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縱覽2023世界人工智能大會:百模大戰(zhàn)4個月,中國AI產業(yè)怎么樣了?
時間:2023-07-08 17:00:40  來源:引領外匯網  
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一片欣欣向榮之中,大模型產業(yè)鏈同頻進步

編者按:本文來自微信公眾號 光錐智能(ID:guangzhui-tech),作者:劉雨琦,編輯:王一粟,創(chuàng)業(yè)邦經授權轉載


(資料圖片)

身處大模型的浪潮之中,AI的熱度一波接著一波。

7月6日,2023年世界人工智能大會在上海召開,一度沖上了微博熱搜榜。在5萬平方米的會場中,400多家企業(yè)的展臺員工都在不遺余力地講解著自家新產品,參會的人們不斷穿梭其中,“腳都走麻了,但心情還是很澎湃。”有觀眾說道。

在現場,光錐智能發(fā)現大會的展臺均是按行業(yè)部署,軟件、硬件、芯片“一家人整整齊齊”的排列著。阿里、百度、騰訊三連座,無異于同臺競技,而觀眾們能在5分鐘之內縱覽全國最新大模型,邊看邊對比。

作為國內最大的AI盛會,此次與往屆不同的是,通用人工智能的曙光似乎就在咫尺之間,群雄逐鹿的戰(zhàn)意感染了每一個見證者。

特斯拉創(chuàng)始人、CEO埃隆·馬斯克連線開場,圖靈獎得主、中國科學院院士、上海期智研究院院長姚期智主持討論此次大會,不僅集齊了百度文心、阿里通義、華為盤古、訊飛星火、商湯日日新等30余個海內外大模型,還有80余位國內外院士,特斯拉、微軟、華為、阿里等50余位海內外大咖,學術界與科技界正在合力推開時代厚重的大門。

最為基礎的大模型層,技術平臺迎來新的迭代升級,如何賦能千行百業(yè),推進產業(yè)落地成為新階段的探討主題。

AI infra結構雖然尚不成熟,但大模型的配套設施跟了上來,適應大模型計算存儲的向量數據庫成為熱門賽道,保證大模型安全運行的AI安全監(jiān)測平臺順勢而生。

應用落地搶在了大模型成熟的前面,軟件應用滲透至各行各業(yè)場景,硬件端又催生了一批機器人新產品。

中國大模型跑出了中國速度,技術層、配套設施層、應用層,同時在各個環(huán)節(jié)同步崛起,而不是等著底層大模型技術成熟后才慢慢跟上。一面繼續(xù)夯實地基,一面遍地開花,整艦加速前進,衍生出更多的中國大模型模式。

大模型,兩條腿走路

從3月如雨后春筍般冒頭至今,短短4個月的時間,大模型正在從“通用型”走向“產業(yè)落地”。

通用大模型是一場“贏家通吃”的大逃殺,把大模型用起來,比做出來更重要。在此次世界人工智能大會上,所有大模型升級的關鍵詞都是“產業(yè)”。

作為大模型的提供方,螞蟻、騰訊、百度、阿里、華為、網易等大廠結合此前已有領域的經驗優(yōu)勢,快速探索垂類場景應用。

阿里的通義千問大模型,就率先用在了智慧金融。通過將自然語言理解和生成能力與金融場景結合,通義千問與中金財富、杭州銀行、恒生電子等合作,通過智能問答、智能外呼、智能助手,來幫助企業(yè)識別市場風險、理解客戶需求。

以游戲和教育為主的網易,則將大模型率先與這兩個領域結合。在教育領域,網易有道自研了國內首個教育大模型“子曰”,在此次大會還發(fā)布了最新應用成果——虛擬人口語教練,可以1V1體驗類似真人的口語私教。

而在自動駕駛領域積累多年的百度,把大模型投入了汽車交通領域。在汽車制造領域,百度智能云為長安汽車提供了人工智能基礎設施平臺和數字人平臺,與吉利汽車一起打造了汽車行業(yè)大模型,構建了工廠數字化大腦,幫助降低管理運維成本。

正如華為輪值董事長胡厚崑提到,“人工智能的發(fā)展關鍵是走深向實,著力點放在讓人工智能為千行百業(yè)的生產活動服務,為科研創(chuàng)新服務?!?

