一篇读懂_启明星生涯工作室_启明星 云知声黄伟通过持续稳定的耕耘 创建针对特定领域挑战的强力通用大模型

编者按：近期，多模态人工智能模型基准评测集MMMU更新了结果，启明创投投资的云知声的山海多模态大模型UniGPT-mMed在通用能力和医疗专业能力评测中位列榜首，充分证明了其强劲的实力作为中国AGI技术产业化的先锋，云知声建立了Atlas人工智能基础设施，并在此基础上构建了云知大脑（UniBrain）技术中台——以山海通用认知大模型为核心，结合多模态感知与生成、知识图谱、物联平台等智能组件，提供高效的产品化支持，持续推动各行各业的智能化升级。

云知声创始人、CEO黄伟接受了第一财经《中国经营者》栏目的邀请，分享了他对通用大模型和垂直大模型关系的看法，以及云知声对山海大模型的愿景、在选择细分产业领域的考量、在物联网及医疗健康领域商业化的进展当被问及人工智能产业是否过热时，黄伟指出，只有通过长期、稳定的努力，才有可能创造真正有价值的结果，投资者和创业者需要审慎地将资金投入到最需要的方向。

　　启明创投微信公众号经授权转载。

云知声创始人、CEO黄伟　　随着ChatGPT的问世，人工智能迎来了革命性的转变2024年，诺贝尔物理学奖、化学奖均与人工智能相关，这充分显示了AI技术在科学界的重要性　　云知声成立于2012年，经历了多次AI产业发展的热潮，也穿越过多次行业的低谷，是中国为数不多的AI领域资深企业。

在大模型的浪潮下，云知声于2023年发布了山海大模型，展示了其在AGI领域的初步成果目前，山海大模型已在医疗、座舱、交通、政务、司法等多个场景实现应用，并逐步扩展出文本生成图像、视觉理解和图像问答等多模态功能，致力于满足多种场景的应用需求，推动各行业的智能化升级。

日前，云知声创始人、CEO黄伟接受了第一财经《中国经营者》栏目的采访，探讨了在上一个发展范式中处于领先地位的企业如何迎接大模型的2.0时代，就“大模型未来图景”、“垂直大模型如何选择行业”、“垂直大模型如何做好商业落地”等话题，给出了前沿的回答。

01/人工智能三问中国经营者：在我们的节目开始前，我们进行一个快速问答第一个问题，我们不清楚AI内部究竟发生了什么，对吧？黄伟：是的中国经营者：AI能够自行修改代码并逃脱人类的控制，对吗？黄伟：有可能中国经营者：

现在的技术已经达到这样的程度了吗？黄伟：由于近两年技术进步特别快，远超过去几十年，未来两三年会发生什么，我们并不知道中国经营者：第三个问题，AI将非常擅长操控人类，而且你无法关闭它，对吗？黄伟：目前还不确定。

如果AI拥有意识，未来一切都可能发生，因此安全性、合规性也将成为我们新的研究课题02/通用大模型与垂直大模型无需对立中国经营者：在大模型推出之后，其未来图景在投资圈引起了广泛讨论，包括应用层的多样性，那么未来会是什么样子？

黄伟：我认为“千团大战”、“百团大战”这类激烈竞争不会永远持续，最终会通过竞争留下一些优胜者其实不仅行业内，我们团队内部也对大模型进行了深入讨论，并将其分为通用大模型和垂直大模型有人倾向于将这两种模型对立起来，但我并不这么认为。

我们可以使用一个强大的通用大模型来解决特定行业的实际问题中国经营者：所以这也是云知声模型的定位吗？可以将其定义为垂直类的模型吗？黄伟：我们对山海大模型的愿景是将其打造为世界一流水平的大模型这里所说的“一流”并非简单地追求排名首位，而是意味着我们具备了进入顶尖学府如清华、北大的实力。

我们的目标不是一定要选择这些顶尖学府，而是像选择一个我们热爱的专业一样，我们希望在所专注的领域内达到世界领先的地位简而言之，我们追求的是在特定领域内的专业卓越，而不仅仅是普遍意义上的第一03/垂直大模型如何选择行业。

中国经营者：从具体的行业来看，哪些细分产业领域的机会更大一些？黄伟：我们的目标是寻找那些具有长期潜力和高成长空间的领域，即所谓的“坡长雪厚”的领域，避免那些天花板过低的板块基于这样的考量，我们决定将医疗行业作为云知声的核心领域之一。

