作者 | 龙老师

出品 | 子弹财经

什么是大装置，这甚至是一个百度百科里没有的名词。

直到「子弹财经」找到中科院近代物理所的网页，才搞清楚何为大装置——大装置的全名是“大科学装置”，是指建造技术难度高、规模大，能支撑某科学领域进行长期稳定的科学研究活动，以实现重要科学目标的大型科研设施。

一般来说，大科学装置都是以举国之力进行建造的，这是往昔大装置建设的一个特点。因此，商汤提出的AI大装置的说法，首先要证明自己真的是“大装置”，其次，要证明它能够长期推进科技创新，实现重大的科研成果。

或许我们可以这么理解，商汤的AI大装置也是中国首个民营企业建造的大装置，它不仅仅打破了“大装置只能由国家建设”的固有概念，反映出中国民营企业在基础科学研发上的前沿进展，同样也意味着，由企业建设的大装置，能更好的直接服务于经济领域并产生综合效益。

SenseCore商汤AI大装置是充满魅力和想象力的，让我们一起来了解。

1、商汤AI大装置是一种社会共识

美国科学哲学家托马斯·塞缪尔·库恩的《科学革命的结构》是科学哲学的经典之作，他成书的主要背景是，第二次世界大战结束后，科学技术的突飞猛进催生了一系列的理论与技术创新，促使科学技术日益整体化，学科间相互交叉渗透的趋势大大增强，人类文明史和认识史进入一个重要的时期。

其中，最重要的特征是——上世纪中叶以前的科学，更多地表现为个体劳动的特征（小科学）；现代科学技术的发展，促使这种劳动方式发生改变，它使科学制度化、专业化和集约化的程度大大提高（大科学）。

每个历史时代，都会出现一些代表性的科学成就，而人类作为一个共同体，认同这些代表性成就后就会形成共识，并成为一定时期内进一步开展社会活动、科学活动的基础，这也是大装置产生的历史背景，即商汤的大装置来自于人类将进入智能经济社会的共识。

每个时代、每个领域都有自己不同大装置，1946年，人类第一台计算机ENIAC发明出来的时候，科学家们说，有5台就可以解决全世界的计算问题，这时候ENIAC就是那个时代的大装置。

然后人类有了超算，有了电子对撞机，中国人有了两弹一星、有了天眼，这些都是不同时代、不同领域的大装置。

可以说，商汤的AI大装置，本质也是在为探索未知世界、发现自然规律、实现技术变革提供极限研究手段，是科学突破的重要保障，也是社会虚拟化加速的底层推进器。

而且，商汤科技联合创始人、CEO徐立对大装置的定位也非常清晰，「子弹财经」记得很清楚——2017年5月，商汤科技创立之初有一次关于企业文化的探讨，徐立当时发言说——经过大约半年的思考和提炼，有了一个初步的想法，那就是商汤的使命是“让人工智能引领人类进步”，徐立希望这是商汤存在的意义。

而从今天商汤大装置的落地，可以看出这个使命正在被践行，被变成事实。

有人说中国已经有了非常多的超算，AI大装置解决什么新问题？我们可以看到，过去很多代的超算在硬件层面逐渐自主，但软件层面还比较粗糙；商汤的大装置，则是一个从底层算力到上层应用、模型库（工具箱）都很齐备的体系。

这里略微科普一下商汤AI大装置的三个层面。

第一层是算力层。这里的算力层不仅仅是CPU或者GPU的集群，而是一个可以包罗万象的体系，这里面除了通用的GPU以外，还有AI专用芯片（比如计算训练的芯片）、新型人工智能计算中心（AIDC），以及分布广泛的大量底层传感器，简单说就是，这里有超级算力、超级存储和兼容各种硬件的底层逻辑。顺便说一下，要实现这种大整合非一家所能，所以商汤联合清华大学、复旦大学、上海交通大学、中国信息通信研究院及行业伙伴共同成立了“人工智能算力产业生态联盟”，我们可以相信，这个联盟会将解决对各种硬件的兼容，以及从软件到硬件做更好的集成和算法的优化。

