從“智能湧現”到“價值湧現”，訊飛星火又一次“登月”_風聞
脑极体-脑极体官方账号-从技术协同到产业革命，从智能密钥到已知尽头08-16 00:37
狂飆200多天後，國產大模型的數量已超過百家，正式邁入“百模大戰”階段。
越往後走，普通用户和產業各界對大模型的期待，也從“你家的大模型湧現了嗎？”的能力突破，快進到了“大模型究竟能幫我幹什麼”的“價值湧現”。
這時候，基礎大模型作為通用底座，要為行業/產業用户提供堅實的底層技術支撐，所承載的難度和重要性也不言而喻。
訓基礎大模型的難度，堪比登月。
每一代大模型的發佈，都像是“登月”計劃，前期工程細節準備非常多，模型的訓練環境和真實環境相差很遠，需要沒有短板的技術、極高的工程能力和精確性才能順利登陸產業，達到落地可用的標準。
從多模態理解、多模態生成、代碼生成、代碼補齊、代碼解釋、代碼糾錯和單元測試生成等一系列新能力及成果應用中，我們看到了國產基礎大模型的持續進化。
星火認知大模型V2.0，就如同一艘新的“登月火箭”，進一步拓展了大模型在產業的探索邊界，也為大模型應用和生態的蓬勃爆發，提供了堅實支撐。
回溯訊飛星火的“登月”之路，我們可以看到，大模型的底座價值是如何一步步“湧現”的。
建造火箭：能力湧現，為應用築底座
探索廣袤而未知的產業宇宙，需要一艘堅固的可以長途旅行的航天火箭。和“登月計劃”一樣，大模型的第一步，是建造併發佈一個“能力湧現”的基礎模型。
大模型發展到今天，其能力限制已經比較明顯了：
一是先天不足，容易產生幻覺和遺忘問題，這會導致大模型的回答精度和準確度不高，在需要複雜邏輯的嚴肅場景中，達不到產業客户採購所需要的質量。
二是後天短板，大模型不是一次發佈就高枕無憂了，需要用户反饋的“數據飛輪”，充沛算力和迭代優化的持續保障，沒有決心打持久戰，通用大模型很快會在激烈的技術競爭中落後。
對於行業和企業來説，所希望引入的，當然是能夠持續進化、能力領先的基礎大模型。
一是基礎能力的再升級。
大模型的基本綜合能力，是作為通用底座支撐智能經濟的前提條件。
作為中國人工智能“國家隊”， 訊飛星火大模型推出以來，就擁有7大核心能力，包括多風格多任務長文本生成能力、多層次跨語種語言理解能力、泛領域開放式知識問答能力、情境式思維鏈邏輯推理能力、多題型可解析數學能力、多功能多語言代碼能力、多模態輸入和表達能力。此次V2.0升級中，訊飛星火的各項能力則再一次增強。
比如代碼能力，就被認為是大模型的“硬實力”，是理解能力、邏輯能力、生成能力的集大成者。此次訊飛星火2.0對代碼能力進行5個維度的升級，包括代碼生成、代碼補齊、代碼糾錯、代碼解釋、單元測試生成。
根據認知智能國家重點實驗室構建的代碼的真實的場景使用的測試集，代碼生成和補齊維度上已經超過了ChatGPT。
二是關鍵技術的再進化。
經過一段時間的產業實踐和反饋，訊飛星火也在不斷進化，快速迭代，以回應產業需求。
在劉慶峯看來，多模態能力是賦能行業的剛需，也是實現通用人工智能的必經之路，同時也是科大訊飛既定的人工智能技術長期戰略。
在8 月 15 日的V2.0 升級版本中，訊飛星火還重磅發佈了多模態能力，在圖像描述、圖像問答、識圖創作、文圖生成、虛擬人合成等方面全新升級。多模態能力升級後，訊飛智作2.0進一步降低短視頻製作的門檻，無論是視頻的後期處理還是創意視頻生產都能輕鬆搞定，有望滿足更多元的視頻製作需求，推動AIGC產業的發展。
訊飛星火的能力持續突破，也將不斷賦能AI-native原生應用，為生長在“訊飛星火”上的垂類模型和AI應用，提供源源不斷的創新動能。
三是垂直領域的再創新。
提高大模型在嚴肅場景中的準確率就需要聚焦場景，約束環境，結合專有數據進行訓練。至今，訊飛星火已經在一些關鍵領域，比如教育、醫療、汽車、辦公、工業、智能硬件等，將認知智能大模型技術落地應用，打造獨具優勢的行業專用模型，來支撐行業數字化轉型和應用創新開發。
基礎大模型，是大模型產業的核心引擎，訊飛星火認知大模型的這三重“能力湧現”，構築了一個堅實底座，滿足了產業各界對基礎大模型的期待，也在後續的產業加速落地提供動能。
加速推進：價值湧現，為應用輸動力
大模型的“價值湧現”從產業的角度看，就是將大模型的AI技術紅利，轉化為最終的生產力，為產業提質增效，帶來社會數字經濟的增長。
這就需要大量、廣泛、持續地應用大模型，就像火箭分級一樣，僅僅發佈出去還不夠，還需要加速器進一步使力，推動大模型與行業場景相融合，提升大模型在產業當中的應用密度。
當各界的關注點從“能力湧現”轉移到“價值湧現”時，訊飛星火認知大模型也率先交出了答卷，實現了在教育、醫療、汽車、辦公、工業、智能硬件等多個行業的深度應用。
