GPT-4o被OpenAI誉为“全能模型”，那么，“全能模型”的出现，可能会加速哪些行业场景的演进？国产AI厂商又可能面临哪些挑战？一起来看看本文的解读。

一、GPT-4o的三项核心能力

OpenAI将GPT-4o誉为“全能模型”，这一概念将在本文中反复提及。让我们先来回顾一下GPT-4o的三个优势：

实时交互接近人类：归功于端到端多模态神经网络，将视觉、语音等多种模态训练成一个模型，简化模型服务工程复杂度，使反应速度接近人类。多模态意图理解：感知物理世界的视觉、语音，理解环境、人物、事件。精通全球语言：实时翻译表现出色，根据不同的语境调整翻译的风格和语气，模仿不同语言的风格，中文水平刷新SuperCLUE榜单。二、全能模型将加速5大行业场景演进方向1 —— 家庭教育：儿童陪伴机器人将迎来第二曲线

家庭教育对孩子的价值观、习惯、社会适应能力产生深远影响，当代家长在教育过程中的沟通意愿、沟通方法、时间精力普遍受限，全能模型能以沟通互动的方式辅助解决这类问题。

我的观点：全能模型在素质教育方向的潜力，远大于课程辅导，这恰恰是国民教育最缺失的部分。潜在用户群体可能是一二线城市的80、90后的职场人士，他们的特点是重视启蒙教育、经济充裕、敢于尝试、缺少时间。

看好三种全能模型沟通互动式辅导方向：

1）课程辅导：GPT-4o发布会中展示了数学课程辅导，实测确实能够逐步讲解高考数学的解题思路。学生也可以一边听AI讲解编程，一边在屏幕上查看代码示例和运行结果。这种指导方式非常个性化，从设定问题到启发思考，再到纠正错误，最后给予鼓励，全能模型有潜力辅助完整的PDCA学习过程。过去的AI，绝对做不到。

2）素质能力辅导

心理自查：例如“儿童绘画心理评估”，模型通过做画的内容来推断儿童的心理状态、认知和兴趣爱好等。理性答题会刻意遮掩很多东西，但艺术表达、故事性沟通会将真实心理展露无疑。类似的需求还有儿童抑郁、焦虑评估等。故事性、鼓励、尊重和易懂的方式与孩子沟通，增强他们的自信心和自我效能感。底线教育：校园霸凌成为今年的热议话题，为了培养孩子的反霸凌意识，通常会使用有声绘本，但绘本缺乏互动性。全能模型的交流能力可以弥补这一点，通过互动增强孩子的学习效果。同样重要的还有性启蒙、法律常识、道德规范、社交边界感和坦诚沟通等，它们对个人安全和社会竞争力有着深远影响，却常常被家长所忽视。天赋系统：智商不代表孩子的全部，儿童天赋系统还包括人际交往、口才表达、自然认知等8个维度。全能模型可以发挥个性化、互动性的优势，结合儿童陪伴机器人帮助孩子发展自己的天赋，提高综合能力的同时，也在自己擅长的领域内取得进步。

3）环境氛围辅导：家庭环境对孩子的学习动力和习惯非常重要。如果家长的情绪失控、过度施压，可能会对孩子的心理产生负面影响。现在职场人士压力都很大，回家面对孩子时难免会力不从心。

如果有一个全天候的氛围辅导AI助手，就可以帮助实时分析家庭氛围和孩子心理状态，及时提醒，每日复盘总结给到家长辅导建议，督促家长成为孩子的榜样，而不是等娃抑郁后再去看心理医生。

我的观点：家庭教育机器人这一轮机遇，AI 机器人的公司会更有优势，互联网教育平台将受到一定冲击。因为视频课件类的材料数据获取门槛不高，容易在拼夕夕等渠道获得后作为RAG外挂知识，或者训练到全能模型。这意味着未来的课程辅导，比以往更加考验产品设计与工程整合能力，变相削弱了教研、教学的壁垒。

方向2 —— 具身智能：将重塑单身经济、老年经济、家庭服务的场景体验

2024年的具身智能跟过去不再是一个物种，有3项颠覆式技术突破：

1）精细化动作学习：基于端到端神经网络的动作学习，打工机器人擎天柱、特斯拉FSD采用同款技术，理论上机器人可以学会任何手艺活并且比人更加精准。国内类似赛道比较看好初创公司星尘智能。

2）电机驱动替代液压：电机搭配高性能伺服系统，一次性突破控制精度、瞬时响应、能耗、体积、安全性等5项瓶颈，最具代表性的就是波士顿动力电机板Atlas的那段宣传视频。

3）GPT-4o真人级交互：全能模型可以为具身智能注入灵魂，但灵魂与神经系统的连接还需要补全和增强。我预判OpenAI后续版本将针对空间智能来强化，尤其补全触觉模态，增强全能模型与边缘计算的实时协同，提升机器人精细化的决策、规划、控制能力。类似方向也建议持续关注Figure、李飞飞创业项目的进展。

单身群体的特征是更注重个人生活品质、没有家庭负担，可支配收入更多用于消费，同时潜在大量情感、社交、生理等需求，对定制化体验情有独钟。全能模型加持后的具身智能可以满足：

1）情感陪伴：“具身”意味着可以在陪伴中提供更强的物理存在感、场景带入感，GPT-4o可以理解用户的信念、欲望、意图来拟人式交流陪伴，并且拥有无限的心力、时间、知识，可以Cosplay各种人设，这是人类无法做到的。

2）社交技能：具身智能可以帮助性格内向、社恐的人做模拟演练，扮演成客户、同事或朋友等角色，帮助练习各种场景下的沟通和应对技巧，辅导表情管理和情绪管理，克服紧张焦虑，增强自信。

