成都大调研丨AI时代到来，成都如何选准赛道突围？

今年以来，随着ChatGPT的爆火，人工智能（AI）正在掀起创新浪潮。风口之下，成都人工智能也“摩拳擦掌”——

今年5月，《2023年成都市大数据与人工智能（含车载智能控制系统）产业建圈强链工作要点》印发，17条细化举措，给予成都大数据与人工智能（含车载智能控制系统）产业链发展“路线图”。

成都的目标是，今年力争全年培育国家级人工智能专精特新“小巨人”企业5家、上市企业1家、上规企业10家，人工智能产业规模突破700亿元。

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760余家成都企业“摩拳擦掌”

AI通用大模型还是细分垂类大模型？ 

6月12日上午，成都潜在人工智能科技有限公司（简称“行者AI”）展示了行者AI音乐创客教室，通过软硬件一体或Saas部署，目前已在成都七中育才等多所学校进行实践教学。

调研中，记者体验了行者AI音乐。登录AI音乐系统，屏幕显示了AI交互式作词、作曲、互动编创等功能界面。随机填写几行文字并画了几行代表旋律的曲线，不一会儿便合成了一首女声版的歌曲，旋律悠然。要是觉得不满意，还可以进行修改，然后再自动生成一首新歌。

↑石室天府附小的音乐老师正在使用AI音乐教学软件引导学生进行个性化诗歌作曲创作

行者AI于2016年成立人工智能实验室，2020年公司正式成立。“我们的AI底层逻辑和目前的大模型模式是相通的，就是强化学习。”行者AI董事长李龙飞介绍，AI音乐制造流程分为歌词生成、作词作曲、编曲、人声合成演唱四个环节，如何协调这四个板块？需要用一套算法来调度它，过去没有大模型，采取人工调度，现在则通过大语言模型驱动。

“从5月到现在，我们的大模型已经迭代了两个版本，参数进一步扩大。”6月13日上午，成都晓多科技CEO江岭向记者分享了公司晓模型（XPT）研发进展。今年5月晓模型（XPT）发布，这是基于大语言模型技术开发的面向电商行业的垂类大模型。

“前期需要学习大量知识，参数越大，模型越‘聪明’。”江岭说，模型会深度学习一些行业知识以及电商服务和营销知识，主要用于线上零售和线上服务。江岭介绍，晓模型（XPT）年底还要升级，将扩大5-6倍。

ChatGPT走的是通用人工智能赛道，这个赛道既“烧钱”，也有瓶颈。“打磨好一款通用大模型需要投入更多时间和资金，对不少中小企业而言，聚焦某个行业打造垂类大模型，可以很快见效且成本更低。”在江岭看来，外行看热闹，觉得通用大模型什么问题都能回答，很好玩，其实通用大模型只能给出一个粗浅的答案，不能形成专业的解决方案。

记者调研发现，本地不少人工智能企业“打法”和晓多科技理念类似——针对专业细分领域开发垂类大模型。

6月14日，记者走访成都明途科技有限公司（简称“明途科技”）时，该公司研发总经理严帅告诉记者，正在训练“工作数字人”大模型，助力工作办公场景的数字化升级以及生产经营的数字化转型。

↑明途科技“工作数字人”发布会现场

今年3月明途科技开发出工作数字人模型，5月31日正式发布，包含知识问答、AI写作、知识采集、辅助工具等功能。“我们希望给每个职场人士打造一个虚拟的工作数字人。”严帅讲述了该平台的技术逻辑，“工作数字人掌握了不同岗位工作者的数据特征和知识结构,可以理解复杂工作场景，实现高效问答和自动内容生成，通过对组织数据的训练，实现对工作知识的数字化表达，为用户提供个性化的工作体验，工作数字人还可以实现任务分解和流程管理，帮助用户聚焦核心工作，提高工作效率。”

来自成都市经信局新经济委统计数据显示，2022年成都人工智能领域企业已达760余家。“成都人工智能企业中规上企业较少，缺乏大企业，创业偏早期，这些企业虽然不能和行业巨头直接比拼，不过，成都企业充分利用现有技术找准一些行业突破口，比如医疗、教育、交通等，最终帮助客户降本增效，提升单位产出，实现AI赋能千行百业，成为专精特新。”成都市经信局市新经济委人工智能产业处相关负责人说。

