沉寂3年，大模型激活小度天貓精靈？
Tech星球（微信ID：tech618）文 | 何煦陽 沉寂了許久的智能音箱，在今年大模型橫空出世之后，又再次燃起了新的希望。 2月9日，小度宣布將融合文心一言，打造針對智能設備場景的AI模型&ldq
今年是生成式 AI 落地應用的元年，這一創新技術正在以前所未有的速度發展，隨著技術的突破與應用場景的拓展，“AI+”將為各行業各領域注入發展驅動力，對于每一位企業來說，也必須加速成為 AI 公司，這一切都需要半導體技術的支持。而在當前的半導體行業中，英特爾就是致力于成為推動 AI 走進千行百業，助力合作伙伴抓住 AI 時代巨大機遇的那個賦能者。
在此背景下，8 月 29 日，英特爾舉辦了英特爾企業 AI 開放軟件生態媒體分享會，英特爾中國軟件技術合作事業部唐炯出席了本次活動并進行了演講，同時還有東方國信副總裁兼 CTO 查禮、海鑫智圣總經理孟凡軍、星環科技生態合作部總經理張雷等 ISV 合作伙伴嘉賓在現場做了技術分享。
在演講中，英特爾中國軟件技術合作事業部唐炯從 AI 的普及和發展趨勢入手，指出 AI 技術雖然發展迅速，但要實現真正的無處不在還有很長的路要走。他強調了加速創新、價值最大化和靈活部署的重要性，并提出了一系列具體措施和策略。
唐炯表示，在加速創新方面，英特爾提供了開放的資源平臺，如 PyTorch、TensorFlow 等，以支持開發者進行應用創新。同時，為了優化算力層面，英特爾還提供了 oneAPI、OpenVINO 等大量開源工具，以提高兼容性，適應異構的底層平臺。
在價值最大化方面，唐炯提出將最合適的工作負載放到最合適的平臺上的觀點。他指出，AI 的成本結構和云計算的成本結構不同，需要將整個基礎架構和 AI 應用適配在一起，以實現價值最大化。此外，英特爾還將 AI 部署在云、邊、端，以優化 AI 解決方案的部署成本。
而談到靈活部署，唐炯提出了解構 AI 解決方案的概念。他認為，沒有一家公司能夠提供一個非常完整的 AI 解決方案，需要應用廠商、數據庫廠商等多方合作才能搭建起來。因此，英特爾致力于將其解構，使得每一個生態合作伙伴能夠關注于最擅長的部分，為企業提供一個完整的、最適合的解決方案。
此外，英特爾還推出了 Open Platform for Enterprise AI，這是一個與 AI 相關的開源社區，旨在促進不同廠商之間的合作，共享代碼和模塊，最終形成一個完整的企業級 AI 應用。英特爾希望通過開放、透明的平臺和開源社區的貢獻，使大家能夠更便利地了解到自身所處的位置以及在整個解決方案中所做的貢獻和可優化之處。
而在嘉賓分享環節，東方國信副總裁兼 CTO 查禮分享了東方國信在 AI 技術應用實踐方面的經驗和展望。他指出，AI 時代的變革包括硬件環境的變革、交互體驗的變革、開發模式的變革和應用構建的變革。這些變革帶來了新的機遇，例如構建一個由 AI 驅動并賦能的企業 IT 系統。他還介紹了東方國信在通信、金融、工業等多個領域的業務布局和與英特爾的合作案例。
海鑫智圣總經理孟凡軍則主要介紹了海鑫智圣在大模型和機器視覺領域的研究和應用。他強調了云、邊、端一體化的重要性，并通過與英特爾的合作案例展示了如何實現云邊端的精度統一。
星環科技生態合作部總經理張雷介紹了星環科技在大數據和人工智能基礎軟件領域的研發成果。星環科技成立于 2013 年，致力于大數據和人工智能基礎軟件的研發，并在 2022 年登陸科創板。該公司產品包括 Hippo 向量數據庫和 TKH（Transwarp Knowledge Hub），后者包含無涯?問知和無涯?問數兩款核心應用。張雷表示，星環與英特爾合作優化第五代英特爾至強可擴展處理器性能，提升 2.07 倍，應用場景包括實時問答、數據安全和個人知識體系構建等。
而在隨后的媒體問答環節，有媒體問道英特爾用開放堆棧的理念搭載開放生態，與原來的云計算時代有什么根本上的區別。對此唐炯表示，實際上英特爾在耕耘開放的生態系統上面已經很多年了，過去有些人覺得是說 X86 好像是一個單獨的系統，但是從整個 IT 行業發展來看，X86 跟原來基于 RISC 這些平臺相比，本來就是一個開放的平臺。而發展到現在的 AI 時代，其中重點在于如何有效利用有限的計算能力，并在不同的平臺上和諧地部署不同負載。此外，還強調了底層基礎軟件與應用軟件之間的匹配問題、數據安全和接口的高效性。
在采訪中還談到了 AI 大模型新技術落地成本的問題，對此查禮指出，評價新技術的價值應考慮總擁有成本，而非僅看初期落地成本。他以云計算為例，說明長遠來看總擁有成本是降低的趨勢。同時，他也提到了人才問題，強調了既懂行業又了解大模型技術的人才的重要性。
另外還有媒體詢問如何理解企業級 AI 規模化的問題。唐炯認為，企業級 AI 成熟的標志是 AI 能夠在企業中落地應用。張雷則分享了星環內部使用大模型產品的情況，以及與英特爾合作的 AI PC 產品的規模化效應。查禮提出，規模化的兩個指標：裝機量和 AI 技術采用率，并強調了幫助企業整合 AI 能力的重要性。
最后，孟凡軍表達了對大模型前景的看法，認為如果 GPT-5 的性能提升不達預期，可能會令人失望。同時他也提到了人才培養的重要性，希望國家在教育方針、基礎政策和產業環境上向這方面傾斜，培養更多適應產業能力的相關人員。
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