S7E30 | 王斌：我在小米做 AI
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用 声音。

碰撞 世界 生动活泼。

各位 听众 朋友 大家好， 欢迎来到 本期 what's nex 科技 早知道， 我是 杜晨。 就在 整整 一个月 之前， 小米 召开 了 自从 疫情 过后 以来 的 最大 的 一次 发布会。

欢迎 大家 来 参加 今天晚上 的 活动。

这 同时 也是 小米 创始人 董事长 兼 C E O 雷军 先生 的 年度 演讲。

这是我 第四次 办 年度 演讲。

小米 正在 经历 一次 科技 战略 的 升级。 雷军 当时 是 这么说 的。

我们 将 选择 对 人类文明 有 长期 价值 的 战略 方向， 并 坚持 长期 持续的 投入。

而在 这次 科技 战略 升级 当中， 小米 的 A I 技术 将 会 成为 最 重要 的 底层 技术， 帮助 软硬件 深度 结合， 为 这家 公司 的 持续 创新 提供 生产力。 小米 在 A I 上 做了 哪些 研发， 怎么做 的？ 而在 A I 驱动 的 未来， 小米 将要 去往 何方 呢？ 这些 问题 我想 没人 比 今天 的 嘉宾 更 合适， 他 就是 王斌， 小米 集团 A I 实验室 主任， NLP 首席 科学家。 王斌 博士 曾在 中科院 的 计算所 性 工 所 等 单位 从事 相关 科研工作 20年 的 时间。 他在 2018年 加盟 小米， 19年 开始 担任 小米 人工智能 实验室 主任， 全面 负责 人工智能 技术 在 小米 的 研发 和 落地。 欢迎来到 科技 早知道。

谢谢你 主持人 的 介绍， 我是 小米 人工智能 实验室 的 王斌。

小米 前不久 刚刚 开 的 这个 发布会， 特别是 疫情 之后， 应该 是 最 大规模 的 一个 演讲 或者 是一个 发布会 了。 这次 发布会 上 其实 展示 了 几个 很 优秀 的 小米 的 新技术 产品 之类 的。 我 印象 比较 深 的 其实 是 咱们 最后的 这个 one more thing 的 机器狗。 对， 然后 包括 在 小米 手机 的 这个 拍照 上面， 也有 一些 比较 新的 这种 技术。 您 自己 有没有 什么 印象 深刻 的 这种 幕后 的 小故事 可以 跟 大家 讲一讲。

印象 最深 的 其实 还是 跟 大 语言 相关 的， 因为 这个 也是 我们 团队 对 努力 去做 的。 这 里面 其实 还有一个 小故事， 可以 跟 大家 分享 一下。 就是 我们在 做大 模型 已经 有 四个 月 的 时间 了， 其实 这一次 也是 一个 检阅， 所以 我们 为 这次 发布会 去 做了 一些 精心 的 准备。 但是 说 句 实在话， 大 模型 的 发展 很快， 技术 的 挑战 也 非常 大。 所以 其实 在 发布会 之前， 其实 我们 还是 惴惴不安， 能不能 有 我们的 技术 能 在 发 会上 亮相， 确实 是 这样， 我们 用了 一个 我们 自 研 的 一个 模型， 我们 想 在 这个 手机 上 真正 跑 通。

我 这里 需要 解释一下， 这里 的 跑 通可 可能 包含 了 几个 方面 的 含义。 第一 就是 我们 希望 这个 模型 能够 跑出 和 它 在云端 一样的 效果。 就是 这个 模型 不管 是 在云端 还是 在 端 侧， 我 都 希望 它 结果 一样。 也就是说 我们 没有 去 阉割 它， 没有 去 把 它 效果 变差。

第二， 我们是 希望 在 跑 的 过程中， 他 对 用户 的 感觉 是 非常 好的。 因为 比如说 大家 知道 现在 的 大 模型 可 很多 都是 生成。 这样的话， 如果 你的 字 是 一个字 一个字 蹦出来 的话， 可能 达不到 这个 用户 的 阅读 习惯。 所以 我们 这个 跑 通， 也 包括 我们 生成 的 这个 速度， 是 能够 满足 大家 这个 阅读 习惯 的， 其实 这也是 一个 挑战， 当然 可能 还有 一些 其他 的 挑战， 包括 它的 功耗 不能 太高。 因为 是在 手机 上 在 做 的， 所以 你的 功耗 不能 太高 是 吧？ 所以 这些 条件 其实 对 我们 来说 都是 挺 有 挑战 的。 我们 在在 发布会 之前， 其实 也 不是 特别 有把握 能 做出来。

我 有 从小 米 的 朋友 那边 听说， 好像 是在 发布会 的 前几天 跑 通 的 这个 消息 才 传 出来。

这个 其实 是在 发布会 的 前 一周 左右， 前 一周 对， 1周到10天 左右 的 时候， 我们 在 周末 都在 加班。 然后 群 里面 突然间 给 了 一个 跑 通 的 一个 视频， 然后 我们 还是 挺 震撼 的。 然后 包括 当时 的 负责人 也 在 里面 非常 兴奋 的 去 告诉 大家 这个 消息。 因为 之前 其实 是 我们 没有 把握， 也 不一定 说 在 发布会 上 就能 去 公布 这个 结果。

回到 我们 这次 发布会， 就 因为 刚才 也 提到， 这个 也是 雷 总的 年度 演讲。 然后 他 其实 是在 演讲 的 开头， 是 把 自己 当年 在 武大 上大学 的这 一段往事， 其实 是 当做 很 重要 的 一个 环节 去 跟 大家 分享。 然后 我在 准备 今天 的 采访 之前， 我 有 有 注意到 您 其实 也是 雷 总 在 武大 的 校友。 当时 在 学校 里 的 时候， 有没有 对 雷军 这个人 有 一些 比较 深刻 的 印象？

我们 当时 因为 比 我们 高 两届， 但是 人 其实 没有 怎么 去 特别 见到。 因为 雷 总 很早 的 时候 可能 就在 校园 外， 这个 活动 比较 多。 但是 我们是 很 早就 知道 有 这么 一个 大神 的。 当时 他 最早 创业 的 好像 是 叫 黄玫瑰。 我们 其实 是 知道 的 有 个 大神 师兄 开发 了 这个 杀毒软件， 非常 厉害。

雷 总 后来 去了 金山， 然后 您 则是 继续 攻读 学业。 然后 后来 也 进入 了 中科院， 但是 又 在 相当于 18年 的 时候， 您 也 来到 了 小米， 你们 又 在这里 会师 了。 对， 当时 一开始 有没有 想 过， 最后 有一天 我们 两个人 又 在 同 一家 公司 工作 了。

这个 问题 非常 好啊， 早期 的 时候 确实 没有 这么 想 过， 但是 今天 回头 来看， 其实 我们 还是 有 很多 共同 的 地方。 首先 我们 就 包括 我， 对 这个 大神 也是 非常 崇拜 的， 就 对 编码， 另外 就是 对 雷 总的 很多 产品 我 都 用过， 就是这样 的 一些 共同之处。 有可能 是一个 命运的安排， 或者 是一个 命运 中 注定 的 一件 事情， 包括 我 当时 从 科学院 准备 出来 工作 的 时候， 其实我 第一 想到 的 就是 小米。

