2023年初，隨著ChatGPT走紅，全球科技產(chǎn)業(yè)快速就大模型技術(shù)的潛力達成共識，我國科技企業(yè)快速跟進，“百模大戰(zhàn)”如火如荼。

9月《時代周刊》發(fā)布首份“全球百大AI人物”榜單，上榜的有許多AI大佬：比如openAI的兩位聯(lián)合創(chuàng)始人、英偉達CEO黃仁勛以及馬斯克。剔除公開資料中未提及國籍信息的入選人，入圍榜單的華人一共有13人，其中中國籍只有4人，其余則是華裔代表，這一結(jié)果也不讓人意外：雖然AI大模型玩家數(shù)量眾多，但其中大多數(shù)都是湊熱鬧的“投機分子”濫竽充數(shù)，干實事且具備世界級大模型技術(shù)成果的，鳳毛麟角。在狂熱的大模型浪潮中，怎樣的AI技術(shù)觀才是市場更需要的？“百模大戰(zhàn)”如何避免跟前些年的“千團大戰(zhàn)”、網(wǎng)約車大戰(zhàn)、共享單車大戰(zhàn)一樣留下“一地雞毛”？

大模型不是新概念，只是AI浪潮中的一朵新浪花

基于大模型技術(shù)的消費級ChatGPT在年初走紅，大模型一下成為廣受關(guān)注的熱點新概念，AIGC、生成式人工智能、MaaS（模型即服務(wù)）、LLM(大語言模型）、Transformer等熱詞走紅。高度復(fù)雜的技術(shù)概念被許多企業(yè)用來炒作，他們對外述說的故事往往會采用大量專用名詞，似乎越玄乎就越有前景。

著有《浪潮之巔》等科技史暢銷書的吳軍老師說“ChatGPT不算新技術(shù)革命，帶不來什么新機會”，給狂熱的大模型產(chǎn)業(yè)潑了冷水，我對他的觀點很認(rèn)可：大模型只是AI技術(shù)的一個實踐，其本質(zhì)是深度學(xué)習(xí)的“加強版”，通過給模型“填喂”大數(shù)據(jù)提高其自學(xué)習(xí)能力，進而具有更強的智能程度，可實現(xiàn)內(nèi)容生成AIGC等新應(yīng)用。大模型讓AI的應(yīng)用空間一下變得大了不少是不爭事實，但確實算不上是平地驚雷。

AI技術(shù)革命早已開啟。深度學(xué)習(xí)已有10年發(fā)展歷程，在2016年便已伴隨著AlphaGo戰(zhàn)勝李世石迎來大規(guī)模爆發(fā)，智能助理、NLP（自然語言處理）、知識圖譜、機器視覺和智能語音等AI應(yīng)用高速普及，有的以消費級應(yīng)用出現(xiàn)在用戶面前，有的在云服務(wù)商推動下進入到產(chǎn)業(yè)之中。

大模型技術(shù)也已發(fā)展多年，2018年google發(fā)布擁有3億參數(shù)的BERT預(yù)訓(xùn)練模型，接下來幾年，OpenAI、英偉達、谷歌、微軟以及我國的百度、阿里、訊飛等科技巨頭均推出了大模型，巨頭們早已將參數(shù)規(guī)?！翱窬怼钡健扒|”級。

既然人們已對AI技術(shù)“司空見慣”，既然前些年大模型技術(shù)就已在爆發(fā)，為何今年大模型會在“一夜之間”成了香餑餑？因為“百模大戰(zhàn)”有著強烈的“炒作”意味。

包括自然語言處理技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)、知識圖譜技術(shù)以及今年興起的大模型技術(shù)，本質(zhì)都是AI技術(shù)大浪潮中的一朵朵浪花，有的大一些，有的小一些。不過，每一項可落地應(yīng)用的AI技術(shù)一經(jīng)出現(xiàn)，都會讓人類欣喜若狂。毫不夸張地說，AI的出現(xiàn)有著跟火、電一樣的劃時代意義。

AI在每一個產(chǎn)業(yè)的每一個場景都有巨大應(yīng)用價值，它可以減少或者替代人工實現(xiàn)生產(chǎn)的“降本增效”；可以給人類提供前所未有的生活體驗，比如智能助理、自動駕駛；可以在許多維度擁有超出人類的表現(xiàn)，比如大數(shù)據(jù)洞察、智能質(zhì)檢等等。因此說AI掀起繼蒸汽革命、電力革命、信息革命后的第四次工業(yè)革命（智能革命）并不夸張。

