《科創(chuàng)板日報》7月18日訊（記者 徐杰 張洋洋） 今年7月2日，2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議前夕，國務(wù)院總理李強來到江蘇蘇州調(diào)研，其中一站就是思必馳科技股份有限公司（下稱“思必馳”）。

在這次調(diào)研中，作為思必馳創(chuàng)始人的高始興和俞凱，向總理匯報了公司在人工智能軟件、芯片等方面研發(fā)進(jìn)展，思必馳DFM-2語言大模型人機對話技術(shù)在汽車、家電等行業(yè)的產(chǎn)業(yè)化落地情況。

思必馳是國內(nèi)對話式人工智能領(lǐng)域代表企業(yè)，坐落在蘇州獨墅湖科教創(chuàng)新區(qū)。在辦公區(qū)一樓，思必馳陳列了智能汽車語音交互方案上車的車型：哪吒GT、比亞迪秦Plus、哈弗二代大狗等。

圖/《科創(chuàng)板日報》記者攝

這家公司把語音對話技術(shù)應(yīng)用到了工區(qū)日常，公司電梯也配上了語音交互系統(tǒng)，通過聲音，員工即可控制電梯按鈕來上下樓。

圖/《科創(chuàng)板日報》記者攝

在AI圈，思必馳一直是廣受關(guān)注的一家公司。

被關(guān)注的原因在于，思必馳于2007在英國劍橋創(chuàng)立，切入賽道正是AI語音對話，如果放置今日的敘事語境下，這是離當(dāng)前ChatGPT應(yīng)用最近的AI企業(yè)之一。

2008年，高始興和俞凱正式回國創(chuàng)業(yè)，將思必馳落戶在蘇州。而彼時國內(nèi)人工智能領(lǐng)域鮮有人涉足，即便是AI頭號玩家的百度，也晚于思必馳3年才入局。

與此同時，高始興和俞凱兩位創(chuàng)始人劍橋大學(xué)學(xué)霸的身份，也讓思必馳在創(chuàng)投圈的名聲增色不少。

在后來16年的創(chuàng)業(yè)過程中，思必馳共收獲了7輪融資，總計超10億元，投資方不乏北汽、美的、佳都、中信、元禾、蘇創(chuàng)投、深創(chuàng)投等知名機構(gòu)。

但AI新貴當(dāng)初有多耀眼，后來的爭議就有多激烈。

尤其是大模型如火如荼的當(dāng)下，去年5月思必馳折戟科創(chuàng)板IPO，更讓這家AI公司在這輪AI熱潮中略顯落寞。

今年3月和7月，《科創(chuàng)板日報》記者兩度見到了思必馳創(chuàng)始人、CEO高始興，后者有著山東人典型的敢言和直爽。

當(dāng)問及公司上市被否，高始興沒有掩飾自己的情緒，他說這是他被現(xiàn)實鞭打的“最厲害的一次”，而后也云淡風(fēng)輕說出，“創(chuàng)業(yè)嘛，正?！?，“沒有像其他人想的那樣受打擊想不開”，“回來該開會就開會”。

在劍橋大學(xué)求學(xué)時，高始興讀的是商學(xué)院碩士。他與俞凱搭檔創(chuàng)立思必馳，俞凱是劍橋大學(xué)工程系博士，負(fù)責(zé)技術(shù)研發(fā)，高始興則承擔(dān)著商業(yè)化。

高始興沒有把自己很嚴(yán)格的區(qū)分為是“技術(shù)派”還是“現(xiàn)實派”，進(jìn)入AI2.0時代，他坦言AI應(yīng)用落地的長周期和不容易，但其也認(rèn)為AI業(yè)才剛開始，行業(yè)格局還未定，還有太多機會可以挖掘。

7月2日傍晚， 思必馳創(chuàng)始人高始興、俞凱在公司前合影（左俞凱，右高始興）圖/高始興朋友圈

▍“上市計劃一直在進(jìn)行，2025年將同步新動向”

