文 | 蓝驰创投，作者 | 石建平

去年7月，人工智能又一次进入社会大众的视野：

Midjourney发布后，普通用户能通过自己的提示天生非常有创意、高质量的图片，持续迭代修正后，最终生成复合乃至超出用户预期的图片；

StabilityAI开源了Stable Diffusion模型, 随即迅速传播，让开发者生态能定制开拓和演习知足特定需求、场景、迭代速率的提示天生图片产品。

随后的11月，人工智能有名企业Open AI发布ChatGPT，ChatGPT第一次以类人类的措辞模式，具备了和人对话、问答、措辞理解、翻译等措辞处理能力，这又一次超出了普通用户对认知智能能力的预期。
这标志着人类在通向通用人工智能的路上又迈进了一大步。

Midjourney和ChatGPT的爆发背后孕育着什么更大的趋势。
对付信息革命、人类数字文明，是否存在比移动互联网、云打算更大的海啸级别（tsunami）变革和代价创造的机会？可能是会什么呢？

认知智能是AI发展的下一个前沿作甚认知智能

认知人工智能（Cognitive AI），是一种旨在仿照人类认知智能的人工智能，人类的认知智能包括学习、理解、剖析、问答、互换、影象、天生、推理等能力。
认知人工智能利用前辈的模型、算法和机器学习技能，剖析、推理、理解和学习大量数据，包括构造化和非构造化数据。
这些系统可以学习、识别、天生、或做出预测并天生类似于人类推理的见地。

人工智能下一个前沿

人工智能已经存在了几十年了，中国开始探索人工智能并在各种场景落地也经历了至少十余年；主流的人工智能还是在构造化数据的根本上，通过传统机器学习算法做剖析和预测、基于特色工程做剖析和推举、或基于深度神经网络对图像分类识别。

但由于最近大措辞预演习模型和天生模型的进展，数字天下中人工智能对付人类措辞文本的理解、对话、天生，第一次达到了类人类的水平，人工智能的发展进入了认知智能的时期。

认知智能的时期已经开启‍‍‍‍

底层架构、算法、模型的创新和快速发展，从量变到质变推动着认知智能时期开启。
推动认知智能起飞的核心成分包括AI OS、大措辞模型（large language foundation model）、检索模型（retrieval model）和预演习、微调、Prompt 工程及各种反馈的强化学习技能。

AI OS

操作系统（OS）具有如下特色：（1）强抽象能力；（2）行业de facto标准；（3）基于OS建立行业根本举动步伐和运用生态。
OS是行业生态和运用发展的最根本的底座，PC的发展得益于windows OS，互联网的发展得益于Linux，云的发展由于虚拟化OS和K8S。
AI的高速发展也须要有类似特色的OS底座。

AI在大措辞模型（Large language model，LLM）上是基于transformer&attention的架构，这个架构对付人类的知识及其多种表现形式有极强的抽象和表达能力，人类第一次在数字天下用同一个架构来表达人类各种模态的知识。

由于其强大的抽象和表达能力，这一架构已经开始成为行业最主流的AI模型架构，除了LLM被广泛利用外，图片和其他模态的场景也在发展或探索中，成为根本模型的de facto标准势头出众。

这个de facto标准开始推动了基于transformer的LLM的根本举动步伐和行业生态的发展，而且越来越多人意识到，transformer架构与大措辞模型的结合，使得基于措辞的认知智能的迭代迅猛。

Large Language&retrieval models

什么是foundation model（根本模型）？任何一个在广泛数据上进行演习（常日利用规模化的自监督）的模型，都可以被调度（如微调）以适用于各种下贱任务。

Large Language Model（LLM）可以理解为一个数据库，人类第一次把历史上所有知识，最大规模地通过高效压缩的办法保存到这个“数据库”里。
基于LLM衍生的ChatGPT模型用人类最熟习的自然措辞对话办法，来理解用户的意图，用递进式的、极其高效、开放模式去获取知识。
天生式的大模型还能通过理解人类的意图递进式地去天生优质的内容。

