商湯科技最新發布的原生多模態模型SenseNova-SI，在空間智能領域實現重大突破，其性能指標全面超越李飛飛團隊研發的Cambrian-S模型。這款由商湯自主研發的開源模型，在多個空間智能基準測試中刷新紀錄，成為當前性能最優的開源解決方案。該成果標志著中國科技企業在AI技術底層架構創新方面邁出關鍵一步。

在量子位與商湯科技首席科學家林達華的深度對話中，他指出當前AI發展正面臨范式轉折點。自2022年ChatGPT引發的參數競賽以來，單純依賴模型規模擴張的路徑已顯露出明顯瓶頸。盡管大語言模型在文本處理領域持續突破，但在三維空間認知、物理世界交互等核心能力上仍存在顯著缺陷。這種局限性在最新測試中暴露無遺：當被要求識別圖像中手指數量時，傳統多模態模型仍會機械性輸出"5根"的標準答案，完全忽視實際圖像中的真實數量。

商湯團隊通過架構創新破解這一難題。其研發的NEO架構采用原生多模態設計，從底層Transformer模塊開始實現視覺與語言信號的深度融合。區別于傳統拼接式架構將視覺編碼與語言處理分離的模式，NEO架構通過混合注意力機制，使模型在每層推理中同步處理圖文信息。這種設計使模型能夠保留原始視覺特征的完整信息，避免傳統架構中因信號降維導致的空間認知損失。

技術突破帶來顯著效率提升。SenseNova-SI模型僅使用同類模型10%的訓練數據，便在空間推理、三維建模等關鍵指標上達到領先水平。測試數據顯示，該模型在跨視角物體識別任務中準確率提升37%，在復雜場景理解任務中錯誤率降低42%。更值得關注的是，模型展現出類似人類的"空間想象力"——當輸入物體正面圖像時，能夠準確預測其側面結構特征，這種能力在自動駕駛、機器人導航等領域具有重要應用價值。

在技術落地方面，商湯團隊展現出獨特的工程優化能力。以實時語音驅動數字人產品SekoTalk為例，通過算法蒸餾技術將傳統擴散模型的推理步驟從100步壓縮至4步，實現64倍速度提升。這項突破使得消費級顯卡即可支持實時視頻生成，將AI應用成本降低兩個數量級。據測試，使用RTX 4090顯卡可同時驅動8個數字人進行實時互動，為直播電商、在線教育等領域開辟新的商業模式。

林達華特別強調工業紅線標準："任何AI技術必須通過成本效益測試，當推理成本實現每年1-2個數量級下降時，才能從實驗室走向規模化應用。"這種務實理念貫穿商湯的技術研發全鏈條。在模型訓練階段，團隊通過動態數據篩選機制，將有效訓練數據占比從行業平均的15%提升至63%；在部署環節，采用自適應量化技術使模型內存占用減少78%，推理延遲降低54%。

針對AI從業者的職業發展，林達華給出建議：當前大語言模型賽道競爭過度，年輕研究者應關注具身智能、科學計算、工業制造等新興領域。他特別指出，中國擁有全球最完整的工業體系和最豐富的應用場景，這種獨特優勢為發展物理世界交互型AI提供了得天獨厚的條件。商湯最新開源的NEO架構和SenseNova-SI模型，已為全球開發者提供完整的底層框架和訓練工具，相關代碼已在GitHub平臺公開。