人工智能的三次浪潮，都充斥著路線之爭。

人工智能是這樣一個江湖：讓機器擁有智慧是人們共同的目標，但路徑卻大相徑庭。每隔十幾年就會有顛覆性的新技術問世。符號主義、聯(lián)結主義、行為主義各行其是，“劍宗”和“氣宗”在歷史上此消彼長，一著不慎走入岔道，就會粉身碎骨。但是粉身碎骨者卻不能蓋棺定論，隨著科學的進境，白骨又會重新站起，走向臺前，領一時風潮。

因此，衡量一家AI公司的成色，不能光看財務報表上的研發(fā)支出，很關鍵的一條，是看它有沒有穿越周期的能力。就像西行的玄奘和大航海的哥倫布一樣，抵達只是尾聲，始終盯對羅盤才是第一要義。

10月24日，科大訊飛董事長劉慶峰在合肥發(fā)布新版“星火”認知大模型。國務院發(fā)展研究中心國研經濟研究院的橫評報告顯示：新版大模型綜合能力超越ChatGPT（GPT-3.5），甚至在部分行業(yè)優(yōu)于GPT-4 ，處于國內領先、國際一流的地位。

與GPT-4比較，“星火”仍有差距。但是毫無疑問，科大訊飛已經拿到大模型時代的“入場券”，并矗立潮頭。劉慶峰認為：“星火”有信心在多個行業(yè)領域追上GPT-4。

但僅僅在一年以前，Open AI發(fā)布ChatGPT之后的那一周，其實是科大訊飛面臨考驗的關鍵時刻。當真正重大的變化來臨的時候，時間的度量都發(fā)生了變化，你可以清晰地聽到秒針轉動的聲音，“那真是最漫長的一周”。

2022年的11月30日，Open AI的 ChatGPT橫空出世。但很少有人意識到，通用人工智能這頭被困的雄獅已經從牢籠中闖出來了。一種與典型大學畢業(yè)生一樣具有“智力”的系統(tǒng)觸手可及。它聊天、搜索、翻譯，寫故事、寫代碼甚至是debug，在上線五天后就吸引到100萬用戶。

在ChatGPT出現(xiàn)的那個瞬間，有關人工智能的道德爭議和路線之爭暫時停止了，另一個提問更加直接：ChatGPT意味著什么？

在合肥高新區(qū)望江西路666號，這個問題同樣存在。

科大訊飛園區(qū)內平行排布著五座大樓，“訊飛研究院”位于第四棟。這里門禁森嚴，公司內部人士也不能隨意進出，回字形長廊連接辦公區(qū)和會議室，論文、技術海報和研究路徑被貼在回廊的墻上，畫滿樹狀圖和公式的寫字板掛滿辦公區(qū)域，低調而又神秘。

90后劉權是整個研究院最先注意到ChatGPT的人之一。他2017年加入科大訊飛，當他第一次點開ChatGPT的藍色簡約圖標時，多少還有點漫不經心。十分鐘之后，他的表情開始嚴肅起來。

他問ChatGPT的前兩個問題平平無奇：你是誰？你能干什么？

緊跟著，他扔給ChatGPT兩個“文本生成類”任務：寫一封郵件；模仿魯迅寫一篇文章。ChatGPT“啪啪啪啪就完成了”，“（它）完成的質量非常高。”

他接著又拋出兩個開放問題：“菠菜和豆腐能放在一起吃嗎？”“如果我生病跌倒了怎么辦？”

ChatGPT答完后，他已經完全被對面展示出的理解力所吸引。從2020年至2021年，劉權曾帶團隊獲得NLP領域5個國際權威評測冠軍。因此，在這個上午，他完全知道發(fā)生了什么——ChatGPT似乎突破了以往所有類似人機對話系統(tǒng)的瓶頸。

他立刻抓起電話召集團隊：“我們趕快研究一下。”

