近日，以“韌性生長 共創(chuàng)星?！睘橹黝}的聯(lián)想創(chuàng)投2022/2023 CEO年會在北京開幕，LP、科學家、經(jīng)濟學家、科技創(chuàng)業(yè)者及聯(lián)想集團高管等350余人共赴盛會，分享穿越周期的心得，共享科創(chuàng)賽道的前瞻視角。

在方興未艾的人工智能賽道，ChatGPT作為開年最大AI黑馬沖出，迅速吸引了賽道各方的目光。曠視科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO唐文斌受邀參加以《重新定義生產(chǎn)力：人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)商業(yè)化展望》為主題的圓桌對話，與多位嘉賓圍繞話題展開了深度討論，挖掘人工智能在各細分領域的機遇種子。

以下為圓桌主要內(nèi)容實錄：

ChatGPT引起AIGC領域劇震，作為現(xiàn)象級科創(chuàng)領域事件，聯(lián)想集團副總裁、聯(lián)想創(chuàng)投高級合伙人宋春雨開場說到“這是人工智能發(fā)展的iPhone時刻。10年里，我們累計投資了40+優(yōu)秀的人工智能公司”。背后更為暗流涌動的現(xiàn)象是，人工智能正在迎來第三波大模型生成式AI的浪潮，標志著AI進入了一個新的范式時代。ChatGPT所代表的人工智能技術(shù)將重新定義生產(chǎn)力，超級AI算力+大模型算法正在成為國家和產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略核心競爭力。圍繞AI如何深度變革行業(yè)、面對何種機遇挑戰(zhàn)，宋春雨與嘉賓展開了熱烈討論。

01

AI掀起云雨如何滋潤產(chǎn)業(yè)沃土

宋春雨：首先請范博士介紹一下，聯(lián)想集團的AI智能化轉(zhuǎn)型3S戰(zhàn)略以及研發(fā)戰(zhàn)略，如何在人工智能領域落地？聯(lián)想的行業(yè)knowhow和AI解決了哪些客戶關(guān)鍵問題？

范建平：聯(lián)想集團根據(jù)3個業(yè)務成立了3個業(yè)務集團：IDG、ISG、SSG，業(yè)務收入占比逐年增高，側(cè)面說明了集團3S戰(zhàn)略的成功；隨著3S戰(zhàn)略與“端-邊-云-網(wǎng)-智”新IT技術(shù)架構(gòu)的深度融合，聯(lián)想已經(jīng)從設備提供商成長成為智能解決方案提供商，通過聯(lián)想眾多的制造中心和工廠，可以高效實現(xiàn)內(nèi)生化外式的新技術(shù)推廣。通過AI技術(shù)的大量應用，以及深入到工廠一線，聯(lián)想得以解決一系列核心、實際的應用問題，如預測訂單排產(chǎn)、換線問題、降低運輸成本等。這些都是人工智能可以實現(xiàn)的“端到端”解決方案。

宋春雨：過去幾年，大家都在討論AI遭遇了低潮期，產(chǎn)業(yè)痛點就是如何體現(xiàn)商業(yè)價值，AI商業(yè)化為什么會遭遇這樣的困境？請戴總分享一下。

戴文淵：這不僅僅是技術(shù)問題。以我們服務過的連鎖快餐行業(yè)為例，它并不會因為篩選簡歷的效率遠高于同業(yè)者而獲勝，但每平米創(chuàng)造的利潤值至關(guān)重要。我覺得過去幾年，AI的低潮，很多時候不是因為技術(shù)本身沒有威力，而是沒有用對地方，沒有幫企業(yè)形成競爭力。類似，如今各個企業(yè)已經(jīng)進入了發(fā)展的深水區(qū)，我們要思考如何找準AI的發(fā)力點，未來AI要幫助企業(yè)解決的不僅僅是技術(shù)問題，而是創(chuàng)造利潤增長，獲得核心競爭力。

宋春雨：如何把AI技術(shù)和垂直行業(yè)的深度融合，有哪些成功的經(jīng)驗和教訓？賈總長期致力于人工智能落地企業(yè)應用，還請分享一下。

賈佳亞：我做了二十年研究，自認為人工智能是可以持之以恒研究下去的。在過去的短短的半年到一年，我感受到AI技術(shù)更迭的速度越來越快，今天各位研究的問題，和我們過去的研究完全不一樣。用AI解決產(chǎn)業(yè)問題，AI只是一個起點，如何持續(xù)上升才是最難的。初創(chuàng)公司應該像聯(lián)想早年一樣，抓住別人不愿做、不下功夫的一個點，把底盤做扎實，再往前走。

宋春雨：請瀾舟科技的周總評價一下，以訓練大模型的熱點看來，從感知、決策智能到AIGC生成式AI，如何帶來新增量、場景和機會？

周明：我的感觸是，「聽見客戶聲音」是開發(fā)技術(shù)的前提。我將技術(shù)落地分為三個階段：分別是深耕技術(shù)卻不了解客戶需求、客戶需求碎片化以及系統(tǒng)性響應客戶需求。如何應對客戶的碎片化需求，如何通過穩(wěn)定的技術(shù)體系解決客戶的長尾現(xiàn)象，最終達到技術(shù)的制高點，走出中國特色的AI創(chuàng)新之路，是AI企業(yè)需要共同努力的方向。