《科創(chuàng)板日報》：先聊聊上市吧，當(dāng)時IPO上會被否，知道消息后你是什么感受？

高始興：比較特殊。剛被否的時候，我真沒像別人想的那樣受打擊，我的心還是很強大的。那個時候就是覺得很不爽，為什么會被否了。但是我回來該開會就開會，是受打擊，但沒像別人想的那樣，好幾個朋友，他們說你別想不開啊，其實我想的挺開的，正常。

《科創(chuàng)板日報》：但其實后來你們還融到資了，今年1月份，首期兩個億。不過兩億對于你們其實是不夠的，有新的融資計劃嗎？

高始興：肯定不夠，還會繼續(xù)推進(jìn)。其實在這種情況下（上市被否），還能夠融到資，我還挺欣慰的，上市被否對于我們其實很被動，一般被否之后企業(yè)的生存境地就比較危險。

《科創(chuàng)板日報》：后來了解被否的原因是？

高始興：核心還是當(dāng)時存在虧損。好在，思必馳的技術(shù)還是很扎實的，團(tuán)隊也有韌性，我們用連續(xù)五年時間來證明了思必馳的收入增長、虧損持續(xù)收窄，證明了思必馳是一個能夠?qū)崿F(xiàn)長期穩(wěn)定發(fā)展的企業(yè)。上市只是企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展中的一個路標(biāo)，并不是終點，我相信我們會走過這個階段，往更遠(yuǎn)更大的未來前進(jìn)。

《科創(chuàng)板日報》：現(xiàn)在有最新的上市計劃嗎？

高始興：上市計劃一直在進(jìn)行，預(yù)計明年，也就是2025年會有新動向同步給大家。

《科創(chuàng)板日報》：詳細(xì)介紹一下公司在人工智能軟件、芯片方面的最新布局？

高始興：在技術(shù)層面，我們在2023年7月發(fā)布了自研的行業(yè)語言大模型DFM-2，并先后通過《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》備案以及《中國境內(nèi)深度合成服務(wù)算法》備案，思必馳也成為江蘇省首個完成“雙備案”的企業(yè)。

基于該大模型的超自然語音合成、AI多語種等多項技術(shù)也相繼助推了業(yè)務(wù)進(jìn)展，同時，思必馳DFM-2大模型已成功入駐國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺，一方面將推動算力、算法與DFM-2大模型等人工智能要素相融合，助力DFM-2大模型獲得算力底座保障，提高模型訓(xùn)練效率和泛化應(yīng)用能力，推動大模型在各場景領(lǐng)域的廣泛快速應(yīng)用。

當(dāng)前，思必馳的整體業(yè)務(wù)依舊堅持“云+芯”的戰(zhàn)略布局，相關(guān)軟硬件產(chǎn)品方案均基于思必馳DFM-2大模型進(jìn)行了全面升級，在智能汽車、智能家居、消費電子、數(shù)字政企以及科研等領(lǐng)域，已經(jīng)有了實際落地應(yīng)用。

《科創(chuàng)板日報》：DFM-2百億模型，現(xiàn)在模型有無更新？目前應(yīng)用落地的情況怎么樣？

高始興：思必馳的DFM-2大模型的核心進(jìn)展主要是在兩個方面：一個是跨模態(tài)能力的持續(xù)輸出；另一個是面向To B領(lǐng)域的大模型落地。

在跨模態(tài)能力方面，我們結(jié)合語音、語言的跨模態(tài)大模型技術(shù)在持續(xù)推進(jìn)，也在和上海交大實驗室合作研究一系列其他的圖形圖像大模型，比如上面提到的思必馳-上海交大智能人機交互聯(lián)合實驗室、蘇州實驗室共同發(fā)布的首個針對化學(xué)科學(xué)的百億級專業(yè)化大模型ChemDFM，這也是一個跨模態(tài)的大模型技術(shù)應(yīng)用。

