今天小編分享的科學經驗：剛剛，又有20億巨款砸向AI，產業場景裡的AGI，歡迎閱讀。
剛剛，20 億規模的新融資被官宣，砸向了 AI。
AI+IoT 方向的獨角獸特斯聯，再次被推至台前。
作為 AI1.0 時代就跻身獨角獸的明星創業公司，特斯聯是國内最早開啟 AI+ 物聯網方向落地的企業，而面向生成式 AI 為核心的 AI2.0 時代，特斯聯也明确了自己 " 模型 + 系統 " 的技術落地路徑，并希望多個領網域場景實現商業化。
今日官宣交割的新融資，就是這個方向和戰略潛力得到認可的資本證明。
新融資詳情
據官方公告，本輪融資由國際投資機構 AL Capital 與國内產業基金陽明股權投資基金共同領投，國家發改委旗下投資平台、福田資本、金地集團、重科控股、數字重慶、南昌政府平台公司、徐州產業基金、北科建集團、光大控股、商湯科技等新老股東一同跟投。
所募資金，計劃用于完善具有多模态能力的領網域大模型在園區、企業、經濟、能源等多場景的應用，打造高靈活度、高性能的智算基礎設施，構建技術壁壘，進一步在人工智能物聯網領網域的國際競争格局中形成產業化、集群化效應。
特斯聯方面還表示，大模型浪潮下，LLMs 對世界的理解局限于單一語言模态。要實現對世界更完善的理解，本質上需要融合語言、影像、視頻等多模态數據和知識，這是大模型發展的必然趨勢。
為此，特斯聯提出 "大模型 + 系統 "的產業落地路徑——
即由與具體場景深度結合的領網域模型切入，通過場景定義的系統 , 克服跨模态數據的建模難題，并由此使領網域模型逐步具備跨模态能力，這是短期内大模型得以在場景中規模化落地的更快路徑。
特斯聯創始人兼 CEO 艾渝介紹：加快推動人工智能發展、培育新質生產力，不僅是科技高質量發展的必然要求，同時也是特斯聯矢志不渝的内在研發動力。過往八年，通過将人工智能技術與實際場景結合并持續落地，特斯聯積累了寶貴的實踐經驗，并交付了近萬個項目。我們期待将前沿的技術真正落地，服務于國家、社會，創造實際的價值。也因此，我們收獲了國内、國外眾多頭部企業、機構及生态夥伴的信任與支持。在企業的全新發展階段，特斯聯将進一步緊密跟随國家戰略部署，通過持續不斷推進業務發展，構建科技企業在國際層面的科技領導力，在大模型落地應用的國際競争格局中，進一步形成產業化、集群化效應，回饋股東及合作夥伴對特斯聯的鼎力支持。
除了產業落地成績，特斯聯還在展現技術研發的團隊厚度。
目前特斯聯產研團隊由三位 IEEE Fellow領銜，CTO 華先勝博士、首席科學家邵嶺博士及首席科學家楊旸博士，已連續四年入選全球前 2% 頂尖科學家榜單（World ’ s Top 2% Scientists）。當前特斯聯在多模态人工智能領網域、視覺與語言領網域、人工智能醫療領網域論文的總引用量位列全球首位。
特斯聯認為，伴随大模型及生成式 AI 技術快速發展，針對激增的智能算力需求，打造新一代高效能、高靈活度的智算基礎設施 " 綠色智算體 " ，為客戶構建軟硬一體化的算力、數字化和智能化平台，并提供 AIoT、企業、園區、經濟、能源等領網域大模型應用，構建完善的智能算力網絡。面對超大規模智算需求，可支撐千億級參數大模型訓練的智能算力系統，能夠提升訓練效率，降低企業成本。
而更具體的技術方向上，特斯聯提出了——
" 模型 + 系統 " 技術路徑
" 大模型 + 系統 "？
特斯聯 CTO、AI 大牛華先勝從大模型技術的三個層次來解釋。
底層是基礎大模型，目前主要由大廠和少數創業公司在研發，成本很高。
第二層是領網域模型和系統的融合，就是真正在產業當中能夠跟已有的系統連起來，解決行業裡面的具體問題。這一層是特斯聯的主要選擇的戰場。
最上面一層就是根據大模型去做應用。
此外，多模态也是特斯聯技術思路的一個特點，不同于現有大模型在語言、視覺方面的能力，還有同現實世界系統的連接與融合，比如一些 IoT 數據。這其實也是 AIoT 公司區别于其他 AI 領網域公司本質所在。
基于這樣的思路，特斯聯進行了兩個方面產業化實踐。
一方面是領網域大模型以及相關應用，比如園區、企業、經濟、能源等方面的落地。
像經濟模型，主要是預測城市或者城區的和經濟的發展情況，包括未來趨勢，相當于在原有的大數據處理、計算等能力集成了大模型技術。
另一個則是綠色智算體。
這個可以簡單理解為可适應并賦能到更多領網域的一體化智算平台，可支撐起千億級參數大規模訓練，幫助企業私有化部署，進而降低產業數字化的門檻。
華先勝更具象地形容，綠色智算體是解決四高問題——
算力的使用門檻高；數字化門檻高；智能化門檻高；能耗高。
華先勝透露，接下來他們将進一步完善 AIoT 基礎大模型。
截至目前，特斯聯解決方案已覆蓋全球 120 座城市，落地上萬項目，在重慶、武漢、德陽等地區創建了超級智慧園區。
此次融資體現了資本市場對于模型 + 系統技術路徑的高度認可。
當然，大模型 + 產業的結合之路絕非坦途。不同行業的業務邏輯、數據特征千差萬别，如何平衡通用性與定制化，如何在數據隐私與共享間尋求平衡，都需要 AIGC 企業在實踐中不斷摸索。
但毋庸置疑的是，生成式 AI 的新技術機遇，最大的場景在產業，最大的變革在產業，最大的紅利更在產業。
AI 玩家從技術出發向下落地，產業玩家從場景出發向上構建能力，供應與需求，在交融交匯。
而在 AI+IoT，特别是產業 IoT 這端，特斯聯已經率先立起了 flag～
— 完 —
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