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在生成式人工智能的行动方面，目前出现的趋势是首先将 AI 作为辅助驾驶（human-in-the-loop）部署，并通过使用机会积累经验，最终实现全自动化部署。例如 Sierra 就是一个例子，它在无法解决问题时能优雅地转交给人工处理。同时，新一代自主型应用随着生成式 AI 推理能力的提升而涌现，如 L4 智能驾驶可能是第一个具身智能最大的应用场景，目前其安全性比人类高 10 倍。
在 2024 北京智源大会的主题讨论中，张亚勤认为目前真正赚钱的是 2B 领域，如芯片、服务器等，应用是先 2C 再 2B。他把智能分成信息智能、具身智能、生物智能 3 个阶段，预测 0-5 年是信息智能，5-10 年是物理智能（具身智能），15-20 年是生物智能。李开复认为无人驾驶面临巨大机会，FSD 会为无人驾驶带来新机遇，大模型适合虚拟世界，而接入物理世界会面临很多现实问题，创业者更适合从虚拟世界的 AI 创业开始。
[title]生成式人工智能的行动o1[heading2]6、“销售工作”的意思是什么？Sierra就是一个很好的例子。B2C公司将Sierra集成到他们的网站上，负责与客户交流。Sierra的工作是解决客户问题，它按每次解决问题的数量来收费，这里并不存在“按席位收费”的概念。你有一个需要完成的任务，Sierra完成了这个任务，获得相应的报酬。对许多AI公司而言，这就是他们的“北极星”。Sierra的优势在于，当它无法解决问题时，能优雅地将问题转交给人工处理（即升级到人工客服），但并非所有公司都有这样的幸运。现在出现的趋势是，首先将AI作为辅助驾驶（human-in-the-loop）部署，并通过这些使用机会逐步积累经验，最后实现全自动化部署（无人工参与）。GitHub Copilot就是一个典型案例。新一代自主型应用随着生成式AI推理能力的提升，一类全新的自主型应用开始涌现。这些应用层公司的形态是怎样的呢？有趣的是，它们与传统的云计算公司看起来有所不同：云计算公司主要针对软件利润池，而AI公司则瞄准服务利润池。云计算公司通过按席位收费，而AI公司按成果收费。云计算公司倾向于无缝的自下而上分发，而AI公司则越来越多地采用自上而下的高接触、高信任交付模式。我们看到，在知识经济的各个领域，一批新兴的自主应用正快速涌现。以下是一些例子：1.Harvey：AI律师2.Glean：AI办公助手3.Factory：AI软件工程师4.Abridge：AI医疗记录助手5.XBOW：AI渗透测试员6.Sierra：AI客户支持代理通过大幅降低这些服务的边际成本（与推理成本的急剧下降同步），这些自主型应用正在不断扩展，并创造出全新的市场。
张亚勤：目前真正赚钱的是2B，尤其是芯片、服务器等，应用是先2C再2B我把智能分成3个阶段：信息智能、具身智能、生物智能L4智能驾驶可能是第一个具身智能最大的应用场景，目前安全性比人类高10倍无人驾驶不仅需要好司机（守规矩），也需要老司机（更人性化）李开复：无人驾驶面临巨大的机会：终于可以落地了FSD会带来一个新的机会，简单说就是把大模型带入了无人驾驶大模型非常非常适合虚拟世界，比如金融公司等接入物理世界会面临很多现实问题绝大多数的场景下，机器人并不需要人形机器人创业者更适合从虚拟世界的AI创业开始张亚勤的预测：0-5年：信息智能。0至5年内，在信息智能领域，对语言、图像、声音和视频的理解、生成等方面通过新图灵测试。5-10年：物理智能（具身智能）。0至10年内，在物理智能领域，实现大模型在物理环境中的理解与操作能力，通过新图灵测试。15-20年：生物智能。0至20年内，在生物智能领域，聚焦人体、脑机接口、生物体、制药和生命科学，实现大模型与生物体连结的生物智能，通过图灵测试。延伸阅读：《[张亚勤：人工智能发展的一些观点](https://air.tsinghua.edu.cn/info/1007/2254.htm)》