随着ChatGPT引起全球热潮，我们看到这类AI大模型技术比较热门的落地领域聚焦在办公平台、家庭、电商营销、社交文娱等多个方向，又进一步向下渗透到生产和生活的各个环节。这些场景大多数聚焦于线上，涉及内容创作和交互方式变革两个方向，但线下场景也有智能汽车、智能音箱等不错的落地载体。

短短两个月里，企业侧对大模型的引用已从简单的API接入进化到了基于场景需求的二次开发，从简单的对话功能升级为了结合语音、图像等多模态多终端的复杂交互。尽管还有很多产品和商业模式都不成熟，但也有不少应用展现出了商业化的雏形。

什么是“ChatGPT”

ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer，中文名：聊天生成型预训练变换模型），美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。

ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流。

ChatGPT能回答连续性的问题、承认自己的错误、质疑不正确的假设，甚至拒绝不合理的需求。

用户与ChatGPT之间的对话互动包括了普通聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等。

在使用过程中，用户提供的反馈对OpenAI也是最有价值的信息，可以不断训练语言模型，修正错误答案。

ChatGPT可以干什么？

简单来说，ChatGPT是一个可以与我们聊天的软件，它上知天文，下知地理，无论是语文、数学，还是英语、科学，对它来说都是小菜一碟。

不仅如此，ChatGPT还可以撰写邮件、论文、脚本，制定商业提案、创作诗歌、故事、音乐、电视剧，甚至敲代码、检查程序错误等等。

可以说，它是一款颠覆性的人工智能产品。

生成式AI

通过各种机器学习方法从数据中学习，进而生成全新的、完全原创的内容（如文字、图片、视频）的AI。这些生成的内容会和训练数据十分相似，但却不是简单地对学习数据进行复制，因此称其为生成式AI。生成式AI的能力是由基于大量数据进行预先训练的大模型提供的，它们是生成式AI应用的关键。通过对大模型进行微调，或者不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务。这些模型也可以通过学习面向特定领域的少量数据，生成面向特定行业的定制的基础模型。

大模型又称基础模型（Foundation Model），大模型参数规模最高可达百万亿级别，数据集达到TB量级。据报道，ChatGPT就包含了1750亿个参数，通过一个基于8000亿个单词的语料库（45TB的文本数据）进行训练。它正是通过对海量的语料或者图像进行知识抽取，对参数进行调整，从而才拥有强大的“智能”。大模型的门槛很高，是生成式AI应用普及的瓶颈之一。

丰富开发工具，加速AI应用落地

众所周知，生成式AI正在颠覆很多行业，从而影响很多人的工作和生活方式，程序开发正是其一。亚马逊云科技推出的AI编程助手Amazon CodeWhisperer能让开发人员更快地编写代码，从而把更多时间放到更有创造性的编程工作上。

Amazon CodeWhisperer还是一个具备安全扫描能力的AI编程助手，可以用于发现一些非常难以查找的漏洞，并且提出补救建议。比如，找出Web应用程序中的漏洞以及不符合加密库最佳实践的一些漏洞等。

为了帮助开发者以负责任的方式开发代码，CodeWhisperer会过滤掉一些可能认为有偏见或者不公平的代码。另外，客户可能还需要对开源代码进行一些评估，比如在正式商用时是否由许可授权的问题，CodeWhisperer还是一个可以对可疑的开源代码进行过滤和标记的编程助手。

专用AI芯片，降低算力成本

算力是人工智能应用的前提，对于生成式AI应用这一点体现得更为明显，尤其是采用大模型的生成式AI应用，模型参数多，需要的数据量大，这就意味着需要更大的存储空间、更多的计算资源、更高的带宽，这些最后都会归结到成本，进而限制生成式AI的普及。

人形机器人是什么

其实早在去年，马斯克就公布了人形机器人的演示，他表示这款人形机器人身高1.72米，体重56公斤，已经达到了很多成人的身材标准，最高可以以8km/h的速度进行运动，并为其配备了特斯拉的人工智能系统和自动驾驶摄像头。

此外，马斯克还提到这款现在名为擎天柱（Optimus）的机器人可以作为助手的角色，人类可以用机器人进行店铺经营、捡拾家居用品、购物等日常命令，代替人类完成体力劳动。马斯克也非常期待人形机器人的市场发展，还表示随着人形机器人的发展，汽车业务都有可能放在次要位置。

人形机器人领域现状

在科技以及产业的快速发展下，人工智能在社会上已经不是什么稀奇的东西了，早就已经进入了人们的学习、工作、生活等方方面面，成为了现代化生活的重要组成部分。

但回看这些已经大规模普及的人工智能应用，大多都是图文识别、文字识别、音视频识别、人脸识别等模块化、功能化的人工智能，在工业、制造领域基本上也是机械臂、四足机器人等流程、行动比较固化的专用机器人，酒店、餐饮、快递领域近些年应用的机器人虽然有了很多行动、语音、对话等方面的成长，但还是跟人们预想中的机器人有巨大差距。

人形机器人 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

说到这我想到了前些日子在知乎上看到的一个问题，大意是“AI到目前还没有落地推广，是受到了哪些阻碍”，虽然下方回答都在用各领域大规模应用的人工智能进行反驳，但也有不少回答提到了题主理解中的人工智能可能就是人性智能机器人，实际上，也只有超智能的人工智能本身以及人形智能机器人才真正符合人们心中的人工智能形象。

总之，种种因素的影响下，人形机器人在机器人领域、人工智能领域的高难度已经成为了社会各界的共识，所以马斯克公布自己的人形智能机器人才会引起这么发的反响。

人形机器人背后的万亿市场

其实各行各业已经大规模应用的人工智能已经说明了人工智能市场的庞大潜力，在人力成本越来越高，疫情、战争等事件影响效率以及社会需求不断变大的背景下，机器人的24小时工作、效率不会波动、没有意外事件影响等特性已经展现了未来市场的潜力，而这无疑为人形机器人的市场潜力打消了质疑。

市场需求 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

此外，上边我们提到的大多都是企业的模块化应用、或是工业上的部署，真正的消费、娱乐等领域还并未感受到机器人的影响，这是一个巨大的市场空白。事实上，人形机器人就像是现在的手机一样，在研发目标中是一个较全面的集成综合体，既能通过人类形态走进我们的生活，也能使用语音对话实现各种助手、聊天功能，还能进行家务代替专用扫地、刷碗等机器，更别提搬运、分拣等体力劳动方面的能力。

除了家庭市场，人形机器人还能在企业发展中起到辅助性的作用，比如说与现在企业信息化建设、数字化转型中的商业智能BI相结合，现在的商业智能BI虽然已经发挥了在企业中承上启下，统一储存数据、分类分级、指标标签、数据可视化等关键性作用，但在进行分析，辅助进行管理决策时还是比较依赖分析人才，那么人形机器人能否自动产出各种报表，利用强大的分析、复盘和预测能力判断决策信息，讲解市场、用户情况等，也是个很有意思的话题。