信仰人类的AI教母李飞飞的最新访谈，都说了些什么？

大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。本月钛媒体跟李飞飞做了一次访谈，目前是把信息放出来了，还是值得大家好好去思考一下的。

李飞飞因为做ImageNet，也就是收集了大量的图片去进行AI训练，被称为“AI教母”。但是她却讲到说：“AI只是工具，我信仰的是人类，不是AI。”

这个访谈还是很长的，我们分几块来讲。第一个是“AI就是一个工具”；然后咱们讲一下李飞飞对于教育的一些看法，因为她毕竟是一位大学教授嘛；然后是李飞飞对于机器人的看法，最近各种人形机器人公司都准备去上市了，现在看看李飞飞怎么去讲机器人；最后是李飞飞自己的World Labs（世界实验室）公司，她们所生成的模型到底是在做什么。

一、AI 再强也是工具，方向盘需在人类手中

首先，她讲到了说AI再强也是工具，方向盘必须在人类手里面。她为什么会去强调这一件事情？因为有很多人已经躺平了，不停地有人告诉你说“一键生成”、“点一下就得到”，这个实际上就是已经准备去放手了。所以李飞飞在反复强调，AI不能让它去决定你的生活，你必须要去掌握方向盘。如果不掌握方向盘的话，AI可能真的会去替代人类。

当然了，工具也是有两面性的，所有的工具都是双刃剑。但是她讲到说，两种极端对待AI的方式都是不理性的。哪两种呢？

• 第一种是只发展不限制；
• 另外一种就是只去讲伦理，不发展了。

像欧洲现在就属于是更多地强调伦理、各种限制；而美国这边呢，可能更多的是在快马加鞭地往前跑，各种的限制现在变得少很多。说这两种思路都是有问题的。

她讲到说我们过往使用的这些工具，包括火、斧子、核弹、生物技术等等，都是工具。这些东西只要我们用好了，都是会造福于人类的；但是呢，也都会给我们造成一定的伤害。AI会变得越来越强大，但是责任不应该丢给AI。

权力工具 vs 向善工具

比如说AI既可能成为权力工具，也可能成为向善工具。在这里使用了一个词叫“权力工具”，就是讲到说AI是可以帮助权力部门进行一定的权力的拓展的。

其实在互联网出来以后，谷歌不是权力机构吗？其实也是的。Meta、苹果其实都是权力机构，因为它已经把大量的政府该享有的权利拓展出去了，她们去享有这些权利。而且政府其实有很多的权利也是需要通过谷歌、通过Meta这样的公司去进行增强的。比如说像前面把川普的账号封掉了，实际上就是政府通过这些社交媒体公司拓展自己的权利。AI变成权力工具，或者AI让很多的政府变得更稳定，这个都是不可避免的。所以她专门提到了权力工具，但是她并没有去说权力工具不好，只是说AI可以成为权力工具，也可以成为向善工具。它是把权力工具跟向善工具作为一个对立面给大家列出来。

再往后，李飞飞讲到，在AI变得不可控之前，它仍然是人类的工具，人类有责任让它可控。她并没有去讲说AI会不会最终变得不可控，或者最终变得不可控，她都没讲。说AI不可控这件事的可能性是存在的，但是人类该干的活，就是在它不可控之前想办法控制它。但是未来是什么样的，就要看人怎么做了。

人类应该如何引导？

那么人应该怎么做呢？就是引导AI向善。在这个过程中，不是让工具自己去决定，而是要依靠法律、制度、教育和社会共识。当然这个里面，我觉得可能对于一个大学教授来说，稍微有一点过于理想化了。法律、制度、教育与社会共识这些东西，并不是一些抽象的概念，而是有千千万万个人在各自的岗位上，每一个人都有自己的想法，有自己的利益，有私心。这些人还会形成很多的小团体、小的利益团体。所以在这样的情况下，是不是我们可以在AI变得不可控之前真正的引导它向善，或者让它始终在可控的范围内？这个真的不好说。我们现在看看，政府能够管理得了像谷歌这样的公司吗？我是打问号的。

