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　　自 2022 年底以来，ChatGPT引发了人工智能新一轮创新热潮，各大企业更是争先拿出各自的大模型产品，尤其在中国市场的竞争，已经进入白热化阶段。由中国科学技术信息研究所、科技部新一代人工智能发展研究中心联合相关研究机构编写的《中国人工智能大模型地图研究报告》更是显示，中国已发布的AI大模型已有 79 个。

　　但近日，这场没有硝烟的战争，风向仿佛发生了一些微妙的变化。首先是ChatGPT的月度流量首 次出现下降—— 2023 年 6 月份，ChatGPT网站在全球的桌面和移动端流量比 5 月减少9.7%，独立访客减少5.7%。

　　摆在各行各业面前的一个问题是，除了聊天对话之外，还能解决什么问题、带来什么样的商业效益？毕竟，每一次对话背后都是大量的运营成本、计算资源的消耗。没有哪家企业能够长久扛下这种成本损耗。

　　正如中国市场上，消费互联网向产业互联网的发展一样，C端免费的个人应用终将走向B端的收费服务，也就是产业应用，才能在人口红利消失、各行各业降本增效的当下，真正创造价值。

　　赛事行至中场，这一场AI大模型之战的赛点已然清晰：技术之外，大模型做好垂直产boyu博鱼综合业应用才是王道。

　　基于这样的洞见和对技术演进的判断，马上消费CTO蒋宁表示，近期马上消费将正式发布自主大模型，聚焦“自主动态强化学习能力的大模型（AIGC+RLHF）、多种模型组合式的AI系统、多模态音视频实时人机结合”三项核心关键能力，致力解决金融行业大模型在落地过程中的安全可控和隐私保护boyu博鱼综合、基础设施能力建设等方面的关键问题。

　　近日，由知名数据公司IDC发布的首份AI大模型评估报告出炉，名为《AI大模型技术能力评估报告》，对百度、阿里、智谱等 14 家国内主流企业的大模型平台进行评比。

　　值得注意的一点，IDC这份《AI大模型技术能力评估报告》和其他不同的是，评估维度除了常见的“产品”、“服务”之外，还将“行业覆盖”这一点作为关键的评估维度。

　　但周观认为，该报告虽然详实，但作为一个面向通用平台的能力评估，对于各个垂直产业选用AI大模型的参考价值并不大，至少对于金融、金融科技行业来说是如此。

　　其中的关键点在于，“行业覆盖”仅仅只是解决了有没有的问题，而不能解决“好不好用”的问题。

　　当然，该报告也正视了这一点，其指出，大模型的最终目的还是要落地于产业实践。再看阿里、百度等企业在行业上的评分优势，仍只是在于其过往积累的产业领域，例如阿里评分较高的在于电商、百度在于能源。

　　纵观全行业来看，金融由于其行业的特殊性和独特性，尤其对于风险和安全的可控性，目前仍未有哪家企业能够有底气拿出相应的杀手级应用。

　　至今仍被口口相传的是，年初彭博推出的金融行业大语言模型BloombergGPT，涉及 500 亿参数，这背后依赖于彭博社广泛的金融领域数据优势构建了 3630 亿个标签的特有数据集（363 billion token dataset）。

　　蒋宁也认为，金融行业天然有着数据密集型、技术密集型的属性，一直在探索数据资产化，挖掘数据价值，同时又面临着如银行线下网点的价值传递效率问题、用户体验问题，需要机构持续创新。

　　也就是说，对于金融行业来说，大模型的关键不在于跑得快，而在于挖得深。无论跑得多快，终究还是得回归行业本质，解决行业关键问题。

　　蒋宁分析认为，除了数据、技术问题之外，目前金融行业大模型应用主要面临四个关键挑战。

　　关键任务往往关系到生命或重大资产，比如自动驾驶、银行存款，人工智能要做到100%的准确，并不容易。生成式人工智能大模型与工业界的判别式模型相结合的化学反应，目前尚无明显效果。同时，与AlphaGo的封闭系统不同，大模型要想做到越来越聪明，就要想办法在开放的体系里让群体力量贡献给模型，让尽量多的用户参与反馈，形成生态，对于金融行业来说，要想做到这一点还需要跨越巨大的行业鸿沟。

