【/h/]随着2023年ChatGPT的诞生，【/k0/]国内外人工智能（AI）大模型“你争我夺”，让人类看到了通用人工智能的曙光，也激发了各行业参与核心技术底座的竞争，积极探索大模型商业化的路径。

【/h/]拥有全栈式人工智能技术平台的田芸李飞在AIGC（Generative Artificial Intelligence，生成式人工智能）潮流中推出了行业领先的大型模型“田芸天枢”，并发布了国产人工智能边缘推理芯片。近日，《证券时报》采访团走进田芸李飞。该公司董事长兼首席执行官陈宁周一接受了《证券时报》常务副总编辑的专访，阐述了如何从芯片、算法、数据和应用等方面运行“数据飞轮”，构建人工智能自主可控生态系统。

【/h/]对于人工智能未来的发展节点，陈宁预测“未来三年是关键阶段，全球80%的企业可能跑在大模型上；也许五年后机器人和数字人的数量将超过人类的数量，七年后大模型的智慧将超过我们的大脑。”

【/h/]人工智能面临四大挑战。

【/h/]证券时报记者:与同行相比，田芸李飞有哪些不同的竞争力？

【/h/]陈宁:田芸李飞拥有国内较早的人工智能团队，具备自主研发设计AI算法和AI处理器芯片的能力，形成了“算法芯片”的核心技术竞争力，即加快设计算法计算定制处理器。特别是在大模型时代，我们已经掌握了高效率和低成本的人工智能芯片，这是田芸李飞独有的核心技术壁垒。此外，我们在城市公共安全、交通、精细化治理、商业等领域持续推进产业化，因此应用落地也是我们的特色之一。

【/h/]证券时报记者:人工智能技术应用的难点在哪里？

【/h/]陈宁:人工智能产业发展面临算法、芯片、数据和市场接受度的挑战。

【/h/]在算法层面，在大模型出现之前，大部分AI算法更侧重于细分特定场景，泛化能力有限，而大模型则带来了普适性和场景泛化的可能性。芯片方面，虽然成本有所下降，但人工智能芯片仍面临高成本，中国迫切需要实现芯片产业的自主可控。在数据问题上，现实世界中的物联网已经沉淀了海量数据，但仍需要消耗大量成本用于数据治理，然后才能用于训练人工智能算法和促进AI的应用。最后，市场接受度有待提高，需要逐步探索细分场景下的商业模式，实现商业价值闭环。

【/h/]探索通用人工智能商业模式

【/h/]证券时报记者:AI产业化发展到了什么阶段？

【/h/]陈宁:人工智能的产业化发展可以分为To G（面向政府客户）的基础设施阶段、To B（面向企业客户）的技术赋能阶段以及商业模式和病毒式复制产品驱动的To C（面向普通用户）的爆发阶段。

【/h/]过去10年，AI行业基本完成了To G的基础设施建设，正在向To B的企业级服务转变；据估计，大约三年后，人工智能行业将走向ToC服务，特别是随着ChatGPT和multimodal模型的逐渐成熟，行业最终将走向ToC服务。

【/h/]证券时报记者:您预计人工智能何时会像互联网时代的电子商务一样大规模出现？

【/h/]陈宁:据估计，在未来五到十年内，我们每个人都将拥有三个机器人，例如具有家庭生活服务的智能机器人，办公环境中的工作机器人，以及无人驾驶汽车或低空载人无人机来帮助高效出行，从而节省80%以上的日常工作和生活时间。我们可以继续探索大脑的未知区域或探索节省的时间。

【/h/]证券时报记者:田芸李飞打算从哪些方面拓展人工智能的商业价值？

【/h/]陈宁:作为一家在科创板上市的人工智能平台企业，我们专注于突破多模态大模型的算法和人工智能芯片，并联合设计它们。结合当前国际环境和国内技术，打造算法芯片技术平台，以国内技术推动多模态大模型技术的成熟和人工智能芯片的进步。

