一年超過700億美元的融資總額，沒人敢否認，這個世界對于AI產業的癡迷與瘋狂。

但2023年初國產科幻影視的崛起，還是給這個火熱的賽道又添了一把柴。

《流浪地球2》《三體》相繼爆火，剎那間撕開了中國科幻的黎明，亦點燃了全民科幻熱情。而鮮有人知，在中國，科幻電影中的想象，早已落地于現實。

電影爆火之后，網友在微博上開啟了這樣一個話題——#你們盡管想象，我們負責實現#，話題之下，中國航天科技集團、中核集團、中國石化、徐工等企業相繼出現，認領電影中出現的黑科技場景，承諾可以辦到。

而更令人意外的是，除了基建實力雄厚的“中字頭”，更多名不見經傳的初創公司也隨之浮出水面。它們普遍沒有雄厚的背景，僅憑技術宅的專業和執著，在各大產業園里默默耕耘。

外骨骼、虛擬現實、無人卡車、工業機器人……這些推動情節高潮迭起的“幻想”，早已被他們搬進了現實。

若不是這樣一次破圈聯動，或許我們對國產科技水平的了解還知之甚少。我們也遠不清楚，屬于自己的太空電梯，早已朝著星辰大海的方向默默搭建。

AI藍媒匯試圖搭建一個橋梁，讓這些默默耕耘的企業，在影視劇之外也能更多地被看見。本文為AI藍媒匯策劃《科幻照進現實》第四期。

這一次，我們聚焦位于北京的風平智能，聊聊《流浪地球2》中出現的數字生命計劃，是如何在現實中被應用的。

在電影《流浪地球2》中，出現了兩位“數字人”。

一位是圖丫丫，影片里夭折的生命被圖恒宇復原在電腦中，獲得了“完整的一生”；另一位，則是現實中因病逝世的香港影星吳孟達，球2制片方通過數字人技術復現了他的形象和聲音，讓觀眾于銀幕之中再次見到了這位影界傳奇。

球2世界觀中，“數字生命”曾是人類延續文明火種的計劃之一，旨在將人的肖像和思維模式錄入計算機，成為一種高度先進的人工智能——這個數字人將和你擁有相同的記憶、語調和邏輯習慣，成為你永生的分身。

電影里的圖丫丫，就以這種方式被存儲進了不斷迭代的計算機中，以另一種方式延續著生命——從初代僅能維持數秒的短暫交互，直至影片結尾完整復述出共計三萬數位的互聯網跟服務器密碼；現實中的吳孟達，同樣以數字人的形式出現，照應球1角色的同時也勾起了無數影迷的回憶。

同一時期，ChatGPT橫空出世，人們驚訝于這個“AI2.0時代”奇點所帶來的理解能力和創造能力，并猜測ChatGPT是否能最終替代人類：樂觀者期待同樣同類型的人工智能迅速普及，成為人的分身去完成工作，為打工人們減負；悲觀者則質疑，質疑還原程度如此之高的“假人”，會否帶來更多無法辨別的虛假信息。

“我們承認技術在某些極端情況的兩面性，但無論如何，AIGC和數字人產業的接受度這一次是徹底打開了”，數字人AIGC公司風平智能創始人林洪祥告訴AI藍媒匯（ID：lanmeih001），“電影里中出現的“數字生命”概念和數字人相關技術，實際上早已于行業內落地，以產品和解決方案的形式，在教育、醫療及內容行業開展了商業化的應用。”

過去，行業只有一扇觀望的窗，2023年，這里多了一道迎客的門。

度過商業化的臨界點

“無形資產、成本優勢、網絡效應、轉換成本，這四點共同構成了企業的‘護城河’……”

一次偶然的機會，在視頻類自媒體負責文案編寫的子陽，在視頻號中刷到了一段關于“華為和現代企業管理”的分析。

視頻中出現了一位西裝革履的男士，結合自身經歷分析論證了企業的護城河以及華為的激進文化，表情自然、語調生動。

子陽并未過多在意畫面中的人物，而是和同事聊了聊文案邏輯和華為文化，但一位視頻組成員的發言打破了辦公室本來的平靜，“這個視頻應該是純AI制作的，人物也是數字人建模。”

