seo评测网怎么样：纵览2023世界人工智能大会：百模大战4个月，中国AI产业怎么样了？

身处大模型的浪潮之中，AI的热度一波接着一波。

7月6日，2023年亚洲人工智能会议在北京举行，一度冲上了微博热搜榜。在5万平方米的会场中，400多家企业的展台员工都在不遗余力地讲解着自家新产品，参会的人们不断穿梭其中，“脚都走麻了，但心态还是很澎湃。”有观众说道。

在现场，光锥智能发现大会的展会均是按市场部署，软件、硬件、芯片“一家人整整齐齐”的排列着。阿里、百度、腾讯三连座，无异于登台竞技，而观众们能在5分钟之内纵览全国最新大模型，边看边对比。

成为全球最大的AI盛会，此次与往届不同的是，通用人工智能的曙光似乎就在咫尺之间，群雄逐鹿的战意感染了每一个见证者。

特斯拉创始人、CEO埃隆·马斯克连线开场，图灵奖得主、中国科大学教授、上海期智研究院院士姚期智主持讨论这次会议，不仅集齐了百度文心、阿里通义、华为盘古、讯飞星火、商汤日日新等30余个海内外大模型，还有80余位全球外教授，特斯拉、微软、华为、阿里等50余位海内外大咖，学术界与科技界正在合力推开时代厚重的大门。

最为基础的大模型层，技术平台迎来新的迭代升级，如何赋能千行百业，推进行业落地成为新阶段的阐述主题。

AIinfra结构似乎尚不成熟，但大模型的配套设施跟了上来，适应大模型估算存储的向量数据库作为热门赛道，保证大模型安全运行的AI安全监测平台顺势而生。

应用落地抢在了大模型成熟的后面，软件应用渗透至各行各业场景，硬件端又催生了一批机器人新产品。

中国大模型跑出了中国速度，技术层、配套设施层、应用层，同时在各个环节同步崛起，而不是等着底层大模型技术成熟后才逐渐跟上。一面继续夯实地基，一面遍地开花，整舰加速前进，衍生出更多的中国大模型方式。

大模型，两条腿走路

从3月如雨后春笋般冒头至今，短短4个月的时间，大模型正在从“通用型”走向“产业落地”。

通用大模型是一场“赢家通吃”的大逃杀，把大模型用上去，比做起来更重要。在这次全球人工智能大会上，所有大模型升级的关键词都是“产业”。

成为大模型的提供方，蚂蚁、腾讯、百度、阿里、华为、网易等大厂结合此前已有领域的经验优势，快速探索垂类场景应用。

阿里的通义千问大模型，就率先用在了智慧金融。通过将自然语言理解和生成能力与金融场景结合，通义千问与中金财富、杭州银行、恒生电子等合作，通过智能问答、智能外呼、智能助手，来帮助企业识别市场风险、理解客户需求。

以游戏和教育为主的网易，则将大模型率先与这两个领域结合。在教育领域，网易有道自研了全球首个教育大模型“子曰”，在这次会议还公布了最新应用成果——虚拟人口语教练，可以1V1体验类似真人的口语私教。

而在自动驾驶领域积累多年的百度，把大模型投入了汽车交通领域。在车辆制造领域，百度智能云为长安汽车提供了人工智能基础设施平台和数字人平台，与吉利汽车一起构建了汽车市场大模型，构建了工厂数字化大脑，帮助减少管理运维成本。

正如华为轮值董事长胡厚崑提到，“人工智能的发展关键是走深向实，着力点放在让人工智能为千行百业的生产活动服务，为科研创新服务。”

不过，这波美国大模型们产业落地的姿势虽各不相似，但在优势领域站稳后，都开始一致向外扩展，比拼起了市场覆盖能力。

以腾讯为例，目前，腾讯云已经为传媒、文旅等10余个市场提供了低于50个大模型市场解决方案;华为的盘古大模型则主要与金融、制造、医药开发、煤矿、铁路等产业相结合落地......总体而言，智慧政务、智慧金融、智慧交通作为抢手垂类赛道。

腾讯集团高级执行总监裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，“通用大模型可以在100个场景中，解决70%-80%的问题，但或许能100%满足企业某个场景的需求。”

为了提高市场大模型的竞争力，企业们必须深入垂类产业的具体场景，贴身肉搏真正考验技术的细节与效果。

成为持续进化的技术，大模型光能用上去还不够。正如每一个技术的发展，都必须两条腿走路，一条是实用性，一条是先进性，大模型的实用性，是借由行业侧落地逐步探索的，而先进性则表现在对跨模态难题的突破。

