云业务的优势,云业务对网络的要求,云业务的重要性

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　　来源：证券日报

　　预约云从科技高管杨桦的采访，并不容易。从上周二的第一次预约未果，到改期至上周五下午下班后的五点半，后因一场会议的临时取消，又提前到当日下午四点。

　　“忙，非常忙，原本我不想接受这个采访。”杨桦在电话中语速极快，“我的确没有时间，近期有很多讨论会，现阶段需要做很多工作。”

　　在此之前的一周多时间内，因为ChatGPT概念的火热，沉寂了4个月的云从科技股价上涨明显。截至2月13日收盘，云从科技股价为33.85元/股，较1月20日的收盘价16.86元/股上涨逾100%。公司因此发布了两份交易异常波动公告、收到了自上市以来第一份监管工作函，与此同时，也接待了近百家机构集中调研。

　　对此，杨桦说：“作为上市公司，我们需要更理性、客观、务实，给投资人信心，也要提醒投资风险。市场上肯定存在炒作行为，云从科技希望能够长远稳定发展。”

　　那么，面对全球爆火的ChatGPT，云从科技是否做好了万全准备呢？

　　当ChatGPT横空出世

　　疑虑一扫而尽

　　杨桦透露，从去年下半年OpenAI的ChatGPT推出后，云从科技管理层与技术团队就非常关注，并组织技术讨论和论证，近期中心议题几乎都关于ChatGPT.1月30日及31日，近百家金融机构对云从科技进行了集中调研，调研问题均聚焦于ChatGPT。

　　“性感！性感！性感！更多的想象力和空间。”访谈一开始，杨桦连用几个“性感”来阐述ChatGPT技术给行业带来的影响。杨桦说：“ChatGPT是针对C端的产品，具有走红的先天优势，在文本领域实现了超级智能这一技术跨越。当颠覆了C端客户需求时，自然会出现现象级的爆品。”

　　“但更为惊艳的还是其在AI技术发展方向上的创新引领作用。”杨桦告诉《证券日报》记者，从2016年AlphaGo在人机围棋大战中取胜，到去年元宇宙概念掀起热潮，每一次技术迭代都会引发技术圈以及资本圈的狂欢，因为市场期待着技术能够带来范式的迭代，形成新机会，从而获取更多红利。此次ChatGPT的“走红”恰好印证了这个逻辑，“我们看到了原本被忽视的技术方向。”

　　她解释说，在ChatGPT诞生前，始终困扰行业的问题是，人工智能技术在很多应用场景落地难，是不是因为数据量不够大、算力不够强。“而ChatGPT的横空出世，将此类疑虑一扫而尽。”

　　杨桦称，ChatGPT使用的模型与2年前发布的GPT3底层数据和参数规模一致，并没有进一步扩大数据规模，而是突破性地引入了人的知识，即基于人类反馈的强化学习，这为行业打开了思路。原来不用突破数据量就能解锁海量的应用场景，从而大大降低了应用场景的落地门槛。“这使得云从科技的想象空间突然变得很大。”

　　杨桦表示，云从科技在计算机视觉、语音、自然语言处理（NLP）上，遵从模型和知识相结合的思路推进，这在理念上与OpenAI很大程度上是一致的。“之前公司核心团队还觉得技术在某些领域落地有困难，可能还需要继续进行大规模投入，但现在突然发现有一些新路径可以探索，这就给公司带来了很大启发。国内头部企业一定都会沿着这个方向前进，一起受益于ChatGPT已经验证成功的范式前行。”

　　早已关注到ChatGPT技术

　　并立刻安排内部研究

　　在2月7日披露的第二份股票交易严重异常波动公告中，云从科技强调，“截至本公告披露日，公司未与OpenAI开展合作，ChatGPT的产品和服务未给公司带来业务收入。”

　　对于云从科技此次突然爆红，杨桦却并不感到意外。她告诉记者，“其实早在去年年底，周老师就关注到了这项技术。”她口中的“周老师”，便是云从科技创始人周曦。

　　公开资料显示，周曦本科和研究生毕业于中国科学技术大学，随后到美国伊利诺伊大学（UIUC）攻读博士，师从被誉为“计算机视觉之父”的ThomasHuang（黄煦涛）教授，2011年归国在中科院建立了首支AI团队，2015年秉持“定义智慧生活，提升人类潜能”的理念，创立了云从科技。

