打造中国版 ChatGPT，国内有哪些学术力量能抢滩？

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OpenAI 现已经成为全球人工智能领域的追击目标。

继谷歌献上「Bard」后，中国科技圈也开始沸腾，原本苦哈哈的自然语言处理科研团队，如今成了大家的香饽饽。一场关于资本与人才的竞争已经拉开。

「打造中国版 ChatGPT」，在王慧文的英雄帖中传出，一传十、十传百，成为中国 AI 从业者的共同目标。

然而，无论近日来关于 ChatGPT 的讨论有多火热，我们都要直视一个残酷的现实：在追击 OpenAI 的这场竞技中，最终能攻上光明顶的团队并不多。

一方面是成本高昂，「炼」大模型的资金只是打造 ChatGPT 的入场券；另一方面，则是能训练大模型的人才有限。大模型是 OpenAI 打造 ChatGPT 的技术基石，能否找到适合的人，也极为关键。

大模型必然是一个产学研合力的方向，ChatGPT 的入局者要想取胜，不仅要有顶尖科学家，还需要有对政商环境有理解、有经验的运营团队，也要有在资本市场有号召力、愿意 All in 的明星创业者加入。

本篇旨在从学术研究的角度出发，对国内各大潜在力量在这一波 ChatGPT 竞赛中的位置进行盘点。

1 高校力量：清华一骑绝尘

在一众高校中，清华大学的位置当属最前。

清华是国内自然语言处理领域（NLP）的学术研究重地，其 NLP 的研究历史深厚，研究队伍庞大，有唐杰、孙茂松、刘知远、黄民烈等知名学者坐镇，他们近年在语言大模型领域的工作十分突出。而且，各大厂的大模型领头人中，也有多位是清华子弟，如京东集团副总裁何晓冬、华为云人工智能领域首席科学家田奇等。

梳理下来，清华系追赶这一波 ChatGPT 的潜在力量主要有三支：一是知识工程实验室（KEG），由李涓子和她的弟子唐杰带队；二是自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP），学术带头人为孙茂松，团队主力刘知远是其门下高徒；三是交互式人工智能课题组（CoAI），由朱小燕及其学生黄民烈共同领导。

清华唐杰

在上一波炼大模型热潮中，清华大学计算机系教授唐杰是最突出的学术代表之一。2020 年，他聚合北京高校，领衔研发了智源研究院的「悟道」1.0 和 2.0 大模型。

唐杰

同时，唐杰也是一个十分注重产学研结合与大模型生态建设的学者。2019 年，依托明星产品AMnier 和知识工程实验室的技术成果，唐杰与李涓子带领成立了智谱 AI。现公司团队有唐杰的多位学生，都是参与「悟道」2.0 的主力。

唐杰是数据挖掘方向出身，李涓子则是知识图谱方向著名学者，这决定了智谱 AI 做大模型的特色是“数据+知识”。去年，智谱 AI 发布了双语千亿大模型 GLM-130B，并以开源开放的形式供研究机构或个人免费下载使用。

GLM-130B 采用了 KEG 实验室在 2021 年提出的 GLM 模型架构，在多个任务上性能优于 OpenAI 的 GPT-3 模型。通过模型量化技术，唐杰团队还提高了模型的易用性，降低了计算成本，GLM-130B 可在一台 A 100 或 V100 服务器上进行推理。

此外，唐杰团队还与多家大企业建立交流与联系，支持企业开发大模型，比如阿里的 M6。唐杰的学生杨植麟是 NLP 创业公司循环智能的联合创始人，也参与了华为“盘古”大模型的研发工作。

据内部人员透露，目前智谱 AI 已经在研究类 ChatGPT 产品，将于近两个月内推出。

清华孙茂松、刘知远

从 NLP 的学科方向上看，清华系中最为“根正苗红”的一支是孙茂松、刘知远团队。

清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP），是国内最早开展 NLP 研究、且极具影响力的科研单位。实验室于 20 世纪 70 年代末成立之初，由中国 NLP 开山人物黄昌宁带领，ACL Fellow 孙茂松是他的学生，刘知远则是孙茂松的学生。

