“沒有大數(shù)據(jù)，數(shù)字經(jīng)濟便是‘無米之炊’,；沒有智能算法，數(shù)字經(jīng)濟就不能‘創(chuàng)造價值’?！?/p>

在日前的2023世界人工智能大會（以下簡稱WAIC）“大模型生產(chǎn)與產(chǎn)業(yè)落地合作論壇”上，國務(wù)院參事,、中國科學(xué)院虛擬經(jīng)濟與數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心主任,、中國科學(xué)院大數(shù)據(jù)挖掘與知識管理重點實驗室主任石勇說。

近一年來,，隨著通用人工智能（AGI）與生成式人工智能（AIGC）的興起，人工智能產(chǎn)業(yè)掀開了新的篇章——AI對部分產(chǎn)業(yè)的顛覆開始加速,，我們正在迎來一個屬于AI的新時代,。

縱觀整個計算機科學(xué)歷史，進入AI時代后,，中國AI產(chǎn)業(yè)與國際先進水平之間的差距正在不斷縮小,。但業(yè)界也清醒地認識到，中國AI產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施仍然有很大的提升空間,。

正如石勇所言,，在AGI時代，數(shù)據(jù),、算力以及算法,、算法開發(fā)平臺，都是中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展壯大不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施,。

在今年的WAIC大會上,，越來越多的專家、學(xué)者以及AI,、芯片等領(lǐng)域的從業(yè)者們都開始關(guān)注到這一問題,，并希望能從底層入手，夯實中國AI產(chǎn)業(yè)的“地基”,。

01. AI產(chǎn)業(yè)需要什么樣的基礎(chǔ)設(shè)施,？

隨著AI技術(shù)進入大模型時代，AI產(chǎn)業(yè)對于數(shù)據(jù),、算力的需求急劇膨脹。

以ChatGPT為例,，根據(jù)媒體報道及投資,、咨詢機構(gòu)的分析，GPT-3時期的ChatGPT數(shù)據(jù)量達到了45TB,，對于純文本數(shù)據(jù)而言,，這一數(shù)字堪稱驚人。

與此同時，ChatGPT的算力消耗巨大,，參與訓(xùn)練的算力在萬張英偉達A100級別,，單次訓(xùn)練成本就高達140萬美元。此外,，ChatGPT在運營過程中,，用戶的每次互動都會產(chǎn)生一定的算力成本。

而在數(shù)據(jù),、算力之外,，AI從業(yè)者，特別是最核心的算法工程師,，還需要大量的開發(fā)工具,。

“算法工程師很多時候并沒有真正研究算法，而是把時間浪費在了環(huán)境搭建的工作上,?！痹赪AIC大會上，閃馬智能創(chuàng)始人兼CEO彭垚說：“我們希望人能更好地利用工具,，而不是被工具利用,。”

有AI從業(yè)者將AI訓(xùn)練調(diào)侃為“煉丹”,，可靠的算法訓(xùn)練平臺,，可以有效減輕算法工程師的“煉丹”籌備時間。在這一背景下,，越來越多的AI企業(yè)開始關(guān)注到AI開發(fā)平臺,，閃馬智能便是其中之一。在WAIC上,，閃馬智能發(fā)布了新一代的ATOM AI生產(chǎn)力平臺,，希望通過更友好的開發(fā)平臺，幫助算法工程師提升效率,。

據(jù)悉,，閃馬智能的ATOM AI生產(chǎn)力平臺構(gòu)建了從標注、訓(xùn)練,、測試到落地的全鏈路自動生產(chǎn)體系,，可以實現(xiàn)模型快速生產(chǎn)、迭代與驗證的一站式管理,，保障技術(shù)成果積累和數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀,。

具體而言，ATOM AI平臺支持跨云,、跨集群靈活調(diào)度,，基于DataExpress數(shù)據(jù)多級緩存與數(shù)據(jù)pipeline，可支撐千卡級大模型訓(xùn)練及各類場景微調(diào)模型的穩(wěn)定運行。

