你問的第一個問題是：你在模型上做了什么？

2023年7月8日世界人工智能大會(以下簡稱WAIC)一位參展商告訴筆者自己的感受?！按竽Ｐ汀焙翢o疑問，這是本次會議不可回避的主題。

另一位來自國內(nèi)某大型創(chuàng)業(yè)公司的專業(yè)人士路過展會。她對芯片制造商非常感興趣。她說他們想成為一個大的語義模型。公司有1000個NVIDIA A100卡。但是計算率還是不夠她希望在展覽會上找到新的機會計算率高，成本劃算。

三天的會議，每個會議都有一個關(guān)于大模型的話題，每個論壇都有一個關(guān)于大模型的討論。幾乎每個展區(qū)的工作人員都會被問到大模型技術(shù)，甚至有些公司必須被投資人和股東問到大模型。

第一屆WAIC是在6年前舉行的，2018年是AI的最后一個歷史高點。那個時候，人類只是看到了AI s“超能力”AlphaGo剛剛連續(xù)擊敗了兩個人類圍棋冠軍，世界 中國對人工智能的關(guān)注正在升溫。

今天備受關(guān)注的OpenAI也是2018年推出的第一款GPT模式，但在當(dāng)時，GPT模式甚至沒有在業(yè)界激起什么波瀾。

六年來，由于AI應(yīng)用緩慢，大眾和資本對AI的耐心開始退潮。

直到ChatGPT的出現(xiàn)，AI模式讓人們對AI充滿期待，再次點燃了資本對AI技術(shù)的熱情。這次WAIC開業(yè)時，這股熱潮似乎達(dá)到了頂峰。

然而，在這次展覽中，大模型更像是一件作品“皇帝的新衣服”也許很多人不知道我不知道他們能對大模特做什么。一家芯片公司的參展商說，這三天有好幾個產(chǎn)品經(jīng)理來咨詢，希望找到他們大產(chǎn)品的市場定義。

大模型可以包含一切，但暫時不能包含一切。一名展會觀眾在展會上這樣評價。

只是錦上添花

現(xiàn)在市場上雖然有很多大型模型的落地案例，但是能夠創(chuàng)造實用價值的場景并不多。大部分都是傳統(tǒng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的附屬品，可以提升具體業(yè)務(wù)的質(zhì)量和效率。

星環(huán)科技在今年展示了兩款人工智能領(lǐng)域的大型產(chǎn)品 WAIC，一個是金融量化投資研究“無盡”模式，另一個是太陽能 南“追求”大數(shù)據(jù)分析模式。這兩款產(chǎn)品都定位于“智能助手”的方向。

大模型大大提高了產(chǎn)品的可用性，但大模型絕對不是我們的全部產(chǎn)品。星環(huán)科技商品營銷經(jīng)理何給觀眾講解了一下午的AI模型后，發(fā)現(xiàn)觀眾對AI模型確實很感興趣，但來咨詢她的人更關(guān)心大數(shù)據(jù)技術(shù)，包括矢量數(shù)據(jù)庫和圖形數(shù)據(jù)庫。她說:“對于需要金融數(shù)據(jù)庫的客戶來說，他們早就買了我們的產(chǎn)品，大型號也算是錦上添花了。

在2022年發(fā)布的年報中，星環(huán)科技表示，其在中國擁有超過1400家終端用戶，主要集中在金融行業(yè)。

事實上，對于這個行業(yè)的客戶來說，一個才流行半年的技術(shù)，是不能列為選擇過程中的參考條件的。客戶更關(guān)心平臺和軟件的功能、供應(yīng)商的技術(shù)實力、服務(wù)水平和價格。

便利意味著增加用戶產(chǎn)品使用經(jīng)驗雖然對公司用戶也很重要，但不能直接創(chuàng)造財富。以金融行業(yè)為例，量化投研助手可以幫助投資經(jīng)理、研究人員和分析人員提高工作效率。然而，底層的量化投資研究引擎仍然真正提供了商業(yè)價值。在制造業(yè)，用自然語言調(diào)用工業(yè)軟件功能，生成報表，完成知識庫內(nèi)容的問答，幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率，真正提供數(shù)據(jù)價值?；蛘呋贛OM（Manufacturing operation management)系統(tǒng)的工廠管理。

雖然提高AI模型的效率很重要，但企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初衷是改善全流程，創(chuàng)造財富。但是，AI模型不僅僅是技術(shù)RD公司的一個小插件。能夠推出自主研發(fā)車型的公司，無疑是技術(shù)水平的加分項星環(huán)科技也在5月底推出了自主研發(fā)AI領(lǐng)域的大規(guī)模產(chǎn)品。

