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今天选一个人，他们会谈谈人工智能。我们关心它是如何工作的，它看起来有多有趣，我们关心它如何改进。没有人会拒绝突然的流行。早期投资者已经注意到它的受欢迎程度，二级市场也不会错过这个上涨机会。无论估值还是市值，这些都体现了我们对该技术的乐观预期。

在人工智能的世界里，人类曾多次乐观过。

2023年，AlphaGo击败李世石，AI概念开始流行。 2023年，波士顿动力发布了跑酷王阿特拉斯2的演示视频。虽然与AI无关，但却再次引发了相关概念股的热潮。继续移动。每一次人工智能的最新进展都会有很多概念炒作，但人工智能行业不仅门槛很高，天花板也很高。

近期，ChatGPT概念股再次再现上述情况，部分公司2023年2月1日至2023年4月7日相关概念累计涨幅达62.38%，此后ChatGPT概念股遭受的损失最为惨重。衰退。 [1]

虽然我们经常用Gartner曲线来描述一项技术的成熟度，但请注意，Gartner曲线的原名是“炒作周期”——，即伴随一项技术发展而来的炒作周期。

这是一个简单的道理。一旦炒作结束，该应用程序就可以真正起飞。

事实上，OpenAI的成功不会来自于追求概念热点。他们是一群有使命的技术官僚，坚定拥抱通用人工智能（AGI）并持续推动大规模模型相关技术。 [2]

很多人没想到这么大的模型能取得这么大的成绩，国内的企业也都争先恐后地发力，但是生产一个大模型并不容易。

中国信息通信研究院《人工智能白皮书（2023年）》指出，人工智能正朝着更大规模、更多模式的方向发展[3]。未来更大的模型不仅需要令人难以置信的计算能力，而且还能够理解文本、图像或视频。

首先，优质语料库逐渐枯竭，需要视觉捕捉更多信息，这就是多模态的发展。人类一生可以听到大约10 亿个单词，GPT-3 已经了解了大约5000 亿个语言数据。已知最大的语言模型数据消耗超过2 万亿个token（指最小的文本单位） 人类文明总共拥有大约9 万亿个高质量语料库，它们耗尽只是时间问题。事实上，人类是视觉动物，我们80% 的信息来自我们的眼睛，处理视觉与语言连接的神经元比例为10:1，所以如果人工智能也能学会阅读图片，你就会能够更快地了解世界。

其次，在大规模模型时代，单纯使用参数量的标定方法已经过时，必须综合考虑算法、数据和算力三个因素。在过去的十年中，最佳人工智能算法所需的计算能力增加了超过一百万倍。这是每两年增加一个数量级。随着多模态的引入，数据量将继续呈指数级增长。当计算量有限时，必须将更多的计算资源分配给数据而不是参数。模型参数量x 处理数据量=计算量计算量越大，通用性越高。

神经网络参数算力需求增长超100万倍

国内外已经形成的像ChatGPT这样的产品，本质上都是源于早期的大规模模型，产品本身的功能主要依赖于早期大规模模型的发展[4]。自2023年大规模AI模型提出后，国外就开始开展相关超大规模训练，并于2023年正式进入军备竞赛阶段。 [五]

国内早期能够提供大型车型的企业屈指可数。此外，国内大型模型仍然缺乏数据量，无法实现先进的架构[6]。更困难的是，大型模型依靠高端GPU芯片来提供巨大的计算能力，这需要至少数十亿元的投资。 [7]

尽管面临挑战，仍有一些公司能够满足创建大型模型的所有要求。这些公司既需要算法，也需要计算能力。

让大规模模型派上用场从“改进大规模模型”到“改进大规模模型”，AI产业因初期投入高、后续应用难度大而被业界诟病。现在，集成语言、视觉等信息和能力的大规模多模态模型正在悄然推动AI设计范式从专用人工智能向通用人工智能（AGI）的转变。

目前，公众和行业也在追求多模态人工智能工具的联合应用。一个模型用于指导另一组模型并用于生成提示。新一代大规模模型与场景的结合，应用层面的创新层出不穷。

然而“AI+场景”的成本非常高，每个场景都有自己的模型，当新的任务出现时，必须重新设计AI系统，收集样本，重新训练模型。 AGI就像一把万能钥匙，可以适应不同的行业，随着各大模型厂商将推理能力部署到不同的行业，更多的应用将能够从AI中受益。 [8]

3月中旬以来，大机型争夺战打响，百度、阿里巴巴、华为、360等企业在大机型领域展现出进展。该国还一致提出了一个新概念—— 模型即服务(MaaS)，该概念正在描绘新的商业格局。

为了扩大市场应用，大型机型应瞄准ToB业务。我们还发现，国产大车型正在逐渐撬动更多B端应用。

作为一家从2023年开始研发大规模模型的AI公司，商汤科技近期展示了全新的SenseNova大规模模型系统。向业界提供自动化数据标注、定制大规模模型训练、增量模型训练以及各种大规模模型。 -服务（MaaS）推理引入和开发效率提升等服务。

3月份以来，越来越多的人机交互应用涌现，各家公司对此都有自己的想法。 SenseChat是日日信大规模模型体系下的千亿级参数语言模型，充当聊天助手，可以解决复杂问题、提供定制建议、协助创意成本做。它提供了决策支持、代码完成、带注释的代码生成、测试代码生成、代码转换、代码修改、代码重组、复杂性分析等交互功能以及编程领域的其他功能。

基于Ririxin SenseNova大模型系统，商汤科技自主开发了一系列生成式AI，包括SenseAvatar、琼宇SenseSpace、SenseThings、文生图大模型Miahua SenseMirage（以及众多第三方丰富的开源导入）模型和应用可以生成高分辨率照片和视频，以及各种3D 内容。

