开幕式上，商汤科技董事长兼CEO徐立分享了对AI 2.0时代生产力工具“质”变背后的思考和突破路径。他表示：“AI 2.0时代，生成式AI被视为推动生产力进步的重要技术。”

　　徐立认为，随着大模型的发展，人工智能的关注点从感知智能转向生成式内容，进入AI 2.0时代。不过，虽然业内已经开始使用AI 2.0时代的生产力工具，但这些工具带来的生产效率提升效果并不明显，所能解决的问题占比不足10%，给生产链路带来的突破相对有限。

　　“如果能在知识、推理、执行三层能力上实现突破，将真正带来整个社会生产力的跨越式发展。” 徐立表示。

　　ChatGPT、Copilot、Blackwell是AI 2.0时代的代名词。搜索数据显示，中国对于这些词的关注热度位居世界榜首，这代表着中国近千万的开发者以及普罗大众对于AI能够带来的变化热切关注。

　　在开源社区GitHub上，生成式AI项目、大模型项目以及辅助编程、辅助开发的工具项目层出不穷。徐立表示，对于开发者来说，生成式AI是最好的带来生产力工具，带来生产力突破的行业。

　　业内普遍认为，代码是大模型最明确的应用方向之一。百度创始人、董事长兼CEO李彦宏近期大胆表示，以后不会存在“程序员”这种职业。

　　早在2021年，GitHub就和OpenAI联合开发的AI编程助手GitHub Copilot，基于GPT-3模型的Codex构建，通过分析大量开源代码库学习编程模式。它提供代码补全、上下文感知建议、IDE内聊天式帮助以及代码解释等功能，支持多种编程语言和框架。

　　2023年3月，在ChatGPT火爆全球之后，GitHub又基于GPT-4模型打造Copilot X开发平台，Copilot Chat是其主要功能之一，通过文本问答的方式就能生成、分析、审核代码等。

　　近期，创业团队Cognition AI更是开发出全球首个AI程序员智能体Devin，它具备自主学习新技术、端到端构建和部署应用、自主查找和修复代码Bug、训练和微调AI模型的能力，人类只需扮演一个下指令和监督的角色。

　　在SWE-bench基准测试中，Devin解决了13.86%的实际编程问题，展现了超越其他AI模型的性能。相较之下，GPT-4只能处理1.74%的问题。

　　不过，这个数据也显示了新生产力工具的准确率和完成度普遍较低，较业内期望仍有待提高，徐立认为，虽然整个行业在往前走，但目前还是处于相对雏形。

　　“软件开发全生命周期包括需求分析、设计、开发、测试、部署和维护诸多环节。虽然目前AI能够带来很多革新，或者扩展到很多场景，但目前仅能解决其中非常小众的部分。”徐立表示。

　　他表示，具体而言，AI目前能解决的是在过往基础上抽象成比较标准化，甚至以知识库的形式固化下来的内容，包括代码补全、代码增写以及部分测试用例等。如果把它分摊到整个软件或者产品设计的全流程当中，占比并不高。

　　“当然，随着扩展能力变强，很多工具会从前端的设计、测试用例再到维护的横向拓展，一步步往前演进。”徐立表示。

　　一个有意思的现象是，编程经验越丰富，不代表就越能用好新的生产力工具。统计数据显示是相反的：工作五年以下的程序员使用新生产力工具解决问题时长超过一小时，但五年以上的程序员反而更短。这意味着越是高阶、复杂的任务，对于当前新生产力工具来说还有一定的挑战。

　　这与大模型能力有关。徐立表示，大模型能力可分为三层架构，而且这三层之间互有依赖，但又相对独立。

　　第一层知识（Knowledge），世界知识的全面灌输。“目前，许多生产力工具解决的都是知识层的问题，当用户提出问题时，其底层的逻辑都来自于‘世上无新事’——你所面临的问题，前人可能已经遇到过并解决了，因此通过大模型可以很好地完成这些任务。”徐立表示。

　　第二层推理（Reasoning），理性思维的质变提升。有了世界知识之后，再往前演进。即使不知道这件事实，也可通过AI逐步把这个事实推理出来，给出更多的可能性。

　　“知识和推理是作为生产力工具——大模型最重要的两层，但目前在推理层，成长还相对有限，这也是今后要集中突破的能力之一。”徐立表示。

　　第三层执行（Execution），世界内容的互动变革，即如何跟这个世界互动反馈。徐立表示，某种意义上，如今火热的具身智能，在执行上会有很大的突破。

　　“从上杏彩体育平台注册，知识层是代码的补全，补全的代码来自别人写过的代码；推理层真正深入到的全流程；执行层是进入切分到垂直场景当中，以场景化的智能为依归。”徐立表示，知识层主要解决高频、杏彩体育平台注册标准化问题，做别人做过的问题，显然准确率高；推理主要解决长尾、碎片化的问题。

　　以商汤的软件智能研发助手“小浣熊”为例，据徐立介绍，如果去年用“小浣熊”代码补助工具，可节省30%的工作量。在整个过程里，它的工作主要基于一个代码库，解决的还是一些重复性的劳动。

　　在此基础上，商汤进一步整合了从需求分析、需求设计到长尾应用等各个环节，推出“小浣熊”2.0版本。它可以基于海量数据筛选出需求，制定产品特征，完成产品的自主开发。

　　“我认为生产力工具如果在现在三层能力上（知识能力、推理能力、执行能力）都有突破的话，首先受益的是广大开发者以及场景化的核心应用，最终将真正带来整个社会生产力的跨越式发展。”徐立表示。