　　杨桦以周曦的语境转述称：他已判断到这项技术将会给整个行业带来巨大突破，并立刻安排公司内部研究院进行研究，探讨在该范式下如何结合公司现有的技术进行商业落地。

　　杨桦透露，在这个阶段，公司与许多外部专家进行了交流，因此在ChatGPT走红后，“云从科技得以迅速受到外界广泛关注。”

　　据杨桦介绍，像周曦一样，云从科技技术团队都有着优秀的教育背景和职业经历，其中不少技术人员有微软、谷歌或者Meta的工作经验。

　　杨桦称，云从科技内部的研究院分为三个技术团队，分别是感知研究院、数据研究院及AI平台中心，保障了战略技术以及前瞻性愿景的切实落地。

　　从2020年开始，公司已经陆续在自然语言处理（NLP）、文字识别（OCR）、机器视觉、语音等多个领域开展预训练大模型的实践。不过杨桦同样坦言，“从文本领域预训练大模型的量级层面来说，云从科技确实无法和OpenAI分庭抗礼。”

　　“因此云从科技还是会基于视觉技术优势，打造全链技术壁垒，专注于自身技术迭代和发展节奏，最终达到技术平台化。”杨桦告诉记者，现实世界的信息是文本、音频、视觉、传感器以及人类各种触觉的综合系统，要更为精确地模拟现实世界，就需要将各种模态能力之间打通，但目前视觉大模型、语音大模型跟自然语言理解大模型是分开的，并没有完全打通。

　　杨桦称，“云从科技的愿景始终没有改变，致力于打造打通从感知-认知-行动的人机协同操作系统，将技术落地到能够提升人类工作效率和生活满足感的产品上。”

　　对标最前沿人工智能技术

　　不以短期是否盈利去衡量

　　就在2月10日下午，京东集团宣布旗下言犀人工智能应用平台将推出产业版ChatGPT，取名“ChatJD”。此外，百度、腾讯也表示，正积极探索前沿技术，相关深度应用即将推出。国际方面，谷歌注资3亿美元投资竞品Anthropic，而微软作为OpenAI的最大投资方，已开始利用ChatGPT提高产品竞争力。

　　在这样一个科技巨头“百舸争流”的生态中，云从科技又将扮演什么样的角色呢？

　　杨桦表示，AI赛道广阔，机会众多，生态内的企业终将找到属于自己的定位和产品，去解决各自客户的核心问题。

　　她对记者表示，一项技术受到的关注越多，获得的资源也会越多，从产业发展以及技术迭代的角度来看，巨头参与竞争可以促进行业的发展，争取更大的政策支持。从行业竞争角度来看，表面上每家企业都在推出类似的产品，但其实不同产品的核心定位是不同的。

　　“未来AI生态一定是多场景、多维度的，不是某个单一公司就能覆盖甚至解决的，对于以算法起家的云从科技来说，依然有很多机会点。”她说。

　　但从目前来看，盈利仍是云从科技无法绕过的问题。不少投资者发出疑问――公司在手订单情况怎么样？管理层对业绩大幅下滑有没有感受到压力？会采取什么措施？计划未来如何保证营业收入的可持续性？甚至部分投资者措辞颇为严厉――“能具体说一下公司的技术落地情况，让普通股东听明白看明白吗？”

　　这些看似焦急又略带愤怒的直白问题，直击国内人工智能领域的痛点：整个行业尚处于成长初期，企业前期研发投入巨大，但技术仍不够成熟，导致用户接受度低、市场规模小，九成以上的人工智能企业迟迟不能盈利。

　　公司年度报告显示，2019年至2021年，云从科技的营收分别为8.07亿元、7.55亿元和10.76亿元，归母净利润分别-6.40亿元、-8.13亿元和-6.32亿元，其中研发支出高达4.54亿元、5.78亿元及5.34亿元，所占营收比例分别为56.26%、76.56%及49.63%。

　　对此，杨桦回应称，高科技企业特别是人工智能企业，尤其不能短视。

　　她告诉记者：“云从科技是技术型公司出身，技术研发投入是必须要保证的。我们要设法筑牢自己的技术壁垒，更为重要的是云从科技是从中科院走出的独角兽公司，自诞生那天起基因里就带着‘为中国科技发展做出前沿性科技技术’的使命感。作为科技型企业，我们对标的是世界上最为前沿的人工智能技术，所产生的价值是无法仅用‘短期内是否盈利’去衡量的。”

