經濟觀察報記者 錢玉娟
在美國互聯網公司Meta于7月18日推出最新一代開源大模型LLama2后，周伯知先第二天一大早六點多，覺丨周伯文就發來一條語音：“我相信接下來一波垂類模型的人系rookie聊天記錄泄露應用活躍度和場景應用會大大加速”。
這是列報剛剛結束和他的采訪之后的第三天。從我們的周伯知先對話來看，他1.75倍的覺丨語速、18小時的人系工作時間、思維敏捷,組成了我們對于這位資深的列報人工智能專家和新晉的AI創業者看到的第一印象。
14歲跳級從少年班考入中國科學技術大學的周伯知先周伯文，一直是覺丨人群中那個先覺者。人工智能領域的人系從業者們多多少少都聽說過他的名字。周伯文曾在美國IBM總部擔任人工智能基礎研究院院長、列報Watson集團首席科學家，周伯知先后來曾在京東擔任技術委員會主席、覺丨云與AI總裁。人系他現在也是清華教授。
2016年，作為科學家的周伯文帶領團隊提出了“自注意力機制”“多頭思維”等概念；一年后，Google研究者撰寫的論文中將他提出的概念加以引用、吸收，加上位置編碼，誕生了在自然語言、圖模型和表征學習方面的范式Transformer架構。
而ChatGPT得以出現在人類面前，其關鍵技術基礎正是Transformer架構。當前者紅得發紫，后者則被視為背后那個真正的隱藏“大佬”，而周伯文團隊提出的多頭自注意力機制，構成了這位“大佬”的思維內核。
現在，周伯文的身份還加上了創業者——2021年末，他在北京創立了銜遠科技，聚焦生成式AI的產業應用落地，當時這個賽道一片寂靜。
一年多后，ChatGPT帶來的新一輪生成式AI浪潮涌來，國內大廠的頂尖科學家們和商業部門立刻如臨大敵。2023年春節后，很多投資人蜂擁而至來了解銜遠，在佩服銜遠在生成式人工智能產業化先覺的rookie聊天記錄泄露同時，也有一些國內外的AI投資人感到詫異， “以你的背景，這不是把事做小了嗎？為什么不做通用大模型呢？”
但在聽取周伯文的技術商業化閉環論述后，投資人開始逐漸呈現出認同。
幾個月過去了，創投圈推演多時得出的結論是：與場景應用深度融合的大模型符合實際，也更有前景。
大與小
銜遠科技的辦公室位于海淀區最核心的中關村地段，這里以聚集了像清華、北大和光年之外、百川智能等眾多頂尖中國高校和人工智能公司而聞名。
每當人們走進銜遠，尤其初次來訪者，很難不被掛滿墻面的各類學術認定證書、榮譽獎狀和高校聘書所吸引。年輕的科學家和工程師在一種高漲的熱情氛圍里工作，在ChatGPT的熱潮下，更多的專家在投奔這里。他們說，八百多平方米的辦公室恐怕很快就不夠用了。
周伯文自己的辦公室緊湊不失舒適，柜子里隨意地堆著書籍、獎杯，一張稍大尺寸的照片，是第一屆上海市人工智能戰略咨詢專家與時任上海市委書記的合影。這個會議今年已經辦到了第6屆，還幫助上海成功躋身國內人工智能領域的高地。
這里展示的細節都指向，周伯文的團隊，可能是帶領我們改變世界的AI領軍者。
不過現在的銜遠科技，聚焦在了一個看起來并不是那么宏大敘事的切口上，官網介紹，他們要“覆蓋新品開發流程、老品升級流程與自有方案評估,助力打造爆品。”
從“改變世界”到“打造爆品”，后者聽起來遠不如前者性感。
這種大與小之間的張力在他身上隨處可見：這位科學家、創業者的水杯上印著“周老大”幾個字，這是公司成立時員工們送給他的禮物；在他的工作筆記本背面，貼著兩張卡通貼紙，一張貼紙上寫著“we make future brighter（我們讓未來更美好）”，另一角的貼紙上畫著一個高射炮彈，炮彈上方是巨大的四個漢字：指數增長。
今年春天的時候，ChatGPT風暴襲來，幾乎所有人都圍繞大模型做宏大敘事。投資人對周伯文說，“你把事情做小了。”
甚至有人“指點”他，進入AI領域再創業，想要吸引眼球，就只能是做通用大模型，而不是局限于一個行業。
“當時的我（的意見），是很典型的非主流意見。”周伯文并沒有太過于在乎這種評價，他是個“非共識者”，不愿意附和所謂的共識，“早期的很多判斷，最后也都被證明是對的，我更愿意看未來的事情，習慣了在無人區里做事情。”
小切口可以帶來大價值，周伯文相信，利用AI算法，用大模型的推理能力深度理解品參將惠及消費者、品牌商、經銷商等多方角色，
圍繞消費行業的布局與深耕，大模型將成為消費升級的技術驅動力。“技術創新力與市場化能力決定了一家創業公司的價值上限與下限，所有的創新能力都將在商業化過程中被驗證”