参考ChatGPT从3.5到4.0的路径，生成式大模型的技术前进之路，是单模态到多模态的，从一开始同质化严重的文生文，正在一路向文生图、文生声、文生视频演进。

在通义千问期间，阿里云此次宣布推出“通义大模型”新成员AI绘画“通义万相”，与文心一格、商汤秒画类似，文生图赛道已经拥挤起来。

而在文生图后来，文生声、文生视频是接下去的赛点。

以视频为例，作为文、声、图的结合体，文生视频只是生成式大模型的终极形态。目前，文生视频技术的难点在于连贯画面素材的生产。基于数字人的已有技术，文生视频最快在数字人场景实现。

比如，商汤的如影大模型，能将文本文案，一键生成知识分享、品牌宣传、短视频带货、培训宣讲、热点资讯等各种数字人视频，以及3D内容生成平台“琼宇”（场景生成）、“格物”(物体生成)，基于3D内容生成技术对空间和物体复刻与交互。

以往，技术通常都是先发展，后应用。而在这一波大模型浪潮下，技术的先进性、实用性同步发展，两条腿走路的大模型正在加快前进。

产业拼图，逐个补齐

大模型狂奔了4个月，产业的拼图，也在一块一块逐渐补齐。

以大模型为核心的MaaS服务平台，是大模型火车着陆的车站。大模型如何落地、落地速度，都与这个机场平台的建设成熟程度紧密相关。

现在，百度文心千帆、阿里灵骏PAI平台、腾讯模型商店、火山引擎的火山方舟，虽然有细分的差距，但都是MaaS服务平台，帮助企业更好的精调、部署行业大模型，将大模型应用在产业中。

WAIC中，MaaS平台的升级也是一大主要亮点。会上，腾讯云公开了几大重点产业方向，包括金融风控、交互翻译、数智人等变革场景，下一步将布局AIforScience，持续通过AI大模型应用在天文探索、文化考古等领域。

在不久前，火山引擎也公布了MaaS服务平台火山方舟，包括模型广场和模型工具两个重要模块，核心目的只是通过平台力量帮助企业更好的做应用落地。

而在发展的过程中，安全问题也随之暴露出来。

无论是AI诈骗还是三星的人员数据泄露，模型安全一度作为了社会焦点。现阶段，解决问题的前提是发现问题，亮起安全红灯，才能有的放矢的解决。

因此，蚂蚁推出了可信程度安全测评系统“蚁鉴2.0”，作为业内首个行业级支持文本、图像等全数据类别的AI安全测试平台，“蚁鉴2.0”新增AIGC安全性、AI可解释评测能力，可服务于金融、教育、文化、医疗、电商等领域10多个大规模复杂业务场景。

另外，蚂蚁还将公布以隐私计算技术为核心的隐语开源框架1.0版本、“隐私计算安全对战”科普互动游戏，数字版权保护平台“鹊凿”等。

蚂蚁的技术人员告诉光锥智能:“当面对多模型决策时，企业可以将大模型开放给蚁鉴平台进行评分，将有4个不同的评分标准，就像论文的查重系统，检测模型的安全指数并打分，为企业提供指导。”

不过，据光锥智能了解到，目前，蚁鉴仅能测试问题，并不提供对于性解决数据安全问题的细则。还必须其他厂商共同建立行业链条。

另一方面，数据技术的发展也在突破大模型原本的限制。

正如前文所讲，大模型正在经历从通用到市场的演变，这个过程遭到两个方面的限制:一是通用大模型只有“短期记忆”，无论是全球还是美国，OpenAI最新公布了GPT4的开源版本中也指出，有8k的Token限制;二是训练行业专有大模型，企业必须将私有数据与通用大模型进行结合，私有数据能否安全的接入大模型?怎样更高效率、低成本的处理动态变化的数据?

这也就是为什么，大模型火了以后，向量数据库逐渐火爆的原因。

星环科技创始人孙元浩向光锥智能解释道:“向量数据库就像是大模型的外脑，能够帮助大模型拥有长期记忆，且私有数据可以通过向量化储存在向量数据库中，既能满足瞬时接入和输出，也保障企业私有数据不被泄露。”

因此，腾讯云发布了云原生向量数据库TencentCloudVectorDB，支持10亿级向量检索规模，并将延迟控制在毫秒级。相比传统单机插件式数据库检索规模提高10倍，同时具有百万级每秒查询（QPS）的峰值能力。

星环科技公布了分布式向量数据库TranswarpHippo。支持储存、索引以及管控海量的向量式数据集，提供向量相同度检索、高密度向量降维等能力，有效地解决了大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题。

向量数据库火爆的背后，是大模型带动着整个数据产业链向前发展。

在训练大模型之前的数据准备（清洗、过滤、提纯）、数据处理(选型、质量、标注)在历程了数道工序后才会“喂”给大模型，而美国现在数据产业相对分散，导致数据在流通的过程中易于遇到安全问题，且效率不高。

