2023年，以聊天機器人ChatGPT爆火為代表，起起伏伏、整體向上的人工智能產業(yè)迎來了大模型時代。

回溯過往，人工智能的發(fā)展經歷了三個階段：

第一次是上世紀末的專家系統(tǒng)時代，特征是將專家的領域知識轉變?yōu)橛嬎銠C模型，用以推理并得出與專家相同的結論。

第二次是不久前的“機器學習+深度學習”時代，在以CNN、RNN為代表的神經網絡的賦能下，比如車牌識別、人臉識別這類計算機視覺應用，識別準確率從過去的92%、93%，提高到了99%以上，在該階段有部分產品徹底實現了產品化、規(guī)?；瘧?。

第三次即是眼下的大模型時代，起源是2017年谷歌發(fā)表的一篇論文《AttentionIsAllYouNeed》，里面提出了革命性的Transformer深度神經網絡，一舉將深度學習的模型參數提高到了上億級別，并且在之后的迭代發(fā)展中，模型參數被逐步提升到了幾十億、幾百億甚至幾千億，意味著模型的復雜程度和學習能力逐步提高，越來越有接近人的表現。

換句話說，大模型產品并非采用上個時代模型參數受限的CNN、RNN架構，而是借助Transformer另起爐灶，達到了一種類似“小孩開竅”的「涌現」現象——當模型突破某個規(guī)模時，能力水平直線上升。

這樣一來，大模型能做的事情變得更多了，并且效果更好，比如文本生成、語言理解、知識對話、邏輯推理等等。

再由于Transformer是一項新技術，無論是傳統(tǒng)玩家還是新興企業(yè)都處在接近的起跑線，所以業(yè)界參與大模型的玩家非常多、類型非常廣，各方都希望通過大模型抓住新一輪產業(yè)機會。

此時，為了深入探究大模型與物聯(lián)網行業(yè)是否存在關聯(lián)？大模型是否將創(chuàng)新IoT產品或改善企業(yè)流程？物聯(lián)傳媒記者特別采訪了中科創(chuàng)達物聯(lián)網事業(yè)群副總裁楊新輝先生，基于中科創(chuàng)達近來在大模型領域的諸多動作，詢問行業(yè)及企業(yè)的詳細信息，希望增進大眾對大模型的了解。

中科創(chuàng)達大模型產品基本信息一覽：

產品名稱：中科創(chuàng)達魔方RUBIK大模型

產品定位：為行業(yè)客戶的智能化升級提供AI賦能

產品規(guī)劃：全面覆蓋了從邊緣端(RUBIK Edge)、語言大模型(RUBIK Language)、多模態(tài)(RUBIK Multi-Modal)、機器人(RUBIK Robot)等大模型系列，并積極探索大模型在不同行業(yè)場景的落地應用。

以下是楊總和物聯(lián)傳媒的對話精選。

Part 1：

中科創(chuàng)達的大模型產品特征

物聯(lián)傳媒：根據2022年財報，中科創(chuàng)達的營收可以分出三類來源，分別是智能軟件業(yè)務、智能汽車業(yè)務、智能物聯(lián)網業(yè)務，三者營收占比均接近三分之一，并且智能物聯(lián)網業(yè)務較上年同期增長39%，增長僅次于汽車業(yè)務。請問對于智能物聯(lián)網業(yè)務，可否向我們簡單分享它的起源與發(fā)展方向。

楊新輝：中科創(chuàng)達成立于2008年，是全球領先的智能操作系統(tǒng)產品和技術提供商。得益于移動互聯(lián)網時代來自智能手機的爆發(fā)式需求，中科創(chuàng)達業(yè)績快速增長并于2015年在深交所上市。隨著發(fā)展向前推進，物聯(lián)網行業(yè)興起，中科創(chuàng)達物聯(lián)網業(yè)務最早開始于2016年，寄托了我們將操作系統(tǒng)從智能手機推進到物聯(lián)網的目標。

我們物聯(lián)網業(yè)務的定位是硬件產品及解決方案提供商，覆蓋從智能模組、參考設計、到整機，再到物聯(lián)網平臺的端到端完整方案。但中科創(chuàng)達的優(yōu)勢還是操作系統(tǒng)及基于操作系統(tǒng)構建的軟件和解決方案，包括端側、邊緣側操作系統(tǒng)，再加上AI算法、平臺管理能力。

