隨著ChatGPT的問世，人工智能的發展迎來了一次革命性的轉變。2024年，諾貝爾物理學獎、化學獎也均與人工智能相關，這充分印證了AI技術在科學界的重要地位。

創立于2012年的云知聲，已歷經多次AI產業發展熱潮，也穿越過多次行業低谷，是國內為數不多的AI賽道老玩家。

大模型浪潮下，云知聲于2023年正式發布山海大模型，交出其在AGI領域的第一張答卷。目前，山海大模型已在醫療、座艙、交通、政務、司法等多場景實現落地應用，并逐步拓展出文生圖、視覺理解、圖片問答等多模態能力，致力滿足多種場景的應用需求，助推千行百業的智慧化升級。

在10月25日的第一財經《中國經營者》欄目中，云知聲創始人、CEO黃偉受節目組特別邀請，探討在上一個發展范式當中處在第一梯隊的企業該如何迎接大模型的2.0時代，就“大模型未來圖景”、“垂類大模型如何選擇行業賽道”、“垂類大模型如何做好商業落地”等話題，給出業界前沿回答。

以下為專訪實錄：

人工智能三問

主持人：在我們的節目開始之前，我們進行一個快問快答。第一個問題，我們并不知道AI里面究竟發生了什么，是與不是？

黃偉：是的。

主持人：AI可以自己修改代碼，逃脫人類的掌控，是與不是？

黃偉：有可能。

主持人：現在的技術已經到了這樣的一個狀態嗎？

黃偉：因為最近兩年的技術演進特別快，遠遠超過過去幾十年，我們再往未來看兩年三年會發生什么我們并不知道。

主持人：第三個問題，AI將非常擅長操縱人類，你關不掉它，是與不是？

黃偉：目前還不知道，如果說AI有意識的話，未來一切都有可能，所以說安全性、合規性也會成為我們新的研究課題。

通用大模型與垂直大模型無需對立

主持人：在大模型出來以后，其未來圖景也在投資圈引起很多爭議，包括應用層的百花齊放，那到底未來會是什么樣？

黃偉：我認為“千團大戰”、“百團大戰”這類激烈的市場競爭不會永遠持續，最終會通過競爭淘汰，留下一些優勝者。其實不光是業內，包括像我們團隊內部，我們對大模型都有深入討論，并將其分為通用大模型和垂直大模型。有些人傾向于將這兩種模型對立起來，但我不這么認為。我們用一個強大的通用大模型來解決特定行業問題，就好比我的學霸同桌以702分的成績考入了清華物理專業，我以695分的成績緊隨其后考上了北大醫學院。我相信，經過本碩博10年的系統訓練，如果將來大家的健康出現問題，更可能選擇找我，而不是我的學霸同桌。

主持人：所以這是不是也是給云知聲的定位，是不是可以將其定義為垂類的？

黃偉：我們對山海大模型的愿景是將其打造成為世界一流水平的大模型。這里所說的“一流”并不是簡單地追求排名首位，而是意味著我們具備了進入頂尖學府如清華、北大的實力。我們的目標不是一定要選擇這些頂尖學府，而是像選擇一個我們熱愛的專業一樣，我們希望在所專注的領域內達到世界領先的地位。簡而言之，我們追求的是在特定領域內的專業卓越，而不僅僅是普遍意義上的第一。

垂類大模型如何選擇行業賽道

主持人：從具體的賽道來看，哪些細分產業賽道機會會更大一點，黃總？

黃偉：在選擇發展賽道時，我們的目標是尋找那些具有長期潛力和高成長空間的領域，即所謂的“坡長雪厚”的賽道，避免那些天花板過低的領域。基于這樣的考量，我們決定將醫療行業作為云知聲的核心賽道之一。醫療行業與每個人的健康生活緊密相關，具有長遠的發展前景。

十年前，我們在北京協和醫院首次通過語音電子病歷系統幫助醫生提高病歷錄入效率。過去，醫生可能需要花費三個小時通過鍵盤輸入病歷，而如今，借助我們的語音電子病歷系統，這一時間已經縮短至一小時以內。隨著大模型技術的應用，我們預見將有更多醫院采用我們的技術，進一步提升醫療服務的效率和質量。

