在2023年的春天，ChatGPT的進化突破讓人工智能再次成爲全球焦點。與之前AlphaGo引發的熱潮不同，ChatGPT尤其是GPT-4的問世，讓市場看到了人工智能對生産力、人類生活和工作方式可能帶來的深刻變革。

在中國，訊飛星火、阿裏通義千問、百度文心一言和Kimi等國産大模型相繼湧現，標志著一個“百模爭豔”時代的到來。科大訊飛，作爲其中的佼佼者，憑借在人工智能領域的深厚積累，在行業內處于領先地位。

1999年，當時還在中科大讀博的劉慶峰，在導師王仁華的支持下，帶領5位同學創立了科大訊飛。自公司成立之初，他們就專注于人工智能技術，並以中文語音合成技術切入探索出其首個産業化成果。2008年，科大訊飛成功登陸資本市場，成爲中國語音産業的首家上市公司，同時也是中國首個由在校大學生創立並成功上市的公司。

科大訊飛在人工智能技術上持續創新，2023年5月推出了訊飛星火大模型，這是一款完全自主研發並在國産算力平台上運行的大模型。得益于在AI領域的持續深耕和卓越表現，科大訊飛被譽爲“中國人工智能國家隊”。

在劉慶峰的帶領下，科大訊飛的業績連年增長，市值也穩步攀升。從2008年上市時的32億元市值，到如今市值穩居千億之上，16年間市值增長超過30倍，成爲中國源頭技術創新和具有極強戰略定力的標杆企業。

爲了穩定公司控制權、支持長期發展和營運資金需求，劉慶峰不惜多次借款增持公司股份。2023年，面對借款到期，他選擇了通過大宗交易減持股份償還債務。劉慶峰原本可以在股價高位時減持，但爲了避免誤導市場，他選擇了在公司半年報發布和訊飛星火大模型重大升級發布之前的時機進行減持。整個過程中，劉慶峰不僅展現了對公司和人工智能事業的堅定信念，也體現了其面對經濟壓力時的勇氣和決心。

人工智能浪潮會帶來哪些變化？企業和個人將如何應對人工智能帶來的變革？科大訊飛在人工智能方面有哪些戰略布局和技術儲備？在科大訊飛創立發展過程中，劉慶峰本人又經曆過什麽樣的特殊時刻？

2024年4月27日，嘉賓派・安徽站訪學走進科大訊飛，在嘉賓派課堂上，嘉賓商學創辦人吳婷及嘉賓派企業家學員與嘉賓商學實戰導師、科大訊飛董事長劉慶峰進行了對談，圍繞人工智能、創業、管理等諸多話題進行深入交流。以下爲對談部分內容精編版，Enjoy~

吳婷校長爲劉慶峰頒發嘉賓商學案例入選證書

嘉賓商學：科大訊飛已經創立25年，距離百年老店已經過去1/4，在這樣漫長的曆程中，人工智能商業加速化的階段還沒有到來，這中間需要特別強的戰略定力。在你25年的創業曆程中，有沒有至暗時刻和迷茫搖疑的時候？

此外，2021年，訊飛經曆了一次比較大的危機，你或質押或借債，湊了23.5億率先增持公司股票，以表達對公司的決心，然後在2023年8月，又減持了一批股票還債。這中間的過程和細節能否講下？

劉慶峰：大家知道我的天性，我沒覺得有至暗時刻，對整個公司的懷疑也沒有，但過程中一直都有困難，我們一直安慰自己，最大的風險無非就是盈利延遲。

我們會反複想，市場空間是不是還在？如果基本邏輯是對的，就沒有問題。比如，我們當年做語音的時候就想，人類最自然的溝通方式是不是語音？人機交互的革命會推動産業的革命，從Windows到蘋果（都是如此），我們堅信語音的市場空間。

