李涛：为千行百业训练出各种各样的垂直模型

专题：2024中(zhōng)国(guó)AIGC创新发展论坛(tán)

　　2024年(nián)服贸会专题论坛之一(yī)——“2024中国AIGC创新(xīn)发展论坛”于9月(yuè)13日-14日在北京举行。APUS董事长兼CEO李涛出(chū)席并演讲(jiǎng)。

　　李涛认为(wèi)，个人(rén)工智能发展会(huì)呈现出两个方向：第一(yī)是下一代大模型已经(jīng)初显(xiǎn)端倪，第二是人工智能的应用到(dào)了关键时
点。“对于非常多的通用(yòng)人工智能企业来(lái)说，大模型有很(hěn)大的机会可以击穿行业壁垒，我们以行(xíng)业数(shù)据进(jìn)行学习、训练，作为大模型企业可以真正为传统行业提供服务(wù)，进(jìn)行AI赋能”。

　　李(lǐ)涛强调，APUS作为一家全(quán)球(qiú)化的AI企业，在技(jì)术上非常明确(què)，要有所为、有(yǒu)所不为，只做(zuò)三个方面：第一个方向(xiàng)是多模态。第二是专注于端侧(cè)AI。第三是在算(suàn)法上(shàng)进(jìn)行优化。

　　“毋庸置疑，人工智能(néng)已(yǐ)经成为今天(tiān)新质生(shēng)产力(lì)最典型和最杰出的代表 ，APUS也(yě)是希(xī)望用(yòng)APUS通用大模型作为底座，为千(qiān)行百业能训(xùn)练出(chū)各种各(gè)样的垂直模型”，他(tā)说。

　　以下为演讲(jiǎng)实录：

　　李涛：大家好，很开心今天下午在这(zhè)里(lǐ)跟大家一起来(lái)讨论(lùn)AIGC在(zài)新质生(shēng)产力方向的一些应用。APUS过去十年(nián)一直是(shì)在互(hù)联网
出海，大部分业务都在海外，当然在现在这样一个(gè)人工智(zhì)能快速兴起的(de)时间段，APUS也把自己的全球业务与(yǔ)人工智能(néng)充(chōng)分做了一些(xiē)结合。因为今天我们是讨论AIGC与产(chǎn)业(yè)的(de)结合，我想(xiǎng)首先分享(xiǎng)一下我们的一些观点。

　　第一(yī)个，从目前来(lái)看(kàn)，我们认为(wèi)现(xiàn)在整个人工智能的发展大概(gài)会呈现两(liǎng)个方向，尤其是我觉得在中(zhōng)国(guó)第二(èr)个方面会更重要一些(xiē)。第一是我(wǒ)们(men)能够看得到下一代(dài)大模型已经(jīng)初显端倪。过往基于(yú)无监督和有监(jiān)督的学习、训练的大(dà)模(mó)型，到目前为(wèi)止已经遇到了一些(xiē)障(zhàng)碍，我们知道OpenAI的Strawberry拖了很久，今天早(zǎo)上我们看到o1的发布(bù)，为什么？原有基(jī)于算力、基于大数据，不断的拉大参数的训练(liàn)模式遇到了一个比较大的瓶颈。当然我们看到下(xià)一代的大模型更多是基于左右互搏、自我对弈的强化学习 很(hěn)快会 登上舞台。今天凌晨(chén)o1发布证明了这一点。从而通过这种方式能够让大模型在原有的基础之上能够更强的增强它的
逻辑(jí)推理(lǐ)能力。

