云天励飞的陈宁从业芯片行业多少年

云天力飞坚定的把边缘 ai 作为核心战略，不断加大研发资源投入，打造了自主研发的边缘 ai 芯片，加多模态大模型技术平台，构建起强大的技术研发体系优势，以原创性的人工智能技术打破行业的瓶颈，推动 ai 为消费者、 企业、行业赋能。未来，云天丽飞会持续某定边缘 ai 前沿方向，更加笃定的投入研发力量，推动 ai 芯片和大模型的底层能力的突破，同时推动人工智能与各类产业深度融合、协同共进， 助力广东成为全球瞩目的人工智能产业创新引领地，为广东高质量发展添加新动力、贡献新力量。

龙岗的一个民警说，陈博士，你们这些视觉的技术和搜索的技术能不能用在我们公安的以图搜图，如果真的能做到的话，可能深圳很快就不会再有走失的孩子，他这句话 触动了我们团队的心，我还听说了这样一个小故事，就是当年咱们的产品和服务推出之后，呃，当时就有一个孩子走失，但是是用最快的时间，不到十五个小时 把它找回来，你要跟时间去赛跑，那怎么能够在城市级的海量视频的非结构化数据中，快速精准的找到走失的人员啊？这是当时最大的技术挑战。 三岁的小男孩已经被带离了深圳，好像是一七年的除夕的前一天，把他从啊武汉到火车站解救回来。科技啊，虽然是中性的， 但是技术背后的科学家和工程师是有温度的，所以我们也是励志要去做有温度的 ai， 做有温度的产。

跟着 boss 去追星，今天的 boss 是 陈总，你好，唐平，你好，欢迎来到云天丽妃，今天我带你进入 ai 的世界。 人工智能有三个核心的技术要素，算法、芯片、数据啊，云天力飞是业内少有的同时具备这三个要素又跟应用关联起来的全站式的人工智能企业。 太闪极用云天食物帮我看一下眼前的这个是什么？你眼前的这个东西是一个名为 d f 两百芯片， 他由 intellifusion 公司生产，这个芯片主要用于边缘计算和人工智能应用。我们知道芯片是算力的核心部分，现在人工智能技术发展风起云涌，国产的算力能跟得上吗？我们引入了算力积木的概念， 就像搭积木一样，可以去拓展不同的算力的规格，满足各种场景的需求。刚才我们看到的 ai 芯片呢，我们把它设计成这样的加速卡，又把多张加速卡呢集成在一台设备里面，形成一台大模型的推理服务器。 我们再把多台服务器呢集成在一个数据中心里面，就构成了一个人工智能的制算的中心。听起来还是有点抽象，走，我带你去一个地方。好 哇，这一排排黑色的柜子里就是算力服务器吗？对，大模型就部署在这样的计算中心里面，然后通过计算中心呢去赋能各类的数字政务和城市治理的应用。 一遇往来，这个走失儿童之后啊，你在儿童公园里面要花费大量的人力物力去找，时间也很长。 现在呢，我们利用国产大模型啊，开发了一句话找人的这么一个应用啊，现在就能秒级定位，然后能够很迅速的把阿童给找到，在其他政务领域呢，这个 ai 大模型让我们提高了很多的工作效率，对人民群众啊，咱们的服务质量就更高了， 人工智能更多应用场景的开放，也能反哺推动我们技术的进步。人工智能也是今年的热词，如何用人工智能来催生更多的心智 产力？我们来听听代表委员们怎么说。大模型和工友的这个算力模型的结合，为企业的人工智能技术的导入，加快企业的发展，提高竞争力和效率。也希望就是我们广大的企业家能够应用好 ai 技术，能够通过这个技术来推动这个企业和产业的转型升级。陈总，对于人工智能，未来我们还可以有什么样的想象？未来两到三年的时间，全球所有的企业都会运行在大模型之上， 四到五年的时间，数字人和机器人的数量会超越人类的数量，二零三零年， ai 会全面超越人类的智慧，人工智能正在改变我们每个人的生活。

