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学而思网校科学思维产品升级，暑假首个主题是海洋科考季
6月9日，日前好未来集团旗下学而思网校宣布，其“学而思科学思维”进行新的产品创新，在2023年暑假发布的第一个主题是“海洋科考季”。学而思网校表示，其在2010年便开始布局青少年科学教育，迄今已经累计服务超100万人次...
互联网 2023-06-13 11:00:41 -
SamAltman中国对话全文
Sam Altman 的致辞发生在6月10日智源大会的AI安全与对齐分论坛上。现场座无虚席，这位OpenAI CEO在屏幕上出现时，现场响起掌声，几乎所有人都举起手机对着屏幕拍照。不过Altman本人显得十分平静，甚至是谨慎。这是去年ChatGPT搅动全球AI热潮以来，Sam Altman 首度在中国背景的场合公开发表意见。事实上当天他也在离中国不远的地方，此前他刚刚抵达首尔，见了韩国总统。在对话中他自己提到，上一次来中国是2016年。在发表演讲后，他还与智源研究院理事长张宏江进行了一对一问答。以下为要点及实录。要点：随着我们在技术上越来越接近AGI，不对齐的影响和缺陷将呈指数级增长。OpenAI目前使用强化学习人类反馈技术来确保AI系统有用与安全，同时也在探索新的技术，其中一个思路是使用AI系统来辅助人类去监督别的AI系统。十年内人类将拥有强大的人工智能系统（AI System）。OpenAI没有相关的新的有关开源的时间表，尽管他承认在有关AI安全的问题上，开源模型具有优势，但开源所有东西可能并不是一条（促进AI发展的）最佳路线。看明白神经网络比看明白人类脑子容易多了。中国有最优秀的人工智能人才，AI安全需要中国研究者的参与和贡献。以下为演讲实录：今天，我想谈谈未来。具体来说，就是我们在人工智能能力方面看到的增长速度。我们现在需要做什么，为它们引入世界做好负责任的准备，科学史教会我们，技术进步遵循指数曲线。我们已经能从历史中看到这一点，从农业、工业到计算革命。人工智能令人震撼的不仅是它的影响力，还有它的进步速度。它拓展了人类想象力的边界，并且以快速的步伐进行着。想象一下，在未来十年里，通常被称为通用人工智能（AGI）的系统，在几乎所有领域都超越了人类的专业水平。这些系统最终可能超过我们最大公司的集体生产力。这里面潜藏着巨大的上升空间。人工智能革命将创造共享财富，并使提高每个人生活水平成为可能，解决共同挑战，如气候变化和全球卫生安全，并以无数其他方式提高社会福祉。我深信这个未来，为了实现它并享受它，我们需要共同投资于AGI安全，并管理风险。如果我们不小心，一个不符合目标的AGI系统，可能会通过提供没有根据的建议，破坏整个医疗系统。同样地，一个旨在优化农业实践的AGI系统可能会由于缺乏对长期可持续性的考虑而无意中耗尽自然资源或破坏生态系统，影响食品生产和环境平衡。我希望我们都能同意，推进AGI安全是我们最重要的领域之一。我想把我剩下的讲话重点放在我认为我们可以从哪里开始的地方。一个领域是AGI治理，这是一项具有全球影响的技术。鲁莽开发和部署造成的事故成本将影响我们所有人。在这方面，有两个关键要素：首先，我们需要建立国际规范和标准，并通过包容的过程，在所有国家为AGI的使用制定平等统一的保护措施。在这些保护措施之内，我们相信人们有充分的机会做出自己的选择。其次，我们需要国际合作来建立对日益强大的人工智能系统安全开发的全球信任，以可验证的方式。这不是一件容易的事情。我们需要作为国际社会投入持续而重要的关注，才能做好这件事。道德经提醒我们，千里之行始于足下。我们认为在这里采取最有建设性的第一步是与国际科技界合作。特别是，我们应该促进增加透明度和知识共享的机制，关于AGI安全方面的技术进展。发现新出现安全问题的研究人员应该为了更大的利益分享他们的见解。我们需要认真考虑如何在尊重和保护知识产权权利的同时，鼓励这种规范。如果我们做好了这一点，它将为我们打开新的大门，让我们能够加深合作。更广泛地说，我们应该投资、促进和引导对目标和安全研究的投资。在OpenAI，我们今天的目标研究主要集中在技术问题上，即如何让人工智能系统作为一个有用和安全的助手，在我们当前的系统中行动。这可能意味着，我们如何训练ChatGPT，使它不会发出暴力威胁或协助用户进行有害活动。但是随着我们更接近AGI，任何不符合目标的潜在影响和程度都将呈指数增长。为了提前解决这些挑战，我们努力将未来灾难性结果的风险降到最低。对于当前系统，我们主要使用来自人类反馈的强化学习来训练我们的模型，使其作为一个有用和安全的助手行动。这是后期训练目标技术中的一个例子，我们也在忙于开发新的技术。要做好这件事情需要很多艰苦的工程工作。从GPT-4完成预训练到部署它，我们花了8个月的时间来做这件事。总的来说，我们认为我们在这方面走在了正确的轨道上。GPT-4比我们以前的任何模型都更符合目标。然而，对于更先进的系统来说，目标仍然是一个未解决的问题，我们认为这需要新的技术方法，以及更多的治理和监督。想象一下，一个未来的AGI系统提出了10万行二进制代码。人类监督者不太可能检测到这样一个模型是否在做一些邪恶的事情。所以我们正在投资一些新的和互补的研究方向，我们希望能够取得突破。一个是可扩展的监督。我们可以尝试使用人工智能系统来协助人类监督其他人工智能系统。例如，我们可以训练一个模型来帮助人类监督者发现其他模型输出中的缺陷。第二个是可解释性。我们想尝试更好地理解这些模型内部发生了什么。我们最近发表了一篇论文，使用GPT-4来解释GPT-2中的神经元。在另一篇论文中，我们使用模型内部信息来检测模型何时在说谎。虽然我们还有很长的路要走，但我们相信先进的机器学习技术可以进一步提高我们产生解释的能力。