“我們原先的計劃是在四季度發布我們的訊飛星火認知大模型，現在提前到5月6日發布。一方面是想讓大家一起看看，認知大模型到底能做成什么樣子；另一方面也是覺得，我們的大模型還是有一定競爭力的。”4月20日晚間，在科大訊飛（002230.SZ）的投資者交流會上，董事長劉慶峰如是說。就在當日上午，科大訊飛發布消息，將在5月6日正式發布訊飛星火大模型這一人工智能成果。
美國人工智能實驗室OpenAI研發的對話式大型語言模型ChatGPT在2022年11月30日的發布，讓人們大受震撼。作為人工智能技術驅動的自然語言處理工具，ChatGPT能夠通過理解和學習人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼，寫論文等任務。在此之后，國內科技企業巨頭們也加快了在這一領域的推進進度。
今年3月16日，百度正式發布了全新一代知識增強大語言模型文心一言，如今則是科大訊飛。“大模型絕不僅僅是生成式AI，而是會對社會產生全面影響的全新變革，會帶來整個互聯網甚至信息產業的重塑。兩年內，所有APP會基于大模型重寫一遍。”劉慶峰如是評價大模型的重大意義。此外，用友網絡和�？低暤戎亓考壙萍计髽I都在近日發布了有關人工智能的相關信息。
ChatGPT珠玉在前，國內科技企業在人工智能上的研究成果究竟處于什么水平？專家們的觀點并不一致。
“國外的公司如OpenMind投入了大量資源并持續研究了很長時間，在數據收集打標、模型訓練方式和模型工程開發等方面都踩過許多坑，也擁有大量未公開的獨有技術。這些都不是一時半會兒就能夠超越的。”AI算法專家黃頌在接受《華夏時報》記者采訪時說。
不過通信業觀察家項立剛則對《華夏時報》記者表達出他與黃頌相反的觀點，他認為，“中國的AI能力和全世界的AI能力相比，基本上是沒有差距的，甚至中國是比較領先的。”此外，國內科技企業的企業家們，似乎也信心頗足。
國內科技巨頭競相推進AI研究
4月20日上午，科大訊飛發布消息，將在5月6日正式發布訊飛星火大模型這一人工智能成果。此前，科大訊飛在2022年12月啟動了“1+N 認知智能大模型技術及應用”專項攻關，其中“1”指的是通用認知智能大模型平臺，“N”指的是將認知智能大模型技術應用在教育、醫療、人機交互、辦公、翻譯等多個行業領域，并形成獨具優勢的行業專用模型。
科大訊飛總經理吳曉如介紹訊飛在人工智能上的發展沿革時表示：“2018年起，預訓練模型范式就逐步開始在自然語言處理領域應用，包括谷歌、微軟、OpenAI、科大訊飛、智源、鵬城等單位陸續推出預訓練模型�？拼笥嶏w在預訓練模型方面，有堅實的相關技術積累，成為業界最廣泛流行的中文預訓練模型之一。2017年，科技部正式批復依托科大訊飛建設認知智能國家重點實驗室，這也是我國在人工智能高級階段認知智能領域的首個國家級重點實驗室。2022年在國家重點實驗室重組后的首批20個國家標桿實驗室中，訊飛是唯一一家承建認知智能全國重點實驗室。同時，訊飛面向認知智能領域陸續開源了6大類、超過40個通用領域的系列中文預訓練語言模型，開源3年模型庫月均調用量超1000萬，成為業界最廣泛流行的中文預訓練模型之一，在Github平臺的中文預訓練模型的星標數達13346位列第一。2022年，訊飛進一步發布了面向多模態領域的兩個輕量級預訓練模型，實現多尺度層級預訓練、有監督強化聚類表征、多預訓練任務聯合優化框架等創新點，在參數量遠小于業界公開模型（參數量小20倍以上）的情況下識別效果提升了20%30%，效果上實現了業界領先，同時也獲得全球多模態閱讀理解評測冠軍等優異成績。”
