楊志明：多模態(tài)大模型在云側和端側產品規(guī)?；涞?/h1>
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專題：2024中國AIGC創(chuàng)新發(fā)展論壇
2024年服貿會專題論壇之一——“2024中國AIGC創(chuàng)新發(fā)展論壇”于9月13日-14日在北京舉行。深思考人工智能機器人創(chuàng)始人兼CEO楊志明出席并演講。
楊志明表示，目前，大模型在國內卷的很厲害，無論在技術上還是商業(yè)上卷的都非常厲害。這就造成一個局面，即大模型本身投入大，算力集群包括研發(fā)投入非常大，但真正研發(fā)后落地時是非常困難的，to C場景觸達不了C端客戶，to B場景又有很多定制化的東西。
“動輒上千萬的投入，怎么去做落地？”，楊志明認為，這就要實現(xiàn)四化：第一是場景化，先不做通用場景，要先做垂域場景化。第二是垂域化，細分領域具體場景。第三是服務化，云側大模型是基于服務化，MaaS、SaaS，對B端客戶來講做AI就是（解決剛需）降本增效，第四是產品化，做垂域里面的場景化、服務化、產品化落地。
以下為演講實錄：
楊志明：尊敬的各位來賓，非常榮幸參加演講，我來自深思考人工智能，主要分享一下多模態(tài)大模型的落地與實踐，我的題目是“多模態(tài)大模型在云側和端側產品規(guī)?；涞亍?。
主要分幾個部分：第一是大模型的產品介紹，第二是我們在云側大模型的垂域化落地，第三是在端側大模型的垂域化落地。
簡單介紹一下深思考，我們大模型落地的比較早，在2020年底就中標了知名手機品牌的手機AI助手“對話引擎模型”，另外也與“奧林巴斯”公司基于AI顯微鏡的產品也在規(guī)?；涞?，比其他企業(yè)來講，我們非常突出的特點是我們在垂直領域已經(jīng)實現(xiàn)了規(guī)?；?，商業(yè)化落地。我們團隊主要來自中科院軟件所、中科院自動化所、中科院計算所、清華大學、耶魯大學。我們團隊在AI領域連續(xù)四次創(chuàng)業(yè)，有著非常豐富的創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗。
我們在2016年開始布局相關多模態(tài)AI技術、已經(jīng)在去年2023年隆重發(fā)布“Dongni.ai”多模態(tài)大模型，該模型能夠理解多模態(tài)/跨模態(tài)數(shù)據(jù)，具有可溯源、可解釋和可控性等特點。
目前我們垂直落地的一個重要場景是“癌癥早篩”。我們國家包括全世界癌癥早篩都是非常適合AI大模型落地的場景，比如，我們國家在推兩癌和五癌的篩查，在我們國家的婦女同胞中，僅針對宮頸癌的篩查項目，適齡婦女的目標篩查人數(shù)是4-6億，但是目前只完成了1.1億人次。整體差距為什么那么大，主要由于我們國家人口多，醫(yī)療資源匱乏和不均衡?，F(xiàn)在我們通過傳統(tǒng)人類專家去做宮頸癌篩查，痛點是：第一，人類專家每天分析的樣本量不能超過100例，因為超過100例以后，敏感性直線下降，這樣就限制了人類專家的篩查效率。第二，人類專家在宮頸癌篩查這個檢測項目的診斷敏感性不是非常理想。現(xiàn)在用我們的AI做分析，可以做到100%不漏診（注：LSIL及以上），且擁有很好的排陰率。目前我們服務頭部大三甲醫(yī)院、第三方檢驗機構、體檢中心等等。在宮頸癌篩查領域，我們一年完成近三千萬人份的篩查輔助分析工作，是真正實現(xiàn)癌癥篩查規(guī)?；牡腁I企業(yè)。目前我們也在積極在海外市場進行布局。
目前，我們垂直落地的另外一個重要場景是：智能終端，包括AI PC、AI 手機、AI 顯微鏡、AI NPU包括AI攝像頭，我們把多模態(tài)大模型落地多個終端場景，近期會有密集的產品發(fā)布。簡單來講是將端側多模態(tài)大模型與智能終端相結合，賦能智能終端。
