時間的鐘表在(zai)2023年的日歷上已經劃走了一半。對于很多科技行(xing)業從(cong)業者而言，卻(que)有種恍如隔世(shi)的錯覺。
OpenAI憑一己之力給時代劃了(le)一個鮮明的分界線——ChatGPT出現之前是(shi)(shi)AI 1.0，ChatGPT出現之后是(shi)(shi)AI 2.0。有(you)些人(ren)已經開始(shi)慢慢習慣AI 2.0時代的新(xin)(xin)工(gong)(gong)作生活(huo)模式，他們習慣了(le)有(you)新(xin)(xin)的機器伙(huo)伴同行，不管是(shi)(shi)工(gong)(gong)作時詢問建(jian)議、使用新(xin)(xin)工(gong)(gong)具升(sheng)級(ji)工(gong)(gong)作方(fang)法，還(huan)是(shi)(shi)閑暇時和機器人(ren)聊天辯論，訴說心(xin)事，新(xin)(xin)的機器與人(ren)的關(guan)系正拉開了(le)帷幕(mu)。
新技術(shu)解(jie)鎖(suo)了(le)構(gou)建應(ying)用程序(xu)的(de)新可(ke)能(neng)，敢于(yu)逐(zhu)夢(meng)的(de)創業者不會放棄這一(yi)次全新的(de)技術(shu)機(ji)會，很(hen)多人已經迫不及(ji)待地出(chu)發(fa)，探索AGI時(shi)代新可(ke)能(neng)性。有(you)人稱，ChatGPT 帶來了(le)新一(yi)輪(lun)App Store的(de)盛會，各式各樣(yang)的(de)工具和產品(pin)因此而生，ChatPDF、各種(zhong)Copilot……在硅(gui)谷幾乎每天(tian)都有(you)幾十個基于(yu)OpenAI的(de)新產品(pin)上線。
中國新技(ji)(ji)術的(de)創業市(shi)場(chang)也(ye)一片火熱，上周六，奇績創壇的(de)春季(ji)創業路演(yan)活動重回(hui)線下，我們看(kan)到了前沿科技(ji)(ji)含量最高的(de)60個早(zao)期創業項目，和一群興(xing)致勃(bo)勃(bo)、熱情(qing)洋溢(yi)的(de)創業者。
金沙江(jiang)創投主管合伙人朱嘯虎(hu)、紅杉資本合伙人鄭(zheng)慶生，很多(duo)一線基金的合伙人也來到了現場。“陸奇在AI領(ling)域的號(hao)召力毋庸置疑，”一位投資人如是說。場面火爆，臺下坐著1100多(duo)位投資人，不少人站著看完了兩個多(duo)小時的路演。
這群創始人平均年齡只有(you)(you)29歲，他(ta)們(men)(men)中，有(you)(you)人是(shi)在校的(de)(de)大二學(xue)生(sheng)，有(you)(you)人是(shi)從實(shi)驗室出發的(de)(de)博士和教(jiao)授，有(you)(you)人是(shi)上(shang)市公司的(de)(de)CEO，他(ta)們(men)(men)被科技傳(chuan)奇(qi)領袖陸奇(qi)所吸引，決定將創業劃到人生(sheng)的(de)(de)刻度上(shang)，試圖把一個(ge)個(ge)的(de)(de)念頭(tou)變(bian)成現實(shi)的(de)(de)商(shang)業產品。現場(chang)我們(men)(men)也看到，寶(bao)寶(bao)樹創始人王懷南也受新技術啟發，帶來了新的(de)(de)AI項目。
陸奇在開(kai)場(chang)演(yan)講中提到，這(zhe)一(yi)次創(chuang)業營累計(ji)收到了(le)7954申請 ，最終錄(lu)(lu)取了(le)60個(ge)，錄(lu)(lu)取率(lv)不到1%，100%都是技術驅動。
縱覽這60個項目(mu)和背(bei)景，「甲(jia)子光年」發現，這些創(chuang)始人基本都是國內外頂級名校出身，其中，78%擁有碩士(shi)及以上學(xue)位，67%具有海外背(bei)景，32%的項目(mu)有女性創(chuang)始人。
路演幾乎涵蓋了科技的絕大部分細分賽道，涉及人工智能及(ji)大模(mo)型、企業(ye)服務(wu)、機器人、開(kai)發者工具、生物醫療、先(xian)進制造等22個細分行(xing)業(ye)，其中人工智能的項目增長一倍。
去年的元宇宙、web 3項目不見了，取而代之，大模型成為重頭戲，60個項目中，大模型項目有39個，占(zhan)到了65%。其(qi)次(ci)是企業(ye)服(fu)務(wu)和機(ji)器人(ren)(ren)，其(qi)中機(ji)器人(ren)(ren)項目數量增長(chang)近(jin)4倍(bei)。我(wo)們(men)也(ye)發(fa)現，出海(hai)成為熱(re)門，很多項目的(de)目標市場不只局(ju)限于(yu)國內(nei)，其(qi)中開發(fa)者工(gong)具、機(ji)器人(ren)(ren)等(deng)項目紛(fen)紛(fen)將(jiang)海(hai)外(wai)作為商業(ye)化的(de)第一站。
大(da)模型一(yi)派火熱的當下，創業者們都(dou)有哪些新的點子和思考?此(ci)次，「甲子光年」把我們在現場看到的和大(da)模型技術相關的部分創業項目分享出來，供(gong)大(da)家借鑒學習。
1.大模型+軟件產品=無限可能?