訊飛研究院 攝于2023年8月

實際上，GPT在過去幾年內的任何進展，都被科大訊飛緊盯。

訊飛認知智能領域的核心人物魏思很早就關注“Transformer 架構”這一NLP（自然語言理解）領域的重要架構。

“Transfomer架構”是谷歌最重要的發(fā)明之一，它最初是山景城總部的研究人員在午餐時設計出來的。

2017 年，隨著《Attention is All You Need》的重磅論文發(fā)表，Transformer 不僅嵌入在谷歌搜索和谷歌翻譯中，并且驅動著幾乎所有大型語言模型——包括谷歌的“Bard對話應用語言模型”和Open AI的“GPT模型”。

兩者的訓練方法截然不同。魏思告訴記者：“簡單來說，Open AI的訓練思路是給出第一個字和第二個字，不停地讓機器去猜第三個字；而谷歌的訓練則是給出第一個字和第三個字，讓機器去猜中間那個字是什么。”

GPT模型一開始在業(yè)界是個少數(shù)派。從GPT-1到GPT-3，都沒有多少人關注；相反，業(yè)界受到擁躉的是谷歌推出的對話應用語言模型Bard。

GPT靠堆數(shù)據(jù)和算力“大力出奇跡”，優(yōu)勢是后發(fā)的。2018 年，GPT-1推出時貌不驚人；2019 年，GPT-2 已經擁有15 億參數(shù)；2020 年， GPT-3已經擁有驚人的 1750 億參數(shù)，是世界上最大的自然語言生成模型。

2020年GPT-3問世之后，安徽省相關領導曾經調研科大訊飛，討論要不要跟進大模型，也考慮過由安徽省牽頭搭建大算力平臺的構想。

魏思至少參加過兩次調研會。但是分析和驗證過之后，結論是GPT-3效果并不好，因此做大模型的“時機尚不成熟”。“光是構建千億參數(shù)大模型的算力投入就要十幾個億。投入這么大，但大規(guī)模預訓練的效果能到什么程度呢？只能有個基本效果，解決不了實際問題。”

最后劉慶峰提了兩點：“保持有限投入；保證留在牌桌上”。

從本質上來說，GPT還沒有“進化”出來，至少在細分領域上并不突出。魏思將其表述為“當時的算法并不能證明它足夠能做成。”

因此，“算力”的背后是個“時機”的問題。科大訊飛2023年和華為打造大模型算力平臺“飛星一號”，是當機立斷的，而且從第一天就做好了“國產算力自主可控”的長期主義準備。

劉慶峰后來復盤，當時不做、后面再做是科學的，“我們當時做，會浪費很多錢。但時機不到，效果不會太好。”

但另一方面，在算力之外，科大訊飛在認知智能領域對算法和人才的儲備已歷時近十年，一刻都沒有放松過。

2014年，科大訊飛就推出“超腦計劃”，并衍生出“超腦2030計劃”。在“超腦計劃”框架下，人工智能被寄希望于“懂各行各業(yè)知識，有通識和情感”。

從2017年開始，“超腦”先是在全球首次通過了國家執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試，超過了96.3%參加考試的醫(yī)生；兩年后又在斯坦福大學發(fā)起的SQuAD機器英文閱讀理解比賽中首次超過人類平均水平；在去年艾倫研究院組織的OpenBookQA科學常識推理比賽中，又首次超過人類平均水平。

實際上，“超腦計劃”一直試圖突破無監(jiān)督學習和知識推理的關鍵算法。

“我們一直在做跟谷歌Bard很像的事。過去幾年，訊飛研究院一直在搞無監(jiān)督學習，只能說部分成功了，已經用到我們的產品里，有些還沒成功，現(xiàn)在還在做。”魏思說。

沒有這些技術儲備，一家公司想在短時期內復刻ChatGPT的“智慧涌現(xiàn)”，根本就是天方夜譚。

但是，回到Open AI推出ChatGPT的那個時刻，一切又都是模糊不清的。科大訊飛面臨的選擇，首先是要不要做大模型？其次是，到底是谷歌，還是Open AI？如果要做，訊飛有沒有足夠的資源支撐？

