调技能，将通用大模型转变为对特定行业有深度理解的“行业专家”，构建市场调研、人力资源、项目管理等各种专业领域知识库[^1^][^5^]。

3. 智能体发展

- 自主方案优化：将大模型作为工具开拓智能体，使其能够自主方案任务、编写代码、调动工具和优化路径[^4^]。
这种智能体具有高度自我迭代、升级和优化的能力，类似于自主智能。

- 运用处景广泛：智能体可以运用于各种繁芜环境和任务中，比如自动化流程、决策支持系统、个人助理等，提高任务实行的效率和准确性[^4^]。

4. 物理智能运用

- 具身智能实现：大模型正在被运用于无人车、机器人、无人机等物理设备，提升其自动化和智能化水平[^4^]。
这种具身智能让机器能够感知周围环境并做出相应的反应，类似于人类的身体感知和行动能力。

- 实际落地推动：以无人驾驶为例，大模型在办理长尾问题和数据天生问题方面发挥了主要浸染，加速了其在实际场景中的运用[^3^]。

5. 生物智能探索

- 生物与AI结合：将大模型运用于人脑、生命体、生物体里，实现大模型与生物体的贯串衔接[^4^]。
例如，通过脑机接口、植入芯片等办法，探索生物智能的可能性。

- 未来愿景展望：生物智能的实现将带来信息智能、物理智能和生物智能的领悟，可能为人类康健、认知扩展等方面带来革命性打破[^4^]。

6. 安全伦理考量

- 安全管理建立：随着大模型能力的提升，其安全风险也引发各界关注。
要从现在开始重视管理问题，制订管理规则和技能手段，防止AI作歹[^3^]。

- 社会共识形成：环球共同面对AI的安全寻衅，通过多方参与谈论和统一认识，共同探求办理问题的办法[^3^]。

综上所述，要实现通用人工智能，须要跨模态领悟、知识库增强、智能体开拓、物理智能和生物智能的多层次努力。
每一步都须要战胜当前技能的局限，并在未来的发展中不断探索新的打破点。