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      1. 數量超過二百個,覆蓋多個行業領域,應用場景不斷拓展 國產大模型加速賦能產業發展

        原標題:數量超過二百個,覆蓋多個行業領域,應用場景不斷拓展(引題)

        國產大模型加速賦能產業發展(主題)

        書記指出:“誰能把握大數據、人工智能等新經濟發展機遇,誰就把準了時代脈搏。”《政府工作報告》提出,深化大數據、人工智能等研發應用,開展“人工智能+”行動,打造具有國際競爭力的數字產業集群。

        今年以來,我國人工智能大模型加快發展,產業化應用落地提速:生數科技聯合清華大學發布國產自研視頻大模型,支持一鍵生成長達16秒、分辨率高達1080P的高清視頻內容;北京國際汽車展覽會上,國內車企推出多個搭載大模型的新款車型,在多感官交互、自動駕駛等方面不斷優化用戶體驗;人形機器人接入大模型進行任務調度和應用開發,很快“學會”了疊衣服、分揀歸類等精細操作……

        據不完全統計,國產大模型數量目前已超過200個,覆蓋多個行業領域,應用場景不斷拓展。國家互聯網信息辦公室最新公布的數據顯示,截至今年3月,我國共有117個生成式人工智能服務完成備案。

        堅持應用導向

        建立起涵蓋理論方法和軟硬件技術的體系化研發能力,涌現出一批具有行業影響力的大模型應用,形成了緊跟世界前沿的大模型技術群

        在電腦的對話框中輸入需求指令,屏幕上不僅出現了所需的數據報表,還有結合數據報表自動生成的分析圖表。前不久,由中國一汽聯合阿里云通義千問打造的大模型實現應用落地。“我們幾乎每天都要做報表,光這一項工作就要耗費大量的時間?,F在借助大模型,工作效率顯著提升。”中國一汽的工作人員介紹。

        相比傳統的“固定問答”,該應用還能進一步分析問答背后的原因和趨勢,深化數據應用。“我們基于468個指標的初始語料,形成6萬條評測數據,構建了這一大模型應用在指標設計、指標拆解、數據尋源、數據建模和數據分析等方面的能力。”阿里云智能副總裁李強介紹。

        當前,我國大模型進入發展加速期,在自然語言處理、機器視覺和多模態等各技術分支上均在同步跟進、快速發展。在產學研各方共同推動下,我國已建立起涵蓋理論方法和軟硬件技術的體系化研發能力,涌現出一批具有行業影響力的大模型應用,形成了緊跟世界前沿的大模型技術群。

        我國大模型產業化應用有兩種主要的發展路徑:一是打造跨行業通用化人工智能能力臺,即通用大模型,其應用正在從辦公、生活向醫療、工業、教育等領域加速滲透;二是針對生物制藥、遙感、氣象等垂直領域的行業大模型,發揮其領域縱深優勢,提供針對特定業務場景的高質量專業化解決方案。

        聚焦用戶需求

        陸續推出搭載大模型的消費電子和智能終端產品,大模型有望來到更多用戶身邊,成為工作生活的“好幫手”

        目前的人工智能大模型按照部署方式進行劃分,主要分為云側大模型和端側大模型。與云側大模型主要面向產業化應用需求不同,端側大模型主要服務于個人用戶。今年以來,國內廠商陸續推出搭載大模型的消費電子和智能終端產品,大模型有望來到更多用戶身邊,成為工作生活的“好幫手”。

        前不久,聯想集團發布了配備人工智能助理的個人電腦產品。通過本地部署的個人大模型,人工智能助理不僅能與用戶交互,還能從這些交互中總結經驗并進行自我完善。比如,它能夠通過個人的旅行記錄、購物偏好這些信息,更好地進行推理,甚至可以根據用戶的思維模式和行為頻率去預測任務,并主動提出建議,尋找解決方案。

        今年年初,榮耀手機發布了新一代全場景操作系統,其大模型智能問答月使用量高達1500萬次,日最高使用量達85萬次。大模型的引入,有望為手機帶來功能上的躍升。利用大模型提煉通話內容要點、與手機“對話”自動挑選素材生成視頻內容等,這些新功能成功轉化為手機市場的“新引擎”。

        作為新一代智能終端,大模型加快在智能網聯汽車上部署應用。除了在智能座艙里與人交互更自然、識別車內外的人與物更準確,大模型還能提升自動駕駛系統的效率和安全。

        加快補齊短板

        進一步加強資源與研發力量的統籌,強化大模型在發展中的場景牽引作用,實現大模型技術的高質量應用突破

        移動應用發達、數據資源豐富、應用場景多元、人工智能產業鏈完整度高……產業化應用已成為我國人工智能產業的重要優勢之一,也是推動人工智能加快發展的關鍵。

        中國信息化百人會執委、阿里云副總裁安筱鵬認為,大模型在不同產業的應用落地,一方面可以促進產品競爭力的升級,創造新的附加值;另一方面,可以在更廣泛、更復雜的場景中進行流程和決策的優化,提升企業創新的效率。

        大模型的技術潛力與市場空間巨大,但技術門檻高、開發復雜、成本較高,與產業場景的深度融合離不開臺工具支撐。浪潮信息董事長彭震表示,“人工智能+”既是目標,也是機會。應用創新需要算法、算力和數據協同發展,要開展以系統為核心的全局創新,實現創新與應用并重,讓智能應用以更快速度涌現并滿足差異化需求。

        當前,我國大模型發展存在一定挑戰,如算力存在瓶頸、高質量的訓練數據集仍需擴展、標志應用尚未出現等。國家信息中心信息化和產業發展部主任單志廣表示,我國算力基礎設施建設要走共享化、高效化的路徑,既重視硬件建設,也重視需求和應用發展,高效集約利用算力資源,進一步提高算法、算力和數據資源的服務水和能力。

        關鍵詞: 行業領域 產業發展

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