文章主题：讯飞星火认知大模型升级,国产大模型竞赛白热化,科大讯飞,新加坡
原标题：讯飞星火认知大模型升级，国产大模型竞赛白热化
最近，科大讯飞在新加坡举行了一场盛大的产品发布会，主要聚焦于其旗下星火认知大模型的技术实力以及基于大模型为核心的技术进步和应用产出。此次发布的目的在于为用户带来覆盖各个领域的人工智能解决方案，以帮助他们更好地应对各种机遇与挑战。为了实现这一目标，科大讯飞提出了“1 4”战略，也就是以新加坡为中心的1个讯飞开放平台国际站，以及4项关键的投资策略，包括本地化投资、技术投资、产品创新投资和合作伙伴计划投资。
星火大模型迭代升级，综合能力持续进化
根据相关资料，科大讯飞股份有限公司自1999年创立以来，一直致力于智能语音与语音技术的研究，同时开展软件和芯片产品的开发工作，并提供语音信息服务。公司始终秉承创新理念，已成功推出众多应用于不同行业的智能产品和解决方案。此外，科大讯飞也积极拓展智慧教育、智慧城市、智慧医疗以及消费者等具有社会刚需属性的应用场景，展现出了强烈的社会责任感和的前瞻性思维。
在今年的5月6日，我国知名科技公司科大讯飞，正式推出了其全新的星火认知大模型。该模型致力于实现包括文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理以及数学知识在内的七大核心能力，并以文本生成、知识问答和数学能力这三个主要维度为基础，广泛应用于教育、办公、汽车和数字员工等四个领域。值得一提的是，星火认知大模型在上线仅仅一个月之后，就通过“用户参与+算法优化”的方式，实现了快速的升级迭代。升级后的“星火认知大模型V1.5”，在开放性知识问答、逻辑推理以及数学能力和多轮对话能力等多个方面，都取得了显著的突破。这使得它能够有效地应对各种复杂的实时信息问答、复杂逻辑推理问题，以及复杂的多轮对话等场景。
星火认知大模型以满足用户需求为基础，融合了其强大的语言理解能力和高效的概括表达能力，再借助内置的类搜索插件，成功解决了新知识难以更新和事实类问答中容易出现的概念混淆等难题。据数据显示，相较于一个月前，该模型的知识问答能力和语言理解能力分别提高了24%和8%。此外，科大讯飞还计划推出“1 N”架构，这一架构将围绕科大讯飞的核心技术进行布局，旨在更好地推动星火大模型向多行业的延伸覆盖，从而提升大模型在细分行业的实用性。讯飞董事长刘庆峰明确指出，认知大模型被视为通用人工智能的“曙光”，有望实现在通用领域的“智慧涌现”。
国产大模型群雄竞逐，赋能应用场景落地
在当下的时代背景下，人工智能产业的发展势头愈发迅猛，尤其是国内的大模型赛道正在逐渐升温。作为人工智能向通用智能过渡的标志性技术，大模型能够为各行各业的智能化升级提供强大的生产力支持。近期，众多知名企业纷纷宣布推出自家的AI大模型，例如百度的文心大模型，该模型构建了自主创新的AI底座，使得AI的开发门槛大幅降低；阿里巴巴的通义大模型，则构建了层次化的模型体系，既保证了性能的最优化，又实现了成本的有效控制；华为的盘古大模型，则专注于全栈全场景AI解决方案，成功实现在多个细分场景的落地；腾讯的行业大模型，覆盖了数据标注、训练和应用全流程，帮助客户构建专属的大模型及智能应用。这些大模型的快速迭代和行业的加速布局，对我国的产业链产生了深远的影响，使得国产大模型竞赛进入了激烈的阶段。
在”基础设施、顶层优化设计、下游需求旺盛”的三轮驱动下，AI大模型的发展机遇日益显现。根据我国中国科学技术信息研究所发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》，我国已经发布了79个参数规模超过10亿的大模型。随着行业内的技术路径、大模型以及相关数据基础的逐步完善，国产大模型的落地条件正在逐步改善，其应用场景也将有望得到进一步的拓展。
在AIGC专场峰会上，我国著名人工智能科学家刘志毅阐述了他对于人工智能赋能经济社会各领域的深入见解。他认为，下游产业升级的需求持续推动了大模型的发展，特别是在各个领域的智能化应用上，人工智能发挥着越来越重要的作用。举例来说，在泛交通领域，人工智能在自动驾驶、智能座舱以及运行管理优化等方面都为汽车行业带来了显著的价值。根据数据显示，到2022年，我国人工智能行业的市场规模已经达到了3716亿元人民币，预测到2027年将攀升至15372亿元人民币。在这个过程中，人工智能有望在下游制造、交通、金融、医疗等多个领域得到广泛应用，从而实现大规模的落地应用。
利好政策加速落地，把握锚点理性投资
政策环境的不断优化，为我国AI产业的高速发展提供了强有力的支撑。从“十二五”规划至“十四五”规划，国家在人工智能新技术和新产业的推广方面，始终站在宏观层面对其进行深入的指导和支持。随着顶层设计的逐步完善，政策方向已经从单纯的引导转变为注重实际应用和场景创新。并且，根据《国务院2023年度立法工作计划》的披露，人工智能法已成功入选该计划，并计划在年内提交全国人大常委会审议。预计在监管政策的推动下，大模型的落地速度将有所加快，从而促进大模型供应链的转型升级，为AI应用的广泛普及奠定基础。
在此背景下，哪些企业具备竞争优势？模型环节上，AI大模型要求企业具备充足的算力资源、优质的算法人才、兼具规模质量的数据积累和产品与生态的历史积累与先发优势；应用场景上，对企业的用户粘性与深度以及本身的AI技术研发与落地能力有较高要求。可见，从大平台层面讲，大模型更加适合具备场景和数据的大厂。当然大厂也不意味着绝对安全，一旦在某一环节有所缺憾，极有可能面临被大模型降维竞争风险。
具体到投资上，可以围绕AI商业化三大主线挖掘投资标：应用层，关注各细分赛道下兼具场景理解与AI布局优势的垂类厂商；算力层，围绕AI数据、算力等基础设施选择优质投资标，包括一些AI数据提供商、芯片企业；基础层，关注具备底层算法模型核心技术优势的厂商。
不过需要理性看待的是， AI模型落地具有多个痛点问题，包括项目整体周期较长，普遍缺乏部署敏捷性，解决方案交付成本高等；同时市场竞争加剧，竞争格局恶化，投资风险相对增加。
近期，人工智能领域相关上市公司减持事件较多，包括昆仑万维、剑桥科技、三六零等AI龙头近期均遭遇减持。短期内人工智能领域不仅面临资金减持压力，或许还会受到减持带来的市场情绪冲击，板块短期面临调整压力。长期来看，随着关键技术不断突破、落地应用逐渐成熟，以及结合国家释放的积极信号，其前景应该趋于整体向好。不过，大模型的未来和发展没有标准答案，需要时间、耐心和机遇。返回搜狐，查看更多
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