在人工智能的发展历程中，通用人工智能（AGI）一直是研究者们追求的终极目标。AGI旨在构建一个能够像人类一样在多种领域和任务中表现出智能的系统。近年来，随着技术的不断进步，AGI的实现路径逐渐清晰，其中“单模态—多模态—多模理解与生成的统一—世界模型—AGI”这一路径备受关注。
一、单模态：AI的起点
单模态是AI发展的基础阶段，主要关注单一类型的数据处理，如语言、视觉或听觉。在这个阶段，AI模型专注于特定任务的优化，例如自然语言处理（NLP）或计算机视觉（CV）。单模态模型的成功为多模态融合奠定了基础，但其局限性在于无法全面理解复杂的真实世界。
二、多模态：打破信息孤岛
多模态技术的出现标志着AI发展的一个重要转折点。多模态模型能够同时处理多种类型的数据，如文本、图像和语音。这种融合不仅丰富了模型的感知能力，还为更复杂的任务提供了支持。例如，OpenAI的GPT-4 Vision通过文本与视觉的深度融合，开启了多模态时代。此外，智源研究院发布的原生多模态世界模型Emu3在图像生成和视觉语言理解任务中表现出色，进一步证明了多模态融合的重要性。
三、多模理解与生成的统一：迈向通用智能的关键
多模理解与生成的统一是实现AGI的重要一步。这一阶段的目标是使模型能够无缝地处理和生成多种模态的数据，并在不同模态之间实现一致性和协同性。例如，阶跃星辰的Step系列模型在多模态理解和生成的统一技术路线上取得了重要突破，其Step-1.5V模型能够从图像理解升级到视频理解。这种能力的提升为构建更接近人类认知水平的AI系统奠定了基础。
四、世界模型：构建虚拟与现实的桥梁
世界模型是通往AGI的关键路径之一。它旨在构建一个能够全面理解和模拟现实世界的智能系统，使AI能够在虚拟环境中学习，并将学到的策略迁移到真实世界中。例如，谷歌DeepMind正在开发能够模拟物理世界的生成式模型，通过整合文本、图像、视频等多种数据模态，预测未来的场景变化。此外，特斯拉在自动驾驶领域积极探索世界模型的应用，构建了完整的4D神经网络来理解世界运行的规律。
五、AGI：未来的无限可能
随着多模态技术和世界模型的不断发展，AGI的实现似乎不再遥不可及。阶跃星辰的创始人姜大昕指出，多模态能力和推理能力是实现AGI的两大关键要素。通过不断优化这些技术，AI系统将能够更接近人类的认知水平，最终实现通用人工智能。
从单模态到世界模型，AGI的发展路径正逐步清晰。多模态融合和世界模型的构建为实现通用人工智能提供了坚实的基础。未来，随着技术的进一步突破，AGI有望在更多领域实现应用，开启智能时代的新篇章。
