活動(dòng)邀請(qǐng)CCDI廣電云規(guī)劃專家、寶聯(lián)科技創(chuàng)始人?席利寶、天云融創(chuàng)數(shù)據(jù)科技（北京）有限公司CEO 雷濤、中國(guó)傳媒大學(xué)人工智能系副教授 陶竹林、中國(guó)科學(xué)報(bào)社原副總編輯、《醫(yī)學(xué)科學(xué)報(bào)》總編輯 張明偉分別作主題報(bào)告。

席利寶表示AI是新時(shí)代的新質(zhì)生產(chǎn)力，AI高質(zhì)量發(fā)展從能源+算力+算法+數(shù)據(jù)+網(wǎng)絡(luò)+安全都需要協(xié)同；廣電在AI時(shí)代應(yīng)該緊握機(jī)會(huì)，塑造數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，CCDI項(xiàng)目將對(duì)中國(guó)廣電發(fā)展起到樣板和示范作用；未來(lái)已來(lái)，中國(guó)廣電作為文化數(shù)字化國(guó)家隊(duì)、主力軍和排頭兵，當(dāng)仁不讓為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入動(dòng)能，為中國(guó)特色的新型算力事業(yè)貢獻(xiàn)力量，為網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)建設(shè)提供強(qiáng)有力的支撐。

雷濤就“無(wú)真相，無(wú)共識(shí)”這個(gè)話題發(fā)表了自己的觀點(diǎn)，他認(rèn)為在這個(gè)碎片化信息時(shí)代，信息溯源和取證有待考證；此外，信息背景、知識(shí)背景、文化背景、邏輯判斷都難以讓人類達(dá)成共識(shí)。人工智能走到今天，爭(zhēng)論與分歧始終如影隨形，可以說(shuō)AI的命運(yùn)，正是在這些爭(zhēng)議與分歧中找到了真正的邊界與可能性，滿足了不確定時(shí)代不確定人群確定性的需求。此外雷濤從新聞生產(chǎn)速度、新聞?wù)Z境共鳴、AI組織的思維鏈觀點(diǎn)流做了內(nèi)容闡述，并分享了AI自動(dòng)“拍攝”的宏大場(chǎng)面、AI自動(dòng)生成多場(chǎng)景劇情豐富的電影劇情、AI森林巧克力廣告片、短劇自動(dòng)完成中文轉(zhuǎn)英語(yǔ)韓語(yǔ)日語(yǔ)等實(shí)踐效果。重點(diǎn)推出了面向媒體的產(chǎn)品——AI采訪助手，該產(chǎn)品能實(shí)現(xiàn)數(shù)小時(shí)音/視頻自動(dòng)解析；多人對(duì)話自動(dòng)區(qū)分發(fā)言人、匯總發(fā)言觀點(diǎn)；此外可以通過(guò)“你問(wèn)我答”的相識(shí)，精準(zhǔn)定位關(guān)鍵內(nèi)容和視頻片段，無(wú)需反復(fù)觀看視頻便快速定位采訪對(duì)象重點(diǎn)發(fā)言內(nèi)容；最后，還可以多形態(tài)素材輸出，輕松復(fù)制文字素材或下載新合成的視頻素材。

陶竹林表示未來(lái)媒體即智能媒體，既要堅(jiān)守內(nèi)容的真實(shí)與價(jià)值，也要以創(chuàng)新引領(lǐng)時(shí)代變革。AI技術(shù)正在深刻重塑媒體生態(tài)，從精準(zhǔn)內(nèi)容生成到智能傳播路徑優(yōu)化，為行業(yè)賦能無(wú)限可能。守正，是堅(jiān)守媒體的社會(huì)責(zé)任與傳播倫理；創(chuàng)新，是運(yùn)用AI等新技術(shù)推動(dòng)媒體形態(tài)的升級(jí)與進(jìn)化。擁抱AI，就是擁抱媒體的未來(lái)，它不僅是工具，更是智能時(shí)代的必然選擇。以技術(shù)為翼，守住初心，未來(lái)的智能媒體將更高效、更智慧、更有溫度。

張明偉介紹了中國(guó)科學(xué)報(bào)社開(kāi)發(fā)出的“小柯”論文新聞寫作機(jī)器人的相關(guān)情況。他認(rèn)為，將人工智能運(yùn)用到科學(xué)新聞寫作能夠有效滿足科研人員更好了解國(guó)際前沿科研進(jìn)展的需求，也能為科學(xué)傳播工作者提供初步選題線索。他建議媒體開(kāi)發(fā)人工智能產(chǎn)品時(shí)要瞄準(zhǔn)用戶需求，善于借用外力，大膽擁抱新技術(shù)。