在面向To B領(lǐng)域的大模型落地方面，我們主要通過可靠性優(yōu)先的技術(shù)架構(gòu)，來推進(jìn)大模型智能體系統(tǒng)的落地。目前，思必馳的大模型方案在智能汽車、智能家居、消費電子、數(shù)字政企、科研等多個方面有了落地應(yīng)用。

舉例來講，在智能汽車領(lǐng)域，思必馳的中樞大模型方案已在北汽、哪吒等多個項目實施落地，并有近十家車企在對接中。

截至目前，思必馳已合作60多家汽車品牌，其中包括國內(nèi)知名車企如比亞迪、長城汽車、北汽、吉利汽車、上汽通用五菱、哪吒汽車、極氪汽車等，也包括海外高端汽車品牌如梅賽德斯-奔馳、奧迪、保時捷、捷豹路虎等。量產(chǎn)車型已超過160款，累計“上車”量超過1000萬。

《科創(chuàng)板日報》：現(xiàn)在大模型對你們業(yè)務(wù)增長大概能有多少？

高始興：我們今年至少實現(xiàn)40%的增長，以to B市場為主。思必馳業(yè)務(wù)以汽車、家電的智能化為主，其次是面向政企和金融智能化，大模型來了以后，大邏輯是端的智能化，汽車、家電的智能化勢能起來了，現(xiàn)在剛進(jìn)入爆發(fā)期，汽車的新一代人機對話現(xiàn)在滲透率20%-30%之間，家電的高階智能化，現(xiàn)在也就10%左右。

所以說，未來空間還很大，需求非常猛，這是思必馳的核心驅(qū)動力。

《科創(chuàng)板日報》：汽車還是一個合適的方向？

高始興：對，另外在家電領(lǐng)域，早期其實我們做過智能音箱，剛開始覺得手機是家居的入口，后來發(fā)現(xiàn)不對，然后又覺得音箱是入口，但也不對。我覺得未來在AI時代，車聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)是非常有潛力的。

未來三五年左右，每個人都會有一個在云端的智能助手，當(dāng)然也會結(jié)合本地端的小模型，但核心是在云端的，用戶在哪個地方，它會遷移到不同的硬件物理端上。當(dāng)年我們在融資的時候，我們就說個人助手這個故事，當(dāng)然沒人看得懂，到現(xiàn)在也不是所有人都看得懂，但我認(rèn)為一定會發(fā)生。

所以你看蘋果造車，之前投入多少美元，但現(xiàn)在他造車停了。蘋果造手機，因為手機的普及量非常大，賣完手機以后會抓到大量的用戶，然后自成一個生態(tài)，像蘋果那樣的封閉生態(tài)，這個邏輯（占領(lǐng)空間）是成立的，但造車很難，因為車你是造的再好也賣不太多，跟手機出貨量完全不是一個量級，抓不到用戶，所以蘋果造車的邏輯就不存在了。如果未來每個人都有一個云端個人助理，誰掌握助理，誰占領(lǐng)的空間多，我覺得誰就會形成未來大的生態(tài)。

《科創(chuàng)板日報》：你覺得哪種類型的公司可能會做成這件事？個人助手的蘋果公司

高始興：這個問題現(xiàn)在確實很難說，從邏輯上誰占領(lǐng)的終端多成功性更大，比如在手機端，物聯(lián)網(wǎng)終端。思必馳其實正在做這個事情，我們在物聯(lián)網(wǎng)提供人機對話助手，那么思必馳就也有這個可能性，在手機端做助手的，也有可能是手機公司，有可能是別的大模型公司。

▍“AI創(chuàng)業(yè)有情懷，但也向現(xiàn)實單膝跪地，至少一條腿是站著的”

