作 者：微瀾

來 源：正和島（ID：zhenghedao）

一、所有的行業(yè)都值得被AI重做一遍

“當(dāng)下，所有的行業(yè)都值得被AI重做一遍?！?/span>

隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，不斷滲透到各行各業(yè)當(dāng)中，這句話正在成為人們的共識。
事實上，回顧過去的互聯(lián)網(wǎng)時代、移動互聯(lián)網(wǎng)時代以及數(shù)智化時代，每一次新興技術(shù)出現(xiàn)時，“所有的行業(yè)都值得被xx重做一遍”這種類似的話總是會被反復(fù)提及，這背后其實有兩點原因：

第一，AI（新興技術(shù)的應(yīng)用）能夠帶來生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率方面的質(zhì)的飛躍，對過去的傳統(tǒng)行業(yè)實現(xiàn)肉眼可見的降維打擊。

正如達(dá)里歐在《原則2》中寫道：“衰落的伏筆總是埋在黃金時代，鼎盛的主體會在傾瀉的頹勢中逐漸式微。”

微軟、惠普等個人計算機企業(yè)的大量興起導(dǎo)致IBM的衰退；

蘋果、華為等智能手機廠商造就了諾基亞為代表的傳統(tǒng)手機的消亡；

包括在數(shù)智化時代，諸多企業(yè)通過對供應(yīng)鏈上下游的優(yōu)化管理實現(xiàn)了降本增效，從而與同行拉開差距。

這樣的故事，在每一次新技術(shù)到來后都反復(fù)上演。

第二，AI（新興技術(shù)的應(yīng)用）將開創(chuàng)全新的應(yīng)用模式與產(chǎn)業(yè)機遇。

需要注意的是，AI（新興技術(shù)的應(yīng)用）可不僅僅是只能實現(xiàn)效率層面的提升。

拿蒸汽機來說，蒸汽機除了推動蒸汽輪船、蒸汽火車的出現(xiàn)，帶來運力的大幅度提升，緊接著帶來的是，世界的政治、經(jīng)濟以及文化版圖都發(fā)生了巨大的改變；更別說之后福特流水線的誕生，帶來了制造業(yè)理念的顛覆性變革。

而正如蒸汽機技術(shù)應(yīng)用于大量領(lǐng)域和產(chǎn)業(yè)，“所有行業(yè)值得被AI重做一遍”這樣一句話也已經(jīng)在照進(jìn)現(xiàn)實了。

當(dāng)然，盡管說所有行業(yè)值得被AI重做一遍，我們又該如何用AI對其它行業(yè)進(jìn)行重做呢？

首先可以重新認(rèn)識AI，人工智能有4個階段，具體可以分為：

第一階段，性能調(diào)優(yōu)。通過優(yōu)化算法和技術(shù)來提高人工智能的性能；
第二階段，降本增效。將已經(jīng)相對成熟的人工智能技術(shù)應(yīng)用到合適的場景當(dāng)中為企業(yè)和個人降本增效；
第三階段，簡單服務(wù)。即一次就能為你解決問題的服務(wù)。比如，會計、法律服務(wù)、設(shè)計師甚至是心理咨詢師，他們提供的都是單次服務(wù)，這種服務(wù)很容易被AI學(xué)會和標(biāo)準(zhǔn)化。
第四階段，復(fù)雜服務(wù)。復(fù)雜服務(wù)指的是能夠持續(xù)伴隨你、了解你并且為你提供長期個性化建議的服務(wù)。

目前來看，大部分AI或者說對人工智能的應(yīng)用，還處在從性能調(diào)優(yōu)，朝著降本增效及簡單服務(wù)進(jìn)化的階段，在營銷、自動駕駛，及具身機器人等諸多領(lǐng)域AI應(yīng)用其實已經(jīng)顯現(xiàn)，我們也能看到許多相關(guān)的案例。

比如就在7月5日，2024世界人工智能大會（WAIC2024）中國電信星辰人工智能生態(tài)論壇上，中電信人工智能科技有限公司和中國電信人工智能研究院（TeleAI）聯(lián)合發(fā)布了一款名為星辰大模型·軟件工廠的多模態(tài)大模型產(chǎn)品。

