金磊 发自 凹非寺

如果从技术角度出发，选择一个最能代表如今大模型发展趋势的关键词，那么在刚刚结束的WAIC 2025（世界人工智能大会）上，“多模态智能”无疑脱颖而出。

当行业还在激辩“Scaling Law”是否走到尽头时，一些前瞻者已经将目光投向了更远的地方。

大会上，商汤科技发布了国内首个实现“图文交错思维”的商业级大模型——日日新6.5，并系统性地提出了从多模态感知、多模态推理，再到与物理世界交互的完整演进路线图，直指通用人工智能（AGI）的终极目标。

这一系列发布引发了业界广泛关注和思考：

为什么多模态是AI的未来？真正的原生多模态模型是如何构建的？在通往AGI的漫漫长路上，我们究竟面临哪些核心挑战？

就在今天，商汤科技联合创始人、首席科学家林达华教授发布了一篇万字长文，深入剖析了商汤在多模态通用智能道路上的思考与实践。

这篇文章不仅是对商汤自身技术路径的复盘，更解答了当前AI领域关于路径、数据、模型架构、商业化等一系列关键问题。

现在，就让我们一同深入解读这篇长文，探寻通往AGI的答案。

怎样才算真正的“原生多模态”？

在探讨如何实现之前，我们首先要明确一个根本问题：为什么是多模态？

林达华在文章中给出了一个核心判断：智能的核心是与外界进行自主交互的能力，而世界是以多元形态存在的。

语言只是描述世界的工具，但不是世界本身。人类通过眼睛、耳朵等多种感官接收信息，并将这些信息融合，形成对世界的完整认知。

因此，仅仅依赖文本数据的语言模型，无法构建真正意义上的AGI。AI若要具备通用性，就必须能够处理和理解图像、声音、视频等多种模态的信息。这正是商汤将多模态锚定为技术主轴的根本原因。

明确了方向，路径的选择便至关重要。当前，实现多模态模型主要有两种技术路径：

适应训练 (Adapter-based Training)：这是一种“嫁接”模式。将一个预训练好的视觉编码器（Visual Encoder）通过一个轻量的投影器（Projector）连接到一个已经训练好的大语言模型上。在后训练阶段，固定语言模型，只微调视觉模块和投影器，让视觉特征“适应”语言模型的输入空间。这是目前业界，尤其是国内厂商，为了快速上线多模态能力而普遍采用的方式，成本较低。

原生训练 (Native Training)：这是一种“融合”模式。在预训练阶段就将文本、图像等多种模态的数据混合在一起进行训练。模型从“出生”开始，就在一个统一的架构中学习如何理解和关联不同模态的信息。Google、OpenAI等顶尖机构均采用此路径。

商汤在早期也曾尝试过适应训练，但很快便发现了其局限性。这种“后补”的多模态能力，更像是僵硬地遵循范例，模型并未真正深入理解语言和视觉的内在关联。

例如，当看到一张有六根手指的手掌图片时，这类模型很可能因为强大的语言先验而回答“五个手指”。

因此，在2024年5月，商汤下定决心，投入数千P的算力进行了一系列大规模对比实验，最终确立了“原生多模态”的技术路线，并形成了以“融合模型”为核心的战略。

实验得出的结论颠覆了当时的普遍认知：

一个模型就够了：在合适的数据配比下，一个原生的多模态融合模型，无论是在纯文本任务还是图文任务上，其表现都优于各自独立的专门模型。

融合时机是关键：视觉和语言的融合，不应过早，也不应过晚。在预训练的中段开始融合训练，效果最佳。过早，模型基础能力尚未建立；过晚（如仅在SFT阶段），则融合不充分，泛化性弱。

基于这一判断，商汤果断放弃了语言模型和图文模型分立的“双轨制”，将所有研发力量都汇聚到一个统一的融合模型上。

从“日日新6.0”开始，商汤只发布多模态模型，这在国内大模型厂商中独树一帜。这一战略选择的背后，是对AGI本质的深刻洞察和对技术第一性原理的坚持。

多模态智能的演进路径：如何让模型像人一样思考？

确立了“原生多模态”的路线，下一个问题是，如何一步步让模型从简单的感知走向复杂的、像人一样的思考？

商汤提出了一个清晰的“四次破壁”演进框架，描绘了人工智能能力边界不断被数据驱动打破的历程。

第一次破壁：Transformer实现长序列建模，这是大语言模型诞生的基础。

Transformer架构使得模型能够处理长达数千甚至上万个词元的文本序列，从而不再局限于短语和语法，而是能够理解段落、文章乃至书籍中的高阶知识和逻辑。

第二次破壁：语言与视觉的会合，形成多模态理解，大语言模型的高阶语言能力，为高阶图像理解提供了“锚点”。

一幅图像的意义不再是几个孤立的标签（如“猫”、“桌子”），而可以是一个完整的故事描述。通过将海量图文数据关联训练，模型学会了跨模态的理解，这是构建多模态智能的基础。