目前，商汤AIDC计划总算力为达到3740 Petaflops的计算能力（1peta表示10的15次方，即千万亿次，所以1Petaflop等于每秒1千万亿次浮点运算）。

第二层是平台层，我们可以看做是整个大装置的中台，这里集中了解耦后再具象的各种AI能力模块，其中包括数据平台、训练框架、加速模块以及模型生产平台。其中，训练框架是商汤自主原创的深度学习训练框SenseParrots；加速模块是商汤高性能计算引擎SensePPL，使我们能更好地使用好分布式的数据和硬件加速。

第三层也就是我们熟悉的算法层，你可以看做是一个工具箱——算法层提供可以直接使用的算法模块。很多场景有复用的模块，一些问题不需要重复解释，可以直接从工具箱拿取需要的算法，商汤的算法工具箱里已经有21000个算法模型。

所以，我们基本可以概括地说，商汤的AI大装置解决了两个问题：

第一个，是底层有了更合适AI计算的硬件能力，这个设计是为AI专门打造的；

第二个，大装置的本身是为了AI更前沿的探索，可以简单说是——能制造AI的AI装置。

现在人们都在呼唤有更好的通用人工智能，但很少人知道，为了一个模型的成熟，需要许许多多次的尝试——很多通用模型在设计的时候其实都是一次对于资源的冒险，需要调动成千上万的GPU，顺便讲个典故——谷歌当初为了某个超大模型的训练，甚至停掉了自己的数据中心。而商汤要解决的，是需要通过去尝试不同的、超大模型来达到卓越的泛化能力，而大装置就是为了生产出AI的AI装置，我们可以简单理解为，它是AI的工作母机，是人类探索AI的星际飞船。

略微夸张一点，商汤AI大模型从本质上，是“阿波罗登月计划”、兰州重离子加速器等一个层面的东西，从调动的社会资源层面和规模或许稍有不如，但结构层次上相仿。

前面说过，人们对每个时代发展的科技主范式形成共识，是推进这个时代主流科技发展的前提，而商汤AI大装置就是基于智能经济时代必然到来这个社会共识产生的，它的意义比它的名字对我们更有深远的意义。

还必须提到的，大装置还需要大量的人才才能应用起来，徐立对此是非常有信心的，他在2018年接受《经济观察报》采访时说，要想吸引顶级的AI人才，有两大法宝。一是工具的提供，二是环境的营造。

他引用古语说：“工欲善其事，必先利其器。”科学家需要什么呢？需要工具。以前，商汤之所以能聚集一批人才，首先做的就是搭建了一个非常好的底层系统，深度学习操作系统，现在又有了大装置。可以说，这一软一硬两套法宝，能够吸引足够多的AI人才来此建功立业。

而对于环境的营造，徐立表示过，科学家往往都是扎堆出现的，当你成为这个领域的技术大牛时，你的周围往往也会是同类的技术大牛环绕，因为技术大牛们在一起，讨论一个问题，便很快能碰撞出新的火花。商汤科技便成了技术大牛的集聚地，也打造了自己的核心壁垒。

2、加速元宇宙时代的到来

元宇宙的话题最近非常火，而商汤科技联合创始人、CEO徐立在WAIC 2021上发表的主题演讲——打破虚实世界次元壁，让我们觉得这个演讲标题离元宇宙非常近。

元宇宙（Metaverse）这个词在1992年出现在美国著名科幻作家尼尔?斯蒂芬森（Neal Stephenson）的小说《雪崩》里，它指的是物理现实、增强现实和虚拟现实三种模式，在共享的网络空间中相互融合的一种状态。

换句话说，元宇宙的时代，必须把数字虚拟世界叠加到现实场景中，而当这种叠加充分融合时，就会出现徐立提到的场景——虚实世界的次元壁被打破，虚拟和现实出现融合，虚拟和现实不再是对立的两个词汇，而是合成为一个新的世界的AB面。

