國産大模型加速賦能産業發展

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

今年以來，我國人工智慧大模型加快發展，産業化應用落地提速：生數科技聯合清華大學發佈國産自研視頻大模型，支援一鍵生成長達16秒、解析度高達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，國産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。國家網際網路信息辦公室最新公佈的數據顯示，截至今年3月，我國共有117個生成式人工智慧服務完成備案。大模型怎樣進一步賦能行業發展？今後還需要在哪些方面重點發力？記者近日進行了採訪。

堅持應用導向

建立起涵蓋理論方法和軟硬體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

在電腦的對話方塊中輸入需求指令，螢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，由中國一汽聯合阿裏雲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。現在借助大模型，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後的原因和趨勢，深化數據應用。“我們基於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。”阿裏雲智慧副總裁李強介紹。

李強舉例，假設問到“為什麼某車型産量沒有達到預期”時，該大模型應用可先將預期産量和實際産量對比得出差值後，對生産設備狀況、型號配件品質等變數以及原材料供應波動、能源消耗及供應穩定性等深層次原因展開分析，通過數據排查，最終找出關聯性最大的原因並生成可視化報表。除了汽車製造行業，通義千問在礦山、交通等領域已實現落地應用。

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。在産學研各方共同推動下，我國已建立起涵蓋理論方法和軟硬體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。

我國大模型産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慧能力平臺，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；一批則是針對生物制藥、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品質專業化解決方案。

國務院發展研究中心原副主任劉世錦認為，我國超大規模市場優勢與新技術應用的交互疊加，在數字經濟等領域帶來更多的發展機會；更多創新主體通過市場競爭的形式推動創新，為技術和工程化提供更多的應用場景。在國家資訊中心資訊化和産業發展部主任單志廣看來，我國的大模型發展要堅持應用導向，重視人工智慧基礎大模型與行業數據知識相結合，基於應用開發與市場需求，人工智慧的研發應用不斷深化。

聚焦用戶需求

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

目前的人工智慧大模型按照部署方式進行劃分，主要分為雲側大模型和端側大模型。與雲側大模型主要面向産業化應用需求不同，端側大模型主要服務於個人用戶。今年以來，國內廠商陸續推出搭載大模型的消費電子和智慧終端産品，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，聯想集團發佈了配備人工智慧助理的個人電腦産品。通過本地部署的個人大模型，人工智慧助理不僅能與用戶交互，還能從這些交互中總結經驗並進行自我完善。比如，它能夠通過個人的旅行記錄、購物偏好這些資訊，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，並主動提出建議，尋找解決方案。

“從公共智慧到個人智慧，從技術工具到能夠理解個人需求的‘助手’，在人工智慧産業化過程中，通過將大模型的工作負荷更為均衡地分佈在公有雲、私有雲、邊緣和終端，有助於推動各行各業的智慧化轉型。”聯想集團董事長兼首席執行官楊元慶表示。

今年年初，榮耀手機發佈了新一代全場景作業系統，其大模型智慧問答月使用量高達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”。

“人工智慧手機意味著使用大模型等技術來重構和使能手機應用、作業系統、消費者體驗和業務邏輯，充分利用終端廠商對於用戶需求的理解，更好地服務用戶。”榮耀終端有限公司首席執行官趙明説。

作為新一代智慧終端，大模型加快在智慧網聯汽車上部署應用。除了在智慧座艙裏與人交互更自然、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。“雲端大模型的參數規模大、算力強，能夠完成大量數據標注、數據融合等任務；車端大模型的參數量小，能節省車端計算的推理時間，助力自動駕駛技術開發應用。”受訪專家表示。

軟體行業也在“擁抱”大模型。浪潮集團副總裁魏代森表示：“當前，在大模型的賦能下，軟體業正在加速演進。一是引發了軟體生産方式的變革，大模型推動軟體生産自動化、智慧化，低代碼成為熱點，人工智慧增強開發是趨勢；二是軟體形態在加速演變，走向平臺化、可組裝、雲原生；三是軟體産品高度智慧，從嵌入智慧到原生智慧，賦能業務流程自動化、智慧化。”

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品質應用突破

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

中國資訊化百人會執委、阿裏雲副總裁安筱鵬認為，大模型在不同産業的應用落地一方面可以促進産品競爭力的升級，創造新的附加值；另一方面，它可以在更廣泛、更複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、開發複雜、成本較高，與産業場景的深度融合離不開平臺工具支撐。浪潮資訊董事長彭震表示，“人工智慧+”既是目標，也是機會。應用創新需要演算法、算力和數據協同發展，要開展以系統為核心的全局創新，實現創新與應用並重，讓智慧應用以更快速度涌現並滿足差異化需求。

當前，我國大模型發展存在一定挑戰，如算力存在瓶頸、高品質的訓練數據集仍需擴展、標誌性應用尚未出現等。“比如，在公有雲上部署大模型，能夠讓用戶更加及時地獲取大模型的最新功能和應用。這時公有雲就不僅僅是單純的計算或存儲設施，也是大模型的應用設施。”單志廣表示，我國算力基礎設施建設要走共用化、高效化的路徑，既重視硬體建設，也重視需求和應用發展，高效集約利用算力資源，進一步提高演算法、算力和數據資源的服務水準和能力。

廣東拓斯達科技股份有限公司總工程師張曉輝説：“以製造業大模型落地為例，很多工業控制系統數字化、智慧化水準不高，工業數據採集困難、標準不統一、價值不高，數據利用不充分，使得不少企業較難借助大模型技術來優化生産流程。”中國信通院人工智慧研究中心副主任巫彤寧認為，眾多創新應用的出現，對人工智慧軟硬體支撐體系提出了更高的需求。新技術帶來的需求增長，能夠帶動國內算力、演算法、數據相關創新主體的發展步伐。

受訪專家表示，大模型創造新價值、適應新産業、催生新動能，是加快發展新質生産力的關鍵要素。面向未來，我國需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品質應用突破，驅動經濟社會高品質發展。