安全可信+开放定制：在生成式AI浪潮中找到你的“智能副驾”

新一代AI技术的热潮正在席卷全球，无论是在产业界还是资产市场，亦或是街头巷尾，人们讨论的早已不是AI为何物，而是如何把AI投入日常生活和企业的实际业务中，变革用户体验，创造商业价值。当然，AI红利的背后是技术供应商的激烈比拼，从亿级到千亿级的模型之争，到加速升级的IT基础设施，科技巨头们动辄百亿美元的投入让AGI距离人们越来越近。这一过程中，微软凭借战略的前瞻性和坚定投入，占据了AI时代的先发和领跑位置，在商业和资本市场也获得了很好的回报。

6月14日，微软在北京举办的Microsoft AI Day活动上，展示了在生成式智能技术加速发展普及的过程中，所取得的最新技术突破与进展，并同步更新了在Microsoft Build 2024全球开发者大会上发布的一系列Azure AI新服务与新功能、加速壮大的Microsoft Copilot智能副驾驶技术栈，以及用以帮助企业开发者打造专属Copilot智能副驾驶的Microsoft Copilot Studio等一系列的开发工具与平台服务。

“AI在各行各业都在快速推进和部署，每当微软在全球发布新的AI技术、产品和应用时，客户很多国内客户都会第一时间来找我们，询问这些产品和应用什么时候可以上线，想要尽快尝试。可以说，亚太区域的客户在AI时代时跑在最前面的。”微软亚洲区Microsoft Azure策略运营总经理康容在接受采访时谈到。金融、教育、制造、零售、电商、游戏等行业，都在利用微软的AI技术为人们提供创造性、个性化的体验。

例如，微软与合作伙伴联合打造的一套零售解决方案，可以在人们去超市购物时，使用购物车上的平板电脑通过自然语言的方式提问：我今天晚上有一个小聚会，一共10个人，包括6个成年人、4个小朋友，其中有一个人不吃海鲜，你有什么采购的建议？此时，AI系统就会结合超市的货品情况，根据实际售卖的食材进行推荐，给出中式和西式的菜单。再如金融企业，很早就开始利用AI来进行辅助投资。类似的场景应用不胜枚举……

5月初，微软发布了年度《工作趋势指数报告（WTI）》，揭示了AI如何在短短一年的时间里影响着世界各地的人们工作、管理和招聘方式：75%的受访者已经将AI用于工作，其中近半数是在最近6个月开始尝试AI办公——这意味着在不到半年的时间里，AI办公的普及率几乎翻了一番。企业管理者也将求职者的AI技能作为招聘的考量之一：71%的受访者表示，在经验丰富但缺乏AI技能和经验略有欠缺但AI技能扎实的候选人之间，他们更倾向于选择后者。在中国市场，这两项数据则更为突出91%的受访劳动者已经将AI用于日常工作，82%的管理者表示更看中求职者的AI技能。

在今年的Build全球开发者大会上，微软围绕Azure AI和Copilot智能副驾驶发布了60多项产品、服务、解决方案。上线一年多以来，Microsoft Copilot智能副驾驶已推出超过150项更新，成为贯穿于微软各项主要产品、服务中的智能助理，并且针对日常办公、客户服务、销售、财务与数据分析、安全分析、IT开发等角色和场景，推出了各有专长的解决方案。例如，全球头部的咨询公司会在人力密集型、知识密集型、文本密集型的场景中，借助Copilot智能副驾驶和AI工具，大幅提升业务效率，完成大量的信息提取、摘要和生成的工作。美国最大的二手车电商网站Carmax有数十万辆车的信息需要维护，过去该公司会雇佣大量员工进行手动录入，引入微软的大模型能力之后，在一个月内就完成了此前需要半年才能完成的工作，并且二手车的信息更加准确，内容展现更高质量，销售数据也有所提升。

微软大中华区首席运营官陶然表示，企业级AI落地要经过三个阶段，首先在加大AI的投入之前，要让员工行动起来，做到AI Ready，像很多企业更倾向于寻找会用AI的员工；其次是在企业内部让各部门、业务场景、业务流程提效，可以使用Copilot for Finance、for Sales、for Service Center这些工具；之后是通过AI打造企业下一代的智能化产品。当然，这一过程必须是合法合规的，这也是微软始终在强调“全球范围内负责任的AI”的原因。为此，微软也提出了关于“负责任AI”的理论框架、应用工具和落地实践。

微软最新推出的Team Copilot智能副驾驶，可以将Copilot智能副驾驶for Microsoft 365从幕后的个人AI助手，扩展为团队的重要成员。使用者可以在Teams、Loop、Planner 等协作工具中调用Copilot智能副驾驶。Team Copilot智能副驾驶能够在会议中担任会议主持人，管理会议议程、跟踪会议时间并记录会议要点，也可以在聊天中作为协作者，提供重要信息、跟踪行动项目并解决未决问题。同时，它还可以担任项目经理，帮助确保每个项目顺利推进，并及时通知团队进行输入。这些初始体验将在今年晚些时候推出预览版。