　　摒弃千篇一律的教条式服务，做到千人千面，大模型在为用户提供个性化体验的同时，又能确保用户隐私，这也是一个需要解决的问题。

　　一方面，也就是前面提到的有效数据集问题，中文网络世界的可用数据和有效数据，相比之下非常有限；另一方面，行业领域的数据往往是封闭的，存在巨大的“数据孤岛”，难以打破共享。蒋宁认为，如何设计一个跨行业、组织的数据共享、权益共享且安全可控的机制，同样面临巨大挑战。

　　以ChatGPT为例，按照国盛证券的报告《ChatGPT需要多少算力》估算结果来看，GPT-3 训练一次的成本约为 140 万美元；再以 ChatGPT 在 1 月的独立访客平均数 1300 万来计算，每天光计算所耗费的电费就在 5 万美元左右，这不是所有企业都能够承受得起的硬性成本支出。

　　不仅如此，GPU、网络、机房等基础环境要针对大模型训练、推理等方面的需求做出相应的改造，才能发挥最 大的效能。例如最近国内就有云厂商相继推出向量数据库、高性能计算集群等产品，适应企业大模型训练、推理的计算需求。

　　总结来看，垂直产业大模型的落地和应用，存在高成本、缺数据、缺算力、难以实现安全可控等诸多关键问题。和金融类似的，还有医疗、健康等行业，关乎钱袋子boyu博鱼综合、资产安全，更关乎生命健康，也因此，这类垂直行业的容错率往往更低、对于技术落地的精度和安全性要求也更高。

　　蒋宁指出，对于垂直产业来说，私有专属模型是较好选择，要聚焦“经济”、“安全”和“可控”的大模型一体化解决方案，强化大模型私域数据的领域微调、精调训练能力，并和外部企业形成生态互助，解决数据归档、脱敏、分层、评判价值等问题。

　　而作为金融科技的探索者和践行者，马上消费在金融大模型的落地应用上通过持续的技术积累，已经具备这样的优势和特点：安全可控、个性化决策和体验、持续学习。蒋宁透露，目前马上消费已经研发了实时人机决策模型、多模态大模型、数据智能模型等，并在内部正式上线测试。

　　首先，个性化的服务和极 致用户体验。金融业务有高价值、低频的特点，很难提供个性化的体验。传统的做法是分层打标签，提供不同的产品，但标签是动态变化的，因此如何自动化地决策为客户提供自动化的体验，就需要产品与众不同。

　　其次，高效的价值传递效率。虽然金融是技术密集型、数据密集型行业，但目前线下网点还是为数不少，因为人工智能尚不能做到不出错，很多工作还要高度依赖人工操作。

　　最后，合规安全的决策智能，这与鲁棒性相关。所谓鲁棒性，是指在特性参数和系统内，维持某些性能的特性，例如金融行业尤为看重的合规、安全问题。

　　基于这三方面考虑，以及上万台的服务器，近千张的GPU卡，40PB的文字、声音、图片、视频等形式的数据，马上消费金融力求实现算力、算法、数据以及场景的闭环，并由此打造“三纵三横”的AI战略。

　　所谓三纵，是指实时人机决策、多模态大模型、数据智能。例如，要解决工业界的鲁棒性问题，让人接手人工智能解决不了的1%的问题。而马上消费过去多年的实践，已经积累了海量的语言、文字、图片等素材，并围绕其进行了大量的训练，形成了一套完整的多模态的资产。解决数据智能的问题，背后离不开马上金融早已经构建起来的2000+个模型，可以为 2 亿多用户提供自动化的营销、风控等服务。

