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"欧美影片灭火宝贝2010",　　多模态能力中的理解能力，其实比生成能力更重要。　　文|《中国企业家》记者 闫俊文　　编辑|李薇　　头图来源|受访者　　谁是AI界的余承东，敢说敢干，贴着技术最领先的公司打仗？刘庆峰显然算一个。　　20多年前，刘庆峰和的对手是微软、百度等大公司，战场是智能语音；现在，刘庆峰的目光跨越两万公里的，他只有一个态度：贴着硅谷一家名为OpenAI的公司打仗。　　“GPT-5一出来，我们有可能跟它又有点差距了，但我们还在迎头赶上，我们知道怎么做。”今年全国两会期间，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰接受《中国企业家》独家专访时说。　　科大讯飞的作战图是这样的：2023年5月，科大讯飞发布星火认知大模型；6月9日，突破开放式问答，多轮对话能力和数学能力再升级；8月15日，突破代码能力，多模态交互再升级；10月24日，通用模型对标2022年11月发布的ChatGPT（GPT3.5），中文能力实现超越ChatGPT，英文能力与ChatGPT相当；到了今年1月，星火认知大模型的数学、语言理解、语音交互能力都超过了GPT-4Turbo，代码和多模态理解能力也达到了GPT-4Turbo的九成。　　“6个月内，我们可以达到现在全世界最好的GPT-4最优的水平。”刘庆峰说。　　OpenAI最新推出的Sora，被称为“世界模拟器”，被认为颠覆了现实与虚拟的界限。但不同于OpenAI在技术上的“花活”，刘庆峰是一个坚定的务实主义者。　　刘庆峰认为，对于大模型的多模态能力，生成视频只是娱乐，更优先级的是进入工业场景、生活场景、家庭陪伴等具身智能，“大模型的多模态理解能力比多模态生成更重要”。　　1月底，科大讯飞发布业绩预告，预计2023年实现归属于上市公司股东的净利润6.45亿元~7.3亿元，同比增长15%~30%，公司在人工智能通用大模型及行业大模型方面高强度投入并取得显著进展。2023年，科大讯飞的股价上涨了大约42%，截至3月7日收盘，其股价为50.27元，总市值1164亿元。　　以下为刘庆峰采访内容实录（有删减）：　　谈AGI与新质生产力　　刘庆峰：第一，通过人工智能对现有的产业，以“人工智能+”的行动来进行全面赋能。由于这一次以大模型为代表的通用人工智能的发展，它在文本生成、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力等方面都有非常强的提升。　　所以它可以改变信息生成的方式，改变知识生成的方式，改变人机交互的方式，改变科研范式和代码编程这些产业的效率，会彻底颠覆现代以人力和市场为主要形式的商业模式。　　人工智能本身就会为传统产业以及各产业在升级过程中，带来全新的新质生产力价值环节的提升。　　第二，人工智能可以创造更多的全新的产品和业态，可以带来未来全新的发展机会。举个例子，当我们的（机器）翻译技术没有超过人工之前，翻译机是很难普及的，可是随着技术进步，现在伴随出境游客变多，我们的翻译机销量大增。它不仅仅是一个中英翻译，它有80多个翻译语种，覆盖全世界200多个国家和地区，这些技术都带来了全新的成长。　　类似翻译机这样，人工智能创造了很多全新的产品形态，比如医疗方面，有了银发关怀、家庭医生随访、慢病管理、院后随访等，很多原来没有的服务形态，现在通过人工智能技术一把创造出来了。　　谈AGI实现的路径　　刘庆峰：我觉得基本逻辑是这样的：ChatGPT让人看到，用户是愿意为好技术买单的。　　OpenAI通过技术，一开始有用户因为好奇心买单，但是我们可以看到更多的是实用主义来买单。　　2023年五六月份，ChatGPT的活跃度一度有所下滑，但到9月、10月的时候又重新上来了。最早大家是因为好奇，但实际上它有很多方面做不好的地方，比如有时一本正经地胡说八道，也有很多错误。　　从我们既有代码能力来看，它可以通过谷歌二级程序员测试，可是用我们现在给的代码测试集，在真实场景下，GPT得分只有62分，GPT-4是71分，现在我们科大讯飞已经做到68、69分了，所以很多人在用的时候会一开始极度兴奋，但在使用过程中也会出现一些失望。　　这就跟Gartner曲线（描述技术发展周期的专业图表）一样，总有一个概念爆发的梦幻期，然后到泡沫破灭。但它不是真的破灭，是有很多人带着过度乐观、过度神化的角度看到没有那么好，又开始理性，理性之后再慢慢坚持下来，又会出现持续增长，进入推动社会进步的阶段。　　