Gartner近日发布2025年及未来的重要战略预测。Gartner的重要预测探讨了生成式人工智能（GenAI）如何影响在多数人眼中只有人类才能产生持久影响的领域。
Gartner杰出研究副总裁、研究主管兼院士级分析师Daryl Plummer表示：“显然，无论哪个领域都无法避免AI的影响。伴随着人类AI应用的发展，AI也在不断进化。AI会让人类的生活变得更加美好，直到人类无法跟上AI的步伐。”
Gartner分析师在近期举行的Gartner IT Symposium/Xpo上提出了十大战略预测。

Gartner近日发布2025年及未来的重要战略预测。Gartner的重要预测探讨了生成式人工智能（GenAI）如何影响在多数人眼中只有人类才能产生持久影响的领域。
Gartner杰出研究副总裁、研究主管兼院士级分析师Daryl Plummer表示：“显然，无论哪个领域都无法避免AI的影响。伴随着人类AI应用的发展，AI也在不断进化。AI会让人类的生活变得更加美好，直到人类无法跟上AI的步伐。”
Gartner分析师在近期举行的Gartner IT Symposium/Xpo上提出了十大战略预测。
到2026年底，20%的企业机构将使用AI实现组织结构的扁平化，取消一半以上的现有中层管理职位。
如果企业机构能够通过部署AI取消中层管理人员，就能够在短期内降低用人成本并实现长期降本增效。AI部署还能通过自动安排和执行任务、创建报告以及对剩余员工进行绩效监控，以提升生产力和扩大控制范围，从而使剩余管理人员能够专注于更具战略性、可扩展性的增值活动。
但AI的实施也将给企业机构带来挑战，例如担心工作受威胁的员工人数增加、管理人员会因直接下属增多而感到负担倍增、剩余员工不愿改变或采用AI驱动的交互方式等。此外，员工接受辅导和学习的途径可能会中断，更多初级员工可能会因缺乏发展机会而受到影响。
到2028年，技术沉浸将造成数字成瘾问题和社交隔离人群，促使70%的企业机构实施反数字化政策。
Gartner预测，到2028年，将有约10亿人受到数字成瘾问题的影响。这将导致生产力下降、压力增大以及焦虑和抑郁等精神疾病的激增。此外，数字沉浸还会对社交技能产生负面影响，尤其是在更容易受这些趋势影响的年轻一代中。
Plummer表示：“数字沉浸的隔离作用将导致员工队伍脱节，大幅降低企业机构员工的生产力。企业机构必须强制规定员工的数字排毒期，禁止员工在下班后进行通信并恢复强制性的模拟工具和技术，例如无屏幕会议、无邮件周五、离开办公桌午休等。”
到2029年，全球将有10%的董事会根据AI的指导意见，质疑对其业务至关重要的高管决策。&nbsp; &nbsp;&nbsp;
AI生成的洞察将对高管决策产生深远影响，并将赋予董事会成员质疑高管决策的能力。如果首席执行官（CEO）无法充分论证自己的决策，将不再能够一意孤行。
Plummer表示：“具有影响力的AI洞察起初似乎只是少数派报告，并不能反映董事会成员的多数意见。但随着AI洞察的有效性得到证明，想要获得决策支持数据来提高业绩的高管层将会认可这些洞察。”
到2028年，40%的大型企业机构将部署AI，借着提高盈利的旗号操纵和衡量员工的情绪与行为。
AI能够对工作场所的互动和沟通进行情感分析，并提供反馈来确保整体情绪与保证员工积极性和参与性的理想行为相吻合。
Plummer表示：“员工可能会觉得自己的自主权和隐私权受到了侵害，从而产生不满，对企业机构的信任度随之下降。虽然AI驱动的行为技术具有巨大的潜在效益，但企业机构必须在提高效率与真正关心员工福祉之间取得平衡，以避免对士气和忠诚度造成长远破坏。”&nbsp;
到2027年，70%的新员工合同将加入对AI代表其角色的许可与合理使用条款。&nbsp;&nbsp;
新出现的大语言模型（LLM）没有设定结束日期，这意味着被企业机构LLM获取的员工个人数据不仅会在其受雇期间保留在LLM中，而且在其离职之后仍会保留在LLM中。
这将引发质疑员工还是雇主拥有这些数字角色所有权的公众辩论，而且最终可能导致诉讼。合理使用条款将被用于保护企业免受直接的法律诉讼，但也将充满争议。
到2027年，70%的医疗服务机构将在技术合同中加入与情感AI相关的条款和条件，否则可能面临数十亿美元的经济损失风险。
医务人员工作量的增加导致员工离职、患者需求增加和临床医生倦怠率上升，这些问题正在引发同理心危机。如果能够在收集病人数据等任务中使用情感AI，就可以解放医疗工作者的时间，减轻他们因工作量增加而产生的倦怠感和挫败感。
到2028年，30%的标普成分股企业将使用GenAI标签（如 “xxGPT”）重塑品牌并开创新的营收来源。
首席营销官（CMO）将GenAI视为一种利器，既可以推出新产品，也将创造新业务模式。GenAI还能更快地将产品推向市场，同时提供更好的客户体验并实现流程自动化，为企业机构创造新的营收来源。随着GenAI领域的竞争日趋激烈，企业正在通过开发针对本行业的专业模型实现差异化。
到2028年，将有25%的企业安全漏洞是由外部和内部恶意行为者滥用AI智能体而引起。&nbsp; &nbsp;
由于AI智能体大大增加了企业本来已隐藏的攻击面，因此需要采取新的安全和风险解决方案。攻击面的增加将使企业机构不得不防止自己的业务被狡猾的外部行为者和心怀不满的员工通过创建AI智能体所破坏。
Plummer表示：“企业迫不及待地实施针对AI智能体威胁的缓解控制措施。提前在产品和软件中建立风险缓解和安全措施比在发生漏洞后再‘亡羊补牢’要容易得多。”
到2028年，40%的首席信息官（CIO）将需要提供“守护智能体”，以自主追踪、监视或控制AI智能体行动的结果。
企业对AI智能体的兴趣日益增加。但随着GenAI智能体智能程度的不断提高，其在产品领导者战略规划中的应用范围将迅速扩张。“守护智能体”建立在安全监控、可观测性、合规保障、道德规范、数据过滤、日志审核等一系列AI智能体机制的概念之上。到2025年底，随着用例变得更加复杂，拥有多个智能体的产品数量将稳步增加。
Plummer表示：“短期内，AI智能体的安全相关攻击将成为新的威胁面。即便设置护栏、安全过滤器、人工监督，甚至实现安全可观测性，也无法确保智能体始终能够被正当使用。”&nbsp;
到2027年底，财富500强企业将从能源运营支出中拿出5000亿美元投资微电网，以缓解长期能源风险和满足AI需求。
微电网是一种将发电、储能和负载连接到独立能源系统的电力网络。该系统既可以独立运行，也可以与主电网一同运行，满足特定区域或设施的能源需求。
在未来，这将为企业机构的日常运营带来竞争优势并降低能源风险。部分运营支出用于能源的财富500强企业应考虑投资微电网，这一实践会比继续支付不断上涨的公用事业费用带来更好的回报。

Gartner发布2025年及未来影响IT部门与用户的重要预测

9月24日，以 “云智一体・碳硅共生” 为主题的2025云栖大会于杭州云栖小镇启幕，这场汇聚50余个国家2000余位嘉宾的科技盛会，通过三大主论坛与110余场聚合话题，全景呈现AI技术演进与产业落地新图景。在备受关注的主论坛上，网易集团执行副总裁、网易雷火事业群负责人胡志鹏发表题为《AI驱动未来：虚拟世界的创造力和现实世界的生产力》的演讲，阐述了游戏科技作为AI关键技术试验场的重要作用，并首次系统展示了网易在推动新质生产力发展方面的实践成果。