這些選擇決定了一家公司的興衰，乃至生死存亡。

訊飛研究院首席科學家魏思

當劉權正在召集人手之時，魏思和劉聰也在考慮同樣的事情。

劉聰和魏思是同門師兄弟，兩人都來自大名鼎鼎的中科大語音及語言信息處理國家工程實驗室（下稱“中科大語音實驗室”）。劉慶峰也出自這間實驗室。

劉聰后來擔任訊飛研究院院長；魏思是訊飛研究院首席科學家。魏思是2017年的《麻省理工科技評論》評出的“35歲以下創(chuàng)新35人”；劉聰是2018年的“35歲以下創(chuàng)新35人”。魏思對科學有獨特的鑒賞力，劉聰則喜歡給他加個框，“你做出來我才說你牛”。

兩個人性格迥異。魏思是那種典型的科學家個性，桀驁不馴。當年實驗室每周都開組會，博士師兄們在上面講，本科生不敢插嘴。但是魏思不管，他操一口肥東口音的普通話，從后排站起來直接開噴，場面火爆。師兄稱他“一看就不是一個善茬”。

另一方面，魏思擅長長時間的深入思考。他辦公室的書柜里擺著各種書籍，從歷史到心理學，閱讀口味十分寬泛。大二那年，他每天都蹲在圖書館看文學雜志，“把那一年全中國文學雜志的每一篇小說都看完了”。

相對于魏思的“超脫”，劉聰相對“務實”。他在科大讀書時不愛上課，也不愛上自習，但是很會考試，他的作業(yè)一直是供全班同學Copy的“四個版本”之一。他愛交朋友，是個更注重平衡的科學家，一講起話來滔滔不絕，雄辯無礙。

在ChatGPT發(fā)布后不久，劉聰就給劉權緊急電話溝通測試事宜。他在群里看到的各種信息都提示他：“ChatGPT的表現(xiàn)已經超出想象”。而在整個研究院層面，ChatGPT的出現(xiàn)已經使其進入戰(zhàn)時狀態(tài)。“這個時候的當務之急，就是趕緊下場去試，早點把結果拿到自己手中。”

科大訊飛研究院院長劉聰在實驗室（左二）

在劉聰看來，眼下的情勢似曾相識。

十二年前，“深度學習”突然橫空出世，其顛覆性一點也不亞于大模型，訊飛也面臨著類似的選擇。

2010年9月21日，受中科大信息科學技術學院院長李衛(wèi)平邀請，日后鼎鼎大名的學者鄧力重回合肥，他和俞棟一起在科大西區(qū)電三樓西側的一間會議室內作了一個關于“深度學習”的學術報告。

科大電三樓 攝于2023年6月1日

兩年以前，鄧力和Geoffrey Hinton的合作拉開序幕，他們一起用一種新的方法處理語音問題，而且取得了不錯的結果。

這種新方法就叫做“深度學習”。

但鄧力和Hinton的新方法并不被業(yè)界和學界接受。當年的“深度神經網絡”在所有人工智能算法里面是偏門中的偏門，被認為是歪門邪道，甚至是騙子。

就連鄧力在微軟的老板——曾任卡內基梅隆大學計算機系系主任的Peter Lee都不支持他，認為Hinton的神經網絡“非常荒謬”。

一直到2012年，鄧力在向微軟研究院資深研究者及公司高管講述深度學習進展時，依然被一位學者打斷：“神經網絡從未取得成功。”

這名學者甚至走到了臺前，把鄧力筆記本電腦的投影連接線拔掉接到自己電腦上。屏幕上出現(xiàn)1969年出版的《感知機》一書封面，正是這本書對神經網絡的批判導致了神經網絡“失落的二十年”，這是任何一位神經網絡研究者都不愿觸及的“傷疤”。

因此，鄧力的來訪，并不是學術明星式的“布道”，整個科大也沒有什么人工智能新技術浪潮來臨的氣氛。當年，為了避免人們對新方法的誤解，鄧力甚至不用DNN（(Deep Neural Networks深度神經網絡），而使用DBN（Deep Belief Networks深度信任網絡），DNN是之后的事情。

參加過那次講座的人們回憶，由于范圍比較窄，來聽的人不多。“現(xiàn)場只有稀稀落落的二三十個人，但真正能聽懂的人不多。”