那 我想要 更多 的 去 聊 一 聊 您 的 一些 过去 的 经验。 因为 其实 您 从 大学 的 这个 环境 里面 出来 了 之后， 20年 左右 的 这个 时间， 其实 是 一直 在 中科院 里边 做 这个 跟 NLP， 然后 信息检索 有关的 这些 东西。 然后 我 注意到 一个 挺 有意思 的 情况， 就是说 您 正好 是 经历 了 整个 最 开始 在 没有 深度 学习 之前 的 那种 统计 的 角度， 来做 今天 的 各种各样 的 这种 任务。 然后 又 经历 过 十多年 前 有了 深度 学习 的 这样的 一段时间， 然后 又 到了 最近 几年 大 模型 非常 火 的 这样的 一个 感觉。 我想要 问问 您， 就是说 当时 你们 在 中科院 的 体系 下面 做 这个 机器学习 方面 的 研究， 跟 后来 深度 学习 爆发 之后 的 这种 研究 的 感觉， 再 跟 后来 的 今天 的 大 模型 时代 的 研究， 中间 有没有 哪些 不同 或者 是 相同 的 地方？

我也 比较 幸运， 正好 经历 了 这 几段 技术 变革 的 时代。 其实我 经历 的 比 主持人 介绍 的 更 早， 我 经历 了 基于 规则 的 方法 的 这个 时代， 当时 A I 可能 还在 规则 的 最后 一段时间。 当时 我 读 博士 的 时候 正好 是在 做 机器翻译。 当时 的 机器翻译 系统 应该 大部分 还是 基于 规则 的， 包括 我们 市面上。 所以 当时 对 规则 的 系统 其实 是 有 非常 深刻 的 了解。 但是 在 我 博士 毕业 的那 期间， 他 实际上 已经 在 这个 学术界 和 这个 行业 界 有 一些 改变。 就是 基于 统计 的 方法 就 走 到了 第二阶段。 基于 统计 的 方法， 也可以 简单 的 说 就是 一个 数据 驱动 的 方法， 它 需要 大量 的 一些 数据， 也 需要 算 力。 所以 在 这个 时候， 正好 是我 博士 毕业。 但是 我 后来 就 没有 从事 机器翻译。

但是 我知道 这 一块 其实 是 产生 了 巨大 的 变革。 因为 原来 基于 基 基于 规则 的 方法， 可能 效果 其实 是 不如 预期 的。 对你 都会 觉得 自己 做 的 这个 翻译 系统 觉得 很 不好意思 让 别人 用。 但是 统计 的 方法 出来 之后， 其实 经过 几年 的 迭代， 特别是 有 大公司 像 谷歌 这样的 公司 的 投入， 使得 统计 的 方法 一下子把 这个 效果 提高到 一个 高 的 一个 水平。 几乎 我们 能 在 市面上 看到， 有 很多 机器翻译 系统， 它 翻出来 的 其实 已经 非常 不错 了。 甚至 在 某些 领域， 只要 不是 要求 它 非常 高 的 情况下， 它 基本上 对于 理解 来说 其实 已经 满足 一些 需求 了。 我 觉得 这 是一个 巨大 的 技术 的 进步。

再 后来 就是 深度 学习 的 兴起， 深度 学习 你 也可以 认为是 统计 方法 的 一个 升级版。 但是 确实 深度 学习 来了 之后， 又将 整个 的 机器翻译 的 这个 效果 又 做了 一个 进一步 的 提升， 不 只是 在 机器翻译 领域， 其实 对 其他 领域 的 有 一些 可能 提高 的 更 多一些。 比如说 在 这个 图像 领域， 图像 领域 在 前期 可能 效果 没有 那么好， 但是 深度 学习 之后 对 图像 你的 变革 是 非常 大 的。 再到 后来 的 这个 大 模型， 我想 大 模型 可能 不完全 是一个 完全 替代 的 一个 技术。 但是 它 在 某 一些 方面 可能 能够 进一步 改善 现有 的 结果， 使得 我们 原来 有 一些 觉得 不能 做 的 这个 事情 可以 变得 可能 起来。 所以 我 很 幸运， 我 经历 了 这 几个 时代， 我 注意到。

小米 其实 在 A I 上 的 布局 是 非常 早 的。 它 在 2016年 的 时候 就 已经 是 组建 了 AI 团队。 然后 在 18年 后来 您 率领 着 整个 小米 的 A I 实验室 的 体系。 能否 请 您 介绍 一下， 现在 小米 在 不同 的 这些 A I 能 做 的 这些 方向 上面， 现在 都在 做 哪些 事情 呢？

孙 总 你 刚才 说 了， 其实 小米 对 A I 的 进度 其实 比较 早。 然后 2016年 我们是 在 阿法 狗 出来 之后， 然后 我们 就 当时 建立了 一个 叫 视觉 团队， 主要是 面向 这个 相机 拍照， 然后 开始 展开 研究。 这些年 其实 也 经历 了 很多 迭代， 我们 逐渐 建立了 各种 团， 对， 包括 在 2017年 建立了 整个 A I 实验室 的 团队。 就 把 原来的 一些 零散 的 团队 放在 一块儿， 建立 有 实验室 的 团队。

2018年 我 加 2019年 我 来 任 这个 实验室 的 一个 负责人， 然后 我们的 在 这个 过程 当中， 其实 我们的 布局 是 比较完善， 刚才 主持人 提到 的， 我们 基本上 在 A I 的 各个 布局 上 我们 都 有啊， 包括 视觉、 声学、 语音。 这些 布局 其实 也 不是说 凭空 布局， 其实 还是 小米 有 大量 的 应用， 小米 是 有 很多 设备， 这个 设备 其实 对 感知 有 很多 要求。 感知 完了 之后， 我们 要 理解， 所以 我们 有 N O P 对 吧？ 在 感知 上 我们 有 声学， 我们 有 语音， 它 其实 是要 去 接受 各种 信息。 我们 要 理解， 所以 我们 有 自然 源 处理， 我们 有 机器学习， 我们 还有 知识 图谱， 及时 去去去 理解 它。 所以 这个 布局 其实 是一个 围绕 小米 的 当前 或者 未来 的 场景 去 设置 的， 这个 布局 相对来说 还是 非常 完善 的。 那大 模型 本身 其实 也是 由于 小小 米 有 很多很多 场景， 那大 模型 可以在 这些 场景 当中 发挥 特别 重要 的 作用。 所以 我们在 设立 的 不完全 是 跟风， 就是说 我们 其实 是 其实 跟 场景 有 很 密切 的 关系， 这也是 小米 在 打造 自己的 各种 技术 能力 的 一个 做法。

