你能想到，當(dāng)DeepSeek通過(guò)開(kāi)源策略在全球AI競(jìng)賽中迅速崛起時(shí)，而谷歌卻宣布將收緊安卓系統(tǒng)的開(kāi)源權(quán)限。

業(yè)界嘩然，這種場(chǎng)景是否似曾相識(shí)？表面上看，這只是科技界的一貫現(xiàn)象，但在“拆圍墻”與“焊鐵門”的背后，本質(zhì)上是一場(chǎng)關(guān)于“技術(shù)底氣”的終極拷問(wèn)。

如果我們將目光投向國(guó)內(nèi)大模型——這個(gè)被認(rèn)為未來(lái)人類生活的基礎(chǔ)設(shè)施，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，如同當(dāng)年中國(guó)企業(yè)基于谷歌安卓系統(tǒng)構(gòu)建應(yīng)用一樣，中國(guó)大模型也正基于美國(guó)的算法框架構(gòu)建自己的摩天大廈。

然而，面對(duì)國(guó)外的技術(shù)封鎖和層出不窮的安全性挑戰(zhàn)，我們必須深入思考：國(guó)內(nèi)企業(yè)是否已經(jīng)充分認(rèn)識(shí)到，我們不能再繼續(xù)處于被動(dòng)位置，任由他人對(duì)我們進(jìn)行“卡脖子”？更進(jìn)一步說(shuō)，中國(guó)AI是否也確實(shí)存在底層創(chuàng)新，構(gòu)建真正屬于自己的“安卓時(shí)刻”呢？

也許，答案是肯定的。

01

AI 根原創(chuàng)之困

首先，究竟什么是AI底層創(chuàng)新？北大人工智能研究院朱松純教授在近期的一次公開(kāi)演講中，給出了極具啟發(fā)性的答案。

他認(rèn)為，AI 創(chuàng)新可分為五層。其中，最底層的是哲學(xué)層面，探討智能的本質(zhì)；其次是理論層，建立認(rèn)知的數(shù)學(xué)框架；接著是模型層，構(gòu)建具體模型；然后是算法層，開(kāi)發(fā)優(yōu)化算法；最后是工程與部署層，將模型落地為產(chǎn)品和服務(wù)。

事實(shí)上，目前很多所謂的創(chuàng)新僅停留在算法或部署層面，缺乏對(duì)智能本質(zhì)和認(rèn)知建模的原創(chuàng)性突破。更直白的說(shuō)，就是顛覆現(xiàn)有范式，建立全新的理論體系與技術(shù)路徑。而這就是“根原創(chuàng)”內(nèi)涵。

因此，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，我們常說(shuō)的底層創(chuàng)新也就是一種“改良”，例如在Transformer架構(gòu)下開(kāi)發(fā)線性注意力機(jī)制，而根原創(chuàng)則意味著“革命”，例如用Transformer取代RNN/LSTM。它解決的是“為什么要這樣做”的問(wèn)題，而不僅是“如何做得更好”。

那么，再次審視中國(guó)大模型目前的發(fā)展現(xiàn)狀，一個(gè)現(xiàn)象就較為明顯：模型層和應(yīng)用層創(chuàng)新較為活躍，底層根原創(chuàng)卻顯得十分薄弱，甚至出現(xiàn)了“缺位”現(xiàn)象。從理論體系上看，中國(guó)尚未提出類似“深度學(xué)習(xí)”的原創(chuàng)理論；從基礎(chǔ)架構(gòu)來(lái)看，也尚未出現(xiàn)由中國(guó)主導(dǎo)的下一代架構(gòu)；從評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看，當(dāng)前的標(biāo)準(zhǔn)均由西方定義。

這就不難理解，為什么朱松純教授會(huì)提出“認(rèn)知水平不足”這一觀點(diǎn)，這實(shí)際上反映了根原創(chuàng)能力的缺失。那么，誰(shuí)來(lái)彌補(bǔ)這一短板，進(jìn)而打造獨(dú)屬于我們的技術(shù)優(yōu)勢(shì)呢？