下面，簡單分享一下我們在云側大模型的落地?，F(xiàn)在大模型在云側，有一些場景，比如我們在癌癥早篩場景中，做第三方醫(yī)療檢測機構的癌癥早篩的時候，第三方早篩量非常大，例如某個客戶，在兩癌篩查高峰期，單個所一天的篩查量就會超過一萬例，每年做三千萬人份的篩查服務，其實這個量是非常大的。我們通過云端的SaaS服務或者MaaS服務，為其提供我們的服務。另外還有其他一些場景，包括智慧營銷場景，在這個場景中，客戶就是通過我們云端大模型，通過調用來使用我們的服務。
我們深耕癌癥早篩領域多年，擁有巧思系列和慧眼系列、在細胞學的婦科有宮頸癌輔助篩查分析系統(tǒng)，和非婦的尿液脫落細胞、漿膜腔脫落細胞輔助分析系統(tǒng)、還包括染色體核型分析系統(tǒng)、免疫組化分析系統(tǒng)、甲狀腺癌輔助分析系統(tǒng)等，我們已經(jīng)做到深入客戶場景，很好的解決了用戶的剛需問題。
以宮頸癌輔助篩查分析系統(tǒng)為例，我們的突出優(yōu)勢包括LSIL及以上不漏診、TBS2014分級、多模態(tài)分析等。以前AI在醫(yī)療領域落地一直說的是影像的分析，其實我們做的不是影像，我們做的是多模態(tài)分析，比如宮頸癌篩查，我們的模型可以結合病人的病例、病史、年齡等多模態(tài)信息進行分析，而多模態(tài)的分析可以避免一些問題誤報。比如婦女同胞超過45歲以上宮頸內模細胞會衰老，如果不使用多模態(tài)分析，很容易產生誤報，但結合了我們的多模態(tài)分析以后，可以做很準確的排查。我們說AI的三駕馬車：算法、算力和數(shù)據(jù)，首先，通過我們的落地模式，進行了大量的篩查之后，會得到一個“馬太效應”，很好的建立數(shù)據(jù)壁壘。另外，真正在產品落地時，我們的可解釋性也可以體現(xiàn)在產品上。因為AI在醫(yī)療里面很重要的一個問題是，你的AI結果醫(yī)生是天然不相信的，一旦出現(xiàn)假陰性和過多的假陽性，醫(yī)生們會苦不堪言，沒法建立信任感，但是我們模型的可解釋性就很好的解決了這個問題。就像法官判案一樣，有一個證據(jù)鏈，這樣使得用戶根據(jù)可解釋的證據(jù)鏈可以相信建立一個證據(jù)鏈路的閉環(huán)。另外我們還支持一份樣本實現(xiàn)TCT和DNA倍體的雙篩。
2019年，在央視一套《機智過人》欄目專題報道了深思考的產品，給大家稍微看一下。
?。ìF(xiàn)場播放視頻）
在真實場景中，我們的AI非常適合賦能基層醫(yī)療機構。發(fā)達地區(qū)擁有很好的醫(yī)療設備和專家資源，但是中國還有非常多的地方?jīng)]有這么好的醫(yī)療資源，尤其在國家重點推行的兩癌篩查或者五癌篩查的地區(qū)，篩查量是非常大的，對AI的需要是剛需。巧思品牌現(xiàn)在是非常知名的品牌，是深思考癌癥早篩平臺下的系列產品。目前商業(yè)模式是SaaS和Maas服務模式。
接下來，講一下深思考端側大模型落地，賦能終端側。我們?yōu)槭裁匆プ鼋K端側多模態(tài)大模型？這里面有幾個剛需點，其中之一，在用戶的AI手機、PC里有一些是用戶的隱私信息，例如大家手機相冊有很多照片和視頻是絕對不能傳到云端的，我們的端側大模型就可以很好的保護用戶的隱私信息。再比如，如果你去用國外的軟件，甚至云側大模型時，在傳輸過程中容易造成信息的泄露?，F(xiàn)在我們的AI PC同樣具有防泄密的天然剛需，使得我們的AI大模型必須運行在端側。目前我們已經(jīng)實現(xiàn)適配多種芯片。
我們特別突出的優(yōu)勢在哪里？我們有對大模型的創(chuàng)新的量化方法，包括可以適配多種平臺的適配性驗證，以及進行端側大模型的預訓練機制。
目前我們落地的終端設備有AI手機、AI PC、AI NPU （包含AI攝像頭）、AI顯微鏡等場景。醫(yī)療行業(yè)很多是端側的，用戶不希望樣本的數(shù)據(jù)泄露。包括安防的AI攝像頭，原先AI攝像頭是純視覺分類，現(xiàn)在的技術是可以理解這個場景。比如我們有一個場景，比如耕地被占用或者兩個人是不是在打架，這個可以通過端側大模型實時在端側進行分析；以往是將這個視頻傳到云端存儲起來，最后檢測、分割分類，時間非常長，也不能及時反映實時的場景，而我們的產品適配NPU，可以很好的在端側運行，可以在安防、汽車等領域大規(guī)模落地。端側大模型商業(yè)模式也很簡單，通過license授權來進行。
