一、宇視科技 : AI—SOP

很幸運，我親眼見證了業(yè)界真正領(lǐng)先的人工智能企業(yè)宇視科技這么多年的發(fā)展。在參加今天（2026年4月21）上午年度宇視科技合作伙伴大會之前，收到本次大會主題時，我感覺很意外——SOP，標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程 Standard Operating Procedure。之所以意外，是因為在當(dāng)下媒體上整天都是震翻全球、顛覆世界、徹底改變?nèi)祟惿鐣⒊鏊腥讼胂蟆⑸羁谈淖兾磥淼鹊刃氯斯ぶ悄芨拍顚映霾桓F的時代，宇視卻一反潮流地拋出一個老古董、甚至是特別老的老古董概念。標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程是幾百年前人類工業(yè)革命一開始就逐步成為主流的東西，它是工業(yè)化的最底層核心邏輯之一。但是，我馬上就明白了宇視提出這個概念的用意并且拍案叫絕。參加此次會議的主場技術(shù)交流，在仔細(xì)聽過宇視領(lǐng)導(dǎo)和兩位重量級專家熊璋、吳文峻等人的演講之后，我很快形成了人工智能未來發(fā)展的清晰圖景。

宇視科技CEO張鵬國，把AI-SOP提升到應(yīng)對生存還毀滅的高度。

教育部義教信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)專家組組長熊璋對人工智能未來發(fā)展的演講。

國家人工智能標(biāo)準(zhǔn)總體組副組長吳文峻，對人工智能實際應(yīng)用中非常核心的安全可信問題的深入技術(shù)講解。

宇視科技首席產(chǎn)品官朱兵對如何實現(xiàn)AI重塑SOP的詳細(xì)解讀。

二、炒概念與真正落地的差異

很多年前結(jié)識宇視科技CEO張鵬國時，我對他的一句話印象特別深刻——不要炒概念，人工智能領(lǐng)域炒得概念特別多，需要保持冷靜。宇視可以說是很早在人工智能領(lǐng)域真正落地并且有巨大收獲的企業(yè)。

我個人高度認(rèn)同張總對待新技術(shù)動向的穩(wěn)健風(fēng)格。這些年我曾經(jīng)在每次業(yè)界炒新概念時，總是以先狠狠地潑幾盆冷水的態(tài)度討論相關(guān)問題，并且在業(yè)界引起很大反響。例如，當(dāng)年炒作3D電視時，我極力強調(diào)這個方向很可能難以成功，只在電影等短時觀看領(lǐng)域有應(yīng)用。2019年巔峰時期3D電影票房占比達(dá)到62.4%，此后反而持續(xù)下滑，2023至2025年大至穩(wěn)定在40%左右。

VR出現(xiàn)時，我認(rèn)為這個只是一定范圍內(nèi)的應(yīng)用（參見：），尤其3D的VR很難成功。

元宇宙概念剛出現(xiàn)時，我認(rèn)為這個只是一種狹窄的應(yīng)用，元宇宙的概念被炒作太過頭了（參見：），并且還在這個文章中給出六個概念炒作的要點和方法。

這輪人工智能大模型概念在2022年底、2023年初剛剛爆火的時候，我寫了文章指出人工智能存在的可靠性根本問題（參見：）。當(dāng)然，潑冷水不是完全否定，而是要明白其正確的發(fā)展方向。

每次新技術(shù)概念爆火時，為什么總是會出現(xiàn)炒過頭的問題？這其實是有普遍規(guī)律性的。張總在演講中用鄧寧-克魯格曲線描述了相關(guān)現(xiàn)象。

鄧寧-克魯格效應(yīng)

新技術(shù)剛出現(xiàn)時，會很快出現(xiàn)一個愚昧山峰。原因是多方面的：

• 一是剛開始大家都還沒想清楚，甚至連最資深的專家也沒完全想清楚。所以在這個時候往往誰都可以跑出來大講特講一番。能講出最資深的專家也難以反對的觀點是一件很有面子和很享受的事情。制造反差極強、讓人焦慮的說法也是非常吸引眼球和粉絲的，所以各種爆炸性的觀點會很快滿天飛。

