爆火！即使不关注AI，你也会发现“最近哪哪都是”。
如果说，去年风靡全球的元宇宙还是个悬浮在半空的概念；那对比起来，这个迄今史上用户增长最快的消费级应用着实打开了市场对AI题材的想象力天花板，狠狠刺激了科技巨头们的敏感神经。
诸多大厂以及拥有相关业务的公司均已行动起来：谷歌放弃缓慢迭代的策略，直接推出类产品——实验性对话AI服务Bard；脸书已表示，将向支付数百万美元，采用为和生成创作者内容；百度正式官宣“文心一言（ERNIE Bot）”，预计3月能够完成内测；360计划尽快推出类技术的demo版产品；腾讯正有序推进和AIGC相关方向的专项研究；
阿里研发的类对话机器人已处于内测阶段，今后可能将AI大模型技术与钉钉生产力工具深度结合；京东表示，在领域拥有丰富的场景和高质量的数据，未来会将融入到产品服务中；小米表示在领域有丰富落地场景（其中小爱拥有庞大数据支撑），会在AI大模型方面进展更迅速；字节跳动的人工智能实验室（AI Lab）有开展类和AIGC的相关研发，未来或为PICO提供技术支持；快手正在开展大规模语言模型（LLM）相关的研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域；网易有道表示未来或将推出同源技术产品，应用场景围绕在线教育；脉脉上线类功能“万能的脉友”……为什么能在全球掀起如此激烈的追逐浪潮？除了聊天、编程、写文章，它还能做哪些更为复杂的工作？我们应该怎样看待的“狂飙”？这项技术的能力边界又在哪里？
，是个基于上千亿超大语料参数组成的GPT3.0架构训练出来的一个自然语言处理聊天工具。其算法采用了神经网络架构，具有很好的时序数据处理能力，说大白话就是能很好处理上下文的语法关系。做个比喻，如果假设Siri是幼儿园的认知水平，那大概达到中学水准，它对提问的理解能力强，具备一定的思维链能力，可以在分析、搜集和处理资料之后，使用RLHF（人类反馈强化学习），以保证对无益、失真或偏见信息的最小化输出，给出更符合人类偏好、理解性的一份中规中矩的答案。对于市场来说，的出现提升了NLP（自然语言处理）能力的上限，证明了AIGC存在广阔的应用场景及需求空间。
当我们谈论一项应用科技时，技术的高低和能力的边界往往更值得关注。前者取决于站得有多高，后者意味着能走多远。也不例外。从技术上看，仍然是对自然语言处理增强学习、深度循环神经网络及其改进版本、大模型等已有技术的组合，并通过足够大量的数据进行支持。相关科技企业可以通过原有的技术积累迅速跟进，把它们重新组合起来，向生成式AI的方向去应用。的应用上限，是能够解决一切依靠现有知识能够回答的问题，包括通过事实输出观点。而之所以现在看起来“无所不能”，更重要的原因是选对了技术应用的落脚点。
这场围绕的竞赛才刚开始，聊天机器人能否动摇搜索引擎的市场格局还有待观察。但不止是搜索引擎，今天人们正在使用的大部分软件和服务都有可能被生成式AI重塑，自动驾驶等更多产品和服务都会被卷入其中。甚至更进一步，随着类以及更广泛的AI能力需求的增加，对国内外所有的云服务平台提供商而言，生成式AI相关能力将成为重要的基础设施。据预测，至2025年我国生成式AI商业应用规模将达到2070亿元。
那么，高交会上有与此技术相关的展示吗？
科大讯飞
科大讯飞，在该方向有“深厚积累”。据悉，其类技术将在今年率先落地公司旗下的AI学习机产品，具体发布日期已定于5月6日。科大讯飞主导承建了认知智能全国重点实验室（科技部首批20家标杆全国重点实验室之一），去年获得了 2.0、等12项认知智能领域权威评测的第一，同时已面向认知智能领域陆续开源了6大类、超过40个通用领域的系列中文预训练语言模型，成为业界最广泛流行的中文预训练模型系列之一（在平台的中文预训练模型的星标数达13346，位列第一，是第二名的2倍）。科大讯飞表示，今年还会持续升级该系列技术，并陆续应用于在教育、医疗、汽车、消费者等多个行业赛道的既有产品，持续提升核心技术效果和产品体验。
思必驰
思必驰，基于自主研发的全链路智能对话系统定制开发平台和人工智能语音芯片，围绕“云+芯”进行布局，提供软硬件结合的人工智能技术与产品服务，实现普适的智能人机信息交互。其技术可以赋能于多个应用场景，和的发展路径具备相似之处，日后有望进一步拓宽应用场景，加速商业落地。在高交会上亮相的思必驰全屋智能解决方案，可提供整机面板、PCBA模组、软件SDK及音箱整机等多种方案，赋予终端产品语音交互能力，并能与智能照明、智能窗帘、智能安防等系统联动，设置情景，设备互通，打造场景化全屋智能方案，使用户体验多样化的生活服务。
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