孙茂松（左）、刘知远（右）

THUNLP 在 NLP 领域积累深厚，曾于 2015 年发布中文诗歌生成系统「九歌」，基于大量人类创作诗歌进行训练，在学界和业界引起广泛关注。

在语言大模型方面，孙茂松、刘知远团队从 2018 年跟进预训练范式，2019 年初发布了 ERNIE 语言模型（与同时期百度版 ERNIE 同名），之后研发了 CPM 模型，是智源研究院「悟道·文源」的前身。

孙茂松、刘知远及其门下毕业的学生，在 NLP 和大模型领域已孵化了多个公司。包括涂存超于 2017 年创立的幂律智能，专注于 NLP 在法律领域的应用；岂凡超于 2022 年成立的深言科技，致力于以自研中文大模型构建工业级中文信息处理引擎。

另外还有曾国洋去年创立的面壁智能，专注于大模型加速与应用落地，公司团队为「悟道·文源」的主干成员。他们联合 THUNLP 与智源研究院语言大模型技术创新中心发起了 OpenBMB 开源社区，推出了 CPM-Live 百亿中文大模型直播训练项目，以及大模型全流程加速工具。

在 ChatGPT这一波中，THUNLP 一脉的优势在于其 NLP 学术成果多，且有大模型的研发经验，挑战在于工程化和商业化。

聆心智能黄民烈

ChatGPT 作为一个聊天机器人，其背后有对话系统技术做支撑，在这一方向上，清华大学交互式人工智（CoAI）课题组的研究十分突出。

CoAI 由朱小燕和她的学生黄民烈坐镇。黄民烈是对话式人工智能领域的专家，著有《现代自然语言生成》一书，此前也参与了智源「悟道」大模型的研发。

黄民烈

黄民烈也是清华系学者中下场创业的一员，他于 2021 年创立了「聆心智能」。基于大模型和对话系统的研究基础，黄民烈选择了心理咨询聊天机器人赛道。2022年，他的团队推出了一个名为「AI 乌托邦」的交互机器人，用户可以定制 AI 角色，与机器人进行深入对话。

作为国内为数不多有实力训练大模型的团队之一，黄民烈在近日完成 Pre-A 轮融资后称，相比 ChatGPT，他们更希望将「聆心智能」定位为「中国的 Character AI」——在文本生成的基础上，为用户提供情感的陪伴。据了解，其团队在心理健康领域已积累海量优质训练数据，模型参数量超 30 亿。

2 大厂系

在国内互联网大厂中，在大模型方面领先的第一梯队包括百度、阿里、京东与华为。除此之外，这一波宣布入场研发 ChatGPT 的互联网公司还有腾讯、字节跳动、快手、360、科大讯飞、网易等。在军备竞赛般的 ChatGPT 研发中，大厂的钞能力无疑占有绝对优势。

有行业人士评价，目前 360 在内的一些大厂在类 ChatGPT 技术上的各项指标只能达到略强于 GPT-2 的水平，与当前的 ChatGPT 相比尚有代差的落后，在语言大模型上属于赤手空拳上阵（如快手、科大讯飞、网易等），所以，类 ChatGPT 测试版的推出时间以及实际效果均存在重大不确定性。

百度文心大模型

在自然语言处理领域，百度是一众大厂中技术积累历史最长的一个。

百度文心大模型的研发由 CTO 王海峰带队。在「文心一言」项目中，王海峰也是担任总指挥，另有核心成员吴甜（百度集团副总裁、飞桨平台研发领衔人物）与吴华（百度技术委员会主席、百度翻译技术团队创始人之一）。

王海峰

百度是国内最早深耕预训练模型研发的团队之一，2019 年就发布了中文效果超越 BERT 的 ERNIE 1.0 和 2.0 模型；2021 年 7 月发布的 ERNIE 3.0，在 SuperGLUE 上超越了GPT-3；同年发布的“鹏程-百度·文心”（ERNIE 3.0 Titan）则是首个知识增强千亿级大模型。