然而，出身中科大語音實驗室的一群年輕人參與了那場學術報告。他們都擁有另一個身份——供職于科大訊飛研究院。

十三年后，鄧力回憶那次講座，他對那群年輕人印象深刻：“他們提出了很多尖銳的問題。Hinton關于深度學習最早的那兩篇文章他們一定看過，我也看過，但有些數(shù)學我沒有特別懂，這也是我邀請Hinton到微軟來的原因。但是那些年輕人所問跟我之前所思是一樣的，說明他們對文獻的理解已經達到我的水平，所受訓練也很有深度。這讓我有非常強的愿望跟他們繼續(xù)交流。”

鄧力走后，當年訊飛研究院的院長胡郁決定，先“try”一下“深度神經網絡”再說。

這一try是決定性的。在眼前一片迷霧的時候，當務之急不是觀望或者爭論，而是先走上幾步。

科大訊飛有一個重要的價值觀：要做世界第一流的研究，首先要對所有東西都要Open。“不要上來就說No。”

劉聰后來說：深度神經網絡這種東西沒什么理論，就是個工程。你要想用數(shù)學推出理論先進性來，不太可能。“你就實踐，做出來最優(yōu)它就是最優(yōu)。”

劉聰后來找來師兄潘嘉，一個搭建系統(tǒng)，一個搞算法，整個團隊跳過相對簡單的數(shù)字字母識別等任務，開始嘗試深度學習的方法訓練真實場景下的大詞匯量連續(xù)語音識別任務。

訊飛一開始并不是把所有框架全換掉，而是先把深度學習放在特征處理環(huán)節(jié)試一試。這一試不得了。“相當于只替換掉一部分，但性能立即就有所改善。”

鄧力和俞棟是在科大西區(qū)的講座結束后，才前往微軟亞洲研究院的。這也意味著，科大訊飛是除微軟總部之外，首先詳細了解這一研究并著手跟進深度學習研究的團隊之一。

2011年，科大訊飛上線中文語音識別深度學習系統(tǒng)，這是第一個中文DNN語音識別系統(tǒng)，領先百度一個身位。

到2012年底，鄧力和Hinton合作的那篇近代語音識別歷史上被引用最多（超過11000次）的文章《Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups》發(fā)表后，深度學習在語音識別領域全面開花，勢不可擋。

但科大訊飛已經贏得了接近兩年的時間差。

在移動互聯(lián)網時代，兩年時間足夠一家初創(chuàng)公司顛覆巨頭。新算法的快速落地后來應用在“訊飛輸入法”這個有大量潛在用戶、場景豐富且可以快速迭代的商業(yè)化系統(tǒng)中。

訊飛的估值也扶搖直上，突破百億元。

鄧力后來說：在深度學習剛剛被提出時，全世界只有兩家公司真的相信了。“其中一家是谷歌，另一家就是科大訊飛。”

谷歌后來花費了4400萬美元收購了多倫多大學的一家初創(chuàng)公司 DNNResearch。這家公司在當時不僅沒有任何產品，也壓根沒有生產產品的計劃。它只有三位員工Geoffrey Hinton與他的學生Alex Krizhevsky、llya Sutskever。順便說一句，llya Sutskever后來離開谷歌，成為Open AI的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席科學家，并參與主導了ChatGPT的研發(fā)。

左一為鄧力，右一為Geoffrey Hinton

在2022年底的那個關鍵一周，測試ChatGPT的重任落在劉權身上。

劉權是魏思和劉聰?shù)膸煹埽?012年進入中科大語音實驗室，正是“深度學習”風起云涌之時。當年，實驗室十五個人，十四個人都搞語音，只有他一人自告奮勇要用深度學習的方法去搞NLP（自然語言理解）。

轉博時，實驗室老師勸他搞語音，被劉權直接拒絕了：“我說我就不做語音，我要徹底的‘NLP’。”

劉權后來加入魏思負責的“超腦計劃”，是超腦組“一號組員”，專攻常識推理，后來他在2016年Winograd Schema國際認知智能挑戰(zhàn)賽上拿下第一名。他的系統(tǒng)是唯一用深度學習做出來的系統(tǒng)，當年其他系統(tǒng)都仍然使用傳統(tǒng)符號邏輯推理方法。

盡管奪冠，但第一名的正確率也只有58%。這是個什么概念呢？“這個測試是二選一，也就是說，小孩隨機猜都能拿50分。”

