阿里云正式推出大语言模型通义千问，其中有哪些细节值得关注？

阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案

阿里云AI依托阿里顶尖的算法技术，结合阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，帮助企业简化IT框架、实现商业价值、加速数智化转型。阿里云数十项AI能力，稳定、易用、能力突出，是AI技术应用、开发的不二之选。

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基于语音识别、语音合成等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品‘能听、会说、懂你’式的智能人机交互体验。
1、语音识别
国内独创的字级LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了语音识别的精度。
a.一句话识别
针对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别。
b.一句话识别
对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果。

2、语音合成
合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。
a.录音文件识别
针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。
b.语言模型自学习工具
一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。

3、语音分析
构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。

构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。
1、文字识别
将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。
a.通用卡证
包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。
b.通用文档
高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。

2、图像识别
可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。
a.票据识别
可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。
b.手写识别
支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。

3、人脸识别
提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。

4、视频能力
通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。

致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。
1、自然语言处理
阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。
a.智能短信解析
在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。
b.商品评价解析
高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。

2、语义理解
为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。
a.地址标准化
为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。
b.NLP基础服务
为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。

3、机器翻译
以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。
a.NLP自学习平台
无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。

4、内容安全
帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。

1、智能客服
随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。

2、信息审核
借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。

3、智能会议
随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。

4、智慧法庭
以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。

5、智慧课堂
随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。

6、智慧医疗
帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。

7、图片搜索
结合不同行业应用和业务场景， 帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。

8、智慧媒体
结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。

1、金融AI
AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。
传统行业痛点：
√金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户;
√传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源;

阿里云AI带来的价值：
Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务;依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。

2、教育Al
随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。
传统行业痛点：
√传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习;
√批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差;

阿里云Al带来的价值：
以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。

3、交通Al
A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。
传统行业痛点：
√普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识;
√城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵;

阿里云AIl带来的价值：
通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。

4、新零售AI
阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。
传统行业痛点：
√零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率;
√随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题;

阿里云AI带来的价值：
阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。

5、政务Al
以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。
传统行业痛点：
√在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务;
√海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低;

阿里云Al带来的价值：
将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。

6、司法Al
阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。
传统行业痛点：
√存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山;
√传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询;

阿里云AI带来的价值：
随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。

AI实验被叫停？百度：别怕有我在

撰文 / 吴 静

编辑 / 张 南

设计 / 师 超

热火朝天的人工智能赛道，被泼了一盆冷水。

3月29日，未来生命研究所（Future of Life Institute）公布了一封题为“暂停巨型AI实验”的公开信，呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统，暂停时间至少6个月。马斯克、苹果联合创始人Steve Wozniak、Stability AI创始人Emad Mostaque等上千名科技届知名人物和AI专家已经签署公开信。

该公开信写道，广泛的研究表明，具有与人类竞争智能的人工智能系统可能对社会和人类构成深远的风险。这一观点得到了顶级人工智能实验室的承认。

这和360集团创始人周鸿祎在3月25日2023中国发展高层论坛上的发言如出一辙。

“当人工智能自己修改自己的代码，自我升级、自我进化时，这种进化速度恐怕用指数级都很难描述。我觉得，留给人类的时间不多了，我认为GPT一定会产生意识，只是差别是在GPT-6还是GPT-8还是GPT-10。”

周鸿祎表示，随着大脑、神经元数目的增加，大脑与神经网络连接的数目的增加，到一定时候系统就出现了一种功能叫涌现。就是很多智能功能就出现了，那么意识也随之出现。所以现在大语言模型的所谓的参数，你就可以看成是脑容量里的神经网络的连接数，这个参数现在是千亿万亿，可能人脑至少有100万亿，可能人工智能到达10万亿，可能这个时候意识就会自动产生。

在AI热潮涌动之时，猝不及防，却遭遇伦理的挑战。

ChatGPT于2022年11月30日发布。2023年1月末，ChatGPT的月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。

3月15日，OpenAI正式推出GPT-4。GPT-4是多模态大模型，即支持图像和文本输入以及文本输出，拥有强大的识图能力，文字输入限制提升到了2.5万字。GPT-4的特点在于它的训练数量更大、支持多元的输出输入形式、在专业领域的学习能力更强。

次日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏携百度文心一言亮相。发布会现场，李彦宏坦言，“不能说我们完全准备好了，文心一言对标ChatGPT、甚至是对标GPT-4，门槛是很高的，全球大厂还没有一个做出来的，百度是第一个。我自己测试感觉还是有很多不完美的地方。”