我 注意到 一个 细节， 就是说 小米 无论 在 A I 上。 做 哪些方面 的 研究。 它 其实 一个 很 核心 的 一个 基础 是 说 我们 有 产品， 我们 有 服务， 我们 有 大量 的 用户 每天 在 用。 我们是 会 很 重视 说 我们 研究 出来 的 这个 东西 能不能够 比较 效果 比较 好的 去 应用 到 这个 用户 的 这个 产品 上。 这 其实 跟 一些 过去 可能 我们 科技 早知道 的 听 友， 更 熟悉 的 一些 公司， 就是 纯 做 研究。 有的 时候 做 一些 很 前沿 的 东西， 你不知道 它 五年 10年 内 有没有可能 商业化 的 这些 东西。 小米 跟 这样的 公司 还是 挺 不一样的。 您 觉得 这 两种 不同 的 方式 各有 怎样 的 这种 必要性 之类 的。

首先 就是我 不太 清楚 这个 研究性 的 公式 怎么 去 定义， 从 我的 角度 来看， 每个 公司 可能 都要 同时 考虑 生存 问题， 也要 考虑 发展 问题。 生存 可能 是一个 短期 的 发展， 有可能 是 长期 的那 你 处于 不同 的 阶段， 考虑 的 问题 的 重点 也 不太 一样。 对于 小米 来说 其实 也是 这样， 他 会 同时 考虑 短期 的 生存 问题。 如果 生存 都 有问题 的话， 那 可能 就 来不及 去 考虑 更多 的 发展 问题。 当然 小米 已经 发展到 我们 去 考虑 继续 发展 的 问题。 所以 在 这种 情况下， 其实 是 我们 做 任何 事情 都是 会 从 两条线 来 考虑， 一个 是 短期 的， 一个 是 长期 的。

所以 我 刚才 讲 了， 其实 小米 其实 是 有 很多 技术储备， 其实 也 不是 为 当前 的 业务 服务 的。 他 其实 也是 看到 了 未来 的 一些 工作， 包括 我们 A I 当时 建立 的 时候， 也 不是说 马上 就可以 看到 应用 的 场景， 它 也是 有一个 逐渐 迭代， 逐渐 的 预演 的 一个 过程。 所以 其实 都是 可以 考虑 去 到 的， 包括 刚才 提到 有 一些 公司 可能 做 的 这个 规划 更长。 好， 我 觉得 也是 出于 公司 的 一个 长期 发展 的 一个 考虑， 都是 可以 理解 的那 就 来 讲讲。

最近 成立 的 这个 大 模型 团队， 这个 团队 现在 有 多少 人， 然后 它的 构成 大概是 怎么样 的， 以及 说 对于 小米 来说， 它 体现 了 一个 怎么样 的 一个 重要性 呢？

我们 确实 是 雷 总 宣布 立 了 一个 大 模型 的 团队， 但 这个 里面 的 大 模型 还是 专门 指的 那种 大 语言 模型。 另外 就是说 我们 这个 大 模型 的 团队 其实 不是 孤立 的。 它 其实 和 一些 业务部门、 一些 产品 部门、 一些 相关 的 兄弟 部门 都是 保持 着 合作。 所以 这个 外延 还 可以 更大 一些， 其实 这个 投入 是 比较 大 的， 就是说 他 不是 一个 孤立 的 团队， 它是 一个 协同 的 团队。

然后 我们在 设立 的 时候， 其实 这个 大 模型 团队 无外乎 大概是 第一个 就是 数据。 因为 这么 大 的 模型 它 需要 大量 的 数据， 所以 我们 有一个 数据 的 团队。 对 然后 第二个 就是 这个 算法 或者 是 叫 模型 的 团队， 你 要 去 训练， 你 要 去 设计 模型， 设计 算法， 所以 我们 有一个 算法 的 团队。 然后 第三个 就是说 我们 有 那个 算 力 的 团队， 就是说 你 要 让 这个 东西 跑 起来， 你 需要 算 力 的 支持。 对 算 力 的 支持， 我们 需要 一个 对 这个 系统 非常 熟悉 的 团队。 其实 除了 这个 之外， 我们 还有 一系列 的 团队， 包括 测试。 因为 大 模型 的 结果， 现在 大家 其实 现在 的 评价 其实 还是 不太 准确 的， 怎么 保证 你 这个 评价 更 精确， 符合 用户 的 体验， 符合 这个 技术 的 要求， 其实 是 还需要 测试 团队。 另外 我们 还有 产品 团队， 产品 团队 是 始终 和 我们的 一些 用户 保持 一个 联系， 了解 相关 的 一些 需求 到底 需要 什么。 因为 小米 的 大 模型 的 定位 并不是 做 一个 全局 的 这种 军备竞赛 的 全 通用 的 大 模型， 可能 还是 要 考虑 和 场景 的 一些 结合。

因为我 知道 您 之前 在 中科院 的 时候， 也是 要 做 很多 这个 项目 的。 但是 大部分 的 时候， 他 有可能 是 来自 外部 的 这个 客户 哈那 现在 小米 的 这个 内部， 然后 我们 去 研发 这个 大 模型 技术， 然后 我们的 产品 就 变成 一个 内部 的 一个 用户。 无论是 小爱 同学 的 团队 也好， 还是 其他 的 这种 产品 的 团队。 对 这个 能不能 之前 在 中科院 的 这个 工作 的 经验 跟 现在 在 小米 内部 有没有 一个 直接 的 联系 呢？

对， 原来 在 科学院 的 时候， 其实 我们 也是 做了 大量 的 项目， 也有 产品 的 团队。 但是 总体 来说 就是 由于 科学院 还是 偏 算法 的 一个 团队， 所以 在产品 的 投入 上 还是 偏低 一些。 这个 是 当时 的 一个 情况， 当然 确实 也有， 但是 这个 角色 不固定。 比如说 我们 当时 这就是 很多 做 算法 的 人， 又 同时 管 产品， 也 管 测试， 他 有一个 叫 什么 一个人 做做 多件 事 的 这个 可能性。 到了 公司 之后， 他 分工 还是 非常 细 的， 所以 每个人 有 自己的 专长， 所以 这 是一个 巨大 的 一个 不同。 另外 这些 产品 团队 不但 对 技术 有 很深的 了解， 另外 一方面， 他在 公司 内部 对 业务 也有 比较 强 的 一个 了解。 这样的话 他 把 业 我 和 技术 之间 的 桥梁 给 打通， 才能够 更好 的 为 这 两个 团队 服务。

比如说 对于 我们 大 模型 团队 来说， 我们 也 不能 凭空 的 去做 一个 完全 没有 任何 落地 可能 的 一个 大 模型。 我们会 去 了解 这个 相关 的 一些 需求。 这个 需求 会 反馈 到 我们的 模型 团队， 使得 我们在 模型 设计 的 时候 就会 去 考虑 更多 的 事情。 另外 就是说 我们 又 需要 把 多大 模型 的 能力 向 我们的 业务部门 去 开放， 让 他们 知道 我们的 模型 有什么 特点， 怎么 去 和 它的 应用 相结合。 所以 它 会 起 一个 非常重要 的 一个 作用。