ATOM AI生產(chǎn)力平臺的前身,，是閃馬智能團隊推出的ATOM深度學(xué)習(xí)平臺,。官方資料顯示，該平臺經(jīng)多年迭代后,，已成為1000余位算法科學(xué)家和數(shù)十所高校師生使用的AI模型開發(fā)工具,。

02 視頻大模型方興未艾

與目前AI產(chǎn)業(yè)時下火熱的ChatGPT、Midjourney不同,，ATOM AI平臺關(guān)注的是另一賽道,。前兩者通過大模型實現(xiàn)了文本、圖片的AIGC,，而后者則關(guān)注視頻領(lǐng)域,，希望打造出更多視頻專屬的AI模型。

在AI視覺領(lǐng)域,，業(yè)界現(xiàn)有的模型大多基于靜態(tài)圖片,。目前，針對人臉,、車牌,、敏感內(nèi)容審查領(lǐng)域的AI模型已高度成熟。但在視頻領(lǐng)域,，特別是較長視頻中的物體跟蹤與行為檢測,，現(xiàn)有AI模型的表現(xiàn)仍然不夠理想。

這背后的原因是,，大部分視覺模型針對靜態(tài)圖片表現(xiàn)良好,，但針對動態(tài)視頻，模型需要根據(jù)時序模型,，對單幀靜態(tài)圖片進行空間-時間建模,，再提取視覺特征。這一過程的效率極低,，且需要大量的算力支持,。

此外，相較于圖片數(shù)據(jù),，視頻數(shù)據(jù)更稀缺,、體積更大、標注也更加困難,。因此,，在整個AI產(chǎn)業(yè)，視頻大模型仍處于方興未艾階段,，增長潛力巨大。

針對視頻模型開發(fā)的特殊需求，閃馬智能的ATOM AI生產(chǎn)力平臺提供了集成數(shù)據(jù)管理,、標注,、訓(xùn)練、優(yōu)化和推理功能的一體化服務(wù),，并通過打通算力,、數(shù)據(jù)資源的形式，幫助算法工程師專注于模型訓(xùn)練本身,。

事實上,，閃馬智能自身也在持續(xù)投入模型開發(fā)。目前,，閃馬智能解決方案已經(jīng)在智慧交管,、智慧高速、智慧軌交,、智慧建造,、智慧電站和揚塵治理等業(yè)務(wù)場景中落地應(yīng)用。

“大模型存在的意義一定是需要應(yīng)用到實際場景中,，為人們解決問題,，賦能社會發(fā)展?！迸韴惙Q,，“對于大模型本身，我們是理智的——不盲目投入極大參數(shù)LLM（大型語言模型）,，而是結(jié)合自身優(yōu)勢,，基于視覺拓展做了感知大模型?！?/p>

例如,，閃馬智能日前發(fā)布的SupreMeta感知大模型，就融合了視覺,、激光,、雷達等多模態(tài)，對于目標及場景擁有更強的泛化能力,，針對同一物體的不同視角,、光照、遮擋,，都能實現(xiàn)準確識別,。

03 聯(lián)合算力、算法,，打造AI生產(chǎn)生態(tài)

作為一家AI企業(yè),，閃馬智能以智慧交通解決方案為主營業(yè)務(wù),。對于ATOM AI開發(fā)平臺，閃馬智能更希望借此打造一個AI生態(tài),。

在WAIC大會上,，閃馬智能宣布與北京國科智算科技有限公司、北京國科未來科技有限公司聯(lián)合成立“中科閃馬”,，意在借助更多資源,，共同推廣ATOM新一代異構(gòu)人工智能計算平臺和DataOcean新一代存儲系統(tǒng)，打造主可控,、軟硬一體的人工智能計算與存貯設(shè)備,，并為大模型的訓(xùn)練與實戰(zhàn)提供可靠的計算平臺。

