### 商汤技术发展与战略总结 #### 1. **大模型技术发展趋势** - **技术融合与效率提升**：商汤认为，大模型的发展应注重跨模态、跨领域的数据融合，而非单一深度定制。通过原生融合训练、多模态强化学习等技术，提升模型的感知、理解、推理和交互能力。 - **计算效率优化**：大模型的计算效率与人脑相比仍有差距（人脑仅20瓦功率），需通过算法优化和算力基础设施提升，实现更高效的模型训练与推理。 - **应用场景落地**：在生产力和交互场景中，大模型需通过真实场景牵引，构建端到端的产品竞争力，如生成式AI在智能硬件和机器人中的应用。 #### 2. **技术突破与商业落地的平衡** - **三位一体战略**：商汤采用“基础设施-模型-应用”三位一体的总体战略，通过大装置基础设施支撑，打造通用多模态大模型，并聚焦生产力和交互场景的商业化应用。 - **正向循环机制**：技术与商业并非资源争夺，而是互为因果。通过产研会商机制，明确研发投入方向，确保技术突破与商业需求的协同。 - **长期主义复利**：坚持长期技术积累，通过持续创新形成竞争壁垒，如原生融合训练、开悟世界模型等技术成果，推动商业化落地。 #### 3. **研究组织架构与效率提升** - **资源整合与灵活配置**：将研发团队整合至集团层面，统一配置算力和数据资源，确保技术迭代的灵活性和资源集中化。 - **专业化分工与协作**：根据技术范式调整研究体系，保留集成训练团队集中研发多模态模型，其他团队负责预训练、微调和强化学习，形成端到端研发链条。 - **数据生产与评测体系**：重构数据生产体系，由算法团队主导合成数据生成，独立评测团队确保技术成果与用户体感一致，推动模型研发的高质量落地。 #### 4. **应对挑战与竞争** - **技术壁垒与行业渗透**：大模型向高价值行业落地仍需突破专业数据壁垒，商汤通过高质量数据生产基础设施和算法化数据合成，加速行业应用。 - **敏捷迭代与创新**：在资源有限的情况下，通过算力效率和人员效率提升，推动模型训练自动化和最佳实践沉淀，保持技术领先。 - **差异化竞争**：在生成式AI板块持续高速成长，形成技术-商业闭环，与大厂竞争中保持自主战略和创新节奏。 #### 5. **通向AGI的长跑** - **技术理想与商业护航**：商汤将AGI视为长期目标，强调技术突破需商业价值支撑，避免“技术泡沫”。 - **持续创新与积累**：在基础技术体系上形成创新势头，如无限时长视频交互记忆、多模态融合强化学习等，为AGI奠定技术基础。 ### 总结 商汤通过技术融合、效率优化和商业化落地的正向循环，构建了从基础研究到产业应用的完整生态。其研究组织架构和资源分配策略确保了技术突破的持续性与商业落地的敏捷性，为在生成式AI领域的长期竞争奠定了坚实基础。