　　第(dì)二个方向最重要的是(shì)人工智能的应(yīng)用，现在到了关键的时点。我们(men)一(yī)直(zhí)有一个(gè)观点，人工智能大模型(xíng)到来以后(hòu)有一个非常强的(de)能力（在过往），过 往整个信息产业无论是计算(suàn)机还是互联网都(dōu)会面临一个很大的问题，就是行业(yè)壁垒。但是大模型到来(lái)以后，对于非常多的通用人工智能企业(yè)来说，大模型有很(hěn)大的机会(huì)可以击穿行业壁垒，我们以行业数据进行(xíng)学习(xí)、训练，从而让(ràng)我们真正地作为大模型企业，为(wèi)传统行业提供服务，进(jìn)行AI赋(fù)能。刚才邬贺铨院士(shì)和前面几位(wèi)嘉宾谈了这(zhè)个方向非常多的观(guān)点，大家(jiā)也看到了非常多的案例，所以我在这儿的(de)第一个观点是，可以看得到，基于自我对 弈的强化学(xué)习正在成为下一代(dài)大模型的一个(gè)基本模式。我们知道传统(tǒng)大模型的训练模式(shì)主要是靠拉大算力、拉大参数、加大数据量(liàng)来(lái)进行。实际上我(wǒ)们也能看到，目前为止Strawberry遇到(dào)非常大的障碍，换(huàn)句话说以前(qián)固定成本(běn)很大，边际成本趋近于0，这种模式现在来看已经发生了非常多的问题。我们
也知道全球非常多的，比如OpenAI、谷歌Jsonnet、cloudy也好，都已经把算力拉到(dào)10万卡。再(zài)往下怎么(me)办？难道拉到100万卡、1000万看？恐怕这种模式根本无法(fǎ)真正的运(yùn)行下去。我们也知道，现在有一个说法，2500万张H1就可(kě)以把(bǎ)地球上所有电力都(dōu)给消耗完，从这个角(jiǎo)度来说，现在基于无监督学习和有监(jiān)督学习的传统的、大力出奇迹的(de)训(xùn)练模式已经走到了尽头，这是为什么今天(tiān)看到(dào)人工(gōng)智(zhì)能学习大量数据时能起到一(yī)定作用，但一直解决(jué)不了大(dà)模型的幻(huàn)想问题。那么怎(zěn)么解决这样的问题？这是第(dì)一个。

　　第二个，在未(wèi)来所谓的行业数据包括物联网传(chuán)感器 数据引(yǐn)进来的时候，包括具身(shēn)智能，我(wǒ)们知道人工智能大(dà)模型开始真(zhēn)正从物理(lǐ)世界大规(guī)模(mó)拿到感知数据时
，如此大的计算量(liàng)怎么解决幻(huàn)想问题(tí)？所以已经看得到全新模式已经出现了，让大模型之间自己左右互搏，让它以自我对弈的方式(shì)强化学习(xí)。所以我们也可(kě)以看得到，大(dà)模型(xíng)整个(gè)未(wèi)来(lái)的训练模式已经从原来的训练、微调、强化学习开始转化为训练微调和自我对弈的强化学习。在传统模式下强化学习是在(zài)认(rèn)知能力拉齐上做的强(qiáng)化学(xué)习。后面我们看到下一代
人工智能大(dà)模型应(yīng)该更多是以自我对弈的强化学习(xí)，有点像早期的AlphaGo和AlphaZero，最开始连普通棋手都下不过，但40天之后就战胜(shèng)了柯洁，过程中本质上训(xùn)练模(mó)式就(jiù)是用 大模 型自我对弈来完成的。换(huàn)句话说，今天我们的大模型实际(jì)上正在把我(wǒ)们过(guò)去通过自我对弈的方式把我们大模型本来不(bù)强(qiáng)的逻辑推理能力(lì)正在快速拉强，这是我们可以看得到的一个非常大的趋势。今天早(zǎo)晨OpenAI发布了ChatGPT的o1，我们看(kàn)到o1最(zuì)大不同是，它的数学(xué)、物理(lǐ)、化学甚至包括(kuò)coding方向(xiàng)实际上都(dōu)比(bǐ)原来GPT-4o有了非(fēi)常大的 提升，甚至在很多(duō)专业领域已(yǐ)经超过了人类专家的水平。这是我(wǒ)们看到的自我对弈强化学(xué)习带来大模型的一次全面的飞跃，而且我们比较相信在这种飞跃(yuè)情(qíng)况之下，大模(mó)型原来不擅(shàn)长的，比如说可能会经常出现幻想的领域，今(jīn)天下一(yī)代模型是(shì)可以很好解决的。包括有(yǒu)很多我们(men)原来说的，可能是 用一些确定性的小模型(xíng)才能解决的问题，并不是所有问题都要大模型来解决，今天大模型通(tōng)过(guò)自我对弈的学习方式可以快速地把(bǎ)自己这方面的专(zhuān)业能力提升。这是我们看到人(rén)工智能大模型在下一(yī)步发展中的趋势。今天早晨o1发布(bù)已经证明了我们这样(yàng)的基本判断。

