出品 | 創業最前線

　　作者 | 曉光

　　編輯 | 方芳

　　美編 | 邱添

　　審核 | 頌文

　　2023過半，但大模型的熱度絲毫未減。不久前在“AI屆的春晚”WAIC2023大會上，大模型當之無愧成為了頂流。

　　人們如此關注大模型，是因為大模型的本質是加速了AGI時代(通用人工智能時代)的到來，之前AI領域被局限的商業化空間，變得十分廣闊。雖然大模型商業化才剛剛開始半年，但是已經很快地融入教育、醫療、制造、辦公、律師、游戲、藝術等多個領域，滲透程度和滲透效率都是前所未有的。

　　在今年的沃斯世界經濟論壇上，微軟的CEO薩蒂亞這樣形容大模型帶來的AGI時代——我一生中從未見過，美國西海岸的先進科技可以在幾個月內，以非常真實的方式出現在印度農村，對于知識型工作者來說，也許這一次完全等于工業革命。

　　不過大模型從入局到真正落地并推向市場，難度不小，資金、人才、基礎設施、場景及商業化落地等，成為每個玩家都要跨過的“障礙賽”。

　　所以在國內掀起“百模大戰”的時刻，我們也需要回答，什么樣的大模型才能稱得上智能生產力?各行各業行業未來需要怎樣的大模型和服務?

　　1、大模型+大裝置，仍然是AGI涌現的基礎

　　為了回答這個問題，商湯在幾個月前提出了“商湯日日新SenseNova”大模型體系，并且在不久前的WAIC2023大會上，又釋放出了該體系及體系下的產品全方位升級更新的信息。

　　對于大模型服務于人類，商湯的第一重思考是——把底座做牢固。因為大模型的形成并不復雜，它是“大數據+大算力+強算法”結合的產物。

　　為了讓大模型的底座更牢固，商湯一直在通過“大模型+大裝置”持續推動AI基礎設施能力的躍進提升，公開資料顯示，商湯歷時多年建設了業界領先的AI大算力，其擁有超過2萬7千塊GPU芯片卡，可輸出5000P的總算力，是亞洲目前最大的智能計算平臺之一。

　　基于大裝置的能力，商湯目前已構建了計算機視覺、自然語言處理、AI內容生成、多模態、決策智能等多個領域的大模型，而且大裝置也成為了商湯降低AI模型的生產成本、讓大模型深入百業的根本。

　　站在“大模型+大裝置”的AGI戰略布局上，商湯日日新SenseNova大模型體系，正在實現著飛速升級。

　　有業內人士對「界面新聞·創業最前線」表示，在大模型的基礎上，具備知識圖譜、能對行業知識和數據進行提煉的小模型，在專業領域中的能力一定會超過大模型，這就讓商湯大模型的“體系化”更有意義。

　　我們也可以這樣理解，“日日新SenseNova”體系，是AGI“涌現效應”的外在表現，就像人到了18歲之后突然有了能力和心智上的突破一樣。現在，“日日新SenseNova”大模型體系在智能座艙、交通、金融、醫療、電商等方面，都有了低門檻、低成本、高效率的創新應用和突破。

　　有位一級市場的投資人甚至這樣對「界面新聞·創業最前線」表示——企業當然可以選擇不接軌大模型，畢竟謀局落子、各有千秋，但未來打敗你的也不是大模型，而是有著AI大模型加持的對手。

　　2、讓大模型更垂直、更專業

　　需要強調的是，商湯的“日日新”是一個大模型“體系”，商湯內部對它的定位，是提供一個大模型的超市，在這個“日日新”大模型超市里面，有數據、模型訓練以及部署的三位一體的飛輪，以此來作為上下游合作的基礎。

　　并且大模型超市也可提供自然語言、內容生成、自動化數據標注、自定義模型訓練等多種大模型及能力，同時結合決策智能大模型，為AGI實現提供重要起點。

　　目前，“日日新SenseNova”體系包含了中文語言大模型“商量”，作為千億級參數的自然語言處理模型，商湯商量SenseChat 2.0版本突破了大語言模型輸入長度的限制，并推出不同參數量級的模型版本，可完美適配移動端、云端等不同終端及場景的應用需求;還有文生圖生成模型“秒畫”、AI數字人視頻生成平臺“如影”、3D背景建筑生成平臺“瓊宇”和3D物體生成平臺“格物”等等。

　　(圖 / SenseChat 2.0的技術升級)

　　具體到應用上，之前許多大模型都是通才，但它缺乏行業深度，之前大家被GPT震驚的時候，認為它什么都會，但如果你是一個行業的資深用戶，你會發現通用大模型在安全、金融、語音這些垂直領域還不是全才。

　　目前商湯發布的這幾個大模型，都在各自的領域里稱得上是“行業專家”。有位券商的計算機行業研究員對「界面新聞·創業最前線」說，他對日日新大模型體系中人(AI數字人)-物(3D物體生成)-場(3D背景建筑生成)的搭建印象很深。

　　負責3D物體生成的格物2.0版本，現在支持了多種物品品類的復刻，達到毫米級別，特別是格物還解決了傳統的重建技術中，對高反光、鏡面物體的采集和復刻這一行業難題。珠寶首飾，小家電，金屬物件都能被格物“復原”出來，不僅可以避免傷害和改變物品的情況，還能精確還原物品的外觀和特征。