小米 做大 模型， 这里 边 有一个 重要 的 一个 需求， 这块 的 一个 限制。 刚才 也 听 您 有 提到， 就是说 我们我们 的 思路 其实 跟 很多 其他 公司 不一样的。 我们 主打 的 是 做 这个 轻量化 本地 部署 的 这个 大 模型。 这个 好像 据 我 了解， 在 业内 不是 有 太多 别的 公司 在 做 的。 能不能 先请 您 给 我们的 听众 解释一下 这种 轻量化 的 本地 部署 的， 我们 叫 端 侧 的 这种 大 模型。 它 跟 一般 的 这种 大 语言 模型 在 设计、 训练、 工作方式 上面 有 哪些 区别， 以及 小米 为什么 一定要 做 这个 轻量化 本地 部署。

这里 给 大家 简单 的 介绍 一就 是因为 现在 的 这个 模型 都 非常 大， 那么 你 消耗 的 这个 算 力， 你 消耗 的 计算资源 会 非常 大， 也 可能 会 使得 你 这个 成本 太高 而 不能 接受。 在云端 部署 的 时候， 比如说 我 放在 云 里面， 其实， 云， 就是 大家 知道 是 大量 的 计算机 集群， 它的 算 力 和 它的 内存。 因为 大 模型 很大， 它 需要 内存， 它的 推理 需要 巨大 的 算 力。 在云端， 相对于 我们的 手机 端， 相对 我们的 本地 的 这个 机器 来说， 它的 这个 算 力 相对来说 比较 大， 所以， 大部分 的 大 模型 现在 都 运行 到 这个 云端。 是一个 很 普遍 的 事情。

但是， 小米 还是 有一点 跟 其他 这些 公司 不太 一样的 地方， 就是 小米 有 大量 的 一些 设备。 一方面， 这些 设备 的 计算能力 也 比 以前 强 很多 了。 大家 知道， 就是现在 的 手机 上 的 芯片， 包括 很多 芯片 的 计算能力， 其实 还是 比 以前 有 进步。

第二个 就是说 其实 对 这种 端 侧 公司， 如果 大量 的 去 调用 云端 的 算 力， 其实 在 成本 上 其实 也有 很大 的 一个 代价。 也 包括 大家 对 隐私 的 一些 考虑， 包括 还有 很多 情况下， 其实 我们 知道 手机 在 用 的 时候， 其实 在 很多 情况下 它的 网络 情况 并不是 特别 好。 所以 这些 也 使得 只要 是 做 设备 的 公司， 他 会 去 考虑 是不是 可以 把 其中 很大 一部分 能力 移植 到 这个 端 侧 来 实现。 很多 包括 拍照， 包括 很多 东西 都 是在 端 侧 实现。 这样的话 其实 可以 让 用户 的 体验 也 非常 好。 另外一个 其实 也可以 大量 的 节省成本， 这 是一个 双赢 的 局面。

当然 这 里面 其实 挑战 非常 大， 因为 大 模型 它 本身 就是 因为 非常 大， 所以 它 能 体现出 非常 强 的 一个 通用 的 能力， 所以 这 里面 其实 是一个 平衡 问题。 比如说 到底 我们的 手机 上 的 内存 多大， 它的 算 力 到底 有 多少？ 那么 这个 大 模型 怎么 变小 才能够 满足 这个 效果 上 的 一些 要求， 然后 还有 包括 对 算 力 的 一些 消耗。 所以 整个 在 设计 过程中， 我们 都 是在 做 一些 平衡 和 取舍， 所以 我们在 设计 的 时候 确实 跟 云端 的 完全 一样。

我 印象 比较 深 的 一个 关于 端 侧 的 这个 机器学习 的 算法 跟 云端 的 这个 区别。 其实 就是 很早以前， 当时 我还在 美国 用 google pixel 的 手机。 他们 就是 在 宣传 拍照 的 这个 功能 的 时候， 他们 有一个 说法 叫做 计算式 摄影， computational photography。 但是 你 会 发现 你 连拍 多少 张 之后， 首先 它的 有 一些 让 你 这个 照片 变 好看 的 这些 算法， 它是 需要 连到 云端。 在 当时， 他 现在 可能 不需要 了。 所以 就 拍 了 大概 三 五张照片 之后， 你 就 发现 数据 跑 了 很多， 就是 流量 跑 了 很多， 然后 这个 手机 也 变得 很 热， 相当于 我们 做 端 侧 大 模型， 是不是 为了 避免出现 这样的 这种 情况。 让 用户 即便 在 各种各样 复杂 的 他 使用 手机 终端 的 这种 条件 下面， 他们 仍然 能够 得到 最好的 这样的 一个 结果。

这里 我 就举 一个 例子， 因为 大家 知道 这个 翻译 我们 其实 很 早就 把 这个 翻译 已经 做到 了 这个 手机 侧， 为什么呢？ 因为 大家 发现 就 带着 手机 出去 的 时候， 可能 在 很多 地方 网 并不是 那么 好用， 对 吧？ 其实 跟 我们 想象 的 差距 很大。

另外一个 就是说 他的 要求 一个 实时 的 反应。 比如说 我们在 做 一些 同 传 的 时候， 大家 可以 看到 会 看到 有 一些 产品 其实 是 它 有一个 延迟， 非常 大 的 一个 延迟。 别人 在 讲 上 句 话 的 时候 自然 还 不能 翻译， 等 他 讲到 下 一句话， 这个 才 翻译 出来。 但是 如果说 我们 用 端 侧 的 实现 的话， 我们 能够 保证 非常 强 的 实时性， 几乎 是 同时 的 支持。

多少 种 语言。

最 主要 的 还是 以 中英文 这 两个 最。 大 的 语言 为主， 但是 其他 的 一些 小语种 的 语言 我们 也 在 努力 支持。 这 现在 端 侧 的 挑战 还是 非常 大 的。

刚才 说 了 大 模型 之所以 厉害， 就是 因为 它 足够 大， 包括 什么 涌现 能力 都是 很大 的 模型 才能 出现。 小 模型 可能 没有 涌现 能力， 没有 这种 通用 的 这种 能力， 对 吧？ 所以 就是 大小 支撑 大 的话， 它 需要 的 资源 代价 就 非常 高。

我们 觉得 未来 的 发展 一定 是 这种 大小 模型 共存 的 一个 状态， 没错。 对， 甚至 包括 通用 和 专用 对 共存 的 一个 状态。 所以 我们 为什么 我们是 去 从头 去 训练 各种 大小 的 模型， 去做 不同 的 任务。 我们 相信 可能 除了 这个 通用 能力 之外， 可能 在 不同 维度 的 小 模型 有可能 适合于 某 一种 任务。 所以 最后 我们 可能 是一个 混合体。 比如说 有 一些 任务 就是 可以 在云端 做， 那 我们 也不 强求。 因为 只有 大 的 模型 才能够 需要 需要 那么 大 的 能力。 那么 有 一些 这个 任务 可能 就 适合于 在 端 侧 做， 端 侧 有可能 做到， 他 把 这个 任务 可能 就 解决 的 很好。