宋春雨：曠視科技深耕“AI+IoT”的深度融合，唐總對AI融合最大的感觸是什么？我們常說AI在變革行業(yè)，您覺得哪些行業(yè)是最有可能突破的？

唐文斌：最大的心得，就是“做正確的事，也要正確地做事”。AI在不同行業(yè)落地，每個場景會有所不同。舉例來說，人臉識別這項應用，在很短時間內(nèi)就實現(xiàn)了業(yè)務閉環(huán)。但切換到自動化場景，就會發(fā)現(xiàn)商業(yè)化沒有想象中那么快。從外因看，AI落地是一個非常復雜的體系，需要經(jīng)歷較長的周期。從內(nèi)因看，AI落地需要企業(yè)補齊軟硬件開發(fā)、供應鏈整合、經(jīng)營組織管理、市場營銷等各方面的能力短板。這沒有捷徑，需要我們堅定、扎實地走下去，不能圖快。只有形成端到端的閉環(huán)，真正為客戶交付價值，我們的工作才算是成功的。

02 人工智能發(fā)展的基石算力如何打開大模型大門？

宋春雨：AI芯片作為算力的基礎，目前處于“一卡難求”的狀態(tài)；有消息說，滿足大規(guī)模AI集群的算力，參數(shù)模型會面臨提升600倍的需求，對應的AI芯片市場、技術(shù)將如何滿足？請寒武紀的王總為我們介紹。

王在：這里分享一下作為AI芯片企業(yè)對于核心競爭力的思考。我個人認為，我們最寶貴的財富是最早推出云端智能芯片，在包括互聯(lián)網(wǎng)、交通、金融等行業(yè)收到越來越多客戶的反饋，實現(xiàn)了產(chǎn)品在多個行業(yè)均有規(guī)?；膽门c落地，慢慢擴大了市場。

這個過程比較緩慢，其一是因為用戶需要一定的過程去應用和接受，其二是因為算力可以通過技術(shù)手段實現(xiàn)而軟件實力需要沉淀。如實現(xiàn)大模型，涉及優(yōu)化、大模型互聯(lián)設置以及服務各位嘉賓，需要適配不同的場景等，做芯片都必須走一遍這些路。

宋春雨：請教大家，為什么ChatGPT帶來如此革命性的變化，代表了怎么樣的發(fā)展趨勢？

周明：首先要佩服長期堅持的精神。OpenAI堅持做深層次預測，堅持了7年，目標就是引領世界。而很多學校和大廠，追隨的意味更重，在姿態(tài)上是不及的。我個人認為，一方面我們應該擁抱世界大潮流，如大算力，大數(shù)據(jù)，大模型；另一方面，應當抓住行業(yè)數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)等資源，走大模型和產(chǎn)業(yè)結(jié)合之路，快速滿足用戶需求，促進大模型開發(fā)，滿足兩條腿迭代。

賈佳亞：ChatGPT是一個非常驚艷的產(chǎn)品。短期看來，AI技術(shù)是有壁壘的；長期看來，一項技術(shù)從誕生起，就表示這項技術(shù)能“跑通”，而且實現(xiàn)的路徑不止這一條。圖像生成也是如此。AI軟件模型蘊含著機會，中國一定會出現(xiàn)五六個大模型，最終目標殊途同歸。

唐文斌：OpenAI令人欽佩的地方，一是技術(shù)信仰，二是把訓練當產(chǎn)品做。ChatGPT在底層數(shù)據(jù)、核心技術(shù)、用戶體驗等各方面，可以說是里程碑式的AI產(chǎn)品。它既揭示了自然語言大模型的未來可能性，也為圖像大模型的發(fā)展帶來了啟發(fā)。我們認為，生成式大模型有望突破圖像大模型的上限，并推動底層架構(gòu)的統(tǒng)一。這將涉及更大的物理世界的場景，即通過建立“感知-決策-執(zhí)行-反饋”的能力體系，讓線下的物理世界發(fā)生改變。

宋春雨：聯(lián)想集團在大模型產(chǎn)業(yè)應用發(fā)揮怎樣的作用，會有哪些行動？

范建平：聯(lián)想做行業(yè)大模型，例如制造業(yè)大模型，最重要的就是要使AI實現(xiàn)可控，甚至是生成過程可控，這就蘊含著諸多未知。大模型帶來更多是前瞻性的視角：通用人工智能的方向在何方？AI除了模擬人的記憶和推理，還有什么別的能力待挖掘？聯(lián)想生態(tài)企業(yè)都可能處在人工智能的“橋頭堡”，我們的數(shù)智力中心可以為他們賦能。

宋春雨：特別感謝各位嘉賓的精彩分享！ChatGPT正在經(jīng)歷巨大的變遷，我們認為是重新定義生產(chǎn)力顛覆性變化的機會。超級算力和大模型代表的超級算法，正在成為國家和企業(yè)的競爭力。

總結(jié)三個產(chǎn)業(yè)機會：第一，人工智能從感知人工智能進入到生成人工智能，中國將迎來ChatGPT的歷史性機遇，需要我們長期堅持；第二，AI算力中心成為社會和產(chǎn)業(yè)的基礎設施，推動通用計算進入智能計算新時代，大模型、自動駕駛和AI深度融合應用將持續(xù)推動AI算力的提高；第三是在數(shù)據(jù)智能時代，特別需要AI的算法、算力、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐。

一個充滿創(chuàng)造性的智能化世界，正在到來！

審核編輯 ：李倩