二、李飞飞的教育观：如何不被 AI 替代？

既然AI有可能不可控了，那么人类就有可能被替代。李飞飞的观点是：关键是更新教育，要把现在的教育整个革命掉，让人学会用工具，并且发展人类的特质。通过这样的方式，我们可以保证自己不被替代。这个应该也属于叫“美好的愿景”吧。

所以下面咱们来讲李飞飞对教育的观点。首先讲到说，以后不要再被大量的标准答案和知识填充、应试教育占时间了。当然了，李飞飞并没有经历过中国教育的精华部分，她高中就到美国去上了，她在国内是上到初中，而中国教育的真正精华部分是高中部分。但她依然感觉大量的标准答案和知识填充是非常非常浪费时间的。

对于李飞飞来说，她希望什么样的呢？她希望培养人类的能力和主体性。什么叫主体性？咱们后边讲。那么到底什么是能力呢？

1. 被保护并持续燃烧的好奇心

这个倒是跟马斯克要求的一样，人类必须要有好奇心。当然马斯克希望的是AI也一定要有好奇心。现在李飞飞讲的是人类教育一定要保持好奇心。父母和老师要呵护孩子好奇心带来的快乐。这句话什么意思？孩子有好奇心这没毛病，像我们有时候管这个东西叫“淘气”。你好奇心做了很多东西以后，有些事情是会做对的，有些事情会做错。父母跟老师一定要引导孩子说，你这个好奇心带来的快乐到底是什么？你要让孩子去享受这种快乐，她才可以不会说每次有好奇心的时候就有可能挨揍，这个事是很危险的。当然有些小孩揍着揍着也没准会成才，比如说二战时候的英国名将蒙哥马利哈，他小时候就是不断地被教育长大的，他妈妈的口头禅是“去看看他在干什么，叫他停下来”。这哥们特别皮，所以长大了以后很喜欢钻空子。当然我觉得这不是一个好例子了，李飞飞还是希望更多的孩子可以快乐地享受她们的好奇心。

2. 要驾驭AI工具的能力

而不是被工具所取代。她的例子是什么呢？就是火。火是可以做饭的，但是也会带来伤害。说小孩子长大的过程中，总要学会做饭，你也不可能说我为了保护她，长大了以后不会做饭，这事不行。那怎么办呢？这小孩子就要去学会使用工具，特别是像AI工具。要理解AI如何为学习和创造赋能。你想学一个东西的过程中，怎么用AI来帮助你，也要了解AI可能带来的问题和风险。这个过程很像是我们教小孩子用火的这个过程。

3. AI做不到的核心人类能力

这个才是小孩子真正要去学的东西。AI到目前为止有很多的能力是不具备的：

• 好奇心：让马斯克去努力让AI有好奇心吧，但是她觉得AI在这块上还是有一些缺陷的，所以人类要努力去补充好奇心。
• 批判性思维：这个在国内可能稍微难那么一点点吧，但是她觉得这是很重要的，因为AI其实很难产生这种批判性思维。你每次问它一个问题的时候，它会想办法给你找到一个正确概率最高的答案。我最近还发现了一个使用AI的好方法，是什么呢？就是你的提示词这样写：“给我五个答案，然后给它进行不同维度的评分。”这样的话你就会得到一些不一样的答案。如果你每次只问它一个答案的话，它给你的永远是那个最四平八稳的那个。
• 创造力：说这也是AI所不具备的，是人类应该努力去培养的东西。
• 空间想象力：至少目前的AI还不行。但是未来，比如说它的World Labs公司发展起来以后，也许AI就可以具备空间想象力了。
• 人际协作：这里并没有讲到人际关系，但是我觉得可能这一块对于未来孩子是非常非常重要的。最后还是要人跟人协作。

然后李飞飞提到说，不需要背课文之后，剩下的时间怎么办？这个时间应该用来学习AI做不到的认知和能力。因为原来我们用了大量的时间去背课文了，这个时间省下来以后，不是说让大家去疯玩的，好好学一些AI搞不定的事情。