此外，我們可以做到全行業第一。雖然我們現在掙的錢還不多，但是投入是值得的，我們將來還是能夠成功的。

2022年1月，我們啓動了“訊飛超腦2030計劃”，我們的“登月計劃”就是讓懂知識、善學習、能進化的機器人走進每個家庭。怎麽一步一步實現這個目標？還是要有夢想，就是你自己能夠看到的。說到底，你心中要有一團火，你真的堅信這個方向，就不會在過程中覺得很痛苦。

大家都很辛苦、很忙，但是（以一種）很累還是很全情（投入的狀態面對），這中間關鍵取決于心態。

股票也是這樣的，我估計，上市公司中像我們這樣的情況不多。訊飛2008年上市，我們窮學生創業都是借錢買了一點公司最早的股份，借的錢慢慢還。這中間差不多有十年，我們沒有減持一分錢。我累計增持了4次，減持了2次。一次是2013年中國移動入股，爲了保持控制權，我借了3億增持。3億利滾利，到2019年已經快5億了，每個季度的利息是800萬。我們高管的年薪都是公布的，工資四五百萬，去掉45%的稅，分紅再分1000萬，算下來連銀行的利息都不夠還。

所以那年我跟他們商量賣一點股票還債，賣多少呢？當時我定了個調子，賣完以後我的年薪和分紅能夠cover住銀行利息就行，不多賣，因爲我們股份確實不多，要保持控制權，決定公司的戰略方向，最後就賣了3億。

到了2021年，當時的科大訊飛，中國移動是第一大股東，我是第二大股東，中科大是第三大股東，中科大的股份是給我們表決的。中科大的股份如果給中國移動表決，我們就變成國企了。中科大股份給我們表決，我們就是民營科技企業。

那時候他們說，中科大的股份有可能要劃走，那樣我們的控制權就沒了。當天晚上，我們就把董事會報告就發出去了，要定增，把我所有股權全部抵押貸了20多億。那時候公司市值剛剛過1000億，所以人家說“你瘋了”，在公司股價最高點把所有股權全抵押。

我那時還跟團隊講，如果公司出現重大的股災變化，那時候抵押的股價40多，預警線是39，平倉線是34.5，如果出現重大問題要平倉的，可能所有股份都沒了，它一旦到平倉線幾個跌停，可能你所有抵進去都還不了債，沒想到第二年，果然被我說中了。

但是我願意，因爲這個事情是爲了戰略發展。如果能爲2億中國孩子每天減少一個小時的無效重複學習，能爲所有農村地區的老百姓看病，減少錯診誤診，我覺得這個事情社會意義非常大，我說我願意冒這個險，結果就給我冒這個險了。

2022年，由于宏觀經濟環境的影響，我們的股價經曆了波動，一度跌到平倉線附近。好在那時還有一些朋友主動關心我，並借錢給我，我把銀行的錢還掉，把平倉線降到20多塊才度過危機。

2023年的時候好一點，上半年最高股價到80塊錢，他們讓我賣的時候，那時我們上半年業績是下滑的，爲什麽業績下滑？因爲前年可謂禍不單行。2022年，美國又從中國幾百家實體名單中挑出了28家企業極限施壓，科大訊飛就是其中之一，遭受的是一級施壓，比華爲還嚴。

結果我們2022年四季度業績下滑20%，2023年一季度下滑17%，但是因爲大模型，我們2023年二季度股價又漲到了曆史新高，漲到1800億，每股80塊錢。

那時候怎麽賣？上半年的業績沒出來，雖然不在窗口期可賣，但是我說堅決不能賣，如果賣了，應該半年報出來才能賣，我們半年報是8月12號公布。

但是2023年是什麽情況？我們8月15號要發星火2.0，那時最重要的是跟華爲聯合發了星火一體機，另外還有很多其他利好，大家都預估“8·15”之後會繼續漲停。所以我本來說在發布會之後再賣股票，你不能在那之後賣，這樣會影響大家對公司的判斷。