大模(mo)型就(jiu)像魔法棒，此刻，每一(yi)位對技術(shu)癡迷的(de)創業者都想成(cheng)為(wei)有魔法加(jia)身的(de)哈(ha)利波特，他(ta)們把自(zi)己腦子中的(de)想法創造成(cheng)一(yi)行行的(de)代碼“咒語(yu)”，咒語(yu)一(yi)出，新(xin)的(de)產品(pin)“魔力”顯(xian)現。
楊光(guang)想(xiang)用大模(mo)型的“魔法(fa)棒”做(zuo)服裝定制，“咒語”一(yi)出，新的穿衣體驗來臨。
楊光是一位設計(ji)(ji)師，曾(ceng)就讀于加州大學伯(bo)克利分校計(ji)(ji)算機(ji)和統計(ji)(ji)雙專業。他在18歲就創建了自(zi)(zi)己(ji)的(de)(de)個人(ren)服裝品牌，曾(ceng)經為王(wang)菲，孫儷設計(ji)(ji)服裝。他說(shuo)，希(xi)望讓更多普(pu)通人(ren)不用受(shou)既定的(de)(de)尺碼限制，就能穿上自(zi)(zi)己(ji)喜歡的(de)(de)衣服。
如今，受新技術啟發，楊光和合伙人金帝、戴晨創造出了新的品牌“MohAIr 馬海毛毛”——一個AIGC個性化服裝定制平臺，他和團(tuan)隊想把(ba)技術和時尚融合(he)在(zai)一起，讓高質(zhi)量、低成本的個性化服裝解(jie)決(jue)方案變得可以實(shi)現。
MohAIr的(de)產品(pin)思(si)路是：使用關鍵(jian)詞或者圖片(pian)，用戶告訴系統他們(men)想要(yao)什么類(lei)型服(fu)(fu)裝，系統五秒內就(jiu)可以(yi)生成對應的(de)設計，并讓用戶直(zhi)觀看到渲染后衣服(fu)(fu)上身(shen)的(de)效果，之(zhi)后，只要(yao)輸(shu)入身(shen)高(gao)、體重(zhong)等身(shen)材數據(ju)并下(xia)單(dan)，衣服(fu)(fu)就(jiu)可以(yi)在一周內送到手中。
楊光在(zai)臺上演(yan)講(jiang)的時候穿(chuan)的就是MohAIr設(she)計的衣服(fu)，他透露，目前產品的內測用戶突破5000名，日均(jun)設(she)計產出(chu)超(chao)過(guo)500套。現場了解到，目前MohAIr衣服(fu)單價在(zai)3000元(yuan)左右，未來也會有希望進一步將(jiang)成本降低。
如果說楊光的“造新衣”想法讓人眼前一亮，那藍河造“外腦”的想法聽上去非常地天馬行(xing)空了。
藍河說，未來(lai)人們需要兩個AI伙伴(ban)：一個是像漫(man)威(wei)電影里的管家Javis一樣，幫(bang)助(zhu)(zhu)處理各種生活事(shi)情;另一個是自己(ji)的分(fen)身(shen)，可以代表(biao)自己(ji)和(he)其他軟件互動。他們希望借助(zhu)(zhu)大(da)模型，用創(chuang)新(xin)的軟硬件做好(hao)這(zhe)兩個AI，帶來(lai)大(da)模型驅動下新(xin)的生活方式。