此言一出，当天，百度港股盘中跌幅一度超过10%。但次日，百度股票再度拉升，涨幅超13%。

作为国内第一家公开对标ChatGPT产品的企业，百度近日备受外界争议，但这丝毫不影响其商业化变现。

据不完全统计，截至目前，集度、东风日产、红旗、海马、长城、岚图、长安等多家车企宣布已成为百度文心一言首批生态合作伙伴。后续，这些车企将全面体验并在汽车生态领域接入文心一言的能力，推进智能汽车交互的再升级。

汽车x文心一言，到底有多大的想象空间？

文心一言 VS ChatGPT

“文心一言确实不如现在最好的ChatGPT版本，但差距也不是很大，可能就是一两个月的差别。目前差不多是ChatGPT今年1月份的水平。但大家早就忘了1月份它是什么样子，今天大家已经习惯GPT-4，GPT-4的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术。”

近日，面对外界对文心一言的一些负面评价，李彦宏在一场极客公园的直播中如是表示。

诚然，如李彦宏所言，无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。

深耕AI领域十余年，百度确实是全球为数不多、在芯片层、框架层、模型层和应用层这四层进行全栈布局的人工智能公司，从高端芯片昆仑芯，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，到搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用，各个层面都有自研技术。

但和ChatGPT仅仅只是有一两个月的差距，部分业内人士并不能同意这一观点。

3月25日，2023中国发展高层论坛开幕，360集团创始人周鸿祎在演讲中表示，中国大语言模型技术水平和GPT-4的差距在2到3年时间，目前GPT的技术方向已经明确，不存在难以逾越的技术障碍，中国应当坚持长期主义精神，迎头赶上。

十月怀胎，一朝分娩。但在部分业内人士看来，文心一言还属于半成品，还没到能推出的程度，甚至将其定义为“早产儿”。“但好在通过迭代进步也会很快，只要知道原理并且有事实证明能行之有效的时候，在应用领域很快就能追上去，甚至在规模应用这块比国外走得更快。”业内人士对汽车商业评论如是说，

“文心一言被迅速推出，是因为市场有需求，大家都有需要，更重要的是我们的客户需要，合作伙伴需要。”在发布会上，李彦宏透露，从我们承认文心一言的存在，短短一个月的时间，就有超过650家合作伙伴宣布加入文心一言生态。

这一数字目前还在持续攀升。

汽车X文心一言

车企x文心一言，到底能给车本身带来怎样的变化？两者的结合，到底有多大可能性和空间，文心一言之于汽车，将带来“量”的变化，还是“质”的改变？

如果你把上述提问给到文心一言，你会得到以下回答：

文心一言在汽车上使用，可能会带来以下改变：

更高的安全性能：文心一言可以通过语言理解和生成，帮助汽车识别和预测道路上的危险情况，从而提高驾驶安全性能。

更好的语音交互：文心一言可以通过语音交互，让驾驶者更加方便地控制车内系统，例如播放音乐、调节空调温度等。

更准确的导航系统：文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术，更准确地理解驾驶者的指令，从而更好地导航到目的地。

更高效的能源利用：文心一言可以通过人工智能技术，优化车载系统的能源利用，例如自动启停、智能空调控制等，从而更加高效地使用汽车能源。

更好的车载娱乐体验：文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术，为驾驶者提供更好的车载娱乐体验，例如音乐、电台、天气等信息的实时推送。

总之，文心一言在汽车上的使用，将会带来更高的安全性能、更好的语音交互、更准确的导航系统、更高效的能源利用和更好的车载娱乐体验。

我们还可以参考通用车企对引入ChatGPT之后，对汽车的期许。

作为国外第一家正式宣布引入ChatGPT的车企，据外媒报道，通用正在使用微软的Azure云服务和OpenAI的技术来开发一款新的虚拟汽车助手。OpenAI的ChatGPT背后的人工智能语言模型可能很快就会为通用汽车的虚拟助手提供技术支持。

通用汽车副总裁 Scott Miller 表示，一旦ChatGPT 正式上车，通用汽车的智能化水平或将提升至另一个台阶。

在他的预想中，ChatGPT不仅可以帮助车主获取车辆使用的相关信息，还可以从日历中整合日程安排提醒车主待办事项。例如，聊天机器人可以在仪表板上出现诊断灯时建议驾驶员采取什么行动，或在车辆信息娱乐系统上通过视频演示来指导用户如何更换爆胎。这样便比目前车辆中使用的机械语音命令功能更优化。