星辰大模型·軟件工廠發(fā)布

作為全球首個針對編程（軟件開發(fā)）領(lǐng)域的大模型軟件，星辰大模型·軟件工廠一經(jīng)發(fā)布就引起了諸多反響和行業(yè)的熱議。

有人說：“星辰大模型·軟件工廠的出現(xiàn)可以讓一人‘成軍’?！?/span>

還有人評價到：“從軟件開發(fā)從業(yè)者的角度來看，星辰大模型·軟件工廠的出現(xiàn)無疑將帶來從月到天，從天到時的軟件開發(fā)范式新變革。”

那么，星辰大模型·軟件工廠又是如何通過生成式AI（多模態(tài)大模型）給軟件開發(fā)領(lǐng)域帶來這種顯而易見的改變呢？

二、星辰大模型·軟件工廠：讓AI開發(fā)更“AI”

在回答上面這個問題前，我們可以先簡單了解下軟件開發(fā)的演變趨勢：

1. 早期時代：軟件開發(fā)的起源最早可以追溯到20世紀(jì)40年代，當(dāng)時的計算機程序是直接使用二進(jìn)制代碼，這種編程方式低效且難以理解。
到了20世紀(jì)50~70年代，高級編程語言的誕生和結(jié)構(gòu)化編程概念的形成，讓程序變得更加清晰、模塊化，極大提高了軟件開發(fā)效率。

2. 個人PC時代：20世紀(jì)80、90年代，伴隨著個人PC時代的普及，集成開發(fā)環(huán)境（IDE）和各種編程語言的編譯器等軟件開發(fā)環(huán)境和工具得到了極大的發(fā)展，我們聽過的C 、Java和Python等語言也正是這一階段開始流行的。

3. 互聯(lián)網(wǎng)時代：到了21世紀(jì)初，隨著互聯(lián)網(wǎng)普及開來，軟件開發(fā)的發(fā)展趨勢呈現(xiàn)出敏捷開發(fā)的特點——強調(diào)快速迭代和跨功能團隊的合作。

4. 大數(shù)據(jù)時代：這階段我們大多數(shù)人就比較熟悉了，隨著云計算技術(shù)的快速發(fā)展，軟件開發(fā)也變得更加靈活和可擴展，微服務(wù)架構(gòu)（通過將應(yīng)用程序分解為一組小型、獨立的服務(wù)，提高了系統(tǒng)的可維護(hù)性和可擴展性）的軟件設(shè)計方式和低代碼/無代碼開發(fā)平臺進(jìn)一步提高了開發(fā)效率和降低了軟件開發(fā)的門檻。

時至今日，在生成式AI技術(shù)日臻成熟的背景下，于結(jié)構(gòu)化的編程語言而言，生成式AI在很多方面處理起來都更加簡單和高效，軟件開發(fā)難度和上手門檻越來越低，效率越來越高以及成本越來越低成為了一種必然趨勢。

不過必須要承認(rèn)的是，當(dāng)下AI開發(fā)依舊存在一些痛點：

1. 流程復(fù)雜：從端到端的應(yīng)用開發(fā)包括需求分析、設(shè)計、編碼等多個復(fù)雜環(huán)節(jié)。自動化整個流程需要涵蓋廣泛的知識和處理復(fù)雜的決策邏輯，這對于目前的人工智能系統(tǒng)來說是一個挑戰(zhàn)；
2. 溝通協(xié)作成本高：軟件開發(fā)從來就不只是技術(shù)活動，還包括溝通協(xié)作、問題解決等人類因素，而這些恰恰是目前的AI技術(shù)難以覆蓋到的；
3. 需求定制化：每一個開發(fā)項目都有獨特性，包括特定的業(yè)務(wù)邏輯、技術(shù)棧、開發(fā)規(guī)范和客戶需求等，也因此要創(chuàng)建一個能夠廣泛適應(yīng)這些個性化需求的端到端自動化工具是很困難的。

而這也正是星辰大模型·軟件工廠被推出的原因。

作為一套全新的開發(fā)工具，星辰大模型·軟件工廠是中國電信人工智能研究院以需求設(shè)計編寫為核心，通過使用語言模型生成程序代碼的基礎(chǔ)底座型平臺。

