专注供暖系统，君安公司获1000万元A轮融资
06-18
ChatGPT以大模型和智能对话引领时代已经过去一年多了。
一年来，中国人工智能也经历??了多个阶段：从狂热到怀疑到冷静，从大模型之间的竞争到共赢的模型与应用，从广泛共识到个体绽放……此时此刻，人工智能????链各方都认识到，单打独斗并不能推动AI技术的进一步发展，更不能让先进技术为人们所用。
沟通、交流和共同创造的需求变得越来越明显。
AI产业链不仅需要代码的开源社区，更需要意见的“开源社区”。
2019年1月30日，阿里云创业者社区举办创业者之夜，希望通过不同参与者之间的思想碰撞激发创新。
50位客人围坐在火炉边泡茶，坐着聊天。
其中包括昆仑万维、中航信、招商银行、同道猎聘等，落地AI的产业方，明星的智普AI、百川智能等大型模型，以及投资机构代表特浪普资本、研究机构IDEA，以及松盈科技、诺力盒计算美学、面墙智能等众多业内上下游创业公司。
创业者之夜现场，“落地”和“应用”成为高频词。
历史上每一次技术的发展都离不开场景的落地。
没有移动互联网，云计算就难以发展。
如果没有软件，计算机就不会成为必需品。
作为这波人工智能浪潮基础的大语言模型固然是发展的关键，但能否找到实际应用则决定了该技术的长远未来。
AI原生还是“+AI”？是产品为王还是技术为先？ to B和to C的产品如何选择？不同行业重点关注人工智能的哪些能力？与上半年忙于追赶的技术研发时期相比，技术路线图和未来愿景的“共识”是如此清晰。
但现在技术稳定时期，实现已经成为必须讨论的话题。
在这个话题下，“非共识”成为了最大的共识。
从左至右为阿里云创业孵化事业部总经理李忠宇；张帆，智普AI首席运营官；陶洪，百川智能联合创始人兼总裁；刘毅然，元璟资本管理合伙人； IDEA研究院认知计算与自然语言特聘科学家张家兴和同益实验室AI Native对话智能负责人李永斌：现阶段我们要的是创新还是结果？人们往往过于重视自己面临的技术问题，而过于轻视实施过程中遇到的问题。
就像互联网时代，如果是行业“+互联网”，只能从某些角度降低成本、提高效率，但如果是“互联网+”，新的需求就会大规模爆发。
而这次“互联网+”考验的是应用的场景落地能力。
但目前的技术还不够稳定。
GPT4仍然存在幻觉的问题。
GPT5的泛化能力和模型解决复杂任务的能力正在提高，但上线时间尚未确定。
更重要的是，中国的大型车型仍在迎头赶上。
目前国内的头部型号在某些方面的性能只能与GPT4相媲美。
如果大模型技术不达标、不稳定，就不具备爆发性应用的先决条件。
统一实验室对话智能负责人李永斌举了一个例子：“如果一个大模型解决问题的能力从20分提高到60分，那会让所有人感到惊讶，因为之前的20分太糟糕了。
”但在更严格的应用层面，“60分几乎和0分一样，因为网上没有办法得到60分的产品。
”在此背景下，中美两国面临的人工智能原生问题既有相似之处，又有不同之处。
同样，中国和美国在利用疫情方面都没有取得任何进展。
阿里云创业孵化部总经理李忠宇回顾了过去一年来硅谷人工智能的进展。
他表示，虽然大量应用涌现，但“访问量仍然集中在ChatGPT和Create AI上，占比70%到80%”。
从之前移动互联网时代的访问量来看，其他应用都只是长尾应用。
不同的是，美国出现了一些创新产品。
目前，美国有两类大型模型驱动应用程序。
一种是通用型，是对原有产品的改造，如NewBing；另一个是垂直领域的“革命”，比如11人、0融资、1000万社区和1亿收入的中游。
中国还没有看到足以引发狂热的人工智能原生应用程序。
“大型模型的出现引领了最前沿的技术，发展迅速。
但它们到底是用来做什么的呢？”元璟资本管理合伙人刘毅然提出了这个问题。
“今天，AI仍然被用来强化现有的生产关系或现有的（产品）。
虽然做得不错，但我们更期待看到技术变革后新产品的出现，推动新一代的需求。
”或许在目前的技术条件下，我们需要向往原生AI，但也不能过度迷恋原生AI。
