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从CV到LLM：AI创业者的战略转型与思考

吴前锐·2026-08-16·阅读 22 GEO检测（免费）
计算机视觉大语言模型AI转型
|难度：普通|阅读约 15 分钟

1. 从计算机视觉到大语言模型：一位AI创业老兵的转型思考

2026年初，印奇正式出任阶跃星辰董事长，这位在AI领域深耕15年的创业者，正经历着从计算机视觉（CV）到大语言模型（LLM）的战略转型。作为旷视科技联合创始人、千里科技董事长，印奇此次身份转变背后，折射出中国AI产业从1.0到2.0时代的深刻变革。

1.1 双重身份的战略协同

印奇目前同时担任千里科技和阶跃星辰两家公司的董事长，这种双重身份并非偶然。千里科技专注于AI与汽车的结合，包括智能驾驶、智能座舱以及未来机器人技术；而阶跃星辰则聚焦基础大模型的研发。两者形成"终端应用+基础模型"的协同关系：

  • 千里科技：作为应用层公司，提供具体的商业化场景和终端产品
  • 阶跃星辰：作为基础层公司，提供核心的AI能力和模型支撑

这种架构设计反映了印奇对AI产业发展的判断：未来的AI竞争将是"大脑"（基础模型）与"躯干"（终端应用）的协同竞争。正如他在访谈中所言："千里构建的是以车为核心的AI智能化应用场景，而阶跃更像是支撑它的基础模型——大脑和AI的底层能力。"

1.2 从CV到LLM：技术路线的战略转向

印奇的职业轨迹映射了AI技术的主流变迁：

  1. 早期阶段（2011-2022）：专注于计算机视觉领域，通过旷视科技推动深度学习在CV中的应用
  2. 转折点（2022年底）：ChatGPT的发布引发对大语言模型的重新认知
  3. 转型阶段（2023-2026）：深度参与阶跃星辰的创立，全面转向大模型研发

这种转型并非简单的技术跟风，而是基于对AI发展本质的深刻理解。印奇最初认为ChatGPT只是语言领域的局部变革，但半年后意识到："大语言模型其实是各个领域最底层的技术，包括语言、多模态甚至物理世界。"

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2. 大模型竞赛的残酷现实：资源、速度与泡沫

2.1 "有史以来最激烈的科技竞争"

印奇将当前的大模型竞争形容为"有史以来最激烈的科技竞争"，主要体现在三个维度：

  1. 人才密度：全球最聪明的人才都聚集在这一领域
  2. 资源投入：研发资金规模创历史新高
  3. 商业化不确定性：技术快速迭代导致商业化路径不明确

这种竞争的残酷性还体现在技术链条的长度上：从原始技术创新→技术产品化→商业化→商业模式闭环，每个环节都在快速变化。正如印奇所说："就像建房子一样，底层技术一直在变革，导致上面的产品甚至商业化都要不断推倒重来。"