我们现在在云天丽菲的全球化创新中心的展厅，那云天丽菲是成立于二零一四年，可以说呢是在人工智能领域里面非常年轻的一家企业，但是呢在人工智能领域里面却是一家非常优秀的一家企业，因为这家企业呢不仅是在算法， 还有在芯片以及在硬层面呢，都获得了非常多的一些成就。那么今天我们在这个展厅呢就能够去看到呢，云天力飞在 他的算法里面，包括他自己的一些芯片，以及在不同行业应用的一些场景，那也会非常欢迎未来大家有机会能够走进这样一家人工智能的一家创新型的企业，来去进行参观和了解，来感受整个全国人工智能领域的一些发展。

三年左右的时间，我认为全球可能百分之八十的企业会运行在大模型之上，可能五年的时间，机器人和数字人的数量会超过人类的数量。可能未来五到十年的时间，我们每个人都会有三台机器人， 从中国制造到中国制造， made in china， 大幅迈向 create in china。 中国通用人工智能产业发展的一个关键就在于中国的这个数据智能飞轮能不能转动起来， 就在于我们能不能把应用和数据的潜在的差异化优势发挥出来。风靡高端制造的中国，永攀 世界制造业的高峰。 深圳本土 ai 企业云天丽飞不到十年迅速崛起，登陆科创板，实现着自进化城市智能体的战略目标。 在董事长陈宁博士引领下，云天丽妃锻造出算法芯片化的核心能力。 在 aigc 潮流中，公司推出了天书大模型，位居行业榜首，发布国产千亿级推力芯片， 完善国产自主 ai 芯片生态。本期栏目，陈宁博士将分享如何运转起中国的数据智能飞轮。 陈总，首先感谢您抽出时间来接受我们采访。呃，在 ai 这个领域里面，我也是个小学生，今天有机会啊，你来讲讲当年怎么样回国到深圳创立这个公司，然后在九年之内就把这家公司带上市，当中经历了哪些过程， 有哪些有意思的细节啊，故事啊，给大家分享一下。云天立飞是二零一四年创立于深圳，当时我们认为算力、算法、数据这三项技术， 在二零一四年前后，当三者技术同步发展汇聚在一起，我们看到了人工智能大规模产业化爆发的这样的一个机遇，整个这个行业在过去十年的发展跟我们当时的预期整体 上还是比较匹配的。二零一六年三月份的阿法狗战胜了人类竞技的最值得骄傲的围棋，然后横空出世的拆 gpt， 更颠覆了全人类对于工具的认知。我们的工具计算机第一次具备了人脑的复杂思考能力， 涌现出了很多强大的内容生产逻辑推理的能力。那在这个过程中呢？云天丽飞过去九年多的创业时间，我们也经历了很多的发展的节点，第一个发展的节点是我们的第一款产品叫生物，实现了城市级的科幻中的天眼 落地现实，在二零一七年的除夕前夜十五个小时，帮助深圳公安从湖北省解救回来一名被拐带的 三岁的小男孩。在此之后呢，我们在很多的行业和领域也取得了一些颠覆式的应用的落地。二零一八年我们的第一颗视觉芯片成功 啊，一次性流片装载在摄像机里，可以让一颗普通的摄像机变成一个戴眼镜的机器人， 可以让机器看懂世界。二零二二年，我们基于国产工艺流片生产的十四纳米的 这个芯片，在高交会我们也隆重发布了中国的第一颗集国产工艺的大模型的推理芯片，这颗芯片已经可以实现百亿级的视觉大模型的推理的任务，把大模型的应用的成本大幅的降低。 所以在整个我们九年的创业过程中，天力飞的战略就是把不断的推动人工智能的算法和芯片技术的攻关和突破，把应用和技术 结合在一起，实现应用技术双轮驱动的人工智能的发展的这个历程啊，相信未来我们依然会沿着这样一个应用技术双轮驱动的数据飞轮去推动中国的人工智能产业的发展。 相比其他的这个同行来讲，咱们这个公司差异化的这个竞争力在什么地方？我们团队内部呢，坚信我们有两个核心的差异化的点。第一个呢，我们是国内比较早的一支人工智能团队，同时拥有了人工智能的算法的 设计能力，以及人工智能处理器芯片的设计能力，给我们核心技术的竞争力叫做算法芯片化，就是算法和芯片的联合设计。