9月24日，以 “云智一体・碳硅共生” 为主题的2025云栖大会于杭州云栖小镇启幕，这场汇聚50余个国家2000余位嘉宾的科技盛会，通过三大主论坛与110余场聚合话题，全景呈现AI技术演进与产业落地新图景。在备受关注的主论坛上，网易集团执行副总裁、网易雷火事业群负责人胡志鹏发表题为《AI驱动未来：虚拟世界的创造力和现实世界的生产力》的演讲，阐述了游戏科技作为AI关键技术试验场的重要作用，并首次系统展示了网易在推动新质生产力发展方面的实践成果。
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一直以来，游戏科技不仅是娱乐载体，更是前沿技术演进的最佳孵化器和试验田。从1979年MUD游戏推动网络技术发展，到1999年英伟达初代GPU为优化游戏画面而生，再到OpenAI Five在《Dota2》实现多智能体协作AI突破，游戏始终是新技术落地的 “理想试验场”。基于此，网易以 “效率跃升、创新驱动、产业重构” 为方向，持续探索游戏技术反哺实体经济的路径。
一、AI深入全流程，解锁效率新范式
胡志鹏强调，AI的价值不在于替代人力，而在于释放创意与技术潜力。现场首次披露网易如何通过AI嵌入游戏制作全流程，带来效率跃升。
以网易雷火为例，在创意设计环节，AI辅助生成故事大纲、角色设定与动态数值调整，解放创作者精力；美术制作中，网易构建1000+条新质生产管线，覆盖90%生产场景，实现场景设计效率提升70%、动画生产综合提效30%，部分场景效率提升达300%；技术研发层面，在部分应用场景中，AI代码生成工具提升开发效率50%，且AI逻辑质量可达专家级水平；营销运营环节，AI驱动的精准用户画像与智能客服使营销效率提升250%，用户满意度和留存率达到行业领先水平。
二、创新驱动技术平权，激活全民创作生态
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随着生产效率提升，AI正推动内容创作从专业团队向全民拓展。以《逆水寒》手游“剧组模式”为例，网易展示了AI如何让专业创作走入普通玩家。在该模式中，玩家可担任导演、编剧等角色，自由创作剧情与短视频内容，其背后由网易伏羲打造的智能捏脸、智能角色创造、智能群演、智能动画等AI技术支撑。据了解，目前已有数百万玩家从“内容消费者”转型为“内容创作者”，创作UGC动画超千万条，相关视频传播量达百亿级。这不仅重构了生产关系，也为游戏生态注入持续活力。
就像昨日在全球范围内曝光新进度的《无限大》，也将会与伏羲AI结合，构建丰富而有变化的NPC生态，创造更丰富和有想象力的互动模式。
三、游戏技术反哺现实，破解传统行业痛点
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当虚拟现实、人工智能、云计算与区块链等数字技术在游戏场景中经过高速迭代并成熟，正加速反哺物理世界。针对矿山行业面临的环境恶劣、安全风险、人力稀缺、具身智能数据积累难等挑战，网易伏羲通过“矿山创新解决方案”实现技术迁移，分三步推动传统矿山作业升级：游戏技术改造、数据收集积累、渐进式自动化。在内蒙古某露天矿的实测中，该方案实现单机效率达人工80%，70%环节零人工干预，整体效率提升20%、成本降低30%，安全风险显著下降。
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为推动技术红利普惠更多产业，网易推出 “网易有灵平台”，联合阿里云等伙伴构建覆盖基础设施、引擎、平台、应用的全球智能协作网络生态，其核心价值聚焦“赋能超级个体、激发群体智能、构建智能体生态”，推动AI技术向视觉审核、具身智能、数据采标等场景延伸。据悉，网易伏羲推出的AOP（面向智能体编程），作为一种变革工作方式的全新范式，强调智能体持续进化以实现“人机提携，相互辅助”，助力个体在适合的环境中充分释放潜能。
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这些前沿的AI探索及实践，离不开网易有灵·易生诸相大模型服务平台的支持。网易有灵·易生诸相提供封装和集成业界知名 AIGC服务，包括伏羲自研能力，目前覆盖大语言模型、语音模型能力、视频模型、图像大模型等业界最新服务，面向网易及外部用户提供开箱即用、成本经济的服务。
四、让AI成为人类创造力的无限放大器
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从游戏到矿山，从效率提升到生态构建，网易的AI实践始终围绕人机协同展开。这场始于虚拟世界的技术探索与实践，为产业智能化转型提供了可借鉴的路径。当虚拟创造力与现实生产力实现同频共振，科技企业的新增长叙事，才刚刚启幕。

网易雷火胡志鹏：AI驱动未来，游戏科技重塑虚拟创造力与现实生产力

作为全球最大货物贸易国，中国约95%的进出口贸易货物量通过海运完成。在沿海区域，某港口常年位居全球货物吞吐量前列、集装箱吞吐量稳居世界头部阵营，是中国加速连通世界的重要窗口。该港口旗下核心运营主体，作为区域海港运营领域的骨干力量，以港口运营为核心业务，构建起港口配套服务与综合物流协同发展的业务格局。而这份硬核实力的背后，离不开智慧化技术的持续加持。

<h2>全球头部港口落地网易灵动装载机器人，破解港口清舱安全与效率难题</h2>
作为全球最大货物贸易国，中国约95%的进出口贸易货物量通过海运完成。在沿海区域，某港口常年位居全球货物吞吐量前列、集装箱吞吐量稳居世界头部阵营，是中国加速连通世界的重要窗口。该港口旗下核心运营主体，作为区域海港运营领域的骨干力量，以港口运营为核心业务，构建起港口配套服务与综合物流协同发展的业务格局。而这份硬核实力的背后，离不开智慧化技术的持续加持。
<h3>传统港口清舱难题：安全与效率双重挑战</h3>
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过去，传统港口清舱作业需依赖操作员亲身进入船舱作业。船舱内部空间狭小，不仅粉尘弥漫、有害气体聚集，还存在高温高湿等恶劣条件。这不仅让作业安全风险陡增，易引发滑倒、工具坠落、气体中毒等安全事故，还导致人工清舱效率偏低。一艘普通货船的清舱工作通常需要两三天，若遇到复杂情况耗时会更久，船只在港停留时间延长，造成港口货物周转缓慢、运营成本攀升，严重制约港口的高效运营。
为破解这一行业痛点，该港口运营主体携手网易灵动引入无人装载机技术，以智能化改造实现清舱作业的安全升级，用创新技术为港口运营赋能，为行业智能化转型树立标杆。
<h3>“灵载”装载机器人，激活清舱作业新动能</h3>
针对港口清舱作业安全风险突出、人力作业效率偏低等行业痛点，网易灵动“灵载”装载机器人深度融合高精度实时感知与智能决策技术，实现清舱关键环节无人化作业，既显著降低了人员作业强度与安全风险，又大幅提升了清舱效率与可控性。依托网易自研RTC音视频传输技术，远程操控系统为作业搭建起高效通信桥梁。在5G局域网环境下，机器人端到端延迟小于90ms，点对点传输延迟小于120ms，均为行业领先水平。
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港口工作人员无需踏入危险船舱，只需坐在智能驾驶座舱内，就能近乎实时获取机器人作业现场的高清画面与各类数据；凭借丰富的操作经验，通过专业操控杆与按钮，工作人员可灵活指挥机器人在舱内有序穿梭、精准作业，实现高效人机协同。此外，装载机器人还能对全域10米范围内进行持续检测，一旦发现有行人闯入，便立即启动毫秒级安全预警及应急自停机制，全方位筑牢作业安全防线。
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针对港口清舱的实际作业需求，装载机器人集成多项先进技术，从多维度提升作业安全性与效率：
粉尘透视功能可一键 “去尘去雾”，消除狭窄空间内扬尘造成的视觉干扰，为智能决策提供清晰的环境图像，精准还原高清作业现场；
辅助驾驶支持实时显示转弯辅助线，为远程操控提供精准指引，让操作更精准；
3D实时姿态功能依托先进的装载机建模技术，实时展示铲斗状态；搭配由激光雷达、摄像头等感知设备组成的障碍物预警系统，可有效规避碰撞风险。
<h3>安全与效率跃升，共绘智慧港口未来蓝图</h3>
装载机器人落地后，该港口旗下核心码头的清舱作业迎来了显著变革。操作员从“钻船舱”变成“坐室内”，不仅消除了粉尘、高温、碰撞等作业风险，还让清舱进度摆脱了对“人耐力”的依赖，作业安全性实现质的飞跃。对港口而言，这不仅是一次作业方式的升级，更是“智慧港口”建设的关键突破，也为全球港口清舱作业提供了可借鉴的标杆示范。
网易灵动与该沿海港口的成功合作，不仅是技术落地的经典范例，更彰显了工业智能化与实体经济深度融合的核心价值。未来，双方将持续探索港口作业的智能化边界，以创新为引擎，推动中国港口在全球贸易格局中迈向更高效、更安全、更绿色的未来。
除本次案例展现的远程智控方案外，“灵载”装载机器人还支持无人化自动作业。在船舱场景中，无人装载机能够全自动执行清舱任务。系统通过搭载的多模态感知设备，实时构建船舱内部的三维环境地图，精准识别舱壁边界、物料堆分布、障碍物位置以及门机作业区域。基于内置的智能决策算法，装载机可自主规划最优作业路径，动态选择铲料点位，避开危险区域，并根据物料堆积形态自适应调整铲斗姿态与切入角度。
在作业过程中，无人装载机持续感知物料流动状态，将散落的货物高效归拢至船舱中央预设的集料区，确保物料堆形规整、密度均匀，便于后续门机快速、稳定抓取。整个清舱流程无需人工干预，支持7×24小时连续作业，显著提升清舱效率、降低人力成本，并有效避免人员进入密闭空间带来的安全风险。同时，系统具备远程监控与异常报警功能，可在复杂工况下实现人机协同或应急接管，保障作业安全可靠。
典型场景1
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典型场景2
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全球头部港口落地网易灵动装载机器人，破解港口清舱安全与效率难题

