■原題：算法訓練幾乎0成本！梧桐大模型讓首批用戶吃上“螃蟹”
■記者：思文

行業大模型正在爆炸式集中推出，關注大模型的人士都知道了行業大模型的簡單公式，通用大模型+行業場景+訓練調優=行業大模型，因此訓練調優是企業自研大模型不可避開的重要環節。

然在其他企業還在觀望，推出，演示或者調優的當下，宇視作為推出AIoT行業大模型的第一人，6月9號，其小范圍召開了大模型“梧桐”種子合作伙伴簽約會并公開了“梧桐”未來的規劃。

目前“梧桐”針對需求計劃細化出三種不同模型：

l  CV（計算機視覺）行業大模型
提供AI訓練、AI在線學習等服務，預計將在7月底上線，現階段已經在小范圍測試。

l  NLP（自然語言處理）行業大模型
提供資料中心、大數據平臺、代碼開發等服務，這是一款自用行業大模型，目前階段只在宇視內部使用，主要用在內部生產，精準度要求更高。

l  MM（多模態）行業大模型
提供Vlog等服務，目前已在樂園景區、鄉村振興等場景的視頻宣傳上有豐富的落地案例。

那打出“AIGC平權”旗幟的宇視將怎么把技術平權和知識平權真正融進中小型企業業務里？

CPS中安網作為特邀媒體就此疑問與部分宇視核心高管面對面進行了“圓桌對話”。

1、大模型趨勢下
中小型企業怎么用好數據？

中小企業作為中國經濟發展的重要主體之一，據工信部公布的數據，2022年我國日均新設企業達2.38萬戶，中小微企業數量已超過5200萬戶，在如今大模型熱潮下，不少中小企業都在關注行業大模型將會如何為自身企業真正做到降本增效。

雖然數字化轉型理念愈來愈普及，不少中小企業都想搭上“高效”這趟車，但“數據怎么用？”“花費多少成本？”這兩大疑慮把大部分中小企業攔在了車門外。

除此之外，雖說行業都在認可“ALL in AI”這一現狀，但不少中小型企業對于AI的理解可能仍局限性停留在人臉識別。

宇視云智能產品部部長湯利波告訴CPS中安網，作為直接接觸到市場動向脈搏的中小型企業，其完全可以利用數據針對性訓練一些細分業務場景的算法。“通過場景化算法指標能力的提升，有機會去提升解決方案的增值性，包括服務收益的增值性。”

舉個簡單的例子，在游樂園娛樂等場所，大部分人可能認為攝像頭只是起到安全防控的作用，但假設負責這個場景業務的企業，愿意讓攝像頭搭載上提前訓練好的大模型，訓練好的大模型經過推理后，將其視頻數據進行自動分割、自動識別、剪輯美化，游樂園就能從原有的出售游客圖片的業務升級到游客專屬vlog，這便讓原本只是躺在存儲里的數據得到了進一步調動應用。

可以明顯看到，在大模型趨勢下，對于中小型企業而言，其如何通過大模型利用數據達到降本增效的作用，結果還是開源或者節流，省下人力、時間、精力成本的同時對現有業務進行升級賦能，將服務收益最大化或許才是正解。

基于此，對于判斷市場上任意一項新技術或者新產品是否值得應用，中小型企業往往更加在意實際投入成本幾何。關于成本問題，會上，宇視的大模型也給出了階段性答案。

2、幾乎0成本訓練
梧桐CV行業大模型將上線

“我們需要更多的渠道能夠有這種能力，更好的和宇視合作，而不是只有幾家壟斷的市場。”宇視CPO朱兵說。

具體來說，宇視的賦能之道是，在訓練側上，用戶企業可以遠程通過互聯網訪問之后來訓練算法，宇視會承擔云的租用費用，為用戶企業省去前期訓練需要的成本，企業可以幾乎0成本獲得宇視開通的大模型訓練賬號，在訓練過程中，會有宇視專門的技術團隊進行支持。

在推理側上，宇視通過將場景化的算法進行剝離，也就是將相對小模型的算法部署到宇視邊緣端的設備上，一定程度上避免合作伙伴為此額外部署一個幾千萬起步的超算機房。

此外，算法拓展在目前階段仍屬于煙囪式，即使用戶需求很相近，但由于對象的不同還是需要重新生成算法，容易導致投入產出比和客戶需求之間的矛盾，而預計7月底正式上線的“梧桐CV行業大模型”可以較好解決這個問題。

舉個例子，假設現在有60多萬個體育館，300多萬套器材，這60多萬個體育館的器材放置地點都不同，此時項目方需要知道所有館的器材的使用頻率和大眾愿意使用哪類健身器材，這時候如果用小模型就需要采集各個體育館的數據進行對比再針對性地多次訓練，而“梧桐CV行業大模型”卻能在比較小的數據量情況下，做到泛化識別和推理，即使器材對象千差萬別，但省去了二次訓練、學習的環節。

