金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
你敢相信么，现在的 AI，已经把 " 横店 " 给直接搞到了线上了！
以后啊，人要进横店拍戏，可能就会出现两种方式了。
一种是像以前一样，本人肉身进剧组；另一种，则变成了坐在电脑前，进入线上虚拟片场，在数字化的影棚中调度人物、道具和摄像机，完成影视创作。
这便是在阿里硬核少年技术节 5.0 博见社北京工业场中，群核科技所分享出来的颇为有趣的案例。
据介绍，相关团队将横店的部分线下片场扫描、重建，并放到线上作为 3D 影视基地，创作者可以直接进入这些虚拟片场，使用数字化影棚进行内容生产。
毕竟之前我们还在聊的是 AI 生成视频，而现在，它已经开始把真实片场搬进电脑了。
不过更有意思的，还在后面。
今年，硬核少年技术节旗下的博见社首次设置了两场对话。一场是我们刚才提到的北京工业场，它的主题是 "AI 下一站：从生成内容到构建世界 "，虎鲸文娱、美图、群核科技等企业带来了 AI 产业实践。
而杭州学术场，则联合 CCF 人工智能与模式识别专业委员会，邀请来自清华大学、南京大学、上海交通大学、天津大学、山东大学和上海人工智能实验室等机构的学者，讨论 " 从生成式 AI 到智能体进化 "。
从北京这边的分享来看，AI 已经开始进片场、组团队、搭建三维世界；但当麦克风给到杭州那边，却有人站出来 " 唱反调 "。
在杭州场的圆桌讨论中，有人用电力革命类比今天的 Agent：
当前的 Agent 大概只相当于电灯泡刚刚被发明出来，确实比蜡烛好了一些，但电力后来催生的电网、电机、家用电器，以及一系列过去从未出现过的新事物，我们今天还没有真正看到。
相隔一千公里的北京和杭州、工业圈和学术圈，怎么会对 Agent 的观点如此南辕北辙？
杭州学术场：Agent 发展像电灯泡
我们先来看下杭州学术场这边。
在正式进入讨论之前，南京大学教授高阳在致辞中提到，从早期的逻辑智能体、强化学习智能体，到今天的大模型智能体，AI 正在把曾经的哲学设想一步步带入工程现实。智能体在底层能力、工程框架、可靠性与安全性上还有许多问题没有答案。此次博见社让学术前沿与产业真问题相遇，共同寻找智能体的下一步。
而从现场来看，与会嘉宾们首先针对一个非常现实的问题展开了讨论——
Agent 究竟发展到哪一步了？
对于这个问题，有一说一，嘉宾们其实没有给出统一的答案。毕竟今天大家口中的 Agent，本身就包含了完全不同的形态；如果观察维度不同，得到的判断自然也会不同。
比如从应用能力看，天津大学教授、国家优青郝建业认为，Coding Agent 已经很难再被简单划入初期。原因是，它们已经能够接手相当一部分过去由程序员完成的具体工作，这种替代并不只存在于演示视频里，而是在真实业务中逐渐发生。
但如果把视角转向底层技术，郝建业给出的判断又会谨慎许多：
今天 Agent 能力的提升，仍然高度依赖基座模型；至于 agent 架构设计的很多思想理念比如 MAS、Loop Engineering 等概念，学术界其实早已研究多年。只不过在强基模出现以后，这些过去无法发挥性能的技术路线，终于获得了进入大规模应用的机会
换成具身智能，进度条又要往回拉。
机器人进入现实世界后，需要同时处理视觉、空间、物体、动作以及环境中的各种突发变化。实验室里完成一次流畅演示，与进入工厂、家庭后长期稳定工作，完全是两个难度等级。
再往前一步，真正能够像人和动物一样，在开放世界里不断学习、自己发现问题、自己设置目标的 Agent，甚至被现场嘉宾判断为处在 " 比初期更早 " 的位置。
