普惠AI照进现实:云知声如何让技术“越山海”
(对话/编辑 刘倩藜)
作为国内AGI技术产业化先行者,云知声此次参展的核心在于分享其十多年的技术产业化成果。具体来看,云知声以“智能体”系统为主轴,围绕“山海大模型+兽牙智能体平台”架构,提出了通用人工智能场景落地的具体路径,全面展示了其在通用人工智能(AGI)方向上的产品体系、平台能力与场景化落地成果。
接下来,让我们一同走进这场精彩的对话,了解云知声如何让技术“越山海”。
观察者网:梁总好,在世界人工智能大会2025现场幸会,云知声在本届大会再次设有展台,此次参展,最核心的标签是什么。
观察者网:请您先介绍下云知声的技术、产品、服务和主要落地场景。
梁家恩:好。云知声 2012 年成立,是国内首批实现“深度学习”和“大模型”两次大技术升级的团队。我们底层构建有完整的“AI 三驾马车”:算法、算力和大数据平台,是国内最早一批搭建千卡GPU智算集群来做AI的公司。2016 年,我们就完成了支持千卡同时调用的智算集群,即Atlas智算中心。并在此基础上,推出了以模型为中心的智能技术平台——“云知大脑”。现在云知大脑的核心是我们的“山海大模型”。
云知声官网截图
整个云知大脑由2部分构成,一主要是认知模型,从最早的自然语言理解,到BERT模型,再到现在的山海大模型,是云知大脑的内核。二则是是感知、生成模组,包括语音降噪、识别、语音合成等。最后都整合为多模态、强推理的大模型。
目前我们的山海大模型医疗版,就是在通用大模型基础上,结合了医疗行业knowhow以及我们近10年积淀的行业知识与数据,构建了专业的医疗大模型,使其达到规范医疗服务质量流程与决策,从而实现增质提效的作用。
观察者网:可不可以理解为您和团队是本着一种迈向AGI (通用人工智能)的技术理想主义,希望依托医疗场景,通过技术复用和技术迭代,复刻到更多不同场景?
其次,纵向来看,更重要的是,它还要能在严肃的场景下去帮我们解决专业的实际问题,因为 AI 本质带来的是生产力的变革,它不是一个噱头,不仅是玩,我们必须还要在严肃场景下有效解决实际问题。医疗,毫无疑问是一个知识非常密集且非常严肃的应用场景,所以我们先在这行业里面把它解决,把制高点拿下来,才能推动产业变革。
所以,智慧物联是宽度,智慧医疗是深度,结合起来我们能更好解决各种场景化应用问题,我们的布局是这样考虑的。
观察者网:为什么叫山海大模型?
梁家恩:山海既代表我们大模型如《山海经》般包罗万象,也代表我们团队推动技术产业化的初心与愿景。有一句话这么说,所爱隔山海,山海皆可平。我们不会畏惧任何艰难险阻,要跨越山海,践行我们技术产业化的使命。“人工智能”是第四次工业革命的核心推动力,我们希望真正将AGI技术变为生产力,与行业合作伙伴共同推动产业发展和社会进步,所以我们一直聚焦在严肃场景的应用,着力解决改变行业的关键问题。
梁家恩:焦虑倒不存在,毕竟我们一直深耕技术,而且一直在技术的最前沿,对技术趋势判断都是非常准的。
云知声自创业以来,主要是把握了两轮大技术升级,第一轮是2012年AlexNet让深度学习引发产业界轰动,我们是国内最早一批深度学习技术产业化实践者,包括云和端的深度学习技术升级;第二轮是2022年ChatGPT引发的大模型范式革命,我们也是国内首批实现LLM技术升级和产业化应用的公司。
在这过程中,变化的是核心技术算法、架构和范式,不变的是我们对技术创新、产业应用、数据闭环和商业模式的率先探索与追求。我们一方面始终密切跟进前沿技术进展,确保技术实力保持业界第一梯队;另一方面,并不满足于刷榜和Demo自嗨,而是深入应用场景解决产业实际问题,创造实际价值,这是我们创业以来不变的信条。
过去十几年的实战表明,我们有足够信心和能力去跟上这个技术发展节奏。在有能力跟上的情况下,其实技术发展越快对我们越有利,我们能越快突破技术能力边界。我们有能力跟进和推动前沿技术发展,而不是被动在别人的技术上去做应用,有更强的自主性去把握先机。对技术趋势和应用需求的洞察,有助于我们构建延续性和迭代性更好的智能系统架构,来适应底层技术的快速变化。
观察者网:2012年国内聊人工智能的人不算很多,敢做产业化的更少,您和团队确实是先行者。听说云知声也有一些出海的拓展,能不能请您介绍一下?