也就是說：算法還抵不過瞎猜。這個結論令人沮喪。在那個年代，機器的推理能力尚不及兒童水平，通用人工智能仍是遙不可及的事。

劉權后來離開“常識知識推理”領域，從2017年到2022年底，他在訊飛一直從事“人機交互”，仍與NLP相關，但那是一個更貼近企業(yè)實際應用的東西，“為稻粱謀”，劉權也與通用人工智能漸行漸遠。

因此當2022年11月30日，劉權開始測試ChatGPT時，就像回到久別重逢的故鄉(xiāng)，看到了熟悉的人，但已是今時不同往日。

之后的那一周，劉權把科大訊飛研究院好幾個方向的骨干都拉進一個群里，都是他認為最靠譜的人。實際上，研究院整建制的團隊都在支持他。他和他的小伙伴們開始輪番上陣測試ChatGPT。

當GPT的訓練方法通過對海量數(shù)據(jù)的高質量清洗和對上億參數(shù)大模型的訓練之后，突然迸發(fā)出驚人的力量。

“當它把全世界的書、全世界的網頁、全世界的語料都讀了一遍之后，神奇的事情出現(xiàn)了。大模型大概率就懂得了語義——它可能讀懂了語言在隱含空間中的意思。”

一周之內，劉權寫下整整一百頁PPT。在這個PPT最后，劉權建議“借鑒ChatGPT思路，在重要認知智能任務中開始研究，并研制一個中等大規(guī)模預訓練模型”。（注：后來這一建議在立項時被擴展到“1+N”，即一個“可對標ChatGPT的大模型”加N個“行業(yè)大模型”）

短短兩句話，意味著要以億為單位，“燒錢”投入GPT技術。

科大訊飛AI研究院副院長劉權

歷史不會重復，但總是會押韻。

2022年12月7日，科大訊飛A4樓五樓北側，訊飛研究院院長胡國平那間不到二十個平方米的辦公室擠滿了人，研究院最生猛的年輕人們都在。大家圍住一臺電腦，電腦連著一個投影，投影上是劉權熬夜寫成的《Open AI ChatGPT 調研分析報告》。

“爭吵”很快開始了。

ChatGPT最大的反對派是魏思，他認為ChatGPT是“一本正經地胡說八道”，這源自于他對GPT-1到GPT-3的觀察。“我說你別聽他吹牛。Open AI特別喜歡PR（公關），GPT-1到GPT-3都吹得跟啥一樣，其實效果并不好。”

支持派的代表人物則是劉聰。劉聰是結果導向，他在舉了很多例子后說：“這一次有可能是顛覆性的。”

魏思反問：你不能光看結果，有些結果是人為做出來的。你有沒有自己去試？

“火藥味”立刻就上來了，誰也說服不了誰。

劉聰最后說：“你這次要翻船了！你敢不敢打賭？”

兩個人當即賭了一頓牛排。

劉權沒有評價兩位師兄的發(fā)言。他調試好了他的一百頁PPT，開始一頁一頁的分析。

現(xiàn)場立刻安靜極了。

會議結束后的中午，魏思沒去吃飯，他找劉權要了一個賬號，開始親手測試ChatGPT。魏思用的是教育和醫(yī)療任務去測ChatGPT，ChatGPT是大模型，不可能針對這些“小任務”做過訓練。但結果出乎魏思的意料，ChatGPT的表現(xiàn)與訊飛專門針對這些任務訓練過的“小模型”相比，差距并不大。“這就相當厲害了。”

一個下午過去，魏思的觀點一百八十度翻轉，一躍成為支持派。

魏思當天晚上就給劉慶峰寫郵件。他不容置疑地說：我們必須上（大模型），不上肯定落后。

劉慶峰立刻要了一個賬號體驗，體驗完之后，劉慶峰把ChatGPT定義為“通用人工智能的曙光”。他判斷，大模型將對整個人類的生產和生活方式帶來巨大的顛覆，產生全新的機會。“新一輪的浪潮要來了”。

