12月17日，由《財經(jīng)》雜志、財經(jīng)網(wǎng)、《財經(jīng)》智庫、財通匯聯(lián)合主辦的“《財經(jīng)》年會2023：預測與戰(zhàn)略”在北京舉行。商湯科技董事長兼CEO徐立在會上表示，標準化不是對AI行業(yè)的限制和約束，而是賦予了行業(yè)更多想象力，其核心在于推動形成產(chǎn)業(yè)共識，從而加快行業(yè)分工，讓技術(shù)的使用成本大幅降低，最終推動產(chǎn)業(yè)應(yīng)用蓬勃發(fā)展。

以下為發(fā)言實錄，投資界（ID：pedaily2012）整理：

大家好，我是商湯科技徐立，很高興又一次來參加《財經(jīng)》年會。今天我跟大家講的是人工智能時代的標準化之道。

首先談一談AI的下一步，人工智能真正打破了我們認知的邊界，科研創(chuàng)新有幾類范式，總體上來說，可以歸結(jié)為經(jīng)驗歸納和推理演繹。但是我們會發(fā)現(xiàn)推動我們認知邊界進步的往往是猜想。去年我們談?wù)摿巳斯ぶ悄茉诂F(xiàn)在這個階段有可能幫助我們新型的猜想，推動新的科研創(chuàng)新范式。講到范式，按既定的方法推理出一種對應(yīng)的模式，對應(yīng)的概念漢語里有沒有同樣的詞呢？答案是肯定的，比如建筑行業(yè)里有一個法式的術(shù)語，我們可以認為法式就是范式的一個古法的表達。

我們在各地看到不同的古建筑，滕王閣、福光寺等等，這些建筑千奇百怪，但我們一眼能看出它是什么風格，原因是什么呢？因為這些建筑有標準的結(jié)構(gòu)，從臺基、梁架等等一系列的標準，這和人工智能的落地完全是一樣的，從底層的基礎(chǔ)算力，數(shù)據(jù)，算法模型，再到解決方案，形成了標準化的結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)中的各個模塊也需要標準化，凡構(gòu)屋之制，皆以材為祖，你只要告訴別人是幾分的材，別人就能夠根據(jù)3：2的比例打造產(chǎn)品。今天我們把人工智能的模塊形成一種標準化認知的共識之后，才來進行精細化分工。

講到人工智能，很多人認為場景非常不一樣，智慧城市也好，智慧醫(yī)療也好，看似千奇百怪，但歸根結(jié)底我們打造的是人工智能模型的標準化模塊，比如模型可以分為感知智能、決策智能等，這些模型的打造，就跟我們打造“材”是一樣的。很多人說模型的打造會比較多元化，定制化需求會比較多，誠然在行業(yè)之初，一定是定制化需求為主的，因為沒有標準部件。斗拱也是這樣的，一上來會有很多不同的需求，但當它打造的定制化足夠多的時候，再進行標準化，就好像榫卯有不同的結(jié)構(gòu)。就好像樂高的積木玩具，樂高有很多基礎(chǔ)的形狀，不同的積木，如果把它構(gòu)建在一起可以形成標準化搭建模式。我們生產(chǎn)的人工智能模型目前達到了一萬個，當需求越來越多的時候，漸漸的進入一種標準化的、模型化的產(chǎn)業(yè)推進。

有了結(jié)構(gòu)標準化，有了模型標準化，整個生產(chǎn)的過程，實際上也是標準化的，人工智能有基礎(chǔ)的算力，包括預訓練的大模型、行業(yè)模型的微調(diào)等等一系列標準化流程，這些流程已經(jīng)形成了現(xiàn)代AI產(chǎn)業(yè)的共識。比如算力，算力有AIDC，并且可以面向不同的客戶。講到通用大模型，目前來說，行業(yè)的通用大模型已經(jīng)變得非常普遍，視覺也有視覺的大模型，因為有了預訓練、大模型的模式，我們才能進入到行業(yè)的細分模型，這也是我們?yōu)槭裁纯梢杂煤眯袠I(yè)里很多模型來做行業(yè)應(yīng)用的原因，就是因為對生產(chǎn)流程進行了標準化。目前商湯這樣的標準化生產(chǎn)流程支持超過七成以上行業(yè)業(yè)務(wù)。

