国内AI大模型持续发布，让整个市场热闹非凡。
继百度、三六零以及阿里巴巴之后，5月6日科大讯飞发布星火大模型。这场AI大模型的发布会与友商们最大的不同是三个方面：
第一，现场进行演示，而不是发布Demo；第二，提出了升级的确切时间表；第三，除了向AI大模型提问之外，展示了商用场景。
5月8日股市开盘后，科大讯飞迅速涨停。而之前友商们发布自家的AI大模型后，股价都出现了不同程度的下跌。
这说明，科大讯飞星火大模型获得了投资者的认可，因为它让用户看到了星火大模型的商业价值，而不仅仅是一场“show”。
星火大模型的底气
此前，一些企业发布大模型，要么现场演示Demo，要么只是做几个简单的提问，而科大讯飞星火大模型现场测试了文本生成、语言理解，知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力等七个方向。
同时，还在未上线的版本中演示了绘画、生成视频等更强大的生成能力。在现场还随机抽取了网友提问，让星火大模型解答。这都体现了讯飞星火大模型的“底气”。这种“底气”到底来自哪里呢？
目前，全球最强大的AI大模型来自于OpenAI，这是2015年成立的一家创业公司，距今8年时间。在国内许多公司都号称自己也有大模型的研发储备，但是科大讯飞是最早的，其研发的重点之一也恰好在“人机对话”领域。
众所周知，科大讯飞在语音处理方面领先全球。2011年，科大讯飞建立了语音及语言信息处理国家工程实验室。用科大讯飞创始人刘庆峰的话说：“这一次认知大模型本质上是一次对话式的通用智慧的涌现，语音和语言的核心能力是一个基础条件。”
紧接着，2014年，科大讯飞提出“讯飞超脑计划”，明确提出：让机器像人一样能理解会思考。2022年，又升级为“讯飞超脑2030计划”，提出让懂知识、善学习、能进化的通用人工智能技术成为每个人未来发展的重要机会，让机器人走进家庭。
2017年，科大讯飞承建认知智能国家重点实验室，也就是从这一年起，科大讯飞不仅让机器在全球首次通过了国家职业医师资格考试、超过了96.3%参加考试的医生，并且在SQuAD机器阅读理解中全球首次超过人类平均水平，刚刚过去的2022年在OpenBookQA 科学知识推理中，单模型也超过人类平均水平。
所以，科大讯飞在AI大模型上的技术积累和打磨时间远超8年，即使从2017年计算，也仅比OpenAI晚两年。也正是因为这些深厚的技术积累，才让讯飞星火大模型在文本生成和数学能力（一定程度代表通用认知大模型的智慧水平）已经国内显著领先，且相比ChatGPT也具有一定优势；在语言理解和知识问答方面也达到接近ChatGPT水平，处于国内领先水平；逻辑推理和代码能力已经是国内领先。
同时，讯飞星火大模型公布了年内的三次升级节点，预计10月份将整体赶超ChatGPT。这也是国内首个敢于承诺全面赶超ChatGPT时间表的企业。
商用能力决定产品价值
目前，无论是百度、阿里巴巴，还是三六零，都仅提供给普通用户“提问能力”，而且由于训练的数据有限，在提问中难免会出现各种事实错误。
当然ChatGPT也会有类似错误。这就像是一个人，他从没有学习过某个知识，或者某个更新的新闻，你去问他，他肯定难以答对。所以，AI大模型在普通用户提问领域，需要持续训练。而提问，是很难产生商业价值的。
去年，OpenAI的亏损翻倍，高达5.4亿美元。因为每一次提问，其耗费的算力是搜索引擎的4-5倍。而且每一次大规模的数据训练，都需要耗费巨大的算力成本和电费。
因此，如果AI大模型只是停留在向普通用户提供问答服务，这不仅无法提供完美体验，同时还意味着巨大的成本支出。商业化，是摆在所有AI大模型面前必须要考虑的话题。
本次讯飞星火大模型发布会上，科大讯飞公布了“星火”在教育、办公、汽车、人机交互等各个领域的落地。在教育方面，通过讯飞学习机可实现中英文作文类人批改、英语口语陪练。
在办公方面，「讯飞智能办公本 X2」、「讯飞听见会写」、「讯飞智能录音笔 SR702」、「讯飞智能麦克风 M2」，实现会议纪要能力、语篇规整能力、一键成稿能力。在汽车方面，基于讯飞智能座舱，可以做到跨业务、跨场景自由交互，多模感知、多维表达，知识自主学习，同时服务接口也将标准化，适合更多车机的接入。
在人机交互方面，打造“数字员工”，针对特定线下使用场景，可以生成如虚拟导办员、虚拟客服、虚拟志愿者、虚拟导游、虚拟问诊员。其中虚拟导购员，已经入驻至讯飞官方直营旗舰店。
而且将星火大模型的能力应用到讯飞已经落地的“智医助理”中，可以大幅提升医生的工作效率，为智医助理服务增值。
通过学习机、办公本、录音笔、数字员工以及智医助理等现有的成型产品，星火大模型的技术能力可以有出色的落地场景和商业模式。
综上所述，科大讯飞星火大模型一发布便鹤立鸡群，并获得投资者的热捧，这得益于科大讯飞在AI技术上的专注和多年的积累。同时，又有比同行更丰富的落地场景，让技术变成生产力，打造一套独有的商业模式。
这也解决了OpenAI等公司面临的成本增加难题，让科大讯飞有资金投入持续研发，从而形成“研发—商用—再研发”的正向循环。
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