• 二是先搞出來的一些無論有前途還是沒有前途技術(shù)方案的大企業(yè)或創(chuàng)業(yè)公司，為了盡快宣傳推廣新的技術(shù)產(chǎn)品，會有意無意地夸大宣傳自己的新技術(shù)產(chǎn)品。這些宣傳再經(jīng)過大量媒體與網(wǎng)絡(luò)的夸大，很快就會形成各種說法鋪天蓋地的局面。

• 三是即使有些真正理解的專業(yè)觀點，也會被“你這種想法已經(jīng)過時了，在當(dāng)前XXXX時代已經(jīng)不是你想的那樣”而淹沒。誰都怕自己被扣上“已經(jīng)落伍、跟不上時代的”帽子。

• 四是新技術(shù)的確在實際生活中替代了原有的人工或產(chǎn)品，由此帶來的焦慮也會被迅速放大。

但當(dāng)各種荒謬越來越多被戳穿，大量剛出來時極其亮眼的新技術(shù)瞬間消失在公眾視野后，市場就會迅速跌入絕望之谷。但正是在這個時候，才是真正踏實落地的工作開始。

那么，如果能夠深刻洞察這個規(guī)律的人或企業(yè)，在一開始就明白這些行業(yè)發(fā)展的規(guī)律，就不用靠在發(fā)展過程中成為試錯的鋪路石，而是可以做到一開始就進(jìn)入正確的發(fā)展道路。本輪人工智能大模型的概念風(fēng)暴，即使縱觀整個極善于炒新概念的IT業(yè)發(fā)展歷史，也是少有的狂烈。如同大海中的12級臺風(fēng)，身在其中而能穩(wěn)定航向是極困難的。很幸運，宇視在這輪新概念的暴風(fēng)驟雨中基本上是保持了清醒冷靜和正確航向的企業(yè)。

三、在本輪大模型概念風(fēng)暴中宇視科技正確的三步落子

可以說，在本輪人工智能大模型概念的狂風(fēng)暴雨中，宇視到目前先后落下了三步棋子，我個人認(rèn)為這三步棋子基本上都可被認(rèn)為是正確的。當(dāng)2023年初大模型剛開始爆火的時候，宇視雖然壓力巨大，但并沒有輕易動手，而是在冷靜地觀察。當(dāng)時很多公司已經(jīng)一窩蜂地做通用大模型了。經(jīng)過一段時間思考后，在其他公司紛紛做通用大模型時，宇視選擇了研發(fā)行業(yè)大模型梧桐。當(dāng)時我還曾出于擔(dān)憂宇視誤入通用大模型的盲目狂潮，與相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)有過深入的討論甚至爭論。這當(dāng)然不是對通用大模型本身有任何否定，而是并非所有企業(yè)都適合去做這個方向，這只是適合少數(shù)企業(yè)來做的方向。

但第二步的發(fā)展方向清晰時，我對宇視的技術(shù)路線已經(jīng)是持深感欣慰的態(tài)度了：就是在行業(yè)大模型（我稱之為“中模型”）的基礎(chǔ)上發(fā)展小模型——小場景的深度垂直應(yīng)用。2024年宇視的這個發(fā)展方向和產(chǎn)品已經(jīng)非常清晰，我寫了相關(guān)的文章對此高度贊同。參見：。文中我提出的觀點是：“大模型，小應(yīng)用；中模型，大應(yīng)用；小模型，廣應(yīng)用。”

2025年，宇視在梧桐大模型基礎(chǔ)上開發(fā)的小模型應(yīng)用可以說已經(jīng)呈現(xiàn)遍地開花的局面，與合作伙伴一起開發(fā)的垂直領(lǐng)域應(yīng)用場景已經(jīng)是數(shù)以萬計。

現(xiàn)在提出AI-SOP，可以說是“意料之外，情理之中”。要談清楚這一點，需要深入探討一下人工智能的問題和幾個不同應(yīng)用方向。

四、人工智能的特點和不同應(yīng)用方向

人工智能很容易讓人產(chǎn)生誤解，一定要知道對于具體應(yīng)用來說，并不是越“智能”就越好的。全新的技術(shù)方向確實會帶來一些新的應(yīng)用潛力，但也很容易讓人迷失一些最基本的通用原則。

