圖為全球開放瞬變望遠鏡陣列（GOTTA）模擬圖。 　　中國科學院國家天文台供圖

2024年9月，賽博創力在杭州阿裡雲雲棲大會上亮相，其推出的具身智能AI互動玩具成為焦點。展台前，一名小男孩正與AI小狗聊天。 　　受訪者供圖

今年1月，阿裡線下快閃活動上，觀眾體驗愛富耳機。 　　受訪者供圖

　　一款耳機、一個玩偶、一台天文望遠鏡，在過去這是風馬牛不相及之物。

　　得益於AI，這三者都變了模樣，互相之間也有了聯系。耳機能做到外語同聲傳譯，也能把語音實時變成文字﹔玩偶能根據自己的形象設定，用相應的語調和性格跟人聊天﹔望遠鏡可以自行將“目光”望向天空，能整理觀測到的數據，還能跟全世界其他望遠鏡協同合作……

　　它們背后，都有阿裡通義千問大模型的身影。看阿裡這家平台型科技企業的發展，不妨將目光投向阿裡之外。

　　“所說即所得”

　　採訪結束后10秒，智能硬件企業艾克思的聯合創始人公瑾發來一個錄音文件、一份錄音文檔整理、一個會議紀要。這是本報記者從業以來，第一次由採訪對象整理錄音。

　　電話採訪時，公瑾戴著自家新產品“愛富耳機”，採訪過程中，耳機實時錄音並整理文字。經過對比，准確率幾乎接近原話，作為一份採訪記錄，已經可以媲美此前需要花費數小時的人工錄音整理。

　　整理錄音，只是這個AI耳機的功能之一。去年11月推出的這款耳機，還可以充當AI助理，就在我們談話完成后，它也生成了一份採訪總結。它還可以做同傳，戴著它與外國人聊天，耳機可以實時將對方的話翻譯成中文，連語氣和情緒都同步傳遞。

　　這也不是全部功能。公瑾告訴記者，在AI支持下的耳機，真正的變化是由用戶需求驅動開發，隨時可能出現全新功能。“硬件雖然是固定的，但后台隨時可以變化，取決於用戶在日常使用中如何與它溝通。”

　　在智能硬件行業，艾克思已深耕15年，在深圳和杭州有兩個團隊共同開發。深圳團隊負責供應鏈和硬件研發，杭州團隊負責AI模型參數調優、大模型接入、APP及后台開發等工作。

　　當然，在杭州的團隊還有個優勢，離阿裡更近。

　　2023年12月，AI耳機項目立項。公瑾說，從一開始，耳機就用到了通義千問大模型的能力和百煉平台的開箱即用能力，將所有信息與數據交由通義千問大模型處理。其中，用到了語義分析、情緒識別等多個模型。

　　雙方分工明確，艾克思的技術人員負責耳機硬件及應用程序的開發，阿裡負責大模型的開發。“我們完成數據採集和數據通道工作，然后數據都在阿裡雲服務器處理及開發。”

　　比如，錄音轉文字時，一個很重要的需求是非常低的延時，最好是“所說即所得”。在雙方合作之下，艾克思與阿裡雲四五個研發部門同時合作，僅僅用了一個星期時間，就將延時從500毫秒降到30毫秒，對於用戶來說，幾乎已經感受不到延時。就在我們講話的同時，錄音文字稿已經同步出現在手機屏幕上。

　　再比如，耳機上的同聲傳譯功能，實際上是從外文語音到中文語音的直接翻譯，而不是先將外文翻譯成中文文字，再輸出中文語音。其所依賴的，也是大模型對語音的處理能力、對聊天上下文的理解能力，這在過去很難想象。

　　在很多方面，中國企業已經進入無人區，AI耳機就是其中一例。這意味著，有很多問題需要摸索著解決。艾克思與阿裡雲的團隊互相配合，基本每天都會有一個小型會議，絕大多數問題當天能得到反饋。

　　“對於今天的硬件公司來說，自己去做大模型的基座研究沒有太大價值，因為更新迭代太快了。”公瑾告訴記者，“所以找到一個非常可信賴的、高水平大模型合作方，對我們至關重要”。