主持人：云知聲在短短的時間內做到智慧醫療領域非常頭部的狀態，是不是也是因為在上一個范式積累了大量的資源，所以可以非常快速地進行技術迭代，然后找到具體的應用場景快速升級？

黃偉：穿越商業周期確實是一項挑戰，尤其是在快速迭代的行業環境中。我總是在告訴自己，一定要少去做錯什么。自2012年起，我們便在國內率先涉足深度學習領域。到了2016年，我們開始精準定位我們的核心應用場景，即醫療和物聯網。從那時起直至今日，我們深耕的領域未曾改變。今天大模型所需的這種算法，我們自2012年起便開始積累了，所以當新的技術范式出現時，我們能夠迅速將過去12年的技術積累轉化為山海大模型的產出。

垂類大模型如何做好商業落地

主持人：我們前面其實聊了很多關于云知聲整個大模型非常重要的跨越，包括現在大模型的外部環境。我們來聊聊商業化，因為今天我們聊在醫療的場景應用比較多，比如說我們今天醫療場景當中的客戶，它們和我們的云知聲大模型是一種什么樣的合作方式？

黃偉：因為醫院是一個對數據安全極為重視的場景，所以我們在合作模式上選擇了軟件售賣。基于AI的基礎能力，我們在醫院端構建了非常豐富的產品矩陣，未來可能衍生出50個、100個不同的能力，進而轉化為多樣化的產品。醫院的高門檻和用戶的高黏性，使得我們能夠實現持續收費，所以從過往歷史數據來看，我們醫療領域的復購率是非常高的。

主持人：其實前面黃總也談到，物聯網領域也是云知聲很重要的一個賽道，能不能稍微給我們說說物聯網領域目前是什么樣的？

黃偉：現在我們的手機、冰箱、空調、汽車等日常用品幾乎都已聯網，但在2013年左右，物聯網還被認為是一個相當前衛的概念。我們在2013年和2014年就已經開始探索如何利用AI技術為物聯網賦能。在這個過程中，我們面臨一個關鍵問題：如何讓AI能力觸及這些設備。因為許多設備端并不具備強大的計算能力，于是我們很早就開始了芯片的研發，并在2018年推出了我們的第一代AI語音芯片——雨燕。

這個過程很漫長，所有顯而易見的困難其實并不算真正的困難，真正的困難在于，我們在沒有手表、月亮和星星的夜晚行走，不知道現在是幾點，也不知道天何時會亮。這就是所謂的穿越周期。選擇正確的方向可以很理性，但沒有感性，你無法真正穿越過去。

主持人：最后其實是靠你心中的火和眼里的光去穿越黑暗，支撐你最后成為非常重要的幸存者。今天在云知聲的整個的營收架構當中，醫療和物聯網大概是一個什么樣的比例？對于這兩個重要的板塊，您有什么樣的思考和規劃？

黃偉：我們集團內部有個很形象的比喻：物聯網就是一橫，醫療就是一縱。我們希望能夠將通用的AI能力應用于千行百業，只要你不涉及專業知識，我們都能夠給你提供一些最基本的服務，在更多的行業里實現落地；而醫療是一個專業場景，一個知識密集型場景，它考驗的不是AI的通識能力，而是專業能力。這一縱就代表了專業的艱深的壁壘。今年上半年，我們實現了快速且穩健的增長，我覺得這都是對云知聲過去12年技術戰略、產品戰略堅持到今天的一個回報。

如何理性看待人工智能的泡沫

主持人：其實我覺得雖然ChatGPT的浪潮出來的時間沒有那么長，但是它對于整個人工智能產業的變革是翻天覆地的，所以最近也出現了一些聲音，有人說是不是人工智能的泡沫有點過熱了？其實整個大模型的產業還是挺燒錢的。兩位怎么來看待這個問題。

黃偉：我認為市場存在泡沫是正常現象，且泡沫在不同發展階段有著不同的定義。實際上，我認為我們的投資力度尚未達到應有的水平。然而，投資力度不足并不意味著我們的投資得到了合理利用，關鍵在于資金的投向。我不認為單憑一個技術天才就能輕易改變世界，只有通過長期、穩定且勤奮的努力，才有可能創造出真正有價值的成果。無論說像投資人，還是像我們創業者，我覺得都應該冷靜下來，在彈藥不多的情況下，審慎地將彈藥投入到最需要的方向。