跟随，追赶，超越，科大讯飞的这十个月

　　作者：文雨，编辑：小市妹

　　始于上世纪90年代末，承袭中科大优秀的研发基因，科大讯飞是中国AI产业一个绕不开的符号。过去几十年，人工智能每一次浪潮的背后都有公司奋楫的影子。

　　时下，大模型正以一日千里的速度颠覆世界，科大讯飞又一次当仁不让的站在了历史潮头。

　　【高速迭代，全面升级】

　　10月24日，在万众瞩目和期待中，科大讯飞星火认知大模型V3.0如约而至，相比上一版本，在文本生成、逻辑推理、代码能力等七个方面的能力有3%至9%的提升，相比竞品已遥遥领先。

　　这绝非虚言。

　　根据《通用认知智能大模型评测体系》构建的测试集，在10月16日至20日的测试中，星火认知大模型V3.0的中文能力客观测评超越ChatGPT，而根据OpenAI在官网发布的英文任务测试集，星火V3.0的英文能力对标ChatGPT48项任务结果相当，二者得分分别为85.1%和84.3%。

　　此外，国研经济研究院（国务院发展研究中心旗下）之前也对星火大模型3.0版、ChatGPT、GPT-4和国内某大模型做过综合测评，结果是，星火大模型3.0版在医学、法律、教育、零售、汽车工程、计算机和工业设计等七个行业的综合准确率分别达到69.3%、71.4%、82.2%、61.2%、78.4%、76.9%和66.4%，表现均大幅超越ChatGPT，在部分行业甚至优于GPT-4。

▲图源：国研经济研究院

　　很难相信，所有这一切的实现仅用时10个月。

　　2022年12月，科大讯飞正式启动大模型攻关；今年5月6日，星火认知大模型成功首发，公布四大行业应用成果，并在文本生成、知识问答、数学能力3种能力上超越ChatGPT；6月9日，升级星火认知大模型V1.5版本，逻辑推理、数学、多轮对话能力全面升级；8月15日，星火V2.0版本突破代码与多模态交互能力，同时发布了大模型软硬件一体机。这次星火认知大模型V3.0发布是一个重要的转折点，标志着国产大模型已经从追赶走向超越和引领。

　　能在如此短的时间内调集力量，啃下这样一块硬骨头，国内恐怕也就科大讯飞能做到了。

　　早在2017年，科技部就批准科大讯飞建设认知智能国家重点实验室，全国唯一，公司承建的语音及语言信息处理国家工程研究中心也于2021年纳入发改委新序列管理的国家工程研究中心名单。今年7月，科大讯飞又被授予国家人工智能标准化总体组大模型专题组联合组长单位，直接参与大模型国家标准制定工作。论综合实力，这是国家队级别的玩家。

　　事实上，科大讯飞真正厉害的地方还不是把国产大模型带入世界第一梯队，而是让中国在这一领域完全掌控了话语权与自主权。

　　西方国家近几年对中国的科技封锁与日俱增，人工智能作为未来科技的制高点，势必会成为兵家必争之地。10月17日，美国发布对华半导体出口管制最终规则，在去年10月7日出台的临时规则基础上进一步加严对人工智能相关芯片的对华出口限制。“卡脖子”风险如影随形，既要考虑发展，更要统筹安全，否则随时可能成为无本之木、无源之水。

　　科大讯飞从一开始就瞄准自主可控，今年7月公司正式宣布与华为联手打造我国通用人工智能的新底座，此次开发者节两家企业又共同发布了基于昇腾生态的“飞星一号”平台，AI时代的中国版“Wintel”联盟已经呼之欲出。

　　在产业浪潮来临时坚定的饱和投入，不手软，不犹豫，最终春种秋收，科大讯飞的战略选择是对的。但相较于做正确的事，更重要的是正确的做事。

　　【扎实落地，良性循环】

　　2017年，8位谷歌计算机科学家在《Attention Is All You Need》论文中向全世界公开了Transformer算法，新一轮人工智能热潮的扳机就此被扣下。

　　时至今日，大模型已从风起青萍渐成滚滚浪潮，大厂小厂争奇斗艳，你方唱罢我登场，让人眼花缭乱、目不暇接。相关数据显示，截止到今年7月，国内大模型数量已达130个，在数量上甚至已经超车美国（114个）。

　　但群魔乱舞的另一面却是，目前包括中美在内的绝大多数大模型都只是寻求在技术上攻坚，并不能真正落地，而这种发展模式显然很难持续下去。技术上，缺乏丰富、真实的一线数据，不利于大模型的持续迭代更新；商业上，不具备自我造血能力，也就难以形成良性发展闭环，单靠资本输血终非长久之计和立命之本。