20世紀(jì)原創(chuàng)媒介理論家馬歇爾·麥克盧漢在《理解媒介》一書中指出：一切的技術(shù)都是人的延伸。從猿人會制作并使用石器起，人類就一直在想方設(shè)法延伸自己。電話延伸了耳朵，電燈延伸了眼睛，交通工具延伸了腿腳，刀斧鋤耙延伸了雙手，武器延伸了牙齒，互聯(lián)網(wǎng)延伸了耳朵、眼睛甚至腿腳，AI則延伸了大腦，因為它讓機器具備人一樣的“學(xué)習(xí)與思考”能力。正因為此，AI技術(shù)的應(yīng)用潛力，可能遠超人類想象空間。

然而，人們對新技術(shù)總是在短時間期待甚高，以為在短時間內(nèi)有利可圖便快速涌入，當(dāng)回報不及時又快速撤退，留下一地雞毛，只有少數(shù)玩家堅持探尋技術(shù)的長期價值。前些年的智能硬件、深度學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈等等技術(shù)都曾面臨這樣的局面，今天的“大模型狂熱愛好者”們的面孔似曾相識。

大模型技術(shù)以及AI技術(shù)潛力巨大，其落地才剛開始，要實現(xiàn)電力、互聯(lián)網(wǎng)一樣廣而深的應(yīng)用還需要很長的時間。正因為此，面臨大模型炒作風(fēng)我們更要冷靜以待。

AI工業(yè)化大生產(chǎn)，場景落地比技術(shù)重要得多

AI發(fā)展可以分為不同階段：先是實驗室階段，深度學(xué)習(xí)在“下棋”等研究類場景應(yīng)用；AI產(chǎn)業(yè)化階段，AI技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)等信息產(chǎn)業(yè)廣泛應(yīng)用后，開始在不同產(chǎn)業(yè)場景“試探性”應(yīng)用落地并逐步形成一些標(biāo)桿應(yīng)用；如今，隨著AI進入到更多場景實現(xiàn)更大規(guī)模應(yīng)用，AI工業(yè)化階段來臨。

AI工業(yè)化階段的AI應(yīng)用有兩大特征：一方面是更多行業(yè)更多場景可以應(yīng)用AI技術(shù)，包括農(nóng)業(yè)、工業(yè)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，另一方面，任何場景利用AI技術(shù)都變得更容易，技術(shù)門檻更低、算力成本更低、部署要求更低，AI真正變得跟水、電、氣一樣“所見即所得”，成為普惠型技術(shù)。

大模型技術(shù)可以加速AI工業(yè)化進程，但不論是深度學(xué)習(xí)還是大模型技術(shù)，AI工業(yè)化大生產(chǎn)的前提都是讓技術(shù)實實在在落地到場景，為千行百業(yè)所用。讓AI技術(shù)產(chǎn)品化、標(biāo)準(zhǔn)化以及普惠化，成為AI技術(shù)發(fā)展的新重點。

然而現(xiàn)在大大小小的科技企業(yè)一股腦梭哈AIGC大模型卻大都沒有考慮“落地”的問題?！耙桓C蜂”扎堆入場的玩家，有的在做基礎(chǔ)通用大模型“重復(fù)發(fā)明輪子”；有的“渾水摸魚”甚至有算法與算力都依賴第三方的“皮包型大模型公司”；還有的“拿著錘子找釘子”，技術(shù)不錯卻沒有落地能力。就連年初名噪一時的ChatGPT也面臨著巨大的商用困難，收入遠遠無法覆蓋巨大的訓(xùn)練成本，因為AIGC內(nèi)容準(zhǔn)確度的不確定性，取代谷歌成了難圓的夢想。

“百模大戰(zhàn)”這一波大模型技術(shù)的坑，在深度學(xué)習(xí)浪潮中科技企業(yè)們已經(jīng)踩過了。毫無疑問，場景落地才是AI技術(shù)發(fā)展的重中之重，不論多么強大的技術(shù)都要走出實驗室才能發(fā)揮真正的價值。