“我们不应该关注技术本身是否是AI原生的，而应该关注大型模型以及哪些传统技术可以结合起来取得好的效果。
”昆仑万维集团董事长兼首席执行官方瀚提出了这一观点。
他举了游戏场景中3D模型生成的例子。
AI大模型方法直接生成的3D模型会存在面数非常多、规格不正确的问题，基本无法使用。
但如果结合传统的思路，动画工具就涉及到了AI。
工作流程之后，产品的可用性将会得到极大的提升。
百川智能联合创始人兼总裁洪涛也表达了类似的观点：“从实践的角度出发，明确现阶段的场景，用工程+模型的方法去实现，然后用增长飞轮的方法，无论数据回滚还是用户反馈，回滚或者各种技术条件和系统环境的碰撞可能是更可行的方式。
”从另一个角度来看，中国创新者善于在下半年发挥产品创造力。
而不是当新技术出现时从0到1创造产品。
元璟资本刘毅然分享，从移动互联网下半场我们可以看到，美国的产品技术有特色，但产品不好，而中国的使用环境和人才结构可以在技术创新到一定阶段后打磨。
生产无与伦比的产品。
“在这个前提下，中国的创业机会还是很多的。
”从模型为王到价值为王 在AI时代，尤其是在讨论原生AI应用时，无论是去C还是去B，最重要的标准就是，为行业本身创造价值。
正如阿里云智能副总裁、公有云业务解决方案总经理韩宏远所说：“应用效果不言而喻”。
虽然移动互联网时代也出现了短视频、直播等娱乐型应用，但在早期，更多容易被C端用户接受并实现自然裂变的产品是淘宝、淘宝等提效型产品。
微信。
而AI自然就被寄托在了“提高生产力”的诉求上。
这就要求我们从大机型单点技术的“私利”中抽身而出，更加关注给行业和社会带来的“价值”。
虽然是大模型领先厂商，但百川智能洪涛也认为：“现阶段做应用时，大模型的用量不宜太高，太高的话，应用的可靠性就会下降。
”有危险。
”而洪涛也提到，技术不应该闭门造车，而应该与行业沟通：“真正的行业落地不能只靠算法专家和技术同学的碰撞，一定要有与行业的互动。
”行业和实际用户。
”统一实验室李永斌补充道，如果你不在行业内，很难意识到该技术的缺点。
根据自己做to B的经验，他认为如果专注于to B产品，效果达不到90%，客户也不会买单：“所以在to B场景下，技术能力甚至需要测试更多的。
”事实上，很多技术缺陷和瓶颈确实阻碍了行业价值的实现。
同道猎聘集团董事长兼CEO戴克斌提出了一个见解，即测试大模型的成本是当前产业落地的障碍之一。
“这家公司的模型在语言识别和理解上做得很好，那家公司的模型在表情图像上做得更好。
当模型在不同的地方调用时，内部团队的评估标准也会出现问题。
”市场上通用汽车已经有几十种车型。
测试每个模型并将其与场景进行匹配需要投入大量的时间、人力和资源。
目前这个问题还没有答案。
智普AI首席运营官张帆表示：“在一个特定的方向上，如果不能落地，不能产生价值，那么无论榜单分数多高，价值都是0。
”因此，智普AI提供了具体的支持和服务来保证模型和场景的融合。
“每个人都要亲自尝试，在自己的场景中进行测试。
”除了“普遍”问题外，不同行业也会有各自的痛点。
不同行业的不同需求，需要技术和行业共同探索。
在以金融为代表的行业中，容错问题是AI落地最具挑战性的问题。
“如果一个行业的容错能力较低，那么它就必须对大型模型持谨慎态度。
”昆仑万维集团董事长兼CEO方瀚表示，但并不是所有行业都像金融行业一样，有的行业甚至希望“幻象”出现：“做内容和社交的人希望幻象越多，生成内容领域是最容易实现的，因为容错性非常高，“差异化是每个做大模型的人最大的痛苦”，IDE研究院的张家兴分享道。
差异化意味着更多的空间，意味着创造更大价值的可能性。
满足需求，离不开产品能力的讨论。
但共识时代的产品能力意味着什么？有人认为，移动互联网时代“产品人”的创业逻辑发生了变化，即使从产品的角度来看，对技术核心能力的掌握也是一种考验。
元璟资本的刘毅然认为：“建模能力或者理解和操纵模型的能力是当今产品实力的一部分。
