ChatGPT在這個春天霸占了中文互聯(lián)網(wǎng)，普通人面對它多生出興奮和焦慮交織的復(fù)雜情緒，而大公司不甘落后，紛紛宣布自己也在做類似的AI大模型。

繼3月16日百度發(fā)布文心一言之后，4月7日，阿里云官宣大模型通義千問開始邀請測試。

4月8日，在人工智能大模型技術(shù)高峰論壇上，華為云人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家田奇分享了盤古大模型的進(jìn)展及應(yīng)用。他透露，華為盤古大模型正在推動人工智能開發(fā)從“作坊式”到“工業(yè)化”升級。

接下來，有多場大模型相關(guān)發(fā)布會扎堆舉辦。

4月10日，商湯“日日新SenseNova”大模型體系問世；4月11日，毫末智行自動駕駛生成式大模型DriveGPT雪湖·海若發(fā)布；由昆侖萬維和奇點(diǎn)智源合作研睜塌發(fā)的天工大模型3.5發(fā)布在即，并將于4月17日啟動邀請測試；5月6日，科大訊飛“1+N認(rèn)知智能大模型”即將發(fā)布……

互聯(lián)網(wǎng)巨頭、人工智能公司、智能硬件公司、自動駕駛公司等各方力量，都積極參與到大模型這一場盛宴中來。

行業(yè)監(jiān)管也迅速出手。4月11日，國家網(wǎng)信辦發(fā)布通知，就《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》面向社會公開征求意見。

根據(jù)計(jì)算機(jī)科學(xué)家、自然語言模型專家吳軍的說法，ChatGPT背后是一個叫做語言模型的數(shù)學(xué)模型在發(fā)揮作用，這項(xiàng)語言模型技術(shù)早在1972年就已經(jīng)有了，是由他的導(dǎo)師弗萊德里克·賈里尼克(Fred Jelinek)在IBM期間帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)研發(fā)出來的。

只是到了今天，由于算力不斷提升，語言模型已經(jīng)從最初基于概率預(yù)測的模型發(fā)展到基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型，并逐步走向大模型的時代。

復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、MOSS系統(tǒng)負(fù)責(zé)人邱錫鵬曾亂好這樣描述大模型的能力飛躍：“當(dāng)模型規(guī)模較小時，模型的性能和參數(shù)大致符合比例定律，即模型的性能提升和參數(shù)增長基本呈線性關(guān)系。然而，當(dāng) GPT-3/ChatGPT 這種千億級別的大規(guī)模模型被提出后，人們發(fā)現(xiàn)其可以打破比例定律，實(shí)現(xiàn)模型能力質(zhì)的飛躍。這些能力也被稱為大模型的‘涌現(xiàn)能力’（如理解人類指令等）。”

每當(dāng)有革命性的技術(shù)誕生，無一不是由其在具體行業(yè)的商用化應(yīng)用來實(shí)質(zhì)性地推動行業(yè)進(jìn)步。作為連接技術(shù)生態(tài)和商業(yè)生態(tài)的橋梁，大模型也將在很多行業(yè)應(yīng)用落地。

只是，這波來勢兇猛的大模型熱，究竟會催生萬物生長改變?nèi)f千業(yè)態(tài)，還是繼區(qū)塊鏈、元宇宙之后又一個看上去很美的泡沫？

特斯拉將Transformer大模型引入自動駕駛領(lǐng)域中，拉開了AI大模型在自動駕駛領(lǐng)域應(yīng)用的開端。大模型在自動駕駛行業(yè)的應(yīng)用將提升系統(tǒng)的感知和決策能力，已經(jīng)被視為自動駕駛能力提升的核心驅(qū)動力。

4月2日，百度正式發(fā)布百度自動駕駛云Apollo Cloud2.0。百度智能駕駛事業(yè)群副總裁、智能網(wǎng)聯(lián)業(yè)務(wù)總經(jīng)理高果榮表示，Apollo Cloud2.0基于大模型實(shí)現(xiàn)了自動駕駛數(shù)據(jù)智能的搜索引擎，大模型的能力積累了自動駕駛數(shù)據(jù)智能的搜索引擎，從海量數(shù)據(jù)中能夠精準(zhǔn)找到自動駕駛面向不同場景的數(shù)據(jù)。