其實不只是AI，歷史上每一項革命性的技術(shù)落地都會經(jīng)歷相似路徑：先是少數(shù)人在實驗室專研探索——當(dāng)“技術(shù)奇點”來臨逐利者們蜂擁而上形成泡沫——商業(yè)化不順利泡沫破滅“湊熱鬧”玩家被淘汰——實力派玩家浮出水面繼續(xù)努力落地——少數(shù)玩家靠拳頭產(chǎn)品脫穎而出，徹底改變世界。

（咨詢公司高德納Gartner發(fā)布的技術(shù)周期曲線）

比如在第二次工業(yè)革命（電力革命）中，富蘭克林“風(fēng)箏實驗”論證電的存在后，關(guān)于電的理論逐步被完善，圍繞電的生成、轉(zhuǎn)換、輸送與利用，先驅(qū)們進行持續(xù)探索。1887年特斯拉發(fā)明交流電發(fā)電機解決了電的輸送問題進而徹底打開了電的應(yīng)用空間。但有了交流電發(fā)電機還不夠，電力要普及還要能用電的“電器”，愛迪生的電燈、塞繆爾·莫爾斯的電報、貝爾的電話等等電器的發(fā)明讓電走向普及，到了150年后的今天，電已經(jīng)跟空氣和水一樣讓人類離不開。

如果說AI是電力，那么大模型、深度學(xué)習(xí)就對應(yīng)到“交流電”“直流電”這樣的技術(shù)，它們給AI工業(yè)化創(chuàng)造了技術(shù)條件。現(xiàn)在AI工業(yè)化萬事俱備，缺的是“電燈”這樣的殺手級AI應(yīng)用，這也是踏實做AI的玩家們在重點攻克的方向。在國內(nèi)科技行業(yè)，除了百度、阿里、訊飛等出鏡率高的AI玩家外，還有一個被忽視的實力派玩家：網(wǎng)易。網(wǎng)易在AI落地上走了一條不同的路，除了自身業(yè)務(wù)早已全面應(yīng)用AI技術(shù)外，也在通過網(wǎng)易智企推動AI to B，通過AI產(chǎn)品化來助力產(chǎn)業(yè)AI工業(yè)化大生產(chǎn)。

場景落地成關(guān)鍵，行業(yè)需要怎樣的技術(shù)觀？

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，網(wǎng)易是另類的存在。作為比BAT更早成立的初代互聯(lián)網(wǎng)巨頭，網(wǎng)易20多年來一直位居舞臺中央，是僅次于騰訊、阿里、拼多多和美團的第五大廠。相較于同體量大廠而言，網(wǎng)易“出鏡率”并不高，面對AI、區(qū)塊鏈、VR/AR、元宇宙、大模型等新技術(shù)一直都是冷靜觀察、低調(diào)發(fā)力、悶聲落地。

低調(diào)的玩家更可能是掃地僧。在深度學(xué)習(xí)階段，網(wǎng)易就已在全方位布局AI，涵蓋前沿底層技術(shù)儲備、AI技術(shù)與業(yè)務(wù)的結(jié)合以及AI技術(shù)to B輸出。面對大模型這一波AI技術(shù)浪潮，網(wǎng)易也做好了準(zhǔn)備，丁磊在網(wǎng)易發(fā)布Q2財報時已明確表示，AI的發(fā)展可以用百花齊放、百家爭鳴來形容，但其中落地場景最關(guān)鍵?！霸贏I大模型競賽中，真正的勝者是能選擇好應(yīng)用場景的企業(yè)。所以，目前網(wǎng)易的首要任務(wù)是探索AI大模型在不同產(chǎn)品場景下的應(yīng)用，并研發(fā)出更符合用戶體驗的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品。”

面對深度學(xué)習(xí)、大模型等AI新技術(shù)，網(wǎng)易的技術(shù)觀都不曾改變：沉下心來，做好AI的場景落地。除了用戶可感知的AI+游戲、AI+音樂、AI+傳媒等消費級業(yè)務(wù)的AI應(yīng)用外，網(wǎng)易一直在深耕的to B業(yè)務(wù)也已形成對應(yīng)的AI to B業(yè)務(wù)矩陣，將AI技術(shù)輸出到各行各業(yè)。前段時間，網(wǎng)易聚焦于toB的事業(yè)部網(wǎng)易智企召開了“智啟AI AIGC產(chǎn)業(yè)賦能大會”，在大會上我看到其已將AI技術(shù)服務(wù)產(chǎn)品化這件事做得很深，對外形成了一套工業(yè)級的AI解決方案。

