賽道Hyper | 透析中科創達之LLM商業應用樣本
中國國內對開啟AGI(人工通用智能)未來之門的LLM(大語言模型)的技術本質認知、場景技術應用和相應的商業化探索之速度與深度,超越想象。
2022年12月,OpenAI推深具革命意義的ChatGPT應用。此舉再次引爆國內技術公司追捧AI的無比熱情:半年內,中等規模技術公司、技術創業類公司和技術應用平臺型公司,均不同程度扎進此輪AI技術創新和應用大潮。
(相關資料圖)
研發AI技術應用的軟硬件產品固然重要,但商業組織最高層級掌舵人對AGI的技術理解和未來形態之預判,才是真正觀察一家商業組織在AI新技術發展浪潮中,具備何種競爭力、能走多遠的關鍵。
近期,中科創達展示了其包括Rubik Language基礎語義大模型在內的AGI多種軟硬件產品,而從中科創達執行總裁鄒鵬程對LLM的認知和未來形態的理解與預判、商業應用深度與戰略布局的闡述可知,中科創達是除了平臺巨頭和創業類技術公司之外,位于中間層的中等規模技術公司,推進AGI技術商業探索的樣本主流。
AGI底層技術邏輯路徑探求
一周前,中科創達發布多種AGI產品類型,覆蓋了從底層軟硬件開發到終端應用的整個生命周期;同時中科創達還發布了智能原生操作系統、大模型研發方向與戰略布局框架。在令人眼花繚亂的軟硬件產品中,也包括了創達魔方大模型Rubik在智能汽車領域的新應用:Rubik GeniusCanvas。
盡管中科創達此次發布的AGI產品種類繁多,功能強悍,但真正值得關注的是中科創達對AGI的底層技術思考。
在明了這些技術思考之前,先要厘清基本概念。比如,什么是AGI?首先,AI(Artifical Intelligence),即人工智能,也就是“任何能感知環境并采取最適當的行動,從而成功實現目標之機會的終端設備,即為人工智能,也稱機器智能”。
AI的核心要點有兩個:感知和決策,即感知環境并采取最適當的行動,以提升實現目標的成功概率。
其次,由于機器智能(AI)與人類智慧存在極大差距,故若要追平或超越人類智慧,就需要更多AI能力:比如,存在不確定性因素時做推理、使用策略、解決問題和制定決策的能力;展現知識、規劃、學習和使用自然語言做交流溝通的能力,以及綜合運用這些新能力,以實現既定目標的能力。
擁有這些堪比人類智慧的新能力之后的設備,即可稱為AGI(人工通用智能:Artifical General Intelligence)。人工超級智能(ASI:Artifical Super Intelligence)是這些AI設備的下一個發展階段。
就ChatGPT4.0展現的AI能力來看,當前正處于AGI階段。國內技術公司的AI探索,也保持了階段同步。
那么,LLM和AGI又是什么關系?
從底層技術角度看,AGI是一種基于Transformer(語義理解和形成有邏輯的語言輸出)架構的預訓練語言模型。若要保證Transformer效果,就必須擁有一個超大語言模型,即LLM(Large Language Model)。
LLM是Google在2019年推出的巨型自然語言處理模型。這個模型擁有數萬億的參數,在多項自然語言處理任務上表現極為卓越。
美國有家AI技術公司“JUNLALA”:在LLM模型領域深耕多年,長時間持續探索和拓展LLM模型極限和邊界。JUNLALA認為,LLM模型是通往AGI的必由之路;而AGI在關鍵技術領域的突破,離不開LLM模型規模的增長。
事實上,LLM模型規模正在各個領域持續快速增長。LLM模型涉及了眾多垂類領域(場景),如辦公會議、銷售、B2B互動、搜索、Chat、法律、學術、會計和醫學等眾多應用或行業。
LLM涉及如此之多的產業(細分場景所在領域),AGI會否出現兼容問題?畢竟AGI是擁有部分人類智慧的AI硬件,其依然運行在現有的Andriod或Windows操作系統之上。
“可以把AGI看做是一套新的操作系統,或者可以用操作系統角度理解AGI?!笨拼笥嶏w聯合創始人、未來智能董事長胡郁說,“從LLM的迭代速度看,AGI可能會以各種形式出現。如果AGI是操作系統,那么其在多種行業的存在,相互之間的兼容度將不再是個問題?!?/p>
LLM:新一代交互操作系統
與胡郁類似,中科創達執行總裁鄒鵬程認為,各個產業的LLM,有人看成是技術,也有人認為是Date(數據),“我們從操作系統角度看,LLM有兩個特征:復雜度和交互。操作系統誕生的原因只有一個,那就是應用,我相信LLM也是這樣?!?/p>
看上去,鄒鵬程和胡郁,分別從軟硬件兩個方面,做了AGI垂類場景技術解釋。鑒于AGI和LLM的關系,胡郁和鄒鵬程應當是同一個意思。因為胡郁還提到,“AGI時代,也可以把LLM本身看作是操作系統?!?/p>
鄒鵬程提到LLM的交互特征,胡郁認為,“觸摸定義了Smart Phone,這與AGI相比,屬于上一代的交互模式產品;而技術規律是新交互模式,這將推動新的終端形式?!焙魶]有明確說新交互模式是什么,鄒鵬程則認為,“LLM有能力實現自然交互夢想。”
什么是自然交互?與智能手機的觸摸(Touch)交互形式有什么不同?簡單說,自然交互,就是支持人與終端相互影響或作用的自然用戶界面的技術。通過更自然、更直接的方式,人能操控AI終端設備(智能手機也是AI設備的一種)。
比如,最初的人機交互,需要通過鍵盤鍵入命令,或以鼠標實現對終端設備的操控。但是自然交互,無需鍵盤或鼠標,如現階段操控智能手機的觸摸式。在AGI時代,人機交互可能不需要觸摸,僅用聲音(目前已實現),甚至意念(尚未實現)就能實現與鍵鼠同樣的功能。
自然交互很可能還包括基于LLM操作系統的新應用的產生過程。
鄒鵬程認為LLM是新一代操作系統?!白鳛樾碌牟僮飨到y,LLM跟傳統Android、甚至鴻蒙系統都不太一樣:除了分布式,還有一個動態自發。也就是說,LLM可自動產生需求,自動產生應用,這從來沒有過。以前的應用都要程序員做,需要花很長時間,現在操作系統終于也可以自動產生新應用了?!?/p>
自然交互的本質是讓操作變得更加簡單,這與操作系統的技術效果類似。操作系統本身的任務是解決復雜性問題:要能把復雜的軟硬件,如云端計算,模型技術,翻譯成用戶能理解的價值。
操作系統的作用是什么?