在過(guò)去一年您的機(jī)構(gòu)的實(shí)踐中，大語(yǔ)言模型在哪些場(chǎng)景上落地取得了成功？

您問(wèn)題的核心在大語(yǔ)言模型，其實(shí)在基模（基礎(chǔ)模型）上，市場(chǎng)已經(jīng)在第二代視覺(jué)多模態(tài)大模型和第三代空間認(rèn)知大模型上取得了非常大的成果和突破。

當(dāng)然，大語(yǔ)言模型是知識(shí)的容器，在整個(gè)流水線中扮演非常關(guān)鍵的位置，可以有效地處理視覺(jué)和空間感知的多維信號(hào)擴(kuò)展人類的融合認(rèn)知。

咱們現(xiàn)場(chǎng)舉例，就今天的采訪視頻，我們要如何去編輯處理？還是傳統(tǒng)的定位到每一幀每一秒去剪輯？大語(yǔ)言模型在多模態(tài)在空間認(rèn)知上取得了非常大的一個(gè)成果，已經(jīng)可以基于語(yǔ)言模型抽象出每一個(gè)嘉賓的核心觀點(diǎn)，還可以基于內(nèi)容選擇，所見(jiàn)、所選及所得，把勞動(dòng)力從重復(fù)性的工作中解放出來(lái)，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景式理解視頻內(nèi)容。

近期非常引人注目的事件：OpenAI宣布終止對(duì)中國(guó)提供API服務(wù)。為了維護(hù)服務(wù)質(zhì)量和安全性，將采取額外措施來(lái)限制來(lái)自當(dāng)前不支持的國(guó)家和地區(qū)的API流量。

對(duì)國(guó)內(nèi)基于OpenAI的大模型所構(gòu)建的很多創(chuàng)業(yè)應(yīng)用生態(tài)無(wú)疑是一個(gè)巨大的打擊，兩個(gè)世界正在逐步脫鉤，越來(lái)越多的商業(yè)鏈條被切斷。這不僅僅發(fā)生在物理世界，也發(fā)生在數(shù)字世界的線上連接。與此同時(shí)，市場(chǎng)上還存在另外一種聲音，把這個(gè)信號(hào)看成一種巨大的機(jī)遇，剛好趁此機(jī)遇培養(yǎng)國(guó)內(nèi)的搜索引擎。

從“深藍(lán)”到AlphaGo，再到今天的ChatGPT，人工智能走過(guò)了符號(hào)主義的知識(shí)封裝，連接主義的知識(shí)學(xué)習(xí)，和今天的生成式泛化表達(dá)能力開(kāi)始參與到生產(chǎn)實(shí)踐。OpenAI的PPT式大模型作為人工智能的明星項(xiàng)目，我們聽(tīng)到太多追捧的聲音，過(guò)度的神秘化和與之伴隨的自我矮化，加上7月9日關(guān)停面向大陸市場(chǎng)的API服務(wù)接口服務(wù)，再次加重自我矮化且，失敗感撲面而來(lái)。

其實(shí)在北美市場(chǎng)，基礎(chǔ)大模型的發(fā)展已經(jīng)從單一模型訓(xùn)練Trainging發(fā)展為Serving多元化工業(yè)化基礎(chǔ)設(shè)施化。中國(guó)人工智能的發(fā)展如何擺脫依賴、實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)破局和定義自己的生態(tài)位？這需要找到我們技術(shù)的獨(dú)特演進(jìn)路徑。

目前人工智能市場(chǎng)有兩條核心路徑，一種是無(wú)條件相信scalinglaw路徑，相信只要把數(shù)據(jù)喂進(jìn)去就會(huì)有涌現(xiàn)機(jī)制。用算力和數(shù)據(jù)堆積給已有的算法實(shí)踐Transformer，這種路徑就是在已知的知識(shí)結(jié)構(gòu)里去尋找未知拼接的方法，能力是有限的，就像在陸地上看著教科書學(xué)游泳一樣，一定會(huì)遇到模型基礎(chǔ)理論的天花板。在已知中組合篩選（條件概率）獲得的知識(shí)，只能是補(bǔ)齊現(xiàn)有的知識(shí)拼圖，例如通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)新的元素，可以補(bǔ)全門捷列夫發(fā)現(xiàn)元素周期表，但是不能誕生量子力學(xué)對(duì)基本粒子的理論和元素生成公式，更不可能產(chǎn)生牛頓的“加速度”阿拉伯?dāng)?shù)字“零和無(wú)窮大”這樣的觀念革命的知識(shí)。從學(xué)外語(yǔ)到學(xué)母語(yǔ)到建立認(rèn)知再到推理和邏輯的路徑完全不同。

