एआई इंडस्ट्री विल वन्स अगेन अशर

1956 में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की अवधारणा को पहली बार प्रस्तावित किया गया था, और तब से अब तक साठ साल से अधिक हो चुके हैं। पिछले 60 वर्षों में, एआई प्रकोप से कड़ाके की ठंड और फिर बर्बर विकास की प्रक्रिया से गुजरा है। मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन और मशीन लर्निंग जैसी तकनीकों में सुधार के साथ, एआई तकनीकी युग में एक नया चलन बन गया है।

2022 में, AI उद्योग एक बार फिर एक नए नोड की शुरुआत करेगा, AI जनरेट की गई सामग्री (AIGC, AI जनरेट की गई सामग्री) पीछे से आएगी और लोगों की अपेक्षाओं से परे गति से तकनीकी क्रांति के इतिहास में एक बड़ी घटना बन जाएगी। चाहे वह "एआई पेंटर" डीएएल-ई2 हो या "यूनिवर्सल चैटिंग" चैट रोबोट चैटजीपीटी, जनरेटिव एआई तेजी से एक नई तकनीकी क्रांति प्रणाली, पैटर्न और पारिस्थितिकी को जन्म दे रहा है।

घड़ी को 2023 की ओर मोड़ते हुए, AIGC द्वारा उत्पन्न उत्साह कम नहीं हुआ है, बल्कि बढ़ा है, और बुद्धिमान सृजन का नया युग न केवल उत्पादकता में गहरा परिवर्तन लाएगा, बल्कि मानव सोच के विकास को भी बदलेगा। इस संबंध में, 21वीं सदी के बिजनेस हेराल्ड के डिजिटल इकोनॉमी रिसर्च ग्रुप ने कई आयामों में एआईजीसी द्वारा लाई गई तकनीकी संभावनाओं और व्यावसायिक संभावनाओं की व्याख्या करने के लिए "चेज़िंग द वेव्स एआईजीसी" पर रिपोर्टों की एक श्रृंखला की योजना बनाई।

21st सेंचुरी बिजनेस हेराल्ड रिपोर्टर बाई यांग बीजिंग से रिपोर्ट करती है

एआई की नई लहर के तहत, एआई के आसपास वैश्विक हथियारों की दौड़ भी शुरू हो गई है। अभी, हालांकि ChatGPT आगे बढ़ रहा है, यह वास्तव में केवल हिमशैल का सिरा है। इसके बाद, बड़े मॉडलों पर आधारित एआई एप्लिकेशन सामने आते रहेंगे। ठीक दस साल पहले मोबाइल इंटरनेट के आगमन की तरह, परिवर्तन का एक नया युग धीरे-धीरे सामने आ रहा है।

समय के अवसरों का सामना करते हुए, लोग हमेशा उत्साहित रहेंगे, और देश और विदेश में प्रौद्योगिकी दिग्गज कमर कस रहे हैं और जाने के लिए तैयार हैं। लान्चो टेक्नोलॉजी के संस्थापक और सीईओ झोउ मिंग ने हाल ही में 21वीं सदी के बिजनेस हेराल्ड के साथ एक साक्षात्कार में कहा कि चीनी कंपनियों को अपनी प्रशंसा पर आराम नहीं करना चाहिए और जब वे बड़े पैमाने पर मॉडल बनाते हैं तो दूसरों से सीखना चाहिए। , क्योंकि पिछले दो दशकों में, चीन ने बहुत प्रगति की है, और वह एआई के क्षेत्र में चीनी विशेषताओं से बाहर निकलने में भी सक्षम रहा है।

झोउ मिंग ने एक उदाहरण दिया, "उदाहरण के लिए, बड़े मॉडल के प्रत्येक कार्य को अधिक नियंत्रणीय बनाना, या टू बी के कार्यान्वयन में नेतृत्व करना, ये चीनी विशेषताएं बन जाएंगी, और इन चीजों के साथ, मार्शल में एक 'चीनी गुट' कलाओं का गठन किया जा सकता है। , यह सहयोगियों को चीन की शक्ति को देखने की अनुमति भी दे सकता है।"