”这是因为在移动互联网时代，底层基础设施是一致的，所以只需要考虑产品本身，但现在有十几种主流模式，每种模式的底层逻辑都不同。
“纯粹的产品化创业是困难的，至少在大模型的前半段，当底层模型不断变化时，上层应用必须充分理解底层模型技术。
” “这不是 PMF（产品市场契合度），而是 TPF（技术）-产品契合度）。
”百川智能洪涛说道。
但业内人士并不这么认为。
列频戴克斌同志从产业角度提出了自己的真实需求。
“前台的用户大部分不明白什么是大模型，也不懂所谓的技术，他们只知道交互好不好，我能不能理解这个产品。
”同道猎聘不仅是大模特的聚集地，还为招聘公司提供了智能产品的服务商，已经在招聘过程中引入了大模特。
具体来说，大公司做校园招聘时，批量通知和提问是一笔非常大的投入。
同道猎聘在这个场景中进行了“数字采访”，“官方”可以根据双方的理解产生问题。
在实践中，戴克斌发现仅仅了解技术和产品是远远不够的。
“只有懂得人性，懂得如何引导用户在交互过程中轻松实现用户意图，才能做出好的人工智能产品。
”综上所述，大模型时代，并不是对创新者的要求“变”了，而是有了“更多”的要求——to C的应用必须有突破大众认知、更丰富的未来。
富有想象力，更要能洞察人们的实际需求； to B的应用需要更加务实，既需要强大的技术基础，又需要能够创新生产力的产品能力。
不过，对于众多产业方提出的“产品力”诉求，并不是技术方不想解决，而是确实不及时——应用端也有尚未解决的技术路线达成共识。
百川智能洪涛提到，大模型之所以具有通用性，是因为它使用的是公域数据，而与私域数据相结合是实现产业落地的关键。
然而，如何更有效地将它们结合起来，目前还没有统一的结论。
更多的思考和探索，需要行业更多的耐心。
要想进步，就必须与更先进的企业合作。
阿里云智能事业群高级副总裁、公有云业务总裁刘伟光，阿里云正在构建大模型，统一家族（统一前文、统一听物、统一智文）担任应用代表，同时百联大模特服务平台（Moda社区）也取得了良好的市场口碑，但阿里云的视角更加开放。
这是因为阿里云是从AI行业最底层的云计算服务进入该领域的。
云和人工智能自然地融合在一起。
从技术和业务逻辑的角度来看，“AI计算基础设施”的重点是公有云。
由于大型模型的训练和推理（使用阶段）需要弹性计算资源的调度，需要及时响应，因此这更适合在各地都有数据中心、能够满足不同地区算力高峰和低谷变化的公有云。
及时；云计算能力的提升，包括GPU计算能力的演进、支撑计算存储、网络能力等，也将为AI提供强有力的支撑。
在开放的状态下，可以吸引更多有技术和产品理想的企业，先进的企业将共同努力，引领社会走向更先进的未来。
这也是阿里云的初衷。
正如阿里云市场部总裁刘向文所说，“开源是阿里云坚定的选择，也一定会前行。
因此，我们希望打造一个像阿里云创业者社区这样的场合，让创业者朋友们能够充分交流并见面。
” “一言胜万言”。
阿里云营销部总裁刘向文在众多非共识中，有一点已经成为共识——未来中国将在应用层面取得突破。
“我坚信，未来在应用层面会有很多沉淀，即使基础模型会落后一些，但在应用方面，我们一定能够找到突破口。
”刘伟光这样总结道。
我们不仅期待先进未来的到来，更将共同前行，共同努力，更加接近。
写在最后：创业者之夜活动由阿里云创业者社区举办。
社区聚集了中国最前沿的技术创新者，围绕云、AI技术方向以及AI在行业应用等核心主题，开展各类技术与产业闭门活动和讨论，形成与社区成员长期共同创造。
体系，与科技创新者共同成长。
#阿里云#创业者计划#中小企业服务#创新创业年9月21日，阿里云正式推出阿里云创业者计划，联合知名投资机构、加速器、服务创造机构以及大企业的创新力量，共同打造阿里云创业者计划。
为初创企业提供全面的赋能和服务，帮助初创企业在阿里云上快速建立自己的业务，开启智能时代创业新范式。
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