　　“云从科技的人机协同操作系统已在B端实现了营收，只是不太容易被普通消费者或者投资者觉察。”杨桦透露，“此后我们会适时推出针对C端的产品，当然这需要结合整个商业环境、技术成熟度以及公司自身的发展来综合考虑。”

　

京东云言犀将推出产业版ChatGPT：ChatJD 并公布落地应用 “125”计划

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新民晚报讯（记者 金志刚）京东云今日宣布，旗下言犀人工智能应用平台将整合过往产业实践和技术积累，推出产业版ChatGPT：ChatJD，并公布ChatJD的落地应用路线图“125”计划，以产业AI力量，加速中国人工智能技术开发与落地，推动实体经济的发展。

图说：ChatJD及“125”计划路线图 采访对象提供（下同）

作为人工智能技术的里程碑式进展，ChatGPT以其惊艳的表现，迅速引发了各界的热烈讨论。GPT预训练模型优化了自然语言处理的技术路线，成为了智能对话领域新的创新范式。ChatGPT通过算法的创新，尤其是创新性引入了RLHF(人类反馈强化学习)，使得其呈现出超高的流畅度，达到了令人惊艳的对话水平，可迅速实现文本生成、代码生成，翻译文献，商业文案撰写等一系列常见对话输出型任务。

作为底层基石的对话系统，ChatGPT在通用性方面已经展现出强大的能力，但在忠实度、可信度、精准度方面还存在一些不足，这主要是由于在中间层缺少垂直的产业知识和领域知识，难以在真实应用层广泛落地开花。基于产业需求，京东云旗下言犀人工智能应用平台将推出ChatJD，定位为产业版ChatGPT，旨在打造优势、高频、刚需的产业版通用ChatGPT。ChatJD将通过在垂直产业的深耕，快速达成落地应用的标准，并不断推动不同产业之间的泛化，形成更多通用产业版ChatGPT，构建数据和模型的飞轮，以细分、真实、专业场景日臻完善平台能力，最终反哺和完善通用ChatGPT的产业应用能力。

ChatJD将以“125”计划作为落地应用路线图，包含一个平台、两个领域、五个应用。1个平台：ChatJD智能人机对话平台，即自然语言处理中理解和生成任务的对话平台，预计参数量达千亿级。2个领域：零售、金融，得益于京东云在零售与金融领域10余年真实场景的深耕与沉淀，已拥有4层知识体系、40多个独立子系统、3000多个意图以及3000万个高质量问答知识点，覆盖超过1000万种自营商品的电商知识图谱，更加垂直与聚焦。5个应用：内容生成、人机对话、用户意图理解、信息抽取、情感分类，涵盖零售和金融行业复用程度最高的应用场景，在客户咨询与服务、营销文案生成、商品摘要生成、电商直播、数字人、研报生成、金融分析等领域将发挥广泛的落地价值。

目前，京东云在智能人机对话领域已积累了丰富的产业落地成果。在通用型Chat AI方向，京东云拥有包括京东智能客服系统、京小智平台商家服务系统、智能金融服务大脑、智能政务热线、言犀智能外呼、言犀数字人等系列产品和解决方案，广泛服务了超5.8亿终端用户及17.8万京东第三方商家，与零售、金融、政务、交通等行业场景深度耦合，助力山西大同、河北保定、广东东莞、北京通州等多地政务服务热线智能化升级，与江南农商银行联合推出国内首个能独立、全程办理银行真实交易的VTM数字员工，智能服务应用多点开花。

拆解到细分技术领域，在文本生成方向，基于自研领域模型K-PLUG生成的商品文案，已覆盖了京东3000+品类，累计生成30亿字，带来超过3亿元GMV。在语音生成方向，定制化精品音色只需要30分钟的训练数据，小样本个性化音色克隆只需要10句话的训练样本，覆盖音色数量超过600种。在对话生成方向，推出了可解释的多跳推理、数值推理和高噪音场景下口语化表达的话语权决策新方法，相关技术在WikiHop等四项国际对话推理型AI竞赛中排名第一。在数字人生成方向，目前已具备全栈自研的2D孪生、3D写实和3D卡通3类数字人合成技术，在超4000家品牌直播间开播。