具體來説，當AI深入產業會遭遇一個“不可能三角”：普及度、質量、成本。
如果一個AI大模型應用的普及度很高，比如AIGC生成寫真，開發成本不高，用户對質量的要求低，就非常容易陷入低質低價的紅海競爭。而一個嚴肅的行業場景，比如礦山，對生成結果的質量要求很高，但場景個性化與瑣碎，定製化開發的成本高，普及度就很難提高。
這個“不可能三角”禁錮着大模型的技術商業化和快速增長。那麼，有沒有辦法打破這個“不可能三角”，讓大模型的應用受眾多、質量高、成本低呢？
“訊飛星火”還真的實現了。主要做了以下幾件事：
首先，打磨產品助普及。
以提供應用價值為導向，在一些特定場景中帶來實打實的產品，持續釋放生產力，為大模型技術的普及度和質量帶來保證，有力地提升用户的採購意願。
此次升級，除了技術獲得重大突破，搭載訊飛星火認知大模型核心能力的應用和產品也越來越豐富：既有代碼快速生成或者改Bug的智能編程助手iFlyCode1.0，能夠進行視頻創作的訊飛智作2.0，還有幫助教師設計教學活動、一鍵生成課件的星火教師助手，面向學生口語練習的星火語伴2.0，訊飛AI學習機也升級AI編程空間和AI創意畫板。
其次，聚焦場景保質量。
在通用大模型的基礎上，訊飛面向重點行業客户以私有化部署的方式，幫助行業客户構建自主可控的行業大模型，目前已經與多家行業頭部客户達成合作意向。6月30日，訊飛和人保科技簽訂協議，推進大模型技術在金融垂直領域的應用，加速推動金融業的數字化轉型和智能化發展。助力特定行業降本增效，產生的標準化解決方案則有望與行業夥伴一起，在其他企業規模複用。
最後，攜手夥伴降成本。
降低成本、擴大產業影響力，不可能靠自己單打獨鬥，需要產業鏈上下游生態的緊密支持。以算力成本為例，訊飛就始終堅持開放合作，積極引入國產化算力，在WAIC2023期間舉辦的昇騰人工智能產業高峯論壇上，科大訊飛發佈了與華為在自主可控方面的最新合作成果——訊飛星火與華為昇騰強強聯合，全力打造國產通用智能新底座。此次發佈會上，訊飛又進一步和華為合作，推出了每個行業都可以快速部署的星火一體機，具備性能領先、安全可控、開箱即用等特點。
訊飛和產業鏈夥伴一起，緩解大模型算力荒、算力貴的問題，降低大模型的落地成本，為長期持續發展奠定了條件。
和OpenAI“拿着錘子找釘子”的大模型思路不同，科大訊飛在大模型領域的突出優勢，就是以應用為導向，由具體場景牽引，與產業鏈協同進化，以保證大模型可以快速完成價值的自證與他證，從而加速進入各行各業。
此前科大訊飛發佈的2023年半年報顯示，訊飛星火認知大模型發佈後，2023年5月-6月，公司C端硬件GMV創歷史新高，同比翻倍增長。以學習機為例，5月-6月，大模型加持後學習機GMV分別同比增長136%和217%。
由此可見，大模型的真實價值，已經在供給端（訊飛星火）和應用端（行業用户），都開始“湧現”。
成功着陸：生態湧現，為應用造叢林
“登月”的最後一個階段是“着陸”，沒有商業化的成功落地，廠商很難回收前期的研發成本，無力繼續投入新一輪技術研發。
開啓大模型的良性商業循環，讓大模型產生業務價值，就需要在落地探索成功之後，營造一個適合大模型持續壯大的產業生態環境，包括輔助大模型的開發工具、軟硬件基礎設施、開放平台等。
正如劉慶峯所説，“中國人工智能的發展絕不是單個企業、單個科研院所使命，而是整個社會的機會，生態的發展決定了產業的繁榮”。
圍繞訊飛星火認知大模型的“生態叢林”建設起來，意味着不同類型開發者、企業都會聚集，如同熱帶雨林一般，在各自的生態位上交流、互動、生息，孵化出多樣化、多角度的AI應用創新，才能讓大模型產業更加繁榮、生機勃勃。
此次V2.0升級發佈會中，訊飛還進一步面向包括央國企在內的行業客户提供業界領先、自主可控的私有化代碼能力平台，降低開發者門檻，助力行業客户數字化、智能化轉型。
能力湧現、價值湧現、生態湧現，訊飛走完了這條從研到用、從點到鏈的產業成熟之路，國產大模型才有未來，中國AI才有未來。訊飛星火的 “登月之路”，也是基礎大模型的通關密碼。
“登月”的目標不是為了炫技，而是為了讓更多行業和用户可以率先低成本地用上大模型，挖掘技術的富礦，觸碰智能時代的魅力和機遇。
惠特曼在詩中寫道：偉大的戲碼繼續上演，而你或可貢獻一行詩句，一首新詩，甚至一個全新的故事。
大模型的“登月”之路上，科大訊飛正在全力以赴、不遺餘力、充滿激情、充滿鬥志地奮鬥着，很快會在今年10月24日迎來第三次升級，屆時將全面對標ChatGPT。
通用人工智能的偉大變革，才剛剛開始，不妨拿起筆來，點亮星火，和科大訊飛一起書寫全新的故事。