人工智能的革命时刻已经到来
成都如何才能保持正轨并取得突破？
760 多家成都企业正在为新项目做准备
AI通用大模型还是分段垂直大模型？
6月12日上午，成都千智人工智能科技有限公司（简称“星哲AI”）展示了星哲AI音乐创客教室，通过软硬件集成或SaaS部署方式，已在成都七中育才等多所学校用于实际教学。
调查过程中，记者体验了星哲的AI音乐。登录AI音乐系统后，屏幕显示出AI互动歌词、音乐创作、互动编辑等功能界面。随意填入几行文字、画几行代表旋律的曲线后，不一会儿就合成了一首女声版的歌曲，旋律悠扬。如果不满意，还可以修改，随后自动生成一首新歌。
↑石狮天府小学音乐老师正在利用AI音乐教学软件指导学生创作个性化诗歌
星哲AI在2016年成立人工智能实验室，2020年公司正式成立。“我们AI的底层逻辑跟现在的大模型模型是一致的，就是强化学习。”星哲AI董事长李龙飞介绍，AI音乐制作流程分为歌词生成、词曲创作、曲谱编排、人声合成演唱四个环节。这四个环节如何统筹？需要一套算法来调度，以前没有大模型，都是人工调度，现在是由大语言模型来驱动。
“从5月份到现在，我们的大模型已经迭代了两个版本，参数也得到了进一步的拓展。”6月13日上午，成都晓多科技CEO蒋凌与记者分享了公司小模型（XPT）的研发进展。今年5月份，小模型（XPT）发布，这是基于大语言模型技术研发的面向电商行业的垂直大模型。
“前期需要学习很多知识，参数越大，模型越智能。”江凌表示，模型会深度学习一些行业知识以及电商服务和营销知识，主要用于线上零售和线上服务。江凌介绍，小模型（XPT）年底会升级，规模会扩大5-6倍。
公司走的是通用人工智能赛道，既“贵”，又有瓶颈。“打磨一个通用大模型，需要更多的时间和金钱。对很多中小企业来说，聚焦某一行业，搭建垂直大模型，可以快速出成果，成本更低。”在江凌看来，外行人只是看热闹，以为通用大模型什么问题都能回答，很有趣。事实上，通用大模型只能给出表面的答案，无法形成专业的解决方案。
记者调查发现，不少本土人工智能公司都有与晓多科技类似的策略——面向专业细分领域发展垂直大模型。
6月14日，记者走访成都明图科技有限公司（简称“明图科技”）时，该公司研发总经理闫帅告诉记者，他们正在训练“工作数字人”大型模型，助力工作办公场景数字化升级和生产运营数字化转型。
↑明图科技“数字人工作”发布会
今年3月，铭图科技研发了工作数字人模型，并于5月31日正式发布，包含知识问答、AI写作、知识采集、辅助工具等功能。“我们希望为每一位工作人打造一个虚拟的工作数字人。”闫帅这样描述平台的技术逻辑，“工作数字人掌握了不同岗位工作者的数据特征和知识结构，能够理解复杂的工作场景，实现高效问答和内容自动生成，并通过组织数据的训练，实现工作知识的数字化表达，为用户提供个性化的工作体验，同时工作数字人还能实现任务分解和流程管理，帮助用户专注于核心工作，提高工作效率。”
成都市经信局新经济委统计数据显示，2022年成都人工智能企业数量超过760家。“成都中大型人工智能企业较少，处于创业初期。这些企业虽然无法与行业巨头正面竞争，但成都企业充分利用现有技术，在医疗、教育、交通等一些行业寻找突破口，最终帮助客户降本增效，提高单位产出，让人工智能赋能千行百业，走向专精特新。”成都市经信局新经济委人工智能产业部相关负责人说。
人工智能与软件产业紧密相连，产业的规模效应可带动制造业的发展。“往下游看，人工智能可以应用在机器人、智能网联汽车等行业，拓展空间很大。”相关负责人分析，本土企业可以避免走“大而全”的路子，深圳的经验值得借鉴。“深圳非常专注于机器人、传感器等领域，成都企业则要思考自己的优势在哪里，比如依托人工智能技术做大做强无人机产业，成都就有优势。”