場景多N倍，算法獲得率提升80%，算法精準度從85%提升至95%，讓IT工程訓練師訓練算法，更容易解決行業Know-How問題，入門門檻更低，大模型梧桐的優勢也由此凸顯，

目前“梧桐CV行業大模型”已經和第一批合作伙伴完成落地計劃的簽約，率先在體育、教育、交通、零售等領域進行首發落地。

相信在未來，大模型的“訓練”“推理”兩個關鍵詞優勢將會日益凸顯，據了解，為保障大模型的順利運行，宇視目前部署在云邊端芯片款型超過50款，支持的算法種類超過1000個，模型數過萬，產品款型過千。

前期成本宇視承擔，合作伙伴幾乎0成本接入，這么大的支持力度，相信業內人士都會十分好奇，宇視到底靠梧桐大模型怎么實現盈利？

3、瞄準生態價值
力爭高效落地

傳統意義上，做了一個軟件，投入100萬，就要力爭賣到200萬，最后賺100萬，光明正大的追求利潤是企業繞不開的話題。

但這次，宇視并沒有打算使用傳統的賣軟件直接獲利策略，而是通過讓利給合作伙伴，讓合作伙伴通過使用“梧桐”得到多個專屬的“行業軟件工程師”。“讓宇視的渠道盈利，讓他們有進入一些新的業務模式的可能。”朱兵說道。

在這個平權時代，支撐宇視此次這么大膽的行徑的信心和念想究竟來自哪里？

“平權時代，最大的競爭力在于你的效率，在于公司看清楚自己的定位之后能夠第一時間全力撲上去做。”

2012年，宇視捕捉到人工智能的發展趨勢，同年便開始在深度學習領域進行投入，2016年，宇視推出初代基于DL的AIoT產品，如今來到大模型爆炸階段，宇視又成為第一個推出“AIoT行業大模型”的第一人。

2023年，宇視這次對于“梧桐”大模型的定位到底是什么？

沒錯，就是落地化，工程化。正如微軟將GPT-4對接Office、金山將其大模型產品“WPS AI”接入WPS，大模型最終的落地還得是在硬件上。

那宇視怎么快速落地實現工程化？總結為以下幾點：

1、原有的深度學習積累和產品工程化落地可繼承
2、站在通用大模型的肩膀上開發自己的行業大模型
3、通過“剪枝”和“蒸餾”等技術，實現行業大模型的邊緣側部署
 4、開放能力給合作伙伴，同時有專門的培訓和技術服務體系保障

也許正如此次宇視簽約種子伙伴之一的萬店掌所言，眾多行業大模型中為什么選擇宇視，其實占比很大一部分原因是其本身已經和宇視有過合作，對宇視這個品牌已經存在一定的認知力和認可度，剛好宇視在這個階段推出了大模型就相當于為合作伙伴提供了一條龍服務，省去了對其他新品牌的學習、切換成本，選擇宇視會適配度更高。

當然，在這個數據量爆炸的時代下，不少企業還是會十分在意保密性，而目前由于大部分中小企業不具備私有云的部署能力，因此愿意上云的企業的數據會相對集中在公有云上，一旦拿出來訓練是否會產生泄漏的風險？

“我們前期在接觸合作伙伴過程中，也有客戶有安全性的疑慮，主要疑慮在原有數據是否外泄和訓練成果收否會被無償占用兩方面”湯利波說道。而宇視“梧桐”也將通過相關技術進行分權、分域，建立完善的權限管理和安全管控制度，融合等方式保證訓練成果的安全性和獨享性。

4、大模型戰場已開局
是開始還是結束？

風起于青萍之末,浪成于微瀾之間。

相對之前企業拼數據樣本，拼私有的訓練平臺，拼技術架構的小模型AI時代，如今隨著大模型相繼開源后，有基礎的企業大都可以基于開源組件進行自身大模型的自研，先用通用大模型把原始的大量行業場景的知識數據清洗一遍，再把顯著目標值給提取出來，去重后形成行業數據庫，最終投喂給通用大模型訓練出一個行業大模型。

Open AI用了上萬塊英偉達GPU喂出了一個ChatGPT，浪潮掀到中國，國內千模大戰已拉開，行業大模型或將是未來各個領域都會去追尋的模式。

縱觀安防行業幾十年的發展，從模擬階段的爭奪攝像頭代理權，到網絡數字階段的系統業務成焦點，再到智能化階段的ALL in AI，如今已到大模型卷入階段，或許正如宇視CEO張鵬國曾在深圳安博會舉辦期間抒發的經典語錄所言：“意識到這是場戰爭的時候，戰爭已經結束了，機會不會等待后知后覺的傲慢。”

[出處] 思文, 算法訓練幾乎0成本！梧桐大模型讓首批用戶吃上“螃蟹”.CPS中安網, 2023-06-14