有了生產(chǎn)的標準化之后，接下來就能夠推動行業(yè)應(yīng)用大規(guī)模本土化，雖然我們的流程看上去都一致，但行業(yè)模型不一樣所以我們可以賦能行業(yè)應(yīng)用。比如左邊的建筑物，各有各的不同，千奇百怪，但是它的生產(chǎn)流程還是依照建造的基本流程，所以行業(yè)應(yīng)用智慧城市、商業(yè)、汽車到生活，都采用了以通用的算力、通用大模型、行業(yè)細分模型的標準化之路。

標準化不是限制行業(yè)，比如傳統(tǒng)當中的手藝傳承，是一種師父教徒弟的概念，因為沒有定義好標準化流程，很難規(guī)模化。但如果把它做成產(chǎn)業(yè)化，需要進入到真實的行業(yè)當中，進入標準化的環(huán)境，并且推動產(chǎn)業(yè)化。

當然這樣的一個標準化的認知，因不同時空下共識，十年前不是這樣的，比如建筑的標準化，在古希臘神廟的標準化，長寬的比例是黃金分割點，但我們講的建筑，像佛光寺，其實是內(nèi)切圓、外切圓的比例1：2的關(guān)系，雖然不一樣，但在當時時代形成了一種認知模式，就能推動當時的產(chǎn)業(yè)化。

標準化不是約束，標準化的核心在于能夠更好的推動產(chǎn)業(yè)的共識，從而使得分工變快。比如鐵軌，軌道的定義我們用兩匹馬中間的距離定義軌道的寬度，在同軌的過程中才能推動整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。我們的電源插頭標準化，使得電氣化變得可能。萬維網(wǎng)上所有網(wǎng)頁的接入點標準化才使得網(wǎng)絡(luò)時代的發(fā)展。建筑也有同樣的標準化，在現(xiàn)代鋼筋混凝土的機器當中，也有同樣標準化的設(shè)置，板架+柱的標準化設(shè)計。雖然流程是標準化的，但它可以帶來完全不一樣的建筑風格。

從定制化到標準化不是簡單的，人工智能經(jīng)歷了以下三個階段：第 一，當需求來的時候，我們需要完成單點突破，單點的人工智能的模型一定要解決它是不是比人工好的問題，我們通常稱為跨越人工紅線，在十年前，很多垂直的應(yīng)用漸漸跨越了人工紅線。很多商業(yè)化場景是綜合復雜的多模塊聯(lián)動的應(yīng)用場景，需要把牽扯到的所有模塊都能夠突破所謂的人工紅線，這里面需要解決很多長尾問題。比如流水線上只有一個模塊AI化，其他都沒有AI化，瓶頸一定在沒有AI化的地方，只有把所有的模塊全部AI化才能形成價值閉環(huán)。形成價值閉環(huán)和真正做到規(guī)?；?、標準化還有一個很大的點，就是怎么樣通過設(shè)置標準化進行分工，使得最后的成本能夠降低。如果成本過高，一樣沒有辦法進行大規(guī)模的覆蓋。

舉一個例子，比如圍棋，數(shù)十億的投入，假設(shè)把圍棋當成一種生產(chǎn)力的職業(yè)，可能需要數(shù)十年才能收回成本，這樣的投入和產(chǎn)出一定不是一個數(shù)字化升級的概念，所以就需要把AI的生產(chǎn)、AI部署的過程變得更加標準化，變得成本更低。

縱觀整個時代，我們時代當中的每一個時間點，我們都可以認為它是被技術(shù)驅(qū)動的，歷史上都是用技術(shù)來命名時代，信息時代、電器時代、石油時代、蒸汽時代等等，在現(xiàn)在這個時間點上能不能用AI來命名時代，取決于它能不能把我們這個時代生產(chǎn)要素的成本規(guī)模化下降，從而才能讓AI走進千家萬戶。舉兩個例子，電力的成本大幅下降以后才能盈利電器時代大的拐點，通信的成本規(guī)?；陆档臅r候，才能有現(xiàn)在的規(guī)模，如果我們的工業(yè)成本和二十年一樣，相信很多事情是不會發(fā)生的。這部分基礎(chǔ)設(shè)施只是因為有人推動了標準化、規(guī)模化的擴張，使得成本下降。人工智能也一樣，也需要在人工智能里參與更加投入的把規(guī)?；⑵饋?，使得真正意義上把成本降下來。

今天我們可以看到，從算力的提供，從模型的生產(chǎn)等一系列的層面上，比幾年前人工智能模型生產(chǎn)成本已經(jīng)大幅下降了，所以我們相信人工智能的普惠，才能幫我們穿越又一個經(jīng)濟周期，才能推動我們百年的發(fā)展。