由微软和第三方合作伙伴开发的GitHub Copilot智能副驾驶扩展也已开启受邀预览。新增功能允许开发者、企业通过其偏好的服务（如Azure、Docker、Sentry等）直接在GitHub Copilot智能副驾驶Chat中定制其GitHub Copilot智能副驾驶体验。作为微软推出的扩展功能之一，GitHub Copilot智能副驾驶for Azure展示了如何利用自然语言和更广泛的功能来提高开发速度。通过Copilot智能副驾驶Chat使用该扩展，开发者可以探索和管理Azure资源，同时排除故障、查找相关日志和代码。

过去两年，GitHub Copilot智能副驾驶已成为应用最广泛的AI开发者工具之一，拥有超过180万付费用户，包括90%的“财富100强”企业。2023年初，好未来教育集团率先为上千位研发人员配备了GitHub Copilot智能副驾驶，据统计，其开发人员与Copilot智能副驾驶的月均交互接近2万次，AI辅助编写代码的平均采纳率达到33%，每月总采纳代码总数大约有25万行。好未来在研发教育千亿级“九章大模型”的过程中，借助Azure AI服务，将数据标注的效率提升了35%，实现了客观题评估、主观题评估等多个任务的自动化评估。在好未来基于九章大模型研发的AI Tutor产品中，还广泛采用了微软Azure提供的高精准ASR和超拟人TTS技术。

GitHub Copilo可以帮助企业构建第一个AI应用，之后在进行能力扩展时可以使用Microsoft Copilot Studio。此次，Microsoft Copilot Studio也推出了全新的Agent代理功能，让开发者能够根据特定任务和功能，构建出可以针对数据或事件做出主动响应的Copilot智能副驾驶。定制化的Copilot智能副驾驶可通过记忆和知识了解上下文背景、推理需要进行的操作和行动，基于用户反馈进行学习，并在不知道如何处理时寻求帮助，独立管理复杂、长期运行的业务流程。从IT设备采购到销售和客户服务，用户可以从不同场景和自身业务需求出发，量身定制Copilot智能副驾驶。通过插件和连接器等Copilot智能副驾驶扩展，还可以连接到不同的数据源和应用程序，进一步拓展Copilot智能副驾驶的适用性和功能。

Microsoft Copilot Studio不仅有着微软数十年来在商业应用领域的能力积累，例如Dynamics 365 for Sales、for Finance、for Operation，以及云端的CRM、ERP、HR等系统经验，还融入了最新的GPT-4o等大模型能力，并且结合了Agent、Copilot智能副驾驶的生态理解，使得企业可以把标准化的AI和Copilot智能副驾驶的能力为自己所用，定制落地的关键平台，还能使用Azure AI Studio进行代码层面的深度定制和开发。随着微软进一步加强与开源社区HuggingFace的合作，将会有更多来自开源库的优秀语言模型引入Azure AI服务和Azure AI Studio开发工具。

为了让AI予力每一人和每一组织，微软不止是在云平台上提供大模型的服务，还把模型能力延伸到了边缘和终端。微软开发的小语言模型Phi-3发布了全新多模态模型Phi-3-vision，这个42亿参数的模型可以提供语言和图像处理能力，实现基于照片的推理，并优化了对图表内容的理解能力，能够输入图像和文本，并接收文本回复。例如，用户可以就图表提出问题，或就特定图像提出开放式问题。Phi-3小语言模型可以同时满足云端运行，及面向网页、移动端和边缘设备的本地部署的需求。目前，OPPO正在将Azure AI语音转文本（speech-to-text）、快速转录（Fast Transcription）和Azure AI文本转语音（text-to-speech）技术在其新款智能手机上试点，为用户带来全新的体验。

陶然介绍称，微软在Phi小模型上融入了多年的研发实力，采取了“Synthetic Data”的训练模式，通过和高质量合成数据实现了更小参数、更高性能。不仅如此，Phi小模型还能够与私有数据、专业知识进行结合，形成行业定制的模型，并且借助更多的社区、伙伴贡献不断进行优化。

微软在Build 2024上还宣布与AMD、英伟达等合作伙伴深化合作，为用户提供多样化的高性能云基础设施服务。作为首个将AMDMI300X AI加速器芯片用于客户AI训练和AI推理的云服务商，微软发布了针对Azure OpenAI Service的高性能计算工作负载进行优化的Azure NDMI300X v5虚拟机系列，针对高需求AI，以及诸如Azure OpenAI Service的高性能计算工作负载进行了优化。此外，微软还将英伟达Omniverse Cloud、DGX Cloud与微软云服务、Fabric数据服务深度集成，让开发者第一次得以在Azure云端调用Omniverse的API开发AI解决方案。