不過,這波中國大模型們產業(yè)落地的姿勢雖各不相同,但在優(yōu)勢領域站穩(wěn)后,都開始一致向外擴展,比拼起了行業(yè)覆蓋能力。

以騰訊為例,目前,騰訊云已經為傳媒、文旅等10余個行業(yè)提供了超過50個大模型行業(yè)解決方案;華為的盤古大模型則主要與金融、制造、醫(yī)藥研發(fā)、煤礦、鐵路等行業(yè)相結合落地......總體而言,智慧政務、智慧金融、智慧交通成為搶手垂類賽道。

騰訊集團高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產業(yè)事業(yè)群CEO湯道生表示,“通用大模型可以在100個場景中,解決70%-80%的問題,但未必能100%滿足企業(yè)某個場景的需求?!?/p>

為了提升行業(yè)大模型的競爭力,企業(yè)們需要深入垂類行業(yè)的具體場景,貼身肉搏真正考驗技術的細節(jié)與效果。

作為持續(xù)進化的技術,大模型光能用起來還不夠。正如每一個技術的發(fā)展,都需要兩條腿走路,一條是實用性,一條是先進性,大模型的實用性,是借由產業(yè)側落地逐步探索的,而先進性則體現在對跨模態(tài)難題的突破。

參考ChatGPT從3.5到4.0的路徑,生成式大模型的技術前進之路,是單模態(tài)到多模態(tài)的,從一開始同質化嚴重的文生文,正在一路向文生圖、文生聲、文生視頻演進。

在通義千問之后,阿里云此次宣布推出“通義大模型”新成員AI繪畫“通義萬相”,與文心一格、商湯秒畫類似,文生圖賽道已經擁擠起來。

而在文生圖之后,文生聲、文生視頻是接下來的賽點。

以視頻為例,作為文、聲、圖的結合體,文生視頻也是生成式大模型的終極形態(tài)。目前,文生視頻技術的難點在于連貫畫面素材的生產?;跀底秩说囊延屑夹g,文生視頻最快在數字人場景實現。

例如,商湯的如影大模型,能將文本文案,一鍵生成知識分享、品牌宣傳、短視頻帶貨、培訓宣講、熱點資訊等各類數字人視頻,以及3D內容生成平臺“瓊宇”(場景生成)、“格物”(物體生成),基于3D內容生成技術對空間和物體復刻與交互。

以往,技術往往都是先發(fā)展,后應用。而在這一波大模型浪潮下,技術的先進性、實用性同步發(fā)展,兩條腿走路的大模型正在加速前進。

產業(yè)拼圖,逐個補齊

大模型狂奔了4個月,產業(yè)的拼圖,也在一塊一塊逐漸補齊。

以大模型為核心的MaaS服務平臺,是大模型飛機著陸的機場。大模型如何落地、落地速度,都與這個機場平臺的建設成熟程度緊密相關。

目前,百度文心千帆、阿里靈駿PAI平臺、騰訊模型商店、火山引擎的火山方舟,雖然有細分的差別,但都是MaaS服務平臺,幫助企業(yè)更好的精調、部署行業(yè)大模型,將大模型應用在產業(yè)中。

WAIC中,MaaS平臺的升級也是一大主要看點。會上,騰訊云公開了幾大重點行業(yè)方向,包括金融風控、交互翻譯、數智人等創(chuàng)新場景,下一步將布局AI for Science,持續(xù)通過AI 大模型應用在天文探索、文化考古等領域。

在不久前,火山引擎也發(fā)布了MaaS服務平臺火山方舟,包括模型廣場和模型工具兩個重要模塊,核心目的也是通過平臺力量幫助企業(yè)更好的做應用落地。

而在發(fā)展的過程中,安全問題也逐漸暴露出來。

無論是AI詐騙還是三星的員工數據泄露,模型安全一度成為了社會焦點?,F階段,解決問題的前提是發(fā)現問題,亮起安全紅燈,才能有的放矢的解決。

為此,螞蟻推出了可信程度安全評測系統“蟻鑒2.0”,作為業(yè)內首個產業(yè)級支持文本、圖像等全數據類型的AI安全檢測平臺,“蟻鑒2.0”新增AIGC安全性、AI可解釋評測能力,可服務于金融、教育、文化、醫(yī)療、電商等領域10多個大規(guī)模復雜業(yè)務場景。