近日，网易有灵AOP平台首届编程挑战赛顺利落下帷幕。自赛事启动以来，在短短几周的时间里，来自各地的优秀开发者们汇集于此，通过人机协作的形式，完成了多项充满创意和技术深度的任务。此次挑战赛不仅展现了参赛者的卓越编程技能，也体现了AOP（Agent Oriented Programming）面向智能体编程范式在解决实际问题上的巨大潜力。
经过激烈的角逐，专家评审团秉持公平、公正、公开的原则，对所有参赛作品进行了严格评审，最终评选出一等奖1名、二等奖1名、三等奖1名、积极参与奖3名（排名不分先后）。

近日，网易有灵AOP平台首届编程挑战赛顺利落下帷幕。自赛事启动以来，在短短几周的时间里，来自各地的优秀开发者们汇集于此，通过人机协作的形式，完成了多项充满创意和技术深度的任务。此次挑战赛不仅展现了参赛者的卓越编程技能，也体现了AOP（Agent Oriented Programming）面向智能体编程范式在解决实际问题上的巨大潜力。
经过激烈的角逐，专家评审团秉持公平、公正、公开的原则，对所有参赛作品进行了严格评审，最终评选出一等奖1名、二等奖1名、三等奖1名、积极参与奖3名（排名不分先后）。
以下为最终获奖名单：
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感谢所有参赛者对网易有灵AOP平台首届编程挑战赛的热情参与和大力支持。此次挑战赛的成功举办标志着AOP技术迈出了从理论到实践的重要一步，不仅促进了参赛者之间的技术交流与合作，更为未来的智能化变革注入了新的活力。
展望未来，网易伏羲热忱欢迎更多开发者加入AOP编程的创新实践中，共同推动这一前沿技术的发展。通过不断探索与实践，携手构建一个更加智能、高效的人机协作数字化新生态。网易伏羲也将继续秉承“人机协作，万物有灵”的愿景，深耕技术创新，加速前沿技术的应用与落地，为各行业的智能化变革持续贡献力量。
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赛果公布！网易有灵AOP平台首届编程挑战赛圆满落幕

7月11日，新华通讯社报道了人工智能时代高校对文科的新探索及所需文科人才的相关内容。作为人工智能领域代表企业，网易伏羲游戏AI产品负责人李乐接受采访，指出文科背景人才在游戏AI领域具备独特优势，如市场洞察力、创意设计及沟通能力，尤其适合AI产品经理等新兴岗位。
高考志愿填报季，“文理抉择”的话题再度在网络上升温。面对人工智能的迅猛发展，“文科无用论”的论调让不少考生和家长陷入迷茫——在人工智能时代，文科类专业是否真的失去了价值？

新华视点：人工智能时代，我们需要怎样的人才 ？（附网易伏羲专家采访观点）
前言
7月11日，新华通讯社报道了人工智能时代高校对文科的新探索及所需文科人才的相关内容。作为人工智能领域代表企业，网易伏羲游戏AI产品负责人李乐接受采访，指出文科背景人才在游戏AI领域具备独特优势，如市场洞察力、创意设计及沟通能力，尤其适合AI产品经理等新兴岗位。
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高考志愿填报季，“文理抉择”的话题再度在网络上升温。面对人工智能的迅猛发展，“文科无用论”的论调让不少考生和家长陷入迷茫——在人工智能时代，文科类专业是否真的失去了价值？
一、AI替代重复劳动，文科释放创造力
AI正以肉眼可见的速度深入各个领域。美国哈佛大学2024年取消30多门秋季课程，历史与文学类课程受冲击最大。国内一些高校停办了诸如公共事业管理、广播电视学等专业；北京大学国家发展研究院与智联招聘联合发布的《AI大模型劳动力市场影响研究》显示，编辑、翻译、行政等依赖标准化流程的岗位受大模型影响较大。更值得关注的是教育行业的微妙变化：曾经需要熬通宵写就的课程论文，如今学生用AI工具几分钟就能生成初稿；教师批改作业时，一边要甄别“机器味儿”是否过重，一边怀揣“被AI取代”的危机感。
这些现象反映出AI在应对问题方面的高效，而文科教育则擅长“定义问题”。例如，AI能快速生成一幅色彩绚丽的画作，但赋予画面灵魂的，是人类的故事与情感；大数据能精准预测消费趋势，但让品牌深入人心的，是文化共鸣与价值认同；算法能提供千万种解决方案，最终决定“要选哪条路”的，是人类的价值观。这些能力，恰恰是文科教育最珍贵的馈赠。
人工智能的发展本身也需要文科。网易伏羲游戏AI产品负责人李乐在接受新华社采访时表示，在游戏AI领域，优秀的产品经理需要对市场趋势有敏锐的洞察力，还要具备较好的创意设计和沟通能力，这是文科背景人才擅长的。“目前游戏AI产品经理全国范围内从业者预计仅有百人左右，找到有经验的人才尤为不易。”李乐在采访中提到，建议高校培养具备复合视角、技术通识和实战经验的非技术人才，鼓励学生积极参与AI行业相关项目、竞赛或实习。
二、填志愿不是选终点，而是能力构建起点
当下火热的“填志愿”话题亦是如此，“文理抉择”的本质是构建一套终身受益的能力体系，而非对未来职业的预定。
首先，在AI快速发展的时代，学科的边界会越来越模糊。文科与其他学科的结合，将帮助学生从多角度、多学科的视野理解世界。一个中文系学生，也许会成为下一个顶尖的产品经理或创意总监；一个历史系学生，同样可能在数据分析或战略规划领域大放异彩。文科教育赋予的批判性思维、沟通表达能力和文化理解力，就像一个“万能插头”，可以融入各行各业。
其次，把专业看成“能力工具箱”：文科教育不只是一些固定知识点，更是一种思维方式。它会训练人如何提出直击本质的问题，如何在矛盾的观点中找到联结，如何在复杂的现象里提炼规律。这些底层能力，不会因技术迭代而过时，反而会随着人生阅历的增长愈发醇厚。
最后，对于教育来说，文科生需要多参与项目实践、跨界活动，触摸真实的世界，才能切实把书本里的智慧，转化为解决现实问题的能力。
三、保持不断学习，拥有面对未来的勇气
人文为科技赋予意义，科技为人文插上翅膀。我国高校新文科建设工作一直在推进：一方面，自《新文科建设宣言》发布以来，多所高校相继设立交叉融合型的文科专业，加速跨学科专业建设；另一方面，“文科+AI”也为文科毕业生打开了新的职业通道，例如人工智能伦理顾问、科技传播专家、用户体验研究员等。
在日新月异的AI时代，学生们应该如何选择未来发展之路？或许正如北京师范大学教育学部副教授王新凤所说：“选择某一领域并不意味着一成不变，应该保持不断学习和适应的能力，始终拥有面向不确定未来的能力和勇气。”
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关于网易雷火
网易雷火事业群07年成立，是网易在杭州的第一个游戏工作室，成功开创《逆水寒》、《永劫无间》、《倩女幽魂》、《天谕》、《界外狂潮》、《无限大》、《归唐》等多个IP游戏，还与暴雪深度合作，同时拥有NetEase Games Montréal 海外工作室。
历经十多年，雷火已具备行业一流研发实力。在游戏渲染表现、复杂引擎架构及性能优化、PCG生成等领域积累了领先技术，与英伟达、华为等厂商深度合作，成为中国首个实现RTX技术及首款完成鸿蒙适配Unity游戏的工作室；同时雷火拥有专业从事游戏与泛娱乐AI研究应用的机构-网易伏羲，成为AI落地游戏的行业引领者。
未来雷火致力于成为全球知名游戏研发团队，将以技术推动创新，以文化传递信心！
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新华视点：人工智能时代，我们需要怎样的人才 ？（附网易伏羲专家采访观点）