藍(lan)河是(shi)材料(liao)學(xue)的(de)專家，他畢業于英國(guo)帝國(guo)理工學(xue)院本(ben)科(ke)，曼切斯特大學(xue)博士輟學(xue)，曾經在柔性(xing)電子系統與可(ke)穿(chuan)戴領域研究了很多年。他對新智能硬件(jian)設想是(shi)：把機器人(ren)的(de)眼睛(jing)、耳朵等五感穿(chuan)在身上，通過神經連接到外腦(nao)，這樣，外腦(nao)就擁有了各種本(ben)體的(de)真實(shi)記憶數據，這種穿(chuan)戴設備幾乎隱(yin)形，看上去和正常衣服沒(mei)什么兩樣。外腦(nao)科(ke)技(ji)的(de)商業規劃是(shi)2023年第(di)三季度推出產(chan)(chan)品(pin)，到2024年銷售超(chao)過10萬的(de)硬件(jian)產(chan)(chan)品(pin)。
和藍河一樣，來自浙大的武靖超和他的校友們也希望打造一個AI分身，不過他們選擇的對象是寵物。
他(ta)們團隊共同(tong)點就是“熱愛寵物”和(he)“熱衷探索AI”，他(ta)們打造(zao)了一(yi)款寵物AIGC產(chan)品——DreamPets，“我們希望為10億(yi)寵物創建AI虛擬替身。”武靖超說。
DreamPets的(de)產品(pin)構思很(hen)簡單，用戶(hu)上傳自己的(de)幾張寵(chong)(chong)(chong)(chong)物(wu)照片(pian)，即可(ke)獲得寵(chong)(chong)(chong)(chong)物(wu)的(de)AI虛(xu)擬替身。每個用戶(hu)都(dou)有專屬(shu)的(de)fine-tune模(mo)型，可(ke)以生成(cheng)屬(shu)于(yu)自己的(de)各式寵(chong)(chong)(chong)(chong)物(wu)圖(tu)片(pian)和寵(chong)(chong)(chong)(chong)物(wu)故事內容，之后(hou)，公司也會(hui)嘗(chang)試讓不同寵(chong)(chong)(chong)(chong)物(wu)都(dou)擁有自己的(de)性(xing)格特(te)點并和主人進行個性(xing)化交互(hu)。
目前，在6周的(de)限量測試中，靠用戶(hu)推(tui)薦，DreamPets以平均(jun)380%的(de)周增(zeng)長速(su)度獲得了將近10萬用戶(hu)，且已經創建了10萬個寵物模(mo)型。
除了用大模型造各種各樣的分身之外，面向不同行業和生活場景的各種各樣的AI Copilot也在不斷誕生。
寶寶樹創始人王懷南帶來了他的新創業項目如溪(ChatBrook)。如溪(ChatBrook)的愿景是以最低成本、最高質量為每一個人記錄他/她的生活瞬間和一生。讓每一個(ge)人的(de)身邊都有一位(wei)司馬遷。
根據王懷南的現場演講，我們可以了解到這看上去像新的社區工具，可以記錄，社交。他提到，如溪的產品規劃有4個層面：構建基于智能大語言模型的記錄工具;升級工具成為記錄社區，做高粘性社交;讓記錄和社交成為培訓數字孿生的基礎;搭(da)建(jian)數字孿生應用生態(tai)體系 MaaS(Memory as a Service)。
這些年王懷南在(zai)(zai)連續創(chuang)業，2007年創(chuang)立(li)的(de)母(mu)嬰在(zai)(zai)線平(ping)(ping)臺寶(bao)寶(bao)樹(shu)已(yi)經在(zai)(zai)港交所(suo)上市。2021年他針(zhen)對銀發人群創(chuang)立(li)了米(mi)茶科技，2022年推(tui)出舒適、時尚的(de)鞋(xie)服品牌(pai)“響午”，這已(yi)經是(shi)他的(de)第四次創(chuang)業。公司(si)(si)的(de)另一位創(chuang)始人袁淼(miao)曾(ceng)是(shi)MobLab公司(si)(si)首席執行官兼聯合創(chuang)始人，創(chuang)建了全球最大的(de)行為游戲和人工(gong)智能平(ping)(ping)臺。