“操作系統需要把LLM能力翻譯成用戶可接受的、或能很好交互的應用?!编u鵬程說,“三年前,我們研發了一個平臺,就是WuChat。簡單說,WuChat能讓人和手機、車機等,相互之間用語言溝通。比如用戶不通過任何軟硬件,直接和電腦、冰箱、空調等的應用溝通操控。在這個基礎上,我們提供了一整套企業工具,可做數據管理和數據標注?!?/p>
有必要指出,LLM分為通用公共大模型和垂類大模型。這兩者之間,鄒鵬程認為,通過分布式方式,能實現從通用到垂類規模的轉換。
鄒鵬程說,“無論LLM多聰明,它還是需要驅動硬件、安全性、實時控制、多媒體展示和分布式?!狈植际降淖饔茫前褦祿退懔Ψ峙涞胶线m的地方。如此,就能將不同形態的大模型Fine-Tuning(微調)成領域(垂類領域或細分場景)模型。
智能家居和汽車座艙應用?
為何強調垂類LLM的必要性?建立通用LLM又需要什么能力?
鄒鵬程說,“我相信,不管做技術、商務、甚至財務,大家都關注通用大模型。這需要融合算法、算力、數據和服務器,才能完成。”
從LLM技術發展的現狀和趨勢看,擁有通用LLM能力的公司不會太多,更多的公司會自己構建或與生態伙伴合作共同構建垂類LLM,并且會持續做出這些垂類LLM的能力優化。
中科創達也不例外。他們構建了Rubik Enterprise工具層,通過底層Rubik OS提供整個IT的支撐底座,兩者結合,就能將LLM的能力,更好地為應用所用。
要實現垂類LLM能力為應用所用,還需要有各類硬件承載。就像胡郁說過的那樣,“操作系統的本質是應用服務選取了哪類硬件作為標準載體。”中科創達推出了一種新型的硬件形態:Rubik device family。在呈現為應用終端時,這兩者是軟硬一體的形態。
如何應用?也就是說,如何商業化?
簡單說,就是通過Rubik server、Rubik box和IDC(數據中心:Internet Data Center),結合前端服務和云端算力,為各個行業提供需求應用解決通道。
其中,Rubik box,面向用戶(B&C),支持企業數據庫、個人知識庫,以及健康、醫療、寵物和廚房管理等等的應用。
從應用特性看,Rubik box除提供傳統NAS(網絡附屬存儲:Network Attached Storage)系統(注:NAS就是存儲服務器操作系統)所具備的功能外,還有家居智能管理應用和汽車座艙應用管理。
舉個例子,北京房山區的一個牛場,通過中科創達的WuChat和Rubik OS,實現了降本增效。
與降本相比,比如在應用中科創達AGI解決方案前——這個牛場的B端應用研發周期6個月起,應用之后,周期縮短至4-6周,流程定制效率提升60%——更重要的是實現了增效。
作為養牛專家而非IT專家,這個牛場在面臨新需求時,原本需要重塑整個IT流程,現在通過中科創達的WuChat技術和垂類LLM,能將所有與牛相關的生理和環境數據、傳感設備的各種變化等信息,直接讀入并實現人和設備的協同,自動生成應用類解決方案。
在智能家居方面,中科創達服務過一個割草機廠商。應用中科創達垂類LLM和Rubik OS后,研發和維護時間從標準的30多人團隊的人力和耗費9個月時間,大幅降低了時間和維護成本。
智能汽車的智能座艙,中科創達也通過Rubik Language(基礎語義大模型)、Rubik Copilot(編碼效率工具)、Rubik device(垂類LLM部署工具)和Rubik GeniusCanvas(智艙設計插件)等工具,實現智艙環境更為engaging(有趣的)的界面。
其中,Rubik GeniusCanvas基于中科創達智能編碼大模型Rubik Studio、汽車HMI設計軟件與3D引擎Kanzi構建,能為設計師提供從概念創作、3D元素設計、特效代碼生成以及場景搭建制作等方面的超強智能輔助。
通過Rubik GeniusCanvas,設計師只需一些簡單的語言對話,Rubik GeniusCanvas便可按照要求設計圖像與構建模型等,極大提升了汽車座艙HMI的設計效率與質量。
短短數千字,很難完全解釋中科創達對LLM和AGI技術(應用)兩者關系的技術底層邏輯理解深度的全貌。從當前中科創達應用案例的能力,不難看到,這家技術公司的商業前景,正在“AI+”的加持之下,走向更為廣闊的新技術藍海。
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