वास्तव में, पिछले दस वर्षों में, संपूर्ण एआई उद्योग तेजी से विकास की अवधि में रहा है, और कई चीनी कंपनियों ने भी इस क्षेत्र में भारी संसाधनों का निवेश किया है, जिसने कुछ एआई सेगमेंट में चीन को वैश्विक नेता भी बना दिया है। कई चीनी प्रौद्योगिकी कंपनियों में, Tencent के पास AI का प्रारंभिक लेआउट है और AI अनुप्रयोगों में समृद्ध अभ्यास है। इसलिए, यह लेख Tencent को एक नमूने के रूप में उपयोग करेगा, इसके एआई विकास पथ का निरीक्षण करने की उम्मीद है, जो उद्योग के भविष्य के विकास के लिए लाभ ला सकता है। कुछ ज्ञान।

सोलह साल पहले का लेआउट

चीन का एआई शुरू में उत्पादों की जरूरतों के आसपास उभरा। उदाहरण के लिए, Tencent AI का शुरुआती बिंदु 2007 में था। उस वर्ष Tencent ने Tencent Research Institute के निर्माण के लिए 100 मिलियन युआन का निवेश किया।

वू योंगजियान, जो वर्तमान में Tencent क्लाउड के उपाध्यक्ष और Tencent क्लाउड इंटेलिजेंट रिसर्च एंड डेवलपमेंट के प्रमुख हैं, 2008 में Tencent में शामिल हुए। पहला विभाग Tencent रिसर्च इंस्टीट्यूट था। उन्होंने 21वीं सदी के बिजनेस हेराल्ड रिपोर्टर को बताया कि Tencent Research Institute का शोध शुरुआत में बहुत ही अनुप्रयोग-उन्मुख था। उदाहरण के लिए, उस समय वह जो काम कर रहा था, वह QQ छवियों के आसपास इमेज प्रोसेसिंग तकनीक विकसित करना था।

वू योंगजियान ने कहा, "बाद में, हमारी तकनीक की मदद से, QQ वीडियो के प्रसंस्करण समय को मूल के लगभग 60 प्रतिशत तक कम कर दिया गया था, और प्रभाव बहुत स्पष्ट था। फिर इस तकनीक को अन्य विभागों जैसे खेलों में लागू किया गया।" यह भी तब से था जब Tencent रिसर्च इंस्टीट्यूट ने पाया कि अपने आप से तकनीकी भंडार बनाना अधिक उपयुक्त है, इसलिए पूरी टीम उत्पाद-उन्मुख टीम से तकनीकी सहायता टीम में बदलने लगी।

इसके बाद, टेनसेंट रिसर्च इंस्टीट्यूट ने पैटर्न रिकग्निशन, मल्टीमीडिया कम्युनिकेशन, डेटा माइनिंग, इमेज प्रोसेसिंग और वर्ड सेगमेंटेशन में कई उपलब्धियां हासिल की हैं। 2011 तक, Tencent ने 4,000 से अधिक पेटेंट के लिए आवेदन किया था, जो अन्य घरेलू इंटरनेट कंपनियों के योग से अधिक था, जिसमें से Tencent अनुसंधान संस्थान ने आधे से अधिक का योगदान दिया।

Tencent रिसर्च इंस्टीट्यूट से उत्पन्न, वू युनशेंग, वू योंगजियान और अन्य ने बाद में उद्योग की शीर्ष कंप्यूटर दृष्टि प्रयोगशाला बनकर Youtu लैब टीम का गठन किया। बाद में, Tencent ने भी क्रमिक रूप से कई तकनीकी अनुसंधान टीमों की स्थापना की, जैसे कि 2011 में स्थापित वीचैट ज़ीलिंग वॉयस टीम, जो मुख्य रूप से वॉयस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक विकसित करती है।

यदि हम कहते हैं कि 2012 से पहले, Tencent की प्रौद्योगिकी अनुसंधान और विकास टीम अपने स्वयं के व्यवसाय की सेवा करने के लिए अधिक थी, तो 2016 में AI लैब की स्थापना के बाद से, Tencent ने बुनियादी अनुसंधान और औद्योगिक अभ्यास के "दो पैरों" पर चलना शुरू कर दिया है। इसलिए, Tencent का एआई पथ सेवा व्यवसाय से अपस्ट्रीम अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी अनुसंधान तक लगातार विस्तार करना है।