NetPrism希望打造個人購物AI Copilot，這個項目由美國華(hua)盛(sheng)頓大(da)學(xue)學(xue)生和(he)校友組成(cheng)，創(chuang)始人Wendell Li在華(hua)盛(sheng)頓大(da)學(xue)讀書期間發(fa)布的Restock Alerts商(shang)品庫存監控APP曾火爆北(bei)美，在App Store排名第7。他認為(wei)，場景式(shi)交流將成(cheng)為(wei)電商(shang)社交和(he)直播之后下一個購(gou)物入口。
他們設計(ji)了一款將(jiang)大語言模型應用在(zai)網購(gou)(gou)(gou)(gou)零售領域(yu)的對話(hua)式導購(gou)(gou)(gou)(gou)產品(pin)，通過與用戶(hu)交(jiao)談，BuyScout可以根據購(gou)(gou)(gou)(gou)物需求和場景(jing)，提出個性化的購(gou)(gou)(gou)(gou)買(mai)建議，和商品(pin)對比。
用戶只(zhi)需要告訴BuyScout “我(wo)要準備一次滑雪之旅，且(qie)雪場(chang)在西(xi)雅(ya)圖(tu)附近”，它就(jiu)會自動篩選出最適(shi)合在西(xi)雅(ya)圖(tu)雪場(chang)滑雪所(suo)使用的滑雪裝備。和這個項(xiang)目有點類似的是(shi)谷歌之前在搜索場(chang)景優化(hua)的購物體驗(yan)，不過谷歌是(shi)為了通過內容精(jing)準推(tui)薦購物買廣(guang)告。
目前，BuyScout已(yi)有(you)1萬用(yong)戶，是蘋果APP 商店中排名第(di)七(qi)的購物助手，他們的目標(biao)市場是歐美地(di)區的2.7億網(wang)上消費者，國內的朋(peng)友可能(neng)暫時無法體驗到。
購物之外，更多細分行業場景的工具也在出現，To0 圖靈世界要打造就是一款建筑領域的 AI 工具平臺，“用(yong)新的大模型技術，我們(men)希望能(neng)做出市面上質量最(zui)好(hao)的交付級AI效果(guo)圖，在未來，也將推(tui)出設計(ji)交互 APP，讓每個(ge)人擁有一個(ge)大師(shi)級 AI 設計(ji)師(shi)。”創始(shi)人劉星(xing)辰說(shuo)道，他來自清(qing)華大學(xue)建筑學(xue)專業。
在To0圖(tu)靈世界中，用戶僅(jin)需簡單地輸入設計要求或(huo)上傳照片，點選(xuan)設計模板，就可(ke)獲得高品質效果(guo)圖(tu)，將原有(you)交付周(zhou)期從一周(zhou)縮(suo)短為數秒，購買(mai)效果(guo)圖(tu)成本(ben)從數千元降低到百元。
以上(shang)這些項目(mu)只是(shi)大(da)模(mo)型原生應用(yong)的一(yi)小部分，新技術正在持(chi)續拓(tuo)寬想象力的邊界，面向社交、金融、設計(ji)師、動漫，更多樣的AI native 應用(yong)還在陸續出現。后(hou)續我們也(ye)會持(chi)續追(zhui)蹤報道。
2.大模型加持，如何讓更智能的機器人到來?