所以 我相信 终极 的 状态 应该 是一个 混合 的 一个 状态。 既有 云端 也有 这个 端 侧， 既有 大 模型 也有 小 模型。 这样的话 形成 一个 共同 的 生态， 可以 把 我们 最后的 体验 做到 极致。

在 机器学习 这个 领域， 特别是在 学术 圈子， 就是 发 论文 的 那些人， 有些 论文 标题 经常 会 起 的 比较 夸张， 就是 像 什么 attention is all you need 什么东西， 就是你 只需要 这 一个 东西 就 完了。 然后 到了 大 模型 时代， 他们 也 有人说 就是你 需要 一个 超大 参 数量 的 一个 模型， 这个 东西 就是你 唯一 需要 的 一个 东西。 但是 也有 不同 的 观点。 比方说 在 面向 企业级 市场 的 这种 场景 下面， 你 其实 真的 不需要 那么 大 的 一个 模型。 因为你 不想 让 这个 模型 你 在 使用 它的 过程 当中， 它 出现 幻觉， 然后 吐出 一些 不属于 你 这个 企业 场景 里面 需要 的 这种 结果 之类。 所以 他们 也有 说， 也 有人 在 反驳 这种 大 模型 is all you need 的 这样的 一个 观点。 您 在 这个 上面 有没有 自己的 一个 观点 就 好。

首先 因为我 也有 学术界 的 经历， 其实我 是 很 能 理解 这些 标题 的 作用 的。 其实 在 学术界 也是 有一个 好的 标题， 就 相当于 你 整个 论文 的 影响力， 或者 是 论文 的 可 接受度 可能 就 大 了 一大 了 一半。 所以 我 觉得 有时候 有 一点点 夸张， 或者 是 有 一点点 也是 可以 理解 的。 另外 就是说 从 真正 的 实际 应用 来看， 其实我 是 能 包容 各种 可能性。 因为 每个 人站 的 角度 都 不太 一样， 看到 的 都是 某 一个 局。

护肤 方面 从 一个 宏观 的 角度 去 看， 因为 大 模型 确实 对我来说， 我 确实 认为 是一个 科技革命， 它 改变 了 很多 东西。 我可以 总结 成 两句话， 一个 就是说 把 原来 不太可能 的 通用 人工智能 让 我们 看到 了 曙光。 我是 非常 想 这 句 说法 的。 因为 确实 之前 大家 都 觉得 通用 人工智能， 其实 很多人 抱有 怀疑 态度。 第二 就是说 大 模型 涌现 出来 的 一些 能力， 它 确实 在 很多 情况下 不可 解释。 不可 解释 也 代表 了 一种 就是 也许 我们 就会 对他 非常 的 向往， 或者 是 对他 抱有 更大 的 一个 期待。

是 产生 不切实际 的 期待。

会 就会 产生 一种 崇拜 感， 包括 很多人 可能 都是 一下子 就 觉得 nothing is impossible， 就会 觉得 什么 都 可能， 对 吧？ 它 其实 是 大 模型 这一次 的 一次 革命， 给 很多人 点燃 了 一种 希望， 所以 他在 讲 的 时候 是 奔 着 这个 期望 去 讲 的， 就 什么 事情 都 有可能 做到。 另外 就 是从 落地 的 角度 来看， 还有 很多 坑 要 爬， 有 很多 没有 解决 的。 所以 从 这个 角度 来看， 有些人 可能 会 去 说， 其实 很多 问题 都 没有 解决， 他 会 更 冷静 一些。 所以 从 我的 角度 来看， 我 都 能够 理解 他们 身处 的 这个 位置， 以及 讲话 代表 的 一个 东西。 对。

就 刚才 您 也有 提到， 很多人 说 他们 觉得 大 模型 就是 实现 这个 通用 人工智能 这个 A G I 的 一个 最佳 实践 的 这样的 一个 路径。 有 一种 说法 就是说 语言 它 代表 的 人类 的 智慧 的 这种 最高级别 的 这种 体现。 当你 这个 大 模型 能够 掌握 了 声 语言， 或者 至少 是你 能够 瞎编 出 一段 看起来 还 挺 靠谱 这个 东西 的 时候， 他们 就 觉得 OK， 这就 已经 是 通用 人工智能 了。 对， 您 觉得 我们 现在 到了 通用 人工智能 吗？

首先 就是 通用 人工智能 确实 没有 完全 标准 的 定义， 我在这里 也 不想 就 这个 定义 过多 的 去 解释。 因为 每个 定义 都 有人 去 反对， 也 有人 支持。 所以 从 我的 角度 来看， 什么 叫 出现了 通用 能力？ 就是 它 出现了 以前 没有 出现 过 的 现象。 简单 来说 可以 这么 去 认为， 比如说 我们 原来 做 机器学习 的 时候， 都是 某 一个 任务 我们 搞 一些 数据， 然后 去去 尽量 去 覆盖 各种 场景， 在 真正 用 的 时候 也要 保证 出现 的 这个 场景。 那 这样的话 其实 是 相当于 我们 训练 的 时候， 已经 把 这个 场景 做了 极大 的 一个 覆盖。

所谓 的 通用， 是 指说 即使 我没有 覆盖， 没有 训练， 我 也可以 处理 的 很好。 就 相当于 有点像 无师自通， 或者 是 说 举一反三， 或者 是 说 出现了 一些 你 想象 不到 的 能力。 那么 这个 可能 就是 代表 通用 的 某 一种 特色。

从 大 模型 的 目前 的 表现 来看， 它 似乎 有点 这种 感觉。 因为 它 并不是 覆盖 了 所有的 这些 各种 可能 的 现象。 至少 从 我们的 这个 思维 的 角度， 就是 很多 东西 可能 确实 没 见过。 因为 数据 再 多 也是 不可能 所有的 都 见 的。 所以 但是 从 大 模型 目前 的 能力 来看， 不管 你 提 什么 问题， 他 好像 都能 有一个 看上去 还 解释 的 很 符合 逻辑 的 一个。 但是 是不是 说 未来 的 通用 人工智能 就是这样 的这 倒 不完全 一定， 就是说 他的 心 是 这样， 但是 采用 哪条 路线 可能 并没有 说 形成 完全一致 的 意见。 只不过 我们 眼前 看到 了 一种 可能性， 所以 大家 才会 把 这个 可能性 讲 的 非常 大。 但是 从 这个 学术 发展 来看， 也 不一定 就是这样 的。