专家称chatgpt对话水平已超9成人类 chatgpt对话水平已超9成人类

与专家对话,专家座谈的英文

最近ChatGPT在各大新闻媒体的热度居高不下，从其对学术规范的冲击到替代谷歌的争议，都可以感受到扑面而来的颠覆性。相对于搜索引擎仍然给人保留了相当一部分信息检索的主动性，ChatGPT几乎是万能管家――它直接提供唯一的答案和解决方案。也因而，它引发了人们普遍的危机感：既然如此，它是否将替代掉我的工作？

作为一个经常“负责解答万事万物”宏观研究员，驱使我接触ChatGPT的一方面是好奇，另一方面也是“被替代”的恐惧――毕竟我们所做的几乎是同行。我花了2天左右的时间与ChatGPT进行各个层面的对话，尝试弄清这台“机器”的能与不能，进而评估两个问题：

1. ChatGPT一进门，是否可以代替屋里所有人？

2. 什么样的特性可以避免被AI替代，并且驾驭AI？

我与ChatGPT的问答主要涉及以下几种类型，我将分别用星级代表我对ChatGPT在此方面实际能力的评估：

一、事实/史实

对于大部分公开资料充分的事实，ChatGPT能进行简单并清晰的总结。但有一点引起了我的注意，即在一些冷门事实上，ChatGPT会发生明显的张冠李戴、移花接木的情况，但它清晰和毋庸置疑的语法对读者构成了陷阱。我向AI询问我研究生时代宿舍楼的历史，可以看到ChatGPT陈述得相当，然而我自己的检索却无法验证其中的大部分内容，反而找到一些证据指向ChatGPT可能基于错误的关键词联想，将这栋楼与另外的建筑搞混了。同样的问题也出现在我询问ChatGPT我工作单位所在的建筑历史时。显然，ChatGPT在处理这些问题方面只是“随口编了个通顺的故事”。

这方面我向ChatGPT的提问内容涉及：经济、物理、甚至是黄焖鸡米饭的制作方法。如果你尝试问明确地问一个已经被研究得很成熟的问题，大概率能得到一个非常系统性的回答。在回答中可以看到，ChatGPT在结构化写作方面的优势非常突出，回答精炼通顺、要点明确，十分易于读者快速理解。

三、对比/评估

这方面我对ChatGPT提问涉及电池的不同技术路线、国别间货币政策框架、方言的差异等。可以发现，ChatGPT进行概念对比并不完全依托既定材料的结论，而是遵循了分类-比较的逻辑思路。不过需要注意的是，在对比复杂成因的事物（比如经济模式等）时，ChatGPT似乎会犯下静态比较等等错误，并可能会错过一些非常重要的深层因素。（华东CIO大会、华东CIO联盟、CDLC中国数字化灯塔大会、CXO数字化研学之旅、数字化江湖-讲武堂，数字化江湖-大侠传、数字化江湖-论剑、CXO系列管理论坛（陆家嘴CXO管理论坛、宁波东钱湖CXO管理论坛等）、数字化转型网，走进灯塔工厂系列、ECIO大会等）

四、议论/评价

如果让ChatGPT评价既有研究比较充分的领域（比如说政策评价等），ChatGPT同样能发挥出结构化写作的相当优势。但在涉及具体人物/政策/哲学困境/审美等的评价上，AI基本上采取了开放、中立、或是官方立场，目前似乎不能指望AI展现出明显的政治/哲学/美学倾向。

五、预测/即时分析

目前为止，ChatGPT无法预测未来也拒绝预测未来。ChatGPT同样无法分析正在发生的事件和数据，问到此类问题是，ChatGPT会直接建议你去寻求权威发布机构和专业观点的支持。

六、创作/建构-----

这部分无法由人类评价，我只能说AI的创造可能提供了另一种审美的视角，但如何评价则因人而异。比如以下的这番创作，使我感到些许奇妙，但其文笔又很难说能打动人。

1.AI的回答可能是真假交织或不完整的，具有相当的迷惑性；

2. AI目前无法获取非公开的事实和结论；

3. AI无法预测，无法对不同的观点赋予权重，也无法进行及时、具体场景的分析；

4. AI无法提供主观和价值层面的判断。

从目前ChatGPT所提供回答质量来看，我仍然认为Google和Wiki等简单易行的替代渠道在多数情形下能提供更优质的信息，而在专业的领域内，专业的信息渠道和检索能力将更占有压倒性优势。不过我也相信，随着时间推移，以上1、2、3点短板都可能得到改进，但其中隐含的一个关键问题可能很难被解决：我们在获得ChatGPT回答的同时，并没有被告知其背后的信息来源和处理过程，亦不知道ChatGPT在回答过程中省略了什么。在更宏观的维度上，AI对事实的误解和扭曲可能具有广泛的社会危害，进而挑战我们的集体记忆与共识。我们需要认真地从社会和个人两个层面来思考AI时代的诸多“何去何从”。