另外,螞蟻還將發(fā)布以隱私計算技術為核心的隱語開源框架1.0版本、“隱私計算安全對戰(zhàn)”科普互動游戲,數字版權保護平臺“鵲鑿”等。

螞蟻的技術人員告訴光錐智能:“當面對多模型決策時,企業(yè)可以將大模型開放給蟻鑒平臺進行評分,將有4個不同的評分標準,就像論文的查重系統,檢測模型的安全指數并打分,為企業(yè)提供指導?!?/p>

不過,據光錐智能了解到,目前,蟻鑒僅能檢測問題,并不提供針對性解決數據安全問題的方案。還需要其他廠商共同完善產業(yè)鏈條。

另一方面,數據技術的發(fā)展也在突破大模型本身的限制。

正如前文所講,大模型正在經歷從通用到行業(yè)的變遷,這個過程受到兩個方面的限制:一是通用大模型只有“短期記憶”,無論是國內還是國外,OpenAI最新發(fā)布了GPT4的開源版本中也強調,有8k的Token限制;二是訓練行業(yè)專有大模型,企業(yè)需要將私有數據與通用大模型進行結合,私有數據如何安全的接入大模型?如何更高效率、低成本的處理動態(tài)變化的數據?

這也就是為什么,大模型火了之后,向量數據庫隨之火爆的原因。

星環(huán)科技創(chuàng)始人孫元浩向光錐智能解釋道:“向量數據庫就像是大模型的外腦,能夠幫助大模型擁有長期記憶,且私有數據可以通過向量化存儲在向量數據庫中,既能滿足瞬時接入和輸出,也保障企業(yè)私有數據不被泄露?!?/p>

為此,騰訊云發(fā)布了云原生向量數據庫Tencent Cloud VectorDB,支持10億級向量檢索規(guī)模,并將延遲控制在毫秒級。相比傳統單機插件式數據庫檢索規(guī)模提升10倍,同時具備百萬級每秒查詢(QPS)的峰值能力。

星環(huán)科技發(fā)布了分布式向量數據庫Transwarp Hippo。支持存儲、索引以及管理海量的向量式數據集,提供向量相似度檢索、高密度向量聚類等能力,有效地解決了大模型在知識時效性低、輸入能力有限、準確度低等問題。

向量數據庫火爆的背后,是大模型帶動著整個數據產業(yè)鏈向前發(fā)展。

在訓練大模型之前的數據準備(清洗、過濾、提純)、數據處理(選型、質量、標注)在經歷了數道工序后才能“喂”給大模型,而中國目前數據產業(yè)相對分散,導致數據在流通的過程中容易遇到安全問題,且效率不高。

比如,需要先把復雜的非結構化數據通過向量化(embedding),處理統一成多維空間里的坐標值,才能夠為大模型所用,但如Zilliz一類的向量數據庫,并不幫企業(yè)完成向量化的過程。

這就需要一個一站式的數據處理平臺。和數據打了十幾年交道的孫元浩,將經驗凝結在了星環(huán)的Sophon LLMOps中,通過該平臺,用戶可以完成數據采集、知識沉淀、大模型迭代提升的完整閉環(huán)。同時將向量數據庫與圖數據庫進行結合,能夠更好的幫助大模型跨領域知識學習和調優(yōu),讓大語言模型能更好地理解不同領域的專業(yè)術語、縮寫、常見詞匯和語法,承擔統一的語義理解功能,解決業(yè)務領域性問題。

產業(yè)鏈的陸續(xù)補齊,是大模型發(fā)展的基石,同時也將帶起諸多的產業(yè)鏈機會,共建一個完整的模型生態(tài)。

軟件、硬件,兩手抓

今年整個展覽館,素有“人氣王”之稱的機器人被數字人搶了風頭。

數字人展館外人頭攢動,圍了一圈又一圈。商湯搭建如影數字人生成平臺,現場演繹3D數字人生成過程;網易有道豎屏展示虛擬人口語教練,吸引了參展人上前互動;魔琺科技還原虛擬人試播間,虛擬人一上午連播三場。