各種軟件的(de)創新產品之(zhi)外，也有很多(duo)人想把大模型落(luo)在機器人中，讓通用機器人早日真(zhen)正(zheng)走進(jin)千家萬戶(hu)。
曾在卡(ka)耐基梅(mei)隆大(da)(da)學(xue)機(ji)器(qi)(qi)(qi)人(ren)學(xue)院就(jiu)讀的(de)邱迪聰就(jiu)是其中一(yi)員，過去數年(nian)，他(ta)(ta)一(yi)直在探索AI 與機(ji)器(qi)(qi)(qi)人(ren)跨領域研(yan)究和落(luo)地，也曾參(can)與主(zhu)導過 NASA 火星車研(yan)發(fa)。這一(yi)次，他(ta)(ta)創立了(le)Jacobi.ai 雅(ya)可比機(ji)器(qi)(qi)(qi)人(ren)，想要(yao)結(jie)合多(duo)模(mo)態機(ji)器(qi)(qi)(qi)人(ren)、 AI 大(da)(da)模(mo)型、跨形態運動控制技術，用 RobotGPT 與即(ji)插即(ji)用的(de) J-Box 賦能所(suo)有機(ji)器(qi)(qi)(qi)人(ren)公司，讓智能機(ji)器(qi)(qi)(qi)人(ren)快速走進各(ge)行各(ge)業、千家萬戶。
它的產品思考是：一方面打造機器人思考大腦J-Mind，能讓機器人直接說，即時寫，還能根據不同的業務需求迅速反應;另一方面通過機器人運動控制小腦J-Box，讓這種智能能力即插即用，實現通用機器人短周期、低成本、高柔性的研發部署和運維。
這是一支融合了機器人、大模型、芯片多學科(ke)(ke)經驗的團隊(dui)，硬件芯(xin)片(pian)與產線負(fu)責人葉根(gen)源曾在 Intel、高通等擔(dan)任高級工程師，在 DSP、ARM、FPGA 多核異構領域有超(chao)過(guo)十年的實戰經驗。大(da)模型科(ke)(ke)學家(jia)梁俊衛博士畢業于卡內基梅隆大(da)學，其后(hou)在Google AI、騰訊(xun)優圖實驗室擔(dan)任資(zi)深科(ke)(ke)學家(jia)。
InsideRobo也在探索用降低機器人智能成本的可能，他們在元宇宙中設計、訓練、測試機器人。希望通過(guo)開(kai)發實時、逼(bi)真的任務流(liu)程模擬，幫助(zhu)企業降(jiang)低(di)機(ji)器人的設計、訓練、測試和管(guan)理成本。
他們的技術思考是利用最新的元宇宙模擬引擎，通過Nvidia Omniverse 作為數字模擬和云端計算平臺，打造高精度、高還原度的虛擬世界，并運用大模型和物聯網技術(shu)讓機器人在虛擬(ni)和(he)現實(shi)同步。
創始人趙(zhao)一州博(bo)士就讀于加州大(da)學洛杉(shan)磯分(fen)校(xiao)(UCLA)，從事(shi)計(ji)算機視覺、機器人和計(ji)算機模擬(ni)方向的研究，導師為朱松純教(jiao)授。另一位(wei)Gavin Steven從事(shi)云(yun)計(ji)算、物聯(lian)網和工(gong)業元宇宙(zhou)設計(ji)，曾(ceng)是(shi)微軟 Azure 云(yun)架構師、DevOps 團隊(dui)負責人。
數論科技則是想直接做實體的通用機器人，他們希望基于大模型，打造通用化一體式智能工業機器人。
他們的產品落地思考是：通過語言直接端到端理解并控制機械臂、AGV、攝像頭、夾爪等工業機器人設備，代替傳(chuan)統標注數據+模型訓(xun)練+編(bian)程示教+仿(fang)真渲染等復(fu)雜流程，實現更多(duo)柔(rou)性(xing)生產工(gong)序的機器人高效替代。
這是一支(zhi)來自(zi)人(ren)大(da)的(de)團(tuan)隊，創(chuang)始人(ren)黃真(zhen)本(ben)科和(he)碩士(shi)都就(jiu)讀于人(ren)大(da)，曾任 AI 公(gong)司(si)一覽(lan)群(qun)智深圳分公(gong)司(si)總(zong)經理。大(da)模(mo)(mo)型(xing)首(shou)席科學家文繼榮是人(ren)大(da)高瓴人(ren)工智能學院執行院長，擁(yong)有豐富(fu)的(de)多模(mo)(mo)態大(da)模(mo)(mo)型(xing)研發經驗(yan)。CTO劉占亮曾在(zai)微軟、百度、騰訊、智源等工作，擁(yong)有豐富(fu)的(de)大(da)模(mo)(mo)型(xing)工程落地實(shi)踐經驗(yan)。
