文章主题：自然语言处理, 大模型, AI 2.0 时代, 商业机会
撰文 | 田小梦
编辑 | 李信马
题图 | IC Photo
在去年12月，当我初次目睹ChatGPT时，正值我创业十年中最为黯淡、沮丧的时刻。ChatGPT展示出了近乎完美的理解能力，以及前所未有的“生存”能力，仿佛在一夜之间，我们这些理工男赖以生存的技能变得毫无价值。黄伟感叹地说。
面对ChatGPT的突然崛起，仅仅五天时间就吸引了超过百万的注册用户，黄伟在一周多的时间里陷入了深深的焦虑之中。然而，这种焦虑也催生了黄伟去深入了解和研究ChatGPT的强烈愿望。他通过阅读网络上的相关文章和论文，以及与技术负责人的深入交流，逐渐认识到ChatGPT并非想象中的那般神奇，它只是transform功能的一个升级版本，规模更大，应用更广泛。
在经历了挫折与沮丧之后，一种新的期待值逐渐浮現：“似乎我们也能够做到。” Cloud知声去年12月中旬迅速组建了团队，开始了大型机器人的研发工作。仅仅在今年2月底，他们就成功研发出了首版“山海”大型机器人。黄伟表示，当他看到这个版本时，他内心的感受与十年前创业的瞬间如出一辙。
尽管互联网巨头的加入为科技公司指明了新的发展方向和机遇，然而对于创业公司而言，这条道路仍然充满挑战。
黄伟认为，当前人工智能正处于从1.0时代向2.0时代的过渡阶段，然而，这并不意味着我们已经进入了2.0时代。在1.0时代，人工智能主要拥有的是筛选和分类的能力，它能够通过运用现有的数据来训练模型，并使其能做出是或非的判断，但却无法解释其判断的原因。而在2.0时代，随着大模型的出现，AI 2.0时代将为人工智能带来全新的能力，这将使得我们能够开发出更多的新产品，以满足客户更加多样化的需求，包括但不限于医疗、市场营销、沟通交流等方面，从而创造出更多的商业机会。
黄伟指出，当前的大模型具备潜力成为人工智能2.0时代的”发电厂”。正如拥有发电厂的企业能最大限度地利用电力资源一样，大模型也能充分挖掘和利用数据价值。换言之，在大模型的发展中，数据将发挥至关重要的作用，对于企业而言，掌握大数据技术将成为获取商业优势的关键所在。
在业界都将目光锁定在大模型身上，并认为大模型是未来十年 20 年最大的机会之一时，云知声自然也不会放弃。再者，云知声在过去十年里，积累了大量算法、数据、工程落地经验，仿佛都是为 ” 山海 ” 而生。
天时地利加人和，这不正是云知声在去年 12 月份毅然决然投身大模型的底气。
图片来源：云知声
如今，” 山海 ” 大模型完成多轮优化升级，拥有超过十项技术能力。在通用能力上，包含语言生成、语言理解、知识问答、推理能力、数学能力、代码能力，以及与人类对齐的安全合规能力；在落地能力上，提供插件扩展、领域增强，以及企业定制能力。
01.