4. 从“标准答案训练”转向“潜力开发”

说原来我们的K12里面的标准答案，AI做得比人好。用十几年去做以后机器能做的事情，就是一种浪费。这个我是完完全全赞同的。她希望21世纪能够发生一次真正的教育革命，把原来这种死记硬背的东西去掉。其实我们现在已经比原来强很多了，原来私塾先生玩的是什么？叫“念、背、打”。就是你先念书，也不给你解释，“书读百遍其义自现”；念完了以后就背，背错了以后就打手心；然后再接着去念。是这样的一种教育方式。现在虽然依然在做标准答案训练，不让你去思考，不让你去批判，但是特别像理科吧，还是会稍微的解释一下为什么呢，还是稍微有一点点思辨的。未来的话，所有机器能干的活让机器干，人就去干那些机器干不了的活就可以了。

5. 不再用文理科来束缚成长道路

现在是对学生进行文理分科，或者是考试的时候分几科来考。她说以后没必要这样了，现在所有人都可以在AI的帮助下去写代码了，所有人也都可以在AI的帮助下去绘画、去写诗、去写文章了。那你在这样的情况下，何必再去分文理科呢？这件事情关键还是看你是不是应试。如果你去应试的话，确实是很难不去分科。应试的过程中，你需要把人的能力去区隔开来，那你能力上去了以后怎么来识别你的能力上去了？这点还是挺难的。

6. 面对AI要保持主体性

前面她讲的时候，我们对教育的要求是有主能力和主体性。那什么是主体性呢？这个其实我们把它解释成“主人翁意识”也可以。李飞飞讲到说，她最害怕的一件事是人类的放弃，最担心的是有人因为AI变聪明就觉得没我啥事了，从而放弃主动性。AI只是工具，人类的潜力是创造世界，把世界变得更好，而不是说衣来伸手饭来张口。如果人类变成那样了，那就只能被AI替代了，这是她不希望看到的。上面这段就是李飞飞对于教育的一些看法。

三、关于机器人：现状与挑战

下面是机器人。她首先讲到自动驾驶汽车，说自动驾驶汽车就是个机器人。自动驾驶汽车发展到现在有20多年了，有成熟的产业链。你想汽车这个东西在做自动驾驶之前也上百年了，所以它产业链是很成熟的。而且汽车面对的问题是相对比较简单的，因为道路这个东西是二维的。虽然有立交桥，但是这个汽车并不会上下走，它只还是会顺着路走，所以它在一个二维的道路上行驶。而汽车的唯一要求是什么？就是不碰到东西就可以了，所以它相对来说要简单很多。而且汽车有一个很棒的地方是什么？就是它有很成熟的场景，有大量的数据积累。像特斯拉折腾半天，多少辆车在路上跑了多少公里了，把这些数据搜集下来以后，在这个基础上去进行训练，然后她遇到了各种各样的奇怪的问题，我们怎么把这些奇怪的问题都训练到大模型里边去，让这个自动驾驶可以使用。2006年谷歌开始做自动驾驶汽车，到2026年就整整20年了。经过20年的发展，这个事基本上算搞定了。

但是机器人要比自动驾驶汽车要复杂得多。它是在一个三维的世界里活动的，因为你有手，你还要有腿，上下的你要迈台阶，所以它是一个三维世界。而且它有时候还要碰东西，你要拿东西嘛，所以它要面对的问题要比自动驾驶汽车要复杂很多。你要把所有这些问题都解决掉了，你才可能去做家务，洗碗、做饭、洗衣服，才能干这些事情，才可以去工厂。这个是要难很多的。

而且最难的是什么呢？就是除了工业机器人之外，所有这些人形机器人在短期内没有商业应用前景。因为你把它做出来以后没地方去用它，因为它的成本实在太高了，不划算。那你没有实际应用场景，就会面临下一个问题是什么呢？缺乏成熟的产业链和应用场景，它就没有办法像自动驾驶汽车那样积累一大堆的实际数据回来。自动驾驶汽车就是我一开始先不自动驾驶，我先积累数据，积累完了以后我在这些数据上去做训练，训练了以后我再去逐步地做半自动L1、L2、L3，现在国内开始发L3牌照了，它是这样一步一步来的。而现在机器人它就没有这些数据，你也没有这个实际用途，所以这个数据积累起来就很痛苦。

