AI大模型与小模型的融合：AI产品的新篇章

文摘科技 2024-10-03 07:00 广东

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随着大模型的兴起，AI技术迎来了前所未有的飞跃，开启了AI 2.0的新时代。然而，在这一片繁荣景象之下，AI产品的落地与应用依然面临着诸多挑战。旷视科技，作为AI领域的资深玩家，正通过其“算法定义硬件”的理念和最新推出的魔方B4T系列产品，探索AI产品的新路径。

AI产品的落地挑战

在过去，AI技术的发展主要集中在识别率提升、精度突破以及榜单排行上。但随着技术的成熟，AI产品需要面对的是复杂多变的实际应用场景。旷视科技深刻认识到，单一的算法模块或SaaS服务已难以满足客户的需求。每个场景都有其独特的硬件、芯片、传感器等要求，导致AI产品的落地变得尤为复杂。

为了破解这一难题，旷视科技提出了“算法定义硬件”的概念，旨在通过标准化的硬件与开放的算法平台，为AIoT领域提供普惠的人工智能算法。这一策略不仅降低了算法生产的门槛，还提高了算法的适用性和落地效率。

魔方B4T系列：AI产品的实践者

魔方B4T系列是旷视科技基于“算法定义硬件”理念打造的一款集成解决方案。该方案集成了旷视AIS算法生产平台、边缘计算智能分析盒以及算法训练服务，实现了算法从生产到部署、运行与维护的一站式解决。

在算法生产方面，魔方B4T通过零代码、高精度的开发方式，将算法训练过程从繁琐的12步简化为仅需5步。这一创新不仅大大降低了算法生产的难度，还使得非技术人员也能轻松上手，加速了算法的量产与普及。

在硬件方面，旷视科技开发了多个大品类的通用硬件，如模组、边缘计算盒子、面板机等，为不同场景提供了丰富的选择。同时，通过标准化硬件与开放算法平台的结合，魔方B4T能够满足AIoT领域海量碎片化场景的需求，为万千场景提供智能化解决方案。

大模型时代的机遇与挑战

大模型的出现为AI技术的发展注入了新的活力。其强大的通识能力和泛化能力使得算法训练更加高效和灵活。然而，大模型在落地过程中依然面临着诸多挑战。如何将大模型的强大能力转化为实际的生产力？如何针对细分领域的需求进行定制化开发？这些问题都需要AI企业进行深入思考和探索。

旷视科技在这一方面已经迈出了坚实的步伐。他们通过升级AIS一站式算法训练平台，结合自研行业大模型，高效地定制和开发全新的算法模型。同时，他们还在积极探索大小模型协同工作的模式，通过通用大模型的预训练与微调产生行业专用大模型，再通过蒸馏、量化等方式将其部署到边缘侧形成小模型，以满足客户对性价比和精度的双重需求。

结论

AI产品的落地与应用是一个复杂而漫长的过程。旷视科技通过“算法定义硬件”的理念和魔方B4T系列产品的推出，为AI产品的落地提供了新的思路和实践。在未来，随着大模型技术的不断发展和成熟，我们有理由相信AI产品将在更多领域发挥更大的作用为人类的生活带来更多便利和改变。