總結一下，我們落地的實踐，目前大家都知道大模型在國內卷的很厲害，無論在技術上還是商業(yè)上卷的都非常厲害，造成一個什么局面？大模型本身投入大，算力集群包括研發(fā)投入非常大，但真正研發(fā)后落地時是非常困難的，to C場景觸達不了C端客戶，to B場景又有很多定制化的東西，動輒上千萬的投入，怎么去做落地？所以我們的經(jīng)驗是要實現(xiàn)四化：第一是場景化，我們先不做通用場景，我們先做垂域場景化的。比如我們做宮頸癌早篩、甲狀腺癌早篩，這都是非常具體的場景化。第二是垂域化，細分領域具體場景。第三是服務化，云側大模型是基于服務化，MaaS、SaaS，對B端客戶來講做AI就是（解決剛需）降本增效，第四是產品化，我們就是做垂域里面的場景化、服務化、產品化落地。以上是我們大模型在云側和端側落地的經(jīng)驗分享。
這是我們公司的官微包括我自己的，大家有興趣的話，會后我們進行探討，謝謝大家。
新浪聲明：所有會議實錄均為現(xiàn)場速記整理，未經(jīng)演講者審閱，新浪網(wǎng)登載此文出于傳遞更多信息之目的，并不意味著贊同其觀點或證實其描述。
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楊志明表示，目前，大模型在國內卷的很厲害，無論在技術上還是商業(yè)上卷的都非常厲害。這就造成一個局面，即大模型本身投入大，算力集群包括研發(fā)投入非常大，但真正研發(fā)后落地時是非常困難的，to C場景觸達不了C端客戶，to B場景又有很多定制化的東西。
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我們在2016年開始布局相關多模態(tài)AI技術、已經(jīng)在去年2023年隆重發(fā)布“Dongni.ai”多模態(tài)大模型，該模型能夠理解多模態(tài)/跨模態(tài)數(shù)據(jù)，具有可溯源、可解釋和可控性等特點。
目前我們垂直落地的一個重要場景是“癌癥早篩”。我們國家包括全世界癌癥早篩都是非常適合AI大模型落地的場景，比如，我們國家在推兩癌和五癌的篩查，在我們國家的婦女同胞中，僅針對宮頸癌的篩查項目，適齡婦女的目標篩查人數(shù)是4-6億，但是目前只完成了1.1億人次。整體差距為什么那么大，主要由于我們國家人口多，醫(yī)療資源匱乏和不均衡?，F(xiàn)在我們通過傳統(tǒng)人類專家去做宮頸癌篩查，痛點是：第一，人類專家每天分析的樣本量不能超過100例，因為超過100例以后，敏感性直線下降，這樣就限制了人類專家的篩查效率。第二，人類專家在宮頸癌篩查這個檢測項目的診斷敏感性不是非常理想。現(xiàn)在用我們的AI做分析，可以做到100%不漏診（注：LSIL及以上），且擁有很好的排陰率。目前我們服務頭部大三甲醫(yī)院、第三方檢驗機構、體檢中心等等。在宮頸癌篩查領域，我們一年完成近三千萬人份的篩查輔助分析工作，是真正實現(xiàn)癌癥篩查規(guī)?；牡腁I企業(yè)。目前我們也在積極在海外市場進行布局。
目前，我們垂直落地的另外一個重要場景是：智能終端，包括AI PC、AI 手機、AI 顯微鏡、AI NPU包括AI攝像頭，我們把多模態(tài)大模型落地多個終端場景，近期會有密集的產品發(fā)布。簡單來講是將端側多模態(tài)大模型與智能終端相結合，賦能智能終端。
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本文由范力天于2024-09-18發(fā)表在七臺河市金德風筒制造有限公司，如有疑問，請聯(lián)系我們。
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