3）情趣体验：试想如果有这样一个情趣机器人，形象、声音、性格、动作、技能、剧本都按照你的要求来定制，会是一种什么样的体验？这里的风险是可能导致单身人群比例进一步上升，也伴随伦理合规的问题。

随着人口老龄化，老年人对健康护理的需求日益增加，具身智能可以提供支持：

1）安全护理：协助老年人完成日常活动，如穿衣、洗漱和进食，并监测他们的健康状况，在紧急情况下，它能迅速呼叫救援并通知家人。此外，它还能提供心理支持和思维训练，帮助预防脑力衰退。

2）教育娱乐：提供文娱内容和知识，帮助老年人学习新知识和技能。比如播放音乐、电影、有声书，陪伴老人聊天，提供健康养生知识。模拟社交、游戏互动，让老人在娱乐中学习新知识，保持大脑活跃，丰富老年人的精神生活。

3）数字永生：全能模型可以通过具身智能记录老人的日常多模态数据，包括环境、形象、人格、重要时刻等信息，上传到云端重建逝者的孪生分身，让亲友能够在虚拟世界中与逝者“相聚”。云端提供数字族谱、家族故事、数字殡葬、数字祭扫等业务，降低殡葬、墓园的资源消耗，低碳环保。

智能家居领域，当前有两个局限：处理复杂场景、学习能力。例如：扫地机器人，当人遇到地上有一条数据线时会捡起它并放置到正确的位置，但扫地机器人就搞不定。具身智能如果发挥精细操作、模仿学习的优势，有机会解决烹饪、清洁、收纳等复杂的家务问题，帮助家人专注做他们内心真正热爱的事情。

方向3 —— 超级助理：Her无处不在，人类将沦为硅基文明的引导程序？

我们可以试想这样一种画面，全能模型在云端作为超级助理，其分身遍布在生活中作为终端入口，大概会发生小明这样的故事：

1）出发地：家

早晨，小明在助理的呼唤中醒来，超级助理已经让厨师机器人准备好早餐，并根据小明的健康数据调整了营养配比。它挑选了小明可能感兴趣的新闻摘要，如果需要的话可以跟小明讨论。它提醒小明当天的日程、交通和天气情况，并为他准备了合适的衣服、出行物品，调整了室内的温度和湿度。

2）途中：车内

去往绿道的途中，助理通过FSD帮助小明解放双手，监控实时交通状况，自动避开拥堵路段。车内，安排了一位机器人美女伴侣分身，陪他聊天、玩游戏。家里的机器人已经处理了早餐的厨余垃圾等清洁工作，开窗通风、照顾宠物。刚好，助理注意到小明的投资组合中有一各交易策略被触发，它自动执行了交易，将虚拟币的浮盈落袋为安。

3）目的地：绿道徒步

到达徒步的绿道后，助理通过智能手表与小明保持联系，提供实时的天气更新和安全提示。它帮助小明规划了一条既安全又风景优美的徒步路线，推荐最佳的拍照地点。在小明享受徒步时，助理监测他的健康状况，确保不会过度劳累。徒步结束时，家里的厨师机器人已经开始在洗菜、切墩，伴侣机器人已经采购好消费品回到车上，准备帮小明放松肌肉疲劳、聊聊徒步体验。

全能模型为上述场景带来了两个体验变革：

单场景体验极致闭环：全模态理解用户的意图，用接近真人、替代人的方式来解决细分场景的全量问题。跨场景体验无缝衔接：通过主动交流 学习用户习惯的方式，来实现跨越时间、空间的全场景行动规划与动作衔接。

我的观点：为什么马斯克说特斯拉不是车企？因为特斯拉本质上是做AI机器人的公司。我相信，未来凡是把车当成“车”来做的车企都会陷入竞争劣势，把车当成AI机器人、超级助理入口、能源管理节点做的公司更有机会。全能模型，将加速这种Her无处不在的智能化趋势。

方向4 —— 智能咨询：认知茧房加速形成，咨询分身增强领域IP的睡后收入

互联网时代，搜索实现了信息平权，大幅降低信息获取的门槛。Feeds流构筑了信息茧房，帮助一部分人进化认知、做好流量生意，也让另一部分人沉迷于人性弱点。

我的观点：AI时代，全能模型将加速认知茧房的形成，在局部范围内做到科技平权。因为领域IP获得了更强的咨询服务输出能力，用户有了更加高效学习、解决问题的沉浸式入口，认知成长的门槛将越来越低。

未来智能咨询可能的服务模式：

我的观点：从私有化业务落地的角度，我的看法是：L1、L2必备，L0是选配或走公有云。完备方案是“多种大模型 传统NLP 专家系统”，发挥各自的优势。

4）私有化大模型训练：业务往往期望可训练大模型，但目前做过尝试的AI厂商都遭遇诸多挑战，包括项目亏损、数据运营投入不足、训练效果难以达到预期，以及难规模化交付。私有化环境下的产品交付是个体系化工程，复杂度远超一般想象。

我的观点：现阶段务实点的思路是不强求私有化训练，要求AI厂商在出厂前就针对业务需求，评估好需求满足度。一旦实际交付验证时不及预期，优先尝试调整知识，其次调整Prompt，最后调整工程逻辑、阈值配置。若试过多种方法依然不及预期，说明应该返厂，待厂商AI实验室中优化到达可用标准，给出效果评测报告，再发布更新到私有化。需要甲乙双方拥有较强的信任基础与开放心态。

作者：于长弘；公众号：弘观AI

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