这一次我们看到大模型的进程非常快。从讯飞星火也能看到，现在我们有将近3000万用户，他们使用最多的不是周末而是工作日，不是晚上而是白天，上午9：30、下午3：30是高峰期，因为它提升了你的工作效率，带来了很多刚需应用上的提高。　　所以通用人工智能表现出的特点是一个技术的进步，一个专门的技术应用就可以获得VIP用户的付费，可以形成一个产业生态。　　但我觉得更大的赋能肯定还是在各个行业领域的最终落地，体现在最后的具体产品、系统和服务上面，这才是更主流的。　　讯飞星火在2023年5月6号推出来之后，短短半年多时间已经有40多万个开发者团队，而且在我们整个AI开放平台上，2023年一年新增了200多万个开发者团队，大家在各个领域用它来创造新的产品。　　谈OpenAI推出的Sora　　刘庆峰：大家对Sora过度神化了。实际上，它的底层能力还是GPT-4。没有GPT-4的语义理解能力、文本生成能力，Sora是没法做出来的。　　在基本能力之上，OpenAI做了语音大模型Whisper，做了视频理解大模型GPT-4V，实际上因为有了GPT-4的底层能力和GPT-4V来帮助做标注，因为很多的视频原来靠人去标注，一帧画面，你要花很长时间才把所有细节都写清楚。　　举个例子，迪士尼动画片《白雪公主》画了好几年，因为你要把它一帧帧的所有细节都描述出来，靠人难度太大。GPT-4会帮助人标注，使得数据标注这件工作能够快速启动，从而使得大模型可以训练，然后用传统的常规图像生成方式结合Transformer的架构，就是现在我们看到的Sora。　　Sora并未让大模型应用对真实世界理解又上了个大台阶，也不是对物理的认知又上了个台阶，本质是GPT-4的底层能力在这个领域的一个成功实践。　　对千行百业赋能更重要　　刘庆峰：讯飞星火3.5现在已经超过GPT-3.5了，我们正在对标GPT-4，半年内，我们能够达到现在GPT-4最好的水平。　　当然，GPT-5一出来，我们有可能跟它又有点差距了，但我们还在迎头赶上，我们知道怎么做。我们本来计划是星火对标GPT-4Turbo，然后年内会出GPT-4V，现在Sora出来，大家有很多需求，有可能我们会把GPT-4V的进度往前提，然后再做Sora。　　从本质上来说，我们和OpenAI没有代际差距，只是我们的算力、我们的数据资源优先往哪边放的问题。我们也有类似的计划（推出Sora），但这个计划要排在通用大模型后面一点。　　在我看来，对千行百业的赋能，大模型多模态能力中的多模态理解能力，其实比多模态生成更重要，它会对工业场景，对生活场景，对家庭陪伴机器人，对具身智能有巨大的推动。　　生成视频还只是对娱乐，对媒体（赋能）。大模型的多模态识别才是对千行百业深度赋能，这个我们排在更优先级，而且我们现在在国内更加领先了。　　与华为合作新进展　　刘庆峰：我们跟华为通过软硬件深度联手，2023年10月，我们在国内推出首个万卡规模的可以训练万亿浮点参数的国产大模型“飞星一号”。　　星火V3.5就是基于完全国产算力训练出来的，国产算力现在跟美国最新的算力比还有一些差距，但是通过软件和硬件的深度结合，通过网络，多卡多机联动的优势可以做适当弥补，从而使得在算力方面我们不至于被彻底卡住“脖子”。　　在这个基础上，我们同样可以训练出追赶美国最好的大模型系统。通过大模型能力快速追赶的同时，我们就可以在教育、医疗、智慧城市以及工业等很多应用领域形成优势。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"欧美影片灭火宝贝2010",AI再度带给人们一次震撼，不过，去年的主角是ChatGPT，今年则换成了Sora。它们均出自OpenAI（美国开放人工智--**--OpenAI首个AI文生视频模型“Sora”。图/IC　　AI再度带给人们一次震撼，不过，去年的主角是ChatGPT，今年则换成了Sora。　　它们均出自OpenAI（美国开放人工智能研究中心），又都拥有足以“以假乱真”的先进技术。不同的是，去年AI学会人类语言，而今年则掌握了人类看到的画面。　　2023年被称为“人工智能元年”，在大语言模型ChatGPT的助推之下，2023年掀起了生成式人工智能的热潮，活跃的开源环境和多模态模型一同推动了人工智能研究的进步。“如果说2023年是人们意识到人工智能的一年，那么2024年将是人工智能整合的一年。”美国西北大学计算机科学教授克里斯蒂安·哈蒙德（KristianHammond）对新京报记者指出，人们将想办法把这些新奇的玩具运用到生活中。 　　