最终，我们的目标是训练人工智能系统来帮助目标研究本身。这种方法的一个有希望的方面是，它随着人工智能发展的步伐而扩展。随着未来模型变得越来越聪明和有用作为助手，我们将找到更好的技术，实现AGI的非凡利益，同时减轻风险，是我们这个时代最重要的挑战之一。以下为对话实录：张宏江：我们离人工智能还有多远？风险是不是很紧迫，还是我们离它还很遥远？无论是安全的人工智能，还是潜在的不安全的人工智能。Sam Altman ：这个问题很难准确预测时间，因为它需要新的研究思路，而这些思路并不总是按照规定的日程来发展的。它可能很快就会发生，也可能需要更长的时间。我认为很难用任何程度的确定性来预测。但我确实认为，在未来十年内，我们可能会拥有非常强大的人工智能系统。在这样的世界里，我认为解决这个问题是重要而紧迫的，这就是为什么我呼吁国际社会共同合作来解决这个问题。历史上确实给我们提供了一些新技术比许多人想象的更快地改变世界的例子。我们现在看到的这些系统的影响和加速度，在某种意义上是前所未有的。所以我认为做好准备，让它尽快发生，并且解决好安全性方面的问题，考虑到它们的影响和重要性，是非常有意义的。张宏江：你感觉到了一种紧迫感吗？Sam Altman：是的，我感觉到了。我想强调一下，我们并不真正知道。而且人工智能的定义也不同，但是我认为在十年内，我们应该为一个拥有非常强大系统的世界做好准备。张宏江：你在刚才的演讲中也提到了几次全球合作。我们知道世界在过去六七十年里面临过很多危机。不过对于其中的很多危机，我们设法建立了共识和全球合作。你也正在进行一次全球之旅。你正在推动什么样的全球合作？你对目前收到的反馈感觉如何？Sam Altman：是的，我对目前收到的反馈非常满意。我认为人们非常认真地对待人工智能带来的风险和机遇。我认为在过去六个月里，这方面的讨论已经有了很大进步。人们真正致力于找出一个框架，让我们能够享受这些好处，同时共同合作来减轻风险。我认为我们处于一个非常有利的位置来做这件事。全球合作总是很困难的，但我认为这是一种机会和威胁，可以让世界团结起来。我们可以制定一些框架和安全标准，来指导这些系统的开发，这将是非常有帮助的。张宏江：在这个特定的话题上，你提到了高级人工智能系统的对齐是一个未解决的问题。我也注意到OpenAI在过去几年里投入了很多精力。你还提到了GPT-4是对齐方面的最佳例子。你认为我们能否通过对齐来解决人工智能安全问题？或者这个问题比对齐更大？Sam Altman ：我认为对齐这个词有不同的用法。我认为我们需要解决的是如何实现安全人工智能系统的整个挑战。对齐在传统意义上是指让模型按照用户的意图行事，这当然是其中的一部分。但我们还需要回答其他一些问题，比如我们如何验证系统是否做了我们想要它们做的事情，以及我们要根据谁的价值观来对齐系统。但我认为重要的是要看到实现安全人工智能所需要的全貌。张宏江：是的，如果我们看看GPT-4所做的事情，在很大程度上，它仍然是从技术角度来看的。但除了技术之外，还有许多其他因素。这是一个非常复杂的问题。通常复杂问题是系统性的。人工智能安全可能也不例外。除了技术方面之外，你认为还有哪些因素和问题对人工智能安全至关重要？我们应该如何应对这些挑战？特别是我们大多数人都是科学家，我们应该做什么？Sam Altman：这当然是一个非常复杂的问题。我会说没有技术解决方案，其他一切都很难。我认为把很多精力放在确保我们解决了安全方面的技术问题上是非常重要的。正如我提到的，弄清楚我们要根据什么样的价值观来对齐系统，这不是一个技术问题。它需要技术输入，但它是一个需要全社会深入讨论的问题。我们必须设计出公平、有代表性和包容性的系统。而且，正如你指出的，我们不仅要考虑人工智能模型本身的安全性，还要考虑整个系统的安全性。所以建立安全分类器和检测器，可以在模型之上运行，可以监控使用策略的遵守情况，这也很重要。然后，我也认为很难提前预测任何技术会出现什么问题。所以从真实世界中学习和迭代地部署，看看当你把模型放到现实中时会发生什么，并改进它，并给人们和社会时间去学习和更新，并思考这些模型将如何以好的和坏的方式影响他们的生活。这也很重要。张宏江：你刚才提到了全球合作。你已经访问了很多国家，你提到了中国。但你能否分享一些你在合作方面取得的成果？你对下一步有什么计划或想法？从这次世界之旅中，从你与各种政府、机构、机构之间的互动中？Sam Altman：我认为通常需要很多不同的视角和人工智能安全。我们还没有得到所有的答案，这是一个相当困难和重要的问题。此外，正如所提到的，这不是一个纯粹的技术问题，使人工智能安全和有益的。涉及在非常不同的背景下了解不同国家的用户偏好。我们需要很多不同的投入才能实现这一目标。中国拥有一些世界上最优秀的人工智能人才。从根本上说，我认为，考虑到解决高级人工智能系统对齐的困难，需要来自世界各地的最好的头脑。所以我真的希望中国的人工智能研究人员在这里做出巨大的贡献。张宏江：我明白今天的论坛是关注AI安全的，因为人们对OpenAI很好奇，所以我有很多关于OpenAI的问题，不仅仅是AI安全。我这里有一个观众的问题是，OpenAI有没有计划重新开源它的模型，就像在3.0版本之前那样？我也认为开源有利于AI安全。Sam Altman：我们有些模型是开源的，有些不是，但随着时间的推移，我认为你应该期待我们将来会继续开源更多的模型。我没有一个具体的模型或时间表，但这是我们目前正在讨论的事情。张宏江：我们把所有的努力都投入到了开源中，包括模型本身、开发模型的算法、优化模型和数据之间关系的工具。我们相信有必要分享，并让用户感觉到他们控制了自己所使用的东西。你是否有类似的反馈？或者这是你们在OpenAI中讨论的内容？Sam Altman：是的，我认为开源在某种程度上确实有一个重要的作用。