　　科大讯飞则完全不同，公司始终具备商业化实践的基因，讯飞研究院在技术研究上一直遵循“721”原则，“7”即表示70%的技术投入要有力支撑公司战略业务。这也直接使得公司在GMM-HMM架构、深度学习、Transformer架构等不同时期均能保持技术领先，且持续开拓应用场景，深度嵌入教育、医疗、政法、金融等各行各业，通吃C端和B端，可以说是过去十几年国内商业化最成功的AI企业。

　　星火大模型延续了这一传统，去年立项的时候公司就确立了“1+N”的原则，“1”指的是通用大模型，而“N”代指一众下游应用场景。发展到现在，这种技术“顶天”、业务“立地”的模式已经取得显著成效。

　　比如教育业务的快速放量。

　　科大讯飞此前在教育领域已深耕多年，但很多痛点由于技术原因无法得到解决，大模型出现后很多问题一下子被突破了，产品功能大大提升。星火大模型发布后的5月-6月，科大讯飞C端硬件同比实现翻倍增长，GMV创历史新高。以学习机为例，5月和6月，大模型加持后GMV分别同比增长136%和217%，与此同时，公司AI硬件（包括AI学习、AI办公、AI健康）也在“618”期间卖爆了，销售额同比去年大增125%。

　　技术上取得成效的一个直接体现就是星火医疗大模型。

　　医疗是一个极其严谨的行业，对技术的容错率要求极低，这就需要和行业进行长期交互，吸收海量长尾数据来反补大模型，单凭在实验室下功夫几乎不可能具备真正落地能力。科大讯飞很早之前便深入医疗领域，2017年其打造的“智医助理”就以456分通过国家执业医师资格考试测试，后期公司又一头扎入基层，不断完善病历。实践，提高，再实践，再提高，如此循环往复。

　　正因如此，星火大模型才能在短时间内快速迭代，据科大讯飞董事长刘庆峰透露，目前星火医疗大模型已经全面GPT4。同时他也表示，2024年上半年，科大讯飞星火大模型4.0版本将正式全面对标GPT-4。

　　技术只是手段，目的是能解决实际问题，科大讯飞真正想做的是一个能力全面的生产力工具，此次星火认知大模型V3.0与行业龙头共同发布了12个行业大模型，把AI落地又往前扎实推进了一大步。此举不仅对正迫切需要提升生产效率的千行百业是重大利好，对公司自身接下来一段时间的生存发展也至关重要。

　　【厚积薄发，静待花开】

　　一个无法回避的事实是，大模型是一个人才与资本极度密集的领域。

　　据业界预估，OpenAI训练1750亿参数的GPT-3的费用大概是1200万美元，而训练5000亿参数的GPT-4成本则直接攀升至1亿美元，训练费用跟参数量并非线性关系，而是指数关系。

　　也因此，目前全球绝大多数AI企业都在亏损，OpenAI仅在2022年就亏了约5.4亿美元。别看现在热火朝天，按照目前的投入水平继续下去，不远的将来所有玩家都会面临生存还是死亡的哈姆雷特之问，找不到变现途径的企业恐怕很难再继续留在牌桌。

　　科大讯飞的处境恰好相反，过去一段时间不惜代价投入，在技术的山顶插上一面大旗，但也在一定程度上牺牲了利润。如今加速商业落地，进入集中变现阶段，由俭入奢。

　　潜在的业务空间是很大的。

　　以科大讯飞最拿手的教育业务为例，国海证券之前算过一笔账，2019年青岛西海岸新区AI+教育项目（含学习机）的单校项目价格大约581万元/校，照此标准测算，预计搭载星火大模型后单校项目价格将上涨35%至784万元。2022年全国小初高共21.66万所学校，假设因材施教项目的渗透率能达到50%，那么大模型赋能后这一领域的远期市场空间有望达到8495亿元。

　　还有教育、金融、政法……

　　站在新一轮产业爆发的前夜，时下的科大讯飞有点类似2018年。

　　2015-2018年，当时公司把工作重心聚焦战略投入，期间归母净利润分别为4.25亿、4.84亿、4.35亿、5.42亿，并无显著增长。但随着智慧教育、智能硬件、智慧医疗等应用的规模化落地，增长曲线快速拉升，归母净利润从2018年的5.42亿增长到2021年的15.56亿，三年翻了近三倍。

　　这一次，可能会比上一次来的更加猛烈。

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