　　如果一家博物館，想對幾萬件動物標本進行3D化處理，依賴激光重建技術還原一個標本就要千把塊錢，這項投入高達數千萬元，沒財力的博物館根本不能去做，而今格物2.0可以完成效果更好的重建，還可以把成本打到很低。

　　再例如，格物還包含一鍵成圖和一鍵成片等再創作服務，通過一鍵成圖功能，用戶可以生成與物品使用場景相融合的海報，或者試穿試戴的真人海報，相比其他AI技術只能部分還原商品細節，一鍵成圖可以100%還原物品的各個視角和效果。

　　基于此，該研究員預判道，商湯的大模型體系在技術上，可以為電商帶來“通用”的顛覆性解法。

　　在格物的加持下，許多商家不用再去自研商品的上身效果呈現，就能對一件商品各個視角和效果重塑，提升客戶的沉浸體驗;直播間的實景搭建也不用再耗費太多的真金白銀，基于3D內容生成平臺瓊宇，不僅有身臨其境的背景，而且搭建效率、渲染效率也能大幅提升;另外，直播間的“人海戰術”也不用太頻繁，因為通過如影的數字人搭載商量的語言能力，“硅基生命”也可以進行完備的介紹。

　　公開資料顯示，日日新大模型體系下的商量、瓊宇、格物、如影都在各自的賽道上創造了不小的技術突破，現在已經與一批頭部廠商開始了合作。

　　基于日日新大模型體系，不僅可以對現實生活中的“人、物、場”進行全面構建，融合不同垂直領域的專業知識，還能構建更懂行業、更具專長的交叉行業大模型，從根本上降低大模型的下游應用成本和門檻，也使得商湯的收入更加多元化，提升抗風險能力大大增強。

　　商湯智慧生活等新興業務收入增長加速，且占比大幅提高，多元化的收入結構標志著商湯的業績成長或步入上升通道，同時也印證了商湯一直堅持投入大模型、賦能百業戰略的前瞻性。

　　3、產業應用場景：最佳練兵場

　　對于商湯來說，其定位一直是ToB的企業，B端的大模型需求，更多的考慮AI的“泛化能力”，泛化能力通俗來講就是指學習到的模型對未知數據的預測能力。

　　許多企業客戶知道自己要什么，他們會對大模型的應用給出一個“輪廓”，但是需要商湯用泛化能力，去穩定的預測、迭代，并一步步逼近真實的痛點。

　　所以，應用場景成為檢驗大模型能力的關鍵，特別是不同行業還給出了商湯“跨場景”的考驗。

　　以商湯打造的車路云協同的交通體系為例，商湯憑借多模態、多任務通用大模型，開發了路側視覺感知大模型，又結合瓊宇2.0及格物2.0構建了一個智能交通孿生與仿真系統，再利用商量2.0的感知推理和人機交互能力，實現了車路云共同向大模型對話式交互的演進。

　　我們看到的交通場景應用是，在車艙外，商湯可以展開端云協同;在車艙內，打造了一個更懂用戶的“車艙大腦”，帶來集安全、娛樂、教育及效率于一體的智能座艙體驗。

　　(圖 / 在汽車行業的“跨場景”應用)

　　與此同時，商湯日日新大模型體系還積累了大量的場景優勢與場景經驗，這對于通用型技術的開發也有巨大的助推作用。

　　在醫療行業，商湯由于有著大裝置的超大算力和醫療基礎模型群的堅實基礎，商湯能夠化身“醫療大模型工廠”，基于特定需求，幫助醫療下游的臨床長尾問題高效訓練模型，滿足著不同醫療機構個性化、多樣化的臨床診療需求。

　　公開資料顯示，商湯已經與行業伙伴合作推出醫療語言大模型、醫療影像大模型、生信大模型等多種垂類基礎模型群，覆蓋CT、超聲、內鏡、病理、醫學文本等不同醫療數據模態。

　　在具體應用上，商湯為鄭州大學第一附屬醫院打造影像、病理、心電三大智能遠程診斷平臺，借助大模型輔助地區特色病、疑難病的診療，有效推動醫療長尾問題的解決。

　　另外，基于海量藥學知識和專家經驗，鄭大一附院還與商湯合作研發了行業前沿的用藥咨詢語言大模型，將為患者提供更智慧便捷高效的線上用藥咨詢服務和體驗，再次實現了大模型從醫到藥的“長尾滲透”。

　　這些解決方案，現在已落地全國多家頭部三甲醫院，商湯正在用跨場景、跨行業的AI技術，助力醫院在診療、科研、決策等各個層面，實現智慧化轉型升級。

　　所以在B端，商湯的能力不是模型，也不是模型群，而是擴大自己在行業中的大模型工廠，對企業客戶的痛點解決得更精準。一旦企業客戶習慣于商湯帶來的大模型后，客戶較高的轉換成本也會為商湯形成較深的護城河。

　　接下來的大模型軍備賽，或許不再是局限于大模型訓練的追逐，也不是問AGI到底能顛覆什么產業，因為不同的產業應用場景已成為大模型的最佳“練兵場”。把不同的賽道整合進一個體系里，構建起產業生態，才會把價值鏈做到足夠長，這時候，我們要問：“AGI究竟不能顛覆什么?”