驚訝寫在每一位同事的臉上。意外之余，子陽又重新翻看了一遍視頻，“和真人沒區別啊，完全看不出來，你要硬說的話……好像手有一丟丟不自然……”

在他的印象中，“數字人”這個概念還意味著二次元畫風，眼前的這支視頻呈現的圖像和音效著實讓內容部門驚嘆，數字人已經做到這么“真”了嗎？

“類似的案例還有很多，從去年下半年開始，陸陸續續有不少客戶都直接找到我們談合作，像長期使用數字人進行內容創作”，談及視頻領域的內容創作，風平智能創始人林洪祥告訴AI藍媒匯，數字人視頻早已在很多行業開始普及，“客戶錄制一段人物形象清晰的視頻和聲音素材發給技術團隊，然后我們這邊切片、數字化建模，再把人物模型套用到后臺已經預訓練數萬小時數據模型中，就能合成一個外貌、聲紋與你幾乎完全一致，能以人類邏輯交流的數字人，相比于過去，技術已經成熟了很多。”

這個數字人能完成的工作，包括不僅限于：根據你的語言習慣，調用現有數據庫與真人進行實時交流；根據素材及個人風格完成視頻、文稿的內容創作；主持直播并回復直播間彈幕……

“去年算是整個AIGC行業商業化的臨界點，熬了三四年，市場終于打開了。”

在風平智能團隊內部，包括創始人林洪祥在內，研發人員對于AIGC技術路徑始終堅定，但多年來訓練模型的過程，卻難言順利，“像是煉丹”。

最開始，受限于初創公司在數據規模和現金流方面的壓力，風平智能并沒有足夠資源去做類似于OpenAI訓練ChatGPT那般“整合幾乎是所有行業的數據”，而是在一開始就根據團隊經歷和已知的商業化需求，圍繞保險和內容直播兩個行業訓練模型。

“起步階段的數據和模型，實際上跟我上一個在保險行業的創業項目有很大關聯”，林洪祥解釋道“我們（風平智能）整合了當時已有的幾乎全部行業相關內容，以便創建在保險行業這個垂直領域的知識圖譜和數據結構。”

而數據，僅僅是第一步，如何讓AI理解數據并賦予其人類的邏輯，才是將“數據模型”轉化為“數字生命”的關鍵：從人物生產，再到內容演繹，并最終賦予AI以行業技能。

起步階段做垂直行業項目的好處，在于其數據的集中性和可信度都遠遠高于流通在互聯網的素材。

“本身客戶的需求就非常垂直，給到的數據也集中而有效，便于進行結構化處理。加上團隊多年的從業經歷，讓這個數據模型在起步階段的訓練實際上有跡可循。所以，在后期應用（生成內容）環節，對于信息的篩選效率和準確性也都非常高。”

不同于OpenAI所訓練模型的泛用性，風平智能的選擇更小眾卻也更務實。這種務實誠然大部分來自資源有限的被動選擇，卻也帶來了一些優勢——生產內容的精準度。

“當時，很多由AI生產的內容已經能進入保險行業專業問答體系中，通過人工檢測并在搜索引擎中前排展示，我們的模型算得上國內最早通過NLP（Natural Language Processing）測試、最早實現商用的大語言模型之一。”

而如今，越過商業化臨界點的風平智能，已經將自身語言模型接入了金融、傳媒以及心理咨詢、敘事醫學等諸多行業領域，螞蟻保險和字節跳動金融板塊的冷啟動數據模型，同樣有林洪祥團隊的參與。

AI會取代人嗎？

“你現在已經不可能成為21世紀最好的設計師了，努努力你還可以成為21世紀駕馭AI最好的設計師（笑）”