也许这么说非常的抽象，但是对商汤来说，这一切已经是正在进行中的事实。说得透彻一点的话，虚实结合是创造元宇宙的一个基本方法，而大装置加速了这个进程。

元宇宙不是一天就能搭建的，科学家对此有各种程度的划分，总体来说，越到后面就可能越接近《头号玩家》里的那种场景，当然，那是一个很消极的世界观的映射，我们并不希望人类发展到那样一个状态。但这个片子也呈现了一个基本面，就是虚实高度结合后的世界有可能是一种什么形态。

但从现在走到元宇宙的路是很漫长的，商汤是非常务实的企业，所以我们选择了一个非常切合当下实际，有想象力但又不是遥不可及的切口，那就是我们现在的混合现实平台。

具体说来，为了把虚拟和现实打通，商汤为此打造了一个企业级平台，称为SenseMARS火星混合现实平台，简单来说，这个平台能够链接大量基础硬件设施，包括手机终端、loT设备，AR/MR眼镜。并为诸多现实场景提供一体化解决方案，包括智慧场馆、景区、文博馆、游乐场所、大型商超、机场交通枢纽等等。

SenseMARS还融合了商汤领先的AI技术，具备专业级高精度三维数字化地图构建、跨平台和终端的空间感知计算、全场域厘米级的端云协同定位等空间定位和构建能力。SenseMARS还可根据对人脸和人体的检测，生成专属3D Avatar虚拟形象，并可实现真人驱动。3D Avatar可以灵活应用在视频、直播、虚拟观众席、游戏、在线教育等多种场景中。

SenseMARS可以适配各种终端，但你不要认为它只能支持那些通常出现在高端评测里的概念型设备，相反，它甚至可以支持小程序和浏览器连接。换句话说，你用现在的设备就可以链接进入商汤为你设定的元宇宙。

但是，真正帮助我们实现元宇宙的不仅仅是SenseMARS，还有SenseCore商汤AI大装置，它是我们通往元宇宙时代的过程中，物理世界数字化的操作引擎。

在从第一台PC发明到现在的数十年里，我们经历了信息化、数字化1.0和数字化2.0，如果要给这个过程找到一条线索的话，那就是逐步用数字构造一个数字化世界的过程。

而最大的区别在于，这个过程是渐进的。徐立用一张20年前用数码相机拍摄的照片为例，他说，当初拍摄的时候很激动，但后来发现这只是最初级的数字化——只是实现了图像的数字化，但“不能再做些什么”。

而我们“需要做些什么”才算元宇宙的初步实现呢？徐立认为，标准之一就是，对于这个世界（虚拟世界）的访问、搜索、操作能够直接影响到真实物理世界。而这样的数字化世界的建立通常需要几个步骤：

第一步，场景的数据化，也就是我们熟悉的像素化、3D化。但是数据如果没有和真实业务流程结合，单纯数据化作用有限。

第二步，要素的结构化，就是把数据化得到的大量数据，根据感知理解来抽取对于人类有意义的元要素，我们可以简单的理解为，把这些数据微服务化，变成可以操作、构建、编辑未来元宇宙地基的“乐高积木”。

然后才是第三步，也就是一切流程的可交互化，在这个过程中，机器智能和人工智能，以及前两者和真正的人脑所产生的智能，可以充分交互，这是构架一个有商业价值的数字世界的最后一步。

这些都实现后，我们可能会看到很多变化，比如汽车碰撞试验的车座上不再是假人、而是数字虚拟人；比如人们可以通过脑筋接口登陆新世界；比如我们在一生中可以体会更多的人生角色……

不要以为这些过程还只是写在PPT上的构想，无论是基于大装置的SenseFoundry商汤方舟城市开放平台、SenseFoundry Enterprise商汤方舟企业开放平台，还是惊艳现场的SenseAuto AR-Robobus（商汤绝影自动驾驶AR小巴），都已经成为现实。可以说，有了商汤AI大装置，我们距离元宇宙就真的不那么遥远了。