2019 में, उस वर्ष आयोजित विश्व आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सम्मेलन में, टेनसेंट के अध्यक्ष और सीईओ मा हुआतेंग ने कहा कि Tencent ने चार एआई प्रयोगशालाओं की स्थापना की है, जिसमें एआई को व्यापक बुनियादी अनुसंधान से लेकर विभिन्न अनुप्रयोग विकास तक शामिल किया गया है, और अत्याधुनिक तकनीक भी स्थापित की है। . रोबोटिक्स, क्वांटम कंप्यूटिंग, 5G, एज कंप्यूटिंग, IoT, आदि को कवर करते हुए प्रयोगशालाओं के मैट्रिक्स का अन्वेषण करें।

आंकड़ों के अनुसार, 2019 में, दुनिया भर के प्रमुख देशों में Tencent के पेटेंट आवेदनों की संख्या 30,000 से अधिक हो गई है, और अधिकृत पेटेंटों की संख्या 10,000 से अधिक हो गई है। उस समय, यह संख्या घरेलू इंटरनेट कंपनियों में पहले और वैश्विक इंटरनेट कंपनियों में दूसरे, Google के बाद दूसरे स्थान पर थी।

अत्याधुनिक तकनीक का अन्वेषण करें

Tencent की प्रयोगशाला मैट्रिक्स में, कई "व्यापार नहीं किया" अनुसंधान प्रतीत होता है, जो वास्तव में भविष्य की बुनियादी तकनीकों पर Tencent का शोध है।

उदाहरण के लिए, बहुत से लोग जानते हैं कि 2016 में Google के AlphaGo ने ह्यूमन गो चैंपियन को हरा दिया था। वास्तव में, टेनसेंट एआई लैब के गो एआई "फाइन आर्ट" को 2016 में जारी किए जाने के बाद, इसने चार बार दुनिया की शीर्ष टूर्नामेंट चैंपियनशिप भी जीती, और 2018 से, वह चीनी राष्ट्रीय के प्रशिक्षण के लिए एक समर्पित एआई के रूप में काम कर रहा है। जाओ टीम मुफ्त में।

एक अन्य उदाहरण यह है कि 2017 में, Tencent ने चिकित्सा क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक को लागू किया और AI उत्पाद "Tencent Miying" जारी किया जो चिकित्सा इमेजिंग स्क्रीनिंग और चिकित्सा निदान में डॉक्टरों की सहायता कर सकता है। नवंबर 2017 में, विज्ञान और प्रौद्योगिकी मंत्रालय ने राष्ट्रीय नई पीढ़ी के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ओपन इनोवेशन प्लेटफॉर्म के पहले बैच की सूची की घोषणा की, जिसमें मेडिकल इमेजिंग के लिए राष्ट्रीय नई पीढ़ी के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ओपन इनोवेशन प्लेटफॉर्म के निर्माण के लिए Tencent पर भरोसा करना शामिल है।

2021 में, Tencent ने स्व-विकसित सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर के साथ पहला मल्टी-मोडल क्वाड्रुप्ड रोबोट मैक्स जारी किया। उस समय, मैक्स खड़े होने और क्वाड्रुप्ड से बाइपेड तक जाने का एहसास करने के लिए फुट व्हील के एकीकृत डिजाइन पर निर्भर था, और बैकफ्लिप्स को पूरा कर सकता है, सेल्फ-रिकवरी और अन्य क्रियाओं को पूरा कर सकता है।

मैक्स का जन्म Tencent रोबोटिक्स एक्स लेबोरेटरी से हुआ था, जिसे 2018 में स्थापित किया गया था। इस प्रयोगशाला की मुख्य अनुसंधान दिशा रोबोट है, जिसमें रोबोट की बुनियादी तकनीक के रूप में धारणा क्षमता और संवेदनशील आंदोलन, निपुण हेरफेर और बुद्धिमान की तीन स्तंभ प्रौद्योगिकियां शामिल हैं। शरीर। वर्तमान में, मैक्स के अलावा, प्रयोगशाला ने रोबोट डॉग जैमोका और व्हील-लेग्ड रोबोट ओली जैसे उत्पाद भी जारी किए हैं।

