在GPT-4发布并展示出更强的多模态能力后，国内企业也在加快生成式人工智能的布局。近日，360方面对其大模型发展方向进行了进一步说明，核心思路是同时推进底层技术研发与产品应用落地。
360创始人周鸿祎表示，公司将在生成式大语言模型领域采取“双线并进”的方式：一方面持续投入自研能力，打造自己的底层技术“发动机”；另一方面围绕实际应用场景加快产品和服务推出速度。
自研与应用同步推进
周鸿祎认为，国内发展GPT相关技术，不能只等待底层算法完全成熟后再进入市场，而应当在发展核心算法的同时，尽早抢占应用场景。
他以战斗机研发作比，指出在关键核心部件尚未完全成熟时，相关系统和整体平台的研发仍然可以同步推进。放到大模型领域也是一样，应用场景的建设同样需要大量工程化能力、商业化能力，以及数据清洗和人工标注等长期积累。如果一味等待技术追平更先进水平后再启动，可能会错失市场机会。
围绕三类用户展开布局
在具体业务方向上，360计划将人工智能技术与现有业务体系深度结合，发挥其在技术创新、工程化落地和场景融合方面的优势，面向个人用户、中小微企业以及政府和大型企业进行全面布局。
- 面向个人用户：计划参考智能搜索与大模型结合的产品路径，推出新一代智能搜索引擎，并围绕搜索场景延伸个人助理类产品。
- 面向中小微企业：将基于生成式大模型推出SaaS化垂直应用，例如与办公协作、企业沟通相关的工具，以帮助企业解决数字化转型中的效率问题。
- 面向政府及大型企业：将在数字安全能力基础上，结合安全AI模型，推进企业私有化AI服务，满足客户对私有知识库、数据资产和内部信息索引的需求。
现有能力为大模型落地提供基础
据了解，360在人工智能相关领域已有较长时间的技术积累，并参与国家新一代人工智能开放创新平台建设。依托其面向海量用户提供互联网服务的基础，公司在安全大数据、全网知识图谱、内容理解和场景融合等方面具备一定优势。
尤其在多模态算法能力方面，360已形成较为完整的技术体系，覆盖内容审核、文本抽取、数字安全、图片生成、视频推荐等多种音视频与图文理解模型。这些能力长期服务于大规模互联网业务场景，也为生成式大模型产品的落地提供了基础支撑。
周鸿祎还提到，360未来的大语言模型能力建设，一方面将依托自有知识产权和技术创新持续推进，另一方面也会综合利用现有技术体系，进一步提升产品的智能化水平。