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医疗行业与每个人的生活息息相关，具有长远的发展前景　　十年前，我们在北京协和医院首次通过语音电子病历系统帮助医生提高病历录入效率过去，医生可能需要花费三个小时通过键盘输入病历，而现在借助我们的语音电子病历系统，这一时间已经缩短至一个小时以内。

随着大模型技术的应用，我们预见将有更多的医院采用我们的技术，进一步提升医疗服务的效率和质量中国经营者：云知声在短时间内做到智慧医疗领域非常头部的状态，是不是也是因为在上一个范式中积累了大量的资源，所以可以非常快速地进行技术迭代，并找到具体的应用场景快速升级？

黄伟：穿越商业周期确实是一项挑战，尤其是在快速迭代的行业环境中我总是在提醒自己，一定要少犯错误自2012年起，我们便在国内率先涉足深度学习领域到了2016年，我们开始精准定位我们的核心应用场景，即医疗和物联网。

从那时起直至今日，我们深耕的领域未曾改变今天大模型所需的这种算法，我们自2012年起便开始积累了，所以当新的技术范式出现时，我们能够迅速将过去12年的技术积累转化为山海大模型的产出04/垂直大模型如何做好商业落地。

中国经营者：我们前面其实聊了很多关于云知声整个大模型的重要跨越，包括现在大模型的外部环境我们来聊聊商业化，因为我们聊得比较多的是医疗场景的应用比如在今天的医疗场景中，客户与云知声大模型之间是一种怎样的合作方式？。

黄伟：因为医院是一个对数据安全极为重视的场景，所以我们选择了软件销售的合作模式基于AI的基础能力，我们在医院端构建了非常丰富的产品矩阵，未来可能衍生出50个、100个不同的能力，进而转化为多样化的产品医院的高门槛和用户的高黏性，使得我们能够实现持续收费，所以从过往历史数据来看，我们医疗领域的复购率非常高。

中国经营者：其实前面您也提到，物联网也是云知声关注的一个重要领域，能否稍微给我们介绍一下物联网领域目前的情况？黄伟：现在我们的手机、冰箱、空调、汽车等日常用品几乎都已联网，但在2013年左右，物联网还被认为是一个相当前卫的概念。

我们在2013年和2014年开始探索如何利用AI技术为物联网赋能在这个过程中，我们面临一个关键问题：如何让AI能力触及这些设备因为许多设备端并不具备强大的计算能力，所以我们很早就开始了芯片的研发，并在2018年推出了我们的第一代AI语音芯片——雨燕。

　　这个过程很漫长，所有显而易见的困难其实并不算真正的困难，真正的困难在于，我们在没有手表、月亮和星星的夜晚行走，不知道现在是几点，也不知道天何时会亮这就是所谓的穿越周期选择正确方向可以很理性，但没有感性，你无法真正穿越过去。

中国经营者：最后其实是靠你心中的火和眼里的光去穿越黑暗，支撑你成为非常重要的幸存者今天在云知声的整体营收结构中，医疗和物联网大约是什么比例？对于这两个重要的板块，您有什么样的思考和规划？黄伟：我们集团内部有个形象的比喻：物联网就是一横，医疗就是一纵。

我们希望能够将通用的AI能力应用于各行各业，只要你不涉及专业知识，我们都能够提供一些基本服务，实现在更多行业中的落地；而医疗是一个专业场景，一个知识密集型场景，它考验的不是AI的通识能力，而是专业能力这一纵代表了专业的壁垒。

今年上半年，我们实现了快速且稳健的增长，我觉得这都是对云知声过去12年技术战略、产品战略坚持到今天的一个回报05/如何理性看待人工智能的泡沫中国经营者：其实我觉得虽然ChatGPT的浪潮出现的时间不长，但对整个人工智能产业的变革是翻天覆地的。

因此最近也出现了一些声音，有人说人工智能的泡沫有点过热了？其实整个大模型的产业还是很烧钱的两位怎么看这个问题黄伟：我认为市场存在泡沫是正常现象，且泡沫在不同发展阶段有着不同的定义实际上，我认为我们的投资力度尚未达到应有的水平。

然而，投资力度不足并不意味着我们的投资得到了合理利用，关键在于资金的投向我不认为单凭一个技术天才就能轻易改变世界，只有通过长期、稳定的努力，才有可能创造出真正有价值的成果无论对投资人还是创业者，我觉得都应该冷静下来，在弹药不多的情况下，审慎地将弹药投入到最需要的方向。

　　来源 | 中国经营者　　（转自：启明创投）

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