经过多年的发展，自动驾驶已经很难提升到更高的水平，也很难像人类一样的大型多模态模型灵活应对各种路况。困境。利用大规模模型生成大量困难样本，并使用环境感知和多模态数据作为输入，实现感知和决策一体化。通过环境解码器重建3D场景，实现路径规划并使用自然数据。一种解释自动驾驶汽车动机的语言。使自动驾驶系统更安全、更可靠、更容易解释。商汤科技开发了自动驾驶的BEV（鸟瞰）识别算法，今年将开发UniAD，可以实现端到端的自动驾驶，比SOTA精度更高、错误更少。

商汤科技大规模自动驾驶模型概述

传统的人工智能技术，人工标注耗时长、成本高、需要大量的资源投入。使用大型模型可以实现自动注释，从而显着降低成本。商汤科技的自动化数据标注平台拥有12个大型工业级模型，覆盖1000多个目标类别，可以进行2D和3D标注。当用户上传图像数据时，可以检测对象、识别属性并自动显示注释。

SenseAnnotation 概述

在生物医学中，人类基因组携带了20000多种蛋白质的指令，但在人体内，20种不同的氨基酸排列并螺旋折叠，形成不同的复杂结构。蛋白质的空间结构已通过实验确定和分析[9]。因此，蛋白质结构分析是一项非常重要的基础工作。

蛋白质的功能通常由其结构决定。计算资源是预测其结构的基础。 DeepMind 的Alpha Fold 在人工智能和科学研究领域闻名，因为它提供了从X 射线晶体学和冷冻电子显微镜中学习实验数据并预测蛋白质结构的卓越能力，从而大大提高了科学研究的效率。商汤科技大型AI设备为大规模蛋白质结构模型提供AI推理算力，与百影科技合作可以减少大规模蛋白质结构预测模型的推理时间。在几分钟到几小时内，蛋白质结构预测性能达到工业应用标准，抗体筛选效率提高60%。

与其他厂商的大模型技术路径不同，商汤科技是以视觉大模型为核心技术突破点而衍生出的多模态大模型发展路径。商汤科技于2023年开发出10亿参数大视觉模型。拥有320亿参数的视觉模型已经发布。同时，商汤科技将推进自主NLP模型和多模态模型的开发，并于2023年应用于商汤数字人等产品。商汤科技还于今年3 月开源了其多式联运模型。具有30 亿个参数的模态模型。国家大模范学者2.5。

基于在AI领域的长期应用，商汤科技积累了大量人类反馈的视觉信息，形成了高质量的多模态语料库，解决了制约大规模模型发展的数据问题。

此外，商汤科技的大型AI器件SenseCore也为商汤科技的发展奠定了基础。目前的算力规模包括27000个GPU，可输出5000 petaflops的算力，支持同时训练20个千亿参数的超大型模型，最多支持4000张卡，支持并行单任务训练，可支撑7张以上。不间断训练的稳定日子。

对于考虑多模态大规模模型的企业来说，如何提高大规模模型的价值？商汤科技关于能力建设的思考或许具有一定的指导意义。首先，我们将优化模型本身，以提高其多模态数据处理能力，让您能够无缝连接文本、图像和视频。第二，提供更高质量的数据；第三，与生态伙伴一起探索商业应用，提高智能助手、自动驾驶、医疗诊断等大型模型的生产力。第四，让大型模型完全安全可靠。次。

正如最后提到的，美国斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所（HAI）发布的《人工智能指数报告 2023》（AI指数报告2023）显示，美国在大规模人工智能数量上远远超过其他国家它表明存在。已发表模型论文。 [十]

图片来源：美国斯坦福大学[10]，中文版丨公众号“科研圈”[11]

美国在投资方面也远远超过中国，2023年美国AI领域私人投资达到470亿美元，约为第二名中国（130亿美元）的3.5倍。 2号。

图片来源：美国斯坦福大学[10]，中文版丨公众号“科研圈”[11]

由于该技术需要巨大的初期投资，对于大型模型而言，概念是不必要的，需要在增加投资的前提下寻找更具体、更具体的实际应用。如果大模型曝光给大家，这个行业就会被更多人重视。

参考：

[1]深圳商报：ChatGPT概念暴跌，机构和游资却买它推。最强主线真的陷入停滞了吗？2023.4.10.https://mp.weixin.qq.com/s/TkXbhHu5jODPXWPQzEj5ig

[2]新智慧：张宏江：大规模模型开发的机遇与挑战.2023.3.18.https://mp.weixin.qq.com/s/pjUaRD0YV2qb6MXZ-oVstQ

[3]中国信息通信研究院：http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202304/P020230412613255124271.pdf

[4] 智能相对论：ChatGPT 冷观察：没有大规模的土壤模型，聊天机器人就不会开花结果。 2023.2.16.https://mp.weixin.qq.com/s/f7HTfM0wlh5D1GFJcJVstw

[5] Akemi，国产人工智能大规模模型寻求未来竞争力[N]，2023-04-12(003)

[6]新眼界：阿里大模也登场！来说说我的一些看法吧。 2023.4.9.https://mp.weixin.qq.com/s/RZ73F7Z231H5GPg6s0p3LA

[7]徐林艳，“百家争流量”算力基础强化正在进行中[N]，2023-04-12(A03))。

[8]张依依.大模型形成人工智能产业新格局[N],2023-04-11(007))

[9] Callaway E. DeepMind 的AI 预测大量蛋白质的结构[J], Nature, 2023, 595(7869): 635-635.https://doi.org/10.1038/d41586-021-02025-4 .

[10] AI指数报告：衡量人工智能趋势.https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index-Report_2023.pdf

[11]科研圈：https://mp.weixin.qq.com/s/yfOQkyWoManWRUlnSAWEeA