説起最近很火的“大模型”，很多人並不陌生，但也有人心存這樣的困惑：“大模型到底有何‘本領’？”

根據文本內容，生成解析度達1080P的高清視頻；助力自動駕駛，提供更人性化、更智慧的交互體驗……今年以來，我國人工智慧大模型加快發展，各種各樣的新應用層出不窮，加速賦能千行百業。

黨的二十屆三中全會審議通過的《中共中央關於進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》提出，完善推動新一代資訊技術、人工智慧、航空航太、新能源、新材料、高端裝備、生物醫藥、量子科技等戰略性産業發展政策和治理體系，引導新興産業健康有序發展。

當前和今後一段時期，大模型發展面臨哪些機遇和挑戰？如何搶抓“新風口”？記者就此進行了採訪。

“上車”“落地”，行業蓬勃發展

大模型與汽車“相遇”，會碰撞出怎樣的“火花”？

據業內人士介紹，大模型接入車內語音助手後，汽車就能像人一樣去“思考”如何滿足司機的需求。比如，當司機説“我有點冷”時，大模型會根據司機的習慣，自動調節空調的溫度、風力等。

當然，大模型賦能汽車是不斷深入的過程，目前集中體現在智慧座艙和智慧駕駛上。

在天津天開西青園先導區和高新區地鐵站間，一輛自動駕駛巴士往返穿梭。該自動駕駛小巴感知範圍200米，可實現360度無盲區。

“我們聯合復旦大學發佈了‘車路雲一體化’系統3.0，通過車路雲三端海量交通大數據構建人工智慧大模型，支撐L4級自動駕駛更智慧、更安全地大規模落地。”蘑菇車聯創始人兼CEO朱磊説。

相關調查顯示，目前“上車”的大模型，既有一批科技企業研發的通用大模型，也有一些車企自研的行業大模型。從終端看，已有超過10個品牌的汽車搭載大模型。專家認為，大模型可重構自動駕駛技術架構、合成模擬場景數據、預測安全風險，加快自動駕駛技術開發和應用落地。

如今，大模型正加快走進人們的生産生活。國家網際網路信息辦公室數據顯示，截至今年3月，我國已有117個大模型成功備案。截至目前，我國已完成備案並上線能為公眾提供服務的生成式人工智慧服務大模型180多個。

世界智慧財産權組織發佈的報告顯示，2014年至2023年，中國生成式人工智慧專利申請量超3.8萬件，居世界第一。

“大模型行業已呈現蓬勃發展態勢。”天津中科聞歌科技有限公司項目負責人朱東宇説。

中國通信標準化協會副理事長兼秘書長代曉慧認為，以大模型為代表的人工智慧技術迅速迭代發展，千行百業正在被智慧化深刻改造。

中國網際網路絡資訊中心發佈的第53次《中國網際網路絡發展狀況統計報告》顯示，截至2023年12月，我國網民規模達10.92億人，較2022年12月新增網民2480萬人，網際網路普及率達77.5%。

對此，專家表示，我國擁有龐大的網際網路用戶基數，提供了豐富的場景等方面數據資源，這對於訓練大模型來説是重要優勢。

瞄準需求，引導“百模”形成合力

7月28日，“諦聽”地震波大模型在四川成都發佈。該大模型由國家超級計算成都中心、中國地震局地球物理研究所以及清華大學聯合開發，是首個億級參數量的地震波大模型，提升了地震信號的識別準確率和速度。

目前，“諦聽”地震波大模型已可投入使用，未來還可用於礦震監測、城市地下空間結構探測、海底地震監測等多個領域。

而此前，北京經濟技術開發區正式上線“亦智政務大模型服務平臺”，支撐區內各部門應用大模型技術實現數字化轉型。

如今，各類面向細分行業的垂直大模型“百花齊放”，在工業、醫療、氣象、教育、科研等領域盡展風采。與此同時，業內人士表示，大模型發展也面臨一些問題和挑戰，比如出現了“一窩蜂”“百模大戰”現象。