第三次破壁：突破逻辑思维与形象思维的边界，实现多模态推理，这是当前的前沿焦点，也是“日日新6.5”实现的关键突破。

人类的思考并非纯粹的线性逻辑推演，而是逻辑思维与形象思维（或称直觉思维）的结合。所谓“一图胜千言”，图形化的思考能帮助我们更快抓住问题本质。

然而，此前的主流多模态模型，其“思考”过程仍然是纯文本的“思维链”（Chain-of-Thought）。图像仅仅作为初始输入，被转换成文本描述后，后续的推理就与图像无关了。这并非真正的多模态思考。

商汤的创新在于引入了“图文交错思维链”。在模型的思考过程中，它不仅能生成文字，还能在需要时调用工具，在原图上进行编辑（如放大、标注、画辅助线），或生成新的示意图，并将这些中间生成的图片插入思维链中，形成“图文并茂”的思考路径。

在具体实现上，商汤选择了务实的“两步走”路径。

第一步，通过调用工具进行图像编辑的方式来构建图文交错思维链。他们认为，当前的目标是“以视觉要素引导思维”，而非追求电影级的高清画质，因此效率和精准性是首要考量。

而目前的图像生成技术，无论在可靠性还是效率上都难以满足要求。基于此，通过工具编辑的方式可以高效且精准地实现构图目标。

这个过程的本质是构建了一个“对内”（Introspective）的智能体。它调用工具不是为了与外部世界交互，而是为了与自身的思维过程交互，修改和优化自己的“思考草稿”。

第二步的探索，则是基于多模态理解生成统一的机制，实现内生的图文混合思考。

为了实现第一步，商汤通过“人工构造少量种子数据 + 强化学习（RL）放大”的范式，让模型学会了这种新的思考模式。

实验数据显示，经过多轮强化学习后，模型的多模态综合推理能力获得了惊人的提升（从54.2分跃升至76.3分）。

第四次破壁：突破与物理空间的边界，实现与真实世界的交互，这是通向AGI的终极一步，即具身智能（Embodied AI）。

让AI拥有“身体”，在物理世界中行动。其核心挑战在于交互数据的稀缺性。通过世界模型（World Model），在虚拟世界中进行大规模、高效的模拟训练，被认为是解决这一问题的关键途径。

商汤的多模态模型为世界模型提供了关于物理世界的海量先验知识，而其在智能驾驶等业务中积累的真实数据，则为世界模型的构建和对齐提供了坚实的基础。

数据体系：如何破解多样性、质量、效率的“不可能三角”？

如果说模型架构决定了学习的效率，那么数据则直接定义了模型能力的边界。尤其对于原生多模态模型，其成功与否，关键就在于数据。

林达华在文章中详细阐述了商汤应对数据挑战的策略，核心是围绕多样性、质量和生产效率这三个目标，构建了一套先进的数据生产体系。

挑战一：图文对数据的稀缺

多模态训练最关键的数据是强关联的“图文对”（Image-Text Pairs）；然而，互联网上天然存在的图文对数量稀少，且质量参差不齐。大部分网页中的图片和文字关联很弱（如新闻配图）。

商汤的解决方案是大规模自动化构造。他们投入了巨大力量，研发从文本出发合成图像、以及从图像出发生成多样化问答对的自动化数据管线。

目前，在商汤的跨模态训练数据中，高质量的构造图文对占比已超过70%，这成为其多模态能力提升的关键引擎。

挑战二：数据质量的把控

数据质量是模型的生命线。商汤建立了一套严格的“续训验证”机制。每一批新生产的数据，在正式投入大规模训练前，都必须先在最新版的模型上进行小规模的继续训练。只有当实验证明这批数据能带来性能增益时，才会被“准入”。

这种以模型效果为唯一标准的检验方法，确保了数据质量的持续提升。

挑战三：高阶专业数据的获取

随着模型能力的提升，对高阶专业数据的需求日益迫切，例如数学题的解题步骤、医疗影像的诊断逻辑、代码设计的架构思考等。这些数据能引导模型从“知其然”走向“知其所以然”。

