人工智能“未来已来” 上交所举办科创板新质生产力系列行业沙龙第三期

　　1月21日，记者获悉，近日，上海证券交易所(下称“上交所”)举办了科创板新质生产力行业沙龙第三期，聚焦人工智能领域，邀请到金山办公、云从科技、云天励飞和格灵深瞳4家人工智能代表企业，与多家证券公司、基金管理公司、QFII等机构齐聚一堂，从技术变革下我国人工智能产业的现状与发展意义入手，深入交流国内人工智能企业的技术储备与研发投入、市场竞争，探讨我国人工智能企业实现规模化商业变现、推动产业变革的新机遇与挑战。

　　记者关注到，在我国抢抓人工智能发展机遇的战略需求下，科创板大力支持优质人工智能企业登陆资本市场，助力高水平科技自立自强。目前，科创板已汇聚十家人工智能产业链企业，合计市值逾4000亿元，初步覆盖基础层、技术层及应用层等环节，涵盖AI芯片、行业大模型、智能机器人、计算机与3D视觉等多个细分赛道，为产业发展赋能增效。

　　技术变革育新机

　　人工智能发展提速

　　2023年，在政策支持与技术变革的双重机遇下，国内人工智能企业快速发展，其作为数字经济赛道上的新质生产力，推动新一轮科技革命与产业变革。

　　云从科技董事长兼CEO周曦认为，突破性技术的出现促使行业内外对人工智能形成基本认知，“过去向客户说明人工智能技术是一个复杂的教育过程，现在客户反过来会对人工智能技术和产品效果产生更高的预期，这既是一种鼓励，也是一种挑战。”

　　谈及生成式人工智能带来的新市场空间，金山办公总经理章庆元表示，“AI融入产品后带来体验就如同传统手动挡燃油车进化成了能够实现自动驾驶的新能源智能车，会给用户体验带来质的提升。”

　　根据毕马威报告数据，截至2023年6月底，全球人工智能企业共计3.6万家，中国占比为16%，名列第二。对标国际，与会嘉宾均表示，人工智能技术是未来国家竞争的重要领域之一，应当正视国内产业链内短板领域，加大投入、加强创新，实现赶超发展。

　　云天励飞董事长兼CEO陈宁提出：“在应用场景方面，中国比其他地方更具优势，差异化的核心竞争力在于中国丰富的物联网、新基建、城市建设等应用场景，而如何去挖掘这些资源形成多模态、高质量的数据集是我们面临的挑战。”

　　创新成果不断落地

　　展望AI未来趋势

　　步入行业繁荣期，国内人工智能企业研发投入跑出加速度，要保持AI的长期可持续发展，商业落地是重中之重。可喜的是，行业突破性技术迭代的短短一年以来，各家企业在AI芯片、大模型、具身智能等赛道飞速前行，应用侧创新成果不断涌现，商业落地前景逐渐明晰。

　　例如，金山办公是国内大模型应用商业化跑在前列的企业。公司作为国内协同办公赛道领军企业，旗下具备大语言模型能力的人工智能办公应用WPS AI已于2023年开启公测。章庆元称，预计2024年公司AI办公产品将步入商业化阶段。

　　陈宁介绍，“2023年至2027年开启了5年期的AI运营化阶段，企业需要搭建平台解决端到端的应用问题，并进一步沉淀AI平台性技术。在3到5年内，各类标准化软硬一体AI产品会开始落地。到2030年，通用人工智能算法和芯片驱动的各类机器人和数字人将成为人类的常态助手。”

　　关于商业落地的预期问题，周曦提出，在快速变化发展的创新领域中，短期反而无法形成清晰的产业分工，但可预期的是提供行业化、小场景特征明显的大模型产品，并与算力侧合作伙伴保持长期稳定合作，将为企业带来更强的商业化可行性。

　　格灵深瞳则在探索一条更具差异化的商业化变现之路，尝试在政府与企业之外的ToC赛道不断创造新应用场景。公司董事长兼CEO赵勇分享道，一方面公司基于视觉技术的大模型已经开始交付，另一方面公司在持续挖掘新的应用领域，例如在轨道交通领域推出高铁、地铁巡检机器人，并成功切入智慧体育、游戏体验场馆等多个特色领域。

　　逐鹿大模型

　　如何突出重围

　　随着大模型训练走向深入，国内已有多个百亿参数规模的专用模型推出并开放内测，大量的资本、人力、算力正持续涌入。对于国内大模型赛道的未来发展，章庆元认为，大模型之间的核心差距在于训练方法上的差异，大模型赛道中必然能跑出国际领先者，金山办公始终保持开放的心态与国内的大模型厂家一起探索合作。

　　面对国内企业大模型如火如荼的“逐鹿潮”，如何才能突出重围？陈宁提出，大模型能力提升的重点在于要实现数据侧的追赶，应当充分发挥数据的优势，让“数据飞轮”在一个又一个行业“转”起来。

　　一面是激烈的市场竞争，另一面是业内对重复建设、算力资源浪费、行业化分工等问题的担忧，与会嘉宾们显然已经做好准备迎接挑战。在赵勇看来，创新信仰对人工智能赛道的玩家们最为重要，“目前国内同质化竞争的现象仍然存在，这些公司可能会共同促成一个成功的产业链，但对企业自身而言必须要做出自己的产品，怀着一种对创新的信仰去开发这些技术。在细分领域中，对场景有更深刻的理解、有更多产品落地的公司，会在专业数据规模方面具备平台型公司没有的优势。”

　　面对市场竞争博弈与技术变革，云天励飞坚持“顶天立地”的竞争战略，向上坚持算法芯片化，向下联合生态伙伴形成应用和场景。陈宁表示，“从另一个角度看，百模大战的出现，正是行业内算力资源、数据、技术积累沉淀的结果。”

　　产业链合作加深

　　共建良好生态

　　会上，与会嘉宾反复提及“合作”二字，人工智能企业的发展，既离不开产业链上下游从算力方到应用方的通力合作，又强调与客户协作、贴近客户需求，用核心产品实现应用场景的价值落地。

　　章庆元表示，“在算力资源上，公司与国内外主流的云服务商及算力资源供应商都达成了稳定的战略合作意向，目前算力资源能够满足公司的研发和运营。由于大模型自研成本太高，在技术侧针对大模型领域算法公司我们选择了投资。在技术研发侧，公司已经All in AI。面对AI带来的产业变革，我们一要防御风险，二要持续加大投入。”

　　赵勇提到，公司正在通过与高校开展多元化合作，积极开展学术交流；在算力方面，通过与硬件厂商长期合作共研，充分积累了对国产算力厂商的应用适配经营，能够进一步保障供应链安全、实现降本增效。

　　周曦也分享了企业在产业化应用方面的合作经验，公司目前已携手华为联合发布从容大模型训推一体化解决方案，为客户提供了“开箱即用”的解决方案。

　　与会嘉宾也呼吁人工智能产业健康快速发展离不开政策支持，尤其在高质量的场景开放、行业标准的制定以及融资支持等方面。

　　陈宁表示，一方面，有效的场景开放下，线下数据对人工智能和大模型的迭代有重要作用，能够进一步推动人工智能落地。另一方面，建议定义人工智能场景解决方案的技术标准，例如参照自动驾驶分级方式，定义“L1-L5”五个智能等级标准，L1到L5的核心特征分别是：信息化、感知智能、人机共治、机器决策、自进化。为场景解决方案的落地和实施提供指引。