预演习、微调、Prompt 工程及“X”反馈的强化学习技能

认知智能根本模型不仅是通用、开放式的智能，而且通过微调和提示工程等各种技能，让通用认知智能模型有能力更好做事到各行各业——如金融、医疗、教诲、信息科技、媒体等；各种场景——如研发、发卖、客服等。

通过各种Live利用反馈机制加上强化学习能力，知识数据库在扩展的同时，模型和利用者（无论是人类、系统、还是机器）的意图更好地对齐，在被利用过程中，模型也持续在升华。

认知智能的类人类措辞处理能力、de facto技能架构、开放和通用的场景、快速的迭代进化，且能做事到专业、特定场景，这些都标志着认知智能开始进入了人工智能的主流赛道。

智能打算和AI-First SaaS将引领打算天下下一波浪潮‍‍‍‍‍‍‍信息打算时期

人类数字文明的发展依赖于打算范式的创新和发展。
从50年的mainframe、80年代的PC、2000年的互联网、2010年的移动互联网，到还在持续发展的云打算，这些打算范式的演进推动个人和企业的数字文明发展，而且每次变革都会带动环球经济效率和规模的提升。

从mainframe到云打算是信息打算时期，把信息在数字天下中进行构造化，在数据天下中进行打算、仿照、乃至预测。
信息打算的特色除了数字化、构造化外，还有确定性（deterministic）的特色，也便是同样的数据输入情形下，输出的结果总是同等的，在一个已知的环境下相称确定性符合人类的预期。

作甚智能打算？

智能打算是一种基于自然措辞能力，以具有学习、理解、剖析、问答、互换、影象、天生、推理等类人类认知智能能力的认知模型为核心的打算范式，智能打算有如下特色：（1）具有探索性 （2）非确定性（non-deterministic，or probabilistic） （3）更高效理解人类意图（4）认知能力至少超出人类的均匀水平。

智能打算时期的到来是自然措辞处理技能的创新、发展、沉淀从量变到质变的结果。
最近5年涌现的大措辞预演习模型、对话模型、天生模型等自然措辞的处理技能的创新，触发了智能打算时期的到来。
智能打算的核心是认知智能的能力。

作甚AI-First 运用

以认知智能为核心能力开拓的运用为AI-First运用，AI-First运用使得运用本身有类人类认知智能的能力，能通过智能助手运用，增强普通人的认知智能能力到更高的水平，让机器、系统、人之间的交互从信息智能提升到认知智能的更高维度。
人类数字文明第一次进入到认知智能，发展进入一个崭新的阶段。

AI-First 运用的出色样板：New Bing&Edge Browser

微软发布的New Bing和Edge Browser为未来AI-First运用展示了非常好的样板。

AI-powered copilot -- Edge Browser’s chat&answer

在Edge Browser，AI-powered copilot能与用户持续谈天、咨询、问答、翻译、改写、天生、大略推理；而且copilot在持续关注用户利用网站的交互、返回内容和历史，根据这个高下文自动和用户做智能交互，给用户崭新的体验。

New AI-Native search -- New Bing Search

New Bing的搜索基于下一代LLM、为搜索定制、比ChatGPT更强大，这个模型叫做Prometheus模型。
这是一个由下一代AI大模型驱动的 AI-native搜索平台，它提升搜索的干系性、能对答案做表明、供应最新的搜索结果、并提升安全性。

智能打算时期的运用

险些所有的运用都该当增加copilot或in-place的智能助手，通过人和智能助手的交互，在软件中更高效、更高质量完成目标任务。

运用开拓者可以更向前迈一大步，用大模型作为运用的底座，使其成为AI-native的运用，其核心能力提升至认知智能的程度。

认知智能在重新定义软件构建的办法

人类数字文明构建的核心工具是软件开拓工具，核心承载平台是软件。
软件工业也须要应对变革做变革和升级。
每次打算平台发生重大变革和发展，其依赖的软件开拓模式、框架、工具链、打算平台的根本举动步伐都会被重构。
我们相信，为了更好适应智能打算时期，软件开拓的范式也会被重构，可能这次重构的幅度比预期的更大。
具体会是什么形态能沉淀下来，还须要让子弹再飞一下。