　　三横即是指持续学习、模型控制、组合式AI：确保让模型越用越聪明，同时更稳定、更安全可控。而不局限于单一模型，通过多种模型的组合应用，可以更高效解决问题。

　　据了解，目前马上消费的人工智能技术主要应用在三大场景：一是金融智能对话，实现实时人机协作、持续学习、可信安全合规；二是金融数字人，通过大模型+组合式AI多模态能力，实现有温度的数字人；三是金融服务的AI核心引擎，通过大模型的大脑与心理学的有机结合，实现有情感的人机互动体验。

　　蒋宁将这些实践和成果总结为一句话：“垂直领域的判别式模型与生成式模型等多种模型组合，构筑一个开放的持续学习、具备鲁棒性、合规安全的体系，才是大模型的真正落地，而不是一个模型靠几千亿参数去落地，我们将为之而努力。”

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　　7月17日，广电运通发布aiCoreSystemV3.0和“望道”行业大模型。“望道”行业大模型，具备多维知识引入、多级开发范式、中文能力增强、行业能力增强四大技术特点，深入金融、政务、交通等行业场景知识萃取，帮助客户快速低成本地构建AI应用，具备自主可控、领域增强、安全可靠、企业定制四大核心优势。“望道”行业大模型实现与aiCoreSystem两大基础底座互联互通，结合AI底座的模型预训练、模型精调、智能应用开发能力，和数据底座的数据汇聚、存储、计算分析、可视化能力，支持快速汇聚数据资源，提供便捷数据建模、分析、治理boyu博鱼综合服务，同时具备千亿级知识、百万指令数据的大模型一站式调优能力，实现垂直行业大模型开发、部署、应用、运维的业务闭环。

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　　携程发布旅业首个垂直大模型“携程问道”。“携程问道”筛选了200亿个高质量非结构性旅游数据，并结合携程现有精确的实时数据进行自研垂练的百亿规模垂直大模型，可在用户需求尚未确定时，为其提供出行推荐服务。用户提出想法，问道可从地域、主题特色等维度，推荐旅行目的地、酒店、景点、行程规划和实时优惠的选项;在用户需求相对明确时，提供智能查询结果，用户可用文字和语音以自然语言长句的形式进行复杂条件的机票和酒店产品的查询。

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　　7月8日，中国移动正式发布了九天·海算政务大模型和九天·客服大模型。九天·海算政务大模型是中国移动基于近年来在数字政府建设方面积累的丰富经验所打造的面向政务领域的行业大模型。既可根据用户提供的自然语言描述，解析用户问题并提供答案，又可以与人工客服协作，分析历史沟通内容的语义和上下文，总结和归纳对话的重点和关键信息，根据对话内容为人工客服坐席提示回复建议，以减少应答时间，形成“大模型—人工坐席—用户”的三方沟通场，极大提升传统人工客服的工作效率。

　　大模型热潮持续至今，抽象的概念开始转化为具体的实践，技术的想象力正在现实中落地。7月17日，携程发布首个旅业垂直大模型“携程问道”，可支持自然语言交互，基于约200亿旅行数据，20亿行程数据，辅助用户进行旅行目的地、酒店、景点预定以及行程规划决策。坚持技术投入是企业长期主义的体现，将技术具象化则更能体现企业对市场的理解、对时机的把握。

　　国内医疗大模型“岐黄问道大模型”发布，该模型以中医为核心，旨在实现临床诊疗和养生调理的智能化。该模型具有三个子模型:基于已确诊疾病的临床诊疗大模型、基于症状和体征的临床诊疗大模型以及中医养生调理大模型。该模型的核心优势在于数据、人才和应用三个方面，以及对中医药数智化发展的重要意义。