　　另外是人(rén)工智能在产业的应用，刚才大家(jiā)举的例子(zi)，包括在电力的巡检、在金融、在 零售(shòu)，非常多。除此之外，我们知道人工智能包括在医疗、教育、电 商、制造，甚至(zhì)舆情(qíng)、农业都会有更大的(de)产(chǎn)业方向。特别是对于(yú)中国来说，我们今(jīn)天面临一个比(bǐ)较 大的问(wèn)题，一 个(gè)是整体大(dà)模型(xíng)训练的技术(shù)、能力甚至我们在大(dà)模型的创新上(shàng)，相对于全球 最领先技术来说还是有(yǒu)一些落后的。第二个是我们非常明(míng)确的，就是我们在算力上有着非(fēi)常大的差距，现在算力因为各种各样禁运的原因，中国(guó)所有的大
模型企业
到今天为止(zhǐ)很少说有(yǒu)能够(gòu)把算力拉到10万卡以上。换句话说，即便是在传统的大力出奇迹的模式之下，我们(men)的卡数是完(wán)全不(bù)够(gòu)的(de)。但是在大模型整个人(rén)工智能发展路径里(lǐ)面，存在一个三角(jiǎo)形模型，人工智能要想发展得更好，我们有两个三角形模型，一个是(shì)大模型三(sān)角形模型：算力(lì)、算法和数据(jù)。人工智(zhì)能的产业发展的三角(jiǎo)形模型是：算力、算法和应用，而且在整个三角形模型里面我们只要补(bǔ)足任何两(liǎng)点都有机(jī)会把整个商业闭环(huán)给完(wán)成(chéng)。从这个(gè)角度来说，今天(tiān)中国最有机会(huì)也最应该把人工智能产(chǎn)业应用给(gěi)做好(hǎo)，一方面是(shì)补足我们算力不足情况，能够让我们整个闭(bì)环持续发展下去。另外一个是因为中国有海量的用(yòng)户、有海量的应(yīng)用场景，我们是(shì)全球制造业大国，我们有足够的应(yīng)用场景可以把大模(mó)型各种应用模式能够(gòu)真正总结出来。也正(zhèng)是因为这样的原因，APUS在过去(qù)两年里面，非 常 坚定的在整个人工智(zhì)能产业应用的领(lǐng)域把人工智能
的战略定位在产业应用和生(shēng)态(tài)建设上。可以看(kàn)得到，从去年4月份APUS发布了第一个1000亿参数的多模态(tài)大模型，应该是中(zhōng)国最早发布(bù)多(duō)模态大模型的企(qǐ)业。李涛：为千行百业训练出各种各样的垂直模型一直到今年我(wǒ)们发布了APUS 4.0 mini，是一个端(duān)侧大模型，120亿参数，可以在整个(gè)断网情(qíng)况下(xià)在电脑笔记本上很好地工(gōng)作。当然(rán)也非常幸运(yùn)，我们(men)拿到了两张(zhāng)通用大模型的牌照，一(yī)个1000亿参数，一个2100亿参数，我们也希望通过我(wǒ)们的通用大模型能够真正为千行百业来(lái)赋能，为各种各样的垂直领域的企业也好、政府也好、单位(wèi)也好能够提供(gōng)更好的服务。当然更(gèng)重要的一件事情是，我们马上会把我们的Omni发布出来，就(jiù)是APUS大模型的5.0，就是刚才(cái)我谈到的基(jī)于自我博弈(yì)的强化学习的大模型，从目前我们已(yǐ)经看(kàn)到的
水平来看，达到了或者 超过了GPT-4o，但成本只有它(tā)的(de)20%，我们希望这样的大模型能够 在中国(guó)各种生态里面得到充分的应用。