另外，ChatGPT不仅可以极大地改善汽车本身的语音命令功能，而且还可用于汽车功能以外的语音控制。当ChatGPT与家庭智能系统和手机集成使用时，它还可以执行更广泛的命令。从“打开我的车库门”到“计划一条去医生办公室的路”，再到“为我预留一个充电点”，诸如此类语音控制都可以实现。

虽然通用汽车的ChatGPT集成计划目前还没有发布时间表，也还没有具体说明ChatGPT可以为汽车增加哪些功能，但从目前来看，ChatGPT上车几乎已经成为必然趋势。

由于目前文心一言还未真正实现“上车”，处于内测阶段。如果参照通用和ChatGPT的合作方式，综合此前车企官宣与文心一言合作的方向，重点仍然集中在智能座舱的人机交互领域。

当外界都对文心一言云服务及应用产品发布会翘首以待时，3月27日，传闻原定于当天下午举行的文心一言云服务及应用产品发布会临时取消，当天，百度股价一度下跌超4%。

当天，百度智能云公众号便澄清消息，称文心一言云服务受到了企业伙伴的广泛关注，已经收到12万家企业的申请测试。为更好地满足现有客户的旺盛需求，百度智能云原定于3月27日举办的发布会改为面向首批邀约测试企业的闭门沟通会，进行深度充分的技术交流互动。3月27日之后，百度智能云将于多地启动客户闭门沟通会议。

最早宣布加入文心一言生态圈的车企是集度。2月14日，集度宣布，将融合百度文心一言的全面能力，打造全球首个针对智能汽车场景的大模型人工智能交互体验，支持汽车实现自然交流的再进阶，打响车企与类ChatGPT技术合作第一枪。

虽然诸多车企都纷纷表示与百度“文心一言”合作，但长安汽车动作最为迅速。3月18日，长安汽车官宣“质美智省新家轿”——逸达，将成为国内首款搭载“文心一言”的量产车型，后续将通过软件升级的形式搭载到新车上。

也有业内人士表示，对于车企而言，汽车X文心一言是噱头大过实际功能。截至目前，汽车X文心一言，最为频繁提到的就是能提升车机的智能化水平，就目前来看，这些都属于量的变化，短期内文心一言能否给汽车智能化体验本身带来质的改变，还有待进一步观察。

但笔者认为，如果人工智能都能发展到自己有意识的程度，汽车X 最先进的人工智能应用后，其发展前景也或许将远超大家想象。

被点燃的大模型竞赛

遭疯抢的不仅仅是文心一言，还有百度文心一言员工。

ChatGPT带动人工智能领域再度爆火，百度文心一言发布后，将 AI 浪潮推向高峰。而与之相关的人工智能人才也备受追捧。

最近，谷歌主要AI团队——谷歌大脑的研究人员，纷纷跳槽到了OpenAI，谷歌大脑至少失去4名核心成员。有消息称，国内，部分科技公司也把目光投向了百度，盯上了文心一言的内部开发人员。

人才争夺的背后是人工智能的争夺战，而这最后还是大模型之争。IDC（国际数据公司）中国副总裁兼首席分析师武连峰曾表示，“大模型的背后蕴藏着一场人工智能落地模式的变革。如今火爆全球的ChatGPT背后的技术支撑正是大模型。没有对大模型的长期投入，就不会诞生ChatGPT这样的应用。”

德邦在一份研究报告中称，自ChatGPT推出以来，国内学术界和科技企业相继宣布或将推出类似机器人对话模型，有望推动大模型发展，而国产大模型也有望在这一波浪潮中迎来爆发式成长。

国内科技企业巨头在人才储备、集成能力、数据领域都遥遥领先。“最核心的是数据，到了一定程度高校的研究只能是做做算法然后发几篇论文，因为像ChatGPT这类后续的验证阶段必须要通过海量的数据来证明，这也是大型商业化科技企业的核心优势。”一位智能网联电动汽车领域专家对汽车商业评论表示。

（图片来源：德邦证券）

目前，国内大模型厂商主要包括百度（文心大模型）、腾讯（HunYuan大模型）、阿里（通义大模型）、华为（盘古大模型）等企业。在德邦的一份关于国内大模型概览的研究报告中，其称文心大模型在市场格局中处于第一梯队。

其中，百度以文心大模型+飞桨PaddlePaddle深度学习平台；腾讯以HunYuan大模型+太极机器学习平台；阿里以通义大模型+M6-OFA；华为以盘古大模型+ModelArts，都打造了自然语言处理大模型、计算机视觉大模型以及多模态大模型方面。