　　核心频率不同，CPU型号不同天玑9200+和天玑 9000 都是联发科的5G旗舰级芯片，天玑9200+和天玑9000都是采用台积电4nm工艺制程。天玑9200+的CPU最高主频为3.3GHz，而天玑 9000 的CPU最高主频为3.2GHz。两款芯片都支持双模5G、WiFi 6E和蓝牙5. 2 等技术。

　　天玑9200+主频是3.0GHz，与骁龙 8Gen 2 相同，跑分要比骁龙 8Gen 2高一点点天玑 9200+ 处理器与天玑 9200 同架构，但所有核心频率增加，主频来到了 3.0GHz，与骁龙 8Gen 2 相同。跑分数据，天玑 9200+ 在 Geekbench v6 平台单核得分 2121 分，多核得分 5655 分。作为对比，骁龙 8Gen 2 的单核跑分成绩在大约 2000boyu博鱼综合，多核成绩大约 5400。天玑9200+的安兔兔跑分大约为 136 万分，骁龙8Gen2 安兔兔跑分大约是128万分。

　　在 Geekbench v6 平台单核得分 2121 分，多核得分 5655 分联发科已经正式官宣，天玑9200+将于 5 月 10 日发布，这款处理器的 Geekbench v6 跑分已经出现。天玑 9200+ 处理器与天玑 9200 同架构，但所有核心频率增加，主频来到了 3.0GHz，与骁龙 8Gen 2 相同。 根据爆料的跑分数据，天玑9200+在 Geekbench v6 平台单核得分 2121 分，多核得分 5655 分。 作为对比，骁龙 8Gen 2 的单核跑分成绩在大约 2000，多核成绩大约 5400。

　　7天以上小米手环 8 搭载蓝牙 5.1，内置直流 3.87V 聚合物锂离子电池，型号为 M2239B1。上一代的小米手环 7 续航大约有9-15天左右。 小米手环 7 内置180mAh 电池。预计小米手环8的续航会比小米手环7续航略微提升一点。

　　2K+ 分辨率魅族 20 Pro 采用6.81英寸直屏，2K+ 分辨率、100% P3 广色域、120Hz LTPO 高刷、最高 1200 nit 全屏亮度、最低 2 nit 全屏亮度，同时支持防蓝光、DC 调光等功能一应俱全；魅族 20 Pro采用旗舰级性能配置，包括顶级处理器第二代骁龙 8、12GB 起步的 LPPDR5X 大内存、至高 512GB UFS4.0 极速闪存以及 36424 平方毫米的立体散热堆叠。

　　第二代骁龙 8，LPPDR5X+UFS4.0，2K三星E6 材质Super AMOLED屏幕魅族 20 Pro，内置第二代骁龙 8，LPPDR5X+UFS4.0，搭载了2K三星E6 材质Super AMOLED屏幕，屏幕尺寸6. 81 英寸，支持120Hz自适应屏幕刷新率和1500Hz瞬时触控采样率，峰值亮度可达1800nit，屏幕还通过了SGS抗蓝光、抗频闪护眼认证；破晓灰、曙光银、朝阳金三种配色，整机厚7. 8 毫米，重 209 克；镜头模组由 5000 万像素人像镜头、 5000 万像素广角镜头、 5000 万像素超广角镜头组成，支持全像素对焦技术搭配dTOF辅助对焦，官方称将使对焦速度提升33%。魅族20 系列的主摄均支持SMA防抖，最高8K视频录制和夜景录像功能；5000mAh电池配80W快充，支持50W无线GB三种存储组合，售价 3999 起。