雖然,近期AI主播、AI數字人大規(guī)模涌入了短視頻平臺,掀起了一波討論熱度,但逛完一圈卻發(fā)現沒人展出2D數字人,顯然相比其實用性,酷炫、好玩、互動性強的3D數字人更能搶奪人們的目光。

走進AI繪畫平臺的場館,依然令人眼花繚亂。阿里打造巨屏展示其文生圖效果,商湯使用超大卷屏演示其秒畫功能。數字人、AI繪畫,AIGC儼然成為大眾最關心的事兒,也是大模型應用中跑得最快的方向。

AIGC熱度居高不下,成為了人們茶余飯后的談資,不過更重要的是要推進產業(yè)落地。

網易伏羲預訓練及生成式人工智能平臺負責人趙增告訴光錐智能,目前游戲是圖像生成的核心應用場景之一?!坝螒驁鼍靶枰獎?chuàng)作大量的內容,例如各種不同朝代的角色,世界各地的風景,通過文圖功能可快速生成手稿,激發(fā)創(chuàng)意,提升游戲制作效率?!?/p>

光錐智能逛展過程中發(fā)現,相比于年初,市面上內容生成的類型變得豐富了起來。文生圖幾乎是各家的標配,除此之外,更多維度的多模態(tài)能力越來越完善。比如,騰訊利用文生音頻技術,在音樂創(chuàng)作領域推出了XMusic生成式通用作曲框架。

從最初的文生圖,到現在的文生音頻、圖生圖,生成內容的類型越來越多樣化,呈現出從單模態(tài)走向多模態(tài)的趨勢。但這還遠遠不夠,參照國外Midjourney一類軟件的發(fā)展,文生視頻將是下一階段的方向,而國內公司在這方面探索還處于特別早期。

“左手軟件,右手硬件”,AIGC應用落地正在表現出“兩手抓”的趨勢。

大會剛開幕,馬斯克在發(fā)言中就提出:“未來人類將會有更多機器人產品,預計地球上的機器人數量將會超過人類數量。

據了解,今年現場共20余款機器人共同亮相,多款為首發(fā),包括達闥搭載大模型對話能力的雙足機器人、特斯拉人形機器人擎天柱、網易伏羲具身智能工程機器人、微創(chuàng)手術機器人、美團無人機V4、宇樹四足機器人、科大訊飛機器狗、云深處絕影Lite3四足機器人等。

大模型讓軟件重做了一遍,但離實際應用到機器人行業(yè)還有很長的距離。

長期以來,機器人一直面臨前端需求不足、單體成本太高、無法規(guī)?;a等難題。某機器人廠商市場負責人向光錐智能透露,幾年間,我們的機器人成本降低到此前的三分之一,但于行業(yè)而言,在實際應用中還有很多未知問題需要磨合。

上述負責人表示,理想狀態(tài)下,大模型能夠使機器人長出靈魂,讓它自主做決策,跟實際環(huán)境去互動。

但遺憾的是,目前還很難做到,機器人的邊緣端資源有限,已有的算力帶不動大模型部署,而部署了高昂的GPU又會繼續(xù)拉高機器人的單價。

對此,有創(chuàng)業(yè)者稱,AI技術路線尚未走通,可能五年之內也難出現大規(guī)模人形機器人的產品形態(tài)應用。

不過,包括馬斯克在內的多位企業(yè)家都認為,機器人是人工智能的“具身智能”落地。在更長期的未來中,機器人的成熟會將人工智能的應用從信息產業(yè),帶向更深更大的實體世界中。

結語

中國大模型正處于一片欣欣向榮的態(tài)勢。

不過,行業(yè)熱鬧之中,我們也看到了大模型技術路徑、產業(yè)落地、配套設施搭建、應用生態(tài)仍處于早期階段。

正如阿里云周靖人所說,“大模型領域你追我趕的過程剛剛開始,大家還是要有一些耐心?!?/p>

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