Năm 1956, khái niệm Trí tuệ nhân tạo (AI) lần đầu tiên được đề xuất và đã hơn sáu mươi năm kể từ đó. Trong 60 năm qua, AI đã trải qua một quá trình từ bùng phát đến mùa đông lạnh giá và sau đó là sự phát triển vượt bậc. Với sự cải tiến của các công nghệ như tương tác giữa con người với máy tính và máy học, AI đã trở thành một xu hướng mới trong thời đại công nghệ.
Vào năm 2022, ngành công nghiệp AI sẽ một lần nữa mở ra một nút thắt mới, Nội dung do AI tạo ra (AIGC, AI Generated Content) sẽ từ phía sau và trở thành một sự kiện trọng đại trong lịch sử cách mạng công nghệ với tốc độ vượt ngoài mong đợi của con người. Cho dù đó là "họa sĩ AI" DALL-E2 hay robot trò chuyện "trò chuyện toàn cầu" ChatGPT, AI tổng quát đang nhanh chóng khai sinh ra một hệ thống, mô hình và hệ sinh thái cách mạng công nghệ mới.
Đồng hồ quay sang năm 2023, sự nhiệt tình do AIGC gây ra không hề giảm đi mà còn tăng lên, và kỷ nguyên mới của sáng tạo thông minh sẽ không chỉ mang lại những thay đổi sâu sắc về năng suất mà còn thay đổi hơn nữa quá trình phát triển tư duy của loài người. Về vấn đề này, nhóm nghiên cứu nền kinh tế kỹ thuật số của 21st Century Business Herald đã lên kế hoạch cho một loạt báo cáo về "Chasing the Waves AIGC" để giải thích các khả năng kỹ thuật và triển vọng kinh doanh do AIGC mang lại theo nhiều chiều.
Phóng viên Bai Yang của 21st Century Business Herald đưa tin từ Bắc Kinh
Dưới làn sóng AI mới, một cuộc chạy đua vũ trang toàn cầu xung quanh AI cũng đã bắt đầu. Ngay bây giờ, mặc dù ChatGPT đang dẫn đầu nhưng nó thực sự chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Tiếp theo, các ứng dụng AI dựa trên các mô hình lớn sẽ tiếp tục xuất hiện. Giống như sự ra đời của Internet di động mười năm trước, một kỷ nguyên thay đổi mới đang lặng lẽ mở ra.
Đối mặt với những cơ hội của thời đại, mọi người sẽ luôn hào hứng, và những gã khổng lồ công nghệ trong và ngoài nước đang chuẩn bị và sẵn sàng hành động. Zhou Ming, người sáng lập và Giám đốc điều hành của Lanzhou Technology, cho biết trong một cuộc phỏng vấn với 21st Century Business Herald gần đây rằng các công ty Trung Quốc không nên ngủ quên trên vòng nguyệt quế và học hỏi từ những người khác khi họ xây dựng các mô hình quy mô lớn. , bởi vì trong hai thập kỷ qua, Trung Quốc đã đạt được những tiến bộ vượt bậc và cũng đã có thể bước ra khỏi đặc sắc Trung Quốc trong lĩnh vực AI.
Zhou Ming đưa ra một ví dụ: "Ví dụ, làm cho từng chức năng của mô hình lớn trở nên dễ kiểm soát hơn hoặc đi đầu trong việc thực hiện To B, những điều này sẽ trở thành đặc điểm của Trung Quốc, và với những điều này, một 'phe phái Trung Quốc' trong võ thuật nghệ thuật có thể được hình thành. , Nó cũng có thể cho các đồng nghiệp thấy sức mạnh của Trung Quốc."
Trên thực tế, trong mười năm qua, toàn bộ ngành công nghiệp AI đang trong thời kỳ phát triển nhanh chóng và nhiều công ty Trung Quốc cũng đã đầu tư nguồn lực lớn vào lĩnh vực này, điều này cũng đã đưa Trung Quốc trở thành quốc gia dẫn đầu toàn cầu trong một số phân khúc AI. Trong số nhiều công ty công nghệ Trung Quốc, Tencent đã sớm bố trí AI và có nhiều thực tiễn phong phú trong các ứng dụng AI. Do đó, bài viết này sẽ sử dụng Tencent làm mẫu, hy vọng có thể quan sát lộ trình phát triển AI của họ, điều này có thể mang lại lợi ích cho sự phát triển của ngành trong tương lai. Một số giác ngộ.