还是 用 这个 通用 人工智能 这个 话题。 但是 我们 回到 小米， 回到 这个 公司 的 这个 层面。 像 从 去年 年底 一直 到 今年 上半年， 最 火 的 海外 的 这些 直接 的 一个 例子 就是 OpenAI。 像 他 这样 最 开始 带有 一定 的 这种 非盈利 性质 的 这种 研究型 的 公司， 它的 成功 路径 对于 小米 做 A I 研究 这件 事 有 什么样 的 这种 参考价值 吗？ 因为 自从 拆 GPT 这个 东西 火 了 之后， 我们 看到 越来越多 的 创业者 甚至 是 离开 他们 之前 的 公司， 然后 出来 说 我们 要 做 中国 的 OpenAI 这样的 一个 东西。 您 觉得 OpenAI 他们的 这种 研究 的 思路， 对于 我们 最终 实现 通用 人工智能 这个 目标 有 价值 吗？ 我 觉得。

OpenAI 做出 这样， 最后 下载 P P T 这个 结果， 我不知道 有谁 预料到 了 没有， 就是 好像 没有。 因为 在 那个 之前， 其实 大 模型 本身 这个 方向 其实 是 有 很多 探索 的 路径 的。 在 很多年 前 就 已经 比较 火热 了， 大家 都在 研究， 然后 做了 很多 工作。 但是 像 这个 OpenAI 最后 出现 这种 炸裂 级 的 成果， 大家 都 没有想象 到。 所以 在 这个 过程 当中， 其实 我们 也 一直 在 想， 这里 面对 我们 有 哪些 比较 好的 一个 启示？ 第一个 启示， 我 觉得 其实 还是 他们的 一个 坚持， 因为 他们 一直 就是 往 这个 路线 上去 努力， 所以 他们 有一个 对 未来 的 一个 看法 并且 坚持。 我 觉得 这个 其实 对于 研究 来说， 取得 大 的 突破性 的 成果 需要 这样 一个 精神。

第二个， 我 觉得 他在 做 的 过程 当中， 然后 也 走了 一条 不太 一样的 路线。 就是 在 这 过程中 他 把 一些 东西 做成 了 一个 类似 产品 的 一个 东西。 这样的话 才能够 获得 这个 资金 的 继续 的 一个 支持。 也就是说 对 我们的 启发 就是说 我们 如果 做 一个 长期 的 预研 项目， 我们 也要 不断 的 有 一些 震惊 的 成果， 使得 我们 能够 持续 做 下去。 而 不是说 我是 做 一个 七年 的 项目， 我 到 第第第 六七年 才有 一个 成果。 我们 有 一些 阶段性 成果， 能够 让 我们的 投资者， 让 我们的 客 看到 希望， 这样的话 这个 事情 才能 坚持下去。 所以 我们 和 业务 结合 的 会 相对 比较 多一些。 我们 要 去 找到 一些 发光 的 点， 把 这个 技术 的 一个 重要性 在 我们的 研发 过程 当中 就要 体现 出来， 特别 是对 公司 来说， 这个 非常重要。 你 要 持续的 获得 支持， 才能 把 一个 东西 坚持下去。

这里 边 就 其实 提到 了 业界 的 公司 在 做 研究 的 时候， 他们 会有 这种 不同 的 风格。 我 这里 边 就举 三个 例子。 最 一开始 的 OpenAI 在 他们 其实 就是 在 靠 关注 着 未来 的 那些 投资人 去 不断 的 砸 给 他们 钱， 然后 让 他们 去做 一些 有可能 真的 不知道 几年 内能 产出 结果。 像 他们 最 一开始 在 做 的 一些 项目， 在 今天 其实 就是 我们 已经 看不到 那些 东西 了。 我们 能 看到 拆 GPT 这个 东西。 但是 其实 被遗忘的 项目 可能 有可能 还有 六七个、 七八个。

另外一个 例子 是 谷歌 这样的 这种 公司， 就是说 它 有 自己 强大 的 这种 庞大 的 这种 业务。 然后 同时 他 也 组织 了 一个 以前 叫 谷歌 大脑， 现在 google research 这样的 一个 团队。 他 也是 在 做 一些 非常 前沿 的 东西。 但是 我们 也 在 最近 几年 观察 到， 他的 领导层 对于 他们 内部 研究 在 做 的 东西， 能不能够 尽快 的 更多 的 商业化 去做 这个 跟 产业 的 这种 结合 也有 了 更高 的 需求。 第三个 例子 其实 就是 小米， 我们 其实 就是 在 一个 做 产品， 面向 终端用户 的 这样的 一个 架构 里边 去做 研究。

各有特点。 我 先 讲讲 谷歌， 谷歌 其实 它的 A I 能力 是 非常 强 的， 特别 是对 强化。 学习， 大家 知道 就是 至少 在 chat G D P 出来 之后， 大家 知道 强化 学习 在 里面 起了 很大 的 作用。 但是 真正 做 强化 学习 最强 的 可能 是 谷歌， 对 吧？ 包括 这个 阿尔法 go， 其实 是一个 强化 学习 的 应用 场景。 我 觉得 谷歌 可能 跟 这个 OpenAI 可能 是 不太 一样的 一个 打法。 我 觉得 它 这 两个 其实 都 值得 我们 学习。

谷歌 可能 像 google brain， 我们 其实 也 原来 比较 关注 过。 他们的 目标 其实 是我 感觉 是 A I for science， 考虑 的 更多 的 是 跟 科学 的 一个 结合， 去 解决 一些 未 解 的 科学 之谜， 都 做 一些。 所以 可 那个 是对 人类 贡献 也 非常 大 的 一个 清楚。 那么 欧风 A I 由于 它的 资金 有限， 它 不可能 去做 那么 长期 的见 不到 结果 的 一些 东西。 所以 在 这个 过程 当中， 他 会 找 一个 比较 现实 的 一个 结合 的 路线。 这个 时候 有 微软 的 一些 加入， 对他 其实 做了 一些 改变， 相当于 虽然 ChatGPT 做 的 商业化 很好， 但是 最终 对 人类 的 贡献 其实 也 不是 那么好 判断。 对我 觉得 他们 走了 完全 不一样的 一个 路线。

至于 小米， 我 觉得 是 这样， 小米 跟 他们的 风格 又 不太 一样。 小米 还是 一切 从 用户 出发， 用户 考虑 的 更 多一些。 特别是 我们 小米 是一个 to c 的 公司， 它 会 考虑 普通 大众 的 各种 需求， 可能 在 定位 上 跟 他们 还是 不太 一样， 只能 说是 各有特点。 像 谷歌 如果 是 按照 他 传统 的 打法， 我 觉得 他 可能 会 去 对 整个 人类 的 进步 会有 比较 大 的 一个 作用， 那么 在 这个 过程 当中， 至于 是不是 通用 人工智能， 人家 可能 并不 特别关注。 因为 他的 目标 是要 去 改变 一些 科学 的 一些 进展， 我是 这么 理解 的。

对于 这个 OpenAI 来说， 现在 他 从 非盈利 走向 了 局部 盈利。 在 这个 过程 当中， 它 可能 也会 有 一些 变化。 这个 变化 使得 它 不一定 就是 完全 严 他 原来的 一些 想法 去做 通用 人工智能。 所以 这个 也 不太好 预测 他 能不能 把 这个 做出来。 对， 因为 这是 它 会 受到 一些 各种 具体条件 的 一些 约束 和 限制。