当然过去十年的技术的发展也充分的论证了 我们的这个观点，大模型出来了，但是急需能够高效、低成本承载大模型的人工智能芯片，所以中国要想实现核心技术的突破，必须得算法 和芯片实现联合设计，这是我们的核心技术壁垒。我们不断的推动人工智能的这些技术，在城市的公共安全，在交通、在城市的精细化治理、无人驾驶等等这些领域产业化的落地，所以应用落地也是我们的一个特点。 咱们这个 di 这些方面的技术啊，在应用这方面感觉到目前还有哪些地方或者说遇到了什么难点？人工智能整个行业发展面临着四个方面的这个挑战， 算法、芯片、数据还有市场接受度。首先算法，很多行业其实都需要人工智能的算法， 但是在拆 gpt 大模型出现之前呢？人工智能的算法更多的是细分场景的 算法，每个场景都需要一套或者几套不同的算法，算法的泛化能力比较弱，所以大模型带给了我们场景泛化通用算法或者 agi 通用人工智能的希望和曙光。第二个是 芯片的问题，高昂的芯片，比如说英伟达的这个 gpu 成本高，包括 open ai 的这个拆 gpt， 它的推理的成本啊，每个字节的成本也是相对比较高，当然它在快速的下降，在中国我们更面临着这个国际局势的 这样的一个挑战，又要实现自主可控的芯片产业，从技术的卡脖子到芯片本身的研发和使用的成本，是一个巨大的蓝海的市场。那除了芯片之外， 还有数据的这个问题。过去在互联网信息化时代，虽然我们沉淀了大量的海量的数据， 尤其是物联网沉淀下来的数据，但是我们认为真正在人工智能时代，所有的物联网其实是应该为人工智能的机器， 为 ai agent 所准备的，而不应该是为人。所以我们需要消耗大量的成本来做数据的治理，才可以真正去训练人工智能的算法，去推动人工智能的应用的落地。还有一个就是市场 接受度的问题，通过人工智能的算法、芯片、数据三者的结合，变成人工智能的产品，用什么样的商业模式 去让市场所接受，所以人工智能还在一个又一个的细分场景去寻找能够形成一个商业模式和商业价值闭环的模式，他也需要一个过程， 咱们公司的这些销售主要面向哪些行业， 做的相对比较好一些？人工智能有算法、芯片、数据三者技术上的一些挑战和市场的接受度，所以人工智能的产业化发展也会以分三个阶段，沿着 tog 的基础设施的建设 啊，就像当年的五 g， 再到 to b 的技术赋能，再到 to c 的这样一个靠商业模式驱动啊，病毒式复制的这种产品的大爆发。 那么今天呢？可以说我们整个行业，包括云天丽飞在内，我们基本上经过过去十年 走完了这样一个 to g 的基础设施建设的历程，相对这块投入建设比较成熟，那么正在走向这个 to b 的企业级的服务，去深入到各个行业各个领域 的提供企业级的服务。随着这些企业级的服务的商业模式的出现，相信三年左右的时间，人工智能的行业会走向 two c 的服务，尤其是随着这个拆 gpt 和多模态大模型的逐步的成熟，我们最终会走向 这个 toc 的服务。人工智能这一块的应用的话，什么时候有可能出现一个类似于现在这个互联网时代这个电商这样一个模式啊？人工智能时代的 类比互联网的电商级的产品，或者说移动互联网的智能手机类的产品，在人工智能时代就是 ai agent， 他就是一个个人助手。甚至我预测可能未来五到十年的时间，我们每个人都会有三台机器人，家里一台生活服务的 agent 机器人，办公环境有一台工作机器人，然后出行，还有无人驾驶的汽车或者低空的载人无人机来辅助我们的高效出行。我们每天 在工作也好，在生活中也好，重复性的事情也许百分之八十以上，那么这些事情也许三年左右的时间 都可以被 ai agent， 被大模型所替代。我们节省出来这百分之八十的时间干什么呢？