Bố cục mười sáu năm trước
AI của Trung Quốc ban đầu xuất hiện xung quanh nhu cầu của sản phẩm. Ví dụ, điểm khởi đầu của Tencent AI là vào năm 2007. Vào năm đó, Tencent đã đầu tư 100 triệu nhân dân tệ để xây dựng Viện nghiên cứu Tencent.
Wu Yongjian, hiện là phó chủ tịch của Tencent Cloud và là người đứng đầu bộ phận Nghiên cứu và Phát triển Thông minh của Tencent Cloud, đã gia nhập Tencent vào năm 2008. Bộ phận đầu tiên là Viện Nghiên cứu Tencent. Anh ấy nói với phóng viên của 21st Century Business Herald rằng nghiên cứu của Viện nghiên cứu Tencent lúc đầu rất hướng đến ứng dụng. Ví dụ, một trong những công việc anh ấy đang làm vào thời điểm đó là phát triển công nghệ xử lý hình ảnh xung quanh hình ảnh QQ.
"Sau đó, với sự trợ giúp của công nghệ của chúng tôi, thời gian xử lý video QQ đã giảm xuống còn khoảng 60% so với ban đầu và hiệu quả rất rõ ràng. Sau đó, công nghệ này được áp dụng cho các bộ phận khác như trò chơi", Wu Yongjian nói. Cũng chính từ đó, Viện nghiên cứu Tencent phát hiện ra việc tự dự trữ kỹ thuật sẽ phù hợp hơn, vì vậy cả nhóm bắt đầu chuyển đổi, từ nhóm định hướng sản phẩm thành nhóm hỗ trợ kỹ thuật.
Sau đó, Viện nghiên cứu Tencent đã đạt được nhiều thành tựu trong nhận dạng mẫu, truyền thông đa phương tiện, khai thác dữ liệu, xử lý hình ảnh và phân đoạn từ. Đến năm 2011, Tencent đã đăng ký hơn 4000 bằng sáng chế, nhiều hơn tổng số bằng sáng chế của các công ty Internet trong nước khác, trong đó Viện nghiên cứu Tencent đóng góp hơn một nửa.
Bắt nguồn từ Viện nghiên cứu Tencent, Wu Yunsheng, Wu Yongjian và những người khác sau đó đã thành lập nhóm Youtu Lab, trở thành phòng thí nghiệm thị giác máy tính hàng đầu trong ngành. Sau đó, Tencent cũng liên tiếp thành lập một số nhóm nghiên cứu kỹ thuật, chẳng hạn như nhóm giọng nói WeChat Zhiling được thành lập vào năm 2011, chủ yếu phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo bằng giọng nói.
Nếu nói rằng trước năm 2012, nhóm nghiên cứu và phát triển công nghệ của Tencent chủ yếu phục vụ cho hoạt động kinh doanh của mình, thì kể từ khi thành lập Phòng thí nghiệm AI vào năm 2016, Tencent đã bắt đầu đi bằng "hai chân" nghiên cứu cơ bản và thực hành công nghiệp. Do đó, con đường AI của Tencent là liên tục mở rộng từ kinh doanh dịch vụ sang nghiên cứu công nghệ tiên tiến thượng nguồn.
Năm 2019, tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới được tổ chức vào năm đó, Ma Huateng, Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành của Tencent, tuyên bố rằng Tencent đã thành lập bốn phòng thí nghiệm AI, bao gồm AI từ nghiên cứu cơ bản toàn diện đến phát triển ứng dụng khác nhau, đồng thời cũng đã thiết lập công nghệ tiên tiến. . Khám phá ma trận của các phòng thí nghiệm, bao gồm robot, điện toán lượng tử, 5G, điện toán biên, IoT, v.v.
Theo dữ liệu, vào năm 2019, số lượng đơn đăng ký bằng sáng chế của Tencent tại các quốc gia lớn trên thế giới đã vượt quá 30000 và số lượng bằng sáng chế được ủy quyền đã vượt quá 10000. Vào thời điểm đó, con số này đứng đầu trong số các công ty Internet trong nước và thứ hai trong số các công ty Internet toàn cầu, chỉ đứng sau Google.