这种 Agent 目前缺乏成熟的理论和方法。持续学习过程中，还会遇到灾难性遗忘、模型可塑性不足等问题。换句话说，模型可能学会了新的东西，却把旧能力忘掉；即便持续给它新的经验，它也未必能够无限吸收。
这么看下来，Agent 并没有一条统一的进度条。
在代码、检索等数字空间中，它已经能够完成一些相当复杂的工作；到了现实世界，稳定性和泛化能力立刻成为难题；至于持续自主学习，很多最基础的问题还没有答案。
在发展阶段之外，现场的第二个争论更加尖锐：
从生成式 AI 走到 Agent，究竟是量变，还是质变？
多数嘉宾的判断偏向量变。
在他们看来，今天 Agent 能够执行更长的任务，主要得益于基模能力增强、上下文窗口变长、工具调用更加稳定，以及 Harness 持续优化。能力确实在提升，但底层技术范式还没有发生明显变化。
真正的质变，应该发生在 Agent 能够突破基座模型原有能力上限之后。
与会嘉宾对此给出了比较清晰的标准：
Agent 要能够判断自己的结果是否正确，发现问题后主动修正，并将任务执行过程中产生的经验沉淀下来，形成自我进化。只有跨过这一步，它才算从依赖人类数据和预设流程，走向真正的自主学习。
不过，山东大学教授韩忠义从产品形态出发，给出了另一种观察。
过去的生成式 AI 主要负责回答问题，而 Agent 已经开始规划任务、调用工具，甚至直接替人完成工作。从 " 告诉你该怎么做 "，走到 " 它自己动手去做 "，无论底层技术是否发生范式变化，用户感受到的产品形态确实已经不同。
上海人工智能实验室青年研究员张航帆，则把这两种观点接到了一起。
在他看来，技术进步通常是一小步一小步积累起来的，很难在某个精确时间点突然发生指数级跃迁；可当一项能力的成功率跨过临界点时，用户的体验会突然发生改变。
比如一项任务，过去执行一百次只能成功一次，现在一百次只失败五次。站在技术演进角度看，这是持续量变；站在用户角度看，它已经从 " 不可用 " 变成了 " 可以交给它做 "，这当然可以被理解为质变。
顺着这个逻辑，现场的第三个问题也就自然出现了：
Agent 真正获得自我进化能力，到底还缺什么？
杭州场的四场主题报告，刚好从不同角度拼出了答案。
郝建业关注的是工具调用、长期任务、记忆和安全。工具让 Agent 从聊天框进入真实环境，记忆让它能够把一次任务中的经验带到下一次任务，而安全则决定它能否进入生产系统，承担真正有风险的工作。
所以在郝建业看来，Agent 的价值并不只体现在单次生成能力上，更重要的是，它能否持续调用工具、沉淀经验，并在安全边界内完成长时间协作。
上海交通大学人工智能学院长聘教轨副教授温颖，则把问题放进了持续强化学习。
人工提供的高质量数据总会遇到上限，模型要继续进步，就需要形成 " 生成—评估—训练 " 的循环：自己产生新的经验，再从中筛选有效部分，用于下一轮更新。
但大语言环境与传统强化学习有一个明显区别。传统强化学习通常把策略、环境和评价信号分开处理，而在大语言模型里，同一套参数可能同时参与行动、推理和评价。策略、环境模型和验证器彼此耦合，任何一处更新都有可能影响其他环节，训练自然也更容易产生波动。
清华大学智能产业研究院副研究员周浩，则把大规模 Agent 系统所需的能力归纳成三项：
第一是低时延基座模型，支撑高频搜索、决策和执行；第二是自演化强化学习，让 Agent 可以根据反馈持续优化；第三是可学习的长程记忆，让它在跨上下文、跨任务时维持状态，形成长期协作。