最近也有很多新的开源模型出现。我认为API模型也有一个重要的作用。它为我们提供了额外的安全控制。你可以阻止某些用途。你可以阻止某些类型的微调。如果某件事情不起作用，你可以收回它。在当前模型的规模下，我不太担心这个问题。但是随着模型变得像我们期望的那样强大，如果我们对此是正确的，我认为开源一切可能不是最佳路径，尽管有时候它是正确的。我认为我们只需要仔细地平衡一下。张宏江：关于GPT-4和AI安全方面的后续问题是，我们是否需要改变整个基础设施或整个AGI模型的架构，以使其更安全、更容易被检查？你对此有什么想法？Sam Altman：这肯定有可能，我们需要一些非常不同的架构，无论是从能力还是从安全性方面来看。我认为我们将能够在可解释性方面取得一些进展，在当前类型的模型上，并让它们更好地向我们解释它们在做什么以及为什么。但是，如果在变换器之后还有另一个巨大的飞跃，那也不会让我感到惊讶。而且实际上我们已经在原始的变换器之后，架构已经发生了很大的变化。张宏江：作为一个研究人员，我也很好奇，下一步的AGI研究方向是什么？在大模型、大语言模型方面，我们会不会很快看到GPT-5？下一个前沿是不是在具身模型上？自主机器人是不是OpenAI正在或者准备探索的领域？Sam Altman：我也很好奇下一步会发生什么，我最喜欢做这项工作的原因之一就是在研究的前沿，有很多令人兴奋和惊讶的事情。我们还没有答案，所以我们在探索很多可能的新范式。当然，在某个时候，我们会尝试做一个GPT-5模型，但不会是很快。我们不知道具体什么时候。我们在OpenAI刚开始的时候就做过机器人方面的工作，我们对此非常感兴趣，但也遇到了一些困难。我希望有一天我们能够回到这个领域。张宏江：听起来很棒。你在演讲中也提到了你们是如何用GPT-4来解释GPT-2的工作原理，从而使模型更安全的例子。这种方法是可扩展的吗？这种方向是不是OpenAI未来会继续推进的？Sam Altman：我们会继续推进这个方向。张宏江：那你认为这种方法可以应用到生物神经元上吗？因为我问这个问题的原因是，有一些生物学家和神经科学家，他们想借鉴这个方法，在他们的领域里研究和探索人类神经元是如何工作的。Sam Altman：在人工神经元上观察发生了什么比在生物神经元上容易得多。所以我认为这种方法对于人工神经网络是有效的。我认为使用更强大的模型来帮助我们理解其他模型的方法是可行的。但我不太确定你怎么把这个方法应用到人类大脑上。张宏江：好的，谢谢你。既然我们谈到了AI安全和AGI控制，那么我们一直在讨论的一个问题是，如果这个世界上只有三个模型，那么会不会更安全？这就像核控制一样，你不想让核武器扩散。我们有这样的条约，我们试图控制能够获得这项技术的国家数量。那么控制模型数量是不是一个可行的方向？Sam Altman：我认为对于世界上有少数模型还是多数模型更安全，有不同的观点。我认为更重要的是，我们是否有一个系统，能够让任何一个强大的模型都经过充分的安全测试？我们是否有一个框架，能够让任何一个创造出足够强大的模型的人，既有资源，也有责任，来确保他们创造出的东西是安全和对齐的？张宏江：昨天在这个会议上，MIT未来生命研究所的Max教授提到了一种可能的方法，就是类似于我们控制药物开发的方式。科学家或者公司开发出新药，你不能直接上市。你必须经过这样的测试过程。这是不是我们可以借鉴的？Sam Altman：我绝对认为，我们可以从不同行业发展出来的许可和测试框架中借鉴很多东西。但我认为从根本上说，我们已经有了一些可以奏效的方法。张宏江：非常感谢你，Sam。谢谢你抽时间来参加这次会议，虽然是虚拟的。我相信还有很多问题，但考虑到时间，我们不得不到此为止。希望下次你有机会来中国，来北京，我们可以有更深入的讨论。非常感谢你。 ...
智能设备 2023-06-13 10:58:37 -
一年近2000亿，中国互联网巨头的研发资金都投到了哪里？
伴随大模型炼丹的热潮，英伟达在不久前成为了第七家市值越过1万亿美元的美国公司。此前的台北国际电脑展，CEO黄仁勋在圆桌论坛上把国内在云计算、数字支付、电动汽车等领域的进步夸了一番，谈及美国的技术封锁，他的表态隐含着些许顾虑：“无论有任何规定，当然我们都会绝对遵守。但是我认为中国也会利用这一机会来培育本土企业。这也是为什么中国会有这么多GPU初创公司出现。”这看上去是警惕中国公司的进步速度，但实际上也反映了中美两国在前沿科技上的落差。在一些领域与国际一流水平并驾齐驱的同时，国内公司在通用芯片、芯片制造、计算机科学等领域，依然存在不小的短板。同一时期，从微软的Copilot到谷歌的I/O大会，美股的同行似乎每年都能掏出些新玩意，叠加贸易摩擦中暴露出的技术短板，让模式创新与技术创新的路线斗争，一时间又甚嚣尘上。当科技创新领域站着一群海外公司时，国内互联网公司又在无数放大镜面前站上了风口浪尖。实际上，从各家公司的财报看，无论是研发开支的绝对值还是占营收比重，主流互联网公司的投入力度都不算小，并且在逐年增长。粗略统计，过去一年主流互联网公司投向研发的开支高达2000亿，不过从实际成果看，似乎的确显得成色不足。一方面，国内很多高科技领域起步之时，海外同行就已经成为了富可敌国的行业寡头，这也是许多技术落差的来源。另一方面，在移动互联网高速增长的年代，国内公司的侧重点确实在工程和应用层面。伴随着贸易摩擦中技术短板的逐渐暴露，不管是舆论还是产业界都开始系统性的审视自身的欠账。而面对这种系统性的落差，正视差距的同时，更重要的探索技术创新的可持续路径。市场是关键词《一网打尽》这本书里，记载了亚马逊云业务诞生的一个重要契机：2002年，一家出版商找到亚马逊创始人贝索斯，希望后者能够对外开放自身的销售数据，出版商可以据此安排图书发行计划。