來(lái)認(rèn)識(shí)一家在AI領(lǐng)域默默耕耘的老兵——傳神語(yǔ)聯(lián)。

02

20年磨一劍，鑄就“根原創(chuàng)”大模型

算起來(lái)，傳神語(yǔ)聯(lián)深耕大模型由來(lái)已久。作為一家成立于2005年的人工智能公司，多年來(lái)，他們一直致力于通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)跨語(yǔ)言文化交流、行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型以及自主可控大模型技術(shù)的研究。尤為突出的是，他們堅(jiān)決擁護(hù)技術(shù)自主性，堅(jiān)持“根原創(chuàng)”路線。這一舉措不僅驅(qū)動(dòng)企業(yè)從幕后走向臺(tái)前，還在國(guó)產(chǎn)大模型底層創(chuàng)新方面帶來(lái)了新的機(jī)遇。

正如公司董事長(zhǎng)何恩培所言，“我們之所以能夠堅(jiān)定不移地走根原創(chuàng)之路，首先源于我們?cè)贏I基礎(chǔ)架構(gòu)領(lǐng)域積累的硬實(shí)力，無(wú)論是算法框架還是模型架構(gòu)都具備國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，產(chǎn)品效果也始終保持在第一陣營(yíng)。但更為關(guān)鍵的是，我們堅(jiān)信中國(guó)科技企業(yè)應(yīng)當(dāng)擁有充分的技術(shù)自信，勇于堅(jiān)持自主創(chuàng)新的發(fā)展路徑。”

圖注：傳神語(yǔ)聯(lián)創(chuàng)始人何恩培先生

那么，他口中的“根原創(chuàng)”是如何實(shí)現(xiàn)的？這又是什么級(jí)別的原創(chuàng)呢？

根據(jù)官方介紹，傳神語(yǔ)聯(lián)不依賴任何開(kāi)源算法框架和模型架構(gòu)，如TensorFlow、Transformer，通過(guò)原始創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了大模型從底層算法框架到上層應(yīng)用的全?！案瓌?chuàng)”。這里提到的大模型，就是任度大模型，目前有快思考和深度思考兩個(gè)版本。

在一次公開(kāi)演講中，傳神語(yǔ)聯(lián)副總裁藺偉就曾解釋說(shuō)，從架構(gòu)層面來(lái)看，底層機(jī)器學(xué)習(xí)框架是大模型的根技術(shù)之一，也是創(chuàng)新的核心點(diǎn)。與其他大模型不同，他們從最底層的深度學(xué)習(xí)算法框架zANN開(kāi)始，到moH(混合熵)模型架構(gòu)，再到任度大模型的訓(xùn)練、推理，均構(gòu)建了完整的原創(chuàng)AI技術(shù)棧。

當(dāng)然，這也并非一家之辭，畢竟早在去年，任度大模型就成功通過(guò)中國(guó)信通院權(quán)威評(píng)測(cè)，成為國(guó)內(nèi)首個(gè)實(shí)現(xiàn)"五無(wú)"認(rèn)證的大模型——無(wú)主流開(kāi)源模型依賴、無(wú)第三方框架依賴、無(wú)開(kāi)源庫(kù)調(diào)用、無(wú)許可證限制、無(wú)已知安全漏洞。

這就意味著，它在自主性、安全性以及技術(shù)獨(dú)立性方面均達(dá)到了顯著的高度。更重要的是，這是國(guó)內(nèi)AI首次真正完成從0到1的突破，不僅提供了可參考的經(jīng)驗(yàn)，而且對(duì)于推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有不可替代的價(jià)值。

首先，打破技術(shù)壟斷，從“被動(dòng)跟隨”到“自主突圍”。

長(zhǎng)期以來(lái)，全球AI產(chǎn)業(yè)依賴于歐美主導(dǎo)的算法框架和開(kāi)源模型，導(dǎo)致許多國(guó)家處于被動(dòng)地位。而“根原創(chuàng)”的意義在于構(gòu)建技術(shù)主權(quán)，降低被“卡脖子”的風(fēng)險(xiǎn)，特別是在涉及國(guó)家安全的高敏感領(lǐng)域中，自主技術(shù)可確保數(shù)據(jù)隱私和業(yè)務(wù)連續(xù)性。

而站在更高的戰(zhàn)略層面來(lái)看，“根原創(chuàng)”開(kāi)辟了差異化的技術(shù)路線，避免陷入同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)，為中國(guó)AI企業(yè)參與全球競(jìng)爭(zhēng)提供了新范式。