《科創(chuàng)板日報》：其實你們大模型能力做的蠻早的

高始興：確實，我們的聯(lián)合創(chuàng)始人俞凱在劍橋讀博士的時候，就一直是做人機對話這方面的研究。當(dāng)時他還創(chuàng)立了一家公司，叫VocallQ，后來就被美國蘋果收購了。但是做的早沒用，那個時候雖然你技術(shù)早，有理論，但那只是其中一個因素，你還得大力出奇跡，說白了你得有財力、人力的投入，要有各種持續(xù)的支持。你還得考慮大環(huán)境，市場應(yīng)用需求的旺盛，也是一個不可忽視的重要因素。

《科創(chuàng)板日報》：現(xiàn)在大模型行業(yè)大家大致劃分出兩種派別，一派是以月之暗面創(chuàng)始人楊植麟為代表的技術(shù)派，也叫理想主義；另一派是朱嘯虎的現(xiàn)實主義，你是哪一派？

高始興：首先技術(shù)還得有理想主義，但是面對現(xiàn)實的時候，我覺得還得是實用主義，你公司還得活著。

朱嘯虎從投資的角度我覺得無可厚非，包括企業(yè)經(jīng)營的角度也無可厚非，你首先得找到落地的應(yīng)用場景，然后有企業(yè)的發(fā)。從他的角度有可能覺得，大模型確實大力出奇跡，但是投入資本太大。第二個，找應(yīng)用場景確實不是那么簡單，你讓他陪跑，我覺得資本確實不愿意，我覺得他代表了大多數(shù)資本的立場。

我個人沒什么嚴(yán)格的派別之分，從思必馳的角度來看，假設(shè)我們只是為了上市，我只是假設(shè)，我可以分分鐘就有利潤，不做研發(fā)了，馬上利潤就會多很多，但是這樣企業(yè)就沒有持久力了。

技術(shù)創(chuàng)業(yè)者或者技術(shù)驅(qū)動的公司，我覺得還是有一定情懷的，雖然也要向現(xiàn)實單膝跪地，但至少我一條腿是站著的。楊植麟也無可厚非，年輕的創(chuàng)業(yè)者，我是非常支持的，但也要警惕被殘酷的現(xiàn)實鞭打。

《科創(chuàng)板日報》：你被現(xiàn)實鞭打過嗎？

高始興：我被鞭打的太多了（大笑），去年5月9號就鞭打了一回（當(dāng)天上交所公布了思必馳科創(chuàng)板IPO上會被否的信息），受鞭打很多，但是我覺得那是最大的一次。

我們創(chuàng)業(yè)有18年了，我覺得創(chuàng)業(yè)者到最后，其實你會悟到，這就是創(chuàng)業(yè)該有的樣子，不要指望人生一帆風(fēng)順，你做不到的，只有經(jīng)歷這些，當(dāng)你滿身傷疤了以后，才能成為一個將軍，這才是正常的。

要想得開，創(chuàng)業(yè)者或者企業(yè)家，就是以企業(yè)為家，你得負(fù)責(zé)，但是有時候你負(fù)責(zé)的話，你只有人在，你才能負(fù)責(zé)，這是一個，還有一個是認(rèn)知，就是創(chuàng)始人，創(chuàng)始團(tuán)隊，高管，經(jīng)過這么多年后，根本上你對創(chuàng)業(yè)的認(rèn)知，對企業(yè)不同發(fā)展階段的認(rèn)知，認(rèn)知對了以后，有很多問題解起來好解，很優(yōu)秀的公司或者什么，他的公司管理者認(rèn)知必須到位。

《科創(chuàng)板日報》：不同人有不同的煩惱，被否有被否的煩惱，人家上市了也有上市的煩惱，這可能不亞于被否的煩惱

高始興：是。我覺得認(rèn)知是一件很難的，人是凡胎肉體，你會面對著很多壓力情緒，甚至虛榮，所以你要怎么看這些事情，對吧？這個認(rèn)知很關(guān)鍵。

《科創(chuàng)板日報》：你在AI行業(yè)從業(yè)這么多年，你認(rèn)為這個行業(yè)現(xiàn)在跟你2007年剛創(chuàng)立思必馳時候相比，前后兩個時期有什么不同？