谁来为AI产品买单？
应用场景需付诸实践
本土公司瞄准细分行业，发展垂直大模型，最终目的是场景应用，关乎商业价值的实现。
2021年，考拉优然确立了“AI赋能智能制造”战略。在考拉优然CEO沈福民看来，AI作为一类底层技术，应该融入千千万万个行业。“大模型的出现，AI会成为一个产业，产业化的标志就是分工明确，在数实融合之下，人工智能技术也需要根据行业进一步细分化，细分领域专属的行业大模型会快速催生出各种应用场景。”沈福民提到，考拉优然不做通用的AI大模型，而是专注于多模态的行业大模型。
↑考拉优然工检大模型应用场景
沈福民提到了考拉优然赋能工业检测的案例。“比如显示面板企业、半导体企业的产线，需要高精度、高速度的产品质量检测。工业影像之后，通过人工智能进行快速检测分析，一旦出现问题，及时处理。这背后就是大模型的驱动。这有效解决了以往工业检测技术无法解决碎片化需求的问题。”
考拉优然的客户已包括国内显示屏、半导体芯片等先进制造业龙头企业，以及烟草、能源、轨道交通等行业的央企。考拉优然通过输出大模型解决方案，帮助客户提高生产管理效率，实现降本增效。“我们的主要商业模式是为客户提供一体化软硬件设备，并收取技术服务费。”沈福民说，成都数实融合为人工智能场景落地带来了新机遇。
晓多科技的商业模式也是向客户收取服务费。“小米科技、1919、元气森林等都是我们的客户，我们采取的是‘一年一付’的形式。”蒋凌说，目前的营销策略是继续服务好大客户。
在人工智能领域，应用场景不落地，产品就无法变现，事实上，行业内大量企业处于亏损状态。走访调研中，本土人工智能企业表示，行业要实现盈利，探索规模化场景尤为重要，期待在成都获得更多人工智能应用场景落地的机会。
以星哲AI为例，其AI音乐产品已在成都多所中小学落地，“项目将在2022年底走进校园，为学校提供全套AI音乐软件及硬件。”李龙飞透露，目前公司先做toB业务，除了音乐之外，公司的AI技术也在参与相关的智慧城市治理项目，未来会尝试进入C端市场。
↑ 新川创新科技园人工智能创新中心
记者调研铭图科技时，该公司荣誉墙展示的是来自全国各地的应用案例，成都本地的案例占比相对较小。为何会“墙内花开、墙外香”呢？闫帅解释，公司在全国有1000多家客户，大部分来自省外，这来自于当地提供的场景落地机会。比如山东省的客户就占比最大。“我们希望在成都有更多‘办公数字人’的场景，期待在当地打造一些辅助办公、智慧城市的示范案例。”闫帅坦言，地方政府支持本地企业打造行业典范，通过政府增信，可以增强企业参与市场竞争的信心。
新经济发展研究院iNED认为，大模型的发展在短时间内会极大丰富数字经济的新产品和服务，长期来看可能造成产能过剩。当务之急是推动各类创新落地到现实场景中，尽快实施验证和迭代优化，助力创新企业抢占市场。例如，2020年教育部提出探索中考美育试点改革，美育课程主要包括音乐、美术等内容，以行者AI为代表的人工智能音乐项目通过互动体验提升了学习的趣味性，也提升了学生的学习积极性。从城市层面来看，目前城市大脑的建设大多还停留在城市数据上屏的阶段，距离基于数据的智能决策和行动还相差甚远。城市需要适应多业务、多场景的AI大模型，完成从数字化到智能化的转型。当前，成都正在加快推进“智慧成都”建设，建设过程中衍生出多个细分领域的数字治理场景，可以为本土人工智能企业垂直大模型产品的应用提供舞台，推动城市大脑由传统BI座舱升级为GPT驱动的智慧大脑。
行业如何才能成长和发展？
算力、资本、人才都必不可少
硅谷一家知名风投公司的调查显示，人工智能领域的创业公司将早期融资的80%-90%用于购买算力，即便这些公司的产品已经成熟，其每年在算力方面的投入仍然占到其营业收入的10%-20%。
