“當前大數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛，但在數(shù)據(jù)應(yīng)用時大數(shù)據(jù)并非總是比小數(shù)據(jù)好。”9月27日，由中國科協(xié)企業(yè)創(chuàng)新服務(wù)中心主辦的“2024產(chǎn)學研融通創(chuàng)新活動”AI大模型應(yīng)用場景專場活動召開，中國工程院院士、浙江大學求是特聘教授譚建榮表示，在大數(shù)據(jù)應(yīng)用時如果不加區(qū)分，在確定條件下“追求”數(shù)據(jù)大，反而看不清對應(yīng)關(guān)系，造成計算冗余，大數(shù)據(jù)則適用于隨機、模糊和混沌等不確定情況的分析、處理。

　　自2022年底生成式人工智能誕生以來，人工智能能夠運行的參數(shù)、處理的數(shù)據(jù)均得到了指數(shù)級增長。人工智能大模型發(fā)展迅速，企業(yè)、科研單位等紛紛投身于大模型開發(fā)，發(fā)布自己的大模型，形成“百模大戰(zhàn)”的局面。與會專家認為，近一年來，業(yè)界普遍形成共識，AI 技術(shù)的真正價值在于其賦能千行百業(yè)的普惠性，百模大戰(zhàn)后，應(yīng)用落地才是王道。

　　瞄準應(yīng)用，“垂直發(fā)力”深度融合

　　“通用大模型需要打通橫向，垂直大模型則是要打通縱向，通過加強模型對于一個垂直領(lǐng)域的深度理解促進其應(yīng)用，因此要在行業(yè)知識的概括總結(jié)深度方面下功夫。”在回答科技日報記者關(guān)于大模型發(fā)展方向的問題時，譚建榮表示，只有垂直才有深度，不搞垂直直接搞通用將難以有效應(yīng)用于專業(yè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。

　　生成式人工智能大語言模型所采用的自然語言處理框架，在人機對話和內(nèi)容生成能力上獲得重大進步，其表現(xiàn)可以說達到了“圖靈測試”的要求。那么如何將這種能力用于生產(chǎn)力的發(fā)展？“發(fā)展垂直大模型，可以為不同行業(yè)生成各種解決方案，所以大模型應(yīng)用是要與創(chuàng)新設(shè)計、工藝提升、強化質(zhì)量結(jié)合起來，通過創(chuàng)新驅(qū)動，開展產(chǎn)品研發(fā)、重塑產(chǎn)業(yè)鏈、提升產(chǎn)品可靠性、可用性。”譚建榮說。

　　“人工智能賦能垂直行業(yè)態(tài)勢正在形成，逐步孕育催生出更多新模式、新業(yè)態(tài)、新動能。”北京亦莊投資控股有限公司黨委常委、副總經(jīng)理周宇清也表示，在場景的強化驅(qū)動下，人工智能與實體經(jīng)濟的融合將開啟深度模式。

　　“垂直發(fā)力”也是當前人工智能的“智能水平”使然。“提升人工智能‘智能水平’的一個重要方式是構(gòu)建更大規(guī)模的系統(tǒng)、承載更大規(guī)模參數(shù)的模型訓(xùn)練。”中國信通院人工智能研究所基礎(chǔ)軟硬件部主任李論坦言，當前不是所有單位都有資本或?qū)嵙﹂_展大規(guī)模系統(tǒng)的建設(shè)，因此，要在現(xiàn)有系統(tǒng)下提升模型智能水平，需要模型與其典型場景深入契合，在行業(yè)落地過程中訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使其與行業(yè)實現(xiàn)有效結(jié)合。

　　軟硬協(xié)同，推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供不竭“創(chuàng)新力”

　　為推動生成式大模型賦能更多行業(yè)，政府部門通過搭建公共平臺、有序開發(fā)數(shù)據(jù)等方式為大模型的垂直應(yīng)用注入不竭“創(chuàng)新力”，行業(yè)協(xié)會發(fā)揮自身優(yōu)勢，創(chuàng)新手段促進行業(yè)企業(yè)協(xié)作，推動相關(guān)創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用。

　　中國通信工業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)中心委員會副秘書長劉瑩介紹，以產(chǎn)業(yè)問題為導(dǎo)向，“2024產(chǎn)學研融通創(chuàng)新活動”AI大模型應(yīng)用場景專場活動面向全行業(yè)征集解決方案，并助力優(yōu)秀方案開展融通對接。

　　“高精尖產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)將為大模型提供廣闊的創(chuàng)新應(yīng)用場景，豐富的高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)、精準有力的產(chǎn)業(yè)支持政策等為大模型的垂直應(yīng)用打造良好生態(tài)。”周宇清介紹，當前北京經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)已經(jīng)建成了高性能的公共算力平臺、人工智能訓(xùn)練基地、數(shù)據(jù)聚合平臺等。在為企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)搭建基礎(chǔ)平臺的同時，還打造城市級工程實驗平臺，推動大模型在特種行業(yè)、危險崗位、重復(fù)勞動環(huán)節(jié)的探索應(yīng)用。

　　“軟硬高效協(xié)同的新型基礎(chǔ)設(shè)施對于人工智能的發(fā)展非常關(guān)鍵。中國信通院建設(shè)了人工智能軟硬件協(xié)同和適配驗證中心，構(gòu)建人工智能軟硬件基準體系（AISHPerf），承載了國家層面推動人工智能軟硬件協(xié)同相關(guān)的技術(shù)攻關(guān)、標準制定、生態(tài)培育、測試驗證等一系列相關(guān)工作。”面向未來，李論提醒，當前，大模型技術(shù)占主導(dǎo)地位，但它是人工智能研發(fā)創(chuàng)新和訓(xùn)練的范式之一，業(yè)內(nèi)仍需開展儲備型研究，兼顧專用小模型發(fā)展、大模型小型化等技術(shù)發(fā)展方向。

　　“我國在自然語言、自動駕駛等方面的大模型應(yīng)用處于全球領(lǐng)先水平，但開展的人工智能算法研究還偏少。”譚建榮表示，包括深度學習、增強學習、強化學習在內(nèi)的各種算法是人工智能技術(shù)的核心，我國仍需加強研究以提出新的算法、構(gòu)建新的模型，推動人工智能技術(shù)健康穩(wěn)定發(fā)展。 

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