Sora“懂物理”？　　2月16日早上，王祚的手机里收到了一条公众号推送，文章标题直白且不加掩饰——“现实，不存在了。”　　这句看似从科幻小说《三体》中借鉴来的标题吸引了王祚，出于好奇，他打开了这篇推文。文章中讲述的是OpenAI推出的视频生成模型Sora，它使用Transformer架构，可根据文本指令创建现实且富有想象力的场景，生成多种风格、不同画幅、最长60秒的高清视频。　　OpenAI官网首页上，一个身着皮衣、打扮时髦的女郎，走在东京夜晚的街头。画面或许不足为奇，一旁的提示词则格外醒目：这段视频由AI生成。　　继推出大语言模型ChatGPT后，OpenAI又进军了视频生成领域，虽然发布的视频只是预览版本，但其视觉效果已然令人咋舌。王祚是一名数字媒体艺术专业的硕士研究生，Sora的出现很快在王祚的同学和老师间引发了讨论，从视觉效果到背后技术，以及人工智能可能对数字媒体专业产生的影响。　　还在研发中的Sora也并非完美。王祚称，虽然OpenAI发布的是具有代表性、较为完美的样片，但他也看到了其他博主在获得Sora使用权限后生成的一些视频，其中个别逻辑有明显差错，例如做出吹蜡烛动作后，火苗并没有随之熄灭，玻璃杯接触地板后也没有应声摔碎。　　Sora之前，文生视频领域的创业公司主要包括Pika、Runway等。如果将生成“东京女郎”的提示词同样输入Pika文生视频模型和Runway旗下的Gen-2video文生视频模型，就能发现Sora对它们的“降维打击”——不仅生成视频的质量更好，而且前两个大模型生成的视频只有数秒钟，Sora则可以做到1分钟。　　差距不仅如此。此前AI生成的视频都是单镜头“一镜到底”，一旦镜头切换，角色可能就会发生变化。同时，其人物形象稳定性同样存在问题，随着时间的推移，容易发生变化，这也是旧有AI视频技术的缺陷。　　Sora修复了这一问题。OpenAI一则描述“太空人在盐漠里的电影预告片”中，Sora创造性地出现了多个镜头的切分，而不同角度的镜头，视频主角“太空人”可以看出是同一人。　　为何Sora能够在视频生成的质量上明显领先同业产品？简单来说，Sora融合了文生文视频的Transformer架构以及文生图的DALL·E系统，将二者结合后，“通过让模型能够预见多帧内容，团队成功克服了确保视频中的主体即便暂时消失也能保持一致性的难题。”　　而更为通俗的说法是，Sora可能通过学习“理解了物理世界”。　　英伟达高级科学家范麟熙认为，Sora是一个数据驱动的物理引擎，“它是对许多世界的模拟，无论是真实的，还是虚构的。该模拟器通过去噪和梯度学习方式，学习了复杂的渲染、直观的物理、长期推理和语义理解。”　　OpenAI介绍，Sora能够生成包含多个角色、特定运动类型，精确主题以及背景细节的复杂场景，它不仅了解用户在文本提示中的要求，还能理解所述内容在物理世界中的存在方式，“相信这一能力将是实现通用人工智能的重要里程碑。”　　不过，也有不少业界人士并不认同Sora“懂物理”。Meta首席科学家杨立昆表示，仅根据文字提示生成逼真的视频，并不代表模型理解了物理世界。　　OpenAI也承认尚不完美，称目前的模型仍存在弱点，Sora生成视频中可能包含不合逻辑的图像，混淆左右等空间细节，难以准确模拟复杂场景的物理原理和因果关系实例，但随着算力的增加，视频生成功能会变得更加完善。　　虽然观点各异，但绝大多数人认可一点：仅就展现出的生成视频的效果来看，Sora确实带来了如同去年ChatGPT一样的冲击，让文生视频大模型技术发展前进了一大步。　　自带讲故事天赋，视频产业或生变　　虽然Sora生成的视频令外界印象深刻，但在项目研究人员眼中，它最令人吃惊的是那些并没有被训练过的能力。《连线》杂志指出，Sora不仅可以大量制作满足文本提示要求的视频，它还有一定讲故事的天赋。　　“Sora通过镜头的角度和转换镜头的时机创造了一种叙事推力。”Sora项目研究人员比尔·皮布尔斯说道，实际上视频中出现了多个镜头变化，这些并非拼接到一起，而是由模型一次性生成，“我们没有告诉它要这么做，它只是自动做到了。”　　Sora出现后，很多人的第一反应是，视频相关产业将可能遭受巨大冲击。Sora发布当天，顶流网红“野兽先生”在OpenAI首席执行官山姆·奥特曼社交账号下留言：“求求你了山姆，不要让我没有工作。”　　特斯拉CEO马斯克则在社交平台上发布短评“GG世界”。（GG是网络游戏的用语之一，原指游戏结束时玩家互相致意，后引申为“游戏结束”）。　　Sora的惊艳表现频频出圈。