高始興：毫無疑問我覺得變化還是巨大，有幾點比較重要。我們成立于2007年英國劍橋，但你看2008年我們剛回國的時候，都是拿著錘子找釘子，而且當(dāng)時的錘子還不硬，那時候人工智能語音領(lǐng)域也只有科大訊飛一家上市公司。整體看那個時候人工智能技術(shù)還是相對比較弱的一些命令詞識別，應(yīng)用場景也很窄的。但是隨著整個深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括現(xiàn)在大模型技術(shù)，它不叫迭代了，我覺得是革命性的。所以我認(rèn)為現(xiàn)在的變化第一個是，技術(shù)變革速度非?？?。

第二個是整個技術(shù)能力形成了一個循環(huán)，比如說思必馳的人機對話技術(shù)需要落到端上，其他產(chǎn)業(yè)也一樣，要落到端上去，端大量的數(shù)據(jù)要上云，云有算力支撐，然后再去訓(xùn)練，形成新的模型，升級新的技術(shù)，而且我還會不斷的拓展技術(shù)邊界，所以它形成了技術(shù)能力的循環(huán)。當(dāng)然這個循環(huán)也是因為產(chǎn)業(yè)鏈的成熟完善，包括像4G/5G技術(shù)、算力基礎(chǔ)設(shè)施、端的智能化等。

最大的還是在客戶和用戶側(cè)需求和認(rèn)知的反向推動。2022年底，ChatGPT慢慢熱起來之后，對C端用戶，你看連我父母都知道大模型，原來他們連我們公司的技術(shù)都搞不明白的。

也就是說用戶對人機交互人機對話語言模型都熟悉了以后，反而會對 b端的市場推進(jìn)更容易，這同時也就發(fā)現(xiàn)，我們的產(chǎn)業(yè)迭代也到了一個階段，端的智能化端的革命，從原來純粹硬件的創(chuàng)新到聯(lián)網(wǎng)化的功能創(chuàng)新。從大的邏輯上來看，AI現(xiàn)在是到了一個爆發(fā)期，毋庸置疑，跟我剛回國的時候完全不一樣。

思必馳AISpeech中的AI算是走在了這個行業(yè)的前列，在這個階段，思必馳也經(jīng)歷了一系列的探索，在經(jīng)歷了轉(zhuǎn)型后逐步找到了更適合自己的發(fā)展之路。近兩年，AI行業(yè)已經(jīng)在生產(chǎn)、生活、政務(wù)、醫(yī)療等生產(chǎn)生活的各個方面都有了實際的應(yīng)用，并且成為新質(zhì)生產(chǎn)力的重要驅(qū)動力。同時，AI行業(yè)也在加速競爭，AI的全球治理和國際合作成為新的挑戰(zhàn)和機遇領(lǐng)域。

這不僅對思必馳而已，對整個國內(nèi)的AI行業(yè)來說，都是一種機遇和挑戰(zhàn)，所以我們要更好的修煉內(nèi)功做好核心技術(shù)的創(chuàng)新研發(fā)；用更好的嗅覺去挖掘市場需求和用戶需求，打造更完美的方；更開放的視野看待整個產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，聯(lián)動上下游產(chǎn)業(yè)形成合力，增強國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)的凝聚力和全球影響力。

《科創(chuàng)板日報》：思必馳創(chuàng)立有17年，市場會把你們與AI四小龍歸類為AI1.0時代的公司，并與現(xiàn)在剛起步就突飛猛進(jìn)的AI2.0時代的AI大模型企業(yè)做對比，這種比較，你會有壓力嗎？

高始興：這種歸類我認(rèn)為也有一定道理，因為上一代的公司，它成立的時間久了的話，當(dāng)新的技術(shù)、新的市場機會來臨的時候，它抓住的機會相對來說會難一點。因為成立時間久了，它的文化和體系已經(jīng)形成了，它有原本的賽道，原本的產(chǎn)品和解決方案和客戶，所以你讓它轉(zhuǎn)型確實有一定挑戰(zhàn)。