所以李飞飞拒绝为机器人普及预设时间。她说AI发展了，比20年前肯定有了长足的发展，但是机器人面对的问题要比汽车复杂很多倍。所以到底是我们需要再发展20年，还是说很快就能实现了呢？她说没法预测这事。她的预测就是：有生之年，我们应该可以看到机器人普及。当然了，这对于马斯克以及国内这些准备上市的人形机器人公司来说，就不是一个好消息了。

四、World Labs（世界实验室）在做什么？

最后一条，她的World Labs（世界实验室）这公司到底在干什么？它核心目标是从内容生成走向世界生成跟空间智能。所以我们现在可以区分一下，杨乐坤要干的东西叫“世界模型”，李飞飞要做的这个东西叫“空间智能”。李飞飞就属于要做生成式的，而且是要一帧一帧地生成完整视频的这样的一个模型。对于李飞飞来说，空间智能是迈向更强通用能力的重要组成部分。她也没有说我这个东西直接就可以改变什么东西，未来这个AI会有通用能力的，那么这一步是必须要走的。

• 3D生产门槛降低：空间智能做成之后可以干什么呢？可以把原来很难的3D生产能力门槛直接降下来。原来我们做3D打印机最大的痛苦是什么？就是没有模型可以去打印。我们现在看到了一个事物，或者我们想象了一个事物，我们很难把它描述出来。都是别人做好的模型，打来打去的就没什么意思。如果李飞飞的World Labs，她们家的产品已经可以正式使用之后的话，3D打印机应该就会有市场了。这个还是一个比较激动人心的事情。
• 做各种仿真训练：这个World Labs的重要用途是什么？就是做各种仿真。因为它是生成3D空间的嘛，这个机器人就可以在里边进行训练。还记得李飞飞是怎么当上AI教母的吗？就是她做了一个叫ImageNet的一个项目，把全世界的这些能够搜集到的图片搜集在一起，让AI进去训练去。现在World Labs也可以做出大量的3D空间，让机器人在缺乏实际应用场景的情况下，在它这样的空间里边去训练去。这也是一个对未来非常有价值的事情。

五、老范的观点与思考

以上就是李飞飞访谈里边讲的东西。后边说一点点我的看法。

1. AI到底是不是工具？

我只能说目前还是，但是边界很模糊。为什么这么讲？其实人这个生物是很懒惰的，一旦机器可以做一个什么事了，我们就会放心地把这件事情交给机器去做，不会说我再要去看一眼——看绝对不看。所以AI这个东西，它在快速地突破工具的边界。而且对于不同的人来说的话，AI到底是不是工具，这件事也是有不同的定位的。我去用AI生成了图片了，那么AI对于我来说是工具，它把我脑子里想的东西生成出来了，而且我还要去校对这东西对不对，是不是我想要的东西。而对于看这些图片的人来说，AI还是工具吗？这个事就要打个问号了。

所以AI未必对于所有人来说都是工具。尤瓦尔·赫拉利说，未来可能只有少部分人是有用的，大部分人会变成“无用阶级”。现在AI的话可能也在向这个方向发展，它是少部分人的工具；对于大多数人来说，这就是生活中的一部分，AI会决定她们的衣食住行、喜怒哀乐。所以AI快速地在模糊工具的边界，而且这个过程是不可逆的，不是说我们号召一下让大家去学习就可以逆转这个过程，这是不现实的。