不同于前幾家，動微視覺則是希望通過專用仿生視覺大模型芯片，助力智能制造和智能機器人。
機(ji)器(qi)(qi)人的智能不僅(jin)靠軟硬件的研(yan)發，更需要基礎的算力支持。劉敏和團隊創業(ye)的初衷就是結合視覺大(da)模(mo)型以(yi)及(ji)先進的仿生類眼視覺傳(chuan)感器(qi)(qi)，為(wei)用戶提供超低功(gong)耗，實(shi)時響(xiang)應，沒有隱私問(wen)題的全套視覺解(jie)決方案。
目前動微視覺已經打造了首個專用的仿生視覺處理平臺，涵蓋模組和芯片，結合視覺大模型以及先進的仿生類眼視覺傳感器，助力智能(neng)制造、消費電子、自動駕駛和(he)人形機器人等眾多領域(yu)。
創始團隊(dui)來自蘇(su)黎世(shi)(shi)聯(lian)邦(bang)理工學(xue)(xue)院(yuan)，創始人劉敏(min)是蘇(su)黎世(shi)(shi)聯(lian)邦(bang)理工學(xue)(xue)院(yuan)博(bo)士(shi)、博(bo)士(shi)后;聯(lian)合創始人梁東(dong)晨博(bo)士(shi)也畢(bi)業于蘇(su)黎世(shi)(shi)聯(lian)邦(bang)理工學(xue)(xue)院(yuan)，公(gong)司的首席顧問Tobi Delbruck是蘇(su)黎世(shi)(shi)聯(lian)邦(bang)理工學(xue)(xue)院(yuan)教授(shou)，他也是一位IEEE 院(yuan)士(shi)，神(shen)經(jing)形態(tai)工程和計算神(shen)經(jing)科學(xue)(xue)領域的知名專家。
大模型+機器人的新嘗試之外，也有團隊瞄準康復、清潔、農業等場景，試圖通過創新的(de)產(chan)品(pin)和設計(ji)進(jin)一步打開市場機會(hui)。
由來自谷歌、科沃斯領軍人物創立的妙果科技選擇以多樓層家庭清潔機器人為切入點，打造(zao)全方位智能家庭服務生態(tai)。
創始人(ren)(ren)(ren)龍云是前谷歌(ge) TPU 模型優化團隊負責(ze)人(ren)(ren)(ren)，在 AI 解決方案落地方面有深厚的積累。聯(lian)(lian)合(he)創始人(ren)(ren)(ren)王友東是前海(hai)洋(yang)實驗室機(ji)器(qi)人(ren)(ren)(ren)項目(mu)帶(dai)頭人(ren)(ren)(ren)，另外一位聯(lian)(lian)合(he)創始人(ren)(ren)(ren)朱峰是前科(ke)沃斯北美(mei)銷售體系的負責(ze)人(ren)(ren)(ren)，曾(ceng)帶(dai)領科(ke)沃斯北美(mei)銷售從(cong)千萬級突(tu)破到億(yi)級美(mei)金。
瞄準農業場景的Moss Robots選擇面向海外的農業市場，以樹木苗圃為切入點，希望通過整合(he)智能自動化和數(shu)字(zi)化技術來(lai)改變高經濟價值作物(wu)的(de)作業場景(jing)。創始人(ren)Yudan Hu曾就讀于加州理(li)工學院(yuan)，專(zhuan)業領(ling)域為可持續(xu)農業實踐和勞工問題的(de)文科研(yan)究。CTO Shrijit Singh有六年機器(qi)人(ren)領(ling)域經驗。
連續創業者師云雷選擇的賽道是康復健身機器人，他(ta)曾是(shi)微創醫療機器人創始(shi)人之一。
他創立的(de)如身機器人希望通過開發模(mo)塊(kuai)化、高性價比、人機共(gong)融的(de)康(kang)(kang)復(fu)機器人產品，利(li)用模(mo)塊(kuai)化力控(kong)關節和趣味(wei)游戲庫(ku)搭建出康(kang)(kang)復(fu)機器人矩(ju)陣，實現(xian)全康(kang)(kang)復(fu)場(chang)景和全康(kang)(kang)復(fu)周(zhou)期的(de)覆蓋，并(bing)將向健(jian)身領域拓展(zhan)。
如身(shen)機器人首席科學(xue)家是(shi)張(zhang)建偉教授，他是(shi)一位(wei)德國工(gong)程院(yuan)院(yuan)士，是(shi)計算機科學(xue)、神經科學(xue)和(he)心(xin)理(li)學(xue)交叉研究(jiu)領域(yu)(yu)的跨(kua)模(mo)態學(xue)習先導，在(zai)醫療康復以(yi)及助老服(fu)務領域(yu)(yu)擁(yong)有豐富經驗和(he)資源。
