當行業討論從大模型參數、湧現現象轉換到行業大模型時，周鴻禕將目光放在了大模型在物聯網的應用場景上，「《流浪地球2》中的大Boss Moss可能就是智能攝像頭的終極版本」。

周鴻禕認為，大模型與物聯網連接的前提是：從語言大模型進化到多模態大模型，並找到場景將多模態大模型與智能硬體進行結合。

對於多模態大模型，周鴻禕有著自己的一番理解，他認為在感知層的多模態並不是真正的多模態，認知層的多模態，才算真正的人工智慧。

舉個簡單的例子，感知層面的多模態能夠識別出「圖片中有一隻貓和一隻狗」，而認知層面的多模態則能夠識別出「圖片中有一隻貓和一隻狗打架」。二者中間的變化在於通用的大語言模型對於世界的認知和理解能力。

360的視覺大模型，便是基於通360智腦的千億參數，打造了一個通用的基於文字的自然語言處理認知大模型；同時，360在智能硬體端的提前布局，在廣闊的消費市場積累了數十億的安防數據，鑄就了360視覺大模型。

「大模型發展路上，並不是把大模型簡單的放在智能硬體上，而是將多模態大模型的能力與智能硬體結合——從「看見」到「看懂」，明白圖中的人物關係、邏輯關係，能讀出來一些梗，有人類的認知。」周鴻禕解釋道。

擁有了「腦子」的AI攝像頭，能夠將從事後錄像的功能轉變為實時判斷。比如老人在起居室摔倒了，小孩攀高危險，原來的攝像頭能夠認出有老人、有小孩，但是並不理解畫面的語義。但當大語言模型的多模態能力支撐了一個認知大腦後，攝像頭將自然聯想到這個老人可能處在危險中，小孩可能掉到窗戶外面去，從而就能夠提前預警。

多模態大模型和物聯網的結合，周鴻禕認為這是下一個風口。「大模型＋物聯網，從給物聯網賦能角度來講，實現從感知AI到認知AI，從而能夠更好的理解人類的指令，到執行人類的指令。」

於物聯網而言，大模型的加入，也將為其帶來兩個方面的新增量。

一是數據增量：物聯網採集數據的維度更多，區別於網際網路數據，是大模型時代的數據新增量，尤其是將語音和視覺方案與硬體結合後，終端產生的海量數據將會迎來第二次的數據大爆炸。

二是場景增量：大模型正在找落地場景，和海量硬體的結合無疑是一個巨大的場景增量。

「我有一個預言，因為人類產生的有價值的資料是有限，很多人發愁人類文本不夠用了。但我認為只要有了多模態的能力，把全世界很多攝像頭和它接上，能夠實時採集各種數據，哪怕是老周在這胡說八道，台下觀眾在竊竊私語，大模型都能通過攝像頭來識別獲取信息。」

今天，360找到了第一個與AI硬體結合落地的場景——AI智能攝像頭，這是一個最基礎且可通用的場景。未來，或許會遷移到所有的智能終端中。

同時，智能終端採集回來的數據如果想被大模型更好的利用，也會倒逼應用端的廠商，去解決物聯網1.0時代數據分散的問題。

正如2016年，當谷歌帶著AlphaGo擊敗了李世石，亞馬遜隨即帶著智能音箱Echo殺入了物聯網。ChatGPT的來臨，則一定會拉動實體世界進一步向「萬物智聯」的方向邁進。

02 批量落地，「場景成熟一個開放一個」

ChatGPT讓整個科技界找到了下一個方向。

初識ChatGPT，周鴻禕驚喜之情溢於言表，大模型所散發出的神秘吸引力一如年少時期計算機對他的召喚。

周鴻禕首次向外界展現出對ChatGPT的濃厚興趣，始於今年2月初與老朋友張朝陽的一次對話。彼時ChatGPT正爆火出圈，席捲全世界，兩位大佬交流創業心得，ChatGPT成為了繞不過的話題。

從2020年起就開始持續關注大模型技術的周鴻禕，亮出了自己的判斷：「ChatGPT可能代表著『人工智慧歷史上一場真正革命的開始』，雖然現在還不完美，有很多缺點，但未來有無限潛力和無限應用場景。」

儘管國內外大多數公司還在觀望，但面對即將來臨的大模型創業潮，周鴻禕對市場已有了初步的認知，「要看其過去十年有沒有在伺服器算力上投入，有沒有做人工智慧的團隊，有沒有大數據的存儲。有泡沫總不是壞事，會有更多優秀的人才，會有更多的資金湧入。」

篤定了大模型方向後，周鴻禕便思考如何讓大模型的通用能力與垂類行業結合。「GPT將成為『發電廠』，數據是煤炭，GPT將『煤』變成『電』，輸送給千行百業，所有行業都值得用GPT重塑一遍。未來，每個行業、企業、個人都會擁有定製化的GPT。」