2. AI会不会作恶？

我觉得关键还是要看使用AI的人会不会作恶。这个AI不是由制度来去使用的，也不是由政府来去使用的，也不是由大公司来去使用的，而是由里面的一个一个的人、一个一个的利益团体，她们去使用的。她们使用AI的时候都是带有目的的。我的目的是为了让大家过得更好，还是说我的目的是让我的统治更加稳固，让其她人给我贡献更大的价值？咱们举一个最简单的案例：美团。美团去控制所有这些外卖员的那个程序其实也是个AI。这些外卖员会被这些AI逼得满街乱窜，罔顾交通安全。那么这个AI到底是在做好事，还是在做坏事？对于我们点餐的人来说，我可以快速地得到我的外卖；但是对于这些外卖员来说，到底是一个向善的AI，还是一个权力的AI呢？这是需要我们大家去思考的。

3. 关于教育的改革

我的感受是，现在的教育行业并不会拥抱这种变化。教育行业的目的从来就不是说我们要把这个人变得更好，教育行业的目的一直是进行筛选。变好了以后，我怎么把最好的这个人筛选出来？我们为什么要去做高考？因为高考是一个相对来说比较容易的筛选方式，大家去考试就好了，你考的高、我考的低，这事一下就明白了。你一旦说大家去学习什么好奇心，去学习各种的复杂的能力了，那这玩意最后怎么去判定？谁来去判定说到底是学的好还是不好？因为你通过教育了以后，筛选出来的人可以去使用工具，筛选不出来的人只能被工具使用。这个筛选过程的问题，李飞飞其实并没有提到。所以在这件事情上来说，我觉得大家还需要再进一步思考。

而且现在的这些教育者，或者教育行业的从业者，她们也是更习惯地说：我如何可以用最小的劳动付出，让小孩去适应这个筛选过程？因为她的KPI很简单，她的考核指标也很简单，就是我怎么能够让我教育的小孩有更高的几率通过筛选。在这点上，你不改变筛选的机制，是没有办法去改变教育的本质的。

4. 关于机器人与未来

最后关于机器人，我的感受是行业会有很多“烈士”倒下。现在这些做机器人的公司里头，大量的会倒下，但是最终的路径是清晰的，最终一定会走向机器人的时代。

最后是关于World Labs，就是李飞飞的这间公司。这个公司现在已经融了二点几亿美金了，在快速地做她们自己的产品。这些产品未来是不是可以给我们的生活带来改变？也许会。即使给我们生活带来改变，可能也不是直接的改变。就像ImageNet，咱们现在每天在用AI，在用AI画画，在用AI去进行图像识别，在这个过程中我们真的是用过ImageNet吗？绝大部分人可能听都没听说过这东西。但是没有ImageNet，我们也没有办法走到今天这一步。所以李飞飞公司的产品可能对于很多人来说是用不到的，但是它的产品有可能会让我们的机器人、让很多仿真系统得到训练数据，让科技更进一步的发展。这个是World Labs的价值。

最后总结一下，李飞飞的很多观点是值得去思考的。我们站在AI带来的冲击面前，需要更多的去思考，甭管这个思考到底会不会改变什么，但是我们不能停下来思考。

这就是今天的故事，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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李飞飞的万字长文，讲述空间智能的未来

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

李飞飞呢，最近发了一篇文章，指出AI的下一个方向。AI的下一个发展方向就是空间智能。这个文章呢是11月11日发表的，非常非常长，上万字。标题呢是《从词语到世界：空间智能是AI的下一个前沿》。教授的长文，读起来还是稍微有一点点吃力，我还是认真地把整个文章读完了。教授呢，未必能够准确预测未来，那是算命先生的工作。但是，教授对未来的预测，还是值得认真研读一下的，特别是这位教授，还是当前AI浪潮的开拓者之一。

文章的结构之美：值得学习的写作范本

第一个特点就是非常的工整。她的文章结构，大家需要去学习一下。哪怕你说我看不懂这文章说什么，还是应该学习一下人家文章怎么写的。上来第一件事是提出问题：现在有些什么样的问题？然后呢，是核心概念的一些解释，对吧？啥叫空间智能？再往后呢，是方法论的一个架构：我准备怎么干？然后呢，是技术实施的一些细节和方法。最后呢，是应用的路径：我这个实施了以后能干嘛使？它是这样的一个完整架构。