其次，推動(dòng)AI行業(yè)發(fā)展，從“工具賦能”到“生態(tài)重構(gòu)”。

傳統(tǒng)AI技術(shù)在通用性和安全性之間存在矛盾，難以深度適配企業(yè)特定需求。根原創(chuàng)則徹底解決了數(shù)據(jù)孤島與合規(guī)難題，推動(dòng)AI從“通用能力輸出”轉(zhuǎn)向“行業(yè)深度賦能”，加速實(shí)體經(jīng)濟(jì)的智能化轉(zhuǎn)型。而且，以自主技術(shù)為支點(diǎn)，我們可重構(gòu)AI產(chǎn)業(yè)鏈的話語(yǔ)權(quán)，推動(dòng)中國(guó)從“技術(shù)應(yīng)用者”向“規(guī)則制定者”升級(jí)。

第三，強(qiáng)化技術(shù)自信與文化輸出。

根原創(chuàng)的溢出效應(yīng)不僅體現(xiàn)在技術(shù)上，更是一種文化表達(dá)，這為全球AI提供了一種中國(guó)方案。通過(guò)根原創(chuàng)，我們可以在全球舞臺(tái)上進(jìn)一步展示中國(guó)的技術(shù)實(shí)力與創(chuàng)新能力，不可質(zhì)疑。

03

四大優(yōu)勢(shì)構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)壁壘

當(dāng)我們理解了根原創(chuàng)的底層邏輯和核心價(jià)值后，不禁就會(huì)問(wèn)：對(duì)于傳神語(yǔ)聯(lián)來(lái)說(shuō)，根原創(chuàng)將如何提升任度大模型的能力，進(jìn)而形成競(jìng)爭(zhēng)壁壘呢？我們嘗試著總結(jié)為以下四點(diǎn)。

首先，根原創(chuàng)讓任度大模型在技術(shù)自主可控和文化方面極其自信。一方面，它不擔(dān)心開(kāi)源技術(shù)被禁用帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，也不存在已知安全漏洞，更無(wú)需擔(dān)憂他國(guó)法律限制，另一方面，模型獨(dú)特的訓(xùn)練技術(shù)，能讓其始終秉持中國(guó)文化“正思維、正語(yǔ)”的意識(shí)形態(tài)。

其次，全球首個(gè)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和長(zhǎng)效記憶功能。傳神語(yǔ)聯(lián)指出，數(shù)推分離技術(shù)是實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和長(zhǎng)效記憶的關(guān)鍵，也是包括OpenAI和谷歌等大廠商探索和攻克的方向。這項(xiàng)技術(shù)可打通應(yīng)用落地的最后一米，否則將難以跨越數(shù)據(jù)處理這一重要障礙。

因此，傳神語(yǔ)聯(lián)基于根原創(chuàng)構(gòu)建了“數(shù)推分離”雙網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在數(shù)據(jù)不離場(chǎng)的前提下，通過(guò)“雙腦”聯(lián)合推理和獨(dú)特的數(shù)據(jù)“插拔”技術(shù)，以僅9B的小參數(shù)規(guī)模，率先實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和長(zhǎng)效記憶功能。

值得注意的是，它不僅可打破企業(yè)中的數(shù)據(jù)孤島，還能實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)企業(yè)場(chǎng)景中新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，憑借更深層次的數(shù)據(jù)處理能力成為不斷精進(jìn)的企業(yè)客戶專家。同時(shí)，結(jié)合行業(yè)專業(yè)知識(shí)，它還可生成更具價(jià)值的行業(yè)洞察。

第三，高能效比，綠色經(jīng)濟(jì)。

正是基于根原創(chuàng)，任度大模型更加高效、智能且節(jié)能。通過(guò)測(cè)試對(duì)比，與同性能產(chǎn)品相比，它在使用時(shí)所需的算力僅為其他模型的五分之一到十分之一，甚至更低。此外，其后期運(yùn)維能耗更低，更加綠色環(huán)保。

第四，快速適配，框架級(jí)兼容。任度大模型可被移植到任意硬件上，能快速?gòu)目蚣軐用孢m配各類國(guó)產(chǎn)硬件，而不受外部因素干擾。

所以，總結(jié)起來(lái)，任度大模型在根原創(chuàng)的支撐下，以更安全、更高效、更經(jīng)濟(jì)、更自主的核心能力為AI落地提供了真正可持續(xù)的國(guó)產(chǎn)化解決方案。當(dāng)然，這也是傳神語(yǔ)聯(lián)在經(jīng)過(guò)20年的默默耕耘后，能夠在今天脫穎而出，并有望重塑行業(yè)格局的底氣所在！