“在自動駕駛領(lǐng)域，BEV(Bird''s Eye View，鳥瞰視圖)是當(dāng)前主流的技術(shù)路線，未來可以朝著多模態(tài)、通用智能的方向發(fā)展。”商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家、絕影智能汽車事業(yè)群總裁王曉剛表示。

他認(rèn)為，在通用人工智能時代，輸入提示詞和多模態(tài)內(nèi)容，就可以生成多模態(tài)的數(shù)據(jù)，更重要的是，可以用自然語言生成對任務(wù)的描述，用非常靈活的方式覆蓋大量的長尾悉陪圓問題和開放性的任務(wù)，甚至是一些主觀描述。

王曉剛舉了一個例子來說明AI和AGI處理任務(wù)的不同。給定一張圖片，判斷是否需要減速，AI和AGI的反應(yīng)有什么不一樣呢？

現(xiàn)有的AI系統(tǒng)，會首先做物體檢測，然后再物體框里做文字識別，最后做決策。整個過程中每一個模塊都是事先定義好的任務(wù)。

而在通用人工智能下，給定圖像，人們只需要用自然語言去問問題，比如，“這個圖標(biāo)是什么意思？我們應(yīng)該做什么？”模型本身不會發(fā)生變化，它會通過自然語言的方式給出一系列邏輯推理，最后得出結(jié)論。比如，它會說，“前面限速30公里/小時”“前面100米是學(xué)校區(qū)域”“有小孩”“應(yīng)該小心駕駛”“將車速降到30公里/小時以下”等。

王曉剛還指出，智能駕駛汽車領(lǐng)域有“數(shù)據(jù)飛輪”的說法，通用人工智能時代則會產(chǎn)生“智慧飛輪”，人和模型之間可以互動，通過人的反饋，模型能更好地理解人需要它展示什么樣的能力，而去解鎖更多技能。從數(shù)據(jù)飛輪升級到智慧飛輪，可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)共智。

商湯基于多模態(tài)大模型，可做到數(shù)據(jù)的感知閉環(huán)和決策閉環(huán)。從前端自動采集高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，到利用大模型進(jìn)行自動化的數(shù)據(jù)標(biāo)注和產(chǎn)品檢測，“能夠幾百倍地提升模型迭代的效率并降低成本”。

華為云EI服務(wù)產(chǎn)品部總裁尤鵬也表示，“整個數(shù)據(jù)標(biāo)注是整個自動駕駛領(lǐng)域準(zhǔn)確率、效率、成本最高的一部分”，這部分的效率直接影響到自動駕駛算法和駕駛等級的提升。他透露，華為云正在做預(yù)訓(xùn)練標(biāo)注大模型，支撐后續(xù)的自動駕駛算法的訓(xùn)練，可能會在幾個月后會發(fā)布。

除了自動駕駛，很多行業(yè)人士相信，智能座艙也將在大模型的賦能下有著質(zhì)的提升，尤其將為人機(jī)交互打開新的大門。

百度集團(tuán)資深副總裁、智能駕駛事業(yè)群組總裁李震宇認(rèn)為人工智能將重塑汽車空間，人與汽車的關(guān)系將會截然不同。“未來，我們相信每輛汽車都會搭載一個數(shù)字虛擬人。未來的數(shù)字虛擬人不僅可以模擬人的外形，還可以注入靈魂，真正擁有對人類意圖的理解……同時也不再是單一以前場景的車機(jī)助理的身份，而會轉(zhuǎn)化成全能助理。”

他相信，隨著通用人工智能的發(fā)展，智能座艙將成為汽車創(chuàng)新的新焦點(diǎn)，將會重塑其空間，屆時用戶和車企之間的距離將縮短，用戶和品牌之間的關(guān)系將更為緊密。“擁有自然語言交流能力的智能車可以讓車企與用戶直接進(jìn)行一對一的對話。當(dāng)汽車成為全能助理后，車企將面對用戶需求爆發(fā)式的增長。”

王曉剛稱，在智能座艙板塊，通用人工智能可以使基模型具備對空間環(huán)境的理解、用戶狀態(tài)的感知、多模態(tài)指令解析及多輪邏輯對話、內(nèi)容生成等一系列能力，進(jìn)而賦能包括情緒感知、智能助手、基于情感的對話、創(chuàng)意內(nèi)容生成、個性交互等一系列功能，不斷地提升個性化體驗(yàn)，進(jìn)一步拓展應(yīng)用場景。