層出不窮的(de)新(xin)創意、新(xin)技術，機器人行業也在迎來全新(xin)的(de)變化。
3.大模型時代的基礎設施機會
在大(da)模型技術(shu)通過各式各樣的(de)產品(pin)給我們的(de)工(gong)作生活帶來(lai)巨(ju)大(da)的(de)變革之前，如何讓(rang)這項成本高昂、難度極高的(de)技術(shu)變得(de)更容易(yi)實現也是一個關(guan)鍵的(de)問題。
所以在現(xian)場，我(wo)們也(ye)看到(dao)很多技術(shu)背景的人選擇瞄準大模(mo)型(xing)的基礎設(she)施層(ceng)，從算(suan)力、計算(suan)框架、數據以及各(ge)種各(ge)樣的軟件工具出(chu)發，探索大模(mo)型(xing)技術(shu)更經(jing)濟、更易用的可能(neng)性(xing)。
HeX-AI要做的就是構建易用高效的大模型計算框架，他們希(xi)望(wang)讓所有企業(ye)都用得起大(da)模(mo)型。他們來自(zi)北(bei)京(jing)大(da)學(xue)(xue)，創始人符芳誠在今年7月會(hui)從北(bei)京(jing)大(da)學(xue)(xue)計算機學(xue)(xue)院博(bo)(bo)士(shi)(shi)畢業(ye)，之前從事深度(du)學(xue)(xue)習算法與系統(tong)、大(da)數據(ju)處理(li)與分(fen)析、分(fen)布式計算等方面的研(yan)究(jiu)。CTO苗旭(xu)鵬博(bo)(bo)士(shi)(shi)也(ye)畢業(ye)于(yu)北(bei)京(jing)大(da)學(xue)(xue)計算機學(xue)(xue)院，之后在卡內基梅隆大(da)學(xue)(xue)擔任博(bo)(bo)士(shi)(shi)后研(yan)究(jiu)員。
他們瞄(miao)準的(de)(de)(de)機會正是很(hen)多大(da)模(mo)型(xing)公司深切感(gan)(gan)受(shou)到的(de)(de)(de)痛點：大(da)模(mo)型(xing)部署難度太大(da)，計(ji)算效率(lv)太低。HeX-AI自(zi)主打(da)造了(le)河圖(tu)系(xi)統，涵(han)蓋大(da)模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)預訓練、精調(diao)、推理(li)、部署等全鏈路功能，解決(jue)私(si)有(you)大(da)模(mo)型(xing)構建所(suo)存在的(de)(de)(de)運(yun)(yun)行效率(lv)低下、使(shi)用成本昂貴、使(shi)用難度太高等問題。借助河圖(tu)系(xi)統可以自(zi)動(dong)并行，實現最優分布式運(yun)(yun)行性能;以及進行細粒度資源(yuan)(yuan)管理(li)，充分利(li)用算力;同時(shi)還能自(zi)適應感(gan)(gan)知任務負載與集群資源(yuan)(yuan)。
曾在阿里和華為工作的楊浩進創立的低比特也希望通過新的AI 訓練框架，讓大模型無處不在。但他們的技術思考是希望用低比特框架模型計算引擎，為性能帶來大幅提升，從而讓大模型在移動端設備的落地可以實現。
楊浩進曾經是阿(a)里(li)巴(ba)巴(ba)人(ren)工智能實(shi)驗(yan)室(shi)和阿(a)里(li)視頻云(yun)的(de)邊(bian)(bian)緣(yuan)計算(suan)實(shi)驗(yan)室(shi)北(bei)京團隊負責人(ren)，也曾擔任華為(wei)邊(bian)(bian)緣(yuan)云(yun)創新(xin)實(shi)驗(yan)室(shi)及慕尼黑云(yun)智能實(shi)驗(yan)室(shi)首席 AI 科學顧問。
中科加禾看到的機會也是工具鏈層面，但他們希望做的是跨越國產算力芯片與大模型落地之間存在的生態鴻溝，為國產 AI 大模型產業(ye)提供(gong)通(tong)用化、低成本、高性能的算力資(zi)源。
目前(qian)，中科加禾聚焦編譯技術，致(zhi)力于公司產品為包含 AI 訓練與推理工具(ju)、Fine-Tuning 工具(ju)和算子實(shi)現等在內(nei)的，跨(kua)品牌、跨(kua)型(xing)號的標準化 AI 軟件底(di)座，以(yi)及連同(tong)硬(ying)件設備在內(nei)的一體(ti)化 AI 算力解(jie)決方案。