2019年3月，百度率先在发布预训练模型ERNIE1.0，文心大模型构建了“基础+任务+行业”的三级模型体系，基础大模型支撑任务与行业大模型的建设，任务和行业大模型结合真实场景与数据反哺基础大模型优化，目前已有36个大模型。

此前，IDC评估结果显示，百度文心大模型处于第一梯队，产品能力、生态能力达到L4水平，应用能力达到L3水平。

2022年4月，腾讯首次对外披露HunYuan大模型，协同了腾讯预训练研发力量，完整覆盖NLP大模型、CV大模型、多模态大模型及众多行业/领域任务模型。

HunYuan先后支持了包括微信、QQ、游戏、腾讯广告、腾讯云等众多产品和业务，降本增效。依靠HunYuan的多模态理解能力，在广告内容理解、行业特征挖掘、文案创意生成等方面的应用，在为腾讯广告带来大幅GMV提升的同时，也初步验证了大模型的商业化潜力。

2022年9月，在阿里巴巴达摩院主办的世界人工智能大会“大规模预训练模型”主题论坛上，发布 “通义”大模型系列，并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放。目前，主要应用方向是为下游任务提质增效，例如在淘宝服饰类搜索场景中实现了以文搜图的跨模态搜索。

华为云团队于2020年立项AI大模型，并且于2021 年4 月发布“盘古大模型”。目前，盘古语音语义与视觉大模型广泛应用到金融、电商、物流等多个行业。华为云官网近期显示，盘古大模型“即将上线”。

天风证券研报表示，盘古大模型是业界首个千亿参数中文语言预训练模型，在预训练阶段学习了40TB中文文本数据，被视为最接近人类中文理解能力的AI大模型。

显然，大模型竞赛是属于巨头间的比拼，较量才刚刚开始。

参考研究报告：AIGC专题：国内大模型概览 德邦证券

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大数据培训课程介绍，大数据学习课程要学习哪些

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大数据专业成热门，该如何转行做大数据分析师

那我就转载一篇别人转行做数据分析的经验贴给题主吧：

亲爱的各位加米谷学院的老师和同学们好，首先非常感谢大家在17年9月到18年3月份5个月时间的陪伴，以及张老师和曾老师在我学习期间的耐心辅导。在大数据培训的道路上，正是因为有你们的辛勤付出与陪伴，才让我在大数据职业道路上有了今天我很满意的薪资待遇。再次谢谢你们！

在数据分析挖掘培训的过程中给我印象最深就是张老师，张老师的课讲的很清楚，尤其是PPT图解理论，让我这样的0基础学员能够理解到位，不愧是国家大数据标准组的成员。虽然只有短短五个月的学习时间，但是对于我个人来说收获非常大，不止让我从一个小白成功入行，并成功面试到张老师推荐的公司，拿到了我非常满意的薪水。

张老师希望我可以给后面的学弟学妹们分享一点学习经验，学习这件事大家都不陌生，大家都是经历过十几年的学习生涯。尤其是转行0基础学习大数据的同学，对大数据行业了解的也一定很清楚了，才会决定来进行大数据培训。下面我只说5个方面，后面的学弟学妹可以从中作参考，也希望对你们有帮助。

1、兴趣是最好的老师，既然决定转好从0基础学习大数据，那你一定要从心里爱上它，只有你真正的上心了，才能有动力去学好它。

2、多看，课前预习是少不了的，课前老师都会把当天讲的课件提前发给你，一定要抽出时间先认真看一下，否则，你会发现到时候老师讲的内容你接受起来非常吃力。

3、多问，如果你是一个0基础学习大数据，之前没有任何编程基础，遇到问题一定要多问，第一时间问老师，不要碍着面子死撑，一方面可以锻炼你的沟通能力，是否能用尽量通俗的话语让老师明白你遇到的问题所在（对你以后面试很有帮助），另一方面现在的学习成果也影响着以后的薪资待遇。

4、多练，加米谷学院每个阶段的实训项目都是很有针对性的，全部是来自真实企业中真实的项目，现在多练习对于以后的面试以及工作经验都会非常的有帮助。

5、勤奋，这个说起来很简单，人都是有惰性的，就像我们上学时候一样，同样一个班级，老师教的东西也都一样，为什么有的学习好，有的学习不好？数据分析培训也一样，毕业之后为什么有的薪资可以拿到18K，有的却只有几千？这跟自己的勤奋程度是成正比的，每个人请找到自己的勤奋点，加油！