8月30日，由创业邦主办的“2023AIGC技术应用大会”在深圳举行。本届大会以“元载万物·智启新界”为主题，旨在聚焦AIGC技术的创新应用，打造深入探索AIGC产业落地的交流平台。
会上，APUS 副总裁邓小波以《借AIGC技术东风做好传统产业信息化升级》为题发表了精彩演讲，主要观点如下：
1. APUS在全球化运营中积累了大量数据与场景实践，大模型拼的不仅是算力、算法，数据质量也很重要，比如是不是有足够好的清洁数据；场景和数据是接下来一段时间 AIGC 产业链决战的关键因素。
2. 除了语言本身的能力外，我们希望天燕大模型可以在音频、图像、视频等垂直领域也具备内容理解和生成能力，这是我们做大模型的初衷，也是已经实现的效果。
3. 人工智能大模型发展已驶入“中水区”，很多大模型厂家深化推进“场景+AI”“场景+大模型”，整个过程还需要产业链上下游联动融合来促进高质量转型升级。
以下为演讲/对话内容，由创业邦整理：
今天主要分享APUS为什么要做通用大模型、天燕大模型的落地应用情况，以及我们遇到的一些问题和取得的阶段性成果。
大模型新思考
去年ChatGPT出圈以后，整个行业都在谈论大模型。APUS对大模型的看法是：
首先，ChatGPT在极短时间内就获取了亿级用户，究其根本是GPT-3.5大模型能力在人们日常智能对话场景上的应用。所以，当前沿技术和使用场景有效融合以后，会迸发巨大能量。
其次，GPT是生成式模型，和以前传统深度学习不同的地方在于GPT通过大参数规模神经网络，首次把人类的知识、常识浓缩到一个模型里面，而从前为了一个局部领域问题去做AI训练，一旦跨出这个领域又得重新训练，导致训练成本高，商业上难获利。今天的大模型规模已突破百亿甚至到千亿，出现了很多“智能涌现”现象，它会举一反三、不断思考，不但大大降低成本，更带给大家带来前所未有的想象空间，这也是我们看好大模型的核心原因。
APUS大模型诞生的逻辑
APUS发展有几个重要时间节点——成立于2014年，最早定位“出海”，为海外用户在移动互联网领域提供相关工具和基础设施；2018年APUS开始布局AI，并在今年转型人工智能。2019年我们从出海战略升级为全球化战略，依托自主研发的技术体系，为全球 200 多个国家和地区超 24 亿用户提供APUSLauncher等产品和服务。
今年4月，APUS发布自研的千亿级多模态通用人工智能大模型“天燕大模型（即AiLMe）”，为什么能发布这款大模型？最大的优势就是基于全球化运营，APUS积累了大量数据和场景应用实践。大模型拼的不只是算力、算法，数据质量也很重要，比如是不是有足够好的清洁数据。
刚才提到，2018年APUS开始布局人工智能，主要集中在两方面：一是自然语言处理，包含智能推荐、智能客服等。另一方面就是APUS的海外产品如CutCut，用到了对抗生成网络GAN模型，它具备抠图、换图能力，在一带一路沿线国家和地区很受欢迎。
当然，我们那个时候遇到了很多困难，就是做这些小模型时每个模型都得专门训练，投入大、盈利难，直到ChatGPT的出现，让我们看到了大模型的商业模式和变革潜力，所以APUS决定All in AI，进行大模型研发。天燕大模型立足多模态，除了语言本身的能力外，在音频、图像、视频四大垂直领域也具备内容理解和生成能力，这样才更接近于人类真实世界。
为了支撑大模型推理优化，我们在新加坡和国内郑州都建设了企业级智算中心，已投入亿级资金，还与国家智算中心、阿里等开展合作，持续提升算力能力和模型能力。
目前，天燕大模型已在C-Eval权威测评中，获得了整体排名第三的成绩，在难题处理上更是拔得头筹。
在用户端的能力释放
依托天燕大模型能力，APUS发布了AI产品“智能问答大师”，模型能力不只在通用上体现，更体现在专业层面，如在律师、医学这些专业性较强的知识领域，APUS要成为专业度更高的语言模型，从而给到用户更严谨的答案生成。我们已具备相对较长的Context能力，并已扩展到16K，能写一篇接近6000字中文小说。
天燕大模型还支持文生图，墨染和简笔成画是我们代表性的人工智能产品，古风画、写实风格的宠物画、海报、包装盒等等都可以快速生成，而且速度很快。
目前为止，APUS基于天燕大模型已研发出7款人工智能产品，感兴趣的朋友可以下载体验。
越来越多的产业端场景落地
医疗是老百姓最关注的领域之一，当前我国医疗资源仍不均衡，很多人都希望进行线上问诊、健康咨询，尤其在一些下沉地区，医疗资源匮乏，他们迫切希望享受到大城市的医疗资源，进一步造成了三甲医院医疗资源挤兑，APUS希望通过AI赋能，打造AI医生，以文本或数字人的方式实现医患沟通，解决医疗痛点。在APUS和一家三甲医院构建的模型系统下，模型能力会贯穿就医、诊疗、随访、分诊等环节，一边整合医疗文献、临床医案、健康知识、养生食疗等数据信息，形成健康诊疗知识库并“投喂”到“智慧医疗大模型”；一边连接就诊用户，进行病情问询、健康评估、智能分诊并实时反馈，协助慢病养护和日常保健，继而通过智能诊疗平台，向“AI数字人医生”问询。其中，智能诊疗平台会不断对健康诊疗知识库进行数据补充和校正，与智慧医疗大模型循环打通，实现“智慧医疗模型”的自主“进化”，既能够有效疏解医疗资源紧张难题，更成为了民众健康呵护的随身助手，还会有更多便捷、实用的智慧医疗场景供人们想象，再照进现实。
此外，天燕大模型已在智慧客服、智慧网信、智慧判案等领域加速落地。
伴随人工智能大模型发展驶入中水区，很多模型层厂商在“场景+AI”“场景+大模型”落地应用上深化推进。下半年，场景和数据可能是大模型企业或相关产业链条中决战的关键因素，但整个过程还需要产业链上下游协同融合，以生态发展促转型升级，最终实现“AI美好生活”。
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