大家說上一代AI公司不行，核心的感觀是覺得它們業(yè)績不好，投了的都賠了，投資人賺不到錢，這是這個行業(yè)的特點。大模型起來了以后，新的大模型公司相對又比較銳利，還會覺得上一代公司有可能跟不上，也沒什么資金。

但是我覺得這里面又分兩面來看，AI還是技術(shù)驅(qū)動的，思必馳也好，AI四小龍也好，其實我們對大模型技術(shù)也跟蹤的很早，所謂上一代的AI公司很多是有技術(shù)儲備、有客戶、有大模型根基的。像訊飛也好，思必馳也好，包括百度，你看科大訊飛夠老吧，它做大模型一樣很快，你能說它不行嗎？訊飛它是有場景的，思必馳也是有場景客戶的，新的大模型公司很難找場景客戶，它們的優(yōu)勢就是很多新的東西容易被追捧，這也是對的，它們可以毫無羈絆去做一個新的C端產(chǎn)品或者什么的。你再過幾年看看，現(xiàn)在這些早期的大模型企業(yè)，如果收入跑不起來，融資估值有可能搞不好會倒掛，被現(xiàn)實鞭打一下就知道了。

當(dāng)年這些上一代的AI公司，你只是看得見的有思必馳，四小龍，那些看不見的不知道倒下來多少，我們也是一路走過來的，只不過看到都是光環(huán)，其實倒下的都不知道，先烈有的是。

我覺得核心看大的邏輯，就是你這個技術(shù)，如果這個市場由技術(shù)驅(qū)動，你這個公司有沒有技術(shù)驅(qū)動力，是不是在跟蹤前沿技術(shù)。第二個技術(shù)未來服務(wù)的場景，有沒有這種場景的根基。這兩個大的邏輯在，那就OK，當(dāng)然還有沒有現(xiàn)金流也很重要，能不能持續(xù)走深走遠(yuǎn)，這才是最大的邏輯。

《科創(chuàng)板日報》：公司如果老是做技術(shù)的話，面臨的技術(shù)的創(chuàng)新的壓力還是蠻大的？

高始興：AI也分賽道，傳統(tǒng)的圖像視覺，安防市場已經(jīng)到了瓶頸期了，那么現(xiàn)在我們這個市場，端的智能化，包括物聯(lián)網(wǎng)端、車聯(lián)網(wǎng)端的智能化，才剛剛進(jìn)入爆發(fā)期，市場在上升期，未來三年我保證雙增長40%沒問題，營收增長40%，利潤增長40%。如果到了瓶頸期，毫無疑問會存在，要么就轉(zhuǎn)型，我從B端轉(zhuǎn)成C端，要么就產(chǎn)業(yè)鏈整合。核心還是最終看市場，市場在哪個階段。

▍“AI行業(yè)才剛開始，格局未定，機會還非常多”

《科創(chuàng)板日報》：你覺得今年大模型行業(yè)還會有什么新敘事？

高始興：國外可能大家都只會看OpenAI，國內(nèi)的話，我覺得一些創(chuàng)新的內(nèi)容生成的面向C端的有可能一些亮眼的東西，文生圖、文生視頻等，有可能像這樣的，但B端就是悶聲發(fā)大財，亮眼你也看不到，它不顯眼。

《科創(chuàng)板日報》：今年大家更多想著往應(yīng)用上面走，業(yè)界也有一個聲音，認(rèn)為今年是大模型應(yīng)用落地元年，你怎么看這個說法？

高始興：10個億規(guī)模是元年，1000萬也是元年，就看你怎么定義。的確是個元年，剛開始，但周期會蠻長的，大模型落地是一個巨大的挑戰(zhàn)，并不是你有個大模型就可以了。