在与ChatGPT聊天时，我时常感觉到自己在疑惑：与我对话的这台机器是否真的在思考，抑或是，它只是用流畅的语法来让我觉得它在思考，而它实际上或许只是概率的运算，并不“理解”自己在说什么？正因如此，它才会有以上种种缺陷，甚至是“一本正经地胡说八道”。不过，我对其底层技术的细节十分外行，这个问题似乎更多是留给“图灵测试”等哲学话题了。不过我想，既然现代的语言哲学已经揭示了语言对于思维塑造的重要性，那么既然AI能够熟练地运用语言框架，我们或许也不能完全拒绝承认AI可能拥有了思考的能力――也因而，AI与人类的竞争必然存在。（华东CIO大会、华东CIO联盟、CDLC中国数字化灯塔大会、CXO数字化研学之旅、数字化江湖-讲武堂，数字化江湖-大侠传、数字化江湖-论剑、CXO系列管理论坛（陆家嘴CXO管理论坛、宁波东钱湖CXO管理论坛等）、数字化转型网，走进灯塔工厂系列、ECIO大会等）

就输出的结果而言，ChatGPT和人类的“研究员”们（不幸的是，我正是其中一员）有很多相似点――他们都向受众提供了“似然正确的答案”。考虑到AI未来非线性发展的路径，它们所能提供的“似然正确性”还会明显地提升，或许很快我们便将看到AI与人类的“研究员”的直接竞争，而这在金融领域内或许会十分明显。我时常会听到类似这样的灵魂拷问：究竟是真相重要还是回答重要？如果是后者的话，那么研究员似乎确实没有什么存在的价值了。但这个问题显然不能如此消极地回答，我想更为重要的是思考：人类将如何证明其驾驭AI、而非被AI驾驭的价值呢？什么样的态度和能力是重要的呢？我思忖了一些时间，有一些未必成熟的想法：

• 发现和提问的能力：如果答案终将跟随算力变得越来越廉价，那么发现并精确地描述的问题，其价值将更胜于答案；

• 独立与批判性的逻辑框架：我们将越来越频繁地面对各类虚假事实和错误结论的挑战，扎实的知识储备是必要的，同样也需要独立、警惕和批判的态度，以及对任何信息进行交叉验真的技能也必不可少。

• 深度独创研究的能力：AI归纳梗概的高效率和清晰的结构性表达，将使得涉及浅层知识的内容创造和传播变得极端高效，以及冗余。而研究者需要拥有的竞争优势在于：用深度、独创、实在的研究，对浅知识形成压倒性的增强。

• 信息赋权和决策的能力：我不怀疑AI最终会具备一定的预测能力。但人类所不同的是，我们对信息作出自己的赋权，并作出决策、付诸行动。我们的精力将越来越注重终端的决策，提高决策的胜率、并降低错误决策的影响，将是人类越来越不能回避的问题。

• 杜绝语言的腐败：这一点想法，来源于我看到的一篇用ChatGPT做的城市发展远景规划，其中竟也充斥着相当多官样文章。Rubbish in rubbish out，我们太习惯用复杂的语言来掩饰真实的目的、扼杀创新的想法，既然AI提供了语言使用的一种新的形式，创造了新的可能，我们是否可以改变“语言的腐败”？――精炼直白，直抵核心。

行文至此，我也想到人类玩家的另一个、或许也是最凸出优势：相比起AI而言，大多数人在很长一段时间内仍将更愿意相信人类。何然？人未必比AI更为正确，但具体的人可以成为明确归咎的主体，而他们对价值的鲜明坚持也使得他们更为鲜活可爱。我想最重要（也可能是有点中二）的一点是，是要有身为人类的觉悟，承担起全部的风险和责任，勇敢地进入与AI――这个人类造物共存的新世界。

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