中國移動的AI底座:九天之上,大象無形

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文 丨 Freeman
原來大模型「國家隊」早已就位 。
這是1月2日晚新一屆「中國科技創新盛典」播出 , 觀眾們看到九天大模型后最普遍的反應 , 作為2024年開始舉辦、被冠以「科晚」稱號的行業盛會 , 「中國科技創新盛典」很大程度上代表著中國科技產業未來一年的主攻方向 , 去年的主題是新質生產力 , 到了今年 , 焦點則不出意外地落在了AI身上 。

2025是AI行業戰況正盛的一年 , 激烈程度讓人人都認識到AI將會是下一個變革性的技術奇點 。
硅谷引發的搶人大戰 , 已經讓世界頂尖AI研究員的薪酬與體育巨星持平;豆包日活破億 , 大有成為第一個能接管C端市場殺手級應用的趨勢;Meta收購蝴蝶效應 , 開發Manus的華人技術團隊首次能站上世界舞臺與同行們同臺競技……
但與這些宏大敘事相比 , AI對現實世界的改造進度委實有限 , 在絕大多數用戶體感上還遠沒有到煥然一新的地步 。
所以才需要像九天這樣的大模型「國家隊」站出來 , 幫助普通人厘清AI與現實世界的關聯 , 讓最前沿的技術概念可以和最尋常的日常生活結合起來 , 讀懂我們當下正在經歷一個怎樣的時代 。
正如中國移動集團首席科學家馮俊蘭所言 , 九天是一個「特別」的模型 , 自誕生之初就瞄準了安全可信、國產、行業來布局 。
特殊的站位 , 決定了九天要踏實做好兩件事:在宏觀層面 , 深入千行百業 , 成為驅動產業升級的賦能者;在微觀層面 , 走進千家萬戶 , 成為服務普通人生活的貼心人 。

從結果來看 , 作為中國移動技術成果的金字招牌 , 九天大模型在戰略上已經有一條清晰的時間線 。
立足現在 , 通過AI技術的規?;涞?, 實現產業價值提升;面向未來 , 通過產業的核心商業模式和技術內核的智能化轉型 , 打造產業智能化的下一步棋 。
如果用最貼切的八個字來形容 , 我想會是:
大音希聲 , 大象無形 。
深潛產業 , 「看不見」的解題人「減壓爐爐膛溫度超了!看一下!」
這是發生在中國石油某煉化廠里常減壓裝置上的一幕 , 作為煉化生產的核心裝置 , 常減壓裝置連接著452臺設備、3150個閥門、1180塊儀表 , 以及總長度達30.34公里的工藝管道 , 說是煉化工廠的「心臟」也不為過 。
這就意味著當警報響起后 , 如果遇到不熟悉的異常情況 , 操作員必須在黃金三分鐘內找到問題根源 , 期間要像查字典一樣 , 翻閱一本厚達600多頁的操作手冊 , 在密密麻麻的目錄中尋找對應的頁碼和步驟 。
但自引入九天大模型的底座能力以來 , 笨重繁瑣的排查步驟開始有了明顯改觀 。
如今在警報響起的瞬間 , 九天大模型作為「外置大腦」便會迅速接管數據流 , 并在15秒內綜合所有設備的實時數據作出判斷 , 提前預警并研判出趨勢 , 操作員不需要再慌亂地翻書 , 因為屏幕上已經給出了最優的處置建議 。
更直白的說 , 九天大模型之于這座煉化廠 , 最大的作用不是秀模型參數上的肌肉 , 而是更像一名可以隨時融入工作流程的「超級老師傅」 , 給工人的作業流程提供出精準指導與建議 , 人類只需要完成最終的決策與操作 。
依托于這種具象化的能力 , 九天大模型的出現 , 讓工廠效率直接提升了30% , 僅能耗一項每年就節約成本超過120萬元 。
而在遠離工廠的田野間 , 這又是另一番景象 。
對于面朝黃土背朝天的農民而言 , 由于傳統種植往往高度依賴經驗 , 這就導致經驗富足與缺乏經驗的兩波人 , 背后的生產力很可能是天差地別的 。
去年7月 , 中國移動正式發布了央企首個AI+農業種植領域大模型iMAP , 進一步拓展了九天大模型的泛化能力 , 基于海量農業專業數據訓練覆蓋了玉米等糧食作物 , 構建起「育種-種植-收儲」的全生命周期的智能化服務體系 。

