清华孙茂松：工业界大厂Scaling与垂直应用，大模型发展路径思考
（图片来自网络）
事件背景：清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松在量子位MEET2026智能未来大会上，针对工业界大模型发展提出见解。
核心观点：他认为工业界大厂可尝试在“致广大”方向（大模型Scaling拓展）继续探索，但绝大多数AI企业应把精力放在“尽精微”的垂直场景应用上。
- Scaling Law与模型涌现：当模型规模、数据规模增大时，可能出现能力涌现，这是大模型非线性变化的魅力所在。
- 具身智能挑战：当前具身智能需解决“言、知、行”统一问题，实现“知行合一”是AI重大挑战。
- 发展路径建议：少数顶级团队可探索Scaling极限，多数企业应聚焦垂直应用落地，在特定场景实现“星火燎原”式发展。
孙茂松表示，虽然Scaling带来能力提升，但边际成本上升且不确定性高，而垂直场景应用风险更低、可行性更强，国内企业在工业、医疗等领域的应用潜力巨大。
大会现场，孙茂松强调“致广大”与“尽精微”结合的重要性，建议工业界平衡发展，既关注前沿拓展，也重视落地实践，为AI技术发展提供新方向。
（声明：该内容经AI精编）
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