2.2 行业泡沫与人才争夺

大模型竞赛催生了明显的行业泡沫，主要体现在：

  • 公司估值泡沫：大量资金涌入导致估值虚高
  • 人才薪酬泡沫：核心研发人员薪资暴涨5-10倍

印奇透露："中国优秀的AI人才在美国基本就是人民币换美金的同等package水平。"这种人才争夺战加剧了行业竞争，也抬高了创业公司的运营成本。

2.3 淘汰赛进程：赛程过半

大模型行业已经进入残酷的淘汰阶段：

  1. 初期（2023年）：所谓"大模型六小虎"并存
  2. 中期（2026年）：仅剩少数几家头部公司
  3. 未来（2026-2029）：将决出最终胜者

印奇判断当前赛程已经过半，未来三年将是决定性的窗口期。能够存活下来的公司需要同时具备：技术领先优势、可持续的商业化路径和强大的资金支持。

3. 大模型商业化的战略选择：排除法与软硬结合

3.1 商业模式排除法

印奇提出了清晰的商业模式排除法，认为基础模型公司有两条走不通的路：

  1. 基模+To B：基础模型投入巨大，而To B商业化周期长、收入上限有限

    • 年投入至少30亿人民币，持续3-5年
    • To B业务难以支撑如此高的研发成本

  2. 基模+纯C端软件：互联网大厂已占据优势

    • 大厂拥有用户、数据和成熟的产品生态
    • 创业公司难以构建数据飞轮和网络效应

3.2 阶跃星辰的选择：AI+终端软硬一体

基于上述排除法，阶跃星辰选择了第三条路径：围绕软硬结合的场景，面向C端做商业化。这一战略的核心逻辑在于：

  1. 硬件重要性提升：未来AI Agent需要具象化的硬件载体
  2. 硬件市场分散：不像软件市场容易垄断，硬件可以有多种品类
  3. AI重新定义交互：突破屏幕限制，创造新的交互方式

印奇特别强调："模型一定是winner takes all，但硬件不是。这也是为什么我们会选择软硬结合这条路。"

3.3 落地场景：从汽车开始

阶跃星辰的商业化将分阶段推进：

  1. 第一阶段：汽车场景

    • 智能驾驶：VLA模型、多模态模型、世界模型
    • 智能座舱：超级助手功能，优于手机体验

  2. 第二阶段：手持和穿戴设备

    • 非手机形态的创新硬件
    • 千万级出货量的新型终端

这种场景选择反映了印奇对物理世界数据的重视："物理空间的数据收集和注入需要5-7年时间，而汽车是目前最好的物理数据来源之一。"

4. 技术战略：基模、全模态与VLA

4.1 阶跃星辰的三大技术关键词

  1. 基模（Foundation Model）：

    • 坚持基础模型研发，保持世界一流水平
    • 未来三年投入巨资维持技术领先

  2. 全模态：

    • 文字、语音、图像多模态融合
    • 为人机交互提供综合感知能力

  3. VLA（Vision-Language-Action）：

    • 整合视觉、语言和行动数据
    • 特别适用于汽车、机器人等终端

印奇强调："这三个关键词代表了阶跃模型的核心定位，也是我们的差异化优势。"

4.2 物理数据的重要性

与纯数字空间的数据相比，物理世界数据具有独特价值：

  1. 当前问题：语言模型在物理逻辑上容易出错
  2. 数据来源：
    • 智能汽车：大尺度室外空间数据
    • 机器人：精细化人机交互数据
    • 穿戴设备：连续多传感器数据
  3. 挑战：机器人数据收集仍处于早期阶段

印奇判断："机器人现在可能处于GPT-1、GPT-2的水平，还有很长的路要走。"

5. 组织变革：打造大模型时代的战斗力

5.1 研发组织的三大变革

为应对大模型竞赛的挑战，阶跃星辰进行了组织架构调整：

  1. 算法工程一体化：

    • 整合算法和工程团队
    • 提升研发效率和协同能力

  2. 数据直接汇报算法：

    • 数据团队向算法负责人汇报
    • 确保数据质量与模型需求高度匹配

  3. One Model多场景协同：

    • 单一模型覆盖多个应用场景
    • 建立场景间的协同机制

印奇认为："研发需要有更强更快的组织战斗力，这在大模型时代至关重要。"

5.2 千里科技的后发战略

与阶跃星辰的先发优势不同，千里科技采取后发策略：

  1. 技术路径已清晰：模型驱动的特斯拉路径成为主流
  2. 商业模式已明朗：新能源车行业格局基本确定
  3. 窗口期短暂：未来三年是最后机会

印奇坦言："后发比拼的是执行力，需要很快拿出结果。幸运的是，目前进展还不错。"

5.3 智驾行业格局判断

印奇对智能驾驶行业的预测：

  1. 高度头部化：最终剩3-4家核心供应商
    • 华为作为领头羊
    • 2-3家主要竞争者
  2. 与座舱的区别：
    • 智驾是安全件，可能由Tier 1主导
    • 座舱更个性化，车企自研比例高
  3. 竞争关键：规模效应和技术实力

