欢迎收听晚点聊，本期的主播是曼琪。将近八个月没有更新大的模型版本后，百川在春节前发布了推理模型——百川ME Preview。在一批头部大模型公司中，百川在2024年年中明确做出了选择，聚焦医疗。这是王小川长久以来的关注。他告诉我，2000年他研究生的毕业论文就是做基因测序的拼接算法。那时，他就想知道生命的数学原理是什么，因为发现数学、物理等科学体系不足以解释生命的复杂性。他还研究了中医，并投资过中医公司。他认为中医是一种哲学。
在2023年成立的百川上，王小川统一了他对生命科学的长期关注与对AGI的追求。成立之初讲通用模型和应用的百川，似乎变了，变慢了，也走到了焦点之外。去年，百川既没有参与模型API的价格战，也没有跟进投流大战。社交媒体上出现了不少不看好百川的声音，甚至有投资人告诉我，百川其实是最稳的大模型独角兽之一，融资超50亿元却没怎么烧钱。
在百川发布新模型M1后，我们访谈了王小川，聊了百川做医疗的源起、王小川理解的AGI与医疗和生命科学的关系，以及百川已经发生的一些落地实践。比如，他提到，到了2025年第一季度，每个海淀居民就可能用上一个由百川提供的AI医生助理。多数人认为做医疗是转向垂直领域，而王小川的逻辑则是医疗不是垂直场景，因为任何一个AI技术在医疗上都有用武之地，不会随今天的AI而淹没。
当更多同行与科技大公司在同一个战壕里厮杀时，王小川强调创业要走出大长设程之外。他看到了什么？以下是他的阶段性回答。
我们可以先聊一聊你们昨天刚刚更新的这个模型。你们昨天刚刚发布了推理的模型，百川M1 Preview，并开源了一个14B的版本。你可以讲一下这次更新之后你有收到些什么反馈吗？他首先提到他们称之为通用能力，在医疗上能突出，这是他们达到这个目的的体现。M1发布的时候，可以看到它在视觉的推理能力和通用推理能力，尤其是在搜索的推理能力上，有着显著的表现。
这是两种推理能力的结合，一个是寻证，这是百川独有的功能。我不知道你是否也熟悉这个词。它能够检索相关的论文，还是有文献支撑的，而不是让用户去学习这些论文。这就是所谓的基于证据的(evidence-based)，以论文为基础，形成各种支撑的内容。这个场景的解锁标志着搜索与推理的结合，解决了寻证场景中的重要问题。
正好有一个案例可以分享。前几天，内蒙古的一家医院有一个患者基本上已经被放弃，死亡通知已下达，因诊断为老梗，在医院治疗了两个月并没有好转。患者家属不甘心，把他送到北京协和医院治疗。在路上，他们将病情传给我们，我们把它放入我们的M1系统中。M1提供了三个推理方向和三个界面诊断，认为可能还有三种病需要验证。协和医院的医生最终给出了四个判断，其中三个与我们的结果完全一致。因此，如果在市医院当时能够按照这些思路开展诊断，可能会救活好几名患者。现在来看，M1的能力已超出市一级医院的水准，这种应用价值是非常大的。
这次百川M1还推出了一个开源的版本，之前百川一和二是开源的，但百川三和四没有开源。为什么有这样的转变？王小川表示，这个行业不是百川一家就能做完的，许多医院需要这样的合作。当有开源版本时，医疗这一块会得到增强。提到医疗，王小川解释，14B模型在医疗上的评分超过了千分72B，但这个模型只需要用490卡就能部署，而70B的模型则会难得多。因此，百川希望医疗科研人员能轻松上手，进行调优，快速进入这个行业，建立一种透明的合作关系。
关于DeepSeek最近的强试开源，王小川表示，这与他们原先的计划并无太大关系，开源是早就设定好的。他们计划在未来还会发布两个开源版本，开源的目的也在于行业更好的配合，比如体检中心或其他医疗单位可能需要建立自己的模型。
在提到中国大模型领域的热闹时，王小川没有特别感受到其他公司的影响，这是他们早期就做出的决定。至于引起争议的“帧流”技术，王小川认为，确实很多公司都在做帧流，且对于如何构造数据，帧流技术提供很大的帮助。比如，以前需要人力标注，但如今通过已有模型的帮助，减少了人工投入的需求。
在问到豆包更新O1方向的内容时，王小川认为每个公司都有自己的策略。他指出，豆包的做法明显是高要求，对原创性的追求也让它能保持特定的市场地位。尽管这样的策略有它的优越性，但他强调每个公司的理念与选择都是不同的。
接下来，王小川提到自己对未来的判断。他认为中国在医疗领域应用AI的落地将会走在前面，因为医疗在中国的环境相对特殊，许多应用刚刚起步。因此，他对未来充满希望，并在访谈中表示，2023年是医疗行业应用AI的关键年，2024年将会吸引更多人才和资源，推动医疗落地的进一步发展。
最后，王小川还讨论了个人与团队的成长，他认为在医疗领域中，医生的角色至关重要，也是整个医疗系统的坚实基础。他希望通过建立更好的团队合作与透明机制，加速医疗AI的发展，最终实现造医生的愿景。 造一百万儿童医生。第二个，说医生确实很缺。而且儿科的这个问题的话呢，院长说80%的问题，未来是不用发生在医院里面的。你在家里面高频，所以原来这个体验讲的话，隔山差不多就要往医院送，你又有什么医疗挤兑，交叉感染，甚至一家几口都不上班就去住。所以社会的负担是很重的，并且如果控制不好，成流行病的东西。所以把儿童问题解决也好，也是国家重大的一个国策，一老一小，它是有大的这样一个需求，并且是有可能在院外解决的。
第三的话呢，儿童的这方面，家长相对于是比较年轻的，他们可能更容易拥抱新的这种技术。甚至有可能是在社保之外，是形成自己的这样一种商业模式，能够买的，因此儿童会变成我们现在整个在医疗里面图里面，从产业化里面最快的一部分。你刚才讲的那三个点，就是为什么从儿科开始和北京儿科医院先有一个合作。
第二点你提到可以另外解决，这个是你比较看重的一点。是啊，我们认为未来的医疗，我听说叫hospital at home，就大量的这种疾病，就居家就做了。不管是从你的这种早塞、早发现、早诊，政治到你的脉迷管理，不应该发在医院里面。就是我们健康，大多数的这种检测和干预应该发生在家的环境，家庭场景。这个是不是对你们作为一个商业公司去切入这个场景会比较友好？是啊，我觉得既是友好也代表未来，它是一个增量，而且也符合国策。国策叫强基层，也是需要把这个医疗中心往基层层、往社区层，这本来就是既代表国策，也代表未来。
而且同时的话呢，它也是增量，对商业机构也是友好。因为医生你天天医院里面，我在院外做事情的时候，对他们讲是友好的，能帮你在院外找发现，所以这很顺的。不是在院里面。
那院外的这个场景，它还需要真人医生参与吗？还是家长和这个超级模型，或者说这个产品，超级模型就行了。对家长配合超级模型就行了。