我一直強調(diào)，一切人類創(chuàng)造的工業(yè)品都有一些基本的產(chǎn)業(yè)原則，例如可靠性，這個外行人很容易忽視。并不是只要展示出一個很炫酷的技術(shù)功能就一定能獲得實際市場應(yīng)用的。人類創(chuàng)造的一切人造的產(chǎn)品都存在可靠性，成本等方面的原則性約束。而人工智能一個很大的問題就在于，它本質(zhì)上是一種統(tǒng)計概率性的東西，必然在可靠性上受限。今天吳文峻老師提到，雖然大模型進(jìn)步很快，但幻覺的問題依然存在。其實這個從本質(zhì)上就不可能完全消除。當(dāng)我們實際去考慮一個人工智能產(chǎn)品是不是能獲得實際應(yīng)用時，一定要首先理解這個市場應(yīng)用對可靠性的要求現(xiàn)有的人工智能技術(shù)能否達(dá)到。例如人工智能視頻的識別，在交通和大量其他應(yīng)用場景里，是有一定容錯性的，這是它們率先獲得大規(guī)模實際應(yīng)用的關(guān)鍵。現(xiàn)在媒體上有宣傳認(rèn)為馬上可以通過車牌綁定支付系統(tǒng)，以此可以取代ETC。但我對這個應(yīng)用一直持謹(jǐn)慎態(tài)度。表面看起來這個是技術(shù)上可以做到的，停車場都可以直接通過車牌收費，為什么高速公路上不可以？問題就在于現(xiàn)有技術(shù)的識別率是否滿足高速公路上的高度實時性和可靠性要求。現(xiàn)在的ETC數(shù)據(jù)鏈路層標(biāo)配有CRC16檢錯碼設(shè)置。在檢錯加上ARQ自動重傳機制后，技術(shù)上可以做到鏈路層最終殘余誤包率小于一億分之一的極高可靠性級別，近乎于零。

交通運輸部《聯(lián)網(wǎng)ETC技術(shù)要求》強制指標(biāo)：單車道通行交易總體差錯率（含失敗 + 異常）≤0.1%。這個是最低限度的強制技術(shù)指標(biāo)，實際上實現(xiàn)一般都遠(yuǎn)好于這個差錯率。

但是，人工智能視頻車牌識別的差錯率能做到0.1%已經(jīng)屬于最好的級別了，同時還要以相對較低的成本去實現(xiàn)。現(xiàn)在一般都在1%以上。在停車場車牌識別錯了，你可以開車倒回來重新識別一下，關(guān)系不大。但在高速公路上一旦出這種問題就可能一堵一長串，甚至出車禍要命了。

這種差別不是專業(yè)的人員很難去關(guān)注到的，但這個卻是能不能真正實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵問題。當(dāng)然，并不是說車牌視頻識別絕對不能用于高速收費，只是說任何技術(shù)創(chuàng)新其實都必須遵守一些基本原則，或稱第一性原理，而不是完全放飛自我。例如，既然是要求極高的可靠性，車牌視頻識別方式也是可以做到的。那就是采用新的車牌標(biāo)準(zhǔn)，在車牌號上增加一位校驗位，這樣車牌識別本身就可以有檢錯，如果發(fā)現(xiàn)識別有錯，可以自動重新識別，這樣識別率就有可能在本質(zhì)上極大提升到高速收費的可靠性要求了。我們的身份證最后一位也是校驗位，基本的方法其實都是一樣的。創(chuàng)新中有些基本問題解決方法是一樣的。

如果采用這個方向，可以制定新的車牌號碼標(biāo)準(zhǔn)，并且在未來新車注冊時用十多年時間就可以全部替換掉現(xiàn)有車牌體系，這個升級難度和成本并不大。中間替換過程中兩套體系共存。其實現(xiàn)在的車牌就分為燃油車的車牌和新能源車的車牌兩套體系，只是它們都沒有校驗位。

由于人工智能本質(zhì)上的可靠性受限，因此對它的應(yīng)用一定要特別地小心。可以看出目前人工智能有這樣一些不同應(yīng)用方向：

1. 通用的人機接口。這個我之前談到過，以后會專門寫文章深入討論。

2. 有相當(dāng)高容錯性的事務(wù)性工作。例如生成文章、工作報告，生成圖像、視頻、PPT、圖表等。這個會有人來檢查，人工智能只是提升了工作效率。

3. 表演性質(zhì)的。例如機器人跑馬拉松。比人跑得快讓人感覺炸裂，跑不快的就半路上向觀眾賣個萌，停下來跳個舞；就算摔倒了也能博得觀眾哈哈一笑。在展館或展廳給人講解，舞臺上表演。表演得好是“機器人居然都能演得這么好”，表演得不好甚至摔倒了，那也是“你看它摔倒的樣子好可愛噢”，無所謂啊。但如果你讓他去養(yǎng)老院伺候老人，老人還沒摔倒，你這服務(wù)機器人自己先倒了，這就是要出人命的問題了。