人工智能和软件行业联系紧密，产业实现规模效应可带动制造业发展。“往下游看，人工智能可应用于机器人、智能网联汽车等行业领域，拓展空间很大。”上述相关负责人分析，本地企业可以避免“大而全”的路径，而深圳经验值得学习，“深圳瞄准机器人、传感器等领域，很聚焦，成都企业需要思考自己的优势是什么，比如，基于人工智能技术做大做强无人机产业，这方面成都具有优势。”

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AI产品“谁来买单”？

应用场景落地须“扶上一马”

本地企业瞄准细分行业进行垂类大模型研发，最终落脚点是场景应用，这关乎商业价值变现。

2021年，考拉悠然确立了“AI赋能智能制造”战略，在考拉悠然CEO沈复民看来，AI作为一类底层技术，应该深入到千行百业中去，“随着大模型问世，AI会变成一个产业，产业化的标志是分工明确，数实融合下，人工智能技术也需要进一步按照行业分化，细分领域的专属行业大模型将快速催生各类应用场景。”沈复民提到，考拉悠然不做AI通用大模型，而是专注多模态行业大模型。

↑考拉悠然工业检测大模型应用场景

沈复民提到了考拉悠然赋能工业检测的案例，“比如，显示面板企业和半导体企业产线运转具有高精度、高速度的产品质量检测，工业成像后通过人工智能快速检测分析，一旦有问题就及时处理，这背后就是大模型驱动。这有效解决了之前工业检测技术无法解决需求碎片化的问题。”

考拉悠然的客户已经覆盖国内屏显、半导体芯片等先进制造业龙头以及烟草、能源、轨道交通等央企客户，通过输出大模型解决方案，帮助客户提升生产和管理效率，实现降本增效。“我们的主要商业模式就是向客户提供软硬一体化设备并收取技术服务费。”沈复民表示，成都的数实融合给人工智能场景落地带来新机遇。

晓多科技的商业模式也是向客户收取服务费，“极米科技、1919、元气森林等都是我们的客户，采取‘一年一付’的形式。”江岭说，目前营销战略是持续服务好大客户。

在人工智能赛道，一旦没有实现应用场景落地，产品就没法变现。事实上，业内亏损的企业占比较大。在走访调研过程中，本地人工智能企业表示，行业要实现盈利，探索规模化场景落地尤为重要，期待在成都获得更多人工智能应用场景的落地机遇。

以行者AI为例，其AI音乐产品已在成都多所中小学落地。“项目于2022年年底走进校园，向学校提供了全套的AI音乐软硬件。”李龙飞透露，目前先做toB业务，除了音乐外，公司AI技术也在参与相关智慧城市治理课题，未来会尝试进入C端市场。

↑新川创新科技园AI创新中心

当记者调研明途科技时，企业荣誉墙上展示了全国各地的应用案例，成都本地案例占比较少。何以“墙内开花墙外香”？严帅解释道，企业在全国各地拥有1000多个客户，省外客户较多，源自当地提供的场景落地机遇，比如山东省客户占比最大，“我们希望在成都有更多‘工作数字人’的场景落地，期待在本地打造出一些辅助办公和智慧城市的示范案例。”严帅坦言，地方政府扶持本地企业打造行业典型，通过政府增信可提升企业参与市场竞争的底气。

新经济发展研究院iNED认为，大模型的发展会造成数字经济领域新产品新服务在短时间内极大丰富，长期来看或会造成产能过剩，推动各类创新进入现实场景，尽快落地验证、迭代调优，是帮助创新企业抢占市场的当务之急。比如，2020年教育部就提出探索美育进中考改革试点，美育课程则主要包括音乐、美术等内容，以行者AI为代表的人工智能音乐项目通过交互式体验增强学习的趣味性，也提升了学生的学习积极性。从城市层面来看，当前城市大脑建设大多还停留在城市数据上屏阶段，距离基于数据的智能决策和行动还相差甚远，城市完成数字化到智能化转型，急需一个适配多业务、多场景的AI大模型。目前，成都正加快推进“智慧蓉城”建设，其间衍生出多个细分领域的数字化治理场景，可为本地人工智能企业垂类大模型产品应用提供舞台，推动城市大脑从传统BI驾驶舱向GPT驱动的智慧大脑升级。

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产业如何壮大发展？

算力、资金、人才“一个也不能少”