你们当时和北京儿童医院宣布合作时说，你们要推出一大四小五款AI医疗产品。这个现在可以展开奖吗？一大四小大的，其实就是这个超级医生的模型，意思就是超级医生去这个到三四月份发布的时候，会展开奖的这一块。那四小的话呢，是不同场景，比如居家的场景，有社区的场景，还有儿童医院自己的场景，叫一大四小。
OK，那如果以这个例子为例的话，这四个产品是不是它有一些我可以理解称，它是比较像，直接2C或者2家庭的一个产品？会，有些是偏和一个机构合作2B的。对对对，你到复杂问题就要进医院了。所以它是一个你的家里面的AI医生朋友，但同时的话呢，也是往上次医生的助手，这个医生承担两个角色，因此今年一季度，我们可能就会看到这些产品的出行了。
对，我觉得这个是非常有价值的一个应用，就对AI来说。而且有些辅助在做的东西，对我们讲也是需要更多医疗资源。比如说我们现在正在做一个咳嗽医模型，就咳一下，就判断你是上呼吸道感染，还是下呼吸道感染。如果上呼吸道的话呢，问题不大，居家就可以观察；但如果下呼吸道感染，你就需要进医院了，就需要干预了。因此可以看到百川跟大家，这个也是AI的赋能的地方。
刚才提到，你们和儿童医院的那个合作，它是2C 2B 2H的一个结合，然后我看到你们最近也和北京市海淀区的卫健委有一个战略合作，和宁波高新区也有一个战略合作。这个可以讲讲你们整个的落地的思路吗？
从落地上讲的话呢，能够跟政府合作的这个大的贡献，几个东西。我就是需要的一个是儿科，刚才讲到了跟北京儿童医院合作的，然后一个叫做全科，叫AIGP，就往基层走的。说海淀区是什么重要的一个试点，海淀区我们现在跟它整个的医疗系统是打通的。所以海淀区居民往下都能拿到你的一个AI医生助理。往下是指二五年一季度。
对，所有海淀的居民就可以有一个。那不需要海淀居民付费吗？它现在是什么形式的呀？这个在讨论嘛，对吧。但我们认为这个系统就是跟你的病例就打通的了。海淀居民你在区带里面的这个医院所看的病例，跟它就是连在一起。我们老叫这病例是规患者左右，但是你也拿不到拿到一边怎么用。
所以这跟政府深度合作的，并且跟它这个社区的医生中业，也是能够进行双医模式去做互动的。那你们在宁波是类似的模式吗？不一样，每个地方有不同的想法。宁波那个现在只是一个还叫签约过程嘛，我们还有其他地方也在做，但是现在因为这个市面上报道的东西其实是两个，一个是儿童医院的，一个是海淀的，我们先提这两个事情。
那在接下来这个2C 2H 2B 2G的组合里面，哪个会是你们的重点？我们认为在这里面呢，首先第一个重点是把医生造出来。对，超级模型的AGI的医生，其实有个大逻辑是，就好像说你有超级模型之后，你什么行为都有样的。我们又有了超级医生之后，你都能拿到的。因此我们核心的重点是在这个超级医生上。
那随后的话呢，像这种2C的图医学生的教育的，然后还有图这个H医院的，图G的government的，然后我们都会再往前去推动。它这个付费方也是很多元的是吧？是不是有的情形下是政府付费，有的情形下是医院来给你们付费？对，我觉得未来有三个方向。
一个方向的话呢，是叫做极端的，极端的话呢，像政府也有很多的这个基层工卫的这些费用。像做家庭生计划，这个政府搞的这种公立医院改革，这是区域的，这是一部分的政府的项目的这些支持。然后第二块的话呢，是2H的是医院这块。然后医院来讲的话呢，它其实是最终会走到医保付费这条先进去的。医院卡不到医保付费，比如说你看圈底吧，有个苗头，很有意思就是AI医疗服务是可以付费了，11 12月份，全国都可以了。
对，都可以了。而且它的话你发现那个AI的医疗付费，从医保支付是在什么名录里面呢？不是器械里面，是在医生服务里面。它是说医生服务的一部分，它是人工服务的一部分，AI这一部分。但那个还主要是影像嘛，刚开始，还没到更多的这种问诊，这种环节，一定会变化的。我就第一次思考，你知道这些东西就是，它终究会实现的，脑袭的政策瓶颈，技术瓶颈都会做到的。
第三种就是这种2C的，2C的话，未来有可能会形成这种，就叫多层次的商宝。2C来讲，每个人单独服务，最终它是一个同病种会，连合在一块就变成一个一种多层商宝了。所以一个是基层的，一个医院的，也就是这种，从个人到中央商宝的大概这三种方向。但中间性感的地方，我觉得未来还是出海。我们觉得我们的模型不只在国内提供服务，之前在国内做医疗的基本就是国内医疗，但是我认为国内医疗的事情，今天内容我们在海外也会有在发达国家能够能实现我们的医疗服务。
这个也是我本来想问你的问题，因为其实你之前说过，你觉得在中国做2B不是一个特别好的生意。你说过中国的C端市场比B端要大10倍。但在欧美做2B是一个很好的生意。可是一讲到医疗领域的出海，大家也马上会有一个自然的问题，就是这个东西，它涉及到一些居民的数据，这个事它会这么容易，你能做到吗？肯定需要一些本地部署，但我们要探索这件事。我们现在敢去想，我们认为我们知道做的事情，它不是像以前信息化一样的，只是做一些本土的事。对，我们还是要把立足这个技术突破放到Global来看。
那你们Global的可能的第一站会是什么地方了？我们再看吧，我们今年内希望是能有成绩出来。可以，那2025年可以再聊，就是你们有更多进展的时候，我们可以再更新一下。
你现在提到的这些计划，就说到刚才说这个中国的B端市场可能不是那么好做，后来你是怎么下定决心，还是要有一部分业务是要从B端开始切入的？其实24年我开始就已经在考虑B端，就是认为，这是在我的想法里面的话，医疗它是这个国际民生的事，它不是一个只是CN完全搞得完的。包括你知道重病，你就得跟医院合作。
所以如果你只是一个CN产品，你跟医院没合作，跟政府没合作，那你这个产品，它最后的可用性是有限的。毕竟大多数，你要做个手术，这种医疗资源都在医院内。所以我们认为需要去服务这些医疗机构的，就说这个业务的特性，就是要求它就是要这样。
对，对，然后在中国做2B的一个难点，其实有时候容易把交付做得很重，会消耗团队的精力。而且你复用程度可能没有那么高，就会做成项目甚至是外包。你们要怎么去避免这个点？看合体提供价值吧。结果我就是招医生，医生是在院内上岗，比如像一大四小，对吧。那么大部分是你的价值点， 不是在外包这些事上，外包的有些这种部署肯定有，就招给一些ISV来实现。
所以在里面核心是你有额外的，大模型价值的提供。以前更多是变成了，这个周边项目实施了，这种还是得包出去的。所以这部分你们会和合作伙伴来做？对，是吧。你们核心做模型本身和模型上的一些AI的医生的产品，是吧？是的，在最开始的几个客户上，也能这么做吗？一开始你可以做的要重一些，但头几个跑完之后，你就可以往外放了。你说的对的，是头几个客户，你得更多in-house去完成它。
