摘要：近年来，语音、人脸识别等“感知智能”技术已相对成熟。但感知智能在处理需要知识、逻辑推理、思考等复杂任务时，表现并不理想。随着大数据、云计算等技术深入发展，如何赋能机器像人类一样具备“思考能力”，实现“认知智能”成为新的研究方向。

对于感知智能和认知智能的定义，创新工场首席科学家，北京澜舟科技创始人兼CEO周明是这样阐述的：“感知智能是眼睛看得到、耳朵听得到、手触摸得到的一些感知信号，而认知智能是AI技术对人类语言理解后进行推理，实际上是人类的思维和大脑的行为的体现。”

周明认为，“认知智能技术的一个瓶颈是语言的理解的问题，比如说由于上下文不一样，词的意思就不一样，一个句子虽然用同样的词，语气变化意思也完全不一样等。”

那么，人工智能特种机器人如何能对自然语言进行很好的理解呢？

“近几年，由于预训练模型的推出，使得自然语言理解的能力大幅度增强，体现在问答、搜索、翻译的水平大幅度的提升。由于有了这样的能力，人们就期待着认知智能可以上一个更大的台阶。”周明说道。

2021年7月，基于轻量级、高效训练的研究路线的孟子预训练模型正式推出，据悉，孟子是基于澜舟科技自研技术开发的大规模预训练语言模型。支持多语言、多模态数据。同时支持多种文本理解和文本生成任务，能快速满足不同领域、不同应用场景的需求。

在落地方面，孟子预训练模型致力于构建十亿级别的小模型，充分发挥已有参数下的模型潜力，有利于快速、低成本地落地现实业务场景。性能方面，孟子预训练模型可以比肩甚至超越千亿大模型，在包含文本分类、阅读理解等各类任务上表现惊艳。

需求和技术推动着人工智能市场逐渐壮大，行业分析机构IDC发布的全球人工智能报告显示，2021年全球人工智能市场(包括软件、硬件和服务在内)收入将达到3418亿美元(约合人民币2.2万亿元)，增长15.2%。

随着特种机器人、人工智能技术深入发展，各行各业对认知智能的需求也逐渐加大，以金融业为例，当前金融行业面临运营成本高、客户服务压力大、产品服务单一、交易欺诈风险高等问题，这些都无法通过感知智能技术解决，而知识图谱驱动的认知智能在这方面有很好的表现。

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周明介绍称，2021年9月，澜舟科技在金融和营销行业完成高性能轻量化行业预训练模型，目前，澜舟科技正在建立金融行业的行业搜索引擎。

他表示，“随着企业的数字化、智能化转型，企业对人工智能的需求也逐渐从“感知智能”过渡到了“认知智能”，认知智能可以帮助企业从大数据中获得信息、在知识图谱和产业规则的基础上进行推理，然后形成洞见，对业务报表流程作出趋势判断等。人工智能技术正在从“感知智能”大步迈向“认知智能”。”

现在有了预训练模型的技术，再加上市场的需求，可以期待认知智能有一个新的飞跃。澜舟科技应运而生，希望能够通过技术解决实际需求中的难题，同上下游伙伴一起将认知智能的发展推到新的高度。”周明说道。

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