硅谷著名风险资本调研显示，人工智能领域的创业公司将80%-90%的早期融资用于购买算力，即便这些公司的产品成熟了，每年在算力的投入也占营业收入的10%-20%。

调研时，企业普遍反映，期待成都在算力方面给与企业更大的支持。“我们有自己的算力平台，随着大模型技术的迭代升级，算力需要提升。”严帅提到，企业的“工作数字人”正在广电领域和工业园区推广，为客户提供政策咨询等服务，随着数据积累，算力需求会增大。”严帅期待在“算力券”的使用方面得到政府的扶持。

↑成都超算中心

成都提出，鼓励高校、科研机构、龙头企业联合算力中心聚焦重点产业领域孵化原创AI大模型，并给予建设方每年最高500万元的算力成本补贴，降低企业创新成本。每年发放总额不超过1000万元的“算力券”，用于支持算力中介服务机构、科技型中小微企业和创客、科研机构、高校等使用国家超算成都中心、成都智算中心算力资源。

“AI大模型的预训练非常重要，项目训练产生算力的成本较高，成为必要开销，一些企业的软件也面临与本地算力平台不兼容的问题。” 李龙飞建议政府除了加大企业购买算力的支持力度，也要关注算力平台的适配问题。

新经济发展研究院iNED认为，帮助中小微创新型企业突破算力瓶颈政府要舍得投入，善用平台网络聚集多元算力资源，支持创新合作模式。比如，推动AI大模型企业和芯片制造商紧密携手，提速大模型训练的同时为GPU芯片国产化加速。

产业发展也离不开投资基金助力。深圳最近提出，统筹整合基金资源，形成规模1000亿元的人工智能基金群，这备受成都同行关注。

成都还没有出现大规模的人工智能专项投资基金。对企业而言，引发投资机构的投资兴趣是获得投资的第一步。“成都在人工智能部分细分领域有不错的探索，随着大模型的兴起，势必带来一波以大模型应用为核心的商业机会。”允治资本合伙人罗超分析，大模型创业的未来落地场景目前全世界都在探索之中，成都企业若在大模型细分应用领域能够出现一些国内领先甚至国际领先的优秀企业，这会受到资本青睐。

人才资源也是产业发展的重要保障。近日，2023年“成都市产业建圈强链人才计划”申报工作启动，涵盖“大数据与人工智能（含车载智能控制系统）产业链”。同时，也有企业在推动人工智能人才发掘和培育。

↑腾讯未来中心项目落地成都高新区

记者从腾讯获悉，“2023腾讯开悟人工智能全国公开赛”于今年5月至12月在成都举办，由过去的邀请赛变成公开赛，面向全国高校学子开放报名通道。据介绍，目前已有68所高校报名，今年预计有百余支高校队伍参与。在腾讯看来，吸引更多高校人工智能人才齐聚成都，比赛之余可发掘一批好苗子，这些人才资源或可嫁接到本地人工智能产业中去。

但归根结底，本地人才培育至关重要，这样可实现就近引才。腾讯“开悟”团队正在和四川大学、电子科技大学、西南交通大学合作，提供人工智能课程。本地高校之所以利用腾讯的课程，缘于缺乏相关的场景和实训平台。腾讯“开悟”平台工作人员介绍，电子科大已有300余名学生学习使用该课程，川大、西南交大的使用人数也在上升，今年还会面向成都更多高校开放课程。“除了理论学习外，我们还提供实训平台。”腾讯“开悟”平台工作人员介绍，目前免费向高校提供课程，通过校企合作模式参与本地人工智能人才培养。

↑腾讯 “开悟”平台

当前，人工智能教育也正在中小学全面普及。除此之外，各类青少年信息竞赛也正在如火如荼开展，甚至出现信息竞赛中小学生胜过高中生的情况。记者调研获悉，相较大众对人工智能的热情，当前本地中小学人工智能教育面临课程体系不完善、师资缺乏等诸多挑战，而部分学校非常期待与政府和企业携手探索出一条属于人工智能时代的人才培养路径。

对此，新经济发展研究院iNED建议，由于大模型对教育和就业的冲击，应加快推动学校和业界更广泛的交流和联系，以创新溢出赋能教学改进，以产业需求牵引人才培养。而在培育未来的行业领军人才工作中要考虑校地合作适当前置，比如全球顶尖高校生源地的在地高中。

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