你可以透露一下，现在你们同时有哪几个比较重点的客户在服务吗？一个讲北京之外，就是深圳我们是重点的一个区域。因为深圳在医疗里面的话，它是典型存，深圳第一个对于创新是拥抱的。比如上一次医感里面的这个伊连体就是在深圳优先被发明创造出来的一个模式。而深圳也表达是，他们的人均财富和他们医疗供给资源是不匹配的。
就不像北京，北京是医疗资源相对丰富的一个地方，除了科不够以外，深圳对AI医疗它们是更多拥抱的。所以那边我们也会有很多的试点。因为可能大众对您的印象，是您之前做的搜狗，失误法浏览器，它都是偏2C的大产品，而且是很大的产品。然后刚才我们讲到的这些具体的落地去和地方政府沟通、和医院沟通、和这种医院的高校去沟通，它是比较偏2B和2G的。实际上你开始去做这件事情的时候，它推进的过程中间，有哪些地方是在你的把控之中，哪些地方其实是出乎你的预料，是比较难表复杂的？
我觉得比较好的地方的话，超越之前做搜狗的时候，是现在像政府，包括这些医院是挺愿意搭理我们的。你做搜狗的时候，你说你去找一个这种市委书记，生长是很难的。现在其实我们是有大模型的这么一种光环在这，跟他们是很容易去做各种对话沟通，对方对你有种期待，这比原预想的会好的地方。
所以你做百川这两年多，见过的市委书记和省长比之前都多什么？对，是的。人数多，级别高。所以在2B沟通里面，它有到了从底层往上走的这样一个局面。但相对比较复杂的话，即便这样级别高的这些人，你要落地他有层层层层层。每一层有自己的目标，所以他这样的一个，你这种对口的这么一种沟通，其实对我们的资源会有很多的这种开销。
它不是省长句话就完了，它是一层层里面的。它是从它的这个科技到付出到处级，一层它都有你的这种对应。但我们的部署是不可能这么一种同系这种对话的，所以可能一个人要跨几层。我可能也会跟区的一个卫健局的局长去做很多的沟通，但这种情况大家就会带来，这个认为你是认真的。
你可以讲一个比较具体的过程吗？因为我觉得大家也比较好奇，就是说AI怎么实际上和这些行业去结合去落地。首先我认为现在大家对大模型是非常的欢迎拥抱的，比如在深圳的这个保安区，我们这块是做了挺多的沟通工作。所以他们而言的话，他们从书记到他们的区长到他们的卫健局的领导，每次都能够跟我去调度我都见。我都跟他们一块去一种共创。
所以这里面的话，我们看到的情况是，越大的领导对这件事情的理解是越深的，是越拥抱的。往基森走之后它是坐在自己的KP考核里面相对来会难，所以我们必须要跟他们一块去改路径去设计新的考核指标才能把它推下去。这时候中间是有难度的一件事，它不是说拿我去走每个人都欢迎。
你们现在实际上去和一些合作方谈的时候，你们会遇到竞争对手或者说叫竞标方的这种情况吗？还是实际上现在它不是一个招投标的逻辑，它一定会招投标。我们也会碰到一些跟我们一块的，但一旦过去讲了理念讲了你的能力之后的话，我拿到的情况是属于无一例外大决士就得摆船。OK，他们就是比较认可你们的这个思路和做法。
对理念，对吧， 包括做法跟全都是不一样的。比如全都当项目做，做完了就走了；我们是说这个医生来自上海，他一直在运营的。他最后要对你的这个区域绩效是持续贡献的，对理念就会不一样。
实际上你们现在如果交投标的时候，遇到一些其他的投标方，他们是AI公司还是什么类型的公司？现在四个公司都叫AI公司。我是指就比如说可能这一批的，就做大模型能力的公司，还是一些其他的公司？都会有吧，总结一下的话，你觉得就是2025年百川在医疗，或者说更广泛的医疗行业和AI的结合，我们会看到这些什么变化？
我觉得是这样的，首先像儿童，大家能看到这里面就能够跑起来了，对吧。所以让家长就会减少这种焦虑，能减少这种医疗的起兑，很多就发生在医院外。儿科是我觉得是做个特别好的区，实现理念里面的一个优先场景。那其次的话呢，我们也在更多场地里面，这种各个地区，然后在卫健委里面，这个领先的卫健委也要跟我们配合，能够在区域里面实现像家庭医生的这样一个辅助。
家庭医生计划咱们都知道，做到今天其实已经也挺困难，在往前去做的，医生的能力，医生的工作非常的饱和，也忙不过来，但其实即使还没得到信任，就是在强积层的环境里面，应该会办的重要的角色，以及在一些重大疑难的杂志里面，你就发现AI可能还超越人类。
然后我也想聊一下，就是医疗跟你之前一直在讲的一件事，超级模型和超级应用的关系。因为您之前一直说，在通往AGI的路上，需要超级模型加超级应用，双轮驱动，模型和应用要一起做。
对，那在医疗结合来做超级模型，它所需要的成本和资源和我们去就是训练那种通用的超级模型，它的差别是什么？除了通用以外，你还多几个事。第一个你需要更多医疗的数据进来，你才能够比通用模型更多医疗，这是中间的低电的事。这是我们要干的一个工作，但更远的这种壁垒是在于说，我们这一生上岗之后，他能够成为科研工作者。
我们都听过一个词，叫做研究型医院，原来提了很多什么要科研临床病局，要做转化，这些话听完你都云里雾里了。几句话讲明白了，叫做入院即入组，就是原来在医院做临床的时候，你入院病就走了。入组的意思是每个人进到医院之后，他就对你是有持续的数据的观察，他对你的每一个干预的行为，对你诊断的行为，他全都记录下来的。而临床有时这个数据就扔掉了。
所以如果AI医生上岗之后，就不仅可以实现入院即入组，甚至我们几段情况叫做出生即入组。你生下来之后， 有A生陪着你，那你就得到巨多的这种数据。因此这个东西就变成A4Science了，就在生命科学的发展就能做推动，所以先有AGI再有生命科学。那它这个成本是更低还是更高了？就相比于现在在做一些通用模型训练的公司，我觉得会高。
但是有场地你有用的地方，就是高有相应的价值来覆盖它的高。对，我不能就按照D的Token来做这些事，这东西我觉得养不合自己的，也是对生命健康的关系。你的服务它的价值是高的。之前李开夫告诉我们说，他觉得只有大厂才能烧得起钱，去追逐超级大模型。
对，我会认为这个模型中间的话，一个自己会做，对吧，一方面今天也叫水涨船高，比如你有好的这种科学模型，我们也可以用。如果超级模型，我就用超级模型就行了。那你觉得现在这个阶段是外面有？我觉得Half-Half都得需要的。
比如像我们刚才讲的有些模型，像咳嗽模型，你现在根本就没有嘛，我们得自己干。咳嗽的声音来判断你的， 对，对，对。然后就像人际对话，如果流长了情商的模型，我们得自己干。所以今天不代表你要从print train开始一步， 所以全部给做完。我们要掌握print train的，post train的，然后还有你这种强化的，然后这种rag能力，我们得全部都得有。
刚才说的是超级模型加超级应用，超级模型之外，超级应用这块，我知道您之前对超级应用有一个定义，至少三千万到一亿的DAU，是啊。那在医疗行业的话，它可能什么形态的应用会有潜力达到这个状态了？