在國內(nèi)AI模型行業(yè)，找到合適的應(yīng)用領(lǐng)域是最迫切的需求。星環(huán)科技創(chuàng)始人孫元浩認(rèn)為，一些公司在短時間內(nèi)發(fā)布了AI模型相關(guān)的產(chǎn)品，研發(fā)能力很強。然而，在他的情況下，這些AI模型是否能找到應(yīng)用領(lǐng)域或創(chuàng)造多少價值，還需要時間來驗證。

不要只看大模型

事實上，參展WAIC的公司和觀眾都非常務(wù)實。雖然每個參展商都有大模型，他們真正的目標(biāo)不一定是大型模型，而是使用AI技術(shù)的數(shù)字化、智能化產(chǎn)品。

Broadcom Intelligence在WAIC發(fā)布了一條消息“風(fēng)扇葉片內(nèi)部檢測機器人”其主要作用是及時準(zhǔn)確地識別缺陷，對風(fēng)機葉片進(jìn)行內(nèi)部觀察，防止葉片漆面影響檢查，從而減少損失和維護(hù)成本。

風(fēng)機葉片內(nèi)部檢測機器人

這個機器人是結(jié)合AI大模型的嗎？

機器人還在學(xué)習(xí)！還有人問我們大型號的，但不多。拓博智能風(fēng)電硬件產(chǎn)品總監(jiān)柯亮告訴筆者，目前風(fēng)機葉片巡檢機器人的主要功能是恢復(fù)數(shù)據(jù)，幫助工作人員進(jìn)行分析。但是，這種分析的準(zhǔn)確率不可能達(dá)到100%因為信息量太小，“一個風(fēng)電場的巡檢次數(shù)達(dá)到7萬次，但同樣的斷裂數(shù)據(jù)可能只出現(xiàn)一次，機器能學(xué)習(xí)的信息還不夠。

人臉識別，或者流水線上的CV質(zhì)檢，是學(xué)習(xí)具有某些共同特征的圖像，但是風(fēng)扇葉片可能會產(chǎn)生各種裂紋，所以機器學(xué)習(xí)是非常困難的。

這可以理解為風(fēng)機葉片巡檢機器人的主要價值在于機器人數(shù)據(jù)智能只是附加值嗎？有個觀眾這樣問柯良，他說:“我不 我不太同意這個觀點。數(shù)據(jù)是資產(chǎn)。如果只是看現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)可能是附加值，但是這些檢驗數(shù)據(jù)積累久了，就會數(shù)據(jù)循環(huán)產(chǎn)生，未來風(fēng)機葉片的檢驗也可以有足夠的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練大模型，也可以全自動化。

對于風(fēng)力發(fā)電等新興行業(yè)，沒有數(shù)據(jù)收集的基礎(chǔ)，現(xiàn)階段討論的AI大模型更多的是如何打好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

在某些情況下，醫(yī)療行業(yè)的規(guī)模參數(shù)值可能不會超過1億，AI可以幫助醫(yī)生快速得到更好的診斷、冶治。本次展覽中，GE醫(yī)療帶來的磁共振重建技術(shù)深度研究了——AIRReconDL，即通過超過440萬個樣本和高質(zhì)量數(shù)據(jù)，對磁共振圖像來源的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行深度研究和建模，分離噪聲，獲得高質(zhì)量圖像。

相比傳統(tǒng)的濾鏡，這種AI處理技術(shù)更加保真，因為濾鏡會過濾掉有效數(shù)據(jù)。GE醫(yī)療展臺工作人員表示，醫(yī)療設(shè)備中的AI可以大大提高診療效果，只需要一個不復(fù)雜的AI模型。

AIRReconDL深度學(xué)習(xí)平臺圖片對比

與參展商、觀眾們議論的時候，很多人都贊同這句話：AI大模型短期被嚴(yán)重高估。但長期來看，AI大模型被嚴(yán)重低估。

很多業(yè)內(nèi)人士都跟我說，短期來看，雖然AI模型有著超乎想象的通用能力，但是目前的大模型還是受到很多因素的限制。算法仍有改進(jìn)空間，數(shù)據(jù)遠(yuǎn)非完美，計算速度甚至制約了技術(shù)發(fā)展的速度。

現(xiàn)階段盲目尋找場景，尋求利潤是不現(xiàn)實的，但在模式下，AI公司被迫帶著資本飛向天空。

如果艾公司不 t提大模型生成AI，會不專業(yè)。創(chuàng)業(yè)公司可能會降低估值，上市公司可能會影響市值。一家AI公司展臺的工作人員告訴筆者，大模型已經(jīng)成為市場上的噱頭。

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