謝晨創立光輪智能瞄準的則是大模型在數據層面的痛點，他(ta)們希望通過合(he)成數(shu)(shu)據(ju)解決方案加速大模型落地。謝(xie)晨(chen)認為(wei)，在AI2.0的開發方式下，合(he)成數(shu)(shu)據(ju)是解決大模型數(shu)(shu)據(ju)短缺的最有效(xiao)的辦法(fa)。
目前，合成數據確實是一個行業熱點，隨著大模型技術的不斷發展，未來互聯網上的可用文本數據可能將會耗盡，會面臨無新的訓練數據可使用的情況，提前解決數據問題是一個大的機會。Gartner稱，2024~2030年，有60%的大模型數據都是“合成數據”，微軟、谷(gu)歌、英偉達等硅谷(gu)巨頭均在(zai)加速布(bu)局合成數據領域的相關(guan)業(ye)務。
光輪智能(neng)希(xi)望(wang)將生成(cheng)式 AI 與仿真技術深(shen)度融合(he)，提供多模態、高質量、大規模、低成(cheng)本(ben)的合(he)成(cheng)數(shu)據(ju)，彌補(bu) AI 時代的數(shu)據(ju)缺口。創(chuang)(chuang)始團隊都曾在(zai)國內外大公(gong)司(si)有豐富(fu)實踐(jian)，創(chuang)(chuang)始人謝晨曾任英偉達(美國)自(zi)動駕(jia)駛仿真負責人、Cruise(美國)仿真負責人、蔚來(lai)汽車(che)自(zi)動駕(jia)駛仿真負責人。聯(lian)合(he)創(chuang)(chuang)始人楊海波曾任美團公(gong)司(si)事(shi)務(wu)總監。
來自浙大的林沅霖和團隊創立的Zeabur 則是一個致力于幫助開發者簡化服務部署流程的平臺。他們是一(yi)群在校的大學(xue)生(sheng)，對(dui)開發的熱愛和不(bu)斷探索讓他們發現這個面向開發者的新(xin)機會。
林(lin)沅霖(lin)認為，大(da)模型時代(dai)來了(le)，開(kai)發(fa)(fa)者(zhe)正在(zai)面臨全新的(de)(de)挑(tiao)戰：數(shu)據集的(de)(de)清洗(xi)、提示詞的(de)(de)調試等，這種(zhong)情(qing)況(kuang)下，開(kai)發(fa)(fa)者(zhe)需要一款工(gong)具幫助他們(men)專注在(zai)開(kai)發(fa)(fa)。使用Zeabur，開(kai)發(fa)(fa)者(zhe)只需輕輕一點，即(ji)可輕松部署任何服務，無論使用了(le)何種(zhong)編程語言或開(kai)發(fa)(fa)框架，Zeabur 都可以用最合適的(de)(de)部署策略自動完成(cheng)部署流程，無需擔(dan)心基(ji)礎設(she)施繁瑣問(wen)題。過(guo)(guo)去兩個(ge)月，Zeabur用戶自然增長超過(guo)(guo)20倍。
同樣是面向開發者，Limit-LAB 則希望成為未來每個白領都會使用的 AI App 開發平臺。創始人張(zhang)潤哲曾在華為、PingCAP、Starcoin 等公司實習，在分布式(shi)計(ji)算、云架構、計(ji)算機圖形學(xue)方面有過(guo)工(gong)程經驗。
Limit-LAB目(mu)前打造(zao)的(de)(de)LimitHub產品希(xi)望(wang)解(jie)決Prompt工程學、管(guan)理(li)、安全等方面的(de)(de)問題，目(mu)前他們的(de)(de)產品在開(kai)源(yuan)社區獲得很大的(de)(de)關(guan)注，他們的(de)(de)計劃(hua)是能在 AI App 迅速(su)火爆的(de)(de)2023年(nian)以后覆蓋所有涉及 Prompt 開(kai)發(fa)的(de)(de)公司。
從涉(she)及(ji)衣食住行的(de)各項軟硬(ying)件應用(yong)，到讓技(ji)術(shu)更經濟更可(ke)用(yong)，大模型時(shi)代來了(le)，我們不知道會(hui)被什么樣的(de)產(chan)品改(gai)變，也都(dou)還在探索接(jie)下(xia)來將如何和(he)新(xin)技(ji)術(shu)共處。
眼下(xia)，這些創業者已經出發，他們不懼眼前的重重迷霧(wu)，而是選擇用腳丈量，走(zou)出下(xia)一步(bu)。
他們會(hui)帶來什么樣的可(ke)能性(xing)，讓我(wo)們拭目以待。