　　如今，雙方合作越來越成熟，已經可以用更快的方式、更低的成本將AI接入產品。公瑾認為，如果再做下一款AI耳機產品，研發周期將從過去的兩年，變成“頂多一兩個月”。

　　新“聊天搭子”

　　“賽博大舞台……”

　　北京市昌平區，中國移動園區內，這段語音在十平方米的辦公室裡此起彼伏地響起。辦公室裡，擺滿桌子、椅子、電腦和玩偶。此刻是早上十時，辦公室裡幾個年輕人擠在一起，每個人守著一張滿是玩具的辦公桌。

　　這裡是北京賽博創力科技有限公司，一家AI潮玩企業，也是一家初創並不久的中小企業。其創始人、首席執行官周羿旭告訴記者，公司隻有9個人，其中7個是00后，大多是技術人員。這位95后笑稱，自己是“整個團隊裡最老的”。

　　對於這個年輕的團隊來說，手辦、潮玩伴隨他們長大。如今，在AI時代來臨后，他們希望借助新技術，讓這些玩具成為更鮮活的陪伴。

　　巴掌大的底座上，周羿旭放上一個來自三星堆的青銅人面像文創。一放到底座上，它似乎就“活”了，開口說起話來，對於記者提的問題也都對答如流，仿佛它生來就該這麼說話。

　　將一隻“哆啦A夢”裡的大雄手辦放上去后，它開始用日語打招呼，本報記者提醒它說中文，立刻切換成了中文對話。此刻它的說話語氣和風格，與印象中的大雄毫無二致。

　　這些“對話”，對人來說近乎本能，但對AI來說，要實現對話的流暢自然，需要攻克語境理解、多輪對話、知識圖譜、實時響應等諸多難題。從“傾聽”到說出符合角色的話，都需要大量技術支持。

　　更為難得的是，就在這個巴掌大小的底座上，已經可以支持3000多個不同角色玩偶對話，支持50多種語言對話。只要有這款底座，再配上特制的角色貼紙，玩偶、擺件、手辦等都“活”了，隨時可以成為相關愛好者的“聊天搭子”。

　　事實上，最近一段時間以來，AI玩具日趨火爆。不少行業觀察者認為，AI玩具兼具教育與陪伴屬性，是具有真實需求的AI硬件落地方向。在這個領域，盡管只是中小企業，但賽博創力已經引起了不少人關注。就在過去兩個月中，他們的產品先后亮相巴塞羅那、東京等地的重要展會。

　　這些逼真的玩具，既誕生於這10平方米的辦公室，也有來自遠方的支持。

　　從去年六七月份開始，賽博創力就選擇了阿裡通義大模型和阿裡雲的雲計算服務器。合作過程中，在通義千問大模型的基礎上進行了諸多優化。周羿旭說，在這個過程中，來自阿裡雲的技術人員會幫助解決底層問題，然后再根據實際需求修改。

　　雙方溝通非常頻繁，也有著明確的分工。周羿旭說，阿裡有五六個不同的技術團隊在與賽博創力對接，既包括產品側也包括技術側，解決語音服務、大模型訓練等諸多工作。“我們團隊的工作是探索更好玩的應用場景，大模型的基礎能力則依賴阿裡，將它們視作水和電一樣的基礎設施。”

　　大模型支撐著諸多新玩法。比如，在賽博創力的APP上有一個功能，用戶可以用手機拍一張照片上傳，APP自動一鍵創建一個全新角色。在生成角色過程中需要完成的識別角色、定義性格等，都是大模型輔助用戶去完成的。

　　技術的不斷發展，也為AI玩具提供著越來越多的想象力，更多AI玩具正在雙方合作之下迅速開發。比如AI照相機，既可以拍照，也可以對話。周羿旭舉了個例子，小朋友可以拍下一個不認識的東西，詢問AI相機﹔或者，給爸爸拍張照，然后讓AI給照片加個胡子。“這個過程中，用到的不只是大語言模型，還有多模態相關的能力。”

