刚刚，又有20亿巨款砸向AI，产业场景里的AGI

白交 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

刚刚，20亿规模的新融资被官宣，砸向了AI。

AI+IoT方向的独角兽特斯联，再次被推至台前。

作为AI1.0时代就跻身独角兽的明星创业公司，特斯联是国内最早开启AI+物联网方向落地的企业，而面向生成式AI为核心的AI2.0时代，特斯联也明确了自己“模型+系统”的技术落地路径，并希望多个领域场景实现商业化。

今日官宣交割的新融资，就是这个方向和战略潜力得到认可的资本证明。

新融资详情

据官方公告，本轮融资由国际投资机构 AL Capital 与国内产业基金阳明股权投资基金共同领投，国家发改委旗下投资平台、福田资本、金地集团、重科控股、数字重庆、南昌政府平台公司、徐州产业基金、北科建集团、光大控股、商汤科技等新老股东一同跟投。

所募资金，计划用于完善具有多模态能力的领域大模型在园区、企业、经济、能源等多场景的应用，打造高灵活度、高性能的智算基础设施，构建技术壁垒，进一步在人工智能物联网领域的国际竞争格局中形成产业化、集群化效应。

特斯联方面还表示，大模型浪潮下，LLMs对世界的理解局限于单一语言模态。要实现对世界更完善的理解，本质上需要融合语言、图像、视频等多模态数据和知识，这是大模型发展的必然趋势。

为此，特斯联提出“大模型+系统”的产业落地路径——

即由与具体场景深度结合的领域模型切入，通过场景定义的系统,克服跨模态数据的建模难题，并由此使领域模型逐步具备跨模态能力，这是短期内大模型得以在场景中规模化落地的更快路径。

特斯联创始人兼CEO艾渝介绍：加快推动人工智能发展、培育新质生产力，不仅是科技高质量发展的必然要求，同时也是特斯联矢志不渝的内在研发动力。过往八年，通过将人工智能技术与实际场景结合并持续落地，特斯联积累了宝贵的实践经验，并交付了近万个项目。我们期待将前沿的技术真正落地，服务于国家、社会，创造实际的价值。也因此，我们收获了国内、国外众多头部企业、机构及生态伙伴的信任与支持。在企业的全新发展阶段，特斯联将进一步紧密跟随国家战略部署，通过持续不断推进业务发展，构建科技企业在国际层面的科技领导力，在大模型落地应用的国际竞争格局中，进一步形成产业化、集群化效应，回馈股东及合作伙伴对特斯联的鼎力支持。

除了产业落地成绩，特斯联还在展现技术研发的团队厚度。

目前特斯联产研团队由三位IEEE Fellow领衔，CTO华先胜博士、首席科学家邵岭博士及首席科学家杨旸博士，已连续四年入选全球前2%顶尖科学家榜单（World’s Top 2% Scientists）。当前特斯联在多模态人工智能领域、视觉与语言领域、人工智能医疗领域论文的总引用量位列全球首位。

特斯联认为，伴随大模型及生成式AI技术快速发展，针对激增的智能算力需求，打造新一代高效能、高灵活度的智算基础设施“绿色智算体” ，为客户构建软硬一体化的算力、数字化和智能化平台，并提供AIoT、企业、园区、经济、能源等领域大模型应用，构建完善的智能算力网络。面对超大规模智算需求，可支撑千亿级参数大模型训练的智能算力系统，能够提升训练效率，降低企业成本。

而更具体的技术方向上，特斯联提出了——

“模型+系统”技术路径

“大模型+系统”？

特斯联CTO、AI大牛华先胜从大模型技术的三个层次来解释。

底层是基础大模型，目前主要由大厂和少数创业公司在研发，成本很高。

第二层是领域模型和系统的融合，就是真正在产业当中能够跟已有的系统连起来，解决行业里面的具体问题。这一层是特斯联的主要选择的战场。

最上面一层就是根据大模型去做应用。

此外，多模态也是特斯联技术思路的一个特点，不同于现有大模型在语言、视觉方面的能力，还有同现实世界系统的连接与融合，比如一些IoT数据。这其实也是AIoT公司区别于其他AI领域公司本质所在。

基于这样的思路，特斯联进行了两个方面产业化实践。

一方面是领域大模型以及相关应用，比如园区、企业、经济、能源等方面的落地。

像经济模型，主要是预测城市或者城区的和经济的发展情况，包括未来趋势，相当于在原有的大数据处理、计算等能力集成了大模型技术。

另一个则是绿色智算体。

这个可以简单理解为可适应并赋能到更多领域的一体化智算平台，可支撑起千亿级参数大规模训练，帮助企业私有化部署，进而降低产业数字化的门槛。

华先胜更具象地形容，绿色智算体是解决四高问题——

算力的使用门槛高；数字化门槛高；智能化门槛高；能耗高。

华先胜透露，接下来他们将进一步完善AIoT基础大模型。

截至目前，特斯联解决方案已覆盖全球120座城市，落地上万项目，在重庆、武汉、德阳等地区创建了超级智慧园区。

此次融资体现了资本市场对于模型+系统技术路径的高度认可。

当然，大模型+产业的结合之路绝非坦途。不同行业的业务逻辑、数据特征千差万别，如何平衡通用性与定制化，如何在数据隐私与共享间寻求平衡，都需要AIGC企业在实践中不断摸索。

但毋庸置疑的是，生成式AI的新技术机遇，最大的场景在产业，最大的变革在产业，最大的红利更在产业。

AI玩家从技术出发向下落地，产业玩家从场景出发向上构建能力，供应与需求，在交融交汇。

而在AI+IoT，特别是产业IoT这端，特斯联已经率先立起了flag～