张航帆关注的，则是最近越来越频繁出现在 Agent 领域的另一个词—— Harness。
通俗理解，Harness 是一套围绕大模型搭建的任务执行框架。它负责理解目标、拆解任务、管理上下文、调用工具，并根据环境反馈调整接下来的动作。
如果把基座模型看作一个聪明的大脑，Harness 更像负责组织工作的执行系统。没有这套系统，Agent 可能知道很多，却很难稳定完成一项持续数小时甚至数天的复杂任务。
而张航帆进一步研究的 Self-Harness，则是希望 Agent 能够自动诊断和优化自己的运行框架。也就是说，未来 Agent 不仅要完成任务，还要逐渐学会改进自己完成任务的方式。
把这些问题放到一起，会发现杭州学术场真正关心的，已经超出了 "Agent 能不能干活 "。
它还要知道自己干得对不对，哪里出了问题；一次任务结束后，哪些经验值得保留，哪些能力应该更新；更进一步，它要能够把执行过程产生的反馈，转化成下一轮能力增长。
这才是所说的 " 电灯泡 " 背后，尚未完全建成的电网。
点亮一盏灯，并不等于电力革命已经完成；长期供电、稳定运行，并将电力接入无数生产和生活场景，需要的是一整套系统。
北京这边，已经开始给 AI 搭建真实世界
如果说杭州学术场讨论的是 Agent 距离最终形态还缺哪些底层能力，那么北京工业场关心的，就是现有能力如何先进入真实生产。
所以这里的问题要具体得多。
比如一段视频到底能不能交付、人物会不会突然变脸、商品颜色会不会跑偏、AI 做出来的东西最后到底有没有人愿意买单等等。
虎鲸文娱集团 CTO 杜颜龙，先从文娱的本质谈起。
在他看来，小说用文字构建世界，影视用镜头构建世界，游戏用代码构建世界，演唱会则用现场构建世界。媒介不同，但最终目的都指向同一件事：让观众相信这个世界、进入这个世界，并在其中产生情绪和共鸣。
过去一百多年，影视行业用一整套工业流水线构建这个世界，并孜孜以求解决三个核心问题：成本、周期和品质。AI 出现后，这套构建世界的方式迎来了系统性重写。而 AI 的价值，最终也要落到这三个核心问题上来回答。
首先被提及的自然是成本和周期，但在杜颜龙看来，影视行业真正难啃的骨头，依旧是品质。降本增效不是目的，在越来越多的观看场景里以极致的视听语言讲好一个故事，才是行业真正的目标。
一条 Prompt 生成几秒钟的惊艳画面，和完成一部真正能让观众坐下来看的影视作品，中间还隔着编剧、美术、导演、拍摄、剪辑和声音设计等大量专业环节。
古装人物的对白需要符合时代语感，服装造型需要考虑人物身份、地域和场合；画面要有构图、材质和光影，镜头运动还要服务故事节奏。
AI 不仅要能生成内容，还要理解什么样的故事成立、什么样的画面高级，以及什么样的镜头能够让观众进入剧情。杜颜龙因此把影视品质拆成了三类审美：编剧审美、美术审美和导演审美。
沿着这个判断，虎鲸文娱给出了三个面向未来的观点。
首先，AI 不会取代真人。真人演员、导演和创作者依旧会参与影视内容生产，AI 更可能与他们形成新的协作关系。在生产过程和内容交付上，人和 AI 的关系都值得研究。
其次，AI 一定会重写影视生产流程。只靠一个通用模型、一句话生成影视精品，在可见时间里仍然不现实；真正的产业落地，需要完整的模型、工具和生产技术栈，并把它们接进已有的影视流程。
最后，当内容供给因 AI 而大幅增加后，精品内容会变得更加稀缺。那时真正值钱的，可能不再是 " 能不能生成 "，而是 " 什么值得被生成 "。
这种价值转移，在美图公司技术副总裁兼美图影像研究院负责人刘洛麒的分享中，也有类似体现。