就如果帮你做诊断的话，它不够的。现在我们这么看几个数据，中国一年的就诊人数是84亿人次，分到一天的话，大概是两千多万人，对吧。百度上的话，一天的健康搜索的请求，大概是在五千万DAU，四亿多次吧。如果在这里面，我们能做更多的这样一些，对你的慢病的管理和长期的保健，那这就是一个超级应用了。
所以你现在对超级应用的定义，是没有变的，对吧？还是DAU三千万到一亿，至少。对，你知道说这个市场空间有这么大，我觉得是可以理解的。那在你的设想里，它可能是一个什么形态的东西了？
我觉得C-DAU它大概是你的一个医生朋友，就是它不只是医生。然后我们对医生是有畏惧情绪的，你看他的时候，你现在是很难跟他平等地就沟通的。很多你知道，如果你有医生朋友会很幸福的，你能随时找他，他会贴心地为你着想。而且知道你过去的这种历史，在你一脚都想，而不是从医生值免责去想问题。
然后有一看医生的时候，你说，他的医生到底靠包补，他在跟你做分析报告。弊端的话我们也会做，将我们的2B2H2G，那么你在医院内，刚才讲一大四小有他的这个职责，对吧。你现在在给他做医生助理，能帮他做就院外的随访， 到他的这种这个叫院外管理，叫全并层管理。
所以医生有他们的这些助手，实际上跟超级应用相关的，还有一个问题就是，您觉得在智能时代一定会出现超级应用吗？或者他的超级应用，还是我们现在理解的一个APP的这种形式吗？ 不仅是APP，你总得要有一个service能提供，对吧。你叫service也好，Application也好，App也好，总得给你干点活。
嗯，但他可能不是现在大家一讨论AI就，就是手机上的一个APP对吧。那是大家更直接想到的东西。对，或许我们先做个大白，对吧。这在陪伦你也挺好的，你说有一个物理的大白，对啊，对。
那如果有的话当然是很好的，那也叫应用啊。我觉得这样有两种定位，因为今天这个做聚生智能的时候，大家更多做的是一种工业机器人，游戏东西的核心能力叫pickup，帮你搬东西，照为抽象出来做这个的。那个我觉得其他公司也会做很多了。
我们要做的东西不是懂物理世界的机器，我认为我们还是做一个懂人的机器。他能更好的财业观色，他知道你到底要啥，他知道你提醒啥，是你健康情况怎么样，能给你做干预的引导。说到超级应用，也有一种另一个角度的观点，就是认为会有吃掉一切的AI能力。就它可能对应的是一种全功能的超级超级应用，不会有什么垂直场景的机会。
比如最近理想，他不是也进军AI，对吧。然后他发了一个朋友圈说，他觉得在2C层面，OpenAI在内的掌握最强七座模型的企业，是不会给其他的公司留下什么，在垂直领域创业的机会。 我会觉得首先医疗行业它是有很多需要种数据的，你通过模型里面是没有这些数据是做不到的。
就你再聪明的一个，Einstein也不会给你看病了。他能叫你去数学，他能给你做各种辅导，但是不一定能高中医学。因为医学它是下个时代的东西，它不是这个时代的。就是因为迈向生命中有额外的新的一些贩售数据会产生。 所以大概就我们认为，我把时代分成叫做智能时代、物理时代，叫科学时代，是把物理变失学，智能时代的起点，是把语言变失学，然后再往下是到共生时代，人际共存的时候是把生命变失学。
所以未来尽头是一个生命科学，一个是聚生智能。因为在生命科学聚生智能，这不是被今天AI覆盖的两点事情。对，我觉得他可能说的更多是2C软件层面，当然这只是他的一种观点。对，就生命科学今天讲往下是A430以后，我们希望有AGIS后再来发展的这种领域。
你之前就说过大模型创业要走出大厂的设程，但是你也说过，医疗是你看到的AI几乎唯一的场景，只是你觉得没有那么多人相信这件事。那万一大厂也相信了你的这句话，那他们也跑来做了。你看现在至少至少腾讯和百度还减少这块投入。
大厂你看到自己历了那么多，对吧，虽然想要健康，但是主要经历都不在这个地方上， 这个对于创新的要求是蛮高的，资源也不小。就小公司其实确实在讲对他们资源开销太大，然后对于大厂而言的话呢，也是创意度高了不在他们现在优先级里面。
你怎么看蚂蚁集团前不久收购了好大夫在线这件事？他们也说要共同聚焦医疗AI服务。对，没错。 所以蚂蚁本身就是在医疗上是很认真在做的，尤其在之前做这种支付环境，然后院内做生安整儿啊，这一块都在进行当中。
也说到好大夫，我觉得他们的是一个比较平准战略驱动的做法。所以大厂而言的话呢，是我的判断他们有完整的这种战略部署，他们战略都是基于一个既定可习性来做的，所以他们不会去冒一种我们认为在AI上的这种风险。
它的这个发力点和创新点是在它的支付环境和商业模式设计里面，而不是AI的突破里面。就它还是比较偏之前您说的那种改变生产关系，就是让医生可能接触到更多人，而不是说去改变医生供给的方向。对，他不是从表面医生供给这样一个角度。
然后下面一部分我想讨论一下，就是您对AI技术进展的一些观察和理解，以及对智能本身的一些想法。其实你刚才是说到了，一个是你认为应该以语言为中轴，还有一个就是强化学习的中央性。然后就说到这个以语言为中轴，你们这一次的M1的模型，其实是有强调自己同时包含语言推理、视觉推理和搜索推理。
对，你是认为这个视觉多么态的重要性上升了吗？我觉得它还是愿意做交互的。最后你如果医生跟病人之间，你要产生交互能力，我觉得它不代表智力，它代表了人跟人的沟通的一种能力。
所以M1里更重要的还是它智力核心的部分，还是推理的那部分。对，现在做模型，大家都知道是加多么态之后，都是在现模型加一层东西。它不是说在技术上想要开辟新赛道的事。
那你觉得就是在技术上开了新赛道的这个OE，对你的主要的意义和启发是什么？它就从这种快思考走向慢思考了。对，我们说这个语言代表了我们的沟通知识和思考，但以前的思考是个快思考，这个语言是不完整的。
今天这个思考从快思考到慢思考，这还是语言做推理来做嘛。所以这也是继续验证的语言在中间的强大的这个威力。但同时的话呢，又走出原来快思考这个范式，做强化就用语言承载了后面的这么一个慢思考。用强化学习和这个医疗结合，它会比用强化学习来做数学编程，这些东西会更难吗？
因为我理解强化学习的关键是你要构造一个反馈的环境，对吧。然后像数学编程，包括之前AlphaGo做夏威奇，它其实都是一个对错分明，激励反馈非常明确的一个环境，它看起来是更容易使用强化学习的。
那在医疗领域如果我们来用强化学习的话，它会有一些什么不一样，或者说你们看到的一些难点，包括你们的创新是什么？我觉得对医疗一样，它的思维模式会跟数学和物理不完全一样。当你的数学物理好做推理之后，它能够使得你的这个叫思考范式，它对医疗也是有帮助的，做好有帮助的。