同时，亚马逊将自己的接口开放后，其他网站也可以嵌入亚马逊的商品，反过来促进亚马逊的销售。在当时，这种接口开放在技术工程上还没有其他公司的先例，在这个过程中，贝索斯逐渐意识到亚马逊的IT基础设施、计算资源等可以对第三方开放。最终，这成为了亚马逊网络服务系统（Amazon Web Services，AWS），即亚马逊云业务的雏形。无论是贝索斯本人还是那位名叫蒂姆·奥赖利（Tim O'Reilly ）的图书出版商，也许都无法预见到云计算在未来的发展。贝索斯的初衷是扩大亚马逊的营收能力，正如书中所说：“起初他回答说，他并没有看出亚马逊会得到什么样的好处。”我们常常认为，技术突破的核心是研发，但实际上对企业来说，投入研发的最大诉求往往是压缩成本、提高利润率。同时，一项新技术往往需要市场的订单反哺后续的迭代，这便是产业化的重要性。无论如何，市场是关键词。2016年，Google的AlphaGo在围棋比赛里赢下李世石，Google也顺手公开了自研的AI芯片TPU，相比AI训练常用的GPU，TPU大幅降低了存储和连接的需求，但更重要的是低成本。类似的语境下，国内很多技术突破的难点在于，产品推出时竞争力天然不足，由于缺乏市场买家，导致产品失去后续优化迭代的资金，最终潦草收尾。如果一项耗费巨大成本的技术无法推向市场，在实验室里束之高阁，无疑是对产业最大的伤害。在产业界本身起点低的背景里，国内一些底层技术的突破，核心也在于市场的反哺。国内的云计算产业，以及与之并行的数据库，就是在这个背景下逐渐步入世界一流的。国内对数据库的探索始于2008年前后，当时，蚂蚁和整个阿里都是甲骨文的大客户，但随着业务规模变大，甲骨文的产品在技术上无法满足一些定制化的需求，同时又带来了极大的成本负担，在这样的背景里，蚂蚁开始自研数据库产品。所谓关系型数据库是甲骨文的拳头产品，可以将其简单理解为一个存放上百万本书的书架，每本书又有很多不同的属性，比如书名、作者、出版社、ISBN号码等等，这些书还可能还有某种“关系”，比如同一作者写了好几本书，很多书来自一个出版社，这种数据库的储存和调用就会非常复杂。这类产品的突破，一方面技术难度大，需要的投资额也非常高，另一方面，基于数据的业务又在时刻运转，不可能让支付宝系统维护一个月等待迁移，并且考虑到安全和稳定性，迁移成本非常高，很容易形成对供应商的依赖。对于独立团队来说，由于这类产品的大客户往往集中在对安全稳定要求极高的金融、通信等领域，对潜在风险非常畏惧。在这种情况下，就算有成型的产品，也很难在市场上获得利润反哺后续研发。因此，很多国产产品度过了研发阶段，就停留在了产业化的前夕，迟迟无法迈出下一步。当年甲骨文在北京的研发中心，员工就一度接近2000人，而国内同行大多也就几十上百人，产品没有竞争力，在缺乏订单的情况下更无力投资后续研发，陷入恶性循环。而蚂蚁自研数据库产品有一个天然优势：由于整个阿里体系业务非常丰富，可以让自己的边缘业务试水，参与产品验证过程。换句话说，就是自己给自己当甲方，让自研产品跨过难以参与市场验证、难以自我造血的阶段。2010年，蚂蚁开始建设OceanBase数据库，从淘宝的收藏夹业务开始，一点一点替换掉了MySQL和甲骨文。同一时期，阿里开始大刀阔斧去IOE。同时，由于云计算的普及，大幅降低了企业IT的一次性投入，带动了数据库、专有云等底层软件的市场空间，为中国企业创造了弯道超车的路径。到2013年5月17日，支付宝完全下线了IBM小型机和EMC存储设备，随着当年7月，淘宝广告业务不在使用甲骨文数据库，整个阿里实现了数据库的自主可控，甲骨文也丢掉了自己在亚洲最大的数据库客户。2019年8月，蚂蚁集团的分布式关系型数据库OceanBase圆满通过通过数据库领域权威机构TPC的TPC-C测试，超越老牌数据库巨头Oracle登顶第一。一年后，OceanBase再次登顶，将纪录又提高了11倍。OceanBase在蚂蚁和阿里体系内的成长，其实是国内互联网公司技术创新路径的一个缩影：通过自身多元化业务的优势，让自研产品在丰富的业务场景里不断验证，最终实现替代。这也是很多技术领域中，国内互联网公司的一种创新路径。从边缘起步去年4月，谷歌发布了自研视频处理芯片Argos VCU，替换掉了数千万个英特尔CPU，一举为谷歌节省了200亿人民币的资本开支。无独有偶，亚马逊也曾通过自研芯片处理Alexa语音助手的运算，成功替代了英伟达的芯片，降低了30%的成本。这类芯片的最大特点在于，他们都是通用性不高的专用芯片。举例来说，所谓通用芯片，如英伟达的GPU，可以胜任游戏、渲染、AI、挖矿等多个场景；而专用芯片大多仅用于某个非常细分的场景，比如AI的训练。简单来说，专用芯片牺牲了通用性，强化了某一特定功能。英伟达做芯片的时候，既要服务谷歌、亚马逊，也要服务特斯拉和蔚来，还要考虑广大游戏玩家和矿老板，这就是“通用性”。在造芯这个语境下，舆论痛心疾首的大多是CPU、手机SoC这类通用芯片，这也是英伟达、英特尔等大公司的优势项目。而在一些细分场景的专用芯片里，国内互联网公司其实颇有建树。阿里旗下的平头哥曾开发过一款名叫“含光800”的芯片，这块芯片专门服务于淘宝的按图识别商品的功能“拍立淘”，5分钟就能完成10亿张“拍立淘”商品图的识别，而传统的GPU处理需要1小时。此后，平头哥陆续开发了玄铁（处理器IP）、羽阵（RFID芯片）、倚天（ARM服务器芯片）和含光（高性能AI推理芯片）四个产品系列。据称，玄铁系列处理器出货量已超20亿，超过200家企业在用。研发一款芯片并不难，难的是研发一款面向消费市场的高利润芯片，这不仅需要技术的突破，还需要终端产品的配合，对应的软件生态，长期的资本投入。即便是苹果这样的公司，其自研的M1/M2芯片，其实也是从一些细分场景入手，比如突出剪辑、视频处理等特定场景上的更强表现，以及和macOS的适配，而不是全方位与x86架构针锋相对。