吳曉如稱，大模型將顯著提升人機交互體驗，帶來內容生成及批改輔導產品功能躍升，并提供更加精準的個性化服務，提升訊飛現有產品使用體驗。同時，訊飛認知大模型將廣泛賦能開放平臺合作伙伴。
除了科大訊飛，用友網絡、�？低暤瓤萍计髽I也在近日發布了人工智能方向上的研究進度。
2023用友BIP技術大會上，用友網絡執行副總裁兼CTO樊冠軍宣布，用友已啟動企業服務大模型訓練。他介紹了用友BIPiuap平臺，并認為AI在企業的普及應用主要有三個方向：一是企業業務與職能工作的智能化運營；二是企業應用、企業服務的自然化人機交互；三是企業客戶利用AI賦能的低代碼開發與集成平臺實現快速應用生成。
�？低晞t在近日召開的機構投資者電話會議上首次披露了自己在AI方面的具體進展。公司稱，研究院在幾年前就開始研發視覺大模型技術�，F在�？档拇竽Ｐ图夹g已經到了多模態大模型的研發階段，包括視覺、語音、文本等多模態信號的融合訓練及處理。�？低曔�披露，為了支持大模型的研發，已經構建了千卡并行的訓練能力，并且面向智能安防的場景，訓練了百億級參數的大模型。由于大模型部署的應用成本比較高，�？低曉诖竽Ｐ偷乃惴軜嬌线M行了研發，形成了更高效的行業模型，在架構上應用云、邊、域的智能物聯系統架構，實現信息的多級處理，達到成本與效果的均衡。
國產AI到底是什么水平？
與ChatGPT這樣的劃時代產品相比，國內科技企業在人工智能上的研究成果究竟處于什么水平？專家們的觀點似乎并不一致。
“近期，國內企業的一些動作和新聞報道更多是在對標LLM大模型以及像ChatGPT這樣的現象級產品。從我的角度來看，國內企業在大模型研發方面與世界頂尖公司相比仍存在差距。雖然GPT架構已經公開多年，而且通過堆算力顯卡把模型參數做上去對這些企業來說并不是非常困難的事情，但難的是要讓模型在特定任務上有超越人的能力，并且效果要好。國外的公司如OpenMind投入了大量資源并持續研究了很長時間，在數據收集打標、模型訓練方式和模型工程開發等方面都踩過許多坑，也擁有大量未公開的獨有技術。這些都不是一時半會兒就能夠超越的。粗略的評價，如果GPT4得分為100分，那么GPT3.5的得分可能在75分左右，而國內企業推出的大模型可能只有20到50分。因此，僅僅是使用GPT架構并將參數增加到幾百億并不會消除差距。這些報道更大的意義，是在‘人有我有’的公關層面。”黃頌說。
他同時認為，這一波的AI浪潮以AIGC技術為先鋒，即通過AI算法來生成自然語言、圖像、視頻和語音等內容。這些應用應該會首先影響內容生產和創意行業、搜索和科研等需要處理和理解大量信息的領域，同時也可以提高企業的日常辦公效率。
但也有與黃頌不同的觀點。項立剛認為，中國的AI能力和全世界的AI能力相比，基本上是沒有差距的，甚至中國是比較領先的。“AI除了要有算力、算法和模型之外，它還要有信息采集、信息傳輸、信息存儲和智算中心。然后，AI還是要和傳統的很多產品結合起來，形成新的終端，比如說我們的機器人。從這個角度來說，國內在智能汽車、工業互聯網這些方面都是遠遠領先于美國�，F在的情況是，我們在一些概念的炒作上面相對比較落后，技術芯片上面還有需要完善的地方，但是整個的產業發展，我覺得中國是有機會的。”項立剛表示。
與專家們相比，作為實踐者的劉慶峰信心更足：“我認為，在中國今天做認知大模型，一方面跟OpenAI有一個趕超的過程，但將來一定會是通過專用領域達到并跑，甚至領跑。再由專業領域回過頭來，在整個通用領域形成各自的優勢。”
責任編輯：徐蕓茜 主編：公培佳