人工智能下一个前沿

RPA（robotics process automation）、低代码工具、PaaS平台的涌现，让软件开拓变得更为定制化、普惠化。
由于AI 天生模型的发展，像copilot之类的人工智能代码开拓赞助工具，今后能够为软件开拓工程师供应注释、代码补全天生、语法建媾和缺点修复等功能，使得开拓者能够更加高效地编写代码。

AI-First 运用开拓

在开拓下一代AI-First运用的过程中所涉及的——在逻辑和交互的开拓框架、工具、自动化、数据和认知模型，以及更优化的面向AI-first的runtime，以及关联的根本举动步伐，都有机会被升级和变革。

AI-First cognitive AI架构

即便人类对大脑的认知也是非常原始，不少行业从业者从理论、和工程视角探索下一代的Cognitive AI的架构，更好的支持AI-First运用。

AI-First运用的核心支柱是“认知智能模型”

AI-First运用最核心变革是什么呢？我认为其核心支柱是“认知智能模型”。

薄弱、固化的软件

软件是人类数字文明的平台。
但软件是非常薄弱的，软件的业务逻辑和数据模型根据当时的业务需求开拓的，随着每次业务需求的变革，软件还须要修正、乃至重构；软件同时又是非常固化的，比如在用户交互层险些是固化的，不管你是第一次利用、低级用户还是资深用户，都只有一种交互界面，用户口碑载道精良体验的软件很少，在2B场景可能更稀缺。

认知智能模型是软件的核心支柱

我认为“认知智能”模型是AI-First运用的back-bone（核心支柱），运用会从数据驱动（Data-Driven）向模型驱动（AI Model-Driven）发展。
先假设软件还是3层架构（可能这个也会发生变革）：数据层、业务逻辑层、和交互层。

（1）Knowledge Layer

在数字天下中，企业业务的核心资产是数据和知识，这些企业独特的知识和全方位网络的数据都会被聚合并被认知模型捕捉，这个模型是驱动企业业务场景和各种交互场景的核心模型。

（2）Business Layer

未来企业的业务层也会被认知模型所驱动，实现业务逻辑由认知智能驱动，企业逻辑才能更动态自适应、更好适应多变业务需求和多样的用户（包括员工、生态伙伴、终极用户或客户）需求，而不是目前现在的hard-coded、规则定义、乃至只依赖构造化数据的机器学习能力来实现业务逻辑。

（3）Interaction Layer

ChatGPT给我们展示了一个类人类智能的交互界面，智能能力非常惊艳。
但交互能力还是非常根本，下一代智能交互会有很多新的想象空间。
在认知智能模型驱动下，交互界面、内容、构造更是会从用户意图理解的根本上，动态地、个性化地、智能地去天生和互动。

如果大家认同这个趋势，AI-First运用的软件架构和软件开拓的模式和stack发生变革是一定。

认知智能模型也是业务全环节视角的核心支柱

从业务视角，认知智能模型也能赋能乃至作为核心支柱驱动业务全环节，从产品定义设计、生产、营销、做事等全环节用认知智能去提升效率、提升体验、乃至创造新代价。

智能打算时期企业核心竞争是企业独特的认知智能模型

在大数据时期，行业对企业核心竞争力的共识是数据。
在智能打算时期，企业的核心差异化竞争力将会是基于企业内部数据的认知智能模型。

AI-First企业运用的核心支柱是认知智能模型，未来企业运用如电商、CRM、EPR、service、HCM等，险些所有场景都有机会被认知智能模型赋能驱动、乃至重构。

从产品开拓、生产、市场、发卖、内部管理、产品交付到售后做事、上游供应链，来自于企业经营全环节的信息时期沉淀的所有构造化和非构造化数据，以及从认知智能时期开始积累的企业独特的知识都将成为企业特有的认知智能模型的演习数据。
而且企业数字系统、公司内部、与用户和互助伙伴互动过程中产生的反馈数据，也能通过强化学习让企业自有的认知智能模型持续的迭代、升级，模型和利用者或系统的意图更好的对齐。