今天其实不是所有公司做的这个强化都能对医疗范式有帮助。那第二点的话，医疗里面它对医疗上的问题的理解，然后医疗的任务是什么，医疗上的沟通逻辑里面，也需要更好单独去调教它。这个就是靠你有医疗的数据来调教吗？
医疗的数据和对医疗本身任务的认知，你知道什么见面诊断，什么叫诊断，你也知道它是什么事，这个是怎么让模型会得到这些认知啊？就是它是通过一些什么具体技术方法，还是通过构章数据，你们在医疗场景的这些足够优质的数据，你们一般是怎么获得的？
首先的话呢，有医院这块的这种协同的合作，对吧，还有一些医学，比如像新格兰，它每期都有它医疗的这些任务，我们一会把它拿过来，有医院里面都会有的。你们现在已经在合作的一些对象，比如说像北京儿童医院，它们的数据可以分享给你们吗？跟我们构建的这个北京是重点实验室，在实验室里面是可以共享的，就是它是共享到实验室这个主题。
对，对，对。然后你可以使用它来去，对，是做工作。所以在这个领域，它是有一个就是我服务的客户越多，然后我有更多的数据，然后我来反补我的模型， 它有这个数据飞轮吗？
主要是跟优势科室去合作，你做print train的时候来讲的话，需要数据规模大一点，但是经条还是需要顶尖医院的，就不是大家说一个城市院，都给你的数据给你，那个帮助不大。那你觉得这个领域它有数据飞轮，这种东西吗？这就是大模型和医疗结合的这个领域。
比如说之前年续节就觉得，其实在C端产品上，你一个好的模型是会带来更好的应用，但是你的应用的用户数越多这件事，不会让你的模型自动变好。然后豆包更新Pro1.5的时候，又说基于字节过去，在搜索推荐领域的这个算法基础，和我们的一个数据的系统，他们说是有这个飞轮的。
里面多多少少都会有一些，现在我就还没法抽象回答好这个问题，就怎么定义这个飞轮，我现在还没有好的这种定义。那个维度的飞轮，您认为在智能主轴就是语言上，它下一个阶段的发展的趋势可能是什么？我在往下强化之后，未来有两部重要的事要做。
一部分就是这种调用工具，就是使用工具的能力，其实那个Ansour Peak的Computer Use，还有昨天OpenEye刚刚发的这个Operator，都是这个方法。这是一大事儿。然后再往下的话就开始能够造工具，包括我认为像写代码是造工具，很好的一种方式。以前写代码是给工程师用的， 以后他写完代码自己运行，就是自己造工具自己来用。
那这个使用工具和造工具，我理解这是两个，它能实现的事儿是功能性的。它背后需要什么技术上的变化，还是能力变强。就使用工具跟外界环境会有很多互动，造工具我就觉得特别性感的一个事儿。
造工具有可能会成为这个强化学之后大的一个范式前移。怎么讲？就O1发布大约很震撼嘛，就是这个三段，第一段是刚才讲的LM语言模型，叫RLO，第三个的话是创造工具。这是我的判断。
那造工具就需要很大的智力了，其实你在马克思最早地讲，人与动物的区别，就一个是语言，也是工具。对，人类直立行走，解放双手，开始会使用工具，后来又有了语言。 其实我有一个问题想跟你讨论，就是这个视频里没有智力的您的这个总结。比如说之前那个乐坤，他提到就是人和动物，无时无刻不再通过视觉或者一些其他的感官在获得大量信息。然后，一个四岁小孩，他在四年内接受到的这种视觉的数据量，其实和目前的大圆模型，就最好大圆模型，他获得的互联网上的数据量是相当的。对，我看过这个。
你怎么看他这种想法？就是他觉得LM仅通过文本训练，你是无法像人或动物那样去理解这个物理世界的复杂性。
是的，但人也没咋理解，但人可能把这种东西抽象到一些对你的生存本能力去了，那是生存问题嘛。怎么讨论智力问题？所以你觉得他说这个东西跟视频里没有智力是不矛盾的。
对，也许有新的模型能够从视频里面去训练数据，但是两条。第一个的话呢，我依然觉得语言中轴，然后有人叫语言叫拐棍。语言拐棍什么意思啊？就是说以后就不需要语言了，语言只用完就扔了，这我是觉得是搞错了这事的。就直接拿视觉或者图像去训练，这个我就是走偏了的。
所以来说世界模型的时候吗？不是，我就跟美国那些人在聊的时候嘛，我说语言中轴，他们觉得语言是拐棍，就是他们继续扔不掉。
你这是和人线下面对面发生的讨论吗？线上的小圈子里面讨论的。
那我想最多我的底线是语言是脚手架，它的整个模式是语言限制它的。就还是我相信这个语言边界，就接近你的这个世界边界了。
对，说到这个感知和语言的问题，人工智能里面还有一个叫莫拉维克悖论的一个洞察，就是说对人来说一些比较困难的人物，比如说像抽象推理、数学计算，对计算机来说其实比较简单的。但是对人来说大家觉得很简单的东西，比如说感知、运动控制，还有些直觉，对计算机来说又非常难。
然后莫拉维克自己的一个猜想是，因为像感知和运动控制是我们进化了几百万年才有的一些能力，而语言是可能最近两万年，就是你变成人这个物种之后，你才开始进化出来的一些比较高级的人质。对，还包括数学和逻辑。
所以后者是更容易被形式化的，而我们可能会低估了那些我们自己觉得很简单的东西，比如说像感知、像运动控制、像直觉的复杂性。其实机器以前语言掌握得不好，在当模型出来之前，不代表说是这个机器语言会的什么感知不会，只是说机器可能就开始搞一些计算，就是比较确定的计算。
对，他既不会语言也不会感知。到这次语言先突破了，就是你说的把语言给数学化了。这是大家一直在低估的一个概念，但你和一些投入比较多力量来做这种视频生成和大模型的公司，比如说像阶约、Minimax，包括专门做这个像Pika、Runway这些公司。你跟他们说视频里没有智力，他们什么反馈的？他们不一定能理解吧。
就是有发生过这个实际的交流什么？有。那他们怎么反驳你的？
他们不理解的话，有两种吧。一种就觉得为什么要问这个问题呢？我做Pika，我做什么这些做视频做得挺好的对吧？我做视频模型，做语言模型，各做各个的世界。第二种就觉得多么太有用，后来甚至就有种像张鹏讲一个词，叫把智力跟智能分成两个词。然后智力是语言，智能是加上了多么太能。
在英文是一个词。OK，英文就是intelligence。对，那就是中文的博大精神。在中文里是有点不一样。这个是有讨论，有各种解释，但是你的这个就是语言是主轴的想法是越来越坚定的。
不就我这样的，像杨智霖现在也这么说了。对，杨智霖现在也这么说了，他也改口了嘛。
那你最开始听他是怎么说的？他以前提的是叫什么GLV Global Language Video。这是什么时候啊？
创业给投资讲的呀。你说最开始他融资的时候。对呀，我们2024年6月的时候跟杨智霖聊过一次。他那会儿有一个跟您后来在别的采访里说的很像的表达，大概就是他觉得做语言这个事情是长个儿的，是长高的。
对，他后来就用这个词了。他最好是叫统一偷根话，把它当成他的这个技术理想。他觉得多么太可能是我扩展一些能力，有点类似于长胖的这种感觉，横向的一个东西。