调研中，企业普遍表示期待成都在算力方面给予其更大支持。“我们有自己的算力平台，随着大模型技术的迭代升级，算力也需要提升。”闫帅提到，公司的“在职数字人”正在广电领域、产业园区等推广，为客户提供政策咨询等服务。随着数据的积累，对算力的需求也会越来越大。“闫帅期待政府在‘算力券’使用方面给予支持。”
↑成都超级计算中心
成都提出鼓励高校、科研院所、龙头企业联合建设计算中心，聚焦重点产业领域孵化原创人工智能大模型，对建设方每年提供最高500万元的算力成本补助，降低企业创新成本。每年发放总额不超过1000万元的“算力券”，支持计算中介服务机构、科技型中小企业和创客、科研机构、高校等使用国家超级计算成都中心和成都智能计算中心的算力资源。
“大型AI模型的预训练非常重要，项目训练产生的算力成本很高，成为必要的开支，部分企业的软件还面临与本土算力平台不兼容的问题。”李龙飞建议，政府除了加大对企业购买算力的支持力度外，还应注重算力平台的适配。
新经济发展研究院iNED认为，政府应舍得投入，帮助中小创新企业突破算力瓶颈，善用平台网络汇聚多元算力资源，并支持创新合作模式，例如可推动AI大模型企业与芯片厂商紧密合作，加速大模型训练，加速GPU芯片国产化等。
产业发展也离不开投资基金的支持，深圳近期提出整合基金资源，组建千亿规模的人工智能基金群，备受成都同行关注。
成都目前尚未出现规模较大的AI投资基金，对于企业而言，吸引到投资机构的投资兴趣是获得投资的第一步。“成都在AI的一些细分领域已经做了很好的探索，随着大模型的兴起，势必会带来一波以大模型应用为核心的创业机会。”云致资本合伙人罗超分析称，目前全球都在探索大模型创业的未来落地场景，如果成都企业能在大模型应用的细分领域诞生一些国内甚至国际领先的优秀企业，将会受到资本的青睐。
人才资源也是产业发展的重要保障。近日，2023年“成都市产业圈构建与强链人才计划”申报启动，涵盖“大数据与人工智能（含车载智能控制系统）产业链”。同时，一些企业也在推进人工智能人才的发现与培养。
↑腾讯未来中心项目落地成都高新区
记者从腾讯了解到，“2023腾讯开物人工智能全国公开赛”将于今年5月至12月在成都举办，由邀请赛改为公开赛，报名通道面向全国高校学生开放。据介绍，目前已有68所高校报名，今年预计将有百余支高校团队参赛。在腾讯看来，吸引更多高校人工智能人才聚集成都，比赛结束后可以发掘出一批好苗子，这些人才资源或将嫁接到当地的人工智能产业上。
但归根结底，本地人才培养至关重要，这样才能就近吸引人才。腾讯“启蒙”团队正在与四川大学、电子科技大学、西南交通大学等高校合作，提供人工智能课程。当地高校之所以使用腾讯的课程，是因为缺乏相关的场景和实训平台。据腾讯“启蒙”平台工作人员介绍，目前已有300多名电子科技大学的学生使用该课程进行学习，四川大学和西南交通大学的用户数量也在增加。今年，该课程将向成都更多高校开放。“除了理论学习，我们还提供实训平台。”腾讯“启蒙”平台工作人员介绍，目前课程免费提供给高校，并通过校企合作模式参与本地人工智能人才的培养。
↑腾讯“启蒙”平台
目前，人工智能教育也在中小学全面普及。此外，各类青少年信息化大赛也如火如荼地开展，甚至出现了中小学生在信息化大赛中成绩超越高中生的案例。记者调查了解到，与民众对人工智能的热情相比，目前当地中小学的人工智能教育面临着课程体系不完善、师资匮乏等诸多挑战。一些学校非常期待与政府、企业合作，探索一条面向人工智能时代的人才培养之路。
对此，新经济发展研究院iNED建议，由于大模式对教育和就业的影响，应鼓励学校与产业进行更广泛的交流与对接，以创新赋能教学提升、以产业需求引领人才培养。在培养未来产业领袖的工作中，应适当提前考虑校地合作，如世界一流大学生源地的当地高中。