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国产大模型加速赋能产业发展(科技视点)

来源:人民日报2024-05-13 19:12

  数量超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展

  国产大模型加速赋能产业发展(科技视点)

  记者 谷业凯

  《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。

  坚持应用导向

  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。

  聚焦用户需求

  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。”

  加快补齐短板

  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。

[ 责编:孔繁鑫 ]
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