对，这个中轴嘛。现在他现在用这个词了。就是从我们刚才讲的这些技术和应用状态，到真的出现AGI医生的话，你觉得中间还要跨过哪几个节点，达到哪些里程碑？
我会认为讲的话跟AGI同步的嘛。如果你说奥特别是27年到AGI，那A医生就27年，他这个是一件事，那是奥特曼想的。
那你觉得是什么时候？我觉得部分的就是你不要，比如说你做手术机身，医生我们可能现在还根本没碰嘛，但我们愿意中医生朋友能够派出一些问题的话，今年内就会到了，二五年内就会到了。他能看出什么类型的问题？
挺复杂的，挺复杂的医疗也能看。就是疑难杂症，对，罕见病分类什么。
对，其实我本来是想问你说AGI再往后发展谁来做手术。你刚才其实自己提到了，就说可能会有一个手术机器人。手术机器人都是阶段的，以后人都变机器了，也不需要手术机身了。
人变机器，你是指人一体化了吗？对啊。那就是攻壳机动队的未来了，是吧？你都已经想到这一步了，我创业是第一封信，就讲完未来的历史都写完了，AGI帮怎么繁荣和延续人类文明。
那这是人类文明吗？为什么不是呢？就是我一体化之后，我是人类文明吗？为什么不是呢？你怎么区别它还不是呢？
我没说研究人类肉体，我说研究人类文明。文明是对世界一种认知嘛，对啊。就我是谁，然后我去哪儿，对世界一种认知。你肉体失去之后，你的有一些感官层面的文明还在吗？比如说机器能理解音乐之美吗？一个音乐的情绪对机器是有意义的吗？
对，你丢点东西再获点新东西嘛，这个一说船也来会变的。所以往下这个世界肯定大变，我觉得我们到今天为止，我相信99%的人，久的人都低估了这个时代大的变化。
我当下场做的时候就讲什么，还叫第四次的工业革命，工业革命是社会分工越来越细的一个历史，对吧？就每次工业革命的这个，就是人是罗斯丁嘛，社会开始分工，就像非常通奖的一样的，社会分工带来效率。
但这次不是的，这次社会分工会收缩的。很多工种就没了，它不是反工业革命的。最后可能想聊些您自己的一些事，包括行业的一些观察吧。你在走过的时候管过2000多人的团队，现在创业从明到一是搭建一个数百人的团队。
对，上一次的话，我觉得也许可以定义为半创业，然后这一次是完全自己创业。是啊，你觉得这个最大的区别是什么？
非常不一样的，这整个。上次这个时代也不一样，在那会儿的话呢，几个区别。第一个事情，你是在一个母体里面去做，对吧？这次是完全独立的，自己会定义这个公司，长成什么样子。
然后上次的话呢，做事是从一个小技术团队开始出发的，比如说搜索这么一个任务，你招的就是清华一帮集训队的，或者说这个高考状元在里面去做，事也会非常简单。这次迅速就变成了一个几百人的团队，所以人员的目标，它比原来会更加的分散和复杂。
然后上次做的时候，是跟他摆在屁股后面你也挺累的，这次以来你是在一个浪尖上在做事情。而且你现在做的这个事其实你们很独特。
对，而且面向未来的。你觉得自己最大的变化是什么？首先你事也不一样了，然后你自己的经验也会不一样了。对吧，我会认为其实综合来讲吧，那次而言的话呢，是在一个叫做只是相信技术能够改变，你就造一个技术精英在里面做。
这次的话呢，看得更全面了，因为你会看到在这个技术的趋势里面，也更有经验，尤其在这个对于产业方向你有完整的思考，资本上也有这种思考。所以我觉得思考的角度跟原来是巨大的不一样。
这经验也不一样了。其实回头看你们在那个时间点开始做搜索，是不是还挺脖子亮丽？那可以这么说吗？
对，没那概念。你就觉得技术好就能做成嘛，所以这么多年是对整个技术的商业的综合的东西，有更多的判断。对，会有更多判断的。
你觉得这次创业会有之前在搜狗的时候难吗？你之前自己说过在搜狗中间有18个月是因为你特别想做浏览器，然后正常姚又不同意嘛。他其实有一段时间没有让你再做CEO。
难点会不一样吧？你当说那个是治安时刻。对，因为你这次做创新都是难的。你做大家没干过的事，你想大家怎么相信他，对吧？之前是老板相信，这次你要是员工相信，以及可能要更多外部的合作伙伴对吧，投资人这些。
是，你有想过就是摆穿的终局会是怎样吗？我觉得能够首先几个东西，一个是引领能把医生造出来，让大家都能够有好医生用上，这是解决一个不可能的三角。我觉得这就是一个，如果做到的话是对世界的贡献，比这个书法是大很多了。
第二的话呢，再往下能够有机会开辟新的医学的科研的范式，就是医学的科研，由于你有足够到临床数据之后，也能推动医学本身的这样一个临床医学的进步。我觉得这两次做到就它历史上有意义了。
您觉得之前卖过一次公司这件事，它会让你在这次创业里面觉得被收购也可能是一种选项，还是觉得这更不应该是一种选项？我认为是把事做成是关键，反正能够你把医生造出来，这是一个核心的问题。就更多不是要证明自己这个角度，而就这个事能成。
你觉得在搜狗是要证明自己吗？你年轻的时候觉得这种心跳，我们牛随于我们的城。你把对自己的这样一个能力会看得很重，所以为什么那18个月你没有选择出来创业的原因。你觉得如果要出来创业，不应该是在那个状态下出来创业，是吗？
但也没那么想，所以当时来讲，我觉得这个东西就是该做事你就做就行了。你就觉得该把搜索通过做浏览器做起来，就是证明这是对的。
所以我觉得这项也没大的区别，就知道该发生事发生。那你这次是会有比较强的执着，要把这个一直做下去？
三好相反，就是因为你就这个事能成就行了。这可以说是工程不必在我吗？对啊，但你需要跟投资友交代啊。
对，你不是说这个好，赵医生概念提的挺好的对吧，然后别人家做成了你没做成，不在我。就是说这个公司那里面是有位置的，就是百川在这个领域是有，责任的。
对对对。这两年多，就你对打造一个组织有什么新的认知吗？就相比于之前的经历，其实挺多的对吧。我觉得来讲的话呢，还是需要更多的这样一些年轻人，就是一个新的事情。
应该算说之前说过早年是非常年轻的，读书都没读完的那种对吧。所以这次比那时人老太多了。我觉得应该是在靠近一些会更好。
多年轻算年轻，你毕业个三年两年，甚至更年轻的身中，实际上都会挺好。做技术这一块都有，但做医疗行业你可能就需要一些经验丰富的人。
实际上你觉得你们现在技术团队够年轻化吗？我觉得还不够。你是二三年之后这个想法就是要年轻化技术团队。我觉得还是到二四年的时候这个想法更明显了，二三年我觉得跑步入场。
所以那会儿是需要很快的能把团队搭起来。你到现在你会认为这年轻化是更有用的，阶段不一样了。
你觉得吸引到这种年轻的高潜的做技术的人的关键是什么？我觉得是一个挑战性的任务。挑战性的任务其实是不容易达到的一个要求的，比如团队变大之后，其实你发现更多事就不在挑战范围内了，就不是挑战性的事了。