這是林洪祥和一位視覺設計師之間的對話。這位設計師困擾于AIGC內容的爆發，讓從業者的創意顯得有些匱乏。

誠然，不論是醫療、教育還是傳媒、藝術行業，過去二百年的時間里，他們都有一個共同點——需要人，需要人的決策和創造。

在過去很長一段時間里，“人工智能”輸出的內容因缺乏邏輯、可信度存疑的，而無法被這些行業采納，而如今，以上行業內早已存有大量AIGC的身影。

那么，AI會取代人嗎？

從業者的回答是否定的——如果你用得好，AI能同時成為工具和朋友，一個不會抱怨的工具人。

一個從肖像到知識結構、說話方式都幾乎100%復刻的分身，意味著某個頂流主播可以出現在成百上千個直播間和用戶高效交流，意味著一個專業領域的頂級醫生可以長時間對有需求的患者進行輔助性的指導，意味著一個教師可以將現有的知識體系聲情并茂地復刻到需要傳播的任何一個課堂，“數字生命”最終實現了曾經的一個悖論——解放人的同時，擴大人的生產力。

在從業者看來，過去很多人不理解、不接受數字人，很大程度上是認為它的可信度和傳播效果都無法保證，但隨著包括《流浪地球2》中數字生命和數字人還原技術的展現，近兩年元宇宙風口、AIGC風口中產品的爆發，AI產業用結果驗證了技術的可行。

林洪祥坦言，很長一段時間里，公司乃至行業發展的受制因素，都是資金和外界對于數字人產業的認知度的匱乏。

對于AI產業來說，燒錢是一個繞不開的話題，對大語言模型這類需要深度學習的神經網絡更是如此。

“大家現在用了這么多AI，能直觀看到各家模型之間是有很大差異度。之前提到了‘煉丹’這個概念，數據規模跟模型的迭代就是‘煉丹’過程。這個過程存在偶然性，但數據質量的好壞，實際上是造成這種差異度的關鍵要素。“數據本身也是錢多錢少，而錢多錢少，跟整合數據的質量，跟最終的成果都息息相關。”

據相關資料顯示，風平智能在過去數年的研發成本已達數千萬人民幣的規模，隨著語言模型訓練量的擴大，未來幾年的研發成本仍不會低于這個量級。

但令從業者欣喜的是，過去的一年，全球互聯網共同見證了AIGC的崛起，無數人驚嘆于AI強大的文字理解能力、圖形處理能力，以及在頂級算力加持下的內容生成能力。一夜之間，AI成了太多領域的專家：寫稿、作畫，直播聊天，并偶有驚為天人的創意。

生產力方面的巨大跨度讓業界驚詫而振奮，應運而生的是幾何式增長的熱度和需求。根據風平智能市場部門提供的數據，從去年下半年開始，每個月的客戶量幾乎都在以成倍的規模增長。

“2023前三個月，我們光參加AIGC的論壇就有16個，最新的一個客戶需求是幾千個數字人模型加上后續的長期運營，整體的收益相當可觀。大家用到了產品并覺得好用之后，終于認可了這個行業、這項技術。”

這句“終于”的背后，潛藏著大量和林洪祥團隊相似的推演和試錯。

從早期任職于IBM的人工智能及大數據團隊，到進入百度等互聯網公司設計大數據算法的底層框架，林洪祥經歷了國內AI大模型從0到到1的全過程。

而這類算法在十年前，還并不能主動生成任何內容，“大數據最早的應用，是互聯網社區的內容審查。”

林洪祥在2012、13年的時候，參與了百度社區大數據中心的建設，當時外界普遍將人工智能定義為“底層大數據的基礎軟件”，很少有人會在意人工智能在創作領域的想象力和應用點，更不要說潛心構建大數據模型，并日復一日進行訓練演算。

但林洪祥選擇了“跳出來”——在和多位業內人士，包括曾經在IBM共事的技術團隊交流后，林洪祥選擇了再次創業，尋求AI進一步發展的可能性。

“這種訓練不確定性很大，我們其實是在賭，OpenAI也是。只不過人家背后站著微軟這個大資本，我們就只能選擇小眾，盡量小心。”

2023年之前，除了金融和醫療等已經跑通的賽道外，風平智能也主動接觸了一些泛內容行業，但大部分客戶在談過后，都覺得讓AI去創作是‘天方夜譚’，覺得這個東西不現實。”

從業者眼中做加法的過程，困于空有概念，沒有產品，“包括四小龍在內的很多公司往往是以項目制為主，如果有連續的項目能接手，那它一個階段的營收才會比較穩定。但在這樣的情況下，如果你要讓它一年燒個5,000萬美金，去訓練像大模型這種方向存在不確定性的項目，他們內部預估的風險可能會比較大。”