　　“比起其他大模型，阿裡雲提供的是很全能、很完整的服務。對於我們來說，通義千問最先進的技術或者更新，我們都想去嘗試，隻為能讓玩具更好玩。”周羿旭說。

　　創業之路上，這個年輕的團隊飛快前進。今年4月，他們完成了“賽博大舞台”底座的量產，開始啟動試銷售。來自韓國、日本、印度等幾個國家的合作客戶，也正在積極推動產品海外落地。

　　在AI時代“觀星”

　　北京大屯路，奧林匹克公園西側不遠處，是中國科學院國家天文台。朴素的建筑裡，承載著諸多重大任務。牆上，挂著“中國天眼”FAST的照片，FAST運行和發展中心就在這裡。

　　作為綜合性國家天文研究機構，國家天文台一直走在技術探索與革新的前沿。如今，人工智能技術在現代天文學中正在發揮越來越重要的作用。

　　中國科學院大學天文與空間科學學院博士生、天文大模型“星語”項目組核心技術成員李瑀旸告訴記者，對於國家天文台的多項科學職能，AI都有很好的促進作用。

　　比如，在位於河北承德的國家天文台興隆觀測站，一名科學家的常規工作節奏可能是這樣——早上9時到12時觀測選源、晚上六時左右開始觀測並進行數據預處理，直到早上5時，一夜下來精疲力盡。如今，人工智能可以上午整合信息布置好任務，在不同時間節點調用工具完成相關流程。這背后，是天文大模型成功接入的近鄰星系巡天項目，可實現自主控制望遠鏡進行觀測、分析觀測結果，並給出下一步觀測建議。

　　再如，天文力量的調配。過去，由於天氣因素影響、軟硬件協議不同、台址所處時區等各種原因，天文望遠鏡存在“各自為戰”的情況。而正在開發的基於多智能體觀測組網，多望遠鏡的協同觀測能夠有可期的進步。

　　李瑀旸說，這種方式最開始是從愛好者級別的天文望遠鏡開始，今年逐步提升到中型望遠鏡，最后期望運用於更高級別的科學望遠鏡。

　　如今，AI支持的望遠鏡協同觀測方式正在走向世界。今年4月，在“人工智能賦能的天文學開放科學會議”上，國家天文台台長劉繼峰介紹了全球開放瞬變望遠鏡陣列（GOTTA）。這一陣列計劃構建覆蓋全球的百余台1米級廣角光學望遠鏡網絡，通過小時級高頻巡天監測，捕捉超新星、伽馬暴等極端宇宙現象的早期信號，揭示強引力場下的時空本質與宇宙演化規律。

　　自2016年以來，國家天文台和阿裡雲就已開始長期戰略合作，雙方共同開展跨領域的研究和應用合作，用計算賦能天文研究。人工智能時代的天文學，作為海量數據學科，提供了AI應用和驅動科學發現的最佳場景之一。

　　雙方在大模型方面的合作，一個重要節點是在2023年12月，阿裡通義千問720億參數大模型Qwen-72B宣布開源之際。在這一模型的基礎上，國家天文台成功打造了天文知識能力最強的大語言模型。

　　在李瑀旸看來，大模型開源能夠讓科學家能夠更專注於模型的應用，而不是花精力在模型訓練上。“從假設生成，到基於科學儀器或軟件的實驗，再到數據處理分析、產生新的假設，整個科研過程，大模型貫穿始終。”

　　前不久，國家天文台接入通義千問開源模型QwQ-32B。李瑀旸說，新模型核心價值在於模擬人類專家的復雜推理過程，不僅提升了輸出內容的質量，還使科研人員能夠直觀理解模型的思考路徑，從而評估結論的可靠性。

　　比如，接入QwQ-32B后的天文觀測助手“星語”，在望遠鏡觀測系統中可實現對觀測目標的自動排序、望遠鏡調度和生成數據報告，將觀測中的人工干預減少了90%。

　　還有科教應用。在漫長的發展歷史中，國家天文台積累了大量專家與各省市師生交互的記錄，這些高質量信息用於大模型訓練，產生了非常優秀的垂直領域大模型。如今，在通義千問全新模型幫助下，在天文科教平台上新增了多項功能，例如多智能體的跨學科圓桌等項目，旨在為20萬所中小學和廣大天文愛好者提供豐富的科教內容。

　　在AI支持下，“觀星”這件事正在呈現出全新的可能。

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