時間又一次給出答案：2023年7月，產業界正在逐漸從“百模大戰”的狂熱中走出，開始日漸關心AIGC技術深入行業垂直應用領域。
產與研
2023年初，當本輪生成式AI浪潮從硅谷席卷全球，周伯文在朋友圈發出了一張英雄帖，為銜遠科技招兵買馬，稱對合伙人“不設上限”。
現在，工程師們還在慕名而來。見到周伯文的時候，他剛剛結束一場面試，他對記者說，“有創造性的算法人才，還是比較難找。”
在周伯文的思考框架里，AI如何與產業經濟耦合，怎樣在產業落地中發揮價值，需要的是不斷打磨和迭代。
20年前，當周伯文在大洋彼岸拿下電子和計算機工程博士學位后，便選擇進入在全球人工智能產業領域享譽盛名的巨頭IBM。
2015-2016年，上一輪人工智能浪潮來襲，周伯文看到“第一波人工智能的應用開始百花齊放”。他迫切地想知道，人工智能能在產業場景中解決什么問題。
2017年他帶著這個課題加入京東，從0開始搭建京東的AI體系。
從執掌京東人工智能事業部，到創立京東人工智能研究院，周伯文還抓起了京東云計算、人工智能、物聯網及企業信息化等業務，“所有跟數字化、智能化相關的業務，我都涉及管理，定戰略、鋪規劃。”
周伯文當時就意識到，海量的商業信息，可以被壓縮到一個具備專業能力的通用大模型中，后者可以通過學習商品供應鏈的各個環節，并以消費者為中心，大大提升關鍵環節效率。
這個構想令他感到興奮，那意味著生成式AI的應用已經具備爆發的可能。但同時，他覺得有必要投入更多的精力去聚焦研究和應用。
2021年底，周伯文選擇投身AI領域的創業浪潮。他希望基于通用大模型能力，選擇切入大消費這一垂直領域，展開場景應用落地的摸索，同時打造垂直應用的價值閉環。
2022年5月，他重返學術界，被清華大學電子工程系聘為長聘教授及惠妍講席教授。同期，周伯文還創立了清華大學“協同交互智能研究中心”，其研究方向主要是，智能體跟以人為中心的世界和環境交互的過程中，如何不斷迭代和自我學習，包括多模態表征、交互、推理，人機協同演繹，大小模型共同演化等多方面。
“都是真實的痛點，我們也在扎實地解決問題，現在需要做的是，驗證技術可行，成本可控，可持續為客戶創造價值。”周伯文說。
在科學家和企業家之間切換身份，沒有給周伯文帶來難題，相反，他認為多元角色豐富了他的思考維度。
他反思稱，科學家不太強調應用價值，“不是所有的創新突破都有價值，有價值的也不一定能做出創新突破。”
價值落地 ，隨之成為周伯文創業初衷，“希望把我的學術思想和產業實踐結合起來，銜遠科技是那個創造價值的載體。”
如今，當行業內還在卷通用大模型能不能追上ChatGPT時，周伯文已經在考慮如何“讓每一件商品都應需而生，讓每一個消費者都得償所愿”。
|對話|
“絕對的非共識派”
經濟觀察報：你參加了2023世界人工智能大會（2023WAIC），與往年相比，有哪些差別感受？
周伯文：我從回國起，過去幾年都全程參與WAIC，從第一屆起就成為了上海市人工智能戰略咨詢專家委員會委員。去年第五屆WAIC時，我到了清華大學，今年是第六屆，我還作為人工智能領域的創業者再次參與。
除了這個花絮外，從技術角度來講，WAIC一直跟前沿技術高度匹配，可以看到，今年大模型成為大家討論的話題，但聚焦國內看，大模型在去年末今年初進入大眾視野時，外界全都在談OpenAI，“做大模型，中國的OpenAI在哪里？”之后談“大模型的商業模式是什么？”一步步走來，到今年年中時，大家的關注點就變成了大模型應用和創造價值，如何推進產業落地。
今年的WAIC上，產學研都開始深入地思考一個問題，大模型是怎么來的，要向哪里去？這其實是我2021年底考慮大模型和產業進行結合時的出發點。
經濟觀察報：你總能在絕大多數人之前較早出發，這個認知是如何形成的？
周伯文：我應該是一個絕對的非共識派。
2021年底，我選擇從京東出來時，就想要利用技術把人跟商品所有環節上的互動，從品牌的設計、生產、創意制造到交易消費，背后涉及的數據都壓縮進一個關于世界知識的模型中，之后通過生成式人工智能，搭建起一個可以跟消費者互動的橋梁?，F在回頭看，在那時與絕大多數是非共識的。
之所以要做這件事，首先是我認識到大模型一定要有產業價值，而人跟商品的連接便是我找到的場景；其次，我認為技術上能夠實現，把消費者與商品的關系數據壓縮進模型，經過多次訓練，模型能夠精準地預測消費者的喜好和需求。
