大模型应用成本降到千元级，云天励飞发布深目AI模盒

3月28日，云天励飞举办AI大模型产品发布会，正式发布“深目”AI模盒，还与鹏城实验室、之江实验室、中国电子、华为、华润数科等单位成立“深目2.0”生态联盟，共同探索更多大模型落地应用路径。

云天励飞董事长兼CEO陈宁在发布会上提到：未来3年，全球80%的企业都将使用大模型。但是，要训练专属大模型，不仅需要大算力、大数据，还需要大量顶尖人才。大模型一次训练成本在千万级，主流的训推一体机价格普遍在百万元，绝大多数企业都无法承担这样高昂的成本。

为了能够让大模型“平民化”，成为人人都可用的产品，云天励飞推出了“深目”AI模盒。

这款产品售价在千元级，用单手就能托起，可实现算法场景覆盖超过90%、算法精度超过90%，使用成本降低90%，让人人都能够根据自身场景需求，利用大模型能力，训练出可实战应用的算法。

以店外经营为例，这是城市治理中最常见的问题之一。当用户需要训练识别算法时，可以直接使用平台现成的算法对目标进行识别。用户只需要对识别结果标记“正确”和“误报”，算法精度就能通过自学习快速提升。通过这样的过程，算法精度通过１次训练就能得到显著提升，经过１周迭代后算法精度可超过90%。

天灾人祸等极端场景识别训练的数据几乎空白，面对这样“无数据”的情况，用户该如何训练算法？

以加油站场景的吸烟识别为例，这类行为的数据极难获取，因为这类危险行为往往伴随着不可挽回的后果。而平台能够利用大模型能力，以加油站为背景，生成在该环境抽烟行为的人物，并将数据用于算法训练中，填补训练数据的空白。

使用AI合成数据来训练算法，不仅能够填补数据空白，还能够规避隐私安全等问题，已经逐渐成为大模型时代下训练新算法和提升算法精度的一条重要路径。

大型购物中心一般没有统一的结算中心，购物中心难以掌握逛街顾客是否消费，也难以评估营销活动对实际消费转化的效果。而顾客是否提购物袋，是大型商场判断顾客是否消费的重要标准之一。但是，各品牌购物袋的大小、颜色均不统一；而且难以与顾客的背包区分，算法难以精准识别。

但在云天励飞的算法训练平台上，借助场景自适应能力，能够实现“千店千袋”的识别。首先，用户需要调用“拎手提袋识别”算法，识别所有的手提袋，再基于识别结果进行特定手提袋的识别训练，从而衍生出特定手提袋的识别算法，最后即可实现专用门店手提袋的精准识别。

云天励飞还发出了2个“福利”。一是“云天天书-2.0-68B”版本免费向合作伙伴开放，二是预订“深目”AI模盒，开放50个邀约测试限额。

南方+记者 郜小平