文 | 周鑫雨

编辑 | 邓咏仪

36氪获悉，近日“AI+制造”行业大模型及应用企业“诺谛智能”完成近亿元Pre-A轮融资。该轮融资由武岳峰科创领投，三叶虫创投、清智资本、老股东联想集团跟投。资金主要用于诺谛支点行业大模型的持续迭代与优化，“AI+制造”场景式价值创造解决方案的打磨与市场拓展，以及人才的引进。

成立于2021年10月，诺谛智能为联想集团孵化的人工智能企业。创始人胡长建为联想研究院人工智能实验室（AI Lab）高级总监，曾带领团队在2017年研发了应用于联想移动海外服务的AI对话系统MOLI，服务了180多个国家和地区。

联想AI Lab经历，让胡长建看到中国AI行业落地的两个机会：一是市场大，从2017年至今，智能化转型为联想带来了近1000亿元的营收增长；二是场景多，相较于更崇尚标准化的国外，中国巨量的行业细分场景给AI带来丰富数据基础的同时，也为AI的落地提供了机会。

2018年，谷歌正式发布了后续成为GPT等主流模型训练范式的Transformer架构。彼时，诺谛智能就开始训练近100亿参数规模的大模型，为后续在工业行业的快速落地提供了基础。

与此同时，背靠联想，诺谛智能积累了丰厚的制造业Know-How，以及以TB量级日增的EB级行业数据。胡长建告诉36氪，Scaling Law（规模定律）为模型沉淀的是跨多任务的能力，但针对特定的工业场景，高质的行业数据显得尤其重要。

在6年的时间里，诺谛智能已经积累了全球最大的多语言3C产品制造行业数据库，包括用户、设备、零部件、工单等近百亿实体的知识图谱，以及联想30年来涉及180多个国家/地区研产供销等全链条数据。

2023年，诺谛智能基于Transformer架构和InstructGPT训练框架，发布了自研预训练行业基础大模型“支点”。经测评，支点在全球20余种主流语言上，具备本土级/母语级的理解和处理能力，与中高级专业人员能力相当。与此同时，支点具备新语言识别的迁移能力，实现在0语料理解的情况下，对100种语言高于85%的识别能力，可达商用标准。

目前，诺谛智能发布了三种尺寸的模型，以满足不同任务的需求：

• 小模型：7000万参数 压缩模型，用于边缘侧部署和快速推理；

• 中模型：3亿参数 预训练模型，用于标准任务；

• 大模型：大于300亿参数 的大规模预训练模型，用于生成类任务和形式复杂的AI任务。

随着中国制造业的转型升级，胡长建观察到，企业的核心需求是从传统的代加工，转型为自主进行设计生产。目前，支点大模型已经面向研发、生产、供应链、销售、服务等工业场景，提供了以私有化部署为主的服务。同时依托于联想的全球化布局，诺谛智能的业务可覆盖全球180多个国家和地区。

据胡长建介绍，诺谛智能已服务近百个制造业客户，累计为客户节省成本数亿元。面对最具挑战的制造业客户，诺谛智能迄今为止客户复购率超过80%。在收费模式上，诺谛智能在主流的收费模式之外，也增加了按效果计费的方式。

诺谛智能创始人胡长建为国家科技部人工智能专家、北京市科委人工智能专家，研究领域涵盖NLP、知识图谱、情景感知及大数据分析，发表近40篇国际学术论文，拥有100多项专利。诺谛智能董事长芮勇目前担任联想CTO和高级副总裁，此前，他曾任微软亚洲研究院常务副院长。

未来，行业模型是否会被足够强大的通用模型替代？胡长建对36氪表示，理论上而言，由于行业的庞大以及知识的快速迭代，通用模型对所有行业的学习成本（包括算力、能源等）非常巨大，难以由个别厂商独自完成；通用大模型提供的能力更加丰富和全面，所以其参数一般都比较大，因此通用大模型一般以SaaS的方式输出服务，并不会单独部署到企业的内部，因此会造成一定的数据安全隐患。

“目前我觉得通用模型还吞并不了行业模型，两者会并存。”他总结。

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