इसके अलावा, Tencent के पास बड़े पैमाने के AI मॉडल के लिए एक दीर्घकालिक योजना भी है जिसने हाल ही में बहुत ध्यान आकर्षित किया है। पिछले साल अप्रैल में, Tencent ने पहली बार अपने "हुनयुआन" एआई बड़े मॉडल के विकास की प्रगति का खुलासा किया। यह बताया गया है कि हुनयुआन एआई बड़े मॉडल में एनएलपी (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण), सीवी (कंप्यूटर विजन), बहु-मोडलिटी और कई अन्य उद्योग मॉडल जैसे बुनियादी मॉडल पूरी तरह से शामिल हैं। वीसीआर, एमएसआर-वीटीटी, एमएसवीडी और अन्य आधिकारिक बहु-मोडल डेटा सेट सूची के शीर्ष पर पहुंच गए हैं।

हाल ही में, हुनयुआन एआई बड़े पैमाने पर मॉडल टीम ने एनएलपी ट्रिलियन बड़े पैमाने पर मॉडल भी लॉन्च किया, जिसने न केवल एक बार फिर से CLUE की तीन प्रमुख सूचियों का रिकॉर्ड तोड़ा, बल्कि कम लागत और समावेश की विशेषताओं से भी लाभान्वित हुआ, मॉडल Tencent विज्ञापन, खोज, चैट और अन्य आंतरिक उत्पादों में भी सफलतापूर्वक उतरा है और Tencent क्लाउड के माध्यम से बाहरी ग्राहकों की सेवा करता है।

Tencent हुनयुआन एआई बड़ी मॉडल टीम ने कहा कि चूंकि बड़े तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का मतलब अक्सर मजबूत मॉडल प्रदर्शन होता है, हुनयुआन एनएलपी बड़ा मॉडल भविष्य में एक ओर और दूसरी ओर बड़े मॉडल पैरामीटर स्केल की खोज पर ध्यान केंद्रित करेगा। अधिक शक्तिशाली मल्टी-मोडल AI बड़ा मॉडल बनाने के लिए ऑडियो, इमेज, वीडियो और अन्य मल्टी-मोडल जानकारी को मिलाएं। इसके अलावा, एआईजीसी दिशा के गर्म उदय के साथ, हुनयुआन एआई बड़े मॉडल भविष्य में पाठ सामग्री निर्माण और विन्सेंट ग्राफ के क्षेत्र में निरंतर उन्नयन को बढ़ावा देना जारी रखेंगे।

दृश्य अनुप्रयोग पर ध्यान दें

बुनियादी शोध के दूसरी तरफ औद्योगिक अभ्यास है। मा हुआतेंग ने बार-बार कहा है: "Tencent का AI लेआउट दृश्य अनुप्रयोगों पर केंद्रित है, शोध के लिए शोध नहीं।"

शुरुआती दिनों की तरह, Tencent AI ने उपयोगकर्ता परिदृश्यों से शुरुआत की और आंतरिक उत्पाद की जरूरतों को हल करने के लिए AI तकनीक का इस्तेमाल किया। मध्यावधि में, इसने अनुसंधान प्लस परिदृश्यों के साथ सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास को बढ़ावा दिया, इस बात पर बल दिया कि "शिक्षाविदों का प्रभाव है और उद्योग का उत्पादन है।" अब, Tencent एआई का उपयोग वर्टिकल उद्योग परिदृश्यों में समस्याओं को हल करने के लिए कर रहा है, अनुकूलित समाधानों को मानकीकृत एआई प्लेटफॉर्म टूल्स में इनक्यूबेट कर रहा है।

Tencent के एक व्यक्ति ने कहा कि Tencent AI टीम पारंपरिक शोध टीम से अलग है। यह एक व्यवस्थित निर्माण है। एल्गोरिदम, इंजीनियरिंग, गुणवत्ता, डेटा, उत्पादों से लेकर संपूर्ण व्यावसायीकरण मॉडल तक, पहले और अंतिम हो सकते हैं, जैसे अनुसंधान। पहले जाओ, और व्यावसायीकरण अंत में आता है, लेकिन पूरा एक कार निर्माण और आगे बढ़ना है।