刘洛麒先提出了一个现实问题：模型能力已经很强，但从一款强模型到普通用户低门槛使用，中间仍然存在巨大的产品鸿沟。
过去做软件，通常围绕功能展开。功能越做越多，入口、菜单和参数也随之增加，用户需要自己判断该用什么工具、怎样组合这些工具。
Agent 出现后，这套逻辑开始改变。越来越多的功能被藏到 Agent 后面，用户只需要表达目标，系统负责理解意图、拆解任务，并决定调用哪些模型和工具。
刘洛麒将这种变化总结为，从功能堆叠走向智能决策，从交付功能走向交付成果。
△美图公司技术副总裁兼美图影像研究院（MT Lab）负责人，刘洛麒
但美图很快发现，单个 Agent 依然难以完成复杂任务。
原因在于，真实创作通常包含多个目标，而且每个目标都有自己的上下文。把所有事情都交给同一个 Agent，它很容易顾此失彼。
于是，美图开始把软件从 Agent 升级为 Agent Teams，让不同 Agent 各自处理策划、设计、修图、调色和执行，再通过协作完成整条任务。
比如在美图设计室中，用户真正需要的并不只是一张好看的商品图。从商业角度看，这张图还要符合目标用户偏好，适应不同平台的尺寸要求，投放后还得观察是否带来付费和增长。
因此，美图设计室组织了 4 个专业 Agent 和 70 个 Skill，从市场分析、内容生成、视觉创作，一直做到投放分析，最终交付一套可以直接使用的商业物料。
这也意味着，AI 产品的价值正在从 " 做出内容 "，继续向 " 解决问题 " 转移。
一张图够不够好看，只是最开始的一关；它能不能被用户直接使用，能不能进入业务流程，最终能不能带来收入，才决定这项 AI 能力究竟有没有价值。
再回到开头那座被搬到网上的横店片场。这一次，我们可以把背后的逻辑说得更清楚一些。
群核科技 AI 业务线高级总监龙天泽认为，当前视频生成模型主要在二维像素层面学习。它可以不断逼近三维世界，却很难真正理解空间结构。
比如把一张房间图片交给模型，让它补出另外几个视角，每张图片单独看可能都很逼真，但如果把它们放在一起对照，门窗、家具以及墙面的位置经常互相矛盾。
这类问题在几秒钟的视频里或许还不明显，可一旦进入十几分钟甚至更长的影视内容，人物、道具和场景就很容易发生穿帮，难以进入严肃的生产流程。
群核科技给出的解法，是在生成视频之前，先建立一个明确的 3D 空间。人物、道具、场地和摄像机的位置先在三维环境中固定，再将关键画面交给视频模型完成最终生成。
龙天泽将这套分工概括为：
视频模型负责审美和语言控制，3D 模型负责一致性。
这套思路还有一句非常形象的总结——一次搭建，全篇复用。
一间客厅、一座宫殿或者一条街道，在 3D 空间中搭好以后，就可以被不同镜头反复调用；人物和摄像机也能够在其中调整，而不需要每生成一个镜头，就重新抽卡一次。
横店线下片场被扫描、重建并搬到线上，正是这条路线的延伸。
走到这一步，AI 视频的竞争重点也开始变化。过去大家看的是单个镜头是否足够惊艳，现在则要考察人物和场景能否在长视频中保持一致，镜头能不能精确控制，以及整条生产链的效率是否足够高。
为了解决效率问题，群核科技还将 3D 片场与视频 Harness 结合起来。3D 片场负责提高一致性和品质，视频 Harness 则通过关键帧和预览流程，降低长视频制作中的重复生成成本。
到了这里，北京工业场的三场主题分享，其实已经连成了一条非常清晰的线。
虎鲸文娱讨论的是 AI 怎样进入影视工业流程，并理解专业审美；美图讨论的是软件怎样从提供工具，走向直接交付成果；群核科技则进一步把一次性的内容生成，推进到可复用、可控制的空间构建。