对于 小米 来说， 可能 就是说 它 比较 务实， 务实 的话 就 跟 那个 遥远的 探索 怎么 去 结合。 其实 也许 就是 在 我们 过程 当中 发现 通用 人工智能 会对 用户 的 体验 带来 极大 的 一些 提高， 或者 是在 这个 过程中 我们 能 形成 一些 特殊 的 打法， 我我我 觉得 这 各有特点。 我 觉得 还 补充 一下， 就是说 通用 人工智能 其 这 确实 是从 这个 专家 的 观点， 还是 从 这个 用户 的 角度， 大家 理解 都 不完全 一样。 其实 对 学术界 来说， 很多人 其实 还是 觉得 还是 挺 遥远的他， 就是 没有想象 的 这么 快。 虽然 说 现在 的 大 模型 有 一些 现象， 我们 也是 说 看到 了 通用 人工智能 的 一些 曙光， 这个 东西 的 挑战 难度 还是 非常 高 的。

明白， 我 觉得 小米 在 这块 它 其实 是 有一个 得天独厚 的 场景 的， 就是 小爱 同学。 能否 请 您 介绍 一下 小爱 在 这个 和 大 模型 语言 的 整合 上面 有没有 哪些 最新 的 进展？ 现在 有 多少 的 小爱 的 用户 由 大 模型 去 驱动 的 这样的 能力 的。

确实 大 模型 一 出来 的 时候， 在 网上 的 那个 呼声 就 非常 高。 可能 说 基于 大 模型 的 小爱 什么时候 出来 把 这个 呼声 比较高。 现在 整体 来说 我们 已经 公开 了 内测， 效果 还是 非常 不错 的。 当然 这 里面 其实 也是 小爱 是一个 产品， 那么 这个 产品 跟 我们 平时 去做 一些 demo 其实 不太 一样。 实际上 我们的 这个 版本 可能 好几个 月前 就 做出来 了， 当然 我们 内部 已经 内测 了， 就是说 开放 内测。

其实 上上个月 的 事情， 现在 据说 效果 还是 非常 不错。 我们 还要 去 根据 用户 的 一些 反馈 去做 打磨， 比如说 他 会 胡说八道， 对 吧？ 对对对， 我们 就 尽量减少 相关 的 一些 工作。 所以 现在 还是 在 做 一些 内测 和 改进 迭代 的 一个 事情。

现在 在 把 大 模型 的 技术 整合 到 小爱 的 这个 产品 里边 的 时候， 有没有 遇到 哪些 你们 觉得 比较 困难 的 地方？ 比方说 像 您 刚才 有 提到 胡说八道， 这 可能 是一个 幻觉 的 一种 体现。 再 比如说 我们在 其他 的 一些 大 模型 产品， 比方说 ChatGPT 里面， 我们 其实 可以 看到 它的 有 一些 规则 是 可以 被 越过 的。 比方说 为了 用户 安全 的 这种 东西， 其实 是 你可以 设计 一些 比较 精巧 的 这种 就像 以前 的 这个 手机 越狱 一样的 一种 感觉。 你 其实 是 可以 越过。 就是 你们 现在 有没有 遇到 一些 觉得 比较 棘手 的 一些 问题。

小爱 它是 一个 产品 形态 的 东西， 它 其实 在 这方面 其实 有 非常 长 的 一个 积累。 即使 大 模型 没有 出来 之前， 大家 知道 就是说 你 跟 小爱 对话， 其实 也有 很多 可能 出现意外 的 场景 发生， 对 吧？ 所以 其实 是在 这 一块 有 非常 强 的 一个 积累。 这个 积累 包括 产品质量 的 管控， 包括 一些 配对 用户 反馈 的 一个 更新 机制。 所以 会 比较 强， 有一套 完整 的 流程。

大 模型 出来 之后， 其实我 觉得 这种 原来的 这种 流程 其实 是 首先 可以 复用 的， 有 一些 经验性 的 东西 可以 复用。 当然 另外 就是 确实 大 模型 本身 还有 很多 没有 完全 解决 的 问题， 包括 刚才 听到 的 就是 一本正经 胡说八道。 我们 现在 也 碰到 过 很多 case， 要 从 两个 方面。 一个 方面 就是说 在技术上 目前 还 没法 去 完全 攻克， 因为 现在 包括 大 模型 的 原理 大家 也 不太 知道 对 吧？

到 目前为止 的。

一个 对 所以 这 一块 我 可能 需要 技术人员 与 产品 人员 的 一个 共同努力 来 尽量 去 降低。 但是 完全 不 出现 也是 很难 做到 的。 所以 在 这个 过程中 也 希望 这个 用户 保持 一定 的 容忍 程度 来 帮助 他 来 改 上， 而 不是说 就 去 分析。 因为 这个 新技术 的 产生 以及 到 它的 应用 还需要 一个 过程。

雷 总 他在 之前 的 发布会 上， 他 有 说 A I 是 未来 的 生产力， 将来 必须 并且 必然 会对 小米 的 全部 业务 实现 一个 全面 的 赋能。 我 想知道 您 是 怎么看 雷 总的 这个 判断 的， 就是 未来 几年 的 这个 A I 对于 小米 的 赋能 跟 过去 的 这个 赋能 的 效果 有没有 一些 不同之处？ 就是 会有 哪些 新的 不一样的 这种 做法， 然后 用户 能够 怎么样 感知 到 这种 不一样的 这种 变化 呢？

因为 我是一个 做 A I 的， 长期以来 我们 能 知道 这个 A I 的 边界 在 什么 地方， AI 怎么能够 改变 我们的 产品， 改变 我们的生活， 我们是 有 相对 比较 清晰 的 一个 认可 的。 我自己 感觉 整体 来说， 不管 是 整个 社会 还是 在 整个 工业界， 其实 AI 还没有 发挥 到 我 想象 的 那种 能力， 所以 就是我 是 非常 能 看好 A I 对 整个 社会 的 赋能， 这 是我的 第一个 观点。 不 只是 小米。 对于 小米 来说， 其实 大家 也 知道， 小米 是一个 早期 是一个 产品 驱动 的 公司。 产品 出来 的 非常 快， 迭代 的 非常 快， 然后 我们 在技术上 再 跟上。 但是 到了 新的 十年之后， 其实 我们 能 明显 的 感觉到 整个 小米 的 这个 打法， 在 各种 研发 的 投入 上， 其实 是 度 是 非常 高 的对 技术 的 重视， 对 技术 的 投入， 包括 对 技术 的 布局 都是 非常 全面 的。 所以 对 一个 新的 十年 来说， 首先 就是 技术 的 这个 分量 非常 重。 在 所有的 技术 当中， A I 又是 一个 能够 撬动 的 一个 非常重要 的 一个 变量。