Khám phá công nghệ tiên tiến
Trong ma trận phòng thí nghiệm của Tencent, có rất nhiều nghiên cứu dường như "không kinh doanh", thực chất là nghiên cứu của Tencent về các công nghệ cơ bản trong tương lai.
Ví dụ, nhiều người biết rằng vào năm 2016, AlphaGo của Google đã đánh bại nhà vô địch cờ vây của loài người. Trên thực tế, sau khi Go AI "Fine Art" của Tencent AI Lab được phát hành vào năm 2016, nó cũng đã 4 lần giành chức vô địch giải đấu hàng đầu thế giới và kể từ năm 2018, anh ấy đã làm việc như một AI chuyên dụng cho việc đào tạo của Trung Quốc. Đi đội miễn phí.
Một ví dụ khác là vào năm 2017, Tencent đã áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực y tế và cho ra mắt sản phẩm AI "Tencent Miying" có thể hỗ trợ các bác sĩ trong việc kiểm tra hình ảnh và chẩn đoán y tế. Vào tháng 11 năm 2017, Bộ Khoa học và Công nghệ đã công bố danh sách lô nền tảng đổi mới mở trí tuệ nhân tạo thế hệ mới quốc gia đầu tiên, bao gồm việc dựa vào Tencent để xây dựng nền tảng đổi mới mở trí tuệ nhân tạo thế hệ mới quốc gia cho hình ảnh y tế.
Vào năm 2021, Tencent đã phát hành robot bốn chân đa phương thức đầu tiên Max với phần mềm và phần cứng tự phát triển. Vào thời điểm đó, Max đã dựa vào thiết kế tích hợp của bánh xe chân để thực hiện việc đứng và di chuyển từ bốn chân sang hai chân, đồng thời có thể hoàn thành các động tác lộn ngược, tự phục hồi khi ngã và các hành động khác.
Max được sinh ra từ Phòng thí nghiệm Tencent Robotics X được thành lập vào năm 2018. Hướng nghiên cứu cốt lõi của phòng thí nghiệm này là rô bốt, bao gồm khả năng nhận thức là công nghệ cơ bản của rô bốt và ba công nghệ trụ cột là chuyển động nhạy bén, thao tác khéo léo và thông minh. thân hình. Hiện tại, ngoài Max, phòng thí nghiệm còn cho ra đời các sản phẩm như chú chó rô-bốt Jamoca và rô-bốt chân bánh xe Ollie.
Ngoài ra, Tencent cũng có một kế hoạch dài hạn cho mô hình AI quy mô lớn đang gây nhiều chú ý gần đây. Vào tháng 4 năm ngoái, Tencent lần đầu tiên tiết lộ tiến trình phát triển của mô hình lớn AI "Hunyuan" của mình. Được biết, mô hình lớn Hunyuan AI hoàn toàn bao gồm các mô hình cơ bản như NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), CV (Thị giác máy tính), đa phương thức và nhiều mô hình ngành khác. VCR, MSR-VTT, MSVD và các bộ dữ liệu đa phương thức có thẩm quyền khác đã lọt vào đầu danh sách.
Gần đây, nhóm mô hình quy mô lớn Hunyuan AI cũng đã ra mắt mô hình quy mô lớn nghìn tỷ NLP, mô hình này không chỉ một lần nữa phá kỷ lục của ba danh sách chính của CLUE, mà còn được hưởng lợi từ đặc điểm chi phí thấp và tính toàn diện của mô hình cũng đã thành công trong Quảng cáo, Tìm kiếm, trò chuyện và các sản phẩm nội bộ khác của Tencent và phục vụ khách hàng bên ngoài thông qua Tencent Cloud.
Nhóm mô hình lớn Tencent Hunyuan AI đã tuyên bố rằng vì các mô hình mạng thần kinh lớn hơn thường có nghĩa là hiệu suất mô hình mạnh hơn, nên một mặt, mô hình lớn Hunyuan NLP sẽ tập trung vào việc khám phá các quy mô tham số mô hình lớn hơn trong tương lai và mặt khác. Kết hợp âm thanh, hình ảnh, video và thông tin đa phương thức khác để tiếp tục tạo ra một mô hình lớn AI đa phương thức mạnh mẽ hơn. Ngoài ra, với sự phát triển nóng bỏng của hướng AIGC, mô hình lớn Hunyuan AI sẽ tiếp tục thúc đẩy nâng cấp liên tục trong các lĩnh vực tạo nội dung văn bản và đồ thị Vincent trong tương lai.