以苹果的体量，尚且要避开锋芒差异化竞争，对产业链整合能力和生态建设上起点更低的国内公司来说，如果贸然进军壁垒极高的GPU等芯片，很可能会重复这个循环——产品没有竞争力，缺少订单反哺研发迭代，最终一步落后步步落后。因此，国内大厂的思路其实是先从细分、边缘的场景入手，针对性的进行投入，同时依靠自身的业务体量持续反哺产品的迭代。换句话说，互联网公司的内部业务，就是一个很大的市场，可以支撑研发团队从边缘逐渐向中央探索。比如腾讯、字节和快手都在投入音视频云处理专用芯片，追求在更高压缩率、更小带宽下传输内容，要知道大厂们的带宽支出常年占比近10%，快手的带宽量级已经接近上百TB，有了专用芯片帮忙可以省不少钱。无论是以芯片为代表的硬件，还是以数据库为代表的软件，究其本质，互联网公司庞大的业务体系，能够让一些产品度过艰难的市场验证阶段，在打磨成熟后推向市场。今年5月的中关村科博会上，蚂蚁首次公布了以关键基础软件为核心的开源完整版图，在软件三大件之二的数据库和中间件领域，蚂蚁已经积累了近100个社区头部开源项目。这些技术积累往往有一个共同的特点：依托蚂蚁本身的业务体量逐渐成长，并在对外开放的过程中参与竞争。总而言之，在技术研发这个语境里，互联网公司扮演的最重要的角色，其实是通过自身的业务体系，为技术突破创造了一个可以验证产品的市场。而放大到整个中国的技术突围中，一个规模庞大的市场，也是中国公司最强的后盾。走向千行百业2002年，《财富》杂志做了一项调查，结果显示，美国五百强企业中的10家制药业公司，总利润超过其余490家公司之和。在移动互联网普及之前，全球盈利能力最强的行业是制药业，而几乎所有的顶级医药公司都在美国。2022年，全球药企营收规模最高的十家公司中，有五家属于美国。技术研发的强势自然是重要原因，但最核心的因素在于，美国拥有一个庞大的医药消费市场。2019年，美国人均卫生费用支出就高达1万美元，不仅远远超过中国，也超过英德法等一众发达经济体。技术的突破，往往都需要有一个巨大的市场作为支撑。台积电在先进制程上所向披靡，既是无数工程师的投入，也是因为苹果、英伟达和AMD排着队抢购台积电的产线，给台积电报销研发开支。同理，在高端技术的爬坡上，中国最大的底气依然是市场规模。2020年，OceanBase作为一家独立的公司，开始商业化运营，并服务于金融、通信等对数据安全极其敏感的行业，在很大程度上实现了成本的大幅降低，以及对海外产品的升级。蚂蚁集团数据库产品负责人、OceanBase解决方案和产品总经理师文汇曾分享过一个案例——OceanBase在电信运营商业务中排名第二的人口大省山东，实现了对甲骨文的置换：“运营商业务非常复杂，有很多复杂的查询，还有很多Oracle的高阶特性，这对任一数据库的挑战都很大。我们与运营商充分沟通之后，双方都想尝试一下，从Oracle数据库平滑迁移到OceanBase。经过几个月的努力，仅花一个小时就完成了整个业务的切换。最终BOS详单的查询效率提升了30%，存储成本降低了90%，仅为原来的1/10。”2018年后，中美贸易摩擦让技术短板引发的困境直观的暴露，同时，逆全球化与供应链自主的思潮逐渐抬头，这种持续蔓延的外部压力，最终使得底层软件核心领域的国产替代，从一个概念成为了一个市场方向，其渗透速度在过去几年呈现出爆发式的增长。从商业层面看，国产替代的趋势，本质上为国内的产品创造了一个巨大的市场增量，其成长空间也成倍增加。同一时期，各类底层软件产品也开始走出大厂舒适区，开始对外参与市场化竞争。目前，OceanBase已经开始服务于金融、通信、交通等多个与数据安全相关的核心领域。伴随数字化的浪潮持续向实体产业渗透，许多互联网公司技术层面的积累也开始显现价值。无论是数据库、云计算，还是各种各样的视频会议软件和办公软件，都开始逐渐脱离大厂自身的业务体系，开始扮演数字经济的底盘和自主可控的基础设施。6月1日，久未在公开场合抛头露脸的蚂蚁集团发布了一份《蚂蚁集团2022年可持续发展报告》，除了细数公司在ESG领域的诸多动作，蚂蚁还披露了一些关键的财务指标。其中2022年全年，蚂蚁在科技研发上的投入达到204.6亿元，照此计算，在国内主要互联网公司里，蚂蚁的研发开支已经位居前列。互联网公司的优势除了本身的盈利能力，也有更强的人才吸引力和资本运作能力。无论是内部的孵化、外部的投资，对高科技领域的探索正在由点到面。2022年，腾讯宣布10年投入100亿，助力中国基础科学创新研究，发起新基石科学基金会支持科研创新；百度在人工智能领域全栈布局，10年间投入高达1000亿元；以往侧重于消费领域投资的美团龙珠，也从2021年开始，将视线投向机器人、半导体、自动驾驶等硬科技领域。越是核心的技术，越需要不断探索，不断失败，不断反思。科技顶峰的探索从来都不是一帆风顺的冒险，但只要开始，一切都不算太晚。作者：远川研究所视觉设计：疏睿责任编辑：李墨天 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智能设备 2023-06-08 10:12:19 -
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对话360孙浩：多模态大模型+物联网将是新风口
【网易科技6月5日报道】近日，360智慧生活推出360智脑·视觉大模型及360户外球机6 Pro等多款AI硬件新品，并宣布360智慧生活正式进军SMB（中小微企业）市场，实现从家庭场景到企业商用的全覆盖。在AI的落地应用上，360智慧生活已经探索多年，如今为何将视线放在了SMB市场？未来又将如何发展？针对这些话题，网易科技与360视觉云业务线总经理孙浩展开了深入交流...
