人类文明的延续，源于对新事物的不断探索，对过去无法触及的新世界的追求。然而，人类的力量终究有限，许多未知的神秘远超出人类所能及之处
我们感到恐惧和抵触新技术，是因为我们对未知和失控的恐慌感
在许多好莱坞电影中，超级电脑和机器人总是会“觉醒”并与人类对立，这在科幻界中也一直存在着硅基文明对碳基文明的威胁论
文明的进步始终以知识的积累和应用为基础。正如华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰所言：“知识使人类能够传承过去的经验，更重要的是，通过集体学习，人类的智慧和文明得以演进和进步。”
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通过延伸相同的逻辑，机器能够自我学习和自我进化的前提是基于数字化信息提取出来的知识库。而大模型则为机器提供了一种学习的方法论，通过进一步学习行业知识库，使机器能够进化，成为各行各业的工程师和专家
这就是AI新新人类的意义
周跃峰表示，“过去的机器人是没有大脑的，只有小脑。因为它只能将所感知的信息促发算法做执行，仅仅算是小脑。但加上训推一体化的超融合，我们赋予了机器人大脑，他才可以算是真正的AI新新人类。”
01
大模型学习和进化的方式是什么？
2023年，可以看做是中国大模型的元年。“百模大战”，让AI大模型如雨后春笋般层出不穷，仿佛智能化离我们不再遥远，甚至唾手可得。
但其实，对行业客户而言，这种“通用大模型”能力如果不能结合企业训练数据和行业知识库，形成行业客户所需要的专有模型，就依旧没有将大模型的能力从象牙塔里释放出来。
客户在行业里遇到的问题，如何转化成AI可以解决的问题，如何将行业知识与AI结合？如何降低AI的算法、模型开发门槛，让AI可以普惠？如何将AI顺利部署到实际的生产系统中去？
即便是市场中有了无数个可以选择的大模型，但面对行业智能化的这道题，似乎依旧没有找到答案。
因为通用大模型，就像是一个初生的婴儿，它虽天赋异禀，聪慧超绝，但没有经过系统的学习和知识的洗礼，自然无法解决在行业场景中发生的问题。
周跃峰说：“如果将L0的大模型比作一个小学生，那么当他接受了专业知识后，就会形成面向具体行业的L1、L2的行业大模型。因此，有了数据和知识库，机器就能更好地学习和进化。”
这个逻辑看似简单，但对很多行业客户来说，依然存在很多难点。比如如何在大量分散的数据中建立专业的知识库，如何高效地进行模型推理和训练，乃至如何更容易地获得大模型的能力赋能等等。
正是为了解决这一系列的难题，华为推出了简单易部署的FusionCube A3000训/推超融合一体机，并使其与行业知识库以及伙伴的大模型相结合，培育出一系列可以在实际应用场景中发挥价值的AI新新人类！
02
AI新新人类，让大模型“通才”变“专才”
我们知道，任何技术本身都是不具备行业属性的，脱离了场景的技术也无法称之为有用的技术。
当我们把行业的数据、信息和经验汇集为知识库，经过不断地训练和学习，在具体的行业应用中，就可以用AI新新人类来辅助传统人工，提高生产效率。
以智能客服场景为例，传统智能客服局限性很大，不仅系统搭建成本高且效率低，而且面对专业知识门槛比较高的问答时往往词不达意。
在智能客服、智能编程、智能医疗、智能巡检等专业领域，已经出现了一些具有实际价值的AI新人类
如紫东太初基于华为FusionCube A3000训/推超融合一体机、紫东太初大模型和智能数字人知识库，推出存储智能小海、政务前台、办税助理等智能数字人。
值得一提的是，华为数据存储产品线的首位数字员工是智能小海。智能小海将为华为销售人员和商业市场伙伴提供售前技术咨询。它具备智能问答、意图查询、内容生成等多项功能，可以被视为大模型时代的智能客服2.0
再有智谱AI基于华为FusionCube A3000训/推超融合一体机、智谱CodeGeeX 编程大模型以及企业业务代码知识库，打造智能编程助手。实现智能问答、代码生成与补全、测试用例生成、代码优化、自动添加注释、代码翻译等功能，可通过语义分析和查询技术检测代码中的漏洞和缺陷，解放了程序员，让技术人员可以更专注于创新。
在专业领域，如医疗方面，华为与讯飞医疗共同打造智能医疗助手。该助手基于华为FusionCube A3000训/推超融合一体机、讯飞星火大模型和医疗知识库，实现语音病历、会诊助手、智能查房、智能随访等功能，让每个患者都有一个AI健康助手，每个医生都有一个AI诊疗助理；如电力方面，华为联合宇树科技，基于华为FusionCube A3000训/推超融合一体机、宇树巡检机器人和智能巡检知识库，打造电力场站智慧巡检员，实现智能导航、态势研判、语音识别、资产盘点、智能报表等功能，让巡检更智能、更高效、更安全。
不难发现，AI新新人类源于大模型，但却不再是过去的“通才”，而是通过行业知识库的训练，成为了专业领域的“专才”。客观的说，这才是大模型之于数字经济社会应该具备的价值。
03
在大模型时代，人工智能的普及迎来了一个新的起点
我们了解到，AI大模型的主要作用是能够使算法模型进入到大规模可复制的工业应用阶段。因此，一方面需要简化训练和推理过程，以便行业用户能够轻松获取大模型的能力。另一方面，我们还需要根据行业用户在具体应用场景下的需求，培养出真正具备AI能力的新一代人才
这个前提就是在“根”能力上，要做好通用大模型的沉淀，并能够结合行业知识库，还要降低训练和推理的门槛，让方案得以便捷部署，让更多行业客户能够分享大模型时代的成长之乐。
今天我们所见到的AI新新人类只是一个开始，未来华为还将与更多行业伙伴，基于更多行业场景，让AI新新人类在行业中遍地开花。
如果说今年是大模型时代的元年，那么作为未来十年的新起点，如何让千行万业都能参与其中，不掉队呢？
从此意义上讲，AI新新人类的诞生其实代表了一种大模型时代的AI普惠，它让更多的行业以更高效的方式，通过更快速的业务创新，融入到行业智能化的大趋势当中。
