猎云网2024-10-18 18:27:46发布:微软全球资深副总裁张祺：揭秘Copilot智能副驾全家桶

“仅是去年一年里，微软发布的新产品和服务比以往十年都要多。”张祺说，微软之所以能以更快的创新频率实现AI相关产品的密集发布和快速更新，归功于其率先在公司内部进行了Copilot的大规模部署和全员应用。今年微软与生态伙伴共同发布的AI PC引发了很多关注，具备本地大模型算力、AI友好的硬件架构和软件环境，并在键盘上增加了全新的AI功能按键“Copilot”。

以下是张祺博士的演讲稿全文：

过去的一个世纪以来，技术变革驱动了全球GDP增长的指数级加速。作为信息技术行业的从业者，我有幸赶上了个人电脑、互联网和云计算的浪潮，而今也在见证人工智能以更快的速度推动人类社会的经济增长和高质量发展。

伴随着AI的起飞，以往难以想象的“垂直增长”（Vertical Growth）变成了现实。如果我们研究曾改变世界的产品、服务，从0到1亿用户的增长曲线，就会发现，ChatGPT的增长曲线都近乎垂直。

还有一条，我认为是更重要的线，是追随某一项技术的开发者数量的增长曲线——长期以来，在GitHub上达成上万星标的成就往往以“年”为单位。但这一次，追随LLM和AIGC平台的开发者数量增长也是近乎于一条垂直曲线。这些都意味着，AI大航海时代，创新的频率、效率会变得越来越快，越来越高。

那么，未来AI会如何发展？以下是我的几点思考。

一、世界进入全新AI大航海时代，微软全面上新Copilot智能副驾

首先，AI大航海时代，人人都将拥有自己的Copilot。

微软正通过两个方面的努力来推动AI普及，更快为全世界每一人、每一组织所用。

一方面，通过Copilot的产品形态，将人工智能的能力赋予微软自身的核心产品，来赋能我们的用户；另一方面，通过Copilot Stack，将Copilot智能副驾的全栈能力，辐射给整个行业——包括我们的客户、合作伙伴和开发者。

具体来说，仅在去年一年里，微软发布的新产品和服务比以往十年都要多——到今天，从新必应到Edge浏览器，从Microsoft 365到Windows，从PowerBI到Microsoft Fabric，从Dynamic 365到Microsoft Security，都因Copilot功能的加入而实现了“焕新”和升级，从而帮助广大客户步入“工作智能辅助、创新多倍提速”的全新层次。

而微软之所以能以更快的创新频率实现AI相关产品的密集发布和快速更新，也要归功于我们率先在公司内部进行了Copilot的大规模部署和全员应用。

2023年9月，我们推出了Copilot Stack，作为端到端AI智能“副驾”的技术栈，它提供了从底层AI基础设施、基础模型到中层的调度，再到企业创建应用程序的Copilot功能和插件。

通过Copilot Stack，企业客户和开发者能够以更简单、更高效、更安全的方式打造出自己的Copilot，进而充分利用自身在私域数据和客户关系等方面的巨大优势，在更短的时间内完成AI能力的获取和部署，提升运营能效。

此外，我们还通过GitHub Copilot来支持开发人员提升生产力，帮助他们将编码速度提高了55%。截至目前，已有超过100万开发者使用GitHub Copilot，超过27000家组织选择GitHub Copilot for Business。

2024年1月的CES大展上，微软携手生态伙伴共同发布的AI PC引发了很多关注，具备本地大模型算力、AI友好的硬件架构和软件环境，以及在键盘上增加AI功能按键“Copilot”，都标志着PC产品形态的升级和新一轮的生产力革新。

无需怀疑，世界已经进入了一个全新的AI大航海时代。在Copilot的辅助下，无论是信息技术产业，还是各个传统行业，探索、发现、创新的速度都将变得越来越快。

我相信，未来几年内，以Copilot为代表，AI将会像水、电、燃气和互联网那样无处不在，让每个人都触手可及。

二、AI重塑创造性工作未来，“单人+AI”即团队

第二，AI将赋能千行百业和每一个人、提升生产力和创造力。

我们过去理解的生产力工具更多是面向企业的软件和应用。随着AI大航海时代的到来，每个人每天的工作效率将在Copilot的加持下获得前所未有的提升，从而加速各行各业和整个社会生产力的跃升。例如，医疗健康、教育、媒体、金融、创意和新兴行业，都将因AI浪潮的洗礼而改变。

几乎不需过多的学习和适应，使用自然语言界面和适当的提示符工程训练，用户就能体会到引入AI后，从内容创作、知识获取到事务管理、工作成果校验等多元环节的显著提效。

例如在医疗健康行业，使用Copilot撰写病历可以帮助医生节省记录病人的情况自述、再加以分析的时间。而在医药研发的前沿地带，AI的价值更是涵盖了目标识别、分子模拟、药性预测、从源头开始的药物设计、药物化合物分子排名、合成途径生成等至关重要的流程环节。

在新兴行业，Copilot的加持，将为更多新兴行业创造出可贵的增长机遇——如下一代新能源车，“混合现实”新生态，迈向实用化的机器人等等。

在教育行业，教育从业者经常需要基于大量的教学内容和资源来进行课程设计、教案编写、试题生成、作业批改等。Copilot能帮助教师和学生自动生成对应他们需求的高质量教学内容，节省时间和精力，提高教学效果和效率。在技术规范和监督措施渐渐完善后，“AI老师”还有助于解决教育行业优质资源紧缺的问题。