智能设备 2023-06-05 10:25:26 -
360发布视觉大模型周鸿祎：多模态大模型与物联网结合是新风口
【网易科技5月31日报道】“原来的AIoT只是垂直AI，不是通用AI，经过大模型赋能的AIoT才是‘真AI’”，5月31日，三六零(601360.SH，下称“360”)智慧生活集团举办视觉大模型及AI硬件新品发布会，360集团创始人周鸿祎参会并发表演讲——大模型开启AIoT新时代。会上，周鸿祎宣布发布“360智脑-视觉大模型”。他表示，大语言模型是构建视觉大模型的基础，多模态能力增强的核心是借助了大语言模型的认知、推理、决策能力。同时，视觉大模型也是“360智脑”的重要能力组成，让“360智脑“能够看懂图片，未来还能看懂视频、听懂声音。周鸿祎表示，过去的人工智能是弱人工智能，在此基础上打造的智能硬件不具有真正的智能。大模型出现后，计算机第一次真正的理解这个世界，并能够赋予AIoT真正的智能。他表示，大模型的出现标志着通用人工智能到来，AI完成了从感知层到认知层的进化。“大模型将带来一场新工业革命”，周鸿祎认为，所有软件、APP、网站，所有行业都值得用大模型进行重塑，而智能硬件是硬件化的APP。从大模型的发展趋势来看，多模态是大模型发展的必经之路，GPT-4最重要的变化是拥有了多模态的处理能力。因此，周鸿祎预言，多模态大模型与物联网的结合将会成为下一个风口。他表示，多模态技术与智能硬件结合是大势所趋，未来大模型将成为物联网的大脑，物联网设备则相当于大模型的感知端，让大模型进化出“眼睛和耳朵”，大模型还有可能操控物联网设备，进化出嘴巴、手和脚，从而拥有行动力，最终实现从感知到认知，从理解到执行。据悉，360在视觉感知能力基础上，融合千亿参数“360智脑”大模型，基于十亿级互联网图文数据进行清洗训练，并针对安防场景百万级行业数据进行微调，最终打造出了专业的视觉及多模态大模型——360智脑-视觉大模型。“目前，大模型的能力主要体现在软件层，当大模型接入智能硬件，会让大模型的能力从数字世界走向物理世界。”周鸿祎说。（袁宁） ...
智能设备 2023-05-31 21:02:01 -
高端手机市场格局新变化，iPhone遥遥领先，华为和小米为国产争光
高端手机市场格局逐渐生变，但iPhone依旧是行业领跑者，而国产品牌小米和华为的上榜也是值得鼓励的。在苹果压力之下，国产品牌需要突出重围。在智能手机这个行业，国产品牌近几年已经逐渐成为全球的潮流，以华为、小米、OPPO和vivo等品牌为首的企业在全球市场都有不错的表现。可是，在高端手机市场一直是国产品牌的软肋，以前只有华为可以抗衡苹果和三星但华为被制裁之后就失去了大量的份额。不过，看到2023年第一季度的数据，另一家国产品牌的崛起给了大家更多的信心。高端手机近日，市场调研机构Canalys公布了2023年第一季度全球高端手机市场的具体报告，这份报告的数据是包含了500美元以上的高端机，换算成人民币在3540元以上。报告显示，虽然全球智能手机在第一季度依然下滑，但是500美元以上的高端手机出货量同比增长4.7%。在大环境不好的情况下，高端手机逆势增长，说明大家对产品的需求也在不断提高。数据iPhone赢麻了在高端手机市场，iPhone真的是处于绝对的领先优势，这就是苹果手机的可怕之处。从数据来看，高端手机出货量前十名中苹果手机占据了六个位置，iPhone 14 Pro Max、iPhone 14 Pro和iPhone 14高居前三的位置，其它四个位置是三星Galaxy S23系列。最有意思的是，iPhone 12也能上榜，这对安卓厂商们来说是真的很无奈。苹果小米13表现抢眼比较值得关注的是这次有两款国产手机上榜，第一款就是小米13。虽然与前几位差距很大，但是它在500美元以上的高端手机中表现已经相当不错，比其它国产手机要更好。这款手机也对得起它的销量，无论是工业设计还是用料体验都很好，这算是小米在高端市场打开局面的一款手机了。小米13 Ultra估计也会有不错的成绩，只不过需要等下一个季度再看了。小米13华为Mate 50发挥稳定不得不说，华为的品牌影响力还是很强的。即便是没有麒麟芯片、没有5G网络的华为Mate 50依旧受到大量消费者的关注，价格不便宜但销量就是高啊。这说明华为高端用户基本盘没变，虽然有流失到了iPhone的用户，但只要华为恢复正常的运转他们还会回来的。等到5G技术和麒麟芯片解禁之后，华为在高端市场会恢复往日的荣光，这个问题不是很大。华为现在第三方的数据出来了，小米在高端市场确实做出了成绩这一点是值得庆贺的，只不过其它品牌就差点意思了。vivo和OPPO的产品力都很强，可惜它们在海外市场还遭遇了一定的麻烦。短期来看，国产高端手机还是得看华为，小米的话则是需要继续稳住当前的用户继续打磨下一代产品，然后打造出自己的高端体系。不管承不承认，华为的高端品牌形象已经深入人心。只不过，高端市场还是苹果的天下。高端简单的堆配置并不能站稳高端，高端市场也不是随便就能成功的。想要抢占iPhone的份额也不是简简单单就能完成的。所以，留给国产品牌的任务还很艰巨，高端市场还有很大的发展空间，就看谁能把握住机会了。 ...