　　APUS在整个人(rén)工智能的应用，刚才谈到了我们(men)在人工智能的(de)产业应用和生(shēng)态建设上(shàng)，我(wǒ)们(men)第一件事情是，我
们用(yòng)人工智能对
APUS在全球(qiú)覆盖24亿用(yòng)户的200多款产(chǎn)品进 行了应用升级。过去十年我们一直(zhí)在海外做业务，大概有200多款应用，覆盖了200多个国
家和地区，25种(zhǒng)语言，应该说(shuō)现在在全世(shì)界每天大概(gài)就有将近4亿(yì)用(yòng)户在手机上使用APUS的应用，我们也通过(guò)APUS大模(mó)型(xíng)对所有应用进行重构，这 样的重(zhòng)构一方(fāng)面给用户带来更大(dà)的产业价值，另一方面也非常幸运，因(yīn)为这样的全球用户给我们提供数据训练，从而能够用(yòng)最新鲜的、最真实的数据(jù)能够对APUS大模型进行训练。当(dāng)然(rán)过往用户绝大部分分布在东南亚、南亚和中(zhōng)欧(ōu)一些国家(jiā)，随着(zhe)人工智能的广泛应用(yòng)，APUS的一些应(yīng)用从去年到今年在美国、在欧洲也(yě)取得了非(fēi)常长足的进步。我可以给大(dà)家举一个特别简单的(de)例子，美国超(chāo)过600万家庭在(zài)读的电(diàn)子圣经都是(shì)APUS提供的，在电子(zi)圣经里面我们通过人工(gōng)智能的提供包括伴读、绘本(běn)、AI牧(mù)师，然后为这些家庭通过(guò)对(duì)基督教的AI化，能够真正地实现对这些(xiē)家庭的圣经阅读和祈祷(dǎo)的服务。这是我们在C端的一个很小应用(yòng)。另外一个方面我们关注人工智能和
在产业、行(xíng)业应(yīng)用里面能够做哪些事情，过去一年半(bàn)时间APUS连(lián)续发布了11个垂直大模型(xíng)，这11个垂直大模型里面可(kě)以给大家分享，比如云梦创作(zuò)大模型，目前已经跟(gēn)一家国内的上市的影
视企(qǐ)业合作(zuò)，如果(guǒ)大家最近看《唐朝诡事录(lù)》电视连续剧连绵(mián)用到APUS技(jì)术，整个影(yǐng)视集团用APUS AI进行影视(shì)剧变局包(bāo)括
场景助力，这是我们的(de)应
用场景。另外APUS AI跟网(wǎng)信办合作做网信办(bàn)模型，在关键(jiàn)的(de)辟谣助手(shǒu)包(bāo)括续建新(xīn)闻处理上来做智能(néng)的识别和处理。当然我们现在也为网信办
提供人工智能(néng)大模型(xíng)训(xùn)练靶场(chǎng)，很多 垂直大模
型训练上，最后(hòu)再真正投入商用(yòng)、投入在线服务的时候，能够提(tí)前在靶场上经过一系列的训练。除此之外，APUS医疗大模(mó)型已经在一(yī)些三甲医院开始使用了(le)。

　　所以(yǐ)APUS在未来作为一家全球化的AI企(qǐ)业，我们给自己(jǐ)确定的战略非常清楚，在技术上APUS非常明(míng)确，有(yǒu)所为、有所不为，我们只做三个方面：第一个方向是多模态。我们认为(wèi)未来人工智能无论是(shì)到具身智能，还是对物理世界的(de)感知和处理应用上，应该(gāi)说都是多模态的，所以APUS从去年(nián)第一个1.0大(dà)模型发布的时候就一直专(zhuān)注于(yú)多模态上。第二，APUS专注于在端侧AI上，我们 为什么要做(zuò)端侧AI？最近大家知道iPhone16发布，所有功能在国内不能用，iPhone16在欧洲根本就不发布，根本原因(yīn)是因为它的AI功能会大大获取(qǔ)用户数据，你可以想象一下，有一天你
在手机上输(shū)入的每一(yī)个(gè)字、讲的每一句话、打开的每一个网页、用的每一(yī)个APP，你的一
切行为都会被用(yòng)在大模型训练，甚(shèn)至有可(kě)能你在手机上输入(rù)的一行字，最后你并没(méi)有发出，也会被拿来(lái)做大模型(xíng)的训练。这对很多重要的VIP人士来说是不可接受的一种状况(kuàng)。正是因为这样，APUS非(fēi)常明确，我(wǒ)们很多就是在端侧，为一些重要的(de)人士通(tōng)过大模型(xíng)，千亿参(cān)数大模型的剪(jiǎn)裁，剪(jiǎn)裁成为放在(zài)手机或者我们笔记
本里面的一个(gè)在断网情况下可以工作的大模(mó)型，从(cóng)而在保证数(shù)据安全、隐私安全的情况下同(tóng)时能够提供智能(néng)化的服务。第三，我们非常清楚(chǔ)，如果在中(zhōng)国甚至在中国之外非常(cháng)多的新兴市场国(guó)家，如(rú)果要(yào)把人工智能这件事做下(xià)去，算力是非常重要的(de)一件事情。所(suǒ)以我们比较专注，主要(yào)在算法上进行算力优化。刚才大家看到了(le)我们的APUS 5.0，也就是Omni马上就要(yào)出来了(le)，在(zài)现有(yǒu)GPT-4o达到同样水平的时(shí)候，能够把整个算(suàn)力需求降低80%只有它原来20%。当然在市场方向我们非(fēi)常明确，第一件事APUS业务在(zài)海(hǎi)外，把我们对所有(yǒu)海(hǎi)外的C端业务进行重构。