2025年4月25日，DA数智大会上海站于上海龙之梦大酒店成功举办，吸引了来自产学界千余名技术从业者齐聚交流。网易伏羲作为人工智能领域的代表企业，受邀在主论坛及分论坛中呈现了三大主题技术分享，覆盖具身智能、数据闭环与游戏交互领域，通过实际案例展现技术突破与产业应用价值。

DA数智大会隆重召开，网易伏羲受邀分享具身智能、数据闭环和游戏交互专题演讲
2025年4月25日，DA数智大会上海站于上海龙之梦大酒店成功举办，吸引了来自产学界千余名技术从业者齐聚交流。网易伏羲作为人工智能领域的代表企业，受邀在主论坛及分论坛中呈现了三大主题技术分享，覆盖具身智能、数据闭环与游戏交互领域，通过实际案例展现技术突破与产业应用价值。
<img src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20250430/6d261cc06bba8ddac6ad77a86eb046fd.png" alt="" width="1200" height="803">
一、具身智能：工程机械智能化的实践突破
<img src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20250430/4866433346db18bbe992cf833b2b06a3.png" alt="" width="1200" height="737">
在主论坛环节，网易伏羲机器人具身算法负责人吟风博士结合网易灵动平台的实际落地案例，系统阐释了具身智能技术与工程机械的深度融合。
他指出，矿山、搅拌站等场景对设备远控操作和智能化升级需求迫切，推动了技术的快速迭代。以遥操作挖掘机系统为例，团队展示了从远程遥操、辅助感知到自主决策的完整技术演进路径。在实现过程中攻克了液压精准控制、多关节协同控制、复杂场景感知等关键难题，并通过构建具身智能数据闭环和多模态模型训练框架（融合多模态传感器采集与虚实仿真验证），显著提升了系统的自主决策能力。
目前，基于视觉语言动作（VLA）的端到端控制模型已在露天煤矿场景中实现自动装车的落地，效率已经接近熟练师傅的80%，并可适应多种作业环境。此外，团队提出在矿山等高结构化场景中，特种工程机械形态的智能化作业比通用型机器人更具实用价值，为行业智能化改造提供了可复制的技术路径和应用价值。同样的技术路线可以在更多危险作业替代领域，具身智能和非视距遥操作结合，未来三五年有望实现落地应用。
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完整视频回看链接：
https://0rt0w.xetslk.com/sl/G8vz8&nbsp;
PPT获取方式：关注：网易灵动-私信网易灵动小编-灵动具身智能PPT，可获得资料。
二、数据闭环：破解AI落地的数据瓶颈
<img src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20250430/c85b73ba69f488dd8e3b66ea3f79d8f4.png" alt="" width="1200" height="668">
网易伏羲群体智能负责人润泽博士的分享聚焦数据闭环技术如何推动AI基础设施升级。
他以网易伏羲“网易有灵众包平台”为例，展示了“离线+在线”双闭环协同机制的设计：离线闭环通过专家标注与模型优化实现数据冷启动，在线闭环则通过实时数据回流持续提升系统性能。在这一架构下，平台将人工标注效率提升了1倍以上，同时数据制备成本降低近40%。
润泽博士进一步以AI摄像头中的无人零售场景为例，解析了数据闭环如何通过多模态数据采集、众包实时人机协作、视觉理解大模型等，实现实时视觉审核任务的快速迭代和效果调优。目前该方案已跨行业落地于智能零售、智慧工地、工业质检等场景，助力企业构建高质量数据资产体系，沉淀实时人机协作任务解决方案。
三、游戏交互：大语言模型重塑沉浸体验
<img src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20250430/f42cd58a6d404166a7a6aa6e53e1c8e7.png" alt="" width="1200" height="821">
语言智能组负责人生生老师分享了网易伏羲在游戏领域基于LLM的AI应用实践。
他在现场展示了实时语音交互系统在《永劫无间》手游中的AI队友应用，玩家可通过自然语言指令指挥AI队友协同作战。交互式AI捏脸技术则允许玩家通过多轮文字描述或语音指令生成个性化角色形象。
而在智能NPC的介绍中，通过大语言模型赋予虚拟角色智能对话、动态决策、情感反馈等能力，能够实现NPC多样化的自主行为。生生老师强调，这些技术不仅提升了玩家的游戏沉浸感，更可给玩家带来个性化的内容体验，开拓出更多的AI创新性玩法，同时为“AI原生游戏”开辟可能性。
四、技术深耕引领行业创新
此次大会，网易伏羲三位专家从工业智能转型到文娱体验升级，全面展现了人工智能技术从实验室到产业落地的实践路径。
无论是矿山的无人化改造、跨行业数据基础设施建设，还是游戏体验的虚实融合，均体现出网易伏羲以技术创新驱动行业变革的责任担当。这种“技术研发-场景验证-模式复制”的闭环实践，不仅为相关领域提供了可借鉴的范本，更彰显了中国企业在全球AI竞争中的创新能力与技术厚度。
<img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20250430/dd084c8fc00db4d545d1cb05de5c57d5.png" alt="" width="1125" height="2963">

DA数智大会隆重召开，网易伏羲受邀分享具身智能、数据闭环和游戏交互专题演讲

6月5日，浙江大学博士后学术沙龙第八期活动在浙江大学玉泉校区圆满完成。本次活动是由浙江大学博士后联谊会携手网易伏羲实验室共同举办的联合学术沙龙，主讲人范长杰、丁彧、李林橙、赵增四位博士均来自网易伏羲实验室。本次沙龙围绕网易伏羲自成立之初就开始在人工智能领域所做的工作为核心议题，分别对面向智能体编程、数字虚拟人、视觉计算、AIGC系统建设等成果方面展开了分享。