3、梦想照进现实

要想理解为什么AI大装置对于元宇宙的构建有非常具体的意义，我们需要一个来自真实生活的切入口。

比如，商汤绝影自动驾驶AR小巴车内，所有玻璃都改装了增强现实的屏幕，可以把车外内容实时投射到屏幕上，让乘客有一种处在不同次元世界的感受，这是感官上的，事实上它可以连接到任何被数字化的场景中，可以是观看水族馆也可能是发射导弹的控制室，当然更大的可能性，是叠加城市产业发展、经济规划、科技文化场景等视觉内容，整台车就变成了现实中的演示场。

从自动驾驶的实际层面，商汤绝影自动驾驶AR小巴在WAIC大会场馆附近做了巡回演示，车上采用雷达+视觉感知的双路冗余方案，能够更安全地完全自动驾驶。

那这个切入点折射了什么呢？「子弹财经」认为从商业价值的角度，至少提供了4种商业化的可能性。

最明显的两个路径，一是绝影量产智能驾驶，二是绝影智能车舱。而据「子弹财经」了解，商汤的智能车载业务已经属于国内头部，特别是基于视觉的方案，不断培养了全栈系统的能力，也从汽车行业里面引进了大批的人才，包括产品、交付、质量管理、供应链等等，逐渐形成了ADAS、智能车舱、智能网联等多个业务板块，合作的国内外车厂超过30家、定点的车辆超过2000万台，这意味着每天都将产生大量的数据。

另外，在我们所说的车路协同方面，商汤建立了路云连接感知的平台，这个平台会去汇集云端、车端、路端的感知数据，在此基础上挖掘数据里面潜在的价值，用于洞察个人消费、城市管理、企业服务等方方面面的场景需求。

但这一切还有一个更高层次的统一，就是赋能。

最近，发生过好几次传统车商和智能驾驶技术提供商的“言论交锋”，实际反映了汽车行业的一种心态——即主机厂、供应商也希望具备一定的AI研发能力，特别是结合自身硬件特点的应用研发能力，而这种能力，主机厂不具备、也不需要自己从头来过，原因就是有商汤这样愿意开放能力的生态。

当然，在开放能力甚至商业化这些能力之前，商汤首先要把AI训练到足够成熟，这就又回到我们最初的话题——大装置的价值。

比如，我们大致都知道AI的起点是模型，而且现在超大训练规模的通用模型训练正成为一个趋势，但是，实际到具体行业，却很少有行业能单独具备这样的能力。比如，现在一个大模型的参数可以达到百亿级，这就需要进行超大规模的分布式训练和算法优化，而商汤的能力到今年年底可以达到300亿（参数）的量级，在业内处于绝对领先的位置。

而且，由于超大模型的训练一旦成功，就可以延伸到各种业务场景中的小模型的优化，这样，只要商汤通过生态不断连接更多的伙伴，数据不断增加，就会产生一个“数据产生-数据应用-模型建设-模型优化-优化后再利用”的商业闭环，做到真正的服务于“千行百业、崇山峻岭”。

所以，AI大装置的建立，只是一个开始，是一个新的研发体系的开始，它越贴近实际、越为各行各业“奉献”，得到的回报也就越丰富，更新迭代的速度也就会更快，而这是商汤、乃至整个中国AI产业成为世界AI创新策源地的一次真正的起跑，未来，并不遥远。

「子弹财经」还想赘述一句的是，商汤作为一家创业公司，能够去打造大科学装置，不仅说明了商汤在基础研发上投入的决心，也说明了商汤对于当下一个主流认知的认可，这个认知就是“单纯的商业模式创新已经接近枯竭，新的机会来自于技术创新和模式创新的叠加”。

从这个角度来说，民营大装置有更明确的商业化靶标，有更直接的服务于具体经济领域的动力，有更接地气也更低门槛的产品逻辑。

我们有理由相信，商汤大装置的出现不仅是中国AI发展史上会写下的一笔，也是中国智能经济发展的一个里程碑。

*文中配图来自：摄图网，基于VRF协议。