中科创达做了什么样的大模型？为什么选择做大模型？

Rubik 魔方大模型定位行业通用大模型，可赋能创达核心 OS 能 力。

1.创达做了什么样的大模型？

中科创达发布的 Rubik 魔方大模型家族可以分为多个部分： 1）基础大模型 Rubik Foundation Model Family：主要分为 Rubik Language 语言大模型、Rubik Edge 边缘侧大模型和 Rubik MultiModal 多模态大模型。 2）应用端模型：Rubik Studio、Rubik Auto、Rubik Device 和 Rubik Enterprise。 Rubik Studio Rubik Studio 是开发端的大模型。中科创达拥有丰富 的开发经验，在过去积累了几千次成功发布的 Package，有着几千 亿行的代码，通过整合可以把 Android 知识变成巨大知识库，为未 来整体的研发发挥巨大的价值。 Rubik Auto Rubik Auto 是适用于机器人的大模型。智能汽车也是 机器人的一种，在未来模型可能会在端侧运行或是进行云端的私有 化部署，可以满足客户的定制化需求。 Rubik Device 中科创达在智能硬件业务中拥有很强的竞争力。未 来 Rubik Device 能够成为终端设备的“大脑”，能将整个设备变成 机器人，形成场景智能中心。 Rubik Enterprise 中科创达一直进行全球化布局，在全球 15 个国 家和地区拥有研发中心和团队，能够支持世界各地客户的私有化部 署。同时创达的产品是软硬件一体。无论是推理还是都需要发挥中间件的基础能力，这本身就是创达具备的能力优势。这能够支持创 达的模型产品在边缘侧运行起来，为世界各国的业务伙伴赋能。

应用案例：创达结合应用端模型的 Rubik GeniusCanvas（天才画布） 产品表现出了可观的应用潜力。 Rubik GeniusCanvas 是一款面向设计 师的软件，其能力来源于 Rubik Studio 和 Kanzi 工具的结合。Rubik Studio 是基于大语言模型的智能编码工具，可以对设计师输入的文案进 行分析，理解含义并生成创意。随后结合 Kanzi 工具的能力生成创意方 案，大幅提升设计师的工作效率。 设计师可以基于 Rubik GeniusCanvas 完成概念创作、3D 元素设计、 交互与视觉、特效及场景制作和应用开发集成等设计步骤。概念创作 周期可以从原来的 3~4 周缩短至近 1 周，开发周期缩短超过 70%，而 在 3D 元素设计的周期可以由原来的 4~6 周缩短至近 3 天，周期缩短 超过 85%。

Rubik 并非传统意义上的“行业垂类模型”，而是结合通用行业数据训 练出的“行业通用大模型”。传统行业垂类模型是指针对某个具体的行 业领域（如金融、医疗、教育等）进行深度学习模型的训练和优化，以 在某个领域内解决特定问题，通过在 L0 级通用大模型上使用某个具体 行业领域的数据进行训练并调试，用以获得解决该领域的良好性能和效 果，例如彭博发布的 BloombergGPT 等；而创达的 Rubik 魔方大模型 是行业通用大模型是定位为 L0.5 级通用行业大模型，强调了针对一系 列特定领域和场景的通用性，而非单一垂类场景的大模型。

2.创达为什么选择做大模型？

创达始终秉持“技术为核心”的价值观，自研大模型符合其一向的技 术追求和战略选择。公司一直秉持“以技术为核心竞争力”的价值观， 在关键能力上进行卡位，形成生态优势，对于产业的技术趋势，技术布 局和产品规划进行了成功的战略选择；同时又以技术为技术，加速了在 技术、研发、产品、行业标准、体系认证、产业投资、客户开拓等领域 的全方位合作，不断提升公司核心竞争力。

创达及其行业用户对于 AI 的需求不能通过市面上 L0 级的模型来满足。 国内百度、华为、阿里、商汤、科大讯飞等数十家公司都有大模型研发 布局，但是这种基础设施型 L0 级大模型在 B 端行业应用中很难满足创 达和行业用户实际的需求：

1）在具体的开发场景下，通用语言模型的能力仍旧不足。以代码开发 为例，在使用 GitHub Copilot 的开发者中，有 90% 表示可以更快 地完成任务，其中 73% 的人能够更好地保持顺畅并节省精力。高 达 75% 的开发者在使用 Copilot 时感到更有成就感，并且能够专注 于工作，这种 AI 代码生成工具能够带来巨大的效率提升。目前中 国还没有类似 Github Copilot 的成熟代码生成工具。

满足行业用户数据安全和私有化部署模型的需求。以 ChatGPT 为 代表，金融行业企业很早就对 ChatGPT 进行了相关限制：2023 年 2 月，J.P Morgan、美国银行、花旗、富国银行等机构都表示会限 制员工对 ChatGPT 的使用。三星在员工接入使用 ChatGPT 后发生 了三起资料外泄事故，泄露的内容涉及源代码、产品良率以及会议 纪要等机密信息，随后三星电子禁止员工将 ChatGPT 等生成式人 工智能作为办公辅助工具。

2）对于机器人和智能汽车座舱域等场景，目前的通用语言模型难以进 行边缘侧部署。目前通用大模型对算力需求较大，因此多数都采用 云端部署模式，对于边缘侧场景的支持不够，难以满足相关需求。 中科创达布局边缘计算多年，推出了专为边缘计算应用场景设计和 研发的系列软硬件一体化产品——EBX 边缘智能站，算力可以覆盖 1.7TOPS 至 85TOPS。中科创达的大模型开发工作能够和相应计 算平台硬件结合，针对边缘侧场景提供更有效的落地方案。

大模型能够大规模降本增效，并能够全方位赋能创达的能力和产品。 通用 AI 模型的本质是一种工具，是未来人工智能时代的基础设施。部 署在云端时，大模型是一种 PaaS 能力；而部署在终端时，最终将化为 一种操作系统的能力。创达的核心能力是平台化、工具化的“适配”能 力，是在为终端厂商、芯片厂商和应用端用户提供技术支持与服务。 AI 的发展和应用能够全方位增强创达的 OS 开发能力，大大提升开发 的效率，最终实现操作系统维度上的“Smart to Intelligence”。

AI 模型也能够全面赋能创达的产品线。目前中科创达魔方 Rubik 大模 型，和既有的产品、业务都在密切融合，并已经在智能助理、边缘 AI 中得以应用。在智能助手方面，通过大模型训练，智能助理成为了能够 自由对话的智能销售机器人，可以自主回答客户关于企业及产品的各种 问题，为企业营销及客户拓展提供了新的助力。在边缘 AI 方面,大模型 提升了边缘计算在自然语言、图形图像处理、个性化推荐等领域的准确 性与效率。