梁家恩:关于出海,我们是从产业升级和全球化视角下看的。我们认为第四次工业革命,唯二有胜算的国家,就是中国和美国。而美国主导的全球化1.0时代正在过去,大家聊得很多的是“逆全球化”。我认为不是逆全球化,全球化是不可逆转的。我们进入的是全球化 2.0 时代,美国单一主导模式将结束,中国一定会成为第二家主导玩家,所以它会成为至少是双核推动的一个全球化。国家布局“一带一路”倡议,新的工业革命已经发生,中美会角逐至高点,我们现在是在这个大的场景下,对我们是个大机遇,我们是从这个角度来思考来做业务布局的。那在这种情况下,出海目的地主要是东盟,还有一带一路这些国家。
之前大家可能通过新闻看到瓦努阿图跟我们达成了战略合作,因为它是刚经历地震,震后要重建,所以它重建的时候想着如何去找好的合作伙伴,靠自己国家的力量是不可能去做智能化的。但如果只是在原来基础上重建原来的东西,是没有意义跟价值的。
观察者网:嗯,理解。云知声应该也不是第一次参加WAIC。这些年里,一是从展会的这个视角看,二是从行业的视角看,您觉得中国科创生态发生了怎样的变化?
观察者网:想聊一个和资本市场有关的问题。今年 6 月云知声上市了在港股上市了。您怎么看待中国科技公司全球定价的一个问题。我们看到这些年来美国科技公司估值明显远高于中国公司。这点您怎么看?中国企业怎样能够提升我们的全球定价权。
过去美国可能认为它至少领先我们一两年,有个代差,就像英伟达领先于那个华为昇腾一样的。我们在制程在算力上还有差距。但是DeepSeek出来之后,大家发现可能也就一两个季度的差距,甚至在某些方面已经反超美国了。比如刚说的这些开源大模型,很多工程方面能力已经超越美国了。
然后另外一点,就是产业化应用,中国现在是世界上最具领先优势的。中国的应用场景丰富,而且本身有雄厚的工业基础。作为工业第一大国,中国整个产业化体系是比美国更强大的。我们把短板补齐后,后面的变化空间会更大,这个差距会越来越小。而且美国它之所以有那么高的估价,就在于它过去有垄断地位,它在AI领域的垄断地位被中国的普惠AI打破之后,它的溢价一定会下来。而全球化2.0时代,如果有双核去主导,这一定是一个利好,会让技术产业化走向更均衡发展的趋势。
观察者网:您刚刚提到“开源”、“普惠”,跟本届WAIC的主题“智能时代、同求共济“是完美契合的。面对科技发展,无论是企业家、创业者,还是是学者、科学家,都应该抱有开放、包容的心态。您作为一个资深创业者和技术型的企业家,对于想去做科技创业的后生晚辈,有没有一些建议?
梁家恩:我觉得底层的通用大模型,后面能存活下来的也许就那么三五家。它会成为一个很好的产业化应用基础,不断推动行业演进,实际上是把整个行业技术底线拉高了。之后,对于垂直方面的各种应用,会有很大的发展空间。所以作为新来创业者目前不需要在最底层上下太多功夫,而需要更多去想如何在应用方面创造更大的价值,商业模式验证后,才有更多资源反推底层优化。
观察者网: DeepSeek 时刻给我们的启示之一是:我们可以通过算法、通过工程的创新来破解算力层面的“卡脖子”。假设算力和算法都不再是痛点,那么数据就会是最需要攻克的一个难点和核心,对吗?云知声有垂类场景的数据优势吗?您准备怎么样去把这个三环:算法、算力和数据来打通?
梁家恩:对于数据来说,它一直是影响智能关键点之一的,本质上它是靠算法跟算力去挖掘数据里面已有的知识信息,所以如果这些数据的质量很差,那它会直接导致效果不好,即便你有再好算法,再多算力都没用,它本来处理的是一堆垃圾。所以它主要还是要通过数据优化,要经过很多层的清洗,把那些质量比较高的抽取出来,或仿真高质量数据作为补充,使得AI能力更强。
云知声因为布局产业化应用比较早,尤其是在医疗领域,我们积累了大量的医学知识和临床指南等专业数据。还有更重要一点是要真正进入到行业里面去,找到真实应用相关数据,来帮助系统提升解决问题能力,才能接近这行业专家的水平。所以对我们来说,真正深入行业才是产业化的开始,刚才我们说的医疗也好,去轨道交通也好,还有未来更多类似行业的应用数据,我们其实都是深入行业跟专家合作,才能有效提升我们的专业模型能力,这样来才能真正创造商业价值,并有效构建针对应用的“算法-算力-数据”闭环优势。所谓不入虎穴,焉得虎子。
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