每一个大标题下面呢，会有3到5个小标题，每个小标题下面，均匀地分布着描述和说明。它不会像有些人写文章，在某一个小标题下写非常长的内容，其它的显得干巴巴的，不会是这样的，很均匀。学习一下教授的写作方法，还是非常非常有价值的。

李飞飞文章的核心内容解读

第一部分：提出问题——大语言模型的局限性

咱们说一下这个文章到底说什么了吧。首先呢，是提出问题。大语言模型呢，它只能生成语言，而语言呢，并不能代表世界。语言模型有很多的局限性，已经体现出来了。最大的局限性就是各种“对不齐”。

• 与空间和物理规则“对不齐”：我们希望这个空间，应该有一些什么样的特性，结果发现语言模型生成出来的结果跟这个对不上。或者说，我们希望有一些物理的规则，它应该去遵守，但是大语言模型生成的结果，它不去遵守。例如，儿子比老子大了，或者生成的图片和视频里，人物的手指头数量搞不定。甚至让它画一个带指针的时钟，比如“3:20”，它也画不对。
• 一致性无法控制：现在大语言模型所体现出来的问题，就是前后矛盾。比如以图像和视频模型为例，一个人在这站着，一扭过脸去，发现怎么不是这个人了？或者画面不停地闪烁，一会儿看着像，一会儿看着不像。这些都是因为没有空间智能所遇到的各种问题。

第二部分：核心概念——什么是空间智能？

很多人可能意识到，空间智能是一个3D空间的事情，但其实呢，空间智能要比这个复杂得多。它除了3D空间之外，还有很多物理特性在里头：这是钢的，那是铁的，这个是木头的，那个是水或者是空气，它都在空间里边。

而且空间智能其实是4D空间，四维空间，还有时间在里头。就是我在里边做了一个动作，在这个动作后面会变成什么样，实际上这是有时序的，而不是一个静态的3D空间。所谓的空间智能，是三维空间、物理，以及动作、交互和时间相结合在一起的“世界模型”。她要给空间智能下这样一个定义。

第三部分：方法论架构——世界模型的三个能力

问题很复杂嘛，我们不能说上来就一榔头开始干活了，首先要提出一个方法论架构来。她认为，世界模型呢，应该有三个能力。

• 生成能力：它依然是一个生成模型，但生成出来的东西，应该能够确保空间、物理和时序的一致性，这是跟传统大语言生成模型的差异。
• 多模态能力：多模态呢，是图像、视频、深度、文字、手势、动作都要结合在一起，甚至可能还有触觉这些东西，都要在里边。
• 交互动作条件下的状态预测：就是我做了这个动作了以后，会变成什么样？空间智能的模型，是能够对下一个状态进行预测的，甚至呢，对下一步的动作进行预测。

第四部分：技术实施——如何实现空间智能？

那怎么实现呢？首先，世界模型要能够显示或隐式地展示3D几何与物理的一致性，而且世界状态必须是可被读写和对齐的。

实现这一目标，离不开数据和训练。具体方法包括：

• 数据来源：利用大量的互联网图片、视频等真实世界数据，并通过计算机进行深度信息标注。同时，也会使用游戏、3D模型等合成世界的数据来进行训练。
• 训练过程：训练过程会要求“生成与理解”循环互补。即生成数据后，模型自身再去理解和验证。
• 推理和控制：模型的核心是推理“状态 -> 动作 -> 新状态”的演变过程。李飞飞团队正在探索新的模型方式，例如“实时帧模型”（Real Time Frame Model），它可以像视频一样，直接输出下一帧世界会变成什么样。

第五部分：应用路径——空间智能能做什么？

• 近期应用：主要用于讲故事、创意和内容生产。她们已经做了一个名为“Marble”的模型，供3D动画和游戏开发者申请试用。
• 中期应用：用于机器人和具身智能，让机器人能够真正地理解世界，而不仅仅是依赖语言模型。
• 远期应用：进行科学研究，例如在材料学、医药学、分子生物学等领域，利用空间智能构建和探索复杂系统，进行模拟实验。

