5月6日，科大讯飞（002230.SZ）正式发布讯飞星火认知大模型（下称“星火”）。当有的厂商为大模型不确定的商业化落地前景感到焦虑时，科大讯飞迎头赶上，不仅现场收集问题进行测试，还针对大模型推出七大评测维度。更重要的是，红星资本局注意到，科大讯飞成为了国内率先将大模型落地应用的厂商，并推出了推出面向教育、办公、车载等行业的解决方案。科大讯飞在AI领域十年如一日的积累，在此时成为了可以燎原的星火。

现场收集问题进行测试

【资料图】

科大讯飞动真格，七大维度评测

科大讯飞一上来就是动真格。

5月6日，在发布会现场，科大讯飞的董事长刘庆峰、研究院院长刘聪在发布会现场用几分钟收集了上千个问题，并随机抽取了5个问题现场测试。

——“外星人感冒了需要戴口罩吗？”

——“我想把40㎡的房子装修成70㎡的感觉，请给出可行的方案。”

——“公众场合大声喧哗会影响别人的心情，那小声讲话是不是就不会影响？”

如果只靠回答这些问题来证明星火的能力，那科大讯飞恐怕又会落入俗套，刘庆峰显然看得更加长远，不是从企业、而是从整个行业的角度去看待问题。

“我特别想说的是，如果我们要让认知智能真的解决社会刚需（问题），而不是简单地做PR、做宣传的话，我们就要建立一套实实在在的用科学系统来评测的体系。”刘庆峰说。

作为人工智能领军之一，科大讯飞通过认知智能全国重点实验室牵头设计了评测体系，并与相关联盟共同探讨形成了覆盖七大维度的481个细分任务对通用认知大模型进行评测。

其中，七大维度指的是文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数字能力、编程能力和多模态，星火在此次的发布会上被现场考验了每一个维度的问题。

——“请问孔子在2008年的奥运会上说了些什么？”

——“等腰三角形的顶角是底角度数的2倍，请问这个三角形的底角是多少度？”

——“俗话说，男子汉大丈夫宁死不屈；但俗话又说，男子汉大丈夫能屈能伸。这两种说法应该怎么理解呢？”

红星资本局在现场注意到，星火在个别维度上的表现偶有瑕疵，但整体表现优秀，尤其是在最后一个维度多模态上，它的表现可谓是惊艳。

先是刘聪语音输入要求，让星火以“立夏”为题写一篇200字散文，然后又要求星火以温柔的男声朗读，每个任务星火都完美达成。甚至，在被提出生成女性形象的虚拟人朗读时，星火只用不到10秒的时间成功生成虚拟人的视频。

从接受语音需求到文本生成，再从语音朗读到实时生成虚拟人，星火展现了大模型能达到的丰富形态和能力，让我们认识到大模型在生活中存在的另一种无限可能。

业界尚愁落地不确定性

科大讯飞一口气推出多款落地产品

当前，业界普遍还认为，通用认知大模型的商业化前景尚不明确，行业落地存在不确定性。而科大讯飞凭借在AI领域的多年积累，此次一口气推出了搭载大模型的多款产品。

以教育领域为例，搭载星火的科大讯飞AI学习机T20系列实现了中英文作文类人批改。

刘庆峰认为，在语言学习的过程中，作文能力很难得到提升。因为针对性的指导和批改耗时耗力，老师很难对每一个学生的情况进行深度的分析、教导，而星火带来了全新的体验。

从现场实时演示来看，和传统学习机一样，该学习机也能进行针对字词标点纠错、识别句式修辞错误等基础批改，同时，该学习机还能围绕写作要求分析全篇结构和文采，如某一句可以优化、建议加入动作描写和神态描写等。

相对来看，学习机可能只调用了星火在文本生成、语言理解等维度的能力，另一产品更能综合地体现星火多维度的能力——“大模型+数字员工”。

在发布会上，刘聪要求星火复盘科大讯飞的“飞凡计划”（招收优秀应届毕业生的招聘项目），在无人操作的情况下，星火自动登录HR系统，并根据要求导出数据、分析数据、生成PPT。

红星资本局注意到，在整个过程中，星火或动用了语言理解、逻辑推理、数字能力、编程能力和多模态等多维度的能力完成指令。

星火正在对科大讯飞的“飞凡计划”进行复盘

事实上，除了上述两个领域外，科大讯飞还发布了星火在办公和汽车等领域的行业应用成果，如“大模型+智能办公本”、“大模型+讯飞听见”和“大模型+智能座舱”等。

从目前推出的大模型进度来看，科大讯飞毫无疑问是率先应用落地的厂商。可以说，星火的现在，或许可能就是不少投身AI创业浪潮之人还在畅想的未来。

科大讯飞的多年积累

从数据、算法到模型、算力均有优势

为什么科大讯飞能成为率先将大模型应用落地的厂商？

正如刘庆峰在此次发布会上说的，“这一次认知大模型本质上是一次对话式的通用智慧的涌现，语音和语言的核心能力是一个基础条件。”

红星资本局注意到，科大讯飞最早在2011年就承建了语音及语言信息处理国家工程实验室，而且在认知智能领域中不断投入进行研发，有长达十几年的积累。

以数据为例，刘聪今年曾对媒体透露，在严格遵守适用法律法规前提下，科大讯飞在多年认知智能系统研发推广中积累了超50TB的行业语料和每天超10亿人次用户交互的活跃应用。

当然，光有数据积累是不够的，还需要优秀的算法和模型。

科大讯飞财报曾披露，其在认知智能大模型最核心的Transformer深度神经网络算法方面拥有丰富的经验，且已广泛应用于科大讯飞的语音识别和图文识别等，已达到国际领先水平。

另外，科大讯飞现已开源6个大类、超过40个通用领域的系列中文预训练语言模型，相关模型库月均调用量超1000万，在Github平台获得星标数位列同类中文预训练语言模型前列。

这也体现在科大讯飞连年增长的研发费用中。红星资本局翻阅财报发现，在过去五年中，科大讯飞的研发费用分别为12.63亿元、16.40亿元、22.11亿元、28.30亿元和31.11亿元。

更为重要的是，科大讯飞在算力上占据优势。

科大讯飞在今年4月曾通过投资者关系活动记录表披露称，其在总部自建有业界一流的数据中心，且已建成4 城7中心深度学习计算平台，为大模型训练平台建设奠定了硬件基石。

这些或许是科大讯飞喊出“10月底整体赶超ChatGPT”的底气，我们拭目以待。

（唐浩）

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