वू योंगजियन ने बताया, "यदि लक्ष्य काफी कठिन है और दृश्य काफी जटिल है, तो यह हमें एक विश्व स्तरीय एल्गोरिथम बनाने के लिए प्रेरित करेगा। इसी तरह, जब आपका एल्गोरिथम अनुसंधान एक विश्व स्तरीय समस्या को हल करता है, तो एल्गोरिथम अधिक मूल्यवान होता है। , विशुद्ध रूप से प्रकाशन पत्रों के लिए नहीं"।

एआई प्रौद्योगिकी के औद्योगिक कार्यान्वयन में तेजी लाने के लिए, नवंबर 2021 में, Tencent ने आधिकारिक तौर पर Tencent Youtu लैब और Tencent AI लैब जैसे AI प्रयोगशालाओं के उत्पादों और तकनीकी क्षमताओं के एकत्रीकरण के माध्यम से "Tencent Cloud Smart" ब्रांड जारी किया। औद्योगिक अभ्यास अनुभव के वर्षों के रूप में, एआई विकास मंच, एआई उत्पाद समाधान, और सेवाओं की पूरी श्रृंखला के शीर्ष-स्तरीय डिजिटल बुद्धिमान परिवर्तन विधियों के लिए अंतर्निहित कंप्यूटिंग शक्ति समर्थन से बाहरी उत्पादन।

उदाहरण के लिए, अंतर्निहित कंप्यूटिंग शक्ति स्तर पर, Tencent स्व-विकसित एआई चिप्स की मदद से कंप्यूटिंग शक्ति के प्रदर्शन में तेजी लाने के आधार के रूप में "एक से अधिक कोर के साथ एक बादल" का उपयोग करता है; AI विकास स्तर पर, Tencent ग्राहकों को जल्दी से AI एप्लिकेशन बनाने और तैनात करने में मदद करने के लिए "Tencent Cloud TI Platform" का उपयोग कोर के रूप में करता है।

Zixiao AI रीजनिंग परिदृश्यों के लिए Tencent की स्व-विकसित चिप है। इसे टेनसेंट क्लाउड टीआई प्लेटफॉर्म के लिए अनुकूलित किया गया है, जिसने एकल कार्ड के प्रदर्शन में 200 प्रतिशत तक सुधार किया है, यूनिट कंप्यूटिंग पावर ऑप्टिमाइज़ेशन की लागत को 50 प्रतिशत तक कम कर दिया है, और ग्रीन कंप्यूटिंग पावर की ऊर्जा खपत को बचाया है। 60 प्रतिशत। टेनसेंट क्लाउड के विषम कंप्यूटिंग उत्पादों के प्रमुख सोंग डंडन ने 21वीं सदी के बिजनेस हेराल्ड को बताया कि इन चिप्स को पहले टेनसेंट के स्व-विकसित व्यवसाय पर तैनात किया जाएगा, और भविष्य में यह आशा की जाती है कि यह PaaS सेवाओं के रूप में बाहरी सेवाओं की सेवा देगा। .

TI प्लेटफॉर्म के आसपास, Tencent ने एक उत्पाद मैट्रिक्स भी बनाया है, जिसमें TI-DataTruth लेबलिंग प्लेटफॉर्म, TI-ONE ट्रेनिंग प्लेटफॉर्म, TI-मैट्रिक्स एप्लिकेशन प्लेटफॉर्म, TI-ACC एक्सेलेरेशन टूल शामिल है, और इसमें TI-OCR ट्रेनिंग प्लेटफॉर्म, TI-AOI भी शामिल है। औद्योगिक गुणवत्ता निरीक्षण प्रशिक्षण मंच, आदि। इन उत्पादों को पैन-इंटरैक्शन, वित्त, उद्योग, मीडिया, पैन-सरकार, चिकित्सा और अन्य उद्योगों में भी लागू किया गया है, जो बुद्धिमान औद्योगिक गुणवत्ता निरीक्षण, वित्तीय एआई मध्य जैसे कई उप-विभाजित क्षेत्रों को महसूस करने में मदद करते हैं। मंच, स्मार्ट सिटी ऑपरेशन प्रबंधन, और रोग सहायक निदान। एआई अनुप्रयोगों का विकास।

