全文：我国版的“ChatGPT”不等于ChatGPT，任何“可说”都需要适应本土的环境，商业性模式这般，技术应用应用领域也是这般，小i机器面向的是横向金融行业，打造的也是能在横向金融行业进行商品化破冰的我国版“ChatGPT”。
ChatGPT伤风败俗出圈，上架仅2个月达成1亿月活跃使用者数量，正式成为迄今为止使用者增速最快消费级应用应用领域，也让市场认识到新一轮育苗智慧大潮沙尔梅而至。
与ChatGPT有关的故事持续上演，相关概念股均正式成为资本新宠，亚洲地区市场应用应用领域端有望百家争鸣，“AI+”正式成为B、C两边应用软件应用领域看点。
作为亚洲地区知觉智能化企业的核心人物代表，小i机器成立于2001年，当时处于我国互联网产业的起跑阶段。在2004年，小i机器就在MSN上率先推出了Chatbot（闲聊机器）。2009年，小i机器进军B端，从“通用育苗智慧”转向“横向金融行业应用领域的育苗智慧”，主要为B端使用者提供智能化软件软件系统。
于借力育苗智慧的产业化破冰。目前小i机器拥有我国自主研发并具备自有知识产权的知觉智能化平台，并已实现大规模商品化增值。”
ToB和ToC的育苗智慧是两个商业性方向
全功能育苗智慧比如ChatGPT，是指一种具备如上所述、横贯各个应用领域的育苗智慧，具备仿效人类智能化、能处置不同类型统计数据和任务的能力。全功能育苗智能的应用应用领域范围非常广泛，囊括了语义处置、计算机听觉、用例、智能化所推荐等应用领域。
但仅以眼下的数学模型和INS13ZD，全功能育苗智慧难以在各个应用领域深入，依照长城证券研究报告表示，ChatGPT的优点是可扩宽个人的参考资料知觉局限性，平均每1万字可列举27个事例，而育苗是23个；但缺点是，范例安全性及及时性不足，ChatGPT准确率高达83%，而育苗是0%。这些问题在育苗智慧发展的当下，C端是能接受的，但是相对于商品化的B端，是无法放任的。
而横向金融行业的育苗智慧是特别针对某一某一金融行业应用领域，特别针对该金融行业的统计数据特征、流程、应用应用领域情景等进行专门针对设计和合作开发的育苗智慧。横向金融行业的育苗智慧通常采用某一的演算法和数学模型，以满足该金融行业的需求和特征。比如，在医疗保健金融行业中，育苗智慧能应用应用领域于ICD、治疗方案所推荐、医疗保健图像识别等应用领域；在金融金融行业中，育苗智慧能应用应用领域于风险评估、信用评估、决策等应用领域。
因此，横向金融行业的育苗智慧和全功能育苗智慧的区别是：横向金融行业的育苗智慧是依照某一某一金融行业的市场需求和特征，合作开发出的专门针对的育苗智慧应用应用领域，重点是输入内容的准确度和科学性；而全功能育苗智慧则是具备如上所述和适用性，能横跨多个应用领域和金融行业，具备较高的稳定性和智能化性，但缺乏准确度。
此外，横向金融行业的育苗智慧通常需要深入了解该金融行业的应用领域知识和统计数据特征，而全功能育苗智慧则需要大量的训练统计数据和演算法数学模型的不断优化和升级。在某一金融行业中，很难以大量的训练统计数据来培养全功能育苗智慧的成长和演算法的优化。
小i机器与ChatGPT的异与同
小i机器作为我国育苗智慧应用领域的重要代表之一，其发展历程与ChatGPT有着一定的相似性，但也存在着差异性。
两者都是基于语义处置技术的育苗智慧应用应用领域，其目标都是实现语义的理解与生成。但是，小i机器的主要应用应用领域情景是商品化破冰，其技术和应用应用领域情景的选择都是为了服务于商品化市场需求的，而ChatGPT之前则更多地关注于技术的研究与探索。
小i机器在不同的横向金融行业中提供了育苗智慧软件系统和服务，这些方案和服务都基于小i机器自身强大的语义处置、语音识别、计算机听觉等技术优势。通过这些服务，小i机器不断积累和丰富语言知识和专业领域知识，从而不断提高语言理解能力和智能化水平。
另外，小i机器的发展历程中，更多的是在解决实际商业性问题的过程中逐步成长。在实际商业性中，小i机器需要适应不同金融行业和应用领域的市场需求，因此其技术和应用应用领域情景也逐步地进行了升级和调整，小i机器的成功离不开商品化破冰方面的经验和市场积累。
而ChatGPT则更多地关注于技术的研究和探索，在科研应用领域进行了大量的实验和探索，更注重技术创新和突破，对市场的适应性和商品化破冰经验的积累相对较少。总体来说，小i机器在商品化破冰方面的成功与ChatGPT的科技创新相辅相成，二者的发展方向和成长历程都体现了育苗智慧技术在不同应用领域的应用应用领域和创新。
商用化才是育苗智慧的未来
ChatGPT加速AIGC（生成式AI）应用应用领域情景破冰，从应用应用领域情景看，AIGC覆盖文字、图像、视频、音频以及虚拟人等应用领域，目前AIGC应用应用领域破冰多停留在娱乐层面，商业性模式并不成熟。ChatGPT技术的突破使得AIGC有望实现从“娱乐”到“工具”的突破，C端客户付费意愿得以提升，订阅模式有望正式成为主流。
而B端产品有望将ChatGPT作为辅助工具以优化产品功能。如微软近期发布了加入ChatGPT的Bing搜索产品，并将ChatGPT与Office、Azure等多项产品整合，使得客户能体验到更加便捷的搜索体验。
但鉴于OpenAI的商业性模式为API接口收费，客户能通过接入OpenAI的API接口获取获取相关图像、语言、代码调整服务，一旦海外禁止API接口权限，会对我国生成式AI生态造成严重影响。
小i机器作为我国本土最早进军对话式AI的公司，完整经历了基于规则的专家系统+机器学习时期、深度学习+预训练数学模型时期、大数学模型时期，并具备相应核心技术，在中文语义理解等方面具备得天独厚的优势，有利于打造更我国化的金融行业大数学模型，从而提升内容输出的准确率。
目前，小i机器已经率先实现了育苗智慧在B端横向金融行业的应用应用领域破冰，形成了AI+联络中心、AI+金融、AI+城市公共服务、AI+建筑、AI+元宇宙、AI+制造以及AI+医疗保健等多元化产品及产业形态。
未来，随着AIGC实现从“娱乐”到“工具”的突破，B端横向应用领域及其他应用应用领域软件有望在AI+上百家争鸣。小i机器也将融合ChatGPT的技术方向，以根植我国的技术平台、产品架构塑造丰富的数智化产品，持续推动“AI+战略”破冰，借力工业、农业、游戏等更多金融行业和应用领域。
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