6. 与巨头的竞争策略：专注与差异化

6.1 应对字节和华为的竞争

面对字节跳动（互联网向下延伸）和华为（硬件向上生长）两大巨头，阶跃星辰的策略是：

  1. 专注核心优势：AI原生团队的技术能力
  2. 差异化竞争：不正面抗衡，而是寻找特定切口
  3. 生态协同：利用千里和阶跃的协同效应

印奇强调："创业公司竞争的不是整个字节或华为，而是与他们局部部队的竞争。"

6.2 不同文化的组织管理

同时管理千里科技和阶跃星辰两家文化不同的公司，印奇的做法是：

  1. 保持组织独立性：避免文化冲突
  2. 建立协同机制：促进技术共享和业务合作
  3. 二元平衡：像太极阴阳一样保持动态平衡

他认为："不同文化的组织应该相对独立，否则会变成从任何角度都不够优秀的组织。"

7. AI的本质思考与未来展望

7.1 ChatGPT不是终极形态

印奇对当前AI产品形态的判断：

  1. ChatGPT的局限性：对话框交互不自然
  2. 阶段性产品：更像是模型的demo而非最终形态
  3. 未来方向：更自然的交互方式（如语音）

他认为："如何用AI大模型取代搜索是确定的，但产品形态还不明朗。"

7.2 为什么选择AI？

印奇投身AI领域的深层动机：

  1. 解决本质问题：探索智能的本质、生命的起源
  2. 持续变革：AI技术不断突破带来新挑战
  3. 人生意义：追求足够重要的问题

对他而言，"AI会解决人类很多本质的思考，这可以成为生命的意义。"

7.3 从理想主义到现实主义

对比十年前后的变化：

  1. 认知更全面：对困难有更准确的判断
  2. 表达更审慎：不做过度承诺
  3. 本质未变：对AI的热情和信念依旧

印奇总结："可能表达方式更成熟了，但本质没有太大变化。"

8. 中国大模型产业的挑战与机遇

8.1 技术层面的挑战

  1. 算力限制：高端芯片获取困难
  2. 数据质量：中文高质量数据相对匮乏
  3. 原创研究：多数工作仍处于跟随状态

8.2 商业化的机遇

  1. 垂直领域应用：金融、医疗、教育等专业场景
  2. 硬件结合：汽车、家居、穿戴设备等终端
  3. 企业服务：定制化的AI解决方案

8.3 人才竞争的策略

  1. 培养本土人才：加强基础研究和工程实践
  2. 差异化激励：不仅是高薪，还有技术挑战和发展空间
  3. 全球视野：吸引海外优秀华人科学家回国

9. 给AI创业者的建议

基于15年AI创业经验，印奇的建议：

  1. 技术判断：区分本质突破与短期热点
  2. 商业化路径：尽早验证商业模式
  3. 资源分配：平衡长期研发与短期生存
  4. 团队建设：找到志同道合的核心团队
  5. 心理准备：应对高度不确定性和激烈竞争

10. 未来三年的关键战役

印奇展望2026-2029年的重点：

  1. 技术层面：保持基础模型的世界一流水平
  2. 产品层面：推出成功的AI硬件产品
  3. 商业层面：实现至少一个场景的规模化盈利
  4. 人才层面：吸引和培养顶尖AI人才
  5. 生态层面：构建健康的开发者生态