　　第二我们会关注医疗，认为(wèi)人工(gōng)智(zhì)能在医疗领(lǐng)域是目前最广泛，对社(shè)会
经济社 会生活影响最大的(de)，中国现在有两(liǎng)个领域是非常迫切(qiè)需要的，一个是医疗，一个是法律，原因很(hěn)简单，我们在北京感受不到，但不可(kě)能全中国 人都去协和、301这(zhè)样的好医院来看，中国大量普通人在边远山区，在区县里不能得到好的普惠医 疗(liáo)服务。通过人工智能的介入(rù)，从而能力真正(zhèng)让普惠(huì)医(yī)疗，可能(néng)不能做到100分，但能把(bǎ)边远地区的30分、50分的(de)医疗水平直接给(gěi)拉到80分、90分，从而真(zhēn)正让普通人真正想象到跟一线城市同样的
医疗服务水平。第三就是AI PC，我们端侧(cè)大模型主要预装在(zài)笔记本电脑、手机上，后面会有专门介绍，现在简单说一下，APUS AI PC目前已(yǐ)经(jīng)在一些部委开始投入商用，主要是针对一些部委有严格的数据隐私(sī)要求的(de)外勤提供智能服务时，我们提供的。第四，APUS的主权(quán)AI，我们在为特定的国家来(lái)定制整个国家的通(tōng)用大模型底座。我们也希望通过(guò)这样的方式来做。中国从十(shí)年前的互(hù)联网(wǎng)到今天的人工智能，相对于美国来说还会(huì)明显(xiǎn)落后，但相对(duì)于世界来说应该(gāi)是足够领先(xiān)的，所以我们有能力让我们的人工智能走出去，为一些可能发(fā)展中的国家甚 至欠发达国家通过人工智(zhì)能为他们构建信息化甚至智能(néng)化的基础设(shè)施。

　　我刚才已经讲(jiǎng)了，我们现(xiàn)在正在(zài)做的是一个非常重(zhòng)要的战(zhàn)略方向，就是AI医(yī)疗。APUS经常对外讲我们做的这(zhè)件事大概用一百天，实际上这件事差不多用了(le)一年时间，从开始(shǐ)定这(zhè)个方向，拿数(shù)据
、清洗数据，跟医院合作，到目前为(wèi)止，基于6000亿(yì)高质量的医学数据进(jìn)行了增量预训练，当然也通过(guò)360K的微调(diào)数据来(lái)提高我(wǒ)们新模型
的能 力。在这里特别强(qiáng)调，在今年采用了基(jī)于反(fǎn)馈的强化学习提高我们的医疗大模型的能力，可以看(kàn)到(dào)两个很重要的数据：一个是医疗(liáo)大模型参加全国医师(shī)资格考试可(kě)以考到77.5分，我们也同(tóng)步用GPT-4做测(cè)试只能考到61分，什么(me)水平呢？差(chà)不多是一个医科大学毕业十年左(zuǒ)右医生的诊疗水平。也(yě)正是因为这样，所(suǒ)以我(wǒ)们在(zài)过去半年里面已经在一(yī)些三甲(jiǎ)医院落地(dì)开(kāi)始使用(yòng)，而(ér)且到目前为止在线(xiàn)处理了30万条诊疗(liáo)的记录，基本上工作模(mó)式(shì)也特
别简单，大部分病人可以在医院公众号和小(xiǎo)程序里面直接询问病情，AI会直(zhí)接给出病情诊断，同时直接(jiē)帮病人进行挂号，病人通过我们的(de)大模型拿到初步诊疗和挂号之后(hòu)，在挂号时间(jiān)直接到医院，见到医生之前医生就看到所有病例和人工智能诊疗的(de)意见，这(zhè)样能极大(dà)提升医生的整个处理能力(lì)和水平。而且在整(zhěng)个过程中，实际上AI医疗模型跟医生之(zhī)间形成(chéng)了一个相互反馈和相互校正的过(guò)程，而避免出现误诊。

