文章核心观点 - 商汤科技发布的原生多模态空间智能模型SenseNova-SI，在多项基准测试中超越了李飞飞团队的Cambrian-S等模型，标志着公司在空间智能领域达到世界前列水平 [2][3][4][5][6] - 行业单纯依赖参数规模扩展的AI发展范式面临瓶颈，边际效应递减，未来需要回归科研本质，发展能够理解物理世界的原生多模态模型 [8][9][12][13][14][15][16] - 商汤科技通过底层架构创新（NEO架构）和极致工程优化（如算法蒸馏），实现了技术突破与商业落地成本的大幅降低，践行“原始创新”与“击穿工业红线”的双轮驱动战略 [39][49][58][61][63][67] 模型性能与突破 - SenseNova-SI模型在多个空间智能基准测试（vsi, MMSI, MindCube-Tiny, ViewSpatial, SITE）中均取得了SOTA成绩，超越了包括Cambrian-S在内的开源及闭源模型 [4][5] - 具体数据：SenseNova-SI的1.1-InternVL3-2B版本在vsi基准得分为63.7，高于Cambrian-S-3B的57.3；其1.1-InternVL3-8B版本在vsi基准得分为68.7，高于Cambrian-S-7B的67.5，并在MindCube-Tiny基准上以85.6分大幅领先 [5] - 该模型基于商汤科技开源的NEO架构，仅用同类模型10%的训练数据就达到了SOTA水平，数据效率提升了10倍 [39][49] 行业范式转变 - AI行业过去三年奉行Scaling Law，依赖算力、GPU和数据堆叠，但自2024年下半年起，风向转变，模型分数提升带来的惊艳感边际递减 [12][13][14] - 纯语言模型红利将尽，顶尖模型在数学、编程上接近奥赛金牌水平，但在理解物理世界、处理三维空间关系上能力薄弱 [20] - 未来的AGI必须是能够理解物理世界、具有多感官能力的世界模型，AI需要从“读万卷书”（语言模型）进化到“行万里路”（空间与世界交互） [20][21] - OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever提出“Back to Research”的呼吁，与商汤科技首席科学家林达华的思考不谋而合 [17][19] 技术架构创新 - 传统多模态模型采用“视觉编码器+大语言模型”的拼接式架构，视觉信号在转化为语言Token过程中丢失大量空间细节和三维结构信息，导致模型出现“幻觉”（如数不清手指） [32][33][36][37] - 商汤科技提出的NEO架构是原生多模态架构，从最底层的Transformer Block开始，每个单元都能同时处理视觉和语言信号 [42] - NEO架构采用混合注意力机制，让视觉Token和文本Token一同进入模型的每一层进行推理计算，并引入“跨视角预测”等训练方法，让模型真正理解三维空间关系 [44][46][47][48] 商业化落地与成本优化 - 大模型行业当前痛点包括不够聪明、成本太高、速度太慢，商汤科技内部设定“工业红线”标准：技术使用成本必须低于其创造的价值 [53][54][55] - 以视频生成为例，商汤科技通过“算法蒸馏”技术，将扩散模型的推理步数从100步压缩到4步，实现了64倍的速度提升，使得在消费级显卡上实时生成高质量数字人视频成为可能 [59][61][63][64] - 实时语音驱动数字人产品SekoTalk展示了算法与系统协同的极致优化，将20秒视频生成时间从一小时缩短到实时，为直播、短视频等领域的规模化落地打通路径 [58][65][66] 对中国AI产业的启示 - 在从“语言”到“世界”的AI范式迁徙中，中国科技公司已经抢到了一张船票 [11][73] - 中国拥有全世界最丰富的应用场景和最完整的工业体系，这片土壤天生适合培育能与物理世界深度交互的AI [72] - 建议年轻研究者和创业者不要只拥挤在大语言模型赛道，应拓宽视野至具身智能、AI for Science、工业制造、生命科学等领域 [68][69][70]