中科閃馬智能有限公司揭牌儀式

中國科學(xué)院虛擬經(jīng)濟與數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心特聘研究員張影飛表示：“中科閃馬智能有限公司具有三大優(yōu)勢：第一，強強聯(lián)合,、資源整合,；第二，技術(shù)融合,、拓展應(yīng)用,；第三，聚力發(fā)力,、突破難點,。期待與閃馬智能共同推動自主可控的國產(chǎn)技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新?！?/p>

毫無疑問的是,，在大模型時代，算力的意義變得無比重大,。在日前的WAIC大會上,，閃馬智能便邀請了國產(chǎn)GPU及解決方案廠商沐曦加入ATOM產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

在沐曦創(chuàng)始人陳維良看來,，以GPU為代表的芯片產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為了AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展瓶頸,。AI產(chǎn)業(yè)旺盛的需求催生出了GPU的廣闊市場，GPU未來的發(fā)展架構(gòu)也將針對AI產(chǎn)業(yè)需求進行定義,。

閃馬智能的生態(tài)圈也在嘗試將更多伙伴拉入自身的生態(tài)圈,。例如，在WAIC上,，閃馬智能宣布將與3D互動內(nèi)容創(chuàng)作和運營平臺Unity中國合作,，基于3D孿生技術(shù)和“AI+交通”的算法能力，打造實時全息的智慧交通系統(tǒng)與靈活彈性的渲染云平臺,。

閃馬智能 x Unity中國產(chǎn)業(yè)元宇宙戰(zhàn)略合作簽約儀式

以往，Unity大多被用于游戲開發(fā),，客戶以游戲廠商為主,。但近年來，隨著科技業(yè)對于3D引擎需求的增長,，越來越多的開發(fā)者開始將Unity用于非游戲領(lǐng)域的開發(fā)，如汽車智能座艙,、數(shù)字孿生,、元宇宙等等。特別是在汽車領(lǐng)域,，包括閃馬智能在內(nèi)的眾多廠商,，都在使用Unity作為3D渲染工具。

而Unity也在積極擁抱AIGC,。日前,，Unity中國公布了其在AIGC相關(guān)領(lǐng)域的規(guī)劃——打造U3D Copilot——開發(fā)者只需要使用自然語言下達需求，AI就可以通過大語言模型和用戶更自然的交互界面,，串起3D的AIGC模型,，以及引擎內(nèi)部能提供的包括資產(chǎn)庫和程序化生成等這種工具。

U3D Copilot同時面向游戲和非游戲行業(yè)的開發(fā)者,。在2023世界人工智能大會上,，Unity中國CEO張俊波在接受36氪采訪時表示，以U3D Copilot為代表的3D渲染AIGC工具,，對于非游戲行業(yè)意義更大,。與游戲開發(fā)者相比，這些開發(fā)者在3D渲染方面的經(jīng)驗有限,，而AI則可以為他們提供更多助力,。

不難看出從上游的算力、數(shù)據(jù)資源,，到下游的行業(yè)應(yīng)用,，閃馬智能結(jié)合自身業(yè)務(wù)，搭建起了一整套面向大模型開發(fā)的生態(tài)系統(tǒng),。從某種程度而言,，閃馬智能自身也成為了AI大模型產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。

如今,，中國AI大模型正在蓬勃發(fā)展,。根據(jù)科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》，據(jù)不完全統(tǒng)計,，國內(nèi)參數(shù)在10億規(guī)模以上的大模型全國已發(fā)布了79個,。

對于大模型的未來前景,，彭垚給出的答案是，這條賽道如今從業(yè)者甚多,，但并不擁擠,，因為大模型賽道極其廣闊：“今天，仍有很多領(lǐng)域的大模型甚至還沒有完成定義,?！?/p>

“所以，我們一定要擁有自己的GPU,、自己的算力,，有更多做模型、做算法,、做平臺的公司,，這樣，中國的大模型產(chǎn)業(yè)才能發(fā)展起來,?！彼M一步解釋到。