近日，广东分子医学研究院与重庆大视屏时代基于人工智能的项目合作取得了新的进展，大视屏时代负责人在内部成果发布会上宣布双方已共同成立新的人工智能研发团队-北京轻算力，旨在为企业提供定制化的人工智能服务。
此前，双方合作的人工智能研发团队通过MateHuman（人类生物模拟系统）和Vibranium（‘泛合金’技术）技术系统，对外授权了多项AI专利，助力南京、杭州、广州、深圳等多家销售企业实现了技术化转型。其中虚拟数字人技术通过相关营销企业的助推，在各大短视频媒体平台取得了不俗的表现，部分短视频平台为此开通了虚拟数字人技术直播注册通道。
此次内部成果发布会公布了轻算力人工智能模型定制类型，包括虚拟数字人模型、AI绘画模型、语音模型和基于LLM轻量化的对话助手语言模型。广东分子医学研究院人工智能首席研究员、北京轻算力科技有限公司总工程师吴辰此前首次提出将人工智能技术模型作为AI数字资产进行多元化市场流通管理的概念，为完善知识产权的保护，现已完成构建了AI数字资产定制和托管平台。
相关负责人表示，吴辰提出的AI数字资产又称人工智能数字资产，主要是指“人工智能模型”资产，这种资产实质是一种计算机数据。
AI数字资产（即人工智能模型）的种类比较多，常见的包括：决策树、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、深度神经网络等。
1. 决策树：将数据样本根据属性分成不同的类别，直到所有样本属于同一个类别或者满足其他条件为止。举例说明：对于一个婚姻介绍所的数据集，可以通过决策树来预测某个人是否能够成功匹配到一个配偶。
逻辑回归：用来对样本进行二元分类或者多元分类，通过概率预测样本所属类别的概率。举例说明：对于一个医疗数据集，可以使用逻辑回归来预测某个病人是否患有某种疾病。
3. 支持向量机：通过找到一个最佳的决策边界，将数据样本分成不同的类别。举例说明：对于一个图像识别的数据集，可以使用支持向量机来将图像分为不同的类别，如人脸识别等。
4. 朴素贝叶斯：通过计算样本数据属于每一个类别的概率来预测样本所属类别。举例说明：对于一个文本分类的数据集，可以使用朴素贝叶斯来将文本分成不同的类别，如新闻分类、情感分析等。
5.深度神经网络：一种非常强大的机器学习算法，通过多个隐藏层来逐步提取数据的特征，最终输出结果。举例说明：深度神经网络可以应用在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面。例如使用卷积神经网络对图像进行分类、使用循环神经网络来生成自然语言文本。
AI数字资产具有以下特征：
AI数字资产由单位或个人拥有；
AI数字资产需要使用计算机生成、存储、优化、使用；
AI数字资产可以进行租赁、转让等交易，可以获得升值；
AI数字资产的使用非常灵活且多元化；
AI数字资产可以无限复刻。
AI数字资产获得方式是通过计算机开发或者购买。AI数字资产是计算机电子数据，存储需要计算机进行存储。但是数字资产作为计算机数据具有可复制性，如果储存保管不善，很热容易造成数字资产被窃取复制使用。因此，AI数字资产的存储应该具备高度的私密性和安全性。
AI数字资产根据资产（人工智能模型）的特性不同，使用非常灵活多元。用虚拟数字人模型来举例，由于轻算力MateHuman技术系统可以对客观真实存在的人类、曾经存在过的人类和从未存在的人类进行复刻、还原和创造，并且生成的虚拟数字人模型可以进行人类活动模拟。那么只要具备显示介质（如电子显示设备），就可以应用到所有你能想象到的人类活动场景中（使用数字资产进行的活动应当遵守当地法律法规）。
发布会的最后，轻算力负责人表示：AI数字资产定制托管平台的建立，表示AIGC即将步入2.0时代。未来轻算力还是会一如既往的保持初心，把发展重心放在技术研发方面，根据企业应用场景提供定制化的解决方案。至于营销方面，仍然主要是由此前获得团队相关技术授权企业或代理企业负责。
“让专业的人去做专业的事情”，轻算力负责人最后微笑着说：“我们大多数人只会搞技术”。
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