手机互联 2023-05-31 07:54:49 -
聚焦中关村论坛：创业公司、互联网大厂竞逐AIGC
近年来，随着人工智能的快速发展，AI正在重塑人们的生活方式和工作方式，特别是在Chat GPT发布以来，AIGC在资本界、产业界以及应用推广方面的表现，都极其耀眼。从市场规模来看，量子位智库发布的《中国AIGC产业全景报告》显示，2023年我国AIGC市场规模预计可达170亿人民币，随着产业的加速增长，2030年市场规模将可能超万亿人民币。2022年初，在“十四五”的数字发展规划中，明确了将重点发展七大经济产业，即云计算、大数据、物联网、工业互联网、区块链、人工智能、虚拟现实和增强现实。目前全国已有17个省市积极响应，出台省级市区级共47份元宇宙相关政策以及报告。市场前景和相关政策的支持，吸引了大量国内的互联网大厂和创业者在元宇宙、AIGC等相关产业发力，并已经取得了阶段性成果。近日，中国工程院院士、北京邮电大学教授张平在“2023年中关村论坛”分论坛 “互联网3.0：未来互联网产业发展论坛”上表示：“元宇宙本质是虚拟社会经济系统，它以虚拟现实、互联网应用为承载，融合网络通信、数字孪生、人工智能等数字内容创作以及区块链多种技术构建的虚拟社会经济系统。从规模经济到范围经济，到虚拟世界，将是一个分布式经济。数字世界与虚实世界的融合，这是未来发展的方向。这里面相应的模式都有代表企业来做。”360科技集团副总裁梁志辉在论坛上，结合360打造的企业级元宇宙营销云平台——N世界，分享了数字化时代如何借助元宇宙技术实现企业营销的新突破。虚实结合的N世界元宇宙营销云将“全场景技术能力+底层基座+虚实场景+行业解决方案”进行串连，为企业营销提供全新的增长模式。他表示：“元宇宙‘由虚入实’将加速重构人货场。AIGC与元宇宙结合大大提升了企业的数字化程度，对内降本增效，对外营销获客。”其中，“人”，是指AI驱动的数字人经过“最强大脑”的加持，实现了一分钟读数万页报告、7X24小时工作不疲倦，将使营销效率大幅提升。N世界中，每个企业都可以根据已有的品牌形象定制品牌虚拟数字人形象，打造企业数字客服，实现直播讲解、品牌宣传、智能互动等功能，实时响应并满足用户的需求。观众以虚拟身份进入虚拟空间中看秀看展，真实的人和虚拟数字人都可以在N世界中同屏竞技与互动。“货”，是指借助AI技术，企业可以在元宇宙空间中快速产出图文内容，效率得到极大提升，同时图片素材质量相比真人毫不逊色，甚至实现赶超。N世界元宇宙将面向各行业、特别是中小企业提供高效专业的技术和产品能力，为中小企业提高营销效率和生产力注入动力。“场”，则是虚拟现实场景中可方便快捷的搭建展厅、发布会、门店、演唱会等各式各样的虚拟空间。在N世界里，每天都可以举办多场大型会议，不需要预定与排期等待，只需横向扩展服务器就可以让多个万人同屏的聚会同时举行，更可以打造一场永不落幕的发布会或演唱会。这些高度拟真的异地场景为企业与用户带来极富冲击的沉浸体验，实现同频的对味沟通。此外，还有多家元宇宙、AIGC领域的创业公司在论坛上对其阶段性成果和产品进行了介绍和展示。北京枭龙科技有限公司创始人史晓刚在高峰对话中介绍道，枭龙科技作为从事AR核心技术和产品研发的厂商，主要开发AR硬件终端。一方面围绕底层的光学核心显示技术，已经在国内率先突破了光栅波导的设计、研发、以及批量制备。光栅波导抛弃了传统的几何光学，采用了基于物理光学跟微纳制造的工艺，把类似于半导体光刻、纳米压印用在了AR显示的镜片上，产品可以做到像普通眼镜一样轻便。与此同时，枭龙科技还围绕这项核心技术做出几款终端产品，现在已分别在工业、安防、消防、军工、教育、医疗等众多领域应用取得了开创性进展。国承万通基于VR环境下的全相跑步系统已经发布并在论坛上展出，公司联合创始人张振华表示，国承万通是一家基于元宇宙硬件基础建设的公司，主要研究目标是还原人在虚拟世界里的无感以及平衡感。除了此次展出的产品外，公司的数字人硬件动补系统和SaaS系统，也已经广泛应用于短视频直播平台。同时，公司还运用相关技术推出了线下的元宇宙娱乐空间“未来战场”，已经成为国内最大品牌。作为应用端，也有多家企业表示未来会重点布局AI的应用。中文在线集团董事长兼总裁童之磊则表示，作为中国最大的数字内容平台之一，目前，中文在线正在逐层推进元宇宙和AIGC的布局。他说：“首先，利用AIGC的技术可以大幅度地降低内容生产的成本。同时，我们还在利用AI来创造更多新的产品和应用，未来，中文还会创造新的AIGC的产品，比如我们正在推进的AI辅助创作。”据悉，2023年中文在线已经和国内顶级的AI机构建立了战略合作。值得注意的是，论坛中，中国信息通信研究院宣布启动《互联网3...
区块链 2023-05-30 13:59:38 -
中国科学院院士李静海：2022年中国数字经济规模达50.2万亿元，总量稳居世界第二
5月29日消息，近日中关村平行论坛“互联网3.0：未来互联网产业发展论坛”现场，中国科学院院士、北京市科学技术协会主席李静海发表主题演讲。他强调，2022年中国数字经济规模达50...
互联网 2023-05-29 16:34:32 -
中国科学院院士徐春明：氢能产业链非常复杂，远高于石油化工
5月29日消息，近日2023中关村新型储能及氢能产业论坛上，中国科学院徐春明院士围绕双碳战略下绿电氢技术发展进行主题发言。徐春明指出，双碳战略下GDP的增长和对能源的依赖是一个刚性关系，任何经济发展都必须依靠能源的输入...