在媒体行业，Copilot可以帮助记者和编辑自动地生成高质量的新闻报道、翻译内容、评论文章等，还能辅佐他们以更高的效率设计配图、剪辑视频、制作音乐，从而提高工作效率和创意水平，增加受众的吸引力和满意度。

在金融行业，包括市场预测、风险评估、财务报表、投资建议在内，金融行业往往要进行大量的数据分析和报告，Copilot能帮助分析师和经理自动生成高质量的数据分析和报告，从而提高决策速度和准确性。

在创意行业，从事广告设计、游戏开发、动画制作、建筑设计、艺术创作等工作的创意行业也面对着变革的可能性。Copilot可以帮助设计师和开发者们简单便捷地创作出高质量的创意内容和产品。

所有人都将从AI技术的进步中获益。根据一项对参与了Copilot早期访问计划的数百名用户所作的调研，70%的用户表示Copilot提高了他们的工作效率，68%的用户认为Copilot改善了他们的工作质量，77%的用户承认尝试过Copilot后就无法停止使用它。

在效率提升之上，还有一个更重要的维度，就是AI/Copilot对“创造力”的释放、加持和升级。比工作效率和质量的提升更重要的是，AI技术正在重塑创造性工作的未来。

在Copilot、Sora等平台的助力下，亿万用户的创造力将得到进一步的释放和升级。AI工具通过自动化日常任务，使创作者可以将精力投入最有价值的那部分工作中。根据文本生成图像、视频、音频，甚至是数字藏品——越来越多、越来越强的AI平台极大地缩短了创造性工作从灵感构思到作品呈现的周期，提升了人们的创意效率，激发了新的创意表达方式，预示了未来更广阔的应用前景。

此外，在对个人和组织的生产力和创新的影响方面，我想和大家分享过去一年多我在微软内部倡导，与投资圈的朋友们探讨的“单人创业家”的概念和思维框架，这个概念旨在探索一个人在AI的赋能下能做到什么，以及AI将如何改变未来的工作方式和组织架构。

我举过我团队里一位没有编程背景的产品经理的例子。短短七天内，完全靠她自己和她的“智能副驾”，就构建了一个具有搜索定位和长期记忆功能的iOS语音聊天应用。仅仅通过订阅5美元/周的AIGC服务，她就拥有了一个 “团队” ，包括前端开发、后端开发、设计师、产品经理、增长工程师、营销经理、发布经理——所有这些 “辅助者” 都专注于她的产品愿景、客户需求和研发任务。

如果以传统模式构建这样的产品，取决于关系协调、资源分配、内部审查和管理成本等因素，大概率需要上百万美元的资金，2-3个月的时间。

不难想象，这对一个组织意味着什么——节省管理开销，提高效率和生产力，加速创新，为企业的业绩增长提供新的机遇。再扩展一下，大家可以想象一下将来的组织架构应该是什么样的，传统的公司是否是最优的组织方式，生产关系会发生什么样的变化。

三、两大技术突破定义AI新时代，未来创新探索涉及三个关键方向

第三，我对AI新时代的判断和对未来趋势的理解。

AI新时代正在重塑包括微软在内的每个企业和组织。我认为：两项重大的技术突破结合在一起，定义了AI新时代。

一是新的用户界面。从计算机诞生至今，科研人员一直致力于探索更直观的自然用户界面——从编程语言，到图形界面，到今天大语言模型提供的自然语言界面，任何人都可以通过自己的母语，和计算，服务，AI进行高带宽的交流，进而延展到图像、计算机视觉等方式进行自然的输入和输出，AI不但能执行你的指令，还可以帮助你更好地梳理知识、展现创意。这是一个根本性的改变。

二是强大的推理引擎。上世纪八十年代初至今，伴随着个人电脑、互联网、移动通信终端和社交平台的陆续诞生，IT从业者和亿万用户一直在做的一件事，就是将包含了人、事、物乃至时间和空间的物理世界数字化。这导致了数据的规模越来越大，信息检索、定位、筛选、提炼的难度越来越高。

我们怎么才能从数字世界快速准确地找到对自己有价值的那部分专业知识——并对之理解，延展，推理和规划？新的推理引擎应运而生，可以理解为传统意义上的搜索引擎的进阶版和智能体，大大缩短用户为处理信息而耗费的时间，让他们可以始终专注在更重要的工作上。

关于未来创新趋势，我认为，接下来的探索会涉及三个关键方向。

一是认知智能（Cognitive AI）。使AI能够协助人类进行更复杂、更智能的任务，甚至与多个AI代理进行协作，不断提高AI的功能表现和所服务对象的生产力。

二是具身智能（Embodied AI）。主要是延展AI对物理世界的理解和影响，让世界变成提示符，让AI能够驱动自动驾驶汽车、机器人、混合现实装置等实体硬件，与现实生活产生更多交互。

三是科学智能（AI for Science）——用AI促进科学进步。作为推理引擎，AI能够辅助科研工作者在短时间内理解大量的数据、排除许多错误的选项。

举例来说，微软和合作伙伴一起，在AI的帮助下，从3200万种候选材料中发现了一种可以大幅减少电池中锂金属使用量的新材料——只用了80个小时。如果没有AI，同样的工作至少需要花费20多年——事实证明，从发现新材料到助力化学合成、生物医药等领域的研发提速，AI将在推动科学进程方面发挥关键作用。