此外，中國電信人工智能研究院還為企業(yè)提供了從項目創(chuàng)建到應(yīng)用、自動寫代碼、上線、更新以及后續(xù)迭代等全流程自動化應(yīng)用生成等全流程工具，從而讓需求分析和業(yè)務(wù)人員可以快速搭建自身的業(yè)務(wù)應(yīng)用。

可能這么一大段描述，大家很難具體感知到星辰大模型·軟件工廠的獨特之處，這里我可以舉個例子。

一般來說，一個軟件開發(fā)項目的過程可以分為以下幾個階段：

需求分析——產(chǎn)品設(shè)計——產(chǎn)品研發(fā)——測試部署——產(chǎn)品迭代（新增需求）——交付。

傳統(tǒng)軟件研發(fā)過程

拿產(chǎn)品研發(fā)環(huán)節(jié)來說，按照傳統(tǒng)的軟件開發(fā)流程，一般是由10~15人開發(fā)人員分成不同的小組，夜以繼日地開發(fā)、討論，想要進(jìn)入下一個環(huán)節(jié)，可能需要半個月~1個月的時間；

而到了測試部署環(huán)節(jié)，測試人員需要開展單元測試、集成測試等，撰寫測試報告，并再次回到研發(fā)階段進(jìn)行開發(fā)討論，修改bug，整個過程可能又需要十幾天乃至數(shù)十天。

這還沒完，產(chǎn)品還面臨迭代、增加需求等問題，這個環(huán)節(jié)同樣需要花費大量的精力和時間，最終等到客戶全部需求都落實，才算真正完成交付，并且整個過程還可能因為各種意外拉長開發(fā)時間戰(zhàn)線甚至是項目推遲。

而如果借助星辰大模型·軟件工廠進(jìn)行軟件開發(fā)，無疑是把上述的所有環(huán)節(jié)在實操難度、時間維度、協(xié)作融洽度等多方面都簡單化了。

同樣的一個項目，傳統(tǒng)的產(chǎn)品研發(fā)需要15個開發(fā)員工、20天時間，借助星辰大模型·軟件工廠的生成式AI大模型，則只需要2名員工1天時間就能搞定；

再拿測試部署環(huán)節(jié)來說，星辰大模型·軟件工廠具備一鍵部署的功能，可以在完成測試的同時直接修改bug，傳統(tǒng)的測試部署需要數(shù)天，星辰大模型·軟件工廠可能數(shù)分鐘就完成了；同樣，在產(chǎn)品迭代環(huán)節(jié)，星辰大模型·軟件工廠也只需要修改PRD特定部分，就可以迅速完成部署。

可以說，在很多我們平常容易忽視的領(lǐng)域，AI已經(jīng)在持續(xù)地改造大部分傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程，將我們的工作效率帶到前所未有的高度。

而這對于眾多中小企業(yè)老板和我們大多數(shù)人來說，是一次巨大的挑戰(zhàn)，但也是當(dāng)下AI時代又一次拉開差距的機會。

改變正在發(fā)生，我們不能視而不見。

三、星辰大模型·軟件工廠“橫空出世”的背后，為什么是中國電信？

在今年3月份的《哈佛商業(yè)評論》中一篇文章《人們究竟如何使用生成式AI》提了一個有趣的問題：

在全球十多億腦力勞動者當(dāng)中，只有大約15%在使用生成式AI工具，那么，剩下的85%為什么不使用？

回答是有些人認(rèn)為現(xiàn)階段沒有起到太大作用，有些人則因為它們經(jīng)常給出錯誤的答案，還有些人認(rèn)為用戶體驗不夠好。

但其實，AI從來不是新鮮事物。

自1956年達(dá)特茅斯會議上首次提出“人工智能”這一術(shù)語后，距今已有近70年的歷史。

從20世紀(jì)八九十年代的符號推理、機器學(xué)習(xí)；再到千禧年初重獲關(guān)注的深度學(xué)習(xí)，以及如今熱門的生成式AI，人工智能從最初的概念探索演變到現(xiàn)代技術(shù)的突破。

尤其在近十年，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為核心的計算機視覺技術(shù)，和以大模型為代表的自然語言方向，讓AI跨入認(rèn)知智能主導(dǎo)的時代，并加速改變傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的工作模式。

截至目前，生成式AI大模型的技術(shù)能力已經(jīng)滿足甚至超過了很多重復(fù)性工作的要求。但卻依舊只有約15%的腦力勞動者在使用，很顯然，問題其實出在了產(chǎn)品端。