　　我们还做(zuò)了另外(wài)一件事情就是中医药，我们用了超过2000亿条的数据(jù)，包括所有中医的医典、理论数据、药(yào)典、病(bìng)例 进行。我们也能看到参
加(jiā)中医(yī)的(de)资格考试考到了80分(fēn)，GPT-4可能不擅长中医，考的不及格，是49分。正是基于这两(liǎng)个模(mó)型，APUS在医疗(liáo)方向大概推出了一个医疗(liáo)样板(bǎn)间，就是2+5+N，通过APUS的岐黄大模型和 智草中(zhōng)医大模型来提供基础服务。当然，通过我们的医院场(chǎng)景，药企的场景(jǐng)，专业病的(de)场景，包括中医(yī)的场(chǎng)景(jǐng)和(hé)用户家庭健康的场景这五个场景，能够真正为普通的病(bìng)人、病(bìng)患，包括普通人提供家(jiā)庭医疗、甚(shèn)至包括(kuò)日常的健康管理。可以看得到，非常典(diǎn)型的是进行智能诊疗、智能审方、智能诊断，包括(kuò)对所有图(tú)形进行识别(bié)，并且给出诊断。现在跟一些药厂合作做新药的研发实验。除此(cǐ)之外我们也(yě)利用中医进行舌苔诊断和(hé)脉(mài)象诊(zhěn)断，我们希望能够真正作(zuò)为普(pǔ)惠医疗或者(zhě)家庭 健康一种非常好的保(bǎo)证状(zhuàng)态。也希望能(néng)够把整个APUS医疗大 模型服务能(néng)够推进到中国更多公共医疗领(lǐng)域，无论是给更多的(de)医院服务 还是给更多的药企来提供服务，包括普通人、普(pǔ)通家庭的医疗保健工作。

　　另外(wài)一个(gè)是AI PC，这是一个重要的应用场景，在一些专(zhuān)业领域用我们(men)的端侧大模型+端(duān)侧大模型Agent+专业数据(jù)，真正(zhèng)能够为一些特定的行业、特定的行业(yè)和特定的部(bù)门提(tí)供一些服务，一个是在野(yě)外、海上，可能(néng)联网(wǎng)不方便。另外对(duì)于一些特定有极强安全要求的，比(bǐ)如国防(fáng)、安全等部门提供服务 。当然我(wǒ)刚(gāng)才讲到(dào)，这个产品不方便提(tí)名，已经在实战中给一些部(bù)委投入到(dào)批量的使用(yòng)中。