Tập trung vào ứng dụng cảnh
Mặt khác của nghiên cứu cơ bản là thực hành công nghiệp. Ma Huateng đã nhiều lần tuyên bố: "Bố cục AI của Tencent tập trung vào các ứng dụng cảnh chứ không phải nghiên cứu để nghiên cứu."
Cũng giống như những ngày đầu, Tencent AI bắt đầu từ các kịch bản của người dùng và sử dụng công nghệ AI để giải quyết nhu cầu sản phẩm nội bộ. Trong trung hạn, nó thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo nói chung với nghiên cứu cộng với các kịch bản, nhấn mạnh rằng "các học giả có ảnh hưởng và ngành công nghiệp có đầu ra". Giờ đây, Tencent đang sử dụng AI để giải quyết các vấn đề trong các tình huống ngành dọc, ươm tạo các giải pháp tùy chỉnh thành các công cụ nền tảng AI được tiêu chuẩn hóa.
Một người từ Tencent nói rằng nhóm AI của Tencent khác với nhóm nghiên cứu truyền thống. Đó là một công trình có hệ thống. Từ thuật toán, kỹ thuật, chất lượng, dữ liệu, sản phẩm, cho đến toàn bộ mô hình thương mại hóa, có thể có cái đầu tiên và cái cuối cùng, chẳng hạn như nghiên cứu. Đi trước và thương mại hóa đến sau cùng, nhưng toàn bộ là chế tạo ô tô và tiến lên phía trước.
Wu Yongjian chỉ ra rằng: "Nếu mục tiêu đủ khó và bối cảnh đủ phức tạp, điều đó sẽ khiến chúng ta tạo ra một thuật toán tầm cỡ thế giới. Tương tự như vậy, khi nghiên cứu thuật toán của bạn giải quyết được một vấn đề tầm cỡ thế giới, thì thuật toán đó càng có giá trị hơn. , không hoàn toàn dành cho các bài báo xuất bản".
Để đẩy nhanh việc triển khai công nghệ AI trong công nghiệp, vào tháng 11 năm 2021, Tencent đã chính thức phát hành thương hiệu "Tencent Cloud Smart", thông qua việc tổng hợp các sản phẩm và năng lực kỹ thuật của các phòng thí nghiệm AI như Tencent Youtu Lab và Tencent AI Lab, cũng như như nhiều năm thực hành công nghiệp Kinh nghiệm, đầu ra bên ngoài từ hỗ trợ sức mạnh tính toán cơ bản cho nền tảng phát triển AI, giải pháp sản phẩm AI và phương pháp chuyển đổi thông minh kỹ thuật số cấp cao nhất của toàn bộ chuỗi dịch vụ.
Ví dụ: ở cấp độ sức mạnh tính toán cơ bản, Tencent sử dụng "một đám mây với nhiều lõi" làm cơ sở để tăng tốc hiệu suất sức mạnh tính toán với sự trợ giúp của chip AI tự phát triển; ở cấp độ phát triển AI, Tencent sử dụng "Nền tảng Tencent Cloud TI" làm cốt lõi để giúp khách hàng nhanh chóng tạo và triển khai các ứng dụng AI.
Zixiao là con chip do Tencent tự phát triển cho các kịch bản suy luận AI. Nó đã được điều chỉnh cho phù hợp với nền tảng Tencent Cloud TI, nền tảng này đã cải thiện 200% hiệu suất của một thẻ đơn lẻ , giảm 50% chi phí tối ưu hóa sức mạnh tính toán của đơn vị và tiết kiệm mức tiêu thụ năng lượng của sức mạnh tính toán xanh. 60 phần trăm . Song Dandan, người đứng đầu các sản phẩm điện toán không đồng nhất của Tencent Cloud, nói với 21st Century Business Herald rằng những con chip này trước tiên sẽ được triển khai trên doanh nghiệp do Tencent tự phát triển và trong tương lai, người ta hy vọng rằng nó sẽ phục vụ các dịch vụ bên ngoài dưới dạng dịch vụ PaaS .