長遠來看，大模型相關企業應如何佈局“落子”、在激烈的競爭中脫穎而出？抓住應用需求是突圍方向之一。

中科院院士姚期智認為，大模型在技術上可分為通用、行業、場景三類。大模型的通用智慧必須細化到各個行業，給它“投喂”行業中的專業數據，通過訓練形成場景化、定制化、個性化的專有模型，才能給各垂直領域帶來人工智慧革命。

“大模型研發投入高，需要龐大的算力資源，關鍵在於聚焦特定領域、專攻細分賽道、解決行業需求。”朱東宇説。

科大訊飛董事長劉慶峰表示，面向未來，要關注源頭技術生態、智慧體生態、應用生態和行業生態，實現大模型深度落地。

“落地行業應用將更顯大模型的價值，但基礎大模型缺乏行業專業知識，需要大模型提供方與垂直行業合作開發行業大模型。”中國工程院院士鄔賀銓説，大模型不僅是一種技術，它重塑了數據要素生態鏈，引領産業研究開發應用的範式變革，標誌著資訊化發展從網路驅動到數據驅動轉變。

在鄔賀銓看來，面對大模型浪潮，要在國家戰略與規劃部署下，統籌推進政産學研用，引導“百模”形成合力，避免資源分散和低水準重復，實現數據採集匯聚、加工處理、流通交易、開發應用全鏈條協同。

補齊短板，多領域佈局“落子”

數字經濟時代，算力就像水、電一樣，成為不可或缺的公共資源。

“發展大模型産業，算力是‘門檻’。隨著大模型參數的增加，其對算力的需求幾乎是幾何級增長。”一位人工智慧專家如是説。

國家數據局局長劉烈宏介紹，我國加快推動數據基礎設施佈局，深入實施“東數西算”工程，推動構建全國一體化算力網，在算力佈局、網路傳輸、監測調度、算電協同、安全防護等方面取得積極進展。

據統計，截至2023年底，我國算力總規模達每秒230百億億次浮點運算，算力總規模居全球第二。

當前，多地圍繞數字基礎設施建設，特別是算力産業發展，出臺了一系列政策舉措——

上海市將推動智慧晶片關鍵技術和應用適配，打造更多元開放的智慧計算生態；貴州省努力打造具有國際競爭力的國産智算高地，推動智算中心建設，實現行業大模型應用場景開放，吸引更多數據標注、數據治理和數據訓練等領域企業，培育以人工智慧為驅動的智算産業生態……

同時，也要看到，目前我國在算力領域依然存在短板，制約了大模型規模化應用。

中國移動浙江公司黨委書記、董事長、總經理楊劍宇建議，完善全國算力網路一體化規劃，適度超前統籌建設智算中心和超算中心，構建國家級算力智慧調度體系，推動建設佈局合理、資源多樣、覆蓋全面的先進算力供給體系。針對長三角等算力需求旺盛的重點區域，加大對國家樞紐節點、邊緣算力等方面的政策、資金配套支援力度，支援開展智算技術研發重大工程。

“茍日新，日日新，又日新”。從全球看，我國大模型自主創新能力有待進一步提升。

國家資訊中心資訊化和産業發展部主任單志廣認為，當前，我國數字經濟領域關鍵技術受制於人的局面尚未得到根本改變，人工智慧關鍵演算法整體上處於跟隨態勢，基礎原創能力不強，在大模型領域與一些科技巨頭相比存在差距。

“我們需要持續加強關鍵核心技術攻關，基於深度學習框架開發人工智慧應用，有序擴大下游用戶數量，以應用帶動生態建設。”單志廣説，要加強基礎原創演算法研究投入，在大模型等重點方向上統籌國內技術、人才、算力等優勢資源，形成發展合力。

中國資訊通信研究院院長余曉暉表示，從近期來看，大模型已在日常辦公、文本創作、圖像視頻生成等領域展現較大發展潛力和應用價值。從中長期看，大模型將與製造、生物醫藥、能源、交通等實體經濟領域深度融合，不斷提升創新效率、拓展應用領域、提高生産效率，成為各行業轉型升級的基礎賦能工具，帶動更大範圍創新。

（記者 劉坤）