在林洪祥看來，過去項目制的好處在于訂單充足的情況下營收清晰穩定，但本質上卻無法形成一個基礎性的產品，一套基礎性的技術。用項目制的形式一單一單跟著別人做，對自身技術積累的反饋非常有限。

“這是過去AI產業的一系列問題，而AIGC的好處在于，我每做一個項目，其實都能對現有模型是進行反哺，進行訓練量的積累和可能的糾錯，它的效率比原來做AI項目高很多。”

“過去的AI項目并沒有太多所謂‘積累’，工程會占據很多時長，而工程幾乎是沒有核心技術積累的。AIGC帶來了一種模型用的越多，效果越好，效果越好，適用面越廣的良性循環，擁有基礎架構的小公司有大量的機會參與到市場整體的建設中。

好在，從朗讀式語音，到主播式語音，再到基于神經網絡深度學習后的專家決策系統、圖像和文章生成系統，這一系列技術的推演，來得還不算遲，“熬了幾年做出產品，正巧趕上AIGC的風口。”

從業者成就的風口，將紅利留給了堅持下來的人，林洪祥說的“正巧”，顯然不是巧合。

隨著疫情結束后自身平臺+IP的影響力增幅，風平智能團隊已在去年下半年兩季度基本實現了盈虧平衡，對于下一個階段的研發路徑和市場需求，從市場部到技術崗都顯得很樂觀：“模型后續還會迭代，數字人產業現在仍在早期，很早很早。”

從業者的警惕和樂觀

讓計算機具有人性，是幾代研究人員的期待和努力方向，但當今天的AI真正具備了人的思維邏輯之后，從業者卻依然謹慎樂觀。

畢竟，在他們看來，技術尚在成長期，行業方才行至商業化拐點之后的第一個路口：懂技術的團隊，更能看清技術背后的可能性，和伴隨的風險。

長久以來，AI產業從概念提出，到機器演算，再人機對話，前進的腳步始終蹣跚——成果輸出不穩定，應用途徑更是昂貴且稀缺。

直到2022年AIGC產業橫空出世、2023年ChatGPT震驚世人。外界驚訝地發現AI居然已經進化到了在某些領域比人類更高效且有創造力的水平，仿佛屏幕背后站著的不再是一串代碼，而是一個擁有龐大數據庫和頂級算力的“人”，一如電影中從幾句話的交互，最終進化為復述三萬位密碼的數字生命“圖丫丫”，和盡管已經離世，但依然出現在銀幕中的吳孟達先生。

二進制和人類語言之間邏輯的不互通被打破，人們真正觸碰到了屬于AIGC的時代門扉——一種具備能理解并服務于人，同時又在算力層面超越人的技術。

但作為長期參與神經網絡深度學習的從業者，林洪祥深知技術發展之余善用AI的必要性和“人性”被反向利用的危害，“越有人性的AI，越有被扭曲的風險。

在他看來，一項技術越是具備開創性，越是具有跨時代意義，我們越應該提前布局“下一個時代的規則”。

作為風平智能的創始人，同時也是AI行業資深研發者，林洪祥經常出現于各類研討會和AI公司內部交流會中，對于數字人產業興起后，帶來的一系列風險，他表示“行業監管未來會逐步跟上。”

“這兩年（我）參加的討論都會交流這些事情。作為從業者，科技向善是所有技術發展進步的大前提，落到我們這里就是做好后臺加密、隱私保護，以參與者的身份推動監管完善。AI成為人之后，我們必須警惕AI背后的人。風平智能的使命是讓每個人都擁有可信賴的AI朋友，內涵科技普惠及AI可信賴兩層深意。”

尤其當AI參與到醫療等涉及隱私的行業，以及更大規模還原人（面部）肖像技術普及后，對于個人形象和個人信息被盜用的可能性絕不應被忽視。

“只有在規則內發展，才是對行業、對市場有好處的”，林洪祥表示，“AI的瞳孔永遠清澈，從業者要小心的，是人性背后貪婪的眼睛。”

來源|AI藍媒匯 作者|伊柒