欠朋友的錢要還，銀行那邊也借不了，最後只能走賣股票這條路。“8·15”之後不能賣，8月12號是星期六，8月13號是星期天，所以我們就選擇8月14號賣掉。我借了23.5億，兩年的利息加在一起10個多點，有兩三億，然後還要交9800萬的稅，那時候就考慮是賣23.5億還是賣27億。後來我覺得算了，就賣本金吧。

作爲上市公司董事長我累計增持了4次，只賣了2次本金，從上市到現在爲止已經16年了，我還欠了五六億，大概是這樣的現狀。如果不看好公司，怎麽可能這麽做呢。

嘉賓派學員在科大訊飛授課現場

嘉賓商學：我們今天的企業家同學來自各行各業，作爲企業的管理者，我們應該做哪些准備？用一個什麽樣的姿勢，實現各行各業跟人工智能大模型的對接？包括小型知識庫的訓練以及團隊、數據怎麽去做？

劉慶峰：首先是學習和了解，主動去擁抱，不要道聽途說。比如Sora一出來，很多人說對物理世界的認知上了一個新台階，其實Sora底層用的還是GPT-4的基本能力。

國內主流廠商做大模型的只有幾家，都可以去了解一下，也可以看看OpenAI CEO的山姆·奧特曼平時在講什麽。要構建起對大模型的基本認知，避免盲目認爲大模型什麽都能幹，也避免想當然認爲大模型都不行。

也要了解中美之間的差距，像底層模型，我們今年6月份就會達到GPT-4當前最好水平。最近有人宣布已經超過GPT-4，我認爲不太可能。我們應該用一種更科學的方式去測試，你不能跟去年11月的GPT-4比，GPT-4今年1月、3月都有更新。我們也不能只比那幾個小角度，只拿那些刷題，應該到真正的能力上去看看。今天在邏輯推理、多輪問答等重要領域，我們國內的大模型跟GPT-4相比還是有差距的。

剛剛我說到我們今年6月份會趕上GPT-4，這樣聽起來好像跟他們的差距只有三個月，其實並非如此。假如GPT-5推出來，差距又會被拉到一年。所以中美之間是半年到一年半的動態追趕，不會被越甩越開。只有中國有機會發展成爲全世界智慧湧現的第二極。

我們的底座能力跟上，在垂直賽道，在關鍵領域就有可能實現超越。比如在醫療、教育等垂直賽道，只要底座能力差距不是太大，在上面長出來的東西就有可能比它高。

第二，我們需要有一個基本判斷，就是在未來的三五年之內，大模型會賦能千行百業，從根本上改變現在以人力和時長爲代表的商業模式，這是毋庸置疑的，你一定得相信並高度重視這件事。這比原來讓企業上網、上雲、上大數據還要更加真切。

第三就是到底怎麽改變，你需要從“研産供銷服管”各個環節去看，了解哪些環節是真的可以提效的，那就趕快擁抱它。

如何擁抱？兩種方案。

一是（如果）公司不大，可以直接用雲端，用SaaS服務，調用API，避免自己買服務器。不用過度考慮數據安全等問題，因爲體量不大，和很多同行做的東西差不多，數據也不能代表全行業。另一種是公司較大，或者你有雄心，要在這個行業中形成從數據到場景到自我訓練的叠代，那可能就另外要考慮清楚投入。

現在的通用大模型，如果ChatGPT是60分，GPT-4大概70分左右，GPT-5也許到80分，我們大概在67、68分左右。

如果只看底座，加一個行業訓練，把行業數據放進去，訓練得更清楚，應用場景適當做一點限制，大概能到80分。再往上，如果針對企業特定場景定義得更好，它可能就到90分。最後是人機協同，原來是100人，現在用10人加上機器，比原來100人幹得還好，它就可以達到100分，一定要看它的階梯。