6月5日，浙江大学博士后学术沙龙第八期活动在浙江大学玉泉校区圆满完成。本次活动是由浙江大学博士后联谊会携手网易伏羲实验室共同举办的联合学术沙龙，主讲人范长杰、丁彧、李林橙、赵增四位博士均来自网易伏羲实验室。本次沙龙围绕网易伏羲自成立之初就开始在人工智能领域所做的工作为核心议题，分别对面向智能体编程、数字虚拟人、视觉计算、AIGC系统建设等成果方面展开了分享。
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网易伏羲负责人范长杰在分享中表示：随着国民老龄化程度的加深，人口红利的消失，各行各业将持续面临劳动力短缺、用工成本高等压力。让AI和机器人处理更多重复性、高危性等工作，提高人力价值，是当今社会智能化发展的必然趋势。网易伏羲作为国内顶尖的人工智能实验室，正在探索一条以人机协作为核心，帮助企业解决AI门槛高、研发周期长、应用落地难等现实问题的可行之路。
<div class="media-wrap image-wrap"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230607/5d085cf2c584001081d45d4970e2b867.png" class="media-wrap image-wrap" title="有灵机器人平台" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230607/5d085cf2c584001081d45d4970e2b867.png" alt="有灵机器人平台"></div>
网易有灵机器人平台正是基于该背景，并围绕AOP等思想设计的一套全新的编程范式，其核心价值在于为对接机器（或AI）和人工提供了统一的规范接口和服务。目前，网易伏羲多条业务已经接入该理论方法。以西南重点基建项目建设为例：平台一方面通过人机协作让传统挖掘机实现智能化生产，另一方面，通过线上分发众包任务，使传统挖机师傅不再从事重复枯燥、具有危险性的工作。除挖掘机器人应用场景外，平台还在游戏人物捏脸、图文识别检测、智慧园区、美术众包等场景中皆有落地，验证了人机协作平台的强落地性、可持续性、可复制性。
<div class="media-wrap image-wrap"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230607/6239248f4823fe9eee93788a282a5d53.png" class="media-wrap image-wrap" title="网易伏羲虚拟人表情" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230607/6239248f4823fe9eee93788a282a5d53.png" alt="网易伏羲虚拟人表情"></div>
在本次交流中，网易伏羲数字虚拟人方向的丁彧博士向大家介绍了伏羲在虚拟人表情方向前沿研究和落地应用的最新进展。针对AI表情合成、捕捉和绑定等三个方面，他分享了伏羲团队的深入探索和实践，展示了网易多款游戏中应用这些技术的实际效果。其中，伏羲AOP编程范式的运用，为AI表情捕捉和绑定的算法流程建模提供了有效方案。这些工作都已成功应用于网易多款游戏，例如《逆水寒》、《天谕》、《遇见逆水寒》和《逆水寒（手游）》。以上工作致力于实现3D表情参数自动生成和跨角色的复用。此外，伏羲在表情领域发表了超过20篇顶级会议和期刊论文，并率先提出了表情的135种划分标准，进一步推动了行业进步。不仅如此，伏羲连续三次在图像视觉领域的顶级会议（ICCV2021，CVPR2022-2023）中获得表情感知挑战赛（ABAW）冠亚军，共获得六项冠军和两项亚军。
<div class="media-wrap image-wrap"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230607/1156d546131939308c364ecd8fb43bd0.png" class="media-wrap image-wrap" title="网易伏羲视觉计算" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230607/1156d546131939308c364ecd8fb43bd0.png" alt="网易伏羲视觉计算"></div>
网易伏羲视觉计算方向的李林橙博士则主要分享了游戏和元宇宙应用的3D人物和场景创建的智能化探索。以往的人工建模过程工作量大，难以满足用户多样化、个性化、定制化的需求。对此，李博士详细介绍了网易伏羲在3D人物和场景智能创建（3D AIGC）方面的研究工作。通过基于3D骨骼和网格的智能创建方案，用户只需输入图像或文字即可创建出真实立体的人物形象，复制真实3D场景的数字孪生，甚至生成理想中的3D场景，充分满足个性化和定制化需求，优化用户体验。这些成果的应用，为数字世界的构建和数据表现提供了无限可能，为行业注入了新的活力。
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交流最后，网易伏羲人工智能专家赵增博士围绕《网易伏羲AIGC系统建设及实践》展开了分享：生成式人工智能技术日趋成熟，以自然语言作为驱动，其在文本、图像、音视频、3D内容上的生成效果不断刷新大众认知。然而在生成式人工智能从研究领域进入工业场景的时候，依然面临可控、适配和成本等多个维度的挑战。
<div class="media-wrap image-wrap"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230607/f2d6f0635ce08c82168fd19c669c53e3.png" class="media-wrap image-wrap" title="网易伏羲自研图文模型-丹青" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230607/f2d6f0635ce08c82168fd19c669c53e3.png" alt="网易伏羲自研图文模型-丹青"></div>
网易伏羲自研图文模型-丹青
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网易伏羲从2018年起开始建设生成式人工智能技术，并得到浙江省科技厅重点研发项目支持。自研模型规模从最早的一亿参数增长至千亿参数，模型领域从文本拓展到图文、音乐、行为序列等多种模态，积累了丰富的预训练模型训练和工程优化的经验。相关技术也已经应用在网易集团内的文字游戏、智能NPC、文本辅助创作、音乐辅助创作、美术设计、互联网搜索推荐等业务场景，并取得了显著的业务效果。
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网易伏羲作为国内专业从事游戏与泛娱乐AI研究和应用的顶尖机构，会持续在强化学习、图像动作、虚拟人、自然语言、用户画像、大规模预训练模型等领域持续探索，并结合网易有灵机器人众包能力，引入“人”的决策及数据闭环，进一步提升智能体的能力。