老范的思考与评论

教授创业：理想与现实

李飞飞呢，现在是在创业，她有一个公司叫“世界实验室”（World Labs）。她呢，融资融了2.3亿美金。刚才我们讲了，教授创业未必能够挣到钱。但是呢，她的学生，现在是各个大公司里边的顶梁柱。所以她想去说：“我要一笔钱来去创业的话”，融到钱这件事并不是特别难。

教授创业，通常不太容易有很好的商业回报。教授的学生们，才是真正值得关注的群体。

运维、工程与科研：三个不同维度的创新

运维、工程实施技术和科学研究，实际上是三个完全不同的维度。你说我这给你发个打折券，买几赠几，这个东西呢就是纯运维。那工程技术呢，就是为了实现运维目标，我们在现有已经验证过的这些技术上进行一些实施，这通常教授的学生们会干这些活。而教授呢，会在前头再去研究现在还不确定的那些科学。

方法、专利与论文：创新的层级

大家要注意，方法是不允许申请专利的。而专利呢，一般是一个工程实施上的东西。教授的直属弟子们，她们一般会玩的是什么？是论文。她们会比专利更高一个层级。论文是希望你尽可能多的引用的一个东西。教授真正的得意门生们是去写论文的，而教授要比论文更高一级。但是大家要注意，真正能挣钱的东西是什么？是专利，以及后边这些方法，这是能挣钱的。论文其实很少直接产生收益。

空间智能是唯一方向吗？

讲远了。空间智能到底是不是未来的方向呢？AI的下一个问题肯定是对齐，这个毋庸置疑。但是呢，需要对齐的东西很多。

• 空间、物理与时间：这就是空间智能需要对齐的东西，肯定是AI需要对齐的一个方向。
• 人性与法理：这也需要去对齐。
• 编程：这是最容易对齐的东西，各种约束都非常容易去验证，所以编程现在是整个AI大模型领域里头，对齐对得最好的一个领域。

那么未来的5-10年，实现空间、物理与时间对齐，应该是一个大的目标，这个没有任何问题。但是具体实现的方法，未必像李飞飞当前所设想的这样。她提出的“什么是空间智能”、“为什么要做”以及“要解决什么问题”，这些都是对的。但是后边两块：“具体打算怎么干”，以及“具体做完了以后在哪用”，这一块呢，我们没必要太去听教授的了。

一个历史的例子：Pascal语言 vs. C语言

在这儿呢，跟大家讲一个例子吧，比如说Pascal语言和C语言。Pascal是1968年苏黎世理工大学的教授发明的，主要用于教学。而C语言呢，是1972年贝尔实验室的工程师发明的，后来变得非常普及，Linux、Unix和Windows的早期版本都是用C语言写的。这个工程师呢，应该是硕士研究生，博士论文写了个草稿，但是没有获得学位。这就真的叫英雄不问出处。所以，最后大家去用的东西，未必是教授发明的东西。

李飞飞工作的真正意义

李飞飞的工作呢，还是有巨大的意义的。第一个呢，拉动了社会的关注。她毕竟是AI领域的“教母”，大量的关键岗位都是她的学生。而且呢，李飞飞前面做的最大贡献，是做了一个叫ImageNet的项目。她把大量的图片放进去，让各种的大模型可以用这些图片去进行学习。所以现在呢，李飞飞准备继续做这件事情，继续把大量的数据进行标注，让各种空间智能的模型去进行学习。我们提出标准，你学习到一个什么样的程度，然后怎么去打分，她要把这个事情做出来。所以这件事呢，还是非常非常重要的，就是积累数据和论证各种验证方法。

总结

最后呢，咱们总结一下：

• 李飞飞作为AI“教母”发表长文，为空间智能站台。
• 教授的文章格式必须要学习一下，其结构清晰、逻辑严谨。
• 空间智能确实是未来十年，行业必须要去解决的一个重要问题。

好，这个故事就跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。