所以也就不難理解星辰大模型·軟件工廠這一產(chǎn)品上市的意義了。

當(dāng)下很多人對于所謂生成式AI或者大模型產(chǎn)品過于追求所謂的某一方面的極致，要顯得自己的產(chǎn)品有多么的高科技，就像討論新質(zhì)生產(chǎn)力這個概念，很多人會覺得這個概念過于“高大上”、遙不可及，但歸根結(jié)底，無論是前者，還是后者最終是要回歸到用戶本身，“下沉”到用戶中去，真正地解決用戶的痛點，降低用戶的上手門檻，為用戶帶來降本增效。

并且，你如果真要提一些硬實力或者高科技什么的，星辰大模型·軟件工廠在這方面也是一點不虛同行的。

為什么這么說？

因為星辰大模型·軟件工廠背后，站著的是一整個星辰大模型家族和中國電信。

很多人可能不知道，早在去年五月中旬，經(jīng)過數(shù)十版模型訓(xùn)練與優(yōu)化，中國電信就已經(jīng)完成了百億參數(shù)星辰AI大模型版本的訓(xùn)練；而后，去年11月份，又進(jìn)行了迭代，完成了千億參數(shù)版本的星辰AI大模型，中國電信也憑此成為了央企中首位完成大模型研發(fā)和開源的選手。

截至今天，從最基礎(chǔ)的星辰語義大模型到星辰語音識別大模型和星辰多模態(tài)大模型，中國電信旗下的大模型始終保持著快速迭代，目前已經(jīng)完成語義、語音、視覺等多模態(tài)大模型布局。

并且值得一提的是，這些大模型產(chǎn)品均處于行業(yè)領(lǐng)先。拿星辰語音識別大模型來說，此前其已經(jīng)獲得了多個國際權(quán)威賽事冠軍。

比如在權(quán)威國際語音頂會Interspeech 2024離散語音單元建模挑戰(zhàn)賽的ASR賽道中，星辰語音識別大模型團隊領(lǐng)先于約翰霍普金斯大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、英偉達(dá)等國內(nèi)外知名高校與企業(yè)，一舉拿下賽道冠軍。

另外在方言識別上，星辰語音識別大模型也訓(xùn)練了數(shù)十種方言能力，這意味著你以后去全國各地旅游，如果當(dāng)?shù)氐囊恍┤擞梅窖愿憬涣?，你也不用?dān)心聽不懂，手機里搭載了星辰語音識別大模型就足矣。

事實上，在海內(nèi)外眾多的大模型玩家中，中國電信無疑是特別的一位。

在當(dāng)下這一階段，像中國電信這樣的運營商具備了諸多優(yōu)勢：

首先，數(shù)據(jù)。對大模型來說，數(shù)據(jù)無疑是重中之重的，尤其是在當(dāng)下，中文互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)由于信息壁壘、數(shù)據(jù)孤島、大量無用信息冗余等特點存在獲取困難、質(zhì)量不佳等問題。

而除去大量來自書籍、網(wǎng)絡(luò)辭典以及大量公開的文獻(xiàn)文章等通用數(shù)據(jù)，電信憑借自身過往的業(yè)務(wù)也沉淀積累了大量的行業(yè)數(shù)據(jù)。

而這使得星辰AI大模型的中文訓(xùn)練數(shù)據(jù)超25TB，中文總token量更是超8萬億。

而在經(jīng)過了Knesey-Ney技術(shù)過濾、Minihash Jaccard排重，以及幾百人專業(yè)標(biāo)注團隊的人工標(biāo)注，這批數(shù)據(jù)也為星辰AI大模型算法訓(xùn)練打下堅實基礎(chǔ)。

第二，算力。不論是國內(nèi)大模型的迅速崛起，還是各行各業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的加速，其實都離不開強大的算力作為支撐。在這方面，中國電信有著豐富的網(wǎng)絡(luò)和算力資源，在大模型建設(shè)上能夠更容易發(fā)揮規(guī)模的優(yōu)勢。