我们可以做梦，我们可以激发我们大脑里面尚未激发的这些区域 去创新，去激发我们的梦想，去想一些我们原来没有精力，没有时间去思考的一些事情。 我们其实对太空的了解，对外部的了解其实是少之又少，我们对人体自身的了解，对我们的健康的了解，对生物对我们大脑的理解也是非常非常不足的， 其实有太多太多的未知领域，可以由我们节省出来的百分之八十的时间去思考，去创新。对，你看给我描述了一副令人激动的啊，玫瑰色的这个 ai 前景啊，咱们公司准备从哪些方面啊，去下利器啊，去把这些场景拓展出来，然后实现它的商业价值。 作为一家 ai 的科技公司，尤其是为数不多的科创版的平台性的上市企业，我们的核心着力点还是在多模态大模型的算法的突破和人工智能的芯片的突破，尤其是我们把这两者 进行联合设计，结合我们中国的在当前国际环境下，中国的市场的需求和产业链的成熟的现状，去打造中国的算法芯片化的这样一个技术平台， 推动多模态大模型的逐步的技术的突破成熟和国产工艺的人工智能芯片的进步，当然在推动技术进步的过程中，我们会关注的第二个点就是要能够精准的预判技术的成熟度， 以及他和场景结合的商业价值，攻克产业化落地的这些问题。第三个问题就是安全性的问题，我们刚才描绘的这些场景，那么怎么去守住科技伦理的，甚至去定义科技伦理？ 其实今天在全球来说还是一个没有标准答案的一个问题，因为很多技术是我们过去五千年的文明史，从来没有遇到过的 一些新的挑战，所以我们只能以开放的心态，通过国际的对话去定义这样一系列的科技伦理的问题。 行业现在还是一直处于持续烧钱要烧很久，咱们公司一直都在砸钱去研发技术啊，研发产品啊， 目前的这个营收啊，不是一个很高的一个，呃，这这么一个量级啊，你能不能给投资人啊，给市场啊，给一点点更多一点的信心。我们首先要来看行业发展的客观规律，其次我们再来看每一家企业 对自己的这个定位和怎么去抓住这个机会。我们定义的是二零一二年到二零一八年是人工智能时代的技术，找场景， 资本的投入，企业估值很高，出现很多独角兽，尔法狗为代表，然后研究出来很多算法和技术，但是到哪些场景去落地，大家都是手里拿着一百套算法，企图去找几个算法有落地的场景。 但是到了一八年的时候，市场开始回归理性啊，变成了这个应用为王的阶段。所以从一九年 我们认为到二零二四年、二零二五年，他是属于场景反哺技术的阶段。我们认为到二零二五年、二零二六年，到二零三零年是 第三个阶段，这个阶段的一个转折点会出现人工智能的算法和芯片的技术平台， 不需要再去为每一个细分的场景去定制算法，定制芯片，出现了通用化的算法和通用化的芯片的平台，并且市场被充分的教育， 出现了人工智能的技术平台，只要市场每个场景你提精准的技术和产品上的需求，我可以低成本的、高效率的满足这个市场上的需求，形成这样一个商业价值的闭环。 甚至会出现人工智能时代的电商平台，就是标准化的商业模式和标准化的产品。比如说 a i a 制， 我们认为就是人工智能时代的智能手机这样一款爆品式的这个产品，他就会去赋能真正意义上的千行百业，去推动人工智能这个行业走向盈利，走向更大规模的 爆发。这是人工智能啊前后这个二十年的发展的三段论啊。所以云天丽飞在第一个阶段不断的夯实底层的技术平台， 同时第二个阶段去做准备，特别关注跨场景的入口的把握，我们抢占了安防、城市治理、城市物联网的这样一个丰富数据类型的入口和场景和客户资源。所以在第二个阶段，从啊一九年到二零二 四二五年，我们这个阶段就是通过场景反哺技术去沉淀打磨我们底层算法芯片化的技术平台，打磨他的泛化能力，提升他的工作效率，通过这些场景生产出来的 高质量的数据。那么现阶段我们认为进入第二阶段的尾声，就要为多模态打模型，神经网络处理器的 ai 通用化的芯片， 尤其是推理芯片。