你就是这个按部就班的在一个目标里面，这也是一个点。第二块的话呢，是它也叫做气味相投，对吧，它的领导它和其他人也是这种份儿的。
就会跟人学上学手道。你们最近有什么成功的案例可以讲究吗？最近其实我们现在主要经历在医疗的人这一块上，进展挺快的。
我们现在医学部的这个医学总监也到岗了。这位医学部的总监他之前是在，就是他的从医的背景是怎样的呀？他首先是这个清华协和联合培养八年的，是考验清华然后跟协和联合培养，然后后来是霍博金斯的这个硕士。
所以现在是他的MD，然后再加上这边就工位的这块背景是满配的，然后协和做了六年的这个大内科。做了六科他觉得不满足，他觉得还可以做得更好。
后来这个是在新树林，是他们那边的一个联合创始人。他其实既有完整正统的医学训练，而是考的清华是学医的，够聪明，完整培养。
然后以及的话呢，六年也是在协和做了六年，之后又直接在新树林医师面向患者做这种服务。其实他之前存在了就造医生的这个，就是造人类医生，就是培养人类医生。
他现在觉得培养AI医生比培养人类医生更有前途。其实之前我见过一些蔑视了百川，但是没有选择加入的人。他们当时的一个反馈是觉得百川搜过的人太多了。
实际情况搜过的人多吗？看体会吧，我觉得这句话信息上是特别不完整的一个。怎么叫多，你先问他，多少算多？是百川五算多，还是百川十算多，百川二十算多？
您自己觉得了？我会觉得在这里面确实需要更多新鲜血液，这是认真的，至少我希望搜过的人不比清华人多吧。
对，你这么说的话，确实很多公司里你按学校算的占比也非常多。其实之前猎豹上市之后，傅盛有一次和你还有这个五八同城的姚敬波一起吃饭。你问傅盛说上市之后有什么感受，他说只要是在我内达范围之类的人，没有人走。
然后姚敬波说的是，我们上市之后，我们公司以前那批总监都走完了。然后你的反馈是说这是好事。所以你是觉得团队是要有一个更多的变化，会是一个好事。
因为时代变得太快了，尤其你在调整阶段的时候你就需要变化，跟人一样的嘛，你的活力就是这，外界有变化，是你得有响应的能力。你之前自己讲过就是AI应用的价值是创造健康快乐。如果也用这三个维度去评价你自己的2024年的话，你觉得是创造了什么？然后健康快乐吗？
我们就现在照医生在路上，我就比较喜悦世界。我们像儿童医生这块对吧，我们开始就要准备上岗了嘛，通过一年的这样一个研发和探索，所以其实使得医疗里面呢，现在至少这种卡位也好，这种缠密也好，都有初步的这么一个迹象了。
所以这是一个好的事。然后的话呢，公司里面我依然是觉得是需要不断地去做这样一个迭代的调整的，就是开始冲得很快，对吧，从模型转向医疗。
然后在这种应用里面，我依然觉得这个团队是需要能够更加的从这种结果导向。就大家不能只是这个兴奋技术，技术理想没问题，但是这个其实有问题是只救技术理想，他对场地有没有想法，这个就不够了。
这是说的创造部分是吗？那健康呢？我讲的叫健康嘛，对，其实创造健康快乐，我是指这个模型使人更具有创造力。
实际上人因为有了模型之后，你能变成一个更加强大的自我，这也是回到人生意义的一部分，就是你能改变世界。如果一个人有你没你的世界一样，那就没有生存意义了。
这是想的那个电影，就是那个Coco，对吧，墨西哥的典故，就是王林杰的那个动画片，对吧。就是还有人记得你，你就真正存在，但有些人就永垂不朽的，比如像牛顿这种，所以创造而言的话，就是因为你在世界上，你有不一样东西单身了。
就创造就是生命的一个核心的逻辑。你创造一个公式，创造一个产品，这就叫创造。健康这也是大家比较容易理解的，快乐之人其实既有现实的一部分，有虚拟世界的这样一个，对自己的一种需求。
有的快乐来讲的话，属于创造就快乐，有些是属于玩游戏的快乐。创业有提升你的健康和快乐程度吗？没有。
两个都没有。我觉得这个身体健康，都是明显没有提升的。快乐的话，其实自己，我觉得还是更看到自己，这是有意义的，不叫快乐，但更通过这次能够修补对我是谁的一个理解。
就上次这个是不足够的。修补对我是谁的理解，这个展开来说。因为上次做的话，你虽然是这个Sogo CEO，对吧，但是你自己正在局中，是很多东西你是看不清楚的。
你现在对我是谁的新的理解是什么？我觉得好处是说，对于自己的Vision，我觉得自己是非常有信心的。这次而言我认为，做的事情是自己喜悦的，就是往生命健康走。
第二号，我觉得这个时代给这个机会已经是很好的，像从做互联网时代，做互联网，这个时代里面做大模型。我觉得当时是有一次，刚做模型没多久的时候，正好在2023年，正好当时有一个乌龙，是那个超导，实现了对吧，发现之后的话，整个人就不要蒙圈。
因为你就难以想象超导发现出世界，早上一样，你会看到很多报道，对吧，这个变了，那个变了，什么人类能源无限了，什么都有的。但你在内心中就发现，你自己是一个非常被动的一个角色。
就是如果超导被发现了，你就像提线木一样，你发现世界有很多变化，但你不知道会发生怎么样，你只能听来听去的。我就能理解到了AI到来之后，对很多人这种感受，AI来了，你会听来听去后，这个会变化，那会变化，但是我在里面，什么位置会难。
但是超导就是乌龙，但AI真的来了。所以在里面，你能够更多看见这样一个未来，这是很幸运的一件事。而且还参与在中间做创造，就是说AI这个大的浪潮跟你是有非常切身的关系的。
你觉得这是一种幸运，对，很幸运，对吧。而且之前没做完事，这次可以继续做了。其实之前做了，很多人在搜狗做，数字人我们干过，什么这种积极翻译，我们干过，耳机我们都在研发了。
对，当时还有那个录音翻译笔，都在做嘛， 对吧。其实未来，翻译笔其实对语言翻译，就是未来时候会实现的，但是相对都还偏早一些，就是那都是在语言上，做各种探索东西，或者在自然交换做探索。
这个时代才真的来了，因此你原来那种经验上觉得对未来是畅想，这个时代就会到来。2024年有很多质疑AI的声音，这有影响你对AI未来的乐观的想法吗？
2024年的话呢，我认为是在行业当中间，我听说啊，大家对大模型这个发展开始有一种迷失的状态，会觉得哇，这个大模型开的挺好，这能不能行啊，能不能代表未来啊。
对，又开始认为大模型好像没前途，不能成为一个问题。有几个点是大家怀疑比较多的，一个就有段时间90月份大家讨论，这个Skin Law撞墙的时候，关于Skin Law的讨论，那一段时间比较多。
然后另外就你刚才讲到的，比如说投流啊，就在和大厂竞争，非常直接一个领域，数据你规模有啥用呢，这个都不符合低性的东西，就强化是未来。当时我已经有这判断了，所以你把模型搞大了，这不是关键。
但我听说主要对赛道之一吧，就你说那种东西，在赛道之一的话呢，还不是你刚讲的Skin Law这个事情。对Skin Law我觉得，这个事很好解释的，就是它范式会变的，它会把强化带进去的。
