通往 AGI 的技术路径多元，大模型是最佳实现方式

AGI 技术能够准确识别人类情绪意图、 理解人类语言、学习人类知识并进行类 脑推理与创造。OpenAI 的 CEO 山姆 （Sam Altman）对 AGI 的定义相当明确： 如果 AI 模型具有一个“普通人”学习解 决问题的综合技能，能够在任何L域变 得优秀，那就拥有了 AGI。

大模型是目前通往 AGI 的佳实现方式。 以 ChatGPT 为代表的人工智能技术已经具备 AGI 的核心技术和特征，能够自动 化地学习任何可以符号化的知识及信息， 不断自我优化，充分理解和流畅表达人 类语言，同时逻辑推理能力强，实现了 具备一般人类智慧的机器智能。

相较于过去 AI 应用与部署难以全面覆盖 产业的短板，大模型能覆盖全产业流程的每个环节。以自动驾驶场景为例，在 输入层，大模型能全链条覆盖感 知环境，并生成大量实景图片。在输出 层，解码器负责重构 3D 环境、预测路 径规划、解释自动驾驶的动机等。大模 型能实现自动驾驶感知决策一体化集成， 更接近人的驾驶行为预判断，助于提升 自动驾驶的安全性、可靠性和可解释性。