落在農業的具體場景上 , iMAP相當于給農民配備了一套全天運行的數字農藝系統 , 大到「明年種什么收成更好?」「這種農作物應該怎么種?」 , 小到「農害的表現與處理方式」「該施什么肥?」等問題 , 都能在第一時間得到專業的答案 。
在iMAP高度精細化的幫助下 , 科學種田成了一件觸手可及的事:AI不僅會對來年的種植計劃做出整體的宏觀分析 , 還能在微觀層面把耕作、病害防治這些環節都納入進去 , 讓農民得以徹底告別經驗主義 , 平等拉齊并提升產能 。
更不用提中國移動提前布局的「戰新產業駕駛艙」概念 , 已經給AI下一步的落地做足了鋪墊 , 它像是一個精通全球產業格局的智庫 , 在實際應用上相當于具備了全局視角的能力 。
一方面 , 「戰新產業駕駛艙」能實時捕捉全球產業熱點 , 將復雜的產業鏈全景以動態方式呈現 , 支持一鍵調取權威數據與報告;另一方面 , 它能執行極具深度的戰略調研任務 。
這幅畫面 , 在未來產業共享同一個智慧大腦的圖景里 , 必然是無可或缺的一環 。
凡此種種 , 都是九天大模型想向外傳遞的硬實力 , 在普通人看不見的地方 , 技術的高度 , 已經足以給工業、農業等關乎民生的關鍵領域帶去效率變革 , 構成足以改變一部分生活的生產力要素 。
至于更加直觀的C端用戶市場 , 九天大模型帶來的改變只多不少 。
打破孤島 , 「最懂你」的身邊人Open AI的創始人Sam Altman曾在個人博客中提到過一個「溫和奇點」理論 , 他認為「我們已經跨過技術奇點 , 并且從目前的良性軌跡來看 , 人類可以通過良好的治理和價值觀的共識 , 安全平滑地邁向未來 。 」
某種程度上 , Sam的理想與現實之間仍然存在著不容忽視的割裂感 。
拿各大廠商都在積極布局的AI手機為例 , 消費側的興奮程度 , 證明了人們真的需要技術層面的實質性突破 , 來帶動科技產業暌違已久的感官沖擊 , 而與此同時 , AI手機的探索和發展又勢必會遭遇重重挑戰 。
原因也不難理解 , 這種程度的變革對行業的沖擊是可想而知的 , 業務范圍極廣卻又手握大量研發資源的互聯網公司 , 顯然不愿看到左右腦互搏的畫面 。
但中國移動不同 , 作為老牌運營商 , 它不僅有足夠的理由去深入改變人們的生活 , 更是擁有能他人所不能的資源稟賦 。
從靈犀智能體正式發布且保持高頻迭代的時間軸上看 , 中國移動顯然已經搭上了Agent技術這波快車 , 并在未來可以提供一種近乎于系統級的網絡原生體驗 , 而不是只能在APP這種形態下不斷雕花 。
我們不妨想象一下 , 當你和家人通話商議假期行程時 , 想讓Agent給出具體建議 , 通常要掛斷電話后再復述一遍自己的要求 , 但通過通訊運營商這層身份 , 靈犀智能體可以直接穿透系統級壁壘 , 實現「通話即服務」的場景 , 在你掛斷電話后 , 一份基于通話內容的完整行程規劃 , 已經擺到了面前 。

這就是運營商的獨特稟賦:不需要你去尋找AI , 而是讓AI在最基礎的通信服務中等你 。
理解了這一點 , 就能明白同是助理型AI產品 , 為什么靈犀智能體會展現出更具溫度的一面 , 不僅能實現「有得用」 , 還可以做到「更好用」 。
更重要的是 , 來自九天大模型「國家隊」的安全感 , 會天然打消用戶對于安全性上的顧慮 , 如果說功能決定了我們用不用Agent , 那么安全則決定了我們敢不敢把生活交給它 。
將這些優勢疊加起來 , 就能讀懂靈犀智能體真正的價值 , 它要做的 , 是像空氣和水一樣無處不在、不可或缺的基礎設施級智能體 。
AI基座 , 奔跑于時代的「智能列車」回到「中國科技創新盛典」上 , 九天大模型之所以能受到如此廣泛的關注 , 是因為它已經成為了AI時代里中國移動旗下的「智能列車」 。
這趟列車或許不是最快、最受矚目的 , 但一定是載客量最高的 , 車上的旅客 , 有工廠煉化爐旁的操作員 , 有田間鄉野里的農民 , 有城鎮醫院中的醫生 , 還有每個在使用通訊服務的用戶 。
【中國移動的AI底座:九天之上,大象無形】帶著中國AI產業如何落地的恒久命題 , 九天大模型列車正以一種靜水流深的力量 , 載著千行百業駛向未來 。

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