云知声创始人有哪几位（云知声创始人梁家恩个人资料）

编者按:在由祁鸣创投主办的2023世界人工智能大会“生成式AI与大模型:变革与创新”论坛上，人工智能前沿领域的著名专家学者、顶级投资人、领军企业家齐聚一堂，探讨中国科技创新的驱动力。

本次论坛是唯一由风险投资机构主办的相关论坛。基于创业和投资的视角，分享了生成式AI的最新前沿资讯和实践探索，发布了行业内首个基于对国内外100多家企业的深度调研撰写的生成式AI洞察报告，全面解读了生成式AI的产业变革和十大前景。

祁鸣创投云知声董事长兼CTO梁佳恩在演讲中分享了生成式人工智能赋能未来的力量。梁嘉恩指出，大模型带来了AI的新时代，开启了“数据动力学”的新范式:预训练、指令微调和反馈强化。大模型与大数据的融合将成为AI 2.0时代的“发电厂”，并将带动人才、技术、市场等产业核心要素的升级。云知声自研的山海模型具有较强的通用能力，并专注于插件扩展和领域增强等相关能力，围绕智能物联、智慧医疗等行业为客户赋能。未来，云知声将继续探索智能的极限，引领产业升级。

以下是演讲的详细记录。很高兴今天在这个论坛和大家分享交流。十年来，祁鸣风险投资一直在支持我们的发展。我们已经走过了AI1.0时代。现在我们发布了大模型，AI 2.0时代已经开启。我们希望围绕这个话题与大家分享。

云知声董事长兼CTO梁家恩这次分两部分分享:一是宏观部分。从十年的产业实践来看，我们如何看待这一重大机遇；第二部分是微观部分，云知声这些年发展的实践路径和大模式带来的机遇。

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大模型集成了大数据

它将成为AI 2.0时代的“发电厂”

人工智能确实是很多代人的梦想。从1956年提出这个概念到现在已经60多年了，如果算上图灵时代，也有80多年了。

这个时代经历了三个阶段。起初，我们希望机器能像人一样做事。第二阶段是希望机器能像人类专家一样分析和解决问题。第三阶段完全是从神经网络的角度。我们能不能训练出一台能学习的好机器，完全从错误中学习知识，就像曾子说的“我要三省自救”。在这种情况下，我们可以最大限度地训练模型。大的模式可以概括为老子在《道德经》里说的:“学越来越差，道越来越差”。

“学习日益”使得数据和计算的规模比以前大了很多，但是方法比以前简单了很多，尤其是变压器模型出来以后，是一个非常紧凑的学习框架，威力非常大。

大模型推出后，我们认为它开启了数据动态时代。人类要飞上天是空气动力学问题。到目前为止，我们认为人工智能最重要的是我们能否用机器很好地学习数据。

这分为三个阶段:无监督学习阶段，GPT因为拥有1750亿个参数，基本实现了百科全书；我们会发现它有很强的语义抽象能力。这时候它可以通过微调指令来学习知识，真正解决问题。ChatGPT加人工反馈机制，可以做到德才兼备。我们认为大模型的起点始于2018年大模型的前期训练，GPT规模升级，ChatGPT已经表现出非常强的普适发布能力，是围绕我们语言的新范式。

我们认为大模型可以更好地整合大数据。在互联网时代，已经开始产生红利。我们通过数据等传统方法对所学知识进行分析。我们过去使用煤和石油，只有在我们有了好的发电厂和炼油厂之后，我们才发现能源可以为所有行业提供动力。大模型为数据整合建立了非常好的框架，为AI 2.0时代搭建了非常好的“发电厂”，智能数据成为生产力的要素。我们以前说这个元素是存在的，但是如果没有一个好的设备来智能有效的输出，就很难实现它的价值。我们相信它现在已经开启了类似MaaS服务的模式，未来将成为各行业创新的重要机制。

为什么我们认为大模型已经到了AI 2.0时代？对行业核心要素的升级将起到关键作用。

只有人才、技术和市场的共同作用，才能形成一个大产业。过去我们在AI 1.0时代就在做这个工作，但只能解决系统中的部分，部分环节由智能功能完成。现在有了大模式，发现人才、市场、核心技术、驱动产品创新都有很大突破。对外，未来可以看到越来越多的虚拟人形象出现，通过分析营销数据可以更真实地了解市场动态。对内，我们的生产效率和质量提升会有实质性的变化，包括组织效率的提升。

02/

以后重要的是现场解决实际场景中的问题。

让大模型真正产生商业价值。

新的商业模式分为两个方面。通用平台方面，过去互联网时代诞生的BAT这样的巨头，移动互联网的一些视频巨头，其实都是这种平台型公司打造的。大模式出现后，这些平台还是会有新的模式。这些模型并不是说里面的组件直接变成大模型的组件，逻辑和今天的业务逻辑相比没有太大变化。而是通过大型号制造的规模效应和边际成本的降低形成飞轮效应，可以带来新的颠覆和创新。如果应用形式没有改变，只是想在巨头业务中改变内核，单靠这项技术推广的机会不大。借助行业内新的多模态交互和多模态应用，我们将有新的机会来搭建这个平台。

