国产大模型加速赋能产业发展

习近平总书记指出：“谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏。”《政府工作报告》提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。今年以来，我国人工智能大模型加快发展，产业化应用落地提速：生数科技联合清华大学发布国产自研视频大模型，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容；北京国际汽车展览会上，国内车企推出多个搭载大模型的新款车型，在多感官交互、自动驾驶等方面不断优化用户体验；人形机器人接入大模型进行任务调度和应用开发，很快“学会”了叠衣服、分拣归类等精细操作……据不完全统计，国产大模型数量目前已超过200个，覆盖多个行业领域，应用场景不断拓展。国家互联网信息办公室最新公布的数据显示，截至今年3月，我国共有117个生成式人工智能服务完成备案。大模型怎样进一步赋能行业发展？今后还需要在哪些方面重点发力？记者近日进行了采访。建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力，涌现出一批具有行业影响力的大模型应用，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群在电脑的对话框中输入需求指令，屏幕上不仅出现了所需的数据报表，还有结合数据报表自动生成的分析图表。前不久，由中国一汽联合阿里云通义千问打造的大模型实现应用落地。“我们几乎每天都要做报表，光这一项工作就要耗费大量的时间。现在借助大模型，工作效率显著提升。”中国一汽的工作人员介绍。相比传统的“固定问答”，该应用还能进一步分析问答背后的原因和趋势，深化数据应用。“我们基于468个指标的初始语料，形成6万条评测数据，构建了这一大模型应用在指标设计、指标拆解、数据寻源、数据建模和数据分析等方面的能力。”阿里云智能副总裁李强介绍。李强举例，假设问到“为什么某车型产量没有达到预期”时，该大模型应用可先将预期产量和实际产量对比得出差值后，对生产设备状况、型号配件质量等变量以及原材料供应波动、能源消耗及供应稳定性等深层次原因展开分析，通过数据排查，最终找出关联性最大的原因并生成可视化报表。除了汽车制造行业，通义千问在矿山、交通等领域已实现落地应用。当前，我国大模型进入发展加速期，在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展。在产学研各方共同推动下，我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力，涌现出一批具有行业影响力的大模型应用，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径：一是打造跨行业通用化人工智能能力平台，即通用大模型，其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透；一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型，发挥其领域纵深优势，提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。国务院发展研究中心原副主任刘世锦认为，我国超大规模市场优势与新技术应用的交互叠加，在数字经济等领域带来更多的发展机会；更多创新主体通过市场竞争的形式推动创新，为技术和工程化提供更多的应用场景。在国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广看来，我国的大模型发展要坚持应用导向，重视人工智能基础大模型与行业数据知识相结合，基于应用开发与市场需求，人工智能的研发应用不断深化。陆续推出搭载大模型的消费电子和智能终端产品，大模型有望来到更多用户身边，成为工作生活的“好帮手”目前的人工智能大模型按照部署方式进行划分，主要分为云侧大模型和端侧大模型。与云侧大模型主要面向产业化应用需求不同，端侧大模型主要服务于个人用户。今年以来，国内厂商陆续推出搭载大模型的消费电子和智能终端产品，大模型有望来到更多用户身边，成为工作生活的“好帮手”。前不久，联想集团发布了配备人工智能助理的个人电脑产品。通过本地部署的个人大模型，人工智能助理不仅能与用户交互，还能从这些交互中总结经验并进行自我完善。比如，它能够通过个人的旅行记录、购物偏好这些信息，更好地进行推理，甚至可以根据用户的思维模式和行为频率去预测任务，并主动提出建议，寻找解决方案。“从公共智能到个人智能，从技术工具到能够理解个人需求的‘助手’，在人工智能产业化过程中，通过将大模型的工作负荷更为均衡地分布在公有云、私有云、边缘和终端，有助于推动各行各业的智能化转型。”联想集团董事长兼首席执行官杨元庆表示。今年年初，荣耀手机发布了新一代全场景操作系统，其大模型智能问答月使用量高达1500万次，日最高使用量达85万次。大模型的引入，有望为手机带来功能上的跃升。利用大模型提炼通话内容要点、与手机“对话”自动挑选素材生成视频内容等，这些新功能成功转化为手机市场的“新引擎”。“人工智能手机意味着使用大模型等技术来重构和使能手机应用、操作系统、消费者体验和业务逻辑，充分利用终端厂商对于用户需求的理解，更好地服务用户。”荣耀终端有限公司首席执行官赵明说。作为新一代智能终端，大模型加快在智能网联汽车上部署应用。除了在智能座舱里与人交互更自然、识别车内外的人与物更准确，大模型还能提升自动驾驶系统的效率和安全。“云端大模型的参数规模大、算力强，能够完成大量数据标注、数据融合等任务；车端大模型的参数量小，能节省车端计算的推理时间，助力自动驾驶技术开发应用。”受访专家表示。软件行业也在“拥抱”大模型。浪潮集团副总裁魏代森表示：“当前，在大模型的赋能下，软件业正在加速演进。一是引发了软件生产方式的变革，大模型推动软件生产自动化、智能化，低代码成为热点，人工智能增强开发是趋势；二是软件形态在加速演变，走向平台化、可组装、云原生；三是软件产品高度智能，从嵌入智能到原生智能，赋能业务流程自动化、智能化。”进一步加强资源与研发力量的统筹，强化大模型在发展中的场景牵引作用，实现大模型技术的高质量应用突破移动应用发达、数据资源丰富、应用场景多元、人工智能产业链完整度高……产业化应用已成为我国人工智能产业的重要优势之一，也是推动人工智能加快发展的关键。中国信息化百人会执委、阿里云副总裁安筱鹏认为，大模型在不同产业的应用落地一方面可以促进产品竞争力的升级，创造新的附加值；另一方面，它可以在更广泛、更复杂的场景中进行流程和决策的优化，提升企业创新的效率。大模型的技术潜力与市场空间巨大，但技术门槛高、开发复杂、成本较高，与产业场景的深度融合离不开平台工具支撑。浪潮信息董事长彭震表示，“人工智能+”既是目标，也是机会。应用创新需要算法、算力和数据协同发展，要开展以系统为核心的全局创新，实现创新与应用并重，让智能应用以更快速度涌现并满足差异化需求。当前，我国大模型发展存在一定挑战，如算力存在瓶颈、高质量的训练数据集仍需扩展、标志性应用尚未出现等。“比如，在公有云上部署大模型，能够让用户更加及时地获取大模型的最新功能和应用。这时公有云就不仅仅是单纯的计算或存储设施，也是大模型的应用设施。”单志广表示，我国算力基础设施建设要走共享化、高效化的路径，既重视硬件建设，也重视需求和应用发展，高效集约利用算力资源，进一步提高算法、算力和数据资源的服务水平和能力。广东拓斯达科技股份有限公司总工程师张晓辉说：“以制造业大模型落地为例，很多工业控制系统数字化、智能化水平不高，工业数据采集困难、标准不统一、价值不高，数据利用不充分，使得不少企业较难借助大模型技术来优化生产流程。”中国信通院人工智能研究中心副主任巫彤宁认为，众多创新应用的出现，对人工智能软硬件支撑体系提出了更高的需求。新技术带来的需求增长，能够带动国内算力、算法、数据相关创新主体的发展步伐。受访专家表示，大模型创造新价值、适应新产业、催生新动能，是加快发展新质生产力的关键要素。面向未来，我国需进一步加强资源与研发力量的统筹，强化大模型在发展中的场景牵引作用，实现大模型技术的高质量应用突破，驱动经济社会高质量发展。转自：人民日报 原文链接：//shuzhiren.com/post/124023.html