在Sora生成的一个“毛茸茸小怪物”视频中，小怪物的毛发纹理极其自然。而此前，移动中的毛发纹理效果往往会耗费动画公司极大精力，如皮克斯的《怪兽公司》，技术团队为毛发纹理耗费了几个月的时间，而Sora仅依靠AI就生成出来，这显然是对电影特效工业的一次“弯道超车”。　　360公司董事长周鸿祎表示，一旦AI能够接上摄像头，观看并理解世界上所有的电影，它对世界的理解能力将远远超过仅仅通过文字学习所能达到的水平。在这种情况下，实现通用人工智能不再是遥不可及的梦想。周鸿祎甚至预测，这一天可能在两到三年内就会到来，而不是十年或二十年。　　美国旧金山早期投资人ZakKukoff预测，5年内，一个不到5人的团队将可能用文生视频模型制作出一部票房收入超过5000万美元的电影。　　DCCI互联网研究院院长刘兴亮告诉新京报记者，Sora模型的发布标志着AI技术在内容创作领域的一个新纪元，“通过简短的文本提示或一张静态图片，Sora能够生成持续一分钟左右的1080P高清视频，涵盖多个角色、不同类型的动作和背景细节等，几乎达到了电影级别的逼真场景。这种能力不仅为内容创作者提供了前所未有的工具，使他们能够以更低的成本和更快的速度将创意变为现实，而且为观众带来了更丰富和多样化的视觉体验。技术创新的这一巨大飞跃，预示着AI在未来人类生活的各个方面都将发挥更加重要的作用。”　　Sora的出现也让行业内为之一振。“Sora的推出标志着人工智能行业向前迈出了一大步。”麦格里银行美国人工智能和软件研究主管弗雷德·哈弗迈耶说道。　　新京报记者采访多位影视行业从业者了解到，影视圈对于Sora的到来并非都持悲观态度。一位从业者表示，Sora目前只能生成局部细节的视频，无法在宏观上把控整体内容，对于影视从业者而言，这类AI可以成为很好的工具，而不一定会取代人。　　人工智能起源（20世纪50年代）　　1950年：克劳德·香农提出“计算机能够和人类进行国际象棋对弈”　　1950年：艾伦·图灵提出“图灵测试”，机器产生智能这一想法开始进入人们视野　　1956年：达特茅斯会议将人工智能定义为计算机科学的研究领域，标志人工智能学科诞生　　1957年：弗兰克·罗森布拉特发明“感知机”的神经网络模型，奠定神经网络基础　　人工智能第一次浪潮（20世纪60年代）　　1966年：约瑟夫·维森鲍姆发表论文，研究人类与机器之间自然语言通信的可能性　　1968年：爱德华·费根鲍姆提出首个专家系统DENRAL，并初步定义知识库，孕育第二次人工智能浪潮　　人工智能第二次浪潮（20世纪70年代末、80年代）　　1979年：名为BKG9.8的计算机程序在蒙特卡洛世界西洋双陆棋锦标赛中夺冠　　1982年：大卫·马尔提出视觉计算理论，以及首个较为完善的视觉系统框架　　1988年：朱迪亚·珀尔提出概率方法和贝叶斯网络，为后来的因果推断奠定基础　　人工智能平稳发展期（20世纪90年代左右）　　1997年：IBM深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，基于概率推论的新思路在AI领域得到广泛应用　　2001年：约翰·拉夫尔提首次提出条件性随机场模型，用于文本的分割和标注，在许多自然语言处理任务中表现出色　　2003年：戴维·布雷、吴恩达、迈克尔·乔丹提出一种非监督机器学习技术LDA，可用来识别大规模文档集成或语料库中潜藏的主题信息　　人工智能第三次浪潮（2006年后）　　2006年：杰弗里·辛顿等人提出深度学习，这是机器学习最重要的一个分支　　2011年：IBM的沃森人工智能系统在智力竞赛《危险边缘》中战胜人类，获得冠军　　2014年：伊恩·古德费洛等人提出生成式对抗网络的非监督学习方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习　　2016年：谷歌旗下DeepMind开发的AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石　　2022年：ChatGPT问世，通过深度学习和大规模数据训练，ChatGPT能理解复杂的人类语言，并生成具有连贯性和创造性的回应，人工智能在自然语言处理领域取得一大里程碑，开启人工智能新纪元　　新京报记者罗亦丹栾若曦刘婧瑜韦英姿编辑王进雨校对杨许丽点击进入专题：

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作者：同开元

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