今天隨便拿個大模型就想什麽都解決，大概率可能它沒有你想的那麽好，一開始覺得很驚豔，真的用起來發現總差那麽一點點。所以需要行業定制、場景定制、人機協同，有些地方可以作爲參考，有些敏感的地方還要人來把關。總之，大模型可以大幅提高效率，原來可能要花一天的時間，現在一個小時就幹完了。

嘉賓商學實戰導師、科大訊飛董事長劉慶峰在授課現場

嘉賓商學：你怎麽看待人形機器人，你認爲這個行業未來的發展會怎麽樣？訊飛在這個新領域的布局是什麽？

劉慶峰：這確實是一個很強的熱點，而且這個熱點它絕不是概念，這幾年各方也會推動陪伴機器人更快地進入市場。

爲什麽需要人形機器人？按道理講，在工業場景中做成什麽樣的都可以，人形說到底，還是因爲它的親切感，它跟我們人類的物理行爲更相似，通過具身智能去看人的各種意圖，在生活場景中，去觀察，跟人類形成共通的學習邏輯和感覺。

大模型的進步在陪伴機器人的場景中最直接的體現就是對話能力的大幅提升。

像這類機器人，它既具備醫療等專業知識，又具備生活常識，所以陪伴的概念會比原來來得更快、更及時，尤其在老年社會。

此外，具身智能對場景認知會更進一步完善。它將來會幫你端茶倒水、拿藥找東西，大模型帶來的對多模態識別能力的提升，會讓機器人更快進入家庭。當然，一開始就做這些，還是比較難的，要分階段進行。

第一階段的切入，應該是在完成特定的工作任務的同時，進行寬泛類的陪伴，再往後，逐步進入到更深層次的陪伴。

訊飛現在策略也是這樣，我們先給所有做機器人的公司提供機器人超腦平台，讓他們能夠在上面調用訊飛星火大模型的能力。然後，在一些特定場景中，如果有場景資源，它特別缺“最後一公裏”的，我們可以一起深度聯合。

嘉賓派學員參觀科大訊飛展廳

嘉賓商學：我們知道科大訊飛對醫療領域一直比較重視，所以想知道貴公司在這方面，深入到什麽程度？未來你對醫療有什麽樣的布局？遇到過哪些挑戰？

劉慶峰：在醫療領域，中國的實際現狀是什麽樣？就是醫務從業人員有1400多萬，擁有醫師資格證的只有400萬人，全科醫生只有四十幾萬人，一線是急缺全科醫生的。所以我們就從基層的村醫工作室、鄉村衛生院、社區工作室開始做起。

我們的醫療機器人（即“智醫助理”）通過了國家執業醫師資格考試，目前爲止行業還沒有第二家。當時的成績超過了 96.3%參加考試的學生。當時考完之後，智醫助理在合肥初步上崗，那時一開始能看150種病，現在能看1600種病。再結合智醫助理已經給出7億多次輔診意見，智醫助理在不斷地學習和進化。

智醫助理有了全科醫生能力，有了語音能力，不光提升基層醫療機構的服務，對于整個基層的慢病管理、家庭醫生隨訪，都有了完全獨一無二的觸達能力。

現在，協和醫院、301醫院、華西醫院等三甲醫院都有人工智能的技術賦能，在診前、診中、診後不同階段可以輔助醫生看病。

診前環節，可以幫助病人挂號，我們做了一個統計，老百姓線上挂號，很多人是挂錯科室的。現在你把症狀跟“訊飛曉醫”一說，大概就知道自己可能是什麽病，它會建議你到哪個醫院挂哪個科室。醫院的挂號系統通過人工智能助手的加入，在診前就可以更精准地分流，當醫生看到你的時候，很多疑問差不多提前都已經在線上問出來了，（就診）效率會更高。