【/h/]与此同时，田芸李飞将关注技术的成熟度、场景组合的商业价值，以及克服产业化问题以确保人工智能产品的安全性。目前，国际上存在人工智能快速发展的“加速派”和“结盟派”，主张人工智能发展的每一步都应与人类价值观去结盟。尽管目前还没有标准答案，但我们需要能够确保人工智能以开放的心态通过国际对话为人类服务。正如田芸·李飞对所有产品经理的要求，核心标准是打造有温度的AI产品。

【/h/]证券时报记者:田芸李飞推出了“田芸天枢”的大型车型。这个大模型有什么特点？

【/h/]陈宁:“田芸·舒天”大模型是国家网信办备案的大语言模型，具有长语境和低成本推理能力。考虑到大模型与行业结合的效率，超越语境的能力非常重要。此外，目前以NVIDIA为代表的人工智能训练芯片在全球可谓“一骑绝尘”。培训很重要，但培训不是目的。大模型在千行百业中的推理应用是产业化的终极目标。我们预测，未来五到十年，人工智能推理芯片的需求将达到一万亿。

【/h/]作为中国人工智能芯片生态的组成部分，田芸李飞专注于人工智能边缘推理芯片，希望通过芯片将大模型的技术赋能到千行百业。因此，在2023年11月的高交会上，田芸李飞发布了一款国产14纳米工艺模型边缘推理芯片，该芯片可以扩展以支持数千亿个大型模型的部署。特别是小芯片技术可以一次设计芯片并多次封装，可以降低成本，满足各领域对不同规格的大型模型推理芯片的市场需求。

【/h/]具有持续自我进化的城市智能体

【/h/]证券时报记者:田芸李飞“自我进化的城市代理战略”的内涵是什么？如何实现我国通用人工智能产业的发展？

【/h/]陈宁:中国人工智能产业突破和产业化的核心在于“两条腿走路”:一方面是掌握算法和芯片关键核心技术的自主性和突破性，另一方面是发挥差异化优势。例如，深圳在全国率先提出开放“全域全时场景应用”，将整个城市视为深度学习的智能体，利用各领域场景产生的高质量数据训练人工智能算法；AI芯片由算法定义，然后通过中国制造的高性价比AI芯片推动更多千行百业的AI应用，形成应用生产数据、数据训练算法、算法定义芯片和芯片大规模推广应用的“数据智能飞轮”。

【/h/]中国通用人工智能产业发展的关键在于运行“数据飞轮”，发掘应用和数据的差异化优势，通过下游场景和数据推动算法芯片的技术进步，并通过应用场景推动技术发展，驱动“数据飞轮”，而自我进化的城市智能体正是这个飞轮的核心引擎。

【/h/]我们还在与深圳和中国一些头部城市合作探索AI技术标准，我们将技术等级划分为L1至L5级，对应“无纸”、“无眼”、“无手”、“无脑”和“无管”的智能等级技术标准，以衡量该城市智能体的进化程度。

【/h/]证券时报记者:目前人工智能行业仍处于“烧钱”阶段，而田芸李飞正在加大研发投入。考虑到公司的现状，你能给投资者更多信心吗？

【/h/]陈宁:参考人工智能发展的客观规律，2012-2018年是人工智能时代的“技术找场景”阶段，涌现出许多独角兽企业，开发出许多算法和技术分别寻找相应的落地场景；随后市场逐渐回归理性，进入“应用为王”“场景反哺技术”的阶段。预计到2030年将达到一个转折点，出现人工智能算法和芯片的通用技术平台，可以低成本、高效率地满足技术和产品的精准需求，形成商业价值闭环，甚至出现人工智能时代的“电商平台”。例如，AI智能体将成为人工智能时代类似智能手机的地方。

【/h/]基于人工智能发展的三段论，田芸·李飞在第一阶段不断巩固算法底层的技术平台，并为第二阶段做准备。目前已抢占安防、城市治理、城市物联网等丰富入口场景和客户资源。在“场景反馈技术”阶段，我们沉淀和打磨了底层算法芯片的技术平台，打磨了泛化能力，提高了工作效率，产出了高质量的数据。

【/h/]目前，人工智能产业已经进入第二阶段的尾声。田芸李飞公司努力开发多模态大模型和神经网络处理器芯片，特别是低成本和国产技术的人工智能推理芯片，已成为多模态大模型的载体。

【/h/]（文章来源:证券时报）