年内通用能力比肩 ChatGPT
” 目标年内通用能力比肩 ChatGPT，并在医疗、物联、教育等多个垂直领域能力超越 GPT4。” 黄伟在发布会线上扬言称。这也透露出，云知声不是简单的将目光锁定在通用能力上，更看侧重 TO B 的落地场景中。
当然这步棋子的布局，离不开黄伟的经验。他从学术界到工业界，再到创业，完整的做过产品，深知人工智能只是一种能力，不能仅做酷炫的外表，而是要做完整的闭环。
其实，从云知声的发展也可以窥见一二。
2012 年成立时，云知声就开始做自然语言理解，投入在整个对话 AI 的全栈能力研究中，形成数据、算力和算法完整的能力链条。2016 年，当 DeepMind AIphaGo 4:1 击败李世石时 , 云知声敏锐的意识到，人工智能的本质是认知智能，自然语言理解才是人工智能皇冠上的明珠，并在 2016 年年初开始布局超算—— Atlas，并躬身入局物联网、医疗等领域，收获了真实的行业场景和数据。基于此，2022 年云知声紧抓机遇，开启 ” 山海 ” 大模型研发，实现云知声的 AI 三级跳。
图片来源：云知声
在这新一轮的人工智能比拼中，为了提高大模型在具体场景的应用落地水平，云知声沿袭了一以贯之的 U X 战略，即以 U ( AI 技术和产品能力 ) ，深度结合 X ( 行业应用场景 ) ，解决行业深层问题。
黄伟介绍称，山海大模型技术架构就是通用大模型，并针对知识密度高的领域，通过数据训练、训练数据、微调等方式，做一些专业的加强，这样模型既具备了通用应用水平，也针对特殊场景与领域进行了能力的加强。
如在医疗领域，以前医疗行业利用 AI 的方式去录入病例，但是医生依然需要逐字录入信息，如今借助山海大模型，只需要随着医患问答的过程中，就能够提取关键信息生成病例，提高了医疗的效率，同时，云知声在为医疗服务中积累的千万级的标准的医疗数据，并背靠国内最大的医疗知识数据图谱，使得山海大模型在 MedQA 评测能力中可超越 GPT-4。
云知声科技董事长兼 CTO 梁家恩表示，就目前而言，大模型仍然是有限的东西，对于没有见过的东西，大模型会生成 ” 似是而非 ” 的回答，随着 AI 生成能力的不断增强，校验会更加困难，这也让 AI 行业需要不断去探索新的解决方法。
随着 AGI 时代的到来，云知声也迎来了自己的 GPT 时刻。” 如果把通用大模型看作每科都能考到 80 分的学生，我们要做就是在某一两门学科上，考到 95 分甚至更高。” 黄伟如是说。
02.
突围行业大模型
在这场声势浩大的 AGI 浪潮中，大模型与具体应用场景的深度融合已成必然。
近日，互联网大佬纷纷表态，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏表示：” 以后的应用、软件，基本都会基于大模型来进行开发。而产业界的变化，意味着很多新机会，其中一个方向就是 AI for Science。” 网易 CEO 丁磊认为 :”AI 的发展可以用百花齐放、百家争鸣来形容，但其中落地场景最关键。”
经过近几个月国内大模型的混战，除通用能力外，在 B 端已经开始拼场景、抢客户。
例如，第一个吃螃蟹的文心一言，其定位是一个通用的赋能平台，金融、能源、媒体、政务等千行百业。据了解，百度智能云大模型目前已经与不同领域客户联合研发，在智能办公、旅行服务、电商直播、政务服务、金融服务五大领域打造行业样板间。
阿里继发布大模型产品 ” 通义千问 ” 之后，阿里云先接入阿里 ” 通义千问 ” 大模型，又推出钉钉魔法棒功能。目前阿里云敲定了一系列生态伙伴——昆仑数智、中金财富、用友网络、亚信科技等七家数字化服务商成为首批伙伴，覆盖油气、电力、交通、金融、酒旅、企服、通信行业。
除 ” 文心一言 “” 通义千问 ” 为代表的互联网企业外，科大讯飞的 ” 星火 ” 认知大模型也实现了应用落地，围绕 ” 星火 ” 认知大模型 “1 N” 架构中 “N” 个领域的内容，科大讯飞发布了大模型在教育、办公、汽车、数字员工等多个方向的行业应用成果。
图片来源：云知声
而同样在 AI 语音领域有一席之地的云知声，其市场策略上坚持 “U X” 战略，在发布会线上除演示上述的医疗领域外，还在销售、知识管理、教育、智慧物联等方向有所落地。
不难看出，在这场 AI 对决中，无论是大厂还是创新企业的制胜点，不仅包括自身大模型的技术实力，还有大模型所赋能的场景，以及为合作伙伴带来的价值。
如今，企业发布大模型等同于拿到了进入 AGI 的门票，但场景的交叉、商业模式的落地，却打响了大模型落地的 ” 发令枪 “。谁能在这场博弈中突出重围，还有待考验。
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