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【经济界面】
说起最近很火的“大模型”，很多人并不陌生，但也有人心存这样的困惑：“大模型到底有何‘本领’？”
根据文本内容，生成分辨率达1080P的高清视频；助力自动驾驶，提供更人性化、更智能的交互体验……今年以来，我国人工智能大模型加快发展，各种各样的新应用层出不穷，加速赋能千行百业。
党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出，完善推动新一代信息技术、人工智能、航空航天、新能源、新材料、高端装备、生物医药、量子科技等战略性产业发展政策和治理体系，引导新兴产业健康有序发展。
当前和今后一段时期，大模型发展面临哪些机遇和挑战？如何抢抓“新风口”？记者就此进行了采访。
“上车”“落地”，行业蓬勃发展
大模型与汽车“相遇”，会碰撞出怎样的“火花”？
据业内人士介绍，大模型接入车内语音助手后，汽车就能像人一样去“思考”如何满足司机的需求。比如，当司机说“我有点冷”时，大模型会根据司机的习惯，自动调节空调的温度、风力等。
当然，大模型赋能汽车是不断深入的过程，目前集中体现在智能座舱和智能驾驶上。
在天津天开西青园先导区和高新区地铁站间，一辆自动驾驶巴士往返穿梭。该自动驾驶小巴感知范围200米，可实现360度无盲区。
“我们联合复旦大学发布了‘车路云一体化’系统3.0，通过车路云三端海量交通大数据构建人工智能大模型，支撑L4级自动驾驶更智能、更安全地大规模落地。”蘑菇车联创始人兼CEO朱磊说。
相关调查显示，目前“上车”的大模型，既有一批科技企业研发的通用大模型，也有一些车企自研的行业大模型。从终端看，已有超过10个品牌的汽车搭载大模型。专家认为，大模型可重构自动驾驶技术架构、合成模拟场景数据、预测安全风险，加快自动驾驶技术开发和应用落地。
如今，大模型正加快走进人们的生产生活。国家互联网信息办公室数据显示，截至今年3月，我国已有117个大模型成功备案。截至目前，我国已完成备案并上线能为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型180多个。
世界知识产权组织发布的报告显示，2014年至2023年，中国生成式人工智能专利申请量超3.8万件，居世界第一。
“大模型行业已呈现蓬勃发展态势。”天津中科闻歌科技有限公司项目负责人朱东宇说。
中国通信标准化协会副理事长兼秘书长代晓慧认为，以大模型为代表的人工智能技术迅速迭代发展，千行百业正在被智能化深刻改造。
中国互联网络信息中心发布的第53次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2023年12月，我国网民规模达10.92亿人，较2022年12月新增网民2480万人，互联网普及率达77.5%。
对此，专家表示，我国拥有庞大的互联网用户基数，提供了丰富的场景等方面数据资源，这对于训练大模型来说是重要优势。
瞄准需求，引导“百模”形成合力
7月28日，“谛听”地震波大模型在四川成都发布。该大模型由国家超级计算成都中心、中国地震局地球物理研究所以及清华大学联合开发，是首个亿级参数量的地震波大模型，提升了地震信号的识别准确率和速度。
目前，“谛听”地震波大模型已可投入使用，未来还可用于矿震监测、城市地下空间结构探测、海底地震监测等多个领域。
而此前，北京经济技术开发区正式上线“亦智政务大模型服务平台”，支撑区内各部门应用大模型技术实现数字化转型。
如今，各类面向细分行业的垂直大模型“百花齐放”，在工业、医疗、气象、教育、科研等领域尽展风采。与此同时，业内人士表示，大模型发展也面临一些问题和挑战，比如出现了“一窝蜂”“百模大战”现象。
长远来看，大模型相关企业应如何布局“落子”、在激烈的竞争中脱颖而出？抓住应用需求是突围方向之一。
中科院院士姚期智认为，大模型在技术上可分为通用、行业、场景三类。大模型的通用智能必须细化到各个行业，给它“投喂”行业中的专业数据，通过训练形成场景化、定制化、个性化的专有模型，才能给各垂直领域带来人工智能革命。
“大模型研发投入高，需要庞大的算力资源，关键在于聚焦特定领域、专攻细分赛道、解决行业需求。”朱东宇说。
科大讯飞董事长刘庆峰表示，面向未来，要关注源头技术生态、智能体生态、应用生态和行业生态，实现大模型深度落地。
“落地行业应用将更显大模型的价值，但基础大模型缺乏行业专业知识，需要大模型提供方与垂直行业合作开发行业大模型。”中国工程院院士邬贺铨说，大模型不仅是一种技术，它重塑了数据要素生态链，引领产业研究开发应用的范式变革，标志着信息化发展从网络驱动到数据驱动转变。
在邬贺铨看来，面对大模型浪潮，要在国家战略与规划部署下，统筹推进政产学研用，引导“百模”形成合力，避免资源分散和低水平重复，实现数据采集汇聚、加工处理、流通交易、开发应用全链条协同。
补齐短板，多领域布局“落子”
数字经济时代，算力就像水、电一样，成为不可或缺的公共资源。
“发展大模型产业，算力是‘门槛’。随着大模型参数的增加，其对算力的需求几乎是几何级增长。”一位人工智能专家如是说。
国家数据局局长刘烈宏介绍，我国加快推动数据基础设施布局，深入实施“东数西算”工程，推动构建全国一体化算力网，在算力布局、网络传输、监测调度、算电协同、安全防护等方面取得积极进展。
据统计，截至2023年底，我国算力总规模达每秒230百亿亿次浮点运算，算力总规模居全球第二。
当前，多地围绕数字基础设施建设，特别是算力产业发展，出台了一系列政策举措——
上海市将推动智能芯片关键技术和应用适配，打造更多元开放的智能计算生态；贵州省努力打造具有国际竞争力的国产智算高地，推动智算中心建设，实现行业大模型应用场景开放，吸引更多数据标注、数据治理和数据训练等领域企业，培育以人工智能为驱动的智算产业生态……
同时，也要看到，目前我国在算力领域依然存在短板，制约了大模型规模化应用。
中国移动浙江公司党委书记、董事长、总经理杨剑宇建议，完善全国算力网络一体化规划，适度超前统筹建设智算中心和超算中心，构建国家级算力智能调度体系，推动建设布局合理、资源多样、覆盖全面的先进算力供给体系。针对长三角等算力需求旺盛的重点区域，加大对国家枢纽节点、边缘算力等方面的政策、资金配套支持力度，支持开展智算技术研发重大工程。
“苟日新，日日新，又日新”。从全球看，我国大模型自主创新能力有待进一步提升。
国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广认为，当前，我国数字经济领域关键技术受制于人的局面尚未得到根本改变，人工智能关键算法整体上处于跟随态势，基础原创能力不强，在大模型领域与一些科技巨头相比存在差距。
“我们需要持续加强关键核心技术攻关，基于深度学习框架开发人工智能应用，有序扩大下游用户数量，以应用带动生态建设。”单志广说，要加强基础原创算法研究投入，在大模型等重点方向上统筹国内技术、人才、算力等优势资源，形成发展合力。
中国信息通信研究院院长余晓晖表示，从近期来看，大模型已在日常办公、文本创作、图像视频生成等领域展现较大发展潜力和应用价值。从中长期看，大模型将与制造、生物医药、能源、交通等实体经济领域深度融合，不断提升创新效率、拓展应用领域、提高生产效率，成为各行业转型升级的基础赋能工具，带动更大范围创新。
（本报记者 刘坤）