比如說在車?yán)?，汽車有各種噪聲環(huán)境，各種方言、風(fēng)速、發(fā)動機的噪聲，各種攝像頭，包括不同的位置，我們?nèi)ソ尤氪竽Ｐ?，需要融合成一個整體的人機對話的解決方案，同時我還得適配不同的車型系統(tǒng)硬件配置，周期會蠻長，B端和G端現(xiàn)在雖然能賺錢，但周期很長，也沒那么簡單。

《科創(chuàng)板日報》：AI服務(wù)千行百業(yè)，哪些行業(yè)你認(rèn)為是最適合思必馳的？

高始興：各行各業(yè)都難，AI落地到每個行業(yè)，各種Know-How，解決方案，包括它的產(chǎn)業(yè)鏈條，還是要圍繞一個行業(yè)或幾個行業(yè)，肯定做不到通殺。

《科創(chuàng)板日報》：現(xiàn)在新能源汽車是占你們業(yè)務(wù)比重比較大的一塊嗎？

高始興：汽車增速是最快的，但比重不是最大，比重占第二，AIoT物聯(lián)網(wǎng)這塊是最大的。

《科創(chuàng)板日報》：很多人把你們和科大訊飛做對比，你自己怎么看？

高始興：訊飛是一家非常了不起的公司，我們是2007年在英國創(chuàng)業(yè)，2008年回國，AI熱起來是2014年之后，我們創(chuàng)業(yè)在行業(yè)的冬天，訊飛上市是寒冬，一個公司創(chuàng)始團(tuán)隊帶領(lǐng)公司走向初春，暖春和夏天，穿越周期，讓公司活著，對得起股東、對得起員工，這樣的話對產(chǎn)業(yè)發(fā)展都發(fā)揮貢獻(xiàn)，我覺得是非常了不起的。但我們跟訊飛還是有一定的區(qū)別，就是我覺得主要業(yè)務(wù)端，訊飛最大的業(yè)務(wù)還是在教育領(lǐng)域、以及to G和 to C場景，思必馳目前還是to B場景為主。

《科創(chuàng)板日報》：你說科大訊飛是一家偉大的公司，作為思必馳的創(chuàng)始人，你覺得現(xiàn)在你們要成為偉大的公司，還缺一些什么東西？

高始興：這缺上市了（大笑）。

《科創(chuàng)板日報》：上市重要，但也不是說非常那么必要

高始興：上市不是必要，但的確很重要。意味著成為了更大的公眾公司。成為公眾公司以后，品牌號召力，你的業(yè)務(wù)能力包括在國際市場開拓業(yè)務(wù)，還是不一樣的。

從成為一家偉大的公司而言，首先要看是不是在堅持初心。當(dāng)年我和俞凱，我們在留學(xué)時，我們住在一個宿舍里，那時的Nuance是全球最大的語音識別公司。俞凱是語音方面的專家，他就覺得，思必馳一定要做一個事情，把Nuance干掉，或者說我們能做Nuance，讓世界能聽到來自中國的聲音，那時候真有情懷，我們兩個都是老黨員，大學(xué)就入黨，真是有情懷的，這個要堅持。

但是還有一個，就是對管理行業(yè)的認(rèn)知。因為你畢竟是做企業(yè)，做商業(yè)，你再有情懷，情懷不當(dāng)飯吃，初心也不當(dāng)飯吃，初心在關(guān)鍵時刻讓你有個底盤在，但是底有多高，取決于你對行業(yè)認(rèn)知，對企業(yè)不同發(fā)展階段管理的認(rèn)知，我覺得這是兩個關(guān)鍵。

當(dāng)然還有一些其他的，比如市場在變化，我們面對的人工智能市場進(jìn)入高速發(fā)展期，毫無疑問的，我們團(tuán)隊需要去提升。

我覺得我們創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊的底盤在，創(chuàng)業(yè)初心堅持上，沒有變化。你想賣掉公司找工作，拿高薪什么的，當(dāng)然這太容易了，但你要堅持創(chuàng)業(yè)是很苦逼，甚至有時候傻逼的事兒，你苦逼的堅持了18年，那是為什么。我自己有時候給我自己點贊，沒人點贊的時候我自己點贊，沒人擁抱我自己給自己一個擁抱，對吧？底盤在，會保證你不走偏，讓你繼續(xù)走下去，跌倒還能爬起來，但是跌倒之后能走得多快，還在于對行業(yè)的認(rèn)知，對管理的認(rèn)知，團(tuán)隊不斷提升。