比如支撐起整個星辰大模型家族的是星河AI平臺，它是全球首款以云網(wǎng)融合為核心架構(gòu)，搭載“全網(wǎng)、區(qū)域、邊、端”四級算力,擁有31個省級算力集群的人工智能產(chǎn)品和能力平臺，可以實現(xiàn)AI能力一鍵下發(fā)、快速部署、全場景應(yīng)用。

簡單來說，就是來自集團的2大核心算力集群（包含近萬臺GPU）與31個省級算力集群（同樣近萬臺GPU）進(jìn)行云邊端協(xié)同，實現(xiàn)算力資源全國統(tǒng)籌調(diào)度管理，可以說完全不用擔(dān)心中國電信會遇到算力不足的情況。

第三，強大的科研團隊。值得一提的是，在2024世界人工智能大會（WAIC2024）中國電信星辰人工智能生態(tài)論壇上，除了發(fā)布星辰大模型·軟件工廠，中國電信人工智能研究院（TeleAI）在論壇上也正式揭牌，AI領(lǐng)域Fellow大滿貫科學(xué)家李學(xué)龍擔(dān)任院長。

中國電信人工智能研究院（TeleAI）揭牌儀式

此外，中國電信已經(jīng)組建了一支近800人的研發(fā)團隊，由李學(xué)龍教授親自牽頭，不斷開展基礎(chǔ)、前沿研究。作為央企在AI領(lǐng)域的主力軍，TeleAI正在成為人工智能領(lǐng)域的國家戰(zhàn)略科技力量。

第四，中國電信有龐大的客戶群體，以及豐富的2C、2H、2B的信息服務(wù)業(yè)務(wù)。這意味著中國電信能夠更快地推動人工智能大模型在各個領(lǐng)域的落地，形成新的經(jīng)濟增長點。

目前，中國電信已打造出基礎(chǔ)模型 行業(yè)模型 應(yīng)用模型的布局，除了自研本身，還采取了生態(tài)合作的方式，聯(lián)合頭部生態(tài)構(gòu)建了涵蓋教育、政務(wù)、應(yīng)急等32個行業(yè)大模型，覆蓋全行業(yè)500多個應(yīng)用場景。

新技術(shù)的繁榮，注定是源自于應(yīng)用和場景的繁榮。

兩年前的今天，我們還很難想象AI具體能帶來什么。

但時至今日，我們看到AI不僅可以創(chuàng)作文字、圖片、視頻，還逐漸應(yīng)用到了辦公、編程、無人駕駛以及具身機器人等各個行業(yè)，并且始終保持著一往無前的姿態(tài)，顛覆著我們的想象和未來。

四、結(jié)語：一切才剛剛開始

“強大人工智能的崛起可能是人類遇到的最好的事情，也可能是最壞的事情，但我們還不知道答案。”

物理學(xué)家霍金在生前講過這樣一句話。

這句話放在現(xiàn)在依舊是那么的合適?？梢哉f，人類和AI呈現(xiàn)一組統(tǒng)一與對立的矛盾關(guān)系：

人類創(chuàng)造AI、控制AI、受益于AI，但又始終警惕AI、恐懼AI。

在《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》系列以及《銀翼殺手》系列等無數(shù)的科幻作品中，我們始終能看到這種矛盾復(fù)雜的感情。

是否有一天，人類終將會被AI取代？

這可能是當(dāng)下很多人都會在腦海里冒出來的一個問題。

好比地球是一本期刊，從遠(yuǎn)古到農(nóng)業(yè)革命到工業(yè)再到信息革命，人的影響因子在這個過程中是一個不斷被放大的過程，逐漸演進(jìn)的科學(xué)技術(shù)是一個杠桿，人類永遠(yuǎn)站在不斷延長的那一側(cè)，撬動著整個地球。

而到了AI時代，當(dāng)人工智能一腳把人類從杠桿的一側(cè)踢開，自己站上去時，地球這本期刊，人的影響因子還會不斷放大嗎？

當(dāng)然，現(xiàn)階段來看，這個問題還顯得有點遙遠(yuǎn)，甚至是杞人憂天了。

事實上，一切才剛剛開始，而我們所能做的就是，不要溫和地走進(jìn)那個良夜，而是學(xué)會擁抱AI，擁抱星辰大海。

讓自己始終留在牌桌之上，而不是被時代的列車拋下。

排版 | 沈望望

編輯 | 微瀾 輪值主編 | 夏昆