4月16日，在「人工智慧引領新工業革命」的演講中，周鴻禕提出了六項觀點、四大挑戰、兩項預測和一大戰略。

圍繞ChatGPT，周鴻禕分析了ChatGPT成功的原因，得出了「GPT-4已經是世界上最聰明的人」「GPT已經擁有真正的人工智慧」的結論，指出GPT仍然存在湧現、幻覺、語言能力遷移、邏輯增強四個不可解釋的現象。同時，在大模型狂熱之下，周鴻禕敏銳地發現，GPT將帶來四大挑戰，其中涵蓋安全、社會、能源、人工智慧進化等問題。

基於對大模型的洞察，周鴻禕認為，中國有能力發展自己的人工智慧大語言模型。360作為其中一分子，制定了「兩翼齊飛、三路並發」的戰略進擊大模型，做到一手抓技術，一手抓場景落地。

隨後，周鴻禕把戰略落實到了公司內部。5月31日，周鴻禕在社交媒體平台表示：「在4月份已經發布了內部信，要求360全面擁抱AI，也給所有產品經理留了作業，讓大家思考自己的產品如何用大模型重塑。」多模態大模型與物聯網結合的戰略，也在4月份便已經埋下了種子。

成果顯而易見，正是基於周鴻禕的深思，360才能在大船轉彎時刻找到自己的方向。除了此次在智能硬體方面的動作，據悉，360將在搜索、瀏覽器等業務上充分結合，預計未來將會有進一步披露。

「場景成熟一個開放一個，360做大模型已經準備好打一場持久戰」。周鴻禕如是說。

03 安全是AI 2.0時代的必答題

周鴻禕對大模型的思考，並沒有因為確定了現在而停滯，他在思考下一個「待辦」。

「前兩天我因為陽了沒有出席行業大會，就用我的聲紋克隆了一個自己的數字人，做了一個10分鐘的演講。演講完效果不錯，但我也嚇出了一身冷汗。我在想，萬一有人利用我的聲音，洋洋洒洒講了一篇我不該講的話怎麼辦？這是多模態必然帶來的安全問題。」踐行上個網際網路時代留下的經驗，技術的發展總是伴隨著安全問題共生。

周鴻禕所擔心的問題，也正是當前社會層面對AI關注度最高的問題。

AI詐騙在熱搜上停留了數天。國內一公司老闆，和詐騙團伙偽造的「朋友」網聊10分鐘，被騙走了430萬。據警方查實，利用DeepFake仿造面部和聲音詐騙成功率接近100%；美國一母親接到陌生男人電話，電話中傳出女兒哭喊和求救聲，詐騙分子利用AI仿生，勒索母親100萬美元。AI詐騙在社會上頻出，對於毫無經驗人群而言，幾乎無法判斷真假。

「以前耳聽為虛、眼見為實，如今眼見也未必為實了。」周鴻禕感慨道。

關於AI安全的技術對抗和法律監管一時間掀起大規模討論。5月16日，OpenAI執行長Sam Altman出席美國國會聽證會，圍繞AI是否會生成危險內容、AI是否會侵害公民的隱私，以及數據權利、AI是否會影響就業等問題進行討論。Sam Altman表示，面對日益強大的AI模型，政府監管機構的干預對於控制相關風險來說至關重要，贊同對待AI應該參考核武器的監管方式。

從網絡安全、數據安全升級到AI安全，周鴻禕認為要通過AI確權的方式進行升級。「我認為AI安全不能只靠技術對抗，而是要對廠商有規定，比如AI從業者必須要在AI生成的產品中加入指紋，無論是圖片、視頻還是聲音，來加大犯罪成本。」

技術的成本也會增加，但這也是必經之路。

這樣的安全問題，可能還會滲透到其他行業。「GPT作為數字化最高境界的產品一定會帶來很多安全問題。企業上雲、大數據、物聯網、電腦從不聯網到聯網都帶來很多安全方面的挑戰。」

在這方面，周鴻禕也開始未雨綢繆，源於360在網際網路時代的安全積累，AI安全領域的探索比其他人早了半步。

「我們有全球最大規模的網絡安全大數據，我們記錄了很多攻擊樣本的數據、很多網絡安全攻防的實例。用這些來訓練一個安全大腦GPT，讓它對惡意攻擊的阻斷、偵測更加有效。」

04 結語

正視問題，解決問題，無論是周鴻禕還是360，都正在變化中求發展。

關於什麼才是真正的安全，周鴻禕在演講中強調：「不發展是最大的不安全。AI是一場工業革命，不能因為它有安全問題就因噎廢食。」

周鴻禕在大模型面前展示出的強烈的好奇心和活力，讓這個50多歲的中年人看起來更加年輕。好奇心永遠是最好的驅動力，尤其在技術變革面前，有人固步自封也有人摩拳擦掌。

只有這樣的人，才能不被時代拋下，才能拿到下個時代的船票。