中国国内对开启AGI（人工通用智能）未来之门的LLM（大语言模型）的技术本质认知、场景技术应用和相应的商业化探索之速度与深度，超越想象。

2022年12月，OpenAI推深具革命意义的ChatGPT应用。此举再次引爆国内技术公司追捧AI的无比热情：半年内，中等规模技术公司、技术创业类公司和技术应用平台型公司，均不同程度扎进此轮AI技术创新和应用大潮。

(资料图片仅供参考)

研发AI技术应用的软硬件产品固然重要，但商业组织最高层级掌舵人对AGI的技术理解和未来形态之预判，才是真正观察一家商业组织在AI新技术发展浪潮中，具备何种竞争力、能走多远的关键。

近期，中科创达展示了其包括Rubik Language基础语义大模型在内的AGI多种软硬件产品，而从中科创达执行总裁邹鹏程对LLM的认知和未来形态的理解与预判、商业应用深度与战略布局的阐述可知，中科创达是除了平台巨头和创业类技术公司之外，位于中间层的中等规模技术公司，推进AGI技术商业探索的样本主流。

AGI底层技术逻辑路径探求

一周前，中科创达发布多种AGI产品类型，覆盖了从底层软硬件开发到终端应用的整个生命周期；同时中科创达还发布了智能原生操作系统、大模型研发方向与战略布局框架。在令人眼花缭乱的软硬件产品中，也包括了创达魔方大模型Rubik在智能汽车领域的新应用：Rubik GeniusCanvas。

尽管中科创达此次发布的AGI产品种类繁多，功能强悍，但真正值得关注的是中科创达对AGI的底层技术思考。

在明了这些技术思考之前，先要厘清基本概念。比如，什么是AGI？首先，AI（Artifical Intelligence），即人工智能，也就是“任何能感知环境并采取最适当的行动，从而成功实现目标之机会的终端设备，即为人工智能，也称机器智能”。

AI的核心要点有两个：感知和决策，即感知环境并采取最适当的行动，以提升实现目标的成功概率。

其次，由于机器智能（AI）与人类智慧存在极大差距，故若要追平或超越人类智慧，就需要更多AI能力：比如，存在不确定性因素时做推理、使用策略、解决问题和制定决策的能力；展现知识、规划、学习和使用自然语言做交流沟通的能力，以及综合运用这些新能力，以实现既定目标的能力。

拥有这些堪比人类智慧的新能力之后的设备，即可称为AGI（人工通用智能：Artifical General Intelligence）。人工超级智能（ASI：Artifical Super Intelligence）是这些AI设备的下一个发展阶段。

就ChatGPT4.0展现的AI能力来看，当前正处于AGI阶段。国内技术公司的AI探索，也保持了阶段同步。

那么，LLM和AGI又是什么关系？

从底层技术角度看，AGI是一种基于Transformer（语义理解和形成有逻辑的语言输出）架构的预训练语言模型。若要保证Transformer效果，就必须拥有一个超大语言模型，即LLM（Large Language Model）。

LLM是Google在2019年推出的巨型自然语言处理模型。这个模型拥有数万亿的参数，在多项自然语言处理任务上表现极为卓越。

美国有家AI技术公司“JUNLALA”：在LLM模型领域深耕多年，长时间持续探索和拓展LLM模型极限和边界。JUNLALA认为，LLM模型是通往AGI的必由之路；而AGI在关键技术领域的突破，离不开LLM模型规模的增长。

事实上，LLM模型规模正在各个领域持续快速增长。LLM模型涉及了众多垂类领域（场景），如办公会议、销售、B2B互动、搜索、Chat、法律、学术、会计和医学等众多应用或行业。

LLM涉及如此之多的产业（细分场景所在领域），AGI会否出现兼容问题？毕竟AGI是拥有部分人类智慧的AI硬件，其依然运行在现有的Andriod或Windows操作系统之上。

“可以把AGI看做是一套新的操作系统，或者可以用操作系统角度理解AGI。”科大讯飞联合创始人、未来智能董事长胡郁说，“从LLM的迭代速度看，AGI可能会以各种形式出现。如果AGI是操作系统，那么其在多种行业的存在，相互之间的兼容度将不再是个问题。”

LLM：新一代交互操作系统

与胡郁类似，中科创达执行总裁邹鹏程认为，各个产业的LLM，有人看成是技术，也有人认为是Date（数据），“我们从操作系统角度看，LLM有两个特征：复杂度和交互。操作系统诞生的原因只有一个，那就是应用，我相信LLM也是这样。”

看上去，邹鹏程和胡郁，分别从软硬件两个方面，做了AGI垂类场景技术解释。鉴于AGI和LLM的关系，胡郁和邹鹏程应当是同一个意思。因为胡郁还提到，“AGI时代，也可以把LLM本身看作是操作系统。”

邹鹏程提到LLM的交互特征，胡郁认为，“触摸定义了Smart Phone，这与AGI相比，属于上一代的交互模式产品；而技术规律是新交互模式，这将推动新的终端形式。”胡郁没有明确说新交互模式是什么，邹鹏程则认为，“LLM有能力实现自然交互梦想。”

什么是自然交互？与智能手机的触摸（Touch）交互形式有什么不同？简单说，自然交互，就是支持人与终端相互影响或作用的自然用户界面的技术。通过更自然、更直接的方式，人能操控AI终端设备（智能手机也是AI设备的一种）。