　　后置三摄，主摄 5000万像素，屏幕分辨率2496*2224华为Mate X3有「羽砂玻璃版:羽砂白、羽砂黑、羽砂紫」、「素皮版:晨曦金、青山黛」五款配色可选;覆盖昆仑玻璃;超轻薄折叠四曲设计，机身重量仅239g，厚度仅5.3mm， IPX8级抗水。屏幕拥有2496*2224超高分辨率和426ppi 超高像素密度。同样支持最高120Hz 自适应刷新率以及1440Hz PWM 调光。影像方面:搭载5000万像素超感知主摄，1300万像素超广角镜头，1200万像素潜望式长焦镜头。并配备10通道多谱传感器和激光对焦传感器，支持100倍变焦和5倍光学变焦。续航方面:配备4800mAh 大电池，支持50W 无线W 有线W 无线反向快充。性能方面:与华为 P60系列一样搭载了骁龙8+ 处理器，配备了超冷跨轴石墨烯散热系统，导热面积提升了20%。价格:华为Mate X3:256GB:12999、512GB:13999;华为 Mate X3典藏版:1TB:15999

　　6. 67 英寸的OLED屏幕， 4800 万像素长焦镜头华为P60 系列在背部采用了矩阵型模组，官方称之为“凝光设计”，引入了“凝光贝母”工艺；华为P60 全系搭载了6. 67 英寸的OLED屏幕，拥有2700* 1220 刷新率，显示效果十分细腻，支持10. 7 亿色、1440Hz PWM调光。 同时支持全局色彩管理，支持莱茵专业色准双重认证；屏幕还支持LTPO动态高刷新率，支持1~120Hz自适应刷新率，还配备了昆仑玻璃面板，IP68 防尘抗水；相机方面，华为P60 Pro则进一步升级长焦镜头，配备了 4800 万像素RYYB的超聚光夜视长焦镜头，支持3. 5 倍光学变焦、OIS，拥有F2. 1 超大光圈；支持双向北斗卫星通信；5100 毫安时大电池+88W快充；首发搭载了全新的鸿蒙3.1，新增了AOD息屏显示功能。

　　6.67英寸的OLED屏幕，支持1~120Hz的LTPO刷新率华为P60 系列的屏幕搭载了骁龙8+ 4G处理器，6. 67 英寸的OLED屏幕，支持1~120Hz的LTPO刷新率，支持1440Hz PWM调光，拥有10. 7 亿色、全局P3 色域、HDR-P3HDR Vivid显示效果；覆盖四曲昆仑玻璃，支持IP68 防水，是全球首款德国莱茵专业色准双重认证的手机；相机方面，华为P60 支持F1.4-4. 0 十档可变光圈，搭载大光圈高透光镜群和RYYB超感光传感器，支持了华为XD Fusion Pro质感引擎；支持双向北斗卫星消息；首发搭载鸿蒙3.1，支持AOD息屏显示；价格，华为P60 的128GB版 4488 元，256GB版本是 4988 元，512GB版本是 5988 元。

　　天玑9000芯片，LPDDR5+UFS3.1，11.61英寸LCD屏幕，支持144Hz刷新率OPPO Pad2主要配置包括:11.61英寸7:5比例LCD显示屏，拥有2800×2200分辨率和500尼特亮度，支持144Hz五档刷新率智能调节，2048级亮度自适应智能调光并支持手写笔。OPPO Pad2基于联发科技天玑9000，辅以LPDDR5内存和UFS3.1存储，内置9510毫安时电池、67W有线万像素前置摄像头和蓝牙5.3。软件方面，ColorOS13.1支持5G通信共享。可以自动共享手机的5G通信，从而直接上网、接打电话、同步手机验证码、拍照流转和应用接力。

　　5G双待双通（DSDS）、WiFi 6/6E、蓝牙5.3等骁龙7+ Gen2 采用了骁龙X62 5G调制解调器，在全球范围内支持多种频段和模式的5G网络连接。它还是首款在骁龙 7 系中实现了5G双待双通（DSDS）功能，在两张SIM卡都插入时可以同时使用两个不同运营商或不同网络制式（例如SA和NSA）的5G网络服务。除此之外，它还支持WiFi 6/6E和蓝牙5. 3 等无线技术。