因为第三个阶段是人工智能应用大爆发的阶段，人工智能训练芯片是为了生产大模型，但是生产不是目的， 千行百业的应用和推理才是目的，所以我们尤其着重在打磨低成本的国产工艺的人工智能的推理芯片，因为它是多模态大模型落地的载体，所以通过这样的一个底层 通用化的技术平台，我们去迎接二零二五年之后的第三阶段的赋能，千行百业去打造通用人工智能时代。如果一定要放在时间轴上，我认为未来三年其实是比较关键的一个阶段， 三年左右的时间，那我认为全球可能百分之八十的企业会运行在大模型之上， 可能五年的时间，机器人和数字人的数量会超过人类的数量。七年的时间，我们大概率会达到 agi 的阶段，大模型的智慧程度会超过我们人脑的智慧程度。 咱们公司今年好像也推了一款叫云天天书的大模型， 给大家介绍一下咱们这款大模型，它主要有哪些特点啊？天书的大模型呢，是一款大语言模型，类似像拆 gpt， 我们也是通过了国家网信办的这样一个备案，它具备了超长上下文的 能力。语言类的大模型，他在各行业落地呢，还需要跟各行业的知识库 去结合。超长上下纹的理解能力是一个非常重要的能力，他决定了跟行业结合的一个效率。另外一个特点呢，就是我们的低成本的推理的 能力，因为在大模型落地应用的过程中，成本也很重要，那背后的这个计算的 成本越低，对于大模型的赋能千行百业就越重要。所以为什么我们关注这个大模型的人工智能推理芯片的自主可控，尤其是我们实现他大幅的成本的降低。今天训练芯片显然是一个 卡脖子的关键的核心技术问题。英伟达的 gpgpu 可以说是在全球一骑绝尘，随着大模型的横空出世，很多的这个智能计算中心的建设都需要用到人工智能的训练芯片。 但是训练不是目的，生产出来大模型之后呢，千行百业的推理应用才是他产业化落地的最终的目标。而推理芯片未来五到十年的需求的量会到万亿颗。限于现在 的这个国际环境呢，中国又要解决 ai 芯片的自主可控，所以在这个过程中，我们认为这两类芯片我们都需要实现自主可控云天呢，我们作为中国人工智能生态的芯片生态的一个互补呢，我们聚焦在 人工智能的推理芯片，能够让人工智能的大模型的技术赋能到千行百业。所以在高交会我们发布的中国第一款基于国产的十四纳米工艺 triplet 技术的百亿级大模型的边缘推理芯片， 尤其是 chiplet 这个工艺呢，可以实现一次设计生产，多次封装，多个规格的芯片的商用化，所以不仅降低成本，同时也满足了市场 在各个领域对于不同规格的大模型推理芯片的需求。 咱们公司还有一个叫自进化城市智能体战略啊，可以跟我们讲讲，您这个战略有什么内涵啊？有什么看点？我们认为中国的人工智能的关键技术突破和产业化落地啊，我们需要两条腿 走路，一个我们要抓住算法芯片的关键核心技术的自主可控和核心技术的突破。另外一个差异化的优势就是我们拥有丰富的应用场景，没有潜在的政策上的红利。 比如说深圳在五月三十一号发布了人工智能的附近条例，这个条例里面全国率先提出了叫做全时空 场景开放，把深圳的全食欲、全空域、海陆空地下，七天二十四小时过去，现在、未来全时间、全空间，政府、企业、消费者、市民啊，不同的应用主体的、 全方位的应用场景的开放，要把整个城市当做一台机器人， 当做一台深度学习的智能体，通过这个城市的公共安全、交通、教育、医疗、城市治理、金融各个领域的 应用场景，生产出来的高质量的数据，去训练人工智能的算法，通过算法去定义 a ai 的芯片，再通过国产工艺的高性价比的 ai 芯片去推动千行百业的更多的应用的落地， 实现一个应用生产数据数据训练算法算法定义芯片芯片规模化推动应用的这样一个数据智能飞轮。 