比如，最初的人机交互，需要通过键盘键入命令，或以鼠标实现对终端设备的操控。但是自然交互，无需键盘或鼠标，如现阶段操控智能手机的触摸式。在AGI时代，人机交互可能不需要触摸，仅用声音（目前已实现），甚至意念（尚未实现）就能实现与键鼠同样的功能。

自然交互很可能还包括基于LLM操作系统的新应用的产生过程。

邹鹏程认为LLM是新一代操作系统。“作为新的操作系统，LLM跟传统Android、甚至鸿蒙系统都不太一样：除了分布式，还有一个动态自发。也就是说，LLM可自动产生需求，自动产生应用，这从来没有过。以前的应用都要程序员做，需要花很长时间，现在操作系统终于也可以自动产生新应用了。”

自然交互的本质是让操作变得更加简单，这与操作系统的技术效果类似。操作系统本身的任务是解决复杂性问题：要能把复杂的软硬件，如云端计算，模型技术，翻译成用户能理解的价值。

操作系统的作用是什么？

“操作系统需要把LLM能力翻译成用户可接受的、或能很好交互的应用。”邹鹏程说，“三年前，我们研发了一个平台，就是WuChat。简单说，WuChat能让人和手机、车机等，相互之间用语言沟通。比如用户不通过任何软硬件，直接和电脑、冰箱、空调等的应用沟通操控。在这个基础上，我们提供了一整套企业工具，可做数据管理和数据标注。”

有必要指出，LLM分为通用公共大模型和垂类大模型。这两者之间，邹鹏程认为，通过分布式方式，能实现从通用到垂类规模的转换。

邹鹏程说，“无论LLM多聪明，它还是需要驱动硬件、安全性、实时控制、多媒体展示和分布式。”分布式的作用，是把数据和算力分配到合适的地方。如此，就能将不同形态的大模型Fine-Tuning（微调）成领域（垂类领域或细分场景）模型。

智能家居和汽车座舱应用 

为何强调垂类LLM的必要性？建立通用LLM又需要什么能力？

邹鹏程说，“我相信，不管做技术、商务、甚至财务，大家都关注通用大模型。这需要融合算法、算力、数据和服务器，才能完成。”

从LLM技术发展的现状和趋势看，拥有通用LLM能力的公司不会太多，更多的公司会自己构建或与生态伙伴合作共同构建垂类LLM，并且会持续做出这些垂类LLM的能力优化。

中科创达也不例外。他们构建了Rubik Enterprise工具层，通过底层Rubik OS提供整个IT的支撑底座，两者结合，就能将LLM的能力，更好地为应用所用。

要实现垂类LLM能力为应用所用，还需要有各类硬件承载。就像胡郁说过的那样，“操作系统的本质是应用服务选取了哪类硬件作为标准载体。”中科创达推出了一种新型的硬件形态：Rubik device family。在呈现为应用终端时，这两者是软硬一体的形态。

如何应用？也就是说，如何商业化？

简单说，就是通过Rubik server、Rubik box和IDC（数据中心：Internet Data Center），结合前端服务和云端算力，为各个行业提供需求应用解决通道。

其中，Rubik box，面向用户（B&C），支持企业数据库、个人知识库，以及健康、医疗、宠物和厨房管理等等的应用。

从应用特性看，Rubik box除提供传统NAS（网络附属存储：Network Attached Storage）系统（注：NAS就是存储服务器操作系统）所具备的功能外，还有家居智能管理应用和汽车座舱应用管理。

举个例子，北京房山区的一个牛场，通过中科创达的WuChat和Rubik OS，实现了降本增效。

与降本相比，比如在应用中科创达AGI解决方案前——这个牛场的B端应用研发周期6个月起，应用之后，周期缩短至4-6周，流程定制效率提升60%——更重要的是实现了增效。

作为养牛专家而非IT专家，这个牛场在面临新需求时，原本需要重塑整个IT流程，现在通过中科创达的WuChat技术和垂类LLM，能将所有与牛相关的生理和环境数据、传感设备的各种变化等信息，直接读入并实现人和设备的协同，自动生成应用类解决方案。

在智能家居方面，中科创达服务过一个割草机厂商。应用中科创达垂类LLM和Rubik OS后，研发和维护时间从标准的30多人团队的人力和耗费9个月时间，大幅降低了时间和维护成本。

智能汽车的智能座舱，中科创达也通过Rubik Language（基础语义大模型）、Rubik Copilot（编码效率工具）、Rubik device（垂类LLM部署工具）和Rubik GeniusCanvas（智舱设计插件）等工具，实现智舱环境更为engaging（有趣的）的界面。

其中，Rubik GeniusCanvas基于中科创达智能编码大模型Rubik Studio、汽车HMI设计软件与3D引擎Kanzi构建，能为设计师提供从概念创作、3D元素设计、特效代码生成以及场景搭建制作等方面的超强智能辅助。

通过Rubik GeniusCanvas，设计师只需一些简单的语言对话，Rubik GeniusCanvas便可按照要求设计图像与构建模型等，极大提升了汽车座舱HMI的设计效率与质量。

短短数千字，很难完全解释中科创达对LLM和AGI技术（应用）两者关系的技术底层逻辑理解深度的全貌。从当前中科创达应用案例的能力，不难看到，这家技术公司的商业前景，正在“AI+”的加持之下，走向更为广阔的新技术蓝海。