而在随后举行的工业场圆桌中，嘉宾们也进一步讨论了 " 生成内容 " 和 " 构建世界 " 之间的区别。
杜颜龙认为，生成内容更像一次单向交付，而构建世界意味着资产可以不断沉淀，人与内容之间也会产生持续互动；龙天泽则将构建世界理解为对现实世界的仿真，它可以成为短剧、游戏，甚至机器人训练的前置流程。
刘洛麒所强调的，是世界应当具备因果规律、物理规律和可交互性。只有理解并维持这些规律，AI 才真正开始从生成一个样本，走向构建一套系统。
与此同时，工业落地还必须面对创意与精准之间的选择。
节日滤镜、娱乐玩法可以容忍一定偏差，用户更在意好不好玩；但到了电商领域，商品颜色、材质和款式一旦发生变化，这张图就无法使用。
流水线式生产更在意成本与效率，精品内容则需要大量人工参与和精细控制。同一种 AI 能力放进不同场景，验收标准可能完全不同。
所以，当高质量内容越来越容易生成后，价值会继续向上转移：对用户的理解、对创意的判断，以及将内容分发给合适人群的能力，都会变得更加重要。
学术圈和工业圈，其实在追同一个闭环
现在我们再回头看开头的那组 " 冲突 "，其实就不难理解了。
北京工业场展示的是，AI 已经能在具体行业里做到什么；杭州学术场追问的，则是这些局部能力什么时候才能连接起来，形成一个真正能够自主运转和持续进化的系统。
两场讨论的重点不同，却指向了同一个闭环：
执行、验证、反馈、更新。
在学术场，Agent 执行完任务后，需要判断结果是否正确，发现错误后进行修正，再把有效经验写入记忆、技能或者模型参数，逐渐形成持续学习能力。
在工业场，AI 生成的内容同样需要接受验证。一段视频要经过审美和逻辑检查，虚拟片场要保证人物与空间一致，商品图要准确还原材质和颜色，内容投入市场后，还要继续观察它是否带来了业务价值。
杭州想解决的是 " 能力怎样不断增长 "，北京关心的是 " 结果能不能稳定交付 "。
因此，横店片场已经被搬到线上，与 Agent 仍处在电灯泡时代，完全可以同时成立。
工业界正在具体场景中补齐流程、数据、空间和行业规则，让一盏盏灯先亮起来；学术界则继续研究记忆、验证、Harness、强化学习和自主进化，试图搭建能够连接这些灯的完整电网。
One More Thing：
博见社，还只是硬核少年技术节 5.0 的一部分。
7 月 20 日，这场横跨阿里巴巴 ATH 事业群和淘天集团的年度技术活动，在杭州、北京两地同步启动，并持续一周。
开幕式上，淘天集团集中发布了 AIGX 技术体系的四项成果，包括拍立淘全模态实时 Agent、全场景 AI 创作工作台 if Studio、Coupella 智惠引擎和 Agentic 推荐系统 Dream。
除此之外，技术市集集中展示了 30 余项 AIGX 技术成果；AI Hackathon 首次设置业务创新和灵感脑洞双赛道，吸引百余支团队参加；Whoisspy 趣味赛则把 Agent 放进桌游，让人类与 AI 直接同场对战。
从首届技术展示，到后来引入 AI Hackathon、模型挑战，再到如今将学术场和工业场放在同一场技术节中，硬核少年技术节已经连续办到第五届。
而这一次，最有意思的可能恰恰是，北京和杭州没有给出一个整齐划一的答案。
有人已经把横店剧场扫描进电脑，展示 AI 今天能把事情推进到什么程度；也有人提醒大家，电灯泡才刚刚亮起来，后面的电网还远没有建好。
这大概也是 AI 当下最真实的状态。
局部已经足够科幻，完整系统仍处于早期。
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