这场AI竞赛远未结束，但格局正在逐渐清晰。阶跃星辰能否在印奇的带领下，成为中国基础模型领域的重要力量，未来三年将是关键考验。

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图像金字塔是计算机视觉中处理多尺度问题的核心技术，通过高斯模糊和降采样构建层次化表示。其核心原理在于利用高斯核卷积实现尺度空间变换，保留不同层次的特征信息。在工程实践中，OpenCV提供了pyrDown/pyrUp等高效实现，广泛应用于目标检测、图像融合等场景。特别是在人脸识别和医疗影像处理中，结合拉普拉斯金字塔能有效提升算法鲁棒性。通过CUDA加速和内存优化，金字塔处理速度可提升5倍以上，成为现代视觉系统不可或缺的基础组件。
AI芯片设计：架构演进与异构计算优化实践
AI芯片作为专用计算架构的代表，通过硬件与算法的协同设计实现计算效率的突破性提升。其核心技术原理在于针对矩阵运算等AI典型负载进行定制化优化，包括计算单元重构、内存子系统创新和能效比提升。在工程实践中，异构计算平台通过整合GPU/NPU等不同计算单元，结合HBM高带宽内存和NoC片上网络，有效解决了传统架构面临的性能瓶颈问题。特别是在自动驾驶、边缘计算等应用场景中，AI芯片的定制化设计需要重点考虑计算密度、能效比和内存带宽等关键指标。当前行业热点如存内计算、chiplet技术等创新方向，正在进一步推动AI芯片设计范式的演进。
VITS语音合成技术：原理、优化与实践
语音合成技术通过将文本转换为自然语音，广泛应用于智能助手、有声读物等领域。VITS作为端到端语音合成模型，采用变分推理与对抗训练结合的创新架构，显著提升了合成语音的自然度。其核心技术包括变分自编码器（VAE）的语音建模、对抗训练的频谱判别器以及单调对齐搜索（MAS）算法。这些技术使得VITS在韵律自然度和音色表现上达到接近真人水平，特别适用于中文等声调语言。工程实践中，通过模型轻量化、流式合成和多语言混合训练等优化手段，VITS在实时性和多语言支持上展现出强大潜力。
10款降AI工具实测：如何让AI文本更自然
随着AI生成内容的普及，如何降低文本的'AI感'成为内容创作者的新需求。从技术原理来看，AI检测工具主要通过分析文本的困惑度(perplexity)和突发性(burstiness)来识别机器生成内容。优秀的降AI工具需要平衡文本流畅度与风格保持度，通过对抗生成网络(GAN)等技术模拟人类写作特征。在实际应用中，这类工具可有效处理学术论文、营销文案等不同场景的文本，通过智能调整句式多样性、添加合理错误等方式提升内容自然度。本次测评重点考察了Undetectable.ai等工具的实战表现，为创作者提供参数设置和检测规避的实用技巧。
AIGC检测平台差异解析：知网、维普、万方对比
AIGC（人工智能生成内容）检测技术是当前学术诚信保障的重要工具，其核心原理是通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法分析文本特征。不同平台采用的技术路线存在显著差异：知网侧重语义逻辑分析，维普更关注表层语言模式，万方则采取折中方案。这种技术差异直接导致检测结果的巨大波动，尤其在计算机和经济学等结构化表达较多的学科更为明显。在实际应用中，建议研究者根据学校要求选择检测平台，并针对不同算法特点进行针对性修改。了解这些差异对确保论文通过审核至关重要，也是当前学术写作必须掌握的基础知识。
OpenClaw AI Agent架构解析与实战优化指南
AI Agent作为人工智能领域的重要技术方向，通过模拟人类认知过程实现复杂任务自动化处理。其核心架构通常包含自然语言理解、任务规划、工具调用等模块，采用分层记忆设计实现上下文感知。OpenClaw框架创新性地结合改进的HTN算法和动态工具管理系统，在任务分解准确率和系统扩展性方面表现突出。这类技术特别适用于需要多步骤协作的企业级场景，如智能客服、自动化测试等。通过合理的参数调优和日志分析，开发者可以显著提升Agent在长对话记忆保持和工具热插拔等方面的性能表现。
中国企业数字化转型趋势与年终评选榜单解析
数字化转型已成为企业发展的核心驱动力，其本质是通过数字技术重构业务流程和价值链。从技术原理看，数字化转型依赖于数据中台、AI算法和云计算三大支柱技术，其中数据中台实现全域数据融合，AI算法赋能智能决策，云计算提供弹性基础设施。在工程实践中，制造业通过数字孪生技术实现生产优化，零售业借助中台架构打通全渠道数据。根据2025中国企业年终评选榜单显示，头部企业在AI普惠化和数字孪生成熟度方面表现突出，超过60%的制造业企业已建立完整数字孪生体系。对于中小企业，建议从客户服务自动化和财务流程数字化等微转型项目切入，避免大而全的系统建设陷阱。
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