浙江大学博士后学术沙龙第八期活动，网易伏羲探讨智能体新领域

网易伏羲的图文生成式AI具备较好的中文理解及美观度表达能力，在做到与中国用户“心有灵犀”的工作道路上迈出了第一步。

从临近中国的兔年开始，生成式AI（又称AIGC）的发展可谓“兔”飞猛进。几乎每周都有许多新的消息和成果发布，更低的门槛和更好的效果不断冲击大众认知，让越来越多的人认知到生成式AI已经成为推进下一轮技术革新的重要动力。同时，也有越来越多的人开始思考一些问题，比如：为什么最好的生成效果不在中国？中国的生成式AI离国外有多远？要做出最好的生成式AI，除了模型，我们还需要建设哪些东西？
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网易伏羲作为国内首个专注数字文娱领域的人工智能研究机构，从17年成立之初开始关注生成式AI的发展和落地可能，这些问题在过去的几年内不断在团队内部被提及、讨论，并驱动一系列工作的开展和推进。本文将介绍网易伏羲对这些问题的思考，以及当前的一些进展。
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<h2>自然语言与生成式AI</h2>
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这一轮生成式AI的爆发，需要从自然语言处理技术的突破说起，17年谷歌提出Transformer架构，使得计算机可以更加高效地进行文本内容知识的学习，从而推动BERT、GPT等一些列大规模文本模型的诞生，从理解和生成的维度都获得了巨大突破。
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自然语言处理这门连接人类和计算机交流的基础学科，也成为驱动包括文本、图像、音频、视频、三维模型等各个维度生成式AI爆发的核心基座。一方面人们从海量的互联网数据当中整理可以用于生成式AI训练的数据，另外一方面通过自然语言来对齐各个模态的信息，使得这些知识可以互通。这也可以很好的解释为什么英文生态的公司和机构在这一轮技术热潮中更容易占据先机--当前规模最大、内容最丰富、质量最高的机器学习语料是由英文构成的。
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例如文本下游微调数据，英文领域有像T0-SF，Muffin等大量优质的数据集，图文领域也有像LAION-2B，MSCOCO等开源数据集。相比于国内，中文领域虽然这两年也有多个相关数据集的建设，如200G悟道文本预训练数据集，“悟空”1亿图文对数据集等，但是无论从数量还是质量上来比，与海外的数据还是存在着一定的差距。
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除此之外，英文生态本身也具备非常明确的先天优势，其包含了大量其他语种不具备的优质的内容。比如说全球最顶尖的学术论文、编程代码、多个行业领域的规范标准。这些构成了英文的独天得天独厚的优势，也使得基于英文生态的研究方案可以更好的去推动和落地。
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<h2>如何走出数据困境</h2>
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面对这样的数据困境，国内的研究者和机构又采取了哪些办法？归结来看大概有4种策略：
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1、直接用开源模型，走API翻译
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这可能是最直接的方案，尤其在图文生成领域，去年stable diffusion模型开源之后国内有不少创业公司尝试直接基于该模型进行适配训练和推理生成，同时利用API的翻译接口将中文的输入转化成英文实现对中文用户的支持。这条路线的好处是可以快速地将最新的英文生态的工作应用到国内。缺点也非常明显，一方面是中文翻译可能引起语义的缺失，很多英文这个领域当中常用的说法在中文当中是没有办法很好的表达的，比如说中国的许多成语以及谚语：
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<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align: center;"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/fdea6a197b4f61380e02dae50109e05b.png" title="飞流直下三千尺 from MidJourney" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/fdea6a197b4f61380e02dae50109e05b.png" alt="飞流直下三千尺 from MidJourney"></div>
飞流直下三千尺
from MidJourney
<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align: center;"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/0b0f51085d39f85bee3a6560730d2ac2.png" title="竹杖芒鞋轻胜马 from MidJourney" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/0b0f51085d39f85bee3a6560730d2ac2.png" alt="竹杖芒鞋轻胜马 from MidJourney"></div>
竹杖芒鞋轻胜马
from MidJourney
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海外数据的内容组成也大多由当地的人文地理，生活历史构成，对于中文的知识缺乏很好的理解，比如说中国的历史古迹、名人、美食和生活习俗。
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<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align: center;"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/7157ac6967292c4b99c1840ddcc6510f.png" title="西湖断桥 from Midjourney" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/7157ac6967292c4b99c1840ddcc6510f.png" alt="西湖断桥 from Midjourney"></div>
西湖断桥
from Midjourney
<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align: center;"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/28acfde421f7044d076f44e683cd6cdf.png" title="过桥米线 from Midjourney" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/28acfde421f7044d076f44e683cd6cdf.png" alt="过桥米线 from Midjourney"></div>
过桥米线
from Midjourney
第三点也是最核心的一点：已有开源模型数的数据据存在偏见，合规性和安全性都留有风险。举例说，这些模型在种族问题上不平等，也存在大量裸露、暴力的内容。直接将这些数据模型用于国内的生产，存在着巨大的隐患，所以从年初开始，相关部门对生成式AI的能力构成加大了审核力度。
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2、海外数据翻译
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这种方案是第一种方案的改进版。具备一定研究能力的机构，会选择将海外数据整理下来之后进行英文到中文的翻译，借助英文数据已有的成果，构建更加可靠的自有模型，目前国内有不少研究机构和企业采取了这条路线。优点是可以继承英文的丰富的数据生态，同时可以对涉黄、涉政的数据进行系统性筛选。
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缺点还是存在领域差异，包括对一些特定的中文表述、生态、文化习俗的缺失，以及数据本身还是带有非常强的偏见，甚至是歧视。即使去除了不合规的数据，这些隐性的问题还是很难解决的。比如“穿旗袍的女孩”，“七夕节日”等等。
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3、中文数据构建
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这是一条相对难走的道路，需要大量前期的积累。数据的整理的工作往往在短期内难以获得成效，其阶段性价值也难以衡量。但完善的高质量数据的建设，将对生成式AI后期的工作推进带来可靠的助力。所以在伏羲以往的讨论当中，这也被认定为是一条难走却又正确的道路。自建中文数据集的好处在于可以解决中文场景的一系列基础性问题，弥补模型对中文知识的欠缺，更好的去控制数据安全，从而对数据的合规性进行有效审核。
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国内目前也有一些做了中文数据构建的这些工作，高质量对齐数量例如coco-cn，数据量级别在十万级别，数据量较少。wukong数据集是目前较大规模的开源图文数据集，但相比海外的对标数据集目前还是存在一定差距。许多场景之下，相关的研究人员也开始呼吁国内的政府和企业可以推进高质量的中文数据集的共建，我们也看到有许多国内同行开始加入到这个行列。
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4、多语言兼容
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自建数据集虽好，但依然无法解决其他语言优质内容缺乏的问题。所以多语言兼容是目前看起来大规模预训练模型技术比较切实可行的方案。当然，这个方案目前依旧在验证当中，当前已经有一些相关的工作，通过多语言的方案，将英文场景下图文理解，文图生成功能，扩展到其他的语种中，打通了英文体系和其他语种的障碍。
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在ChatGPT的训练过程当中，已经体现展现出跨语言的可行性以及潜力。由于有大量的多元数据融合，目前GPT的中文能力已经比许多纯中文预训练模型更加出色。在图文生成领域，Niji模型的跨语言能力和生成效果都是不错的。
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<h2>伏羲的破境之举</h2>
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从生成式AI的整体效果考虑，伏羲选择了一条比较长期的技术路线。在兼容开源数据的同时，又分为4步推进，首先是建设高质量的大规模中文数据集；其次构建中文领域的优质理解模型；然后基于数据集和理解模型重构图文生成算法，做到语义的有效提升；最后引入专家和人类的反馈引导模型生成用户更加需要的高质量内容。
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1、建设大规模中文数据
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伏羲联合网易多个部门，包括网易雷火、传媒、云音乐等核心业务，从用户和业务维度提供对数据的理解和需求，完成对于优质数据的定义，建设包括文本质量，图像美观度，版权合规性以及伦理评估等评价标准。以此框架作为约束共同推进数据构建，同时设计了一套基于分布式任务的数据可信系统，各专家团队各自提供数据质量评审模型，完成共同打分后再交由数据治理引擎统一管理。
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2、构建中文领域的理解模型
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基于伏羲自研千亿文本模型的技术积累，“玉言”系列理解模型先后登顶知名中文榜单FewCLUE和CLUE分类榜单，在CLUE1.1分类任务排行榜(包含AFQMC[文本相似度]、TNEWS[短文本分类]、IFLYTEK[长文本分类]、OCNLI[自然语言推理]、WSC[代词消歧]、CSL[关键词识别]6个理解任务）上超过人类水平。玉言系列中的百亿生成模型与对话模型已完成开源，理解模型也会在近期开源。
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<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align: center;"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/79da1fb4386945774ed9e65eaee68dd7.png" title="“玉言”系列理解模型先后登顶知名中文榜单FewCLUE和CLUE分类榜单" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/79da1fb4386945774ed9e65eaee68dd7.png" alt="“玉言”系列理解模型先后登顶知名中文榜单FewCLUE和CLUE分类榜单"></div>
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在文本理解的基础之上，伏羲自2021年起着力打造“玉知”多模态图文理解大模型，采用图片-文本双塔结构和模块化的训练思想，基于亿级别的中文图文数据对，先后迭代了三种规格的模型版本，在中文图文理解水平上达到业界领先水平，并具有良好的泛化性，在下游各类任务如分类，检索，推荐等方面表现优异；并且，在图文模型的预训练过程中，针对包含不同文本长度的图文对采用不同的训练策略，这使得“玉知”模型对语义具有较强的理解能力。同时，利用网易伏羲开源的EET高效推理框架，对模型压缩、算法适配、硬件底层等方面进行优化，使其推理速度提升4倍，满足了线上的高并发需求，降低了部署资源的损耗。
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<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align: center;"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/90c5266820f17924da9c4444f47b26ec.jpg" title="在业务数据集的zero-shot评测中 “玉知”多模态理解大模型优于Chinese-CLIP的CN-CLIPViT-H/14" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/90c5266820f17924da9c4444f47b26ec.jpg" alt="在业务数据集的zero-shot评测中 “玉知”多模态理解大模型优于Chinese-CLIP的CN-CLIPViT-H/14"></div>
在业务数据集的zero-shot评测中
“玉知”多模态理解大模型优于Chinese-CLIP的CN-CLIPViT-H/14
玉知模型也成功在网易的多个业务中得到验证，如网易新闻和网易云音乐的搜索、推荐、智能标注等场景。网易新闻通过图文大模型构建的图文内容表征，在推荐环节采用基于该图文向量的dropoutnet召回优化，对召回源、列表页视频试投、列表页试投整体等效果明显改进，实现视频和整体大盘的业务指标提升，已在线上业务中落地使用。网易云音乐通过图文大模型构建的内容表征引擎和内容相似检索引擎，已成功应用于云音乐视频、长音频、广告等多个内容业务，对内容冷启动效率、CTR预估模型等，带来显著的线上收益。同时进一步联合华为团队，充分分析互联网行业数据集特性，对多模态模型结构进行优化，优选合适编码器并采用多阶段训练模式，共建玉知-悟空模型，进一步构建伏羲在中文跨模态理解领域的领先优势。
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3、图文生成算法重构
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在图文理解预训练模型的基础上，伏羲进一步推进自研文图生成模型——“丹青”的研发，一种语义增强的文图生成扩散模型。依托于扩散模型的原理，在广泛的（8亿）图文数据上训练以达到较好的生成结果。不同于常见的基于扩散模型的文图生成方法，伏羲自研的模型还具备以下特点：
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①模型创新：文图生成的语义能力，非常强依赖对用户输入文本的表征能力，依托于伏羲自研的”玉知”模型在中文语境下的表征能力，自研生成模型在中文场景下具有的超强语义表征能力。此外，伏羲自研模型还侧重文本与图片交互的，强化了在文图引导部分的参数作用，能够让文本更好地引导图片的生成，因此生成的结果也更加贴近用户意图。
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②图片多尺度的训练：在广泛的数据集中，自研模型在充分考虑图片的不同尺寸和清晰度问题，将不同尺寸和分辨率的图片进行分桶，从而进行的多尺度训练。在充分保证训练图片训练的不失真的前提下，保留尽可能多的信息，自研模型能够适应不同分辨率的生成。
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③数据策略：多阶段的训练能够保证模型既具有广泛性，又保证生成结果的质量。初始阶段，使用亿级别的广泛分布的数据，让模型不仅在语义理解上具有广泛性，可以很好的理解一些成语，古文诗句，例如夫妻肺片，名花倾国等等。同时在生成的画风上也具有多样性，可以生成多种风格。在之后的阶段分别从图文关联度，图片清晰度，图片美观度等多个层面进行数据筛选，以优化生成能力，生成高质量图片。
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<li>中文场景下超强的语义理解能力：能够充分理解用户的输入，并且返回给用户想要的东西。尤其在成语，俗语，诗句的理解和生成具备一定优势：</li>
</ul>
<div class="media-wrap image-wrap"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/97c71e3a9426fe6d77d0c271e4a3eea1.png" title="中文场景下超强的语义理解能力" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/97c71e3a9426fe6d77d0c271e4a3eea1.png" alt="中文场景下超强的语义理解能力"></div>
<ul>
<li>风格的多样性&amp;纯正性：覆盖的风格广泛，例如年轻人热爱的二次元，动漫风格，传统的山水国画风格，以及知名画家的特殊风格等：</li>
</ul>
<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align: center;"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/8335113bd02f8e7c33f8cd9dd785fc75.jpg" title="风格的多样性&amp;纯正性" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/8335113bd02f8e7c33f8cd9dd785fc75.jpg" alt="风格的多样性&amp;纯正性"></div>
<ul>
<li>中文场景的领域优势：善于生成中国元素的作品，例如宋代美女，传统佳节等场景：</li>
</ul>
<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align: center;"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/f1d94b71a119c29d68483c83fb674b57.jpg" title="中文场景的领域优势" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/f1d94b71a119c29d68483c83fb674b57.jpg" alt="中文场景的领域优势"></div>
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4、人机协同增强的数据闭环
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依赖于机器进行数据筛选，不可避免存在诸多缺陷和不完美。依托于网易伏羲的aop众包能力，我们从不同角度引入了人工。在训练阶段，人工从多个维度的评估，筛选出来大批高质量图文匹配、高美观度数据，以补足自动流程缺失能力，帮助基础模型获得更好的效果。同时，我们在模型的生成阶段，也引入人工的反馈，对模型的语义生成能力和图片美观度进行评分，筛选出大批量优质生成的结果，引入模型当做正反馈，实现数据闭环。更好提升了模型的理解能力和生成能力。
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<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align: center;"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/d5a9d9ba58470bb2d21ca2abd450d552.png" title="人机协同增强的数据闭环" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/d5a9d9ba58470bb2d21ca2abd450d552.png" alt="人机协同增强的数据闭环"></div>
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<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align: center;"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/80c13e65808f591fbb22eac9f5e466d9.png" title="人机协同增强的数据闭环" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230413/80c13e65808f591fbb22eac9f5e466d9.png" alt="人机协同增强的数据闭环"></div>
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<h2>后续工作与展望</h2>
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以上四个维度的建设，使得网易伏羲的图文生成式AI具备较好的中文理解及美观度表达能力，在做到与中国用户“心有灵犀”的工作道路上迈出了第一步。生成式AI技术革新的序幕刚刚开始拉起，随着生产力的不断释放和新的开源生态建立，在联通算法、数据、算力和人的工作上还有很多事情要做。除了持续优化生成效果，对于AI在将来工作流当中的价值、已有知识产权的保护、AI伦理的规范遵守等一些问题，也需要持续的思考和完善。
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目前，网易伏羲正在推进中文领域的生成式人工智能平台-“丹青约”的建设，并携手集团内部生态共同参与艺术风格和算法模型的设计和训练。为行业用户提供高效微调适配、低成本模块化推断、开源生态快速集成、生成模型定制加速等完整解决方案，为艺术家们提供更加灵活的生产力工具，寻找更新的艺术形态，为推动中文语义理解和科技创新注入新的力量。

