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【特别报道】AI大模型应用将迎来“浪潮年”

来源：晰数塔互联网快讯时间：2024年02月05日 22:23

2023年被誉为人工智能大年，大模型应用层出不穷。从年初以ChatGPT为代表的认知智能大模型的横空出世，迅速引爆市场。下半年，大模型迅速驶入了一个新阶段，许多大模型从技术走向商业化，各家纷纷抢占数据、算力、场景、应用高地，以争夺大模型市场话语权。

垂类大模型落地速度最快

随着市场热度的不断升温，许多企业投身于大模型应用的研发和落地。企查查数据显示，2023年元旦后，商标名称、专利名称、专利摘要含“大模型、大语言模型、模型训练、文本生成模型、视觉模型、神经网络模型”等关键词的企业共有104家。

目前，AI大模型的应用领域涉及自然语言处理、计算机视觉、制造业、文化产业、金融、医疗、教育、零售等，除此之外，建筑、家电、半导体领域AI大模型也相继面世。

“2023年被誉为人工智能大年，这一评价主要源于深度学习、机器学习等核心技术的持续突破以及大模型在各领域的广泛应用。诸如GPT-4、通义千问等大模型以其强大的语言生成和理解能力，在文本创作、智能客服、编程助手等方面取得显著成效，给人留下深刻印象。这得益于全球对AI技术的高额投入、算力的提升、数据资源的丰富以及应用场景的不断拓宽。”商务部研究院电子研究所副研究员洪勇接受本刊专访时指出。

例如，阅文集团的作家助手妙笔版定位为“行业首个网文大模型”，提供辅助创造、内容诊断、答疑解惑等功能；百度从训大模型、用大模型和做应用三个层次服务客户，探索政府、金融、交通等领域的大模型落地；华为云以“5+N+X”的思路构建华为盘古大模型，形成了政务、金融、矿山、智能驾驶等行业解决方案。

杨无忧AI负责人范志聪对于大模型应用持乐观态度。他表示：“能够根据给定的输入生成新的、几乎无限的内容。这一技术的进步得益于强大的计算能力、大数据和深度学习算法的发展。同时，随着数据和算力的提升，模型在自然语言处理、视觉识别、知识问答等任务上的性能也在持续优化。这一年的发展得益于全球对人工智能的重视和投入，以及相关技术的持续创新。”

目前，各大省份都在开展大模型研发，北京、广东、浙江、上海等地最为活跃，大模型数量最多。《2023中国新一代人工智能科技产业发展报告》显示，全国2200家人工智能企业中北京市占28%，拥有618家人工智能企业，在全国各省市中排名第一。

中国科学技术信息研究所发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，目前全国10亿级参数规模以上大模型已发布79个，其中广东省有20个，占全国比重为25.3%。

大模型商业化仍面临诸多挑战

尽管AI大模型行业“热火朝天”，但业内人士坦言，目前国内大模型商业化仍处于初级阶段，商业化进程仍面临着诸多挑战。

“AI应用面临的挑战主要包括技术瓶颈、伦理道德、数据安全及隐私保护等问题。首先，虽然大模型性能强大，但如何进一步提升其推理能力、解决长尾问题、降低计算成本等仍是技术难题。其次，AI的决策透明度与可控性有待提高，避免算法歧视和黑箱操作带来的社会风险。中国和欧美在该领域比较上，欧美在基础研究和原创技术方面具有一定优势，而中国则在产业应用和市场推广上表现突出。对于监管，建议构建适应AI发展的法律法规体系，既要鼓励创新，又要确保数据安全和个人隐私得到有效保护。在应用领域，则应注重引导AI向教育、医疗、环保等民生和社会公益方向发展。”洪勇分析指出。

目前，AI大模型应用涉及的数据安全和如何平衡监管与技术创新是普遍业内受关注的焦点。

资深产业观察家梁振鹏告诉本刊记者，首先，数据的获取和处理是一个重要挑战，尤其是对于大规模、高质量的标注数据。其次，AI技术的可解释性、安全性和隐私保护问题也亟待解决。此外，人工智能在伦理、法律等方面的规范也是一个必须面对的问题。他表示：“针对这些挑战，在监管方面，我认为应建立健全AI法律法规体系，保障人工智能在合规、安全的轨道上发展。在应用领域，鼓励创新与实践，推动AI技术与各行业的深度融合。”

2023年6 月20 日，国家互联网信息办公室发布了关于发布深度合成服务算法备案信息的公告，公布了境内深度合成服务算法备案清单。业内人士认为，随着备案清单的发布，监管规则进一步明晰。大模型许可证有望加速落地，推动大模型供给侧过渡至新阶段。

范志聪认为，对于应用领域首先需要加强AI技术的研发和优化，提高其性能和可靠性。其次，需要重视AI应用的社会影响和伦理问题，确保其在法律和道德框架内运行。此外，需要加强数据保护和隐私权，避免滥用数据和侵犯个人权利。

此前，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在深圳2023西丽湖论坛上表示，国内大模型太多，而模型之上开发的AI原生应用太少，大模型的产业化模式，应该是把基础模型的通用能力和行业领域的专有知识相结合。

IDC中国研究总监卢言霞接受本刊采访时坦言：“尽管大模型热度超出预期，关注度很高，但是落地的成功实践不多，不及预期。B端印象深刻的不多。C端的话，大模型的搜索交互，在大模型上一次查询，可以免去多个APP核对的麻烦，这一点比较实用。不过模型的准确性，应用在实际场景中的价值，都需要面向场景去优化，不仅需要时间去优化迭代，还需大量调优、数据集成工作。”

更多行业将实现深度落地

业界普遍认为，2024年，AI技术产品化、产业化以及商业化，将是大模型发展的重中之重。猎豹移动董事长兼CEO傅盛在近日表示，2024年将是AI大模型应用的浪潮年。

日前，在中国AIGC开发者大会上，百度大模型生态总监李扬认为，大模型在2024年的发展，大概率参数量级提升不再是大模型发展主旋律，传统应用软件和大模型会有更好的结合，行业参与者需要思考合规和国产化问题。

“在2024年，AI及大模型将在更多行业实现深度落地。例如，在生物医药领域，AI将助力新药研发、精准医疗；在智能制造中，大模型将进一步优化生产流程、提升自动化水平；在智慧城市、自动驾驶等领域也将有更大突破。同时他也指出，需注意应对潜在的社会影响和伦理挑战，推动AI技术健康发展，真正服务于人类社会进步。”洪勇表示。

“2024年，预计AI还是在知识兑现、智能客服、数字员工、辅助营销、辅助艺术设计等领域优点落地。”卢言霞指出。

财经评论员张雪峰认为，2024年，人工智能和大模型应用将更加普及，涉及更多领域，如医疗、教育、金融等。模型的性能和效果将进一步提升，使得人工智能系统更加精准和可靠。这一趋势的推动因素包括不断增长的数据量、更高效的算法设计，以及硬件技术的不断进步。

在360集团创始人周鸿祎看来，大模型在中国的发展方向是产业化、垂直化，2024年会涌现许多真正的垂直大模型，政府、企业将结合自身数据训练垂直大模型，证明大模型能真正地解决问题。

关于AI大模型领域的投资，研究机构Omdia人工智能首席分析师苏廉节认为，2024年国内AI大模型领域投资会增加，可能会聚焦在大模型算法和芯片两个领域，即更高效的算法和芯片架构，也更符合经济效益。

发布于：北京