“智能汽車是通用人工智能實(shí)現(xiàn)閉環(huán)的一個非常好的場景，我們已經(jīng)有人機(jī)共駕。”王曉剛表示，“未來我們希望車和模型之間能夠產(chǎn)生更有效的互動，那就完成了從人到車到模型這樣一個互動閉環(huán)，能夠讓通用人工智能為我們提供更好的駕乘體驗(yàn)，解鎖無限的想象空間。”

只是，消費(fèi)者距離這種有著“無限的想象空間”的汽車生活還有多遠(yuǎn)，沒有人說得出答案。

想象是美好的，不過，挑戰(zhàn)也隨之而來。

“過去我們一年要做大概1000萬幀的自動駕駛圖像的人工標(biāo)定，請外包公司進(jìn)行標(biāo)定，大概6到8元錢一張，一年的成本接近一個億。但是當(dāng)我們使用軟件2.0的大模型通過訓(xùn)練的方式進(jìn)行自動化標(biāo)定，效果會非常可怕——過去需要用一年做的事情基本上三個小時就能完成，效率是人的1000倍。”理想汽車創(chuàng)始人、董事長兼CEO李想OK表示，“對于員工來說，他們會感覺用拳頭打架遇到了拿槍的。”

他認(rèn)為，在這樣的狀況下，如何能夠讓軟件2.0和現(xiàn)有人才進(jìn)行融合，為他們提供怎樣的全新工作流程、激勵機(jī)制，如何去選用任用人才，給全行業(yè)提出了挑戰(zhàn)。

更大的挑戰(zhàn)可能還在于中外大模型技術(shù)的差距。

3月25日，在2023中國發(fā)展高層論壇上，360創(chuàng)始人、董事長兼CEO周鴻祎表示，目前來看，中國大語言模型和GPT-4的差距在兩到三年時間，GPT的技術(shù)方向已經(jīng)明確，不存在難以逾越的技術(shù)障礙，中國在場景化、工程化、產(chǎn)品化、商業(yè)化方面擁有巨大優(yōu)勢，應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持長期主義精神，迎頭趕上。

4月9日，由中國人工智能學(xué)會主辦的人工智能大模型技術(shù)高峰論壇上，融匯金信CTO李長亮認(rèn)為，未來做通用大模型的和做場景的分層很清晰，沒有中間態(tài)。做通用大模型需要大量的算力、數(shù)據(jù)、人員、資源等，只有有很強(qiáng)技術(shù)儲備和資源調(diào)配能力的大公司才能做，中小創(chuàng)業(yè)公司在這條賽道上會很難；在垂直應(yīng)用上，基于大模型的發(fā)展，結(jié)合場景的know-how做一些創(chuàng)新應(yīng)用，則會有無數(shù)的企業(yè)誕生。

他還認(rèn)為，中國在大模型這個產(chǎn)業(yè)賽道上是很有機(jī)會的，因?yàn)樵谥形膱鼍跋拢覀兏覀冏约旱恼Z言，沉淀了大量的中文知識，會迅速追趕并超越。

我們也注意到，計(jì)算機(jī)科學(xué)家、自然語言模型專家吳軍在4月3日晚得到的一場直播中則給當(dāng)下的ChatGPT熱潑了盆冷水。他直言ChatGPT在中國被過度炒作了，中國的大部分研究機(jī)構(gòu)是做不了的。

在他看來，ChatGPT的原理很簡單，但是在工程上要想做到，其實(shí)蠻困難，因?yàn)镃hatGPT太耗資源，光硬件的成本就要差不多10億美元，這還沒算電錢。ChatGPT訓(xùn)練一次要耗多少電？吳軍的說法是，大概是3000輛特斯拉的電動汽車，每輛跑到20萬英里，把它跑死，這么大的耗電量，才夠訓(xùn)練一次。這是非常花錢的一件事。

他的結(jié)論是，ChatGPT不算是一項(xiàng)新的技術(shù)革命，帶不來什么新機(jī)會，最后可能的一個結(jié)果就是給幾家大的做云計(jì)算的公司交錢。

由ChatGPT帶起的大模型熱，最終會在各行各業(yè)開花結(jié)果，還是盛名之下其實(shí)難副？不妨把這個問題交給時間。

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