你说对赛道之一是指就是大模型这个赛道，这赛道整体它的未来是不是代表AGI未来，是不是通的，还是这个事，就发现是整个一个全世界泡沫，这个我没有质疑过。
所以是行业有了一个质疑，但你自己没有质疑过。对，那第二的话，在场地怎么用，当然那质疑其实是说，也许能成，但创业公司怎么办，你发现这个，比如都包起来了，怎么样的对吧。因此我还能走出大的射程，所以这都在之前的判断里面呢。
对，你说的这些话，都是在这些讨论出现之前。对，你觉得如果有一天，真的实现AI医生的话，能看到哪些更广泛的变化，就除了我们看医生这件事变得更便捷之外？
Daryl提过一个词，我觉得特别性感，他提一个词叫做生物自由。这是类似于生命自由吗？类似于财务自由，生物自由是你的身体能够自由了。
它是指自由什么呢？比如说时间，健康，就你不会被疾病所烦恼的。但并不是指长生是吗？对，那不是长生。说起来你会希望长生吗？不希望。
为什么？首先活太长了对世界是有害的，这是从其他人的角度来思考的。对，对你自己而言，你把你的这使命做到了之后，你就够了，也不需要再继续往下活了。
那肯定最后就变垃圾时间了。我刚才为什么问，会带来哪些更大的变化，是因为医疗的一些很多事情，它其实和整个社会的其他一些问题是纠缠在一起的。
你比如说在美国，其实医疗保险就是一个很严重的社会问题。刚才枪杀了是吧，对，就是那个路易吉曼杰里枪杀，联合健康保险的CEO。
对，我那名字没记得，你还能这么顺口讲出来。就是比如说像这种矛盾，它是不是也可以因为有这个AI医生会有一些缓解了？会，我觉得这就是好事，人家这个叫生老病死，这种痛苦能减少，总而是少生病吧。
意思就是早发现，对吧。今天来讲的还是这个叫做疾病干预，但未来还别往健康走，这个是有了。刚刚讲的是，我们说是叫从入院级入组，走向叫出生级入组。
那对健康就能得到新的一些认知。我理解你说的出生级入组，是指的我们每一个普通人，对吧？对，就你的整个健康轨迹都是有一个记录的。对，而且是变成训练模型的一部分。
你觉得未来每个普通人，他多大医院上愿意让渡这些东西，有医生问你问题，你会不回答吗？有医生问我问题，不会。知悟不言，言悟不尽的，没口没讲清楚，机器更谨慎了，对吧。
简单来讲，比如现在大家有什么皮肤病或性病，很多都愿意在线问，就相比于去见一个真的医生去吗？对，你觉得接下来AI医生，会多大程度帮助人的精神空间的问题？
因为其实现在这个精神疾病也是比较重要的一个问题。到了神经问题会容易一点，精神的东西还会难一点。就心理精神神经嘛，对吧。
精神的东西分两部分，有的是这种病理性的，有的是一种抑郁情绪的东西，对吧。所以说抑郁有东西，我们会努力做一些这些，它是社会上一些识别的东西，它不是用大模型这个来做的，会有我们其他技术会做到。
除了医疗的话，你还比较关注AI和什么领域的结合。我看你也发朋友圈分享过AI在天气预报上的一些进展。我是因为之前我们实验室就搞天气预报的嘛，天气预报启发我了，认为生命跟天气是不一样的。
你说实验室是在清华上学的时候的实验室，对。 我高先生所，高先生所其实这个实验室，它们是搞天气预报，我搞的基因测序相关的。是因为你特立不行，还是因为它也有一个方向适合基因测序相关的？
我跟老板说我不想做天气预报，因为天气预报这个有蝴蝶效应，然后搞的不想搞那个，它这不可预测的东西，预测它干嘛呢？就像物理学走上伤针的东西，我干嘛非得跟它死磕呢？
那现在的技术下这个天气预报还是不可预测吗？还是它已经有改善了？短时间会好很多，长期还是不太小，因为三体问题就代表了，这个好东西它就不可解。
你这话讲的那肯定是有局限的，这个技术是一定是不够的一件事。对，因为为什么我想跟你讨论这个问题，是我觉得你不是那种纯理工科的思维，就是你其实过往还是对哲学，对人文是有更多的关照的。
就是说想这些问题更多，它会让你变得更悲观吗？不会啊，不会悲观的。想多就理解世界了，叫招温到西思叶，对吧？你都想明白了，你都多开心啊，就会你一个天地合一体了，说明你能够自己得到的一个方法。
那你怎么看未来了，这个技术这么大爆炸的时代，未来会怎么到来，变化这么快？你要听哪个版本呢？我想听真实的版本。
没有真实的版本，只有可讲不可讲的版本。那可以先讲可讲的版本吧，但可讲的也是真实的是吗？当然了，我们会看到就在最近几年里面，人类社会是天翻地覆大的变化。
我真的叫它不叫第四次工业革命，就要重新我们的人跟机器的关系，会重新定义。我们到底出生之后该怎么学习，我们创了什么价值，这件事情来讲有太多，我觉得还想不清楚的问题会出现。
就在未来十年以内，我们都会看到的。所以比较坦白说，就是有些事现在就是看不清楚。你怎么评估工业革命啊？其实工业革命之后，比如说有些地方相对来说是更加贫穷的。
工业革命之上第一个，变成大金字塔了嘛，就是顶层人更富，下面更穷。就是社会分工越细，人越多就变成越是一个金字塔的这样一个结构。就当明来之后的话呢，我是期待能把这些压平一些。
你觉得这是大模型，会让这个世界变得更平吗？这是一个期待，就这个期待跟这个Darie讲的一样。他不讲了三个吗？他说为了期待三个，身体更健康，一个是你的精神这个脑科学发展，第三个他就有可能实现社会公平。
我觉得大众生能够得更好，因为我觉得工业革命还是很复杂的。我觉得它在一些社会让社会变得更公平了，但是你全球范围一看，比如像撒哈拉以南的非洲，其实有些地方它相对贫穷程度是更加恶化。
这一次而已，社会供给是会爆发性增加这个是工业革命延续的供给会增加，但人在里面价值如何体现是一个想不通的事。我看前不久你在戴宇森的一个朋友圈下评论，说寒党率和离世实率是这个世界的两个主旋律，这个怎么理解？
这一个讲政治，一个讲技术，其实这个是不在美国也成立。我看奥特曼最近还给特朗普捐了100万美元。对，它寒党率不太像，它是一种制度，对，我们是一种信仰。
2025年你最期待看到什么事发生？可以讲一个和AI有关的，然后再讲一个和AI不一定有关的。AI有关的东西，那核心的我就想在意料上到底，它这个是否能接受多少场景，让大家用上，这可能我最感兴趣的这些事。
没关的话就看特朗普怎么折腾，这些多有趣的事，每天起来都有巨多的。我是特朗普超级粉，其实我觉得今天我们这代人是非常幸运的，可能也很恐慌的，都会有。
好多人都问我到底怎么养娃什么之类，很多问题我也回答不了，但是我们能够看到变化，其实这种变化中间就带来一种希望。好，今天谢谢小川总的时间，非常感谢。
拜拜。拜拜。本期节目就到这里，感谢收听。如果你对今天聊的话题有观察，好奇或疑问，欢迎在评论区分享想法，这也会成为我们节目的一部分，让整个讨论更完整。
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