企业独特的认知智能模型将会是企业品牌、定位、文化、知识、核心能力的完全数字化表达和保存。
这可能是一个系列模型，代表了企业各个部门、角色、岗位的认知能力，去赋能乃至代替企业内部各个角色之间的互换、企业和客户、企业和生态互助伙伴的互换和做事；大概是一系列信息系统核心支柱模型，能更好地做事信息系统的认知智能维度的决策能力；大概是个企业培训的虚拟培训师，能持续地in-context、在事情场景中持续培训、辅导、能力增强企业员工的模型。

Salesforce最近发布了Salesforce EinsteinGPT，EinsteinGPT是第一个天生AI的CRM模型，AI天生的内容会超级高效地覆盖发卖、市场、做事、电商、IT等企业环节。
相信任何有竞争力的企业都必须有自己企业独特的认知智能模型，驱动企业方方面面的环节，为员工、客户、互助伙伴供应无以伦比的体验、效率和代价创造。

智能天下和信息天下的领悟

从50年代人类发明了第一台电脑起，信息科技的创新并赋能着各行各业，不仅为企业降本增效，而且为企业开拓了新的revenue stream和商业模式，在此发展过程中，信息数字天下创造和沉淀了大量的信息科技根本举动步伐、开拓工具、行业运用、数字能力等， 如云打算的各种弹性打算的能力编排能力；企业管理软件如CRM、ERP、Service Cloud；各种企业内部和个人的效率、协同办公软件；基于大数据的各种BI、报表、洞察剖析软件，企业内部集成和事情流引擎和可视化的编排能力。
为了企业内部系统之间、以及和外部生态更高效、更实时的协同，乃至构建了企业数字生态以更好做事其客户，企业内部能力以各种API形式开放给第三方。
企业为此投了大量的人力和财力构建这些非常宝贵、极具代价的企业核心竞争力。

随着以认知智能为更高维度的智能打算时期到来，智能天下和信息天下会各取所长并相互领悟：

（1）基于认知智能供应了下一代更自然、更智能、更平民化的人-系统智能交互界面

以LLM为根本的对话模型，对措辞的理解和天生能力已经具备类人类智能的水平，使得人机进行类似人类自然措辞水准和质量的对话变成了可能，这个对话不仅能知足人类更高效挖掘新知识的需求，还可能通过下一代的对话智能模型，以人类最自然的措辞交互模式，使得人类和信息天下的各种数字系统和运用自由互换和交互。

（2）更灵巧、更开放、更动态、更个性化地去实现企业内部流程和事情办法的重构

数字天下的信息系统接口和界面相对是固化的，但是企业内部流程和事情办法会随着业务、效率的需求在持续变革，企业员工在得当的权限下通过自然措辞互动的办法，未来将能够根据业务和个性的需求对企业内部系统、事情流程、数据流进行更灵巧、更动态的重构。
是未来企业integration、RPA在AI-first理念下的变革。

智能天下类似人的大脑，信息天下类似的人的肢体去和物理天下感知、实行和反馈，智能天下和信息天下是相互想成，才构成一个完全的人类数字文明天下。
这两个天下的领悟不仅能为企业员工开拓新的体验和代价。
这个领悟也会发生在个人日常生活、沟通、社交等开放社会的生活场景中，人类的日常生活由此也有崭新的体验和新高度的生命幸福感。

谁会是智能打算时期的英雄豪杰？‍

PC打算时期造就了微软，互联网打算时期时期造就了谷歌、淘宝，移动互联网时期造就了tiktok/抖音、美团、Uber，云打算时期造就了AWS、salesforce；智能打算时期未来，谁会成为引领这个时期新的英雄豪杰？我们都非常期待。
虽然我们现在没法预判是谁，但是我们相信所有的2C和2B的场景在智能打算时期都值得重新被思考、探索、加强乃至重新被打造。