Xung quanh nền tảng TI, Tencent cũng đã xây dựng một ma trận sản phẩm, bao gồm nền tảng ghi nhãn TI-DataTruth, nền tảng đào tạo TI-ONE, nền tảng ứng dụng TI-Matrix, công cụ tăng tốc TI-ACC và cũng bao gồm nền tảng đào tạo TI-OCR, TI-AOI nền tảng đào tạo kiểm tra chất lượng công nghiệp, v.v. Những sản phẩm này cũng đã được áp dụng trong tương tác liên ngành, tài chính, công nghiệp, truyền thông, liên chính phủ, y tế và các ngành công nghiệp khác, giúp hiện thực hóa nhiều lĩnh vực được chia nhỏ như kiểm tra chất lượng công nghiệp thông minh, trung tâm AI tài chính nền tảng, quản lý vận hành thành phố thông minh và chẩn đoán phụ trợ bệnh tật. Phát triển các ứng dụng AI.
Li Xuechao, phó chủ tịch của Tencent Cloud và là người đứng đầu Tencent Cloud Intelligent Platform, nói với 21st Century Business Herald rằng toàn bộ AI thực sự đã đi vào vùng nước sâu về mặt triển khai. "Trước đây, khách hàng chỉ cần bạn cung cấp một số khả năng của AI, nhưng hiện tại, những gì khách hàng đề xuất đều là các ứng dụng kịch bản và bạn cần tích hợp AI vào các kịch bản kinh doanh."
Theo quan điểm của Li Xuechao, thông qua mô hình "mô hình lớn đào tạo trước cộng với tinh chỉnh nhiệm vụ xuôi dòng" đang nóng hiện nay, các ứng dụng AI chắc chắn sẽ trở nên tổng quát hơn. Trên cơ sở này, các kịch bản ứng dụng AI ban đầu sẽ được thực hiện sâu hơn. Đồng thời, AI cũng sẽ thâm nhập vào nhiều cảnh hơn.
Tuy nhiên, nó cũng chỉ ra rằng ưu tiên của việc làm các ứng dụng AI là giải quyết vấn đề, vì vậy trong nhiều tình huống, mô hình AI ban đầu có thể giải quyết vấn đề, do đó không cần phải bắt kịp nhiệt. Rốt cuộc, việc sử dụng các mô hình lớn cũng sẽ mang lại lợi ích bổ sung cho khách hàng. giá của. Nhưng đối với một số tình huống, chẳng hạn như dịch vụ khách hàng thông minh, nếu việc sử dụng các mô hình lớn có thể mang lại hiệu quả cải thiện trực tiếp, thì bạn có thể thử trong khi cân nhắc hiệu suất chi phí.
Trong cuộc cạnh tranh AI toàn cầu này, chúng ta cần chú ý và cạnh tranh bằng những nghiên cứu công nghệ tiên tiến nhất. Đồng thời, chúng ta cần làm một số điều thực tế theo điều kiện thị trường. Zhou Ming nói với 21st Century Business Herald rằng dịch vụ của các doanh nghiệp To B ở Trung Quốc rất khác so với ở nước ngoài. Hệ sinh thái SaaS ở nước ngoài đã rất trưởng thành và các doanh nghiệp vừa và nhỏ đã quen với việc nhận dịch vụ thông qua SaaS, nhưng nhiều doanh nghiệp ở Trung Quốc không chấp nhận SaaS. triển khai.
Điều này có nghĩa là cần nhiều nỗ lực hơn để phục vụ khách hàng To B, chẳng hạn như hiểu nhu cầu của khách hàng, thực hiện tốt quy trình kinh doanh và kết nối hệ thống "dặm cuối", đồng thời xem xét chi phí giao hàng và bảo trì. "Nếu mô hình của bạn yếu, bạn có thể mất một dự án cho một dự án.
Do đó, bạn phải làm tốt công việc nền tảng, đồng thời bạn cũng phải hiểu khách hàng và có khả năng lặp lại nhanh chóng. Đây là điều mà các công ty Trung Quốc phải đối mặt khi họ sản xuất cái gọi là mô hình lớn. Trên thực tế, từ quan điểm này, nếu bạn chỉ muốn nhanh chóng sao chép ChatGPT và sau đó kiếm tiền nhanh chóng thì điều đó thật ngây thơ", Zhou Ming nói.