舉例來說，網(wǎng)易智企將 AI 技術(shù)融合于網(wǎng)易易盾、網(wǎng)易云信、網(wǎng)易云商和游戲行業(yè)部的實際業(yè)務(wù)中。例如：

基于AI技術(shù)，網(wǎng)易易盾的機器審核精確度平均提高了20%，機器檢測性能優(yōu)化平均時延減少30%，智能審核管理提效最高達10倍。不夸張的說，得益于 AI 的力量，才支撐了易盾2022全年 4000億+級別的海量檢測數(shù)據(jù)；

網(wǎng)易云信則以 AI 應(yīng)用于音頻與視頻領(lǐng)域，其 AI 音頻降噪能夠智能分析環(huán)境音成分，甄別并過濾環(huán)境噪聲，將音頻通話的體驗感拉滿。再如云信 AI 視頻超分技術(shù)，通過對低畫質(zhì)視頻和直播的優(yōu)化，將用戶視頻觀感抬上一個新的臺階；

而網(wǎng)易云商旗下七魚智能客服更是典型的 AI 驅(qū)動型業(yè)務(wù)，將 NLP 技術(shù)大量應(yīng)用在了在線機器人中，發(fā)力智能客服場景，一改傳統(tǒng)“客服”成本部門的刻板印象，使其也能反哺于業(yè)務(wù)增長。網(wǎng)易云商還將長期積累的海量客服領(lǐng)域語料庫沉淀，鍛造出了“商河”大模型這一 AI 利器；

在游戲場景中，面對玩家苦“人機”久矣的老大難困境，網(wǎng)易智企創(chuàng)新性地為游戲內(nèi)置了高度擬人逼真的“AlphaGo”，這些游戲中的 AI 智能體基于豐富的游戲訓(xùn)練數(shù)據(jù)和實踐經(jīng)驗而成。通俗來說，它們能懂玩家意圖、跟玩家互動、與玩家合作，甚至直接對戰(zhàn)玩家而不落下風(fēng)。正是因為網(wǎng)易智企為游戲內(nèi) NPC 裝上的 AI 大腦，我們才能與呆板、糟糕的游戲體驗徹底揮手告別……

這些看似不起眼、不入大廠法眼的碎片化場景，僅僅只是網(wǎng)易智企 AI 落地的小小縮影，但卻真真實實地將內(nèi)容安全、通信體驗、客戶服務(wù)、游戲競技等方面的智能化水平革新?lián)Q面。從這些 AI 服務(wù)中，我們得以窺見網(wǎng)易智企的AI價值觀：

1、落地既有廣度也有深度。

網(wǎng)易智企的AI服務(wù)涉及到內(nèi)容安全、音視頻、客服和游戲等場景，看似有些零散，但其實都跟網(wǎng)易核心業(yè)務(wù)有著緊密聯(lián)系，這恰好反映出網(wǎng)易一直將AI充分應(yīng)用到公司業(yè)務(wù)的“邊邊角角”的事實。網(wǎng)易智企也重視場景落地，基于深度學(xué)習(xí)、NLP、知識圖譜、大模型、AI音頻降噪的技術(shù)積累，形成了一個個“細(xì)而?！钡腁I解決方案。網(wǎng)易習(xí)慣于聚焦并吃透少數(shù)細(xì)分市場，在做AI to B時，網(wǎng)易智企也沒有面面俱到要“ X 千行百業(yè)”，而是專注于特定產(chǎn)業(yè)垂直場景，一步步將AI大網(wǎng)編織得越來越細(xì)密。因為專注，網(wǎng)易智企AI to B做得更深更透，更有競爭力。

2、“自下而上”而不是“自上而下”。

有的大廠做AI做大模型是先斥巨資“造航母”，有了核心技術(shù)再“拿著錘子找釘子”，這種“自上而下”的挑戰(zhàn)在于：在AI工業(yè)化前，技術(shù)富余苦于沒有用武之地；在AI工業(yè)化時，實力派玩家云集，可用場景變得稀缺。