中国通用人工智能产业发展的一个关键就在于中国的这个数据智能飞轮能不能转动起来，就在于我们能不能把 应用和数据的潜在的差异化优势发挥出来，去推动我们的算法芯片的技术进步，再把算法芯片的技术进步去反哺我们更多的应用的开放 实现这样一个应用和技术两个齿轮咬合在一起，带动我们这个数据大飞轮，而这个数据大飞轮 就是自净化城市智能体的核心引擎。客观来讲， 我们大部分的城市的应用场景都是在无效开放，仅仅停留在了应用场景开放这表面上的六个字，而没有做到通过场景生产 人工智能需要的高质量的数据，更没有去推动算法和芯片技术的进步。那么我们也在配合深圳在探索，就是通过定义一套技术标准，去推动整个自进化成 智能体的有效场景开放。在二零二零年就已经发布了自净化成人智能体的白皮书，这个白皮书里面的这套技术标准我们每年都在不断的更新和优化， 目前我们已经跟深圳和国内的一些头部的城市在联合共创，打磨落地这样一些标准，把这套智能技术等级 l 一到 l 五，从实现不用纸到不用眼、不用手、不用脑、不用管这样五个智能等级的 技术标准去衡量这个城市的智能体他净化的智能等级。像通信，如果没有二 g、 三 g、 四 g、 五 g 的移动通信的产业标准，我们也不可能把华为全球的各家的通信设备整合在一起。人工智能也是这样一个道理，所以 我们认为定义这样一套通用的技术标准是去推动产业逐步成熟，推动真正做到有效的应用场景开放，确保开放一个场景 就会生产出来高质量的数据，就要去推动这个场景里面的技术，比如说从 l 二的智能感知不用演，能够提升到 l 三的不用手，更高效的人机协同，有了标准就有章可循， 真正能够让这些场景和数据能够让人工智能企业参与其中，去推动他的啊技术进步。 您觉得接下来有没有什么办法呢？可以让这个数据变得更加高质量，更加准确，这是很好的一个问题， 但其实也是非常复杂的一个问题，包括我们今天在说的数据交易，这也是非常重要的一个目标。我认为数据来源有三类， 一类我们叫做 ugc， 就是用户生产的数据 aigc。 第二类数据由人工智能由机器生产的数据，我认为还有一类数据也是非常非常的重要，这类数据是我们的物联网，那么物联网的数据 有可能是我们未来训练多模态、大模型，做好这些数据的治理，他也有巨大的这个商业的价值和技术公关、技术突破的价值，并且这些有可能是咱们中国一些差异化的 数据价值。但是怎么去治理这些数据，怎么做羽翼的标注啊？这也是一个技术上的挑战。总之我们盘清楚生产出来的这三类的不同的数据，我们才能够逐步的思考清楚，怎么纯真趣味， 怎么去挖掘里面的高质量的价值啊，然后去鉴别他的这些虚假的信息啊，甚至去管理他，去确保安全。 今天您还谈到科技伦理啊，我特别想听听您对 ai 科技伦理， ai 向善这方面的您的一些思考啊，其实科技伦理的啊，风险啊，包括数据安全的风险，这两者是密切相关的，一直在 在发生，其实大家今天很多人已经发现自己已经被调到了智能手机的信息检房里面，嗯，不是呃，手机是我们的工具，而是我们变成了手机的一个物理世界的外研。那么当这个 a i a 枕头 越来越强大，确实会存在一些风险和问题，这就是为什么其实在国际上逐步的已经啊形成了两个流派，关于 ai 的安全性的问题，一个是快速发展加速派 啊，一个是对齐派，就是每发展一步都要跟我们人类的价值观去啊，高频的去对齐，其实跟天没有一个标准的答案。我们个人认为其实还是要在发展中不断的去理解了解这些问题，既要高速发展， 也要谨慎的啊，认真的去对待这些问题，不可掉以轻心啊，就是以开放的心态去拥抱这些技术的变化，但是始终要清楚， ai 其实是为了服务我们人类，我要求我们所有的产品经历 一个核心的标准就是要打造有温度的 ai 产品，无论如何呃，人类的这个温度，人类的感情啊，都是人类的文化，都是我们的这个呃制高点。