今年全球掀起“AI热潮”，AI赋能之下，各行各业正迎来一轮全新机遇。中国香港作为国际金融和贸易中心，也不断加大对数字技术的投入和布局。

近日，霞光SparkHub联合CINNOX在香港举办以“AI时代，香港的科技创新机遇”为主题的线下活动，邀请包括科大讯飞开放平台海外产品总监涂康宏、罗氏制药Informatic Partner Hans Lim以及CINNOX CEO&创始人 Peter Chan在内的多位内地及香港AI行业专家和相关企业代表，共同交流AI产业发展现状和前沿技术，并就香港市场的科技创新机遇、AI跨行业应用等议题展开讨论。

“霞光SparkHub”是霞光社ShineGlobal推出的系列线下交流会。今年以来，霞光SparkHub先后在东南亚、中东等全球多个市场开展多场线下活动，围绕社交娱乐、跨境电商等领域的热门议题，与全球专业人士展开深入交流，助力中国企业全球化。

今年，ChatGPT的问世无疑是AI领域的一次重大突破，引发了广泛关注和讨论，让AI行业更加火热，全球科技互联网企业纷纷布局发力大模型应用。据不完全统计，目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个，已有大模型数量超百家。

本次霞光SparkHub活动上，科大讯飞开放平台海外产品总监涂康宏与现场嘉宾分享了科大讯飞在大模型领域多年来的实践经验。

今年5月6日，科大讯飞发布了其自主研发的"讯飞星火大模型"。随后，该模型在6月9日升级至V1.5版本，增强了多轮对话和数学能力。8月15日，“星火认知大模型”V2.0版本发布，进一步加强了代码和多模态等能力，使其能够理解图像、视频等多种模态。

在新华社研究院中国企业发展研究中心发布的《人工智能大模型体验报告2.0》中，科大讯飞发布的“讯飞星火大模型”综合指数位列第一。

涂康宏和同事在活动现场演示了“讯飞星火认知大模型”V2.0版本的多项功能，包括文本生成、图像生成，甚至独立撰写代码等。

在演示中，涂康宏通过语音输入要求，让星火大模型生成一段“定制化”的贪吃蛇游戏代码。这本来需要产品经理和开发人员耗费多时才能完成，但星火大模型在接收要求后几分钟便顺畅撰写出了相关代码。

据悉，目前科大讯飞开放平台支撑了超过500万开发者，提供了591项不同的AI能力，包括语音识别、语音合成、自然语义理解、图像识别、文本识别、方言识别、多语种识别、大语言模型等。

而大模型落地教育、医疗、办公场景的产品应用，正在进一步解放生产力。

涂康宏介绍说，“星火认知大模型V2.0”，在企业服务领域将起到巨大的作用，其支持企业海量的数据库接入，配合语音合成、语音识别，将成为企业的一个24小时在线的超级客服或企业大脑。在与用户进行流畅的交互问答过程中，实时提供各类复杂的服务以及繁琐的信息。这是大模型技术最典型的应用场景，为用户提供了更加高效、便捷的服务体验。

涂康宏表示，科大讯飞将继续在大模型上保持自己的投入节奏，同时扩大开发者生态。10月24日，科大讯飞将发布最新版本的“星火认知大模型”，这一模型将在中文的通用领域全面超越ChatGPT，并在英文领域与之水平旗鼓相当。

如今，AI制药概念备受热捧。早在《药理科学趋势》杂志2019年发表的一篇来自IBM Watson Health AI团队的综述文章《临床试验设计中的人工智能》中，就指出AI可以加快药物临床试验的成功，从而助力破解“反摩尔定律”难题。

罗氏制药信息技术合伙人Hans Lim在分享中提到，通常情况下，一款癌症药物需要大约20年的研发时间才能上市，而这种药物可能仅能延长患者约5年的寿命。其中，药物研发从起步到第三阶段获得当地医药监管部门的审批，需要大约5到8年的时间。在第三阶段，通常需要进行大规模的临床试验，确保药物的安全性和疗效，这个过程需要上千人共同努力才能完成。

Hans Lim表示，若将AI应用于医药领域，则可以显著提高整个药物研发流程的效率，缩短20%以上的时间，同时减少大量人力，将药物更快地交付给患者。

他表示，罗氏制药正在积极将AI引入其治癌药物的研发过程。例如，在药物设计阶段，利用AI模拟和预测分子之间的相互作用，加速药物筛选过程；在临床试验阶段，借助AI分析临床数据，识别潜在的治疗风险等。

同时，罗氏还与多家AI企业达成合作关系，借助其技术，推动AI制药发展。例如，与AI公司Genesis Therapeutics在2020年达成多目标合作协议，利用Genesis Therapeutics的图形机器学习和药物发现专业知识，为多个疾病领域的治疗目标确定创新的候选药物。随后，罗氏还与Dyno Therapeutics达成合作许可协议，应用Dyno的CapsidMa平台为罗氏的产品组合开发下一代腺相关病毒载体，用于中枢神经系统疾病的基因治疗和肝脏导向治疗等。

此外，在疾病预防和治疗上，Hans Lim表示，罗氏制药目前正借助大数据分析，提升其诊疗水平。例如，通过分析大规模的健康数据，发现人群中潜在的疾病趋势；通过分析地理信息和疾病传播模式，更好地规划医疗资源分配；通过医疗数字化、患者热线以及RocheGPT，提供更好的医疗支持和咨询服务等。

但Hans Lim同时强调，AI是一把双刃剑，虽然合理应用可以有效地应对疾病，但过度使用却可能带来风险。因而，企业需要谨慎使用AI技术，因为每个决定都涉及对生命的责任。

目前，AI大多被应用于解决企业的局部问题，比如客服、销售等。而解决企业系统问题，提升每位员工的生产力，才能真正从根本上提升企业效率。这一过程中，在海量信息中如何关联并正确理解有效信息，是让信息发挥最大价值的基础。

CINNOX CEO&创始人Peter Chan在分享中表示，建立一个新的商业生态链，打破数据孤岛，实现数据全渠道关联、全感知交互，形成多维数据形态，是企业减轻外部风险影响的有效途径之一。数字本身是无序的，并且可能会导致数据处理的混乱和运算成本的增加，而通过关联等处理，使数字成为数据，成为有价值的信息，才能更好地指导业务。

“包括我们对信息的收集、学习和编辑能力，我们的系统需要能够支撑对关注行业的探索，捕捉其中的机会，把无序的变化变为有序的数据，基于客户的自然语言，对客户的特征画像不断加以描述，让企业更理解自己的客户。这是我们数据库的模式。”Peter Chan说。

Peter Chan认为，AI应该以人类思维逻辑为基础，模拟人的思维方式，在企业管理中使用的AI不仅需要具备人性，还要有个性，能够适应不同部门和员工的需求变化。CINNOX平台通过融合通信和端对端解决方案，将客户、员工等各个要素有机地连接在一个可视化的空间中。这不仅有助于促进团队协作，还能实现系统的高效连接以及人与机器的协同工作。

他举例CINNOX平台上的AI技术，可在短时间内预测客户意向，从而提高员工工作效率；平台还通过分析数据、理解数据之间的联系，为企业提供快速决策方案，提升整体业务运营效率。