​网易伏羲：让生成式AI与中国用户心有灵犀

要说这个春节假期最燃的话题，那一定是“DeepSeek”了。这股神秘的东方力量，给了OpenAI价格体系一记重拳，根据媒体报道显示，DeepSeek-R1 的整体成本，约为OpenAI o1模型的1/30，在效果上，R1 的推理性能与 o1 不相上下。兼具低成本、高性能，DeepSeek了不起啊！
这么了不起的东西，当然要与客户共享啦。近日，在网易伏羲【有灵·易生诸相】提供的产品支持下，网易云商（2016年从客服SaaS产品七鱼起家）全面接入DeepSeek，加速AI大模型在服务和营销场景的普惠应用。

要说这个春节假期最燃的话题，那一定是“DeepSeek”了。这股神秘的东方力量，给了OpenAI价格体系一记重拳，根据媒体报道显示，DeepSeek-R1 的整体成本，约为OpenAI o1模型的1/30，在效果上，R1 的推理性能与 o1 不相上下。兼具低成本、高性能，DeepSeek了不起啊！
这么了不起的东西，当然要与客户共享啦。近日，在网易伏羲【网易有灵·易生诸相】提供的产品支持下，网易云商（2016年从客服SaaS产品七鱼起家）全面接入DeepSeek，加速AI大模型在服务和营销场景的普惠应用。
基于DeepSeek大模型更强大的主题识别、逻辑推理、语义理解、上下文关联、情感分析、多语言支持等能力，网易云商AI产品全面升级，可助力企业在售前售后服务场景、营销场景为客户提供更高效、个性化、有温度的服务。
<img src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20250210/d8f2ef91ba1c410e92246fcc81e28144.png" alt="" width="960" height="540">
<h4>一个更强大的坐席助手</h4>
基于DeepSeek大模型，为坐席提供话术扩写、润色，避免生硬的互动；根据上下文语境，从企业文档等多个来源中快速精准生成“金牌应答推荐”；在会话结束后智能生成会话小记，包含客户问题及解决方案，并根据标签进行归类。
<h4>一个更强大的工单创建助手</h4>
基于DeepSeek大模型，智能提取会话中的关联内容，高效智能生成工单；还可识别访客情绪，智能建议工单优先级，优先处理高风险的工单。
<h4>一个更强大的知识库搭建助手</h4>
基于DeepSeek大模型，可从企业文档内容中自动提取问题和答案，并可根据标准问题批量生成相似的问法，高效搭建FAQ问题库；同时支持企业将多种格式文档导入机器人知识管理后台，用文档问答替代传统的问答模式，可覆盖问题更多，直接回答率也能得到极大提升。
<h4>一个更强大的客户之声分析助手</h4>
基于DeepSeek大模型，对海量客服会话进行下钻分析，了解客户关注的热点问题、客户的情感倾向是正面、负面还是中立，给企业提供改善客户体验、优化产品服务的科学依据。
此外，DeepSeek支持联网搜索，通过 “搜索——总结——输出” 的流程，从互联网快速获取所需信息，生成简洁准确的回答，保障客户获取到最全面和最实时的信息。
网易云商已为超40万家企业提供服务营销一体化解决方案，对AI在服务场景和营销场景的应用有着深入的理解，叠加DeepSeek强大的推理性能、断崖式降低的成本，将让更多企业享受用得起、有实效的AI大模型产品。
目前，网易伏羲【网易有灵·易生诸相】产品已为包括网易云商、网易云信、《逆水寒》手游等游戏以及网易有道、网易传媒、网易云音乐、网易严选等在内的多个网易业务板块提供了全面的AI服务，涵盖DeepSeek等AI能力的快速接入、稳定且可用的大模型服务等，支持各个业务的稳定生产使用，持续为网易AI技术进程注入动力。
随着AI大模型竞争进入新时期，网易伏羲将携手更多合作伙伴，提供更丰富的AI服务，为更多产品提供持续进化的AI原动力，助力企业快速实现AI智能化升级。
<img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20250210/4fdca2f3750966dce5345986718064ac.png" alt="" width="396" height="396">
扫码入群，了解【网易有灵·易生诸相】更多能力
市场生态合作:fuxi.mkt@service.netease.com
商务合作：fuxi@service.netease.com
合作电话：（0571）89852163转21951