टेनसेंट क्लाउड के उपाध्यक्ष और टेनसेंट क्लाउड इंटेलिजेंट प्लेटफॉर्म के प्रमुख ली जुएचाओ ने 21वीं सदी के बिजनेस हेराल्ड को बताया कि पूरा एआई वास्तव में कार्यान्वयन के मामले में गहरे पानी के क्षेत्र में प्रवेश कर गया है। "अतीत में, ग्राहकों को केवल कुछ AI क्षमताओं को प्रदान करने के लिए आपकी आवश्यकता होती थी, लेकिन अब, ग्राहक जो प्रस्तावित करते हैं वह सभी परिदृश्य अनुप्रयोग हैं, और आपको AI को व्यावसायिक परिदृश्यों में एकीकृत करने की आवश्यकता है।"

Li Xuechao के विचार में, वर्तमान हॉट "प्री-ट्रेनिंग बड़े मॉडल प्लस डाउनस्ट्रीम टास्क फाइन-ट्यूनिंग" मॉडल के माध्यम से, AI एप्लिकेशन निश्चित रूप से अधिक सामान्यीकृत हो जाएंगे। इस आधार पर, मूल AI अनुप्रयोग परिदृश्यों को और गहरा बनाया जाएगा। वहीं, एआई और भी दृश्यों में प्रवेश करेगा।

हालाँकि, यह भी बताया कि AI अनुप्रयोगों को करने की प्राथमिकता समस्याओं को हल करना है, इसलिए कई परिदृश्यों में, मूल AI मॉडल समस्या को हल कर सकता है, इसलिए गर्मी को पकड़ने की कोई आवश्यकता नहीं है। आखिरकार, बड़े मॉडलों के उपयोग से ग्राहकों को अतिरिक्त लाभ भी होगा। की लागत। लेकिन कुछ परिदृश्यों के लिए, जैसे बुद्धिमान ग्राहक सेवा, यदि बड़े मॉडल का उपयोग सीधे प्रभाव में सुधार ला सकता है, तो आप लागत प्रदर्शन का वजन करते हुए इसे आजमा सकते हैं।

इस वैश्विक एआई प्रतियोगिता में, हमें सबसे अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी अनुसंधान पर ध्यान देने और प्रतिस्पर्धा करने की आवश्यकता है। साथ ही, हमें बाजार की स्थितियों के अनुसार कुछ डाउन-टू-अर्थ चीजें करने की जरूरत है। झोउ मिंग ने 21st सेंचुरी बिजनेस हेराल्ड को बताया कि चीन में टू बी उद्यमों की सेवाएं विदेशों से बहुत अलग हैं। विदेशों में सास पारिस्थितिकी बहुत परिपक्व है, और छोटे और मध्यम आकार के उद्यम सास के माध्यम से सेवाएं प्राप्त करने के आदी हो गए हैं, लेकिन चीन में कई उद्यम सास को स्वीकार नहीं करते हैं। तैनात करना।

इसका मतलब यह है कि टू बी ग्राहकों की सेवा करने के लिए अधिक प्रयास करना पड़ता है, जैसे ग्राहकों की जरूरतों को समझना, "अंतिम मील" व्यापार प्रक्रिया और सिस्टम कनेक्शन का अच्छा काम करना, और वितरण और रखरखाव लागतों पर भी विचार करना। "यदि आपका मॉडल नाजुक है, तो आप एक परियोजना के लिए एक परियोजना खो सकते हैं।

इसलिए, आपको नींव में अच्छा काम करना चाहिए, और आपको ग्राहकों को समझना चाहिए और जल्दी से पुनरावृति करने की क्षमता होनी चाहिए। जब वे तथाकथित बड़े मॉडल बनाते हैं तो चीनी कंपनियों को इसका सामना करना पड़ता है। वास्तव में, इस दृष्टिकोण से, यदि आप केवल जल्दी से एक चैटजीपीटी की नकल करना चाहते हैं और फिर जल्दी से पैसा कमाना चाहते हैं, तो यह बहुत भोली है," झोउ मिंग ने कहा।