　　第三个(gè)，前两(liǎng)周中非论(lùn)坛(tán)，我们跟南非(fēi)、乌干(gàn)达、加纳(nà)达成战略合(hé)作，并为这些国家提供通用大模(mó)型底座。提供这些 通用大模型底座也确实帮 我们(men)拓展了非常多的应用场景，我们以前从来(lái)没有(yǒu)想(xiǎng)过人工智能可以用在签证、海关的监督管理(lǐ)上(shàng)，这些需求帮我们完善了，主要(yào)为这些国家第一提供通用的模型底座，第二(èr)为这些国家提供垂(chuí)直模型训练，南非主要(yào)在(zài)医疗、金融(róng)、海(hǎi)关签证等等这些领域。当然在这(zhè)个过程(chéng)中，我们 也提出来APUS人工智能的三(sān)大核心价值观，第一个是智能向善，大(dà)模型(xíng)必须要做好事(shì)情，不(bù)能做坏事情(qíng)。第(dì)二个要跟主权AI价值观对齐，这个(gè)不仅仅是中国国家的要求(qiú)，事实上不同的，在我们看(kàn)来大的政治
、文化、经济主
体(tǐ)都应该有自(zì)己的主权AI，都应该与自己的价值观对齐 。比如我(wǒ)们为加纳训练的大模型，整个(gè)大模型里(lǐ)面(miàn)必须对两个宗教价值观有支持，一(yī)个是(shì)基督教，一个是(shì)伊斯兰教，在中(zhōng)国大模型是(shì)另外一回事，在加纳是不同的价(jià)值观对齐模式。在南非的价值观(guān)对齐跟(gēn)加纳的价值观(guān)对齐完全不一样。除了提(tí)供这种通用(yòng)大模(mó)型底座(zuò)和垂(chuí)直(zhí)大模型(xíng)应用以外，我们也会帮助他们来建立最基础的算力(lì)平台，所以APUS在这个基础之上，上个月刚刚发布了异构万卡算力(lì)平台，希望通过这(zhè)样的技术(shù)真正(zhèng)能够做到人工智能出海，而且为(wèi)非常多的新兴市场国家提(tí)供人工(gōng)智(zhì)能的基础设施。

　　除(chú)此之外，我们在(zài)美国、欧洲也(yě)在探索一些新的业务模式，比如(rú)电商大模型，可以给大家看一个案例，这款产品(pǐn)叫Swapper，在美国发布(bù)的智能电(diàn)商，所有模特、场景(jǐng)都是AI形成的，可以一键换(huàn)装、一(yī)键换肤、一键换背景。当然配套的Swapper我们还做了智能客(kè)户。我(wǒ)记得刚才邬贺铨(quán)院士也谈到了，我们希望通过这样为中国出海的企业。当然现在这个产品主要发在美国，为大(dà)量美国的(de)中小(xiǎo)企(qǐ)业点上(shàng)服务来提供支撑(chēng)服务。

　　（现场播(bō)放视频）

　　可(kě)以看到人工智能今天在整个电商服务商已经有非常非常(cháng)卓越的表现，无论是让商家还是让用户有非(fēi)常好的(de)表现。

　　这是APUS农科大模(mó)型，目前为(wèi)止已(yǐ)经可以做(zuò)到全球(qiú)14万种的植物，识(shí)别准确率超过了95%，并且(qiě)对所有农作(zuò)物和植物的病虫害都可 以快速地进行诊断，能包(bāo)括出诊断和治疗的方案，准确率有(yǒu)超过(guò)了92%。目前我们(men)正在把这个在中国一些重要的农(nóng)业省份进行推广。除了这个之外，我们现在也跟一些省份基于我们(men)的中(zhōng)医药大(dà)模型和(hé)弄(nòng)可达大模(mó)型正在训练另外一个(gè)，可能大家(jiā)很难想象，是(shì)食品大模型(xíng)，中
国有非(fēi)常多的地方是(shì)食品大市或者大省，供应着全中国(guó)非常(cháng)多的(de)食品，这些食品(pǐn)的(de)安(ān)全、创新、营养，过
去都(dōu)是用一个非常传统的方
式(shì)、非常长的周期进行研发，今天(tiān)我们用人(rén)工(gōng)智能助力这些传统食品(pǐn)企业(yè)进行他(tā)们新 产品的(de)研(yán)发包括营养的配置，包括对食品安全的溯源等等，我们都希望用我们的(de)食品大模型来做。这个不出(chū)以外，在年底之前，食品这个有很多挑战，我们(men)应该会把这个(gè)发布(bù)出来。

　　以上是整个APUS在人工智能产业应用里面所做(zuò)的工作，今天我们(men)讨论的是AIGC与新质生产力，我想(xiǎng)，毋庸置疑，人工智能已经成为(wèi)今天新质生产力最(zuì)典型和最杰出的代表，APUS也是希望用APUS通用大模型作为底座，为千行百业能训练出各种各样(yàng)的垂直模型。当然我也希望(wàng)能(néng)够跟今天在座(zuò)非常多的合作伙伴一起合作，能(néng)够(gòu)真正做到AI出(chū)海，把我们的人工智能带到海外去，因为在全球市场还有更大的AI产业空间能够成为我们大家驰骋的天(tiān)地，谢谢。

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