物聯(lián)傳媒：在所有業(yè)務中，了解到大模型是公司比較新的一項業(yè)務，公司基于哪些原因推出了大模型？

楊新輝：主要是基于對產業(yè)發(fā)展的洞察，大模型有望推動產業(yè)產生結構性的變化，雖然這還是一件長遠的事，但我們看得到趨勢正在形成，中科創(chuàng)達也愿意擁抱、布局新興技術來給產業(yè)賦能。

物聯(lián)傳媒：公司大模型產品的定位和用途是什么？

楊新輝：我們的大模型產品叫中科創(chuàng)達魔方RUBIK大模型，定位是在邊緣側和端側產品上優(yōu)化交互，以及面向企業(yè)提供基于模型的AI服務。

為方便理解，可以將我們的業(yè)務拆分為兩部分：

一部分是產品創(chuàng)新，就是傳統(tǒng)的手機、汽車、物聯(lián)網業(yè)務，會通過大模型把AI能力補充上去，以創(chuàng)新內容交互的形式提高產品價值。比如市面上常見的語音實時轉寫終端，加入大模型能力后可以新增語篇規(guī)整、生成摘要、生成紀要等能力，顯著提高一些崗位的工作效率；再比如汽車場景，傳統(tǒng)座艙內不少用戶困擾于繁雜的表盤信息，加入大模型能力后，智能座艙的出現為用戶提供更直觀、準確的交互和指導，跨越式提高了用戶體驗。

另一部分是流程創(chuàng)新或稱為企業(yè)數字化轉型，這部分的熱門應用有智能客服、直播數字人等等。

物聯(lián)傳媒：現在中科創(chuàng)達魔方RUBIK大模型的應用規(guī)模如何？

楊新輝：坦白講現在整個大模型行業(yè)都還處于發(fā)展早期，B端客戶們也都還在理解、認知、思考、學習和研究大模型的階段，用量方面還有很大增長空間。

但中科創(chuàng)達也都一直在努力推動應用落地。

今年6月，我們與高通合資成立的公司創(chuàng)通聯(lián)達推出了旗下首款集成大模型的智能搬運機器人解決方案，使用戶可以通過自然語言與智能搬運機器人交互，提出服務指令。

7月份，我們與北京智源人工智能研究院共同成立“魔方未來聯(lián)合實驗室”，希望推進大模型技術創(chuàng)新與成果轉化，促進技術在智能汽車、智能機器人、智慧工業(yè)、智能物聯(lián)網等領域的應用落地。

Part2：

大模型與物聯(lián)網行業(yè)的相關性

物聯(lián)傳媒：會不會存在場景不需要用到大模型，直接用之前一代的人工智能版本就夠了呢？

楊新輝：這種情況是存在的。比如前面提的人臉識別、車牌識別應用，行業(yè)的成本、效率都足夠好了，大模型就不需要往那個領域創(chuàng)新。但比如多輪對話，要讓對方感知不到是機器人，就需要更換為大模型。大模型解決的是以前技術無法解決的問題。

物聯(lián)傳媒：我們前面聊了ChatGPT是一種大語言模型應用，但在實際的使用中，我個人感覺它在垂直領域產出有思想、有深度的內容還依然有不足。

楊新輝：對，這方面它還不是說要完全取代，但是大模型完全可以做好一個助理的角色了，包括收集過去的信息、整理資料、列出框架，并且耗時非常短。比如說寫高考作文，人寫完需要30分鐘，大模型只需要30秒。

而且我們認為，大模型的重要性是可以比擬工業(yè)革命時期蒸汽機的出現。當時，以蒸汽機為動力的機械使紡紗、織布工序從人工轉向自動，可能產生了10倍以上的產能提升；現在大模型出現，也在主打對智力工作進行替代或顯著增強。

打個比方，我們把人工智能的技術能力想象為一個水平面，技術的成熟和完善相當于水平面不斷被抬高，以至于蓋過了一些島嶼和陸地，這些島嶼和陸地就是人類承擔的部分工作。

這種情況下，假設說基于CNN、RNN技術構建的人臉識別、車牌識別等應用可以算是小模型，替代了10%的人類工作；那么到大模型應用里，對人類工作的替代率就可以達到30%-40%。

比例數據僅做參考，但根本上來說，大模型確實比此前幾代人工智能技術能做的事情更多了，甚至現在新型的大模型可以去通過圖靈測試，比如一些客服電話，可能當我們發(fā)現是機器人的時候，其實這個電話已經把想傳達、想詢問的信息說清楚了。