那 我 怎么 来看 这个 A I 对 小米 的 一个 帮助 呢？ 首先 我想说 很多人 在 做 产品 的 时候， 会 把 A I 当成 是一个 锦上添花， 或者 是在 做 一些 效率 上 的 某 一些 提高。 我们 叫 incremental 增量式 的 一个 东西， 对 吧？ 可能 大部分 的 理解 是 这样的， 但 实际上 A I 越来越 体现出 一个 叫 基座 的 能力， 基础 的 东西， 就是 很多 东西 可能 会 基于 A I 来 重新 构造。 所以 原来 我们的 硬件， 比如说 我们的 机器 可能 是 基础设施， 然后 上 后面 可能 有 操作系统， 还有 芯片 都是 基础设施。

现在 的 A I 已经 也 到了 基础设施 这个 层面。 这样的话， 它 对 整个 公司 的 赋能 是一个 全面性 的。 而 不是说 原来 我只是 一个 锦上添花 这个 项目 做 一 做用 A I 增加 一些 功能， 或者 是 改善 一些 功能， 提高 一些 体验。 雷 总 提出 A I 我们 可以 做 两件事， 第一个 我们 产品 的 体验， 第二个 我们 内部 的 效率 的 提高。 这 两个 方面 其实 都 是对 小米 的 未来 非常重要， 所以 我 觉得 这个 A I 已经成为 一个 基础设施 的 一个 工作， 这个 影响 是 非常 大 的。

我不知道 我 这么 理解 对不对？ 就是 以前 的 小米， 我们 对 他的 理解 是 说， 我 拥有 了 一只 小米 手机 之后， 或者 我是我 拥有 了 一些 来自于 小米 的 整 这个 互联网 物联网 生态 里面 的 这些 产品 之后， 我 就 能够 使用 基于 他们 之上 的 这样的 一些 服务。 但是 在 未来， 相当于 用户 使用 的 这个 底层 是 来自于 小米 的 A I 在 它 之上 有可能 会 诞生 出 不光是 物联网 设备， 不光是 智能手机， 甚至 还有 可能 更多 的 就是 更 能够 体现 出来 小米 的 A I 技术 能力 的 强大 的 一种 新形态、 新 样式 的 这样的 这种 设备， 或者 是 其他 的 这种 产品。

对， 可能 有 一些 东西 会 超过 我们 现在 的 想象， 当然 就是说 这个 A I 它 可能 越 来 成为 一个 基础设施， 有时候 我们 能 理解 不到 A I 在 起作用， 但是 整体 的 整个 体验 的 提高， 可能 A I 会 发挥 非常重要 的 作用。

但是 说 如果 在 将来 我们 要把 整个 A I 作为 一个 长期 投入 的 一个 关键 的 底层 技术。 这个 里面 我们都知道 在 训练 大 模型， 然后 训练 A I 的 这个 事情 上面， 其实 是要 花 很多 钱 的。 你们 将 会 怎样 去 说服 那 一部分 用户， 让 他们 相信 你们 在座 的 这个 长期 的 可能 会 是 大额 资金投入 的 这样的 一个 事情。 对于 这些 用户 来说 是一个 重要 的 事情， 是一个 长期 来看， 不仅 对于 这些 用户， 对 整个 社会 都是 一件 有意义 的 事情。

我 觉得 其实 我们的 A I 投入 还是 比较 大 的， A I 相关 人员 大概 有 超过 3000人， 当然 就是 可能 对于 用户 来说 不太能 理解 这个 真的有 这么 大 的 投入， 我 觉得 这 里面 有 几个 误区。 第一个 其实 我们 公司 可能 是 产品 驱动 的 公司， 我们 更 希望 是 产品 来 带来 用户 的 各种 体验。 所以 在 技术 的 描述 上， 我们 至少 目前 我们 去 宣传 的 时候， 不会 去 把 一些 积极 的 想 的 特别 高大 上。 而是 让 更多 的 用户 能够 知道 这个 体验 怎么样。

第二个 就是 我们是 一个 to c 的 公司， 以 我们的 A I 为例， 这个 也是 我 个人 的 一些 体验。 其实 请 我 出去 讲 A I 的 人 非常 多， 对 吧？ 因为 毕竟 小米 也是 一个 有点 神秘 的 公司， 或者 在 科技 的 投入 大家 也 不太 清楚 的 公司。 但是 讲完 了 之后， 其实我 有一个 困惑， 就是 因为 我们 小米 是一个 to c 的 公司。 但是 请 我 去 讲 的 很多 都有 一些 to b 的 要求， 他 希望 你 讲 了 这么 多好 的 技术， 能不能 给我 用 一下， 对 吧？ 然后 他们 就会 再三 的 找我， 让 我们 去 输出 一些 A I 的 技术 给 他们 去 用。 但 其实 从 目前 来看， 我们 可能 还没有 这样的 一个 规划 和 打算。 所以 在 这种 情况下 就会 得罪 很多 朋友。

这就 简单 来说， 比如说 一些 政府部门， 你 能不能 让 我 来 用？ 然后 包括 一些 其他 的 一些 企业 能不能 让 我们 来 用。 所以 在 这个 过程 当中， 我 就 觉得 很 对不起 朋友。 我也 讲 了， 但是 我 又 不能 对过 多 的 一些 知识。

所以 我们在 有 一些 宣传 上 可能 就是 相对 比较 保守 一些 或者 低调 一些。 这个 也 造成 了 大家 对 小米 的 这个 技术 的 认识 是不是 很 了解。 但 实际上 我可以 很 自信 的 说， 我们在 A I 上 的 投入， 以及 我们在 A I 上 取得 的 一些 成绩 还是 非常 不错 的。 因为 小米 是一个 对 用户 负责 的 公司， 产品 品 里面 上 的 都是 最好的 技术。 即使 是 我们 自己的 技术， 也要 去 和 所有的 第三方 P K 才能够 真正 进 到 我们的 产品 当中 去。 所以 正是 这样的 一个 互相 竞争， 互相 较量 的 一个 机制， 使得 我们 在产品 里面 提供 的 A I 技术， 特别 我们的 自然 的 技术 得到了 不断 的 一个 成长。 其实 我们 这 几个 方面 其实 做 的 还是 非常 不错 的。

我可以 很 有 自信 的 说， 我们在 我们的 设备， 我们 产品 当中 的 A I 技术 都是 行业 一流 的。 不然的话 也不 可能出现 在 我们的 机器 上。 我 其实 最大 的 一个 希望 是 希望 小米 一个 伟大的 科技 公司 呈现 在 大家 的 面前， 让 大家 深切 的 感受到， 而且 真正 的 认为是 一家 非常 伟大的 科技 公司， 我们 正在 改变世界。

好， 今天 非常感谢 王斌 博士 跟 我们 分享 一些 小米 在 科技 战略 升级 的 这个 背景 下面， 他在 未来 将要 做 的 事情。 以及 我们 每一个 科技 的 爱好者， 每一个 在 地球 上 的 人从 当中 能够 怎样 获益。 好， 再次 感谢， 谢谢。

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