“很多系統(tǒng)是在各個專用領域做到了超過我們人類的水平，尤其是在各大感知領域，但今天在通用人工智能的曙光下，星星之火開始出現(xiàn)。”劉慶峰說。

在一周之內，他做了三個決策。

一是，科大訊飛要把資源壓上去，重現(xiàn)Open AI的智慧涌現(xiàn)。

二是，大模型要做“1+N”，“1”就是指通用認知智能大模型，“N”就是大模型在教育、辦公、汽車、人機交互等各個領域的落地。

三是，建立一套實實在在、腳踏實地、科學的、系統(tǒng)的評測體系。要用評測體系給出判斷，技術到底到了什么程度了、下一個發(fā)展應該往哪邊走。

整個研究院都為之沸騰。科大訊飛的大模型被命名為“星火”。劉慶峰對這個詞感觸很深。這和訊飛創(chuàng)業(yè)初期的“要么率先燎原,要么率先熄滅”的意象異曲同工。“星星之火，可以燎原”出自《毛澤東選集》，在關鍵時點，點出了中國革命重大轉折來臨的歷史邏輯。

討論

2023年5月6日，合肥奧體中心的主場館內，劉慶峰董事長帶著星火大模型跑步入場。

在此后的兩個小時內，劉慶峰和劉聰在臺上一起操控“星火”完成各式任務。那大概是科大訊飛歷史上氣氛最熱烈的發(fā)布會了，能容納1500人的會展中心主場館座無虛席,就連過道上也擠滿了人，他們在一陣陣驚呼聲中站著聽完2個多小時的發(fā)布會，而線上累計觀看人次超過3345萬，幾乎每隔幾分鐘，現(xiàn)場就爆發(fā)出熱烈掌聲。

發(fā)布會后的下一個交易日，科大訊飛股票漲停，一周內滬深兩市成交量排名第一。

之后，科大訊飛走過屬于“星火”的波瀾壯闊的一年。

魏思后來復盤時說：盡管GPT-3出來的時候沒有引起足夠重視，但那不是決定性的。

「研究就是這樣，每個人都有自己認同的方向，有的人堅信，他就賭對了，所以他就成了。我們做的方向可能不一樣，但是沒關系。原創(chuàng)研究的不確定性是很大的，你可能做十個能成一個就不錯了，你不能賭這個東西。科大訊飛是家企業(yè)，對企業(yè)來說重要的并不僅僅是你賭對方向的能力，而是你迅速判斷哪個方向有用，并快速把它落地的能力。」

核心實際上是一種穿越周期的能力。

你要足夠堅守，堅守到活著看到冬天離去。

你要足夠Open，Open到能夠接納少數(shù)派。

你還要足夠勇敢，勇敢到在timing來臨時毫不猶豫。

當然，你還要足夠強悍和聰明。用劉聰?shù)脑捳f：錯一個東西，三個月就過去了。

2023年，鄧力在回顧過去十年人工智能的歷史時說：大模型正是人工智能的Goldrush（淘金熱）,而上一個Goldrush就是十年前（深度學習）。

4月28日召開的中共中央政治局會議指出，要重視通用人工智能發(fā)展，營造創(chuàng)新生態(tài)，重視防范風險。

5月5日召開的二十屆中央財經委員會第一次會議則強調，要把握人工智能等新科技革命浪潮，適應人與自然和諧共生的要求。

在10月25日，科大訊飛發(fā)布星火大模型3.0之后一天。安徽省發(fā)布《通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展三年行動計劃》，提出搶占通用人工智能發(fā)展制高點，加速構建產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展生態(tài)體系。

人工智能的一個新的時代可能就要來了。劉慶峰說：“通用人工智能將是一個偉大的歷史進程，所以核心技術的進步也將是一步一個腳印、踏踏實實持續(xù)進化的過程；同時，就像過去十年一樣，我們依然不能放松對源頭技術的關注。”

那些決定勝負的關鍵核心技術突破往往不是大力出奇跡，也不是集中一萬個工程師辦大事，而是由若干個充滿個性、野心勃勃的人在一個適宜創(chuàng)新的環(huán)境中碰撞出來的。在ChatGPT的賭局之后，魏思表示要請2022年12月7日見證過那個賭局的人們“撮”一頓。但在那之后，“星火”令所有人都抽不出時間了。

元新聞記者丨梁巍 通訊員 | 張沛

編輯丨梁巍 徐宏博 校對丨胡威坤