這跟原來的搜索或匹配邏輯有巨大不同，更細顆粒度地理解消費者后，再將獨立個體間的共性聚合起來，進而延伸到品牌端，去生成爆品的創新設計或打造產品。這讓銜遠大模型成為唯一一個能夠連接C端消費者和B端品牌與產品兩個方向的大模型。
“無人區”創業
經濟觀察報：當別人還在討論大模型時，你已經帶領團隊去摸索產業落地，這是因為看到了先機？
周伯文：作為一個人工智能技術研究者和團隊領導者，我永遠需要在推想“人工智能下一步會怎么樣”，在2015-2016年，我就認為生成式人工智能是通向AGI的必經之路，只是在2021年底我們要把生成式人工智能用到產業時，大部分人并不能理解這件事是能做到的，覺得我做的這件事情太難了。
到了ChatGPT出來到2023年春節后，每個人都開始認識到生成式人工智能與大模型的潛力，大家越來越多地認識到銜遠的價值，但不少人又覺得我們要做的事不夠大，有些投資人勸我，“本可以融100億美金，你只做10億美金的事”，“做這個東西，你把自己做小了。”
經濟觀察報：你覺得自己的故事小嗎？
周伯文：根據我的科研背景和產業經驗，他們覺得我可以做得更大，尤其是大家都在講做多么大的事情。但我認為不存在第二家OpenAI，模仿別人就是逃避未知。很多人不想這個事情，邏輯是先把類OpenAI的東西做出來，之后再思考，反正中國這么豐富的場景，肯定有應用空間。我的非共識就是要首先對未來有洞見，所以我要先回答大模型到底有什么用，大模型技術上發展演化會向哪里去，這些問題要前置思考，不是先模仿別人，不要逃避未知，把這些更重要的問題delay。
經濟觀察報：海外既有OpenAI，在應用領域也有Midjourney這樣成功商業化的獨角獸成長起來，中國是不是也有彎道超車的可能？
周伯文：我的認知是，OpenAI是在無人區里面去做這件事，我們不應該僅僅是跟隨定義，中國要做的是走一條新路，基礎模型應該具備底層技術驅動上層場景，解決問題和創造價值相結合的能力。
當然，大部分科學家的想法可能是，參考手里有哪些技術，造出錘子去找釘子，這也是大部分技術人創業的心態。我雖然是科研人出身，但在考慮問題時，更多是逆向思考，以終為始——我到底要創造什么樣的價值。創立銜遠科技的初心，就是從這個問題開始的。21年底，我們確定是“讓每一件商品都應需而生，讓每一個消費者都得償所愿”。
除了對問題的深刻理解，更為關鍵的是，我們知道技術現在能做到什么樣子，未來1-2年能做到什么樣子。銜遠科技就是要依靠最前沿技術的能力去匹配解決真問題帶來的需求。銜遠走的是一條自有大模型跟應用場景閉環一體化的發展路線。
換句話講，從這個出發點創業，我唯一的參考系是價值創造，“能不能給產業創造價值”，這是衡量銜遠科技的一把尺子。
當下與未來
經濟觀察報：進入AIGC領域創業初期，你的節奏和狀態如何？在更多人涌入大模型創業后，是否面臨既定規劃被打破的局面？
周伯文：會有一些變化。2021年底出來創業，公司投入運營已經是2022年，全年疫情影響下，加上我們做的是一個非常冷門的事情，當時沒什么人聽得懂，但因為我習慣了承認未知，做一個非共識派；我們就低頭做事，各項工作都按自己的節奏來。
2023年之后，大家突然都開始關注大模型，在行業內有相關經歷的我，不可避免地成為了大家征詢意見的對象，也有太多采訪讓我談技術、產業理解。
這讓我跟外界有了更多交流，也正因此，我才發現大家對生成式AI的理解是完全不一樣的。同時，產業關注度高雖然帶來了不少好處， 但GPU算力也比原來貴了很多，而且人才密度容易碎片化，這對創業生態也帶來了很多不利的一面。
作為創始人，我要去思考趨利避害，要堅持初心，不被市場雜音困擾，同時要敏感地去吸收新知識、新進展、新算法以及新思考。對于搞技術創業的人來說，十分貼切的一個描述是，“只有偏執狂才能生存”。
創業一定會是痛苦與快樂交織的過程。比如我們現在就需要優秀的算法與算法工程人才，特別是創造性思考的人才，但市場上這類群體遠不夠豐富。這也是我回到清華大學后，一直把培養人工智能基礎研究、人工智能產業化的兩類人才作為我最重要、最花時間的頭等大事。我們國家未來的智能化發展急需這兩類人才。
經濟觀察報：你相信大力出奇跡嗎？
周伯文：大力，只有在正確的方向上，才能出奇跡。比如說，你沒有Transformer架構，沒有多頭自注意力設計，是很難出奇跡的。原來也一直有很多在研究中的語言模型，也用了大量的數據集去訓練，但原有的模型架構不對，抓再多的數據都沒有辦法使它涌現。所以只有方向對了，才可能有很大的一種奇跡。人工智能產業化、創業也是一樣?！?/p>
來源：五湖四海資訊網