“知识增强”是文心系列所走的技术路线，即引入语言知识和世界知识等，从大规模知识图谱和海量数据中融合学习，以提升大模型的学习效率和可解释性。

2021 年，百度还推出一款名为 PLATO 的对话机器人，模型基础是百亿参数对话生成大模型 PLATO-XL。

百度的优势在于其丰富的搜索语料数据，深耕 AI 研究多年的用户数据，并有百度飞桨深度学习平台、自研芯片加持。

微软与谷歌激烈开战之后，百度是国内最早宣布其研发类 ChatGPT 产品（「文心一言」）计划的团队之一。内部人员透露，其产品形态或为独立入口，或效仿微软 Bing、与百度搜索入口联通。

阿里通义大模型

阿里巴巴达摩院从 2021 年入局大模型，参与了智源研究院「悟道·文汇」大模型的研发，后推出纯文本预训练语言模型 PLUG（270亿参数），完全参照 GPT-3 的架构，集语言理解与生成能力于一身，水平接近 GPT-3。

达摩院原智能计算实验室成员杨红霞（已于去年离职）与清华唐杰团队合作研发的 M6 多模态大模型系列，参数也从百亿升至十万亿。

在现任达摩院副院长周靖人的主导下，达摩院于去年 9 月推出了目前阿里大模型成果的集大成之作，即“通义”大模型。

周靖人

「通义」大模型首次统一了模态、架构和任务，其背后的技术支撑是统一学习范式 OFA。

去年，为推进中文大模型的开源生态建设，达摩院还推出了 AI 模型开源社区「魔搭」（Model Scope），在业界引起巨大反响。

日前，达摩院已确认其正在研发基于「通义」大模型的阿里版 ChatGPT，除了文本生成外，还具备绘画功能。据了解，其类 ChatGPT 产品将和钉钉深度结合。

京东言犀大模型

京东从 2020 年开始研究 AI 文本生成，用以支持京东商城商品页面描述的生成。有消息透露，京东商城页面中，20% 的产品介绍都是由 AI 团队用 NLP 技术生成。期间，由于 NLP 技术的整体消沉，研发受阻，但后来京东又重新重视，推出了言犀大模型。

2018 年从微软离开加入京东的何晓冬，是现任京东集团副总裁、京东 AI 研究院执行院长，也是如今京东大模型研究团队的带头人。

何晓冬

2021 年，他与原京东 AI 掌门人周博文（已于 2021 年 11 月离职）带队，在京东言犀篇平台上研发了领域性模型 K-PLUG。该模型与京东的电商场景紧密结合，从电商领域特定知识中学习，能够自动生成商品文案。

京东目前还没有千亿级参数的大模型，K-PLUG 也只有 10 亿参数，但这次京东云言犀平台也宣布入局，将推出 ChatGPT 产品「ChatJD」，且强调其“产业版”色彩。

华为盘古大模型

华为的计算资源为其研究大模型提供了天然优势。

华为从 2020 年开始布局大模型，带头人是田奇（IEEE Fellow、国际欧亚科学院院士）。

田奇

2020 年 3 月，他加入华为云担华为云人工智能领域首席科学家，同年夏 GPT-3 问世之后，他就立即组建团队，开始了盘古大模型的研发。华为因此成为 2020 年最早参与大模型竞赛的大厂之一。

基于昇腾 AI，与鹏程实验室、循环智能合作，华为于 2021 年 4 月发布了「盘古」系列大模型，包括中文语言、视觉、多模态、科学计算四个大模型。

盘古 NLP 大模型是业界首个千亿级生成和理解中文大模型。在预训练阶段就学习了 40 TB 的中文文本数据，包括细分行业的小样本数据。在模型结构上，盘古采用 Encode 和 Decode 的架构，保证了其在生成和理解上的性能。