例如，需要先把复杂的非结构化数据通过向量化（embedding），处理统一成多维空间里的坐标值，才无法为大模型所用，但如Zilliz一类的向量数据库，并不帮企业完成向量化的过程。

这就必须一个一站式的数据处理平台。和数据打了十几年交道的孙元浩，将经验凝结在了星环的SophonLLMOps中，通过该平台，用户可以完成数据采集、知识沉淀、大模型迭代提升的完整闭环。同时将向量数据库与图数据库进行结合，能够更好的帮助大模型跨领域知识学习和调优，让大语言模型能更好地理解不同领域的专业术语、缩写、常见词汇和语法，承担统一的词义理解功能，解决业务领域性问题。

产业链的陆续补齐，是大模型发展的基石，同时也将带起各种的行业链机会，共建一个完整的模型生态。

软件、硬件，两手抓

今年整个展览馆，素有“人气王”之称的机器人被数字人抢了风头。

数字人展馆外人头攒动，围了一圈又一圈。商汤建立如影数字人生成平台，现场演绎3D数字人生成过程;网易有道竖屏展示虚拟人口语教练，吸引了参展人上前互动;魔珐科技还原虚拟人试播间，虚拟人一晚上连播三场。

尽管，近期AI主播、AI数字人大规模涌入了短视频平台，掀起了一波讨论热度，但逛完一圈却发觉没人展出2D数字人，显然相比原来用性，酷炫、好玩、互动性强的3D数字人更能抢夺人们的目光。

走进AI绘画平台的场馆，依然令人眼花缭乱。阿里打造巨屏展现其文生图效果，商汤使用超大卷屏演示其秒画功能。数字人、AI绘画，AIGC俨然变成大众最关心的事儿，也是大模型应用中跑得最快的方向。

AIGC热度居高不下，成为了人们茶余饭后的谈资，不过更重要的是要加强产业落地。

网易伏羲预训练及生成式人工智能平台负责人赵增告诉光锥智能，目前游戏是图像生成的核心应用场景之一。“游戏场景必须创作大量的内容，例如各类不同朝代的角色，世界各地的风景，通过文图功能可快速生成手稿，激发创意，提升游戏制作效率。”

光锥智能逛展过程中发现，相比于年初，市面上内容生成的种类变得丰富了出来。文生图几乎是各家的标配，除此之外，更多维度的多模态能力越来越建立。比如，腾讯利用文生音频技术，在戏剧创作领域推出了XMusic生成式通用作曲框架。

从最初的文生图，到目前的文生音频、图生图，生成内容的类别越来越多元化，呈现出从单模态走向多模态的趋势。但这还远远不够，参照美国Midjourney一类软件的发展，文生视频将是下一阶段的方向，而全球公司在这方面探索还进入非常初期。

“左手软件，右手硬件”，AIGC应用落地正在表现出“两手抓”的趋势。

会议刚闭幕，马斯克在讲话中就提出:“未来人类将要有更多机器人产品，预计地球上的机器人人数将会超过人类数目。

据了解，今年现场共20余款机器人共同参展，多款为首发，包括达闼搭载大模型对话能力的双足机器人、特斯拉人形机器人擎天柱、网易伏羲具身智能工程机器人、微创手术机器人、美团无人机V4、宇树四足机器人、科大讯飞机器狗、云深处绝影Lite3四足机器人等。

大模型让硬件重做了一遍，但离实际应用到机器人市场也有很长的距离。

长期以来，机器人仍然面临前端需求不足、单体成本太高、无法规模化生产等窘境。某机器人厂商市场负责人向光锥智能透露，几年间，我们的机器人成本增加到此前的三分之一，但于市场而言，在实际应用中也有众多未知问题必须磨合。

上述负责人表示，理想状态下，大模型无法使机器人长出心灵，让它自主做决策，跟实际环境去互动。

但遗憾的是，目前还很难做到，机器人的边缘端资源有限，已有的算力带不动大模型部署，而部署了高昂的GPU又会继续拉高机器人的单价。

对此，有创业者称，AI技术路线尚未走通，可能十年之内也难出现大规模人形机器人的产品形态应用。

不过，包括马斯克在内的多位企业家都觉得，机器人是人工智能的“具身智能”落地。在更长期的今后中，机器人的成熟会将人工智能的应用从信息行业，带向更深更大的实体世界中。

结语

中国大模型正进入一片欣欣向荣的态势。

不过，行业热闹之中，我们也看见了大模型技术路径、产业落地、配套设施建立、应用生态仍进入初期阶段。

正如阿里云周靖人所说，“大模型领域你追我赶的过程刚刚开始，大家还是要有一些细心。”