網(wǎng)易智企的AI落地走了一條“自下而上”的路，它以客戶真實場景為中心，以解決實際問題為出發(fā)點，通過合適的技術(shù)產(chǎn)品組合方案來滿足客戶需求。在服務(wù)業(yè)務(wù)場景中，網(wǎng)易智企的AI技術(shù)被倒逼著進化，需要深度學(xué)習(xí)就布局深度學(xué)習(xí)，需要大模型就布局大模型，“有了釘子再尋求合適的錘子”，開辟了一條“從業(yè)務(wù)中來 到業(yè)務(wù)中去”的AI技術(shù)落地之路。

當(dāng)城外“百模大戰(zhàn)”如火如荼、戰(zhàn)火紛飛時，它也并未脫離業(yè)務(wù)去參與大模型軍備競賽，而是在服務(wù)客戶的AI化實踐中繼續(xù)耕耘。即便是“商河”大模型的推出，也是服務(wù)經(jīng)驗水到渠成的結(jié)果。

網(wǎng)易智企“自下而上”地推動AI落地，始終保持著自己穩(wěn)扎穩(wěn)打的節(jié)奏，給人的感覺有些低調(diào)和遲緩，畢竟不高舉高打就很難有很大的聲量。不過，方向正確了，“慢就是快、少即是多”，當(dāng)AI能力積蓄到一定階段再破土而出時一樣可驚艷眾人，就像網(wǎng)易在20多年的發(fā)展歷史里不斷證明自己一樣。

3、不“梭哈”大模型，但一直都重視AI，只因不干“大炮打蚊子”的事兒。

大模型只是AI技術(shù)浪潮最受關(guān)注的一朵新浪花，它本質(zhì)上是AI眾多技術(shù)棧里面的一種機器學(xué)習(xí)方式。2023年科技企業(yè)“梭哈大模型”，甚至“唯大模型至上”將大模型與AI劃等號，這是大錯特錯的。大模型很強大，但其訓(xùn)練成本高，技術(shù)門檻高，部署難度大，并不適合所有智能化場景，有的AI應(yīng)用場景用深度學(xué)習(xí)算法足夠了，比如智能手機終端側(cè)的AI音頻降噪用大模型就是“大炮打蚊子”，網(wǎng)易云信自研輕量級深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用深度學(xué)習(xí)的方式反而開銷更小，更適合在千元機等移動終端應(yīng)用，這也是一種“潤物細(xì)無聲”式的AI應(yīng)用。

大模型加速AI工業(yè)化時代來臨，網(wǎng)易智企也意識到了這個趨勢，但與其他廠商不同的是，它的工具箱里并不只有AI“大炮”，還有著機關(guān)槍、手槍、匕首等等輕小但鋒利的“技術(shù)武器”，能根據(jù)產(chǎn)業(yè)客戶的場景特性去盡情展示其最為合適的鋒芒，一擊致命。就AI to B來說，合適的技術(shù)才是最好的技術(shù)，這也是一種對客戶負(fù)責(zé)的技術(shù)觀。

寫在最后：

AI浪潮已澎湃了10來年了，每隔一段時間都會掀起新熱潮，但用第一性原則來思考AI本質(zhì)未曾改變，從深度學(xué)習(xí)到大模型，行業(yè)在做的事情都是讓機器具備更強的學(xué)習(xí)能力，更好地服務(wù)于人類的生活與工作。雖然每隔一段時間都會出現(xiàn)一波新的技術(shù)概念炒作，但AI的發(fā)展一定是一個長周期的事情，通過AI to B推動AI工業(yè)化的過程，需要大量的慢活、重活、細(xì)活甚至可能是苦活、累活，正因為此，大廠布局AI、做AI to B，要沉得住氣，慢慢來不著急。

縱然會有一些熱衷炒作的公司可在短時間內(nèi)獲得股價上漲這樣的既得利益，但不能踏實地研發(fā)底層技術(shù)和落地業(yè)務(wù)場景的他們，將很快在泡沫破滅時被淘汰出局。能在更長周期基于AI技術(shù)獲取長期增長的，一定是低調(diào)踏實，認(rèn)真做技術(shù)，認(rèn)真做場景落地的玩家，因為只有定得住，才能行穩(wěn)致遠。

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