4. 有相當(dāng)可靠性要求又不是特別高可靠性約束的實際應(yīng)用。例如各種小場景應(yīng)用的識別告警、判斷等。小場景非常重要，這是平衡可靠性與成本的關(guān)鍵所在。

五、AI-SOP幫助人類更靠譜

人工智能存在可靠性的問題，是因為智能本身就存在可靠性問題，人在工作的可靠性上更是有問題，但現(xiàn)在人工智能已經(jīng)變得比人更可靠一些。普通人更多關(guān)注的是如何讓人工智能更智能、更靈活、有更炫酷的功能。但對于關(guān)注真正實際產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的方向來說，如何讓人以及工作環(huán)境更加可靠才是一個產(chǎn)業(yè)化的重要問題。

在工業(yè)化過程中，要讓人更加可靠，就是通過建立SOP——標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程。SOP不是讓你展示更加靈活智能，而是要對人的智能進(jìn)行限制和約束，讓人的工作過程更加受控。但在工業(yè)化的過程中，并不是所有環(huán)節(jié)都標(biāo)準(zhǔn)化了的，也不是所有企業(yè)都有能力讓自己的工作流程標(biāo)準(zhǔn)化。

從我現(xiàn)在的了解來說，到目前業(yè)界還真沒有其他人提出過AI-SOP的概念，所以這個可以算是宇視科技的原創(chuàng)，這是完全符合工業(yè)化底層邏輯和本質(zhì)的創(chuàng)新。

很多工作流程的標(biāo)準(zhǔn)化問題并不是什么全新的，而只是很多企業(yè)管理者能力和習(xí)慣限制。宇視提出的AI-SOP是可以通過向增強的梧桐行業(yè)大模型輸入人類工作過程的視頻，通過一定的訓(xùn)練后，AI就可以生成出這個工作的SOP。這樣幾乎所有企業(yè)在宇視合作伙伴的幫助下就都可以總結(jié)出自己的標(biāo)準(zhǔn)工作流程SOP了。這樣不僅有可能提升工作和產(chǎn)品的質(zhì)量，而且可以穩(wěn)定地控制整個作業(yè)的過程，減少作業(yè)成本。

以往企業(yè)在信息化、數(shù)字化過程中，失敗率很高，甚至高達(dá)70%。這么高的失敗率關(guān)鍵原因就是企業(yè)不知道如何與計算機和互聯(lián)網(wǎng)配合，改變工作流程，使自己的業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化，使數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。這個要通過做項目的公司，甚至企業(yè)里的IT人員去說服企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)，存在很大困難。因為這是你們做項目的技術(shù)人員和企業(yè)里的IT人員搞出的一套流程，要去說服企業(yè)的老板和管理層讓他們嚴(yán)格遵從和執(zhí)行。而通過人工智能工具來生成SOP，甚至可以讓企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)層自己參與操作來完成這個工作，這對實際應(yīng)用、執(zhí)行和有效落實生成后的SOP是有極大好處的。你老板自己親手建的SOP，你還能不首先自己遵守嗎?但原來就很難做到這一點。

我很早之前在王碼電腦接觸MIS系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)時，都遇到過這類信息、數(shù)據(jù)、工作流程標(biāo)準(zhǔn)化的問題，這種問題非常令人頭疼。而AI-SOP有可能是極大提升政府和企業(yè)信息化、數(shù)字化、智能化成功率的一個機會。

只有清楚了如何把握人類與人工智能的可靠性不足問題，才能真正準(zhǔn)確地把握人工智能和人類的未來，別被那些貌似新概念的炒作搞昏頭了。

山東彬哥（左）采訪宇視科技CEO張鵬國（右）：為什么安防大廠（真正人工智能實際應(yīng)用最主要的企業(yè)群體）的老板都不做個人IP？