这类数据稀缺且昂贵。商汤采用了“人写种子 + 自动扩展 + 强化学习”的三段式方法。

首先，由领域专家或高水平研究员人工编写少量高质量的“种子”数据（如一条复杂的图文交错思维链）。

然后，利用这些种子，通过多智能体协作的自动化管线进行大规模的增广和合成。

最后，将这些合成数据作为起点，通过强化学习让模型在解决问题的过程中自发探索出更复杂、更多样的思维路径。

模型架构：追求尺寸还是追求效率？

在大模型时代早期，“越大越好”的尺度定律深入人心。然而，随着技术发展和商业化应用的深入，业界的风向正在悄然改变。

商汤明确提出，模型架构设计的核心是效率。一个好的架构，应该能以更低的成本实现从数据到能力的转化。

在“日日新6.5”中，商汤进行了一项重要的架构优化。

他们重新思考了“眼睛”（视觉编码器）和“大脑”（MLLM主干）的功能定位，认为两者有本质区别：“眼睛”捕捉的是受分辨率影响的连续视觉信号，而“大脑”处理的是离散的语言token。

这决定了，视觉感知和语言模型，应该有不一样的模型结构和学习方式。基于此，他们认为视觉编码器应聚焦于感知功能，对视觉信号更敏感；而涉及到与语言相关的处理，应及早和LLM主干进行融合。

因此，在“日日新6.5”中，他们推动了视觉编码器的轻量化（参数量从60亿减至10亿），以实现更敏捷的感知；同时将MLLM主干网络变得更深更窄，以适应深度推理的需要。

这次架构调整，结合数据优化，使得模型在性能相当的情况下，效率提升了超过3倍，实现了比肩甚至超越顶级模型的效费比。

对于模型尺寸的未来，商汤判断，业界将趋于务实，更优的性能-成本曲线远比单纯追求更大的参数规模更重要。未来，模型架构的演进将围绕“提效”与“融合”两大主题：

提效：通过更深度的稀疏化（如MoE）、功能分化（如知识与推理解耦）等方式，进一步降低计算能耗。

融合：推动多模态理解与生成的统一（实现更可控的生成）、快思考（常规模型）与慢思考（推理模型）的统一（让模型根据问题难度自主选择思考深度），从而突破现有能力边界。

创新力的源泉：商汤做对了什么？

从率先探索视觉大模型，到国内最早发布多模态模型，再到如今引领图文交错思维，商汤在技术浪潮中总能踏准节奏，甚至领先一步。这种持续的创新力从何而来？林达华的文章也揭示了背后的深层原因。

1、技术基因的传承与远见

商汤以计算机视觉起家，这不仅意味着技术上的深厚积累，更重要的是，这让商汤从一开始就必须处理海量的、作为“世界硬拷贝”的图像和视频数据。这种与真实世界数据打交道的经验，使其对多模态的价值和必然性有着比纯语言模型公司更早、更深刻的理解。

2、高效且富有活力的研究组织

面对大模型时代对资源和效率的极高要求，商汤对研究组织进行了重构。通过资源统一调度，将算力和数据集中到核心的融合模型上；设立专项创新小组，对“图文交错思维”等高风险、高回报的方向进行探索；建立独立评测体系，以客观、公正的评测结果指导研发方向，避免“自说自话”。这种战略上高度聚焦且长期坚持，技术路径上鼓励创新、敏捷迭代，且能保留活力的组织模式，是其战斗力的核心保障。

3、技术理想与商业价值的正向循环

文章最后强调，通向AGI的道路是一场长跑。技术理想需要商业价值的护航才能行稳致远。商汤没有将技术和商业视为对立面，而是将它们视为互为因果的两个环节，致力于构建“基础设施-模型-应用”三位一体的正向循环。

应用场景中遇到的真实问题，会牵引出关键的科研课题，融入研发规划；而技术上的突破，则会为产品构筑长期的竞争力。

林达华的万字长文，不仅是对商汤多模态战略的一次全面解读，更是对当前AI发展核心问题的一次系统性回答。

从路径选择的哲学思辨，到数据工程的精耕细作；从模型架构的务实取舍，到组织能力的持续进化，我们能看到一家技术公司在面对星辰大海时的清醒、专注与长期主义。

在通往AGI的征途上，没有永远正确的地图，只有不断探索的脚步。商汤所选择的这条原生多模态之路，无疑为整个行业提供了一个极具价值的参考范本。

— 完 —

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