《科創(chuàng)板日報》：人工智能行業(yè)經(jīng)過這么多年，是否屬于一個成熟的行業(yè)？

高始興：人工智能?。磕阏f人工智能嗎？

《科創(chuàng)板日報》：對

高始興：不是，不是，才剛開始，現(xiàn)在需要革命的地方太多了。比如剛才說的，我們現(xiàn)在有大量的客戶，大量沉淀的數(shù)據(jù)怎么去挖掘，太多了，包括我們現(xiàn)在每個端都有一個云端助理遠(yuǎn)遠(yuǎn)還沒實現(xiàn)，路還很長，你放心場景一定會非常大。

當(dāng)通用人工智能在 C端B端落到每個產(chǎn)業(yè)的時候，那才是成熟，但那個時候我覺得世界會發(fā)生天翻地覆變化。你想，去年才號稱是第四次工業(yè)革命，怎么讓你一句話就給我聊成熟了，怎么可能。

《科創(chuàng)板日報》：我是說這個行業(yè)的市場格局

高始興：格局也還早。你想啊，C端你看有什么應(yīng)用跑出來了嗎，沒見到。B端，也沒有跑出大的（公司），才剛開始。太多B端了，我們中國多少行業(yè)，不光是汽車、家電、金融政務(wù)，電力、運營商、康養(yǎng)，三百六十行，太多了，我完全不同意說行業(yè)市場格局已成熟，人工智能距離成熟產(chǎn)業(yè)還早呢，機會非常多。

《科創(chuàng)板日報》：你覺得AGI（通用人工智能）什么時候會實現(xiàn)？

高始興：就10年左右，最晚不會超過15年。隨著大模型產(chǎn)業(yè)鏈形成，就像PC互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)到手機為主的移動互聯(lián)網(wǎng)，大模型產(chǎn)業(yè)鏈未來也會發(fā)生轉(zhuǎn)移，現(xiàn)在遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒動，一些核心功能還沒實現(xiàn)。

《科創(chuàng)板日報》：你認(rèn)為當(dāng)下AI大模型行業(yè)的狀態(tài)是什么？

高始興：AI大模型現(xiàn)在是全球科技競爭的新高地，從國內(nèi)來看，整個AI行業(yè)十分活躍，通用大模型、行業(yè)大模型、端側(cè)大模型如雨后春筍般涌現(xiàn)，大模型產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用落地也進(jìn)一步提速。

我們看到了幾個現(xiàn)象的出現(xiàn)：

一個是產(chǎn)業(yè)中對大模型的需求更加旺盛，從出行、生活、政務(wù)到醫(yī)療等等，在服務(wù)數(shù)字化的過程中，大模型已經(jīng)是十分明確的剛需了；

第二，AI企業(yè)在商業(yè)化和應(yīng)用的過程中在不斷創(chuàng)新，垂直領(lǐng)域大模型不斷涌現(xiàn)，做專做精專注場景化應(yīng)用的價值更加凸顯；

第三，整個社會對大模型的接受程度很高，這也得益于ChatGPT的影響力，現(xiàn)在的年輕人、職場人借助AI輔助工作、學(xué)習(xí)和生活已經(jīng)十分常見，大眾對AI的任何和接受度大大提升，這為AI帶來了很好的前景。

但是我們也看到了面臨的挑戰(zhàn)，例如，隨著AI大模型規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)級增長，大模型訓(xùn)練所依賴的高性能AI芯片、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、主流大模型架構(gòu)等等問題的局限性依舊是大模型領(lǐng)域從業(yè)者需要考慮的實際問題。