网易伏羲助力网易云商全面接入DeepSeek 加速AI在服务和营销场景的普惠应用

近日，数据科学领域国际顶级会议KDD公布了的论文接收结果：网易伏羲以其技术与创新实力，一篇以数据驱动为主题的论文成功入选。

近日，数据科学领域国际顶级会议KDD公布了的论文接收结果：网易伏羲以其技术与创新实力，一篇以数据驱动为主题的论文成功入选。本篇论文的研究方向涉及模型可解释性、机器学习、数据挖掘、知识发现等领域，为数据科学领域带来了新的亮点。<div class="media-wrap image-wrap"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230614/a2e023f6b1940c65fb4565c0b2ecc510.png" controls="" poster="" alt="2023KDD会议" title="2023KDD会议" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230614/a2e023f6b1940c65fb4565c0b2ecc510.png"/></div>KDD会议全名为ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，由美国计算机学会旗下的数据挖掘和知识发现特别兴趣小组主办，是数据科学领域影响力最大的顶级学术会议。自成立以来，KDD聚焦于数据挖掘、知识发现和大数据分析等领域的最新研究及应用进展，涉及机器学习、人工智能、统计学、数据库技术、数据可视化等研究领域。本次论文入选KDD，再次印证了网易伏羲在人工智能领域的技术实力。值得一提的是，本工作早在2021年入选游戏领域顶级峰会Game Developer Conference的核心演讲（Core Concept）。<blockquote>https://www.gdcvault.com/play/1027707/XAI-Enhanced-Data-Driven-Player</blockquote><div class="media-wrap image-wrap"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230614/633f7942bda219590327d2f70309af1a.png" controls="" poster="" alt="游戏领域顶级峰会Game Developer Conference" title="游戏领域顶级峰会Game Developer Conference" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230614/633f7942bda219590327d2f70309af1a.png"/></div>以下是本次入选论文概要：《A Data-Driven Decision Support Framework for Player Churn Analysis in Online Games》数据驱动的在线游戏玩家流失分析决策支持框架网络游戏是当今最受欢迎的娱乐形式之一，但也面临着玩家流失的严峻挑战。为了提高游戏的品质和竞争力，分析玩家流失原因并采取有效措施成为游戏开发者和运营者的重要课题。在流失分析方面，已经有大量的研究资源流入到流失预测中，得益于人工智能技术的发展，在研究过程中可以达到很高的准度。然而在实践过程中，由于缺乏具体的决策支持，游戏发行商通常无法应用高准确度的预测方法来预防或缓解流失。那游戏玩家流失问题是否有切实可行的解决方案呢？<div class="media-wrap image-wrap"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230614/6591705010e58436ed477174181aa914.png" controls="" poster="" alt="数据驱动决策支持框架" title="数据驱动决策支持框架" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230614/6591705010e58436ed477174181aa914.png"/></div>面对这一问题，网易伏羲作为国内专业从事游戏与泛娱乐AI研究和应用的顶尖机构，充分利用在游戏领域的AI研究及探索沉淀，提出了一个全面的数据驱动决策支持框架。具体来说，该框架采用可解释AI（XAI）方法来预测和分析潜在的流失原因，从而指导游戏开发商做出相应的内容改进或干预决策。该预测框架在大规模在线游戏的真实数据集上进行了测试，通过A/B测试评估了该框架发现的干预见解。<div class="media-wrap image-wrap"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230614/27b52160f03e1a30342ae100b6fdacad.png" controls="" poster="" alt="数据驱动决策支持框架" title="数据驱动决策支持框架" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230614/27b52160f03e1a30342ae100b6fdacad.png"/></div>该框架主要包含以下四个创新点：1.新框架设计了第一个完整的基于XAI的决策支持框架（包括预测、解释、评估和干预），并将其应用于网易游戏发布的在线游戏，在游戏开发者大会（GDC）中获得好评，被认为是创新型的进步。与传统的流失预测和分析相比，该框架不仅可以提供高准确度的流失概率，还可以分析每个玩家的流失原因和风险等级，并基于这些信息为游戏开发商提供具体的内容改进或干预决策建议。如此一来，游戏开发商可以更高效地针对不同类型的流失玩家设定个性化的留存策略，从而提高玩家的满意度和忠诚度。<div class="media-wrap image-wrap"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230614/42344831d822136ff62512902b575274.png" controls="" poster="" alt="基于XAI的决策支持框架" title="基于XAI的决策支持框架" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230614/42344831d822136ff62512902b575274.png"/></div>2.新实现采用了一系列加速方法（如中间变量重用、多进程和预先离散化），有效地将XAI方法（如SHAP）应用于实际任务。除此之外，通过使用深度神经网络（DNN）作为流失预测模型，利用其强大的非线性拟合能力和泛化能力，提高了预测结果的准确性和稳定性。3.新评估协议通过收集用户反馈和进行在线A/B测试，网易伏羲提供了一个新的评估协议，这是XAI方法面临的最关键挑战之一。将使用该框架的游戏用户与不使用该框架的游戏用户进行对照组比较，观察他们在一定时间内的行为变化和流失情况，并通过使用留存率、活跃度、付费率等指标来衡量框架效果。4.新特征设计针对整个流失分析领域，我们根据在MMORPGs上的流失分析经验引入了一种新的特征设计原则。考虑到在线游戏，特别是MMORPGs的复杂性，所提出的特征设计原则可以很容易地转移到其他游戏或在线用户服务上。网易伏羲通过案例分析指出，上述框架可发现并解决各种游戏问题，如玩家流失、游戏内经济等。以网易游戏《逆水寒》为例，网易伏羲通过数据驱动决策支持框架找到了导致玩家流失的原因，帮助游戏设计者改进游戏内容，针对性干预挽回玩家流失损失。以往，流失问题的解决可能需要反复摸索和估算；但现在，网易伏羲通过数据分析耗费更少的时间和经费，精准地找到了问题并提出了解决方案，从而提高了游戏的运营效率。<div class="media-wrap image-wrap"><img id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230614/57de6d1a8a97400b4b830be7e243c131.png" controls="" poster="" alt="网易游戏《逆水寒》" title="网易游戏《逆水寒》" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230614/57de6d1a8a97400b4b830be7e243c131.png"/></div>在数据驱动决策支持框架领域，网易伏羲始终走在前沿，研发出众多实用工具来支撑其数据研究。通过KDD会议，网易伏羲成功展示了它在数据驱动决策支持框架领域的研究成果，得到了专家和用户的高度评价。未来，数据智能将继续推动着人们生产和生活的方方面面。网易伏羲将继续拓展数据驱动决策支持框架的研究方向，例如以玩家体验为中心的心流呵护系统、人工智能陪玩、超拟人超暖心队友等等，并将为更多领域的场景提供前沿的技术方案，创造更美好的世界。<h3>关于网易伏羲</h3>网易伏羲成立于2017年，是国内专业从事游戏与泛娱乐AI研究和应用的顶尖机构。网易伏羲已经发表200多篇AI顶会论文，拥有500多项发明专利，以及数字人、智能捏脸、AI创作、AI反外挂、AI推荐匹配、AI竞技机器人等多个领域的领先技术。目前，网易伏羲正在向游戏、文旅、文娱等产业开放AI技术及产品，已服务超200家客户，应用日均调用量超数亿次。

KDD 2023 | 数据驱动的在线游戏玩家流失分析决策支持框架

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