华为有千亿模型的研发经验，也有强大的计算资源，但这次其发声甚少，尚未明确是否会研发类 ChatGPT 产品。

3 学术初创派

ChatGPT 带来的这一波 AI 商业化热潮有着极高的技术壁垒，同时也给了科学家们下场创业的巨大机遇。

如澜舟科技创始人周明、IDEA 研究院讲席科学家张家兴、西湖心辰蓝振忠、衔远科技创始人周伯文等人，都是学术初创派的代表。

对他们而言，要在未来的 ChatGPT 商业战中取胜，还需要补强工程化和市场运营的能力。就像张家兴和蓝振忠，已经在为他们的研发团队寻找一个 CEO。

此外，我们还能观察到两种入局模式：一种是以强大的技术能力为基础，去弥补商业化方面的短板；另一种是商业化经验丰富的大佬下场，吸引技术人才来组队。

最终哪种模式能走得更成功，我们拭目以待。

澜舟科技周明

在上一轮大模型堆参数的潮流正当火热之时，周明独辟蹊径，为其初创公司澜舟科技选择了一条轻量化大模型的路线。

2021 年 6 月，周明成立澜舟科技，在紧接着的 7 月，他的团队就发布了十亿参数的「孟子」模型，效果可比肩千亿大模型。

这是周明在学术界和产业界两开花的结果。

周明

周明是NLP 领域极具影响力的华人科学家之一。他于 1991 年从哈工大博士毕业，是百度 CTO 王海峰的同门师兄弟，哈尔滨工业大学教授、NLP 泰斗李生的高徒。博士期间，周明曾研制出中国第一个中英翻译系统。

毕业后，周明先是进入清华大学任职任教，并在 1999 年被微软亚洲研究院（MSRA）创始院长李开复挖走，2001 年起担任 NLP 组主任，后升任微软亚研副院长。

在 MSRA 期间，周明在 NLP 技术的产业化上成果颇多，他参与带队的 ACL 顶会论文超过百篇，相关技术还应用到了 Windows、Office、Azure、微软小冰等世界级产品中。

2020 年，周明决心以一种新的方式寻求学术界与工业界的合作，就结束了在微软工作的 21 年生涯，加入了李开复创办的创新工场人工智能工程院，担任首席科学家，并开始孵化一个创业团队，最终成立澜舟科技。

据官方消息，澜舟科技将凭借其类 ChatGPT 底层技术的语言大模型，与拥有海量数据的中文在线合作，打造国产 ChatGPT。周明团队是会继续走轻量化模型路线，还是转向做千亿级以上大模型来作为技术支撑，尚不得知。

衔远科技周伯文

2022 年，周伯文回到学术界，加盟清华大学，担任电子工程系长聘教授、清华大学惠妍讲席教授，以及电子系协同交互智能研究中心主任。

同时，周伯文还是一个新创业者。2021 年底，他卸任京东集团高级副总裁，离职创立了衔远科技。

周伯文

周伯文是中国科学大学少年班毕业，博士在科罗拉多大学波尔德分校就读。毕业后他进入 IBM 工作，曾任 IBM Research 人工智能基础研究院（AI Foundations）院长、IBM Watson Group 首席科学家、IBM 杰出工程师等。2017 年，周伯文加入京东，出任京东集团副总裁，负责京东的 AI 研究。

NLP、多模态、人机对话等都是周伯文深耕多年的领域。他提出的自注意力融合多头机制的自然语言表征机理后来成为Transformer架构的核心思想之一，还提出了 AIGC 领域的两个自然语言生成模型架构与算法。2020 年，他当选 IEEE Fellow。

在周伯文看来，ChatGPT 的核心进展是人的协同和交互学习的提升而非模型变大，而且，ChatGPT 未来必将演变成多模态，这也正是他领导的协同交互智能研究中心的重点研究方向。

而在衔远科技，周伯文也已经实现了一些 AIGC 的应用，如使用生成式人工智能加速以消费者和市场为中心的实时创新、提升 sku 创新成功率。