谷歌、微軟、亞馬遜、HuggingFace等云廠商開(kāi)始不再依賴單一大模型，而是跟更多的系統(tǒng)架構(gòu)配合，來(lái)組成一個(gè)務(wù)實(shí)的AGI的工程架構(gòu)。谷歌上個(gè)月發(fā)布的大模型成熟度參考架構(gòu)，定義了從L0到L6 的分級(jí)，調(diào)用GPT直接使用單一大模型的能力僅僅是L0水平。加入提示詞工程，精調(diào)模型Lora的意圖理解，向量數(shù)據(jù)庫(kù)尋回私域數(shù)據(jù)的記憶，Agent規(guī)劃拆解，plugin執(zhí)行和反思等等，逐步完善大模型成熟度到更高等級(jí)。這是人工智能市場(chǎng)的第二條路徑。

可以這樣類比，大模型是西方發(fā)明的輪子，而今天中國(guó)已經(jīng)進(jìn)入了造車的時(shí)代。蒸汽機(jī)在英國(guó)誕生，但在北美被Nobody裝到木船上造就了輪船業(yè)的輝煌。中國(guó)人工智能的發(fā)展如何從重新發(fā)明輪子到快速引領(lǐng)智能產(chǎn)業(yè)的“造車運(yùn)動(dòng)”，需要抓住基礎(chǔ)ABC問(wèn)題本質(zhì)，才能實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)破局和定義自己的生態(tài)位。?

C算力——自力更生策略：硬件芯片是最早投入布局的，英偉達(dá)在生態(tài)的壟斷和貿(mào)易禁運(yùn)，給了國(guó)產(chǎn)芯片獨(dú)立發(fā)展空間。

A算法——跟隨融合的纏斗策略：人工智能最底層核心邏輯是以數(shù)學(xué)的形態(tài)在論文上得以表達(dá)，包括數(shù)據(jù)處理的方法和數(shù)據(jù)集。甚至實(shí)踐代碼都在以科學(xué)共享的形式爭(zhēng)相發(fā)表，科學(xué)無(wú)國(guó)界。為了更多的索引，論文往往會(huì)以最快的速度在跨國(guó)別的形式傳播。陸奇曾經(jīng)講過(guò)，我們從中關(guān)村到硅谷的距離是一個(gè)小時(shí)的時(shí)差。其實(shí)指的就是基礎(chǔ)算法層級(jí)和開(kāi)源技術(shù)框架。數(shù)據(jù)科學(xué)家們?yōu)榱耸棺约旱难芯砍晒M快地發(fā)表，甚至跳過(guò)了像IEEE、CVPR大型頂會(huì)論文的審核機(jī)制，直接在arXiv網(wǎng)站上注冊(cè)發(fā)表，學(xué)術(shù)論文開(kāi)始以天為單位在更新。打破中美科技壁壘的不是拿來(lái)主義的開(kāi)源軟件套殼封裝，而是高索引引用的論文。論文不僅提供研究的方法路徑，依賴的基礎(chǔ)模型組件也提供了數(shù)據(jù)的流動(dòng)，像指南一樣。

B數(shù)據(jù)——優(yōu)勢(shì)破局策略：硬件芯片所遵循的摩爾定律還是一個(gè)線性增長(zhǎng)邏輯，但生成式合成數(shù)據(jù)遵循的卻是冪律指數(shù)型增長(zhǎng)，只有抓住數(shù)據(jù)工程的冪律才能超越硬件的發(fā)展速度。

近日，前美軍四星上將加入了openAI董事會(huì)。毫無(wú)疑問(wèn)他的崗位職責(zé)肯定不是指導(dǎo)研發(fā)的，那必定是瞄向兩年來(lái)OpenAI沉淀的提示數(shù)據(jù)。我們和大模型對(duì)話的內(nèi)容蘊(yùn)含大量的信息，據(jù)SBS等韓媒報(bào)道：三星剛引入ChatGPT還不到20 天，就發(fā)生了3起機(jī)密數(shù)據(jù)泄漏事件，其中涉及三星半導(dǎo)體設(shè)備測(cè)量資料、產(chǎn)品良率等信息。