04

技術(shù)落地見(jiàn)真章

俗話說(shuō)，技術(shù)貴在實(shí)用。如果說(shuō)根原創(chuàng)是任度大模型的基石，那么在此之上，傳神語(yǔ)聯(lián)打造了兩個(gè)重要的業(yè)務(wù)領(lǐng)域——大模型業(yè)務(wù)和語(yǔ)言服務(wù)業(yè)務(wù)，而且正展現(xiàn)出全面開(kāi)花的態(tài)勢(shì)。

對(duì)于大模型業(yè)務(wù)，在行業(yè)應(yīng)用方面，那些對(duì)數(shù)據(jù)安全極為敏感的企業(yè)，已推進(jìn)至實(shí)質(zhì)性項(xiàng)目階段。比如，在環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，通過(guò)與國(guó)企深度合作，將大模型與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)深度融合，實(shí)現(xiàn)全局視角的智能化場(chǎng)景管理與運(yùn)維，加速釋放數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值。

在科研領(lǐng)域，傳神語(yǔ)聯(lián)基于任度大模型與干細(xì)胞領(lǐng)域的科學(xué)家深度合作，共同構(gòu)建了干細(xì)胞綜合研究大模型。同時(shí)，他們還開(kāi)發(fā)了面向健康伴侶的端側(cè)小模型——“為能”，打通了從發(fā)現(xiàn)、診斷、分析研究到治療方案的全健康鏈條。

圖注：亞全能干細(xì)胞之父趙春華教授在2025博鰲合作伙伴大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)分享

在產(chǎn)品層面，傳神語(yǔ)聯(lián)推出了任度“雙腦”大模型一體機(jī)，并已成功完成部署。據(jù)悉，這款一體機(jī)憑借雙模型協(xié)作推理機(jī)制，不但給用戶極大地自由度選擇模型，而且?guī)椭麄円越趿阌?xùn)練成本的投入，就能讓用戶擁有專屬的AI專家。

目前，該一體機(jī)已成功切入航天航空、生物醫(yī)藥、金融、法律等多個(gè)領(lǐng)域，并形成了典型案例。

在企業(yè)場(chǎng)景層面，諸如企業(yè)知識(shí)增強(qiáng)智能引擎、辦公智能化服務(wù)，乃至智能體等應(yīng)用均已成功落地，助力各行業(yè)企業(yè)一步邁入AI時(shí)代，坐享技術(shù)帶來(lái)的紅利。

而對(duì)于語(yǔ)言服務(wù)業(yè)務(wù)，基于任度大模型與根原創(chuàng)打造的語(yǔ)聯(lián)網(wǎng)，早已突破了傳統(tǒng)語(yǔ)言服務(wù)行業(yè)的效率、成本與質(zhì)量限制，重塑翻譯作業(yè)流程與供應(yīng)鏈，實(shí)現(xiàn)稿件分析、術(shù)語(yǔ)提取到譯員匹配調(diào)度等全流程AI化，從而打破行業(yè)的諸多不可能。

當(dāng)下，聚焦國(guó)際工程、制造業(yè)、生命醫(yī)療、文化娛樂(lè)等行業(yè)，語(yǔ)聯(lián)網(wǎng)已覆蓋106種語(yǔ)言，在80多個(gè)垂直領(lǐng)域建立了全方位的服務(wù)體系，并成功服務(wù)了中央電視臺(tái)、中國(guó)交建、騰訊等知名企業(yè)。與此同時(shí)，它還深入教育行業(yè)，結(jié)合行業(yè)特征和語(yǔ)言發(fā)展特點(diǎn)，構(gòu)建了智慧教育解決方案，并形成了安全可控的智慧教育生態(tài)，為教育行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)的保障。

未來(lái)使命在肩

綜上所述，在AI重構(gòu)商業(yè)的時(shí)代，傳神語(yǔ)聯(lián)用實(shí)際行動(dòng)證明：真正有擔(dān)當(dāng)?shù)钠髽I(yè)，不空喊口號(hào)，而是依靠技術(shù)實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值與社會(huì)效益，甚至于確保國(guó)家技術(shù)安全。正是他們?cè)凇案瓌?chuàng)”道路上默默奉獻(xiàn)，才有了如今的成果。未來(lái)，傳神語(yǔ)聯(lián)將繼續(xù)在“根原創(chuàng)”領(lǐng)域不斷探索和實(shí)踐，堅(jiān)定不移地推動(dòng)AI的根原創(chuàng)技術(shù)路線，構(gòu)建原創(chuàng)自主可控的AI生態(tài)。