此外，在行业模型层面，我们可以看到许多新的2B业务在AI 2.0时代开始出现。一般的模型就像一个完整的“六角战士”，各方面都不错。最重要的是我们能否真正可靠地解决一个行业的问题。采用最先进的GPT-4模型，其可靠性和可控性存在很大风险。如果不能有效解决这些问题，作为一个商业系统，要解决行业内一些严重的应用问题，将是一个很大的挑战。我们认为整个行业的大模式生态应该务实的解决这个问题。另一方面，要把成本降到足够低的水平，这对企业应用来说是很大的负担，对其规模也会有很大的影响。

大模式带来了很多优势和挑战。大家直观的感觉到它的认知能力有了很大的提升。在AI 1.0时代，无论是谁制造的聊天机器人，不到10轮的聊天已经透露出其智商与人类的显著差距。但是ChatGPT推出后，全球几亿用户用它聊了半年，感觉聊天可以一直走下去。可以说它的认知能力有了显著的提升，交互体验感也有了显著的提升。

此外，制作能力、人机配合、创作能力也有了很大的提高。在过去，AI 1.0时代是歧视性的人工智能，它帮助我们实现了某个目标。例如，将声音转换成文字是一项确定性的任务。人类需要机器来辅助各种创造。虽然在GPT会有事实上的问题，但如果转化为可控能力，可以为我们打开一个好局面。同时也显著提高了我们整合知识和信息的能力。当然，也有负面因素。虽然现在的大模型不具备人的意识，但是怎么调整才能让它变成一个可控的系统呢？这是我们需要解决的问题。

未来要解决实际场景中的问题，让大模型真正产生商业价值。此外，它的可靠性、可控性和合规性必须得到有效控制，才能实现良好的商业化。

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通过人工智能

创造一个相互联系的直觉世界

过去十年，云知声希望通过人工智能，创造一个互联直觉的世界。2012年，正好深度学习在ImageNet刷榜，这是业界非常标志性的事件。这个团队当时实现了卷积网络的突破，恰好是云知声创立的第一年。

2016年，AlphaGo作为人工智能的浪潮席卷业界，今天的大模型代表了第三次浪潮。这期间我们主要是在底层搭建了一个非常强大的超算平台，而这个超算平台的搭建就是我们做这个大模型的基础。2018年大模型做出来后，开始通过前期训练和底层优化来解决语义理解的问题。人工智能皇冠上的明珠是理解能力是否足够强。语言不仅是交流的工具，也是解决认知问题的重要组成部分。

2018年，人工智能行业有很强的通用语言理解能力。GPT之后，一般的能力可以释放得更多。我们相信AGI时代是由ChatGPT开始的。在过去，我们很难设计一个系统来处理这么多复杂的任务。OpenAI在ChatGPT推出后打开了新的局面，但这只是我们的起点，不是我们的终点。

我们的技术体系涵盖了底层的超级计算平台，到顶层的智能组件和大型模型。云知声在今年上半年开发了5月24日的山海大模式。除了底层的通用功能，我们还专注于构建插件功能、领域增强和客户定制功能，这些功能都是围绕行业应用开发的。我们过去积累的是智能物联和智能医疗的应用。有了应用驱动，我们的模型才能越来越强大。

在通用性的基础上，我们构建的是插件的扩展。大模型最大的一个问题就是信息的时效性非常有限，能否有效控制和使用工具也是一个很大的问题。此外，它还需要通过行业知识来提高自己的专业性和可靠性。

在磁场增强方面，我们强调在医疗行业的应用。目前，我们已经有数百家医院在进行商业应用。这一轮应用通过前期训练，包括指令微调和插件增量，拓展了我们在行业内的应用。通过医疗行业的应用，我们在MedQA评估中已经超过了GPT-4的水平，分数从81分提高到了6月底的87分。山海大学模考满分600分模拟国内临床执业医师资格考试超过500分，360分就可以拿到资格证。

此外，我们还提供了7个左右的应用场景，主要在医院。医院的定制工作非常多，因为一个通用的模型解决不了它的需求，包括需求定制、数据安全、风险控制、服务支持等等。只有这些问题得到有效解决，行业应用才能真正打通。

目前，我们已经在中国2万多个酒店客房中使用了大模型。以前和人工智能对话不可能做到这么流畅，只能完成功能交互。但是现在有了山海大模型，灵活性高了很多。

04/

AGI将继续探索智力的极限。

同时，引领产业升级。

未来，我们相信AGI将继续探索智能的极限，引领产业升级。

首先，探索智力的极限其实是一个科学问题。虽然已经起步，但未来还有很大的挑战，包括更大的模型、数据和算法，以及可控性和可靠性的研究。现在我们认为这已经基本超出了图灵测试的水平，会从模仿走向超越。因为当系统能够达到这种状态的时候，在研究可计算问题的时候，就有可能超越人类的智慧。

对于行业来说，核心是解决问题，才能更可靠、更高效地驱动行业发展。智能探索需要大量资金；从赚钱的角度来说，需要推动产业，形成良性的商业闭环，真正把产业建设起来。

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