問(wèn)題往往會(huì)導(dǎo)向答案，獲得信息的過(guò)程本身也是信息。無(wú)獨(dú)有偶，近期，英偉達(dá)發(fā)布大模型一下子擠到第一陣營(yíng)，為什么？英偉達(dá)沒(méi)講算力而是將重點(diǎn)放在了核心數(shù)據(jù)的介紹上，其模型訓(xùn)練使用了98%是合成數(shù)據(jù)，是機(jī)器生產(chǎn)模型生產(chǎn)的數(shù)據(jù)。

如何讓國(guó)內(nèi)AI領(lǐng)跑世界是一道綜合考題，但歸根結(jié)底必須從骨髓里就是硬核科技企業(yè)。在產(chǎn)品線上，不能拿來(lái)主義，不能被卡脖子，不能有明顯的短板而且要有顯著的長(zhǎng)板，才有肯能在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中跑出來(lái)。此外，外部環(huán)境對(duì)于技術(shù)成長(zhǎng)、人才培養(yǎng)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)的形成也很關(guān)鍵，不單是一家企業(yè)的事，也需要政府、生態(tài)共同去匹配發(fā)展的進(jìn)程。

人才破局：相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2023年就業(yè)形勢(shì)嚴(yán)峻，失業(yè)8700萬(wàn)，畢業(yè)1158萬(wàn)，是讓普通人是無(wú)工作還是讓這些人群進(jìn)入新技能藍(lán)海？政府應(yīng)該提早布局AI版的“藍(lán)翔技校”。AIGC內(nèi)容生產(chǎn)，培養(yǎng)新技能藍(lán)領(lǐng)改變算法生成的猜盲盒過(guò)程，打造人機(jī)交互的流水線。

產(chǎn)業(yè)鏈破局：AI Pin、?Vision Pro等可穿戴的個(gè)人智能代理Personal Agent的出現(xiàn)，F(xiàn)igure具身機(jī)器人的探索，這些EdgeAI的新興都需要整合全新的智能硬件產(chǎn)業(yè)鏈。AI pin融合了電容觸摸、HUD、手勢(shì)識(shí)別、數(shù)模喚醒等成熟的硬件技術(shù)，大模型服務(wù)的載體，可以發(fā)揮中國(guó)全產(chǎn)業(yè)鏈精密制造的優(yōu)勢(shì)，快速跨界發(fā)明迭代一批GenAI的智能硬件。要想推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)組織的深刻調(diào)整，政府部門、教育機(jī)構(gòu)、高校研究機(jī)構(gòu)的角色和商業(yè)必須要發(fā)生一些變化。

就政府角色而言，充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)園區(qū)的優(yōu)勢(shì)，把企業(yè)、高校、科研院所等創(chuàng)新資源產(chǎn)業(yè)鏈上下游“整合”在一起，協(xié)同攻關(guān)科技難題。

MaaS模型數(shù)據(jù)市場(chǎng)，是天云數(shù)據(jù)為了進(jìn)一步推動(dòng)AI技術(shù)普及和應(yīng)用創(chuàng)新發(fā)展而構(gòu)建的一個(gè)綜合性平臺(tái)，為用戶提供了一個(gè)便捷的渠道，輕松地獲取、購(gòu)買和部署各種預(yù)訓(xùn)練的AI模型，同時(shí)也為模型開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)展示和銷售模型的平臺(tái)。

MaaS模型數(shù)據(jù)市場(chǎng)上，涵蓋了從圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別到預(yù)測(cè)分析等多個(gè)領(lǐng)域，能夠滿足不同行業(yè)和場(chǎng)景的應(yīng)用需求。首先，用戶可以根據(jù)自己的需求，采購(gòu)合適的模型；其次，省去模型用戶從零開(kāi)始訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源，直接將模型集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，加快模型創(chuàng)新的速度。

MaaS模型數(shù)據(jù)市場(chǎng)還為模型開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)廣闊的展示和銷售空間，開(kāi)發(fā)者將訓(xùn)練好的模型上架到市場(chǎng)，通過(guò)平臺(tái)的流量和影響力讓更多的潛在用戶了解并實(shí)現(xiàn)知識(shí)的商業(yè)化。與此同時(shí)，模型市場(chǎng)還為開(kāi)發(fā)者提供了工具和服務(wù)，幫助他們更好地管理和優(yōu)化自己的模型，提高模型的性能和可靠性。

生態(tài)建設(shè)也是天云數(shù)據(jù)的MaaS模型數(shù)據(jù)市場(chǎng)的使命之一，鼓勵(lì)開(kāi)發(fā)者之間的合作和交流，減少重復(fù)勞動(dòng)推動(dòng)模型的共享和復(fù)用，提高行業(yè)的研發(fā)效率。