业界动态 2023-05-29 16:08:21 -
长城，还是搞不懂互联网
长城在营销上的改变是有整体性的。即都在向互联网化、网红化、年轻化、以及女性化的方向努力。很多言论确实出圈了，但也很容易引起争议。作者|杨知潮编辑|原 野长城的市场存在感已经不比以往，但新闻却越来越多。这次长城就搞了个大新闻，向有关部门举报比亚迪的两款混动车型油箱存在环保问题，上了一把热搜。举报并非新事件。这份举报长城汽车早在4月11日向有关部门递交的。直到一个半月以后，长城又把举报翻出来向大众公布，引爆了舆论。长城选择的时间很微妙。这则声明发布以后4个小时，比亚迪举办了宋Pro DM-i冠军版上市发布会。冠军版是比亚迪今年的主打，宋更是比亚迪最走量的车型之一，这场发布会无疑是非常重要的。在发布会当天发表举报声明，长城算是送了比亚迪一份大礼。而就在10天前，长城也开了场发布会，发布了哈弗枭龙系列。哈弗枭龙的定价和比亚迪宋plus近似，且同为插混，两者存在直接的竞争关系。比亚迪的环保问题究竟如何，要留给时间和监管部门判断。但长城作为一家主机厂举报另一家主机厂，并广而告之的行为很值得思考。其实过去的几年里，长城身上类似的大动作越来越多。长城原本的作风非常传统，相比一些大嘴企业家，魏建军和他的高管很少在媒体面前抛头露面。大众只知长城，不知魏建军，很多人都是在魏建军成为车圈首富以后才知道这号人物。但自从2017-2020年长城销量下滑，魏建军发出“长城汽车还能挺过明年？”的疑问后，改变逐渐发生。长城变得愈发高调，开始做一些网红化的举动。首先是高管开始频频发言，学习互联网企业打嘴炮。总裁王凤英暗讽比亚迪更擅长做股价。魏牌CEO和余承东打嘴炮，争论增程式到底是不是落后的技术。最近的一次嘴炮发生在今年，长城在蓝山品牌发布会上直接向理想开炮，声称自己是“比500万以内最好的SUV更好的SUV”。魏牌CEO陈思英更是放狠话：“练了7年的武功叫入门，练了32年的武功叫大师。武功深浅，是‘造车派’与‘资本派’的最大区别。”他还表示“蓝山是‘造车派’向‘资本派’全面反攻的排头兵。”言下之意，理想这些新势力是资本派，长城才是好好造车的，与王凤英当时暗讽比亚迪“比亚迪会搞股价，长城踏实造车”的言论颇为相似。当然理想那边也不肯吃亏，创始人李想在微博上频频diss蓝山。但这也给蓝山带来了讨论度，很多理想的粉丝也通过这场吵架了解到蓝山品牌的。长城如今的发布会风格很像是过去的手机厂商，经常将自己和友商对标。这些言论有多大的作用不好说，但却实实在在的提升了长城汽车的话题度。长城汽车的第二个改变，是产品和营销的“小红书”化。有报道称，魏建军的女儿魏紫涵进入了长城汽车轮岗，似乎有被培养成接班人的意味。坊间传言，留学归来的公主为这家传统的车企带来了新鲜的思想，长城汽车之后的许多改变与她相关。2020年以后，长城的许多产品和营销开始从“中年男”的画风转向了“小红书小仙女”的画风。比如哈弗的入门级产品改名初恋，外观设计也更加年轻化。魏牌的数字系列改款成了咖啡系列：摩卡、拿铁、玛奇朵。此外还有整个品牌几乎都是女车的长城欧拉。在营销方面，长城也朝着“搞点大事情”的方向前进。长城此前在营销方面比较传统，请的代言人都是孙红雷、小沈阳这样的大众明星，不出彩，但也不出错。这些代言人瞄准的群体也偏男性和中年人，不太受年轻人青睐。——这本来就符合长城的定位，孙红雷的观众和长城的用户存在很大交集。而2020年以后，长城请的代言人画风就不太一样了。2021年请了“独立女性”华为二公主姚安娜做代言人。在高端SUV坦克300的宣传上，长城请了脱口秀演员杨笠——这迅速引发了争议。坦克300是硬派高端SUV，它的目标用户和杨笠的粉丝群体差距太大。而且，因为杨笠的“普男”段子，很多男性用户对她是反感的，此时，一个男性汽车品牌请杨笠，就如同一家美妆品牌请蒋劲夫一样充满争议。但长城似乎不怕得罪男性用户。在欧拉闪电猫的发布会上，长城公然使用了“男人消费力不如狗”的PPT。能够看出，长城在营销上的改变是有整体性的。即都在向互联网化、网红化、年轻化、以及女性化的方向努力。很多言论容易引起争议，但也确实出圈了。但在最终效果上，长城却有些弄巧成拙，经常挨骂。挨骂不要紧，李想也经常挨骂，但车卖得好，一切都好说。长城就不一样了，引发口水仗和争议的这些产品，普遍销量不佳，改名的那些产品也普遍不如改名之前。——这也不奇怪，长城的一系列市场行为很容易得罪其原有用户群体。到目前来看，这次举报事件，也没给长城带来什么甜头。举报比亚迪事件以后，“原告”长城并没有像“正义使者”一样被外界追捧，其股价跌得甚至比被举报的比亚迪还狠。25日收盘，比亚迪才跌了2.41%，长城汽车干脆跌了6...
智能设备 2023-05-27 16:02:10 -
中国科学院院士王怀民：中国人工智能的开源创新关键在于搭建平台
5月26日消息，在中关村论坛人工智能开放生态建设论坛上，中国科学院院士、CCF开源发展委员会主任王怀民做《开源创新的启示》主旨演讲，他和大家共同探讨三个问题，一是开源创新优势是什么？二是在开源监管过程中，政府发挥什么样的作用？三是中国的开源创新，尤其是人工智能的开源创新关键点在哪里？王怀民介绍，过去5年在人工智能领域大模型发展非常迅速，人们希望大模型能够成为通用人工智能取得突破的一个重要技术途径。有专家统计，过去5年在世界上出现了参数量超过百亿的大模型大约有45个，其中有32个出现在美国，有9个出现在中国，还有4个出现在欧洲...
业界动态 2023-05-26 21:12:16