診中環節，跟基層醫療差不多，可以用全科醫生的能力輔助醫生做會診。現在很多等級醫院，舉例來說，看心內科的醫生，不見得知道其他專科知識，比如說呼吸科、神經科等，智醫助理對防止錯診漏診很有用。此外，我們也選擇了部分專科深入往下做，比如心內科、骨科等。

診後環節，也非常重要，每年全國有2.4億-2.5億人出院，出院後就失管，病人想找主治醫生找不到，主治醫生擔心病人在中間有問題，也不知道怎麽聯系。我們的診後管理方案，效果非常好，用語音在過程中跟蹤，到了關鍵點讓病人去檢查。

包括很多藥物，原來只能做臨床，臨床過了七八年，老百姓健康狀況也變化了，社會環境也變化了，出來的效果也會有變化，有了診後隨訪，有了家庭醫生和慢病管理，可以把很多藥物的成效在真實情況中的表現在醫療大數據中做得更透。我們想打造的就是每個醫生的AI診療助理和每個人的AI健康助手。

從全科醫生到專科醫生，機器都在不斷學習，面臨的最大挑戰是什麽？是很多病，最好的專家看法也不一樣。比如肺癌，到最頂尖的幾個醫院，專家看的（結果）都不一樣，所以很難去做判斷，而且，醫療本身就是這樣的，任何藥物做臨床都是百分之多少有效，不是對所有人有效，這本來就是一種概率性的事情。如果人工智能去判斷之後，你苛求它100%，是不現實的。到最後，一定是人機協同，最終由人來做定義下判斷。人工智能明明比人強很多，但它拿不了醫療許可證，我們暫時也不想冒這個險。

去年，我們發布訊飛星火醫療大模型，比GPT-4更強，拿了各種指標測試它的問題理解力，回答准確率高的百分之八十多，低的百分之七十幾。然後我專門在會上跟大家說，我說，大家看了是不是覺得很可怕？

雖然不是百分百准確，實際上你去考最好的協和醫學院，75分就能上，那我考80分已經很不錯了，你不要說我考100分才能當醫生。這是最重要的，就是大家心理上對醫療機器人是不是必須得百分百才能用，這是一個社會認可的過程。

在現實中，即便治不好某個病人，醫院收不收？他要收的，他給病人、給家屬的是一種安慰，是這樣的邏輯。所以對醫學AI而言，它是一個複雜的從醫學科學到心理再到社會科學的認知問題。

嘉賓商學：想請教一下，作爲一個科學家，怎麽能夠做好一個企業家或者戰略家，能夠把好的東西惠及到更多的人？

劉慶峰：所有新技術在市場上都會經曆一段困難的過程。第一個，核心還是你的技術優勢，門檻壁壘有多高，多長時間別人能趕上。

第二個，優勢中，你最靈敏的（部分）對大家來說有沒有用？比如，10秒鍾測出來和0.01秒測出來，大家覺得沒什麽差別。但如果原來要一天，現在變成一小時，意義就非常大。這中間還是要站在客戶痛點上來看這個問題，在這個基礎上要有持續的戰略，然後一步、兩步、三步……這樣才能堅持下去。

我覺得新公司首先活下來才最重要，今天的情況更是這樣，找到自己能夠先活下的地方，再往前走。而團隊最關鍵的是得有人擅長做市場，如果真是個好産品，恐怕你應該拿出點股份給那些能夠跑市場的人，讓他幫你跑。

我們原來做科研最大的問題，就是我以爲只有做代碼、做研究才是創造，其實，做管理、做市場，都是有規律的，這些專業領域的人都應該成爲合夥人，要給他股份共同去做，把周期快速縮短。同時由你來制定戰略，核心戰略一定是在你這裏，因爲你了解行業態勢，知道技術下一步怎麽發展，如果戰略做不好，肯定當不好CEO，也沒法創業，創業就是要“定戰略、建班子、帶隊伍”這三部曲。

嘉賓派學員在科大訊飛合影

作者 | 韓哲

出品 | 嘉賓商學