文｜刘雨琦
【资料图】
编｜王一粟
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年世界人工智能大会在上海召开，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，但心情还是很澎湃。”有观众说道。
在现场，光锥智能发现大会的展台均是按行业部署，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，无异于同台竞技，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。
作为国内最大的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、中国科学院院士、上海期智研究院院长姚期智主持讨论此次大会，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余位国内外院士，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，推进产业落地成为新阶段的探讨主题。
AI infra结构虽然尚不成熟，但大模型的配套设施跟了上来，适应大模型计算存储的向量数据库成为热门赛道，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前面，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慢慢跟上。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模式。
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，把大模型用起来，比做出来更重要。 在此次世界人工智能大会上，所有大模型升级的关键词都是“产业”。
作为大模型的提供方，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，网易有道自研了国内首个教育大模型“子曰”，在此次大会还发布了最新应用成果——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。在汽车制造领域，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，与吉利汽车一起打造了汽车行业大模型，构建了工厂数字化大脑，帮助降低管理运维成本。
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，这波中国大模型们产业落地的姿势虽各不相同，但在优势领域站稳后，都开始一致向外扩展，比拼起了行业覆盖能力。
以腾讯为例，目前，腾讯云已经为传媒、文旅等10余个行业提供了超过50个大模型行业解决方案；华为的盘古大模型则主要与金融、制造、医药研发、煤矿、铁路等行业相结合落地......总体而言，智慧政务、智慧金融、智慧交通成为抢手垂类赛道。
腾讯集团高级执行副总裁、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，但未必能100%满足企业某个场景的需求。”
为了提升行业大模型的竞争力，企业们需要深入垂类行业的具体场景，贴身肉搏真正考验技术的细节与效果。
作为持续进化的技术，大模型光能用起来还不够。 正如每一个技术的发展，都需要两条腿走路，一条是实用性，一条是先进性，大模型的实用性，是借由产业侧落地逐步探索的，而先进性则体现在对跨模态难题的突破。
参考ChatGPT从到的路径，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。
在通义千问之后，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。
而在文生图之后，文生声、文生视频是接下来的赛点。
以视频为例，作为文、声、图的结合体，文生视频也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。
例如，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、热点资讯等各类数字人视频，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，技术往往都是先发展，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速前进。
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，是大模型飞机着陆的机场。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。
目前，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，虽然有细分的差别，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看点。会上，腾讯云公开了几大重点行业方向，包括金融风控、交互翻译、数智人等创新场景，下一步将布局AI for Science，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，火山引擎也发布了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，核心目的也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，安全问题也逐渐暴露出来。
无论是AI诈骗还是三星的员工数据泄露，模型安全一度成为了社会焦点。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。
为此，蚂蚁推出了可信程度安全评测系统“蚁鉴”，作为业内首个产业级支持文本、图像等全数据类型的AI安全检测平台，“蚁鉴”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，蚂蚁还将发布以隐私计算技术为核心的隐语开源框架版本、“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，蚁鉴仅能检测问题，并不提供针对性解决数据安全问题的方案。还需要其他厂商共同完善产业链条。
另一方面，数据技术的发展也在突破大模型本身的限制。
正如前文所讲，大模型正在经历从通用到行业的变迁，这个过程受到两个方面的限制：一是通用大模型只有“短期记忆”，无论是国内还是国外，OpenAI最新发布了GPT4的开源版本中也强调，有8k的Token限制；二是训练行业专有大模型，企业需要将私有数据与通用大模型进行结合，私有数据如何安全的接入大模型？如何更高效率、低成本的处理动态变化的数据？
这也就是为什么，大模型火了之后，向量数据库随之火爆的原因。
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存储在向量数据库中，既能满足瞬时接入和输出，也保障企业私有数据不被泄露。”
为此，腾讯云发布了云原生向量数据库Tencent Cloud VectorDB，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升10倍，同时具备百万级每秒查询（QPS）的峰值能力。
星环科技发布了分布式向量数据库Transwarp Hippo。支持存储、索引以及管理海量的向量式数据集，提供向量相似度检索、高密度向量聚类等能力，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）在经历了数道工序后才能“喂”给大模型，而中国目前数据产业相对分散，导致数据在流通的过程中容易遇到安全问题，且效率不高。
比如，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，才能够为大模型所用，但如Zilliz一类的向量数据库，并不帮企业完成向量化的过程。
这就需要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Sophon LLMOps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，承担统一的语义理解功能，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，同时也将带起诸多的产业链机会，共建一个完整的模型生态。
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。商汤搭建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，虚拟人一上午连播三场。
虽然，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，但逛完一圈却发现没人展出2D数字人，显然相比其实用性，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。阿里打造巨屏展示其文生图效果，商汤使用超大卷屏演示其秒画功能。数字人、AI绘画，AIGC俨然成为大众最关心的事儿，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，不过更重要的是要推进产业落地。
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。“游戏场景需要创作大量的内容，例如各种不同朝代的角色，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，市面上内容生成的类型变得丰富了起来。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完善。比如，腾讯利用文生音频技术，在音乐创作领域推出了XMusic生成式通用作曲框架。
从最初的文生图，到现在的文生音频、图生图，生成内容的类型越来越多样化，呈现出从单模态走向多模态的趋势。 但这还远远不够，参照国外Midjourney一类软件的发展，文生视频将是下一阶段的方向，而国内公司在这方面探索还处于特别早期。
“左手软件，右手硬件”，AIGC应用落地正在表现出“两手抓”的趋势。
大会刚开幕，马斯克在发言中就提出：“未来人类将会有更多机器人产品，预计地球上的机器人数量将会超过人类数量。
据了解，今年现场共20余款机器人共同亮相，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。
大模型让软件重做了一遍，但离实际应用到机器人行业还有很长的距离。
长期以来，机器人一直面临前端需求不足、单体成本太高、无法规模化生产等难题。某机器人厂商市场负责人向光锥智能透露，几年间，我们的机器人成本降低到此前的三分之一，但于行业而言，在实际应用中还有很多未知问题需要磨合。
上述负责人表示，理想状态下， 大模型能够使机器人长出灵魂，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，可能五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认为，机器人是人工智能的“具身智能”落地。在更长期的未来中，机器人的成熟会将人工智能的应用从信息产业，带向更深更大的实体世界中。
中国大模型正处于一片欣欣向荣的态势。
不过，行业热闹之中，我们也看到了大模型技术路径、产业落地、配套设施搭建、应用生态仍处于早期阶段。
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，大家还是要有一些耐心。”