物聯(lián)傳媒：除了互聯(lián)網應用，大模型將最先在哪些物聯(lián)網場景有應用潛能？

楊新輝：今天我們談的大模型浪潮主要還是在AIGC大的范疇里，即基于人工智能做內容產生。物聯(lián)網場景里有內容產生的地方，比如說跟人有反復交互的產品類型，不管是語言還是圖像形式，大模型就會有突出的應用價值。

物聯(lián)傳媒：既然行業(yè)整體處于發(fā)展早期，公司在該賽道上有哪些具體規(guī)劃？

楊新輝：我們的模型會做一個長期的工作。

今年是先從語言模型開始，從百億規(guī)模參數一直到千億規(guī)模參數，大概會做五、六個檔次。其中參數規(guī)模相對最小的一類（比如說70億、130億或者300億以下參數），主要用在邊緣和端側設備上，這也是我們業(yè)務發(fā)展的重點。

到明年中期，預計多模態(tài)產品會出來，到時不止覆蓋語言，也會覆蓋圖像類應用，并且這些產品也將逐步應用在邊緣端和機器人領域。

物聯(lián)傳媒：我們應該怎么想象和理解大模型的發(fā)展?jié)撃埽?/p>

楊新輝：從產品角度來看，大模型就是一個軟件形態(tài)的生產效率工具，把它用上去了，工作效率有望大幅提升。

從更產業(yè)化的角度來說，市面上好多需求都是由新技術來驅動的，因為沒有新技術，用戶沒有替換的動力。大模型就是一項新技術。

比如現在我們看到一些品牌在醞釀、研發(fā)大模型手機，原因是用戶換機的意愿已經大幅降低，當未來大模型手機產品出來并且切中用戶痛點、爽點的時候，那就會驅動整個行業(yè)都用上大模型。其他很多行業(yè)也與此相似，大模型技術具有非常大的發(fā)展空間。

Part3：

大模型的建設與選型

物聯(lián)傳媒：您覺得大模型有沒有技術門檻？

楊新輝：大模型的技術門檻其實很高，壁壘主要有三個——數據、算力和算法，這三者分別代表了數據獲取及清理能力、投入資金水平、技術復雜度，除了部分頭部企業(yè)，很多公司無法長期投入在所有這些事上。

物聯(lián)傳媒：在客戶了解大模型產品時，勢必會看到行業(yè)中有不少開源產品，您是如何看待開源大模型的？

楊新輝：現在開源模型的確有很多，可能初步能滿足用戶使用的需求，但在商業(yè)場景，開源產品存在的風險不容忽視。

舉個簡單的例子，國外的開源模型可能就沒有做過與國內價值觀、風俗文化等方面的對齊，這才有模型區(qū)域化的趨勢，很難存在一個模型全球都好用。

另一方面，我們認為大模型并非是一個直接套用的標準化產品，它的商業(yè)模式更多是“產品+服務”，所以大模型應該有很多服務階段，比如對企業(yè)業(yè)務的咨詢、對數據的理解、對模型的訓練/部署/調優(yōu)，本質上是一個非常復雜的工作，需要有非常復雜的、全棧的技術團隊才能把這件事做出來，這不是開源產品能保證效果的。

物聯(lián)傳媒：結合現在熱鬧的情況，您認為最終行業(yè)會留下多少大模型？

楊新輝：通用模型可能只會剩下幾個，但是在垂直行業(yè)領域，面向不同的數據基礎會存在很多的領域模型。

領域模型與通用模型的區(qū)別，就好像?？漆t(yī)生與普科大夫，?？漆t(yī)生勢必在專業(yè)領域里能力更強，并且會有非常多類型的?？漆t(yī)生。

物聯(lián)傳媒：中科創(chuàng)達大模型產品的定位是?？漆t(yī)生還是普科大夫？

楊新輝：我們還是會先訓練出一個普科大夫。因為從根本上說，中科創(chuàng)達的定位是提供基礎的、底層的技術，以第三方平臺的身份，幫助垂直領域有數據資產的企業(yè)更快構建屬于他們自己的模型而不用從0開始。

當然，后期當我們參與的行業(yè)、服務的企業(yè)、經驗的積累足夠多時，也就有機會直接向他們提供專業(yè)的垂直行業(yè)模型。