今年以來,ChatGPT引領(lǐng)了人工智能的新一輪創(chuàng)新浪潮?？萍疾啃乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展研究中心發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報(bào)告》顯示,我國研發(fā)的大模型數(shù)量位居全球第二。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),當(dāng)前中國已發(fā)布的大模型產(chǎn)品已超過80個(gè),進(jìn)入“百模大戰(zhàn)”的新時(shí)代。這充分體現(xiàn)了我國在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)力和發(fā)展?jié)摿?同時(shí)如何走出具有中國特色的大模型發(fā)展之路,也成為我們必須思考和回答的重大課題。
堅(jiān)持自主創(chuàng)新,構(gòu)建核心競爭力
中國工程院院士鄭緯民指出,大模型是新型基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵底座之一,大模型的競爭也是國家科技戰(zhàn)略的競爭,中國一定要布局全棧自主創(chuàng)新的大模型產(chǎn)品,同時(shí)要構(gòu)建國產(chǎn)化算力,也要解決算力能耗與國家“雙碳”戰(zhàn)略的平衡。當(dāng)前,我國大模型面臨著四方面的挑戰(zhàn):一是中文語料庫和英文語料庫在質(zhì)和量上都存在較大差距,缺乏高質(zhì)量的中文語料數(shù)據(jù)和行業(yè)數(shù)據(jù);二是大模型需要大算力,但受制于國外技術(shù)封鎖,中國缺乏先進(jìn)、有效的算力;三是當(dāng)前大模型訓(xùn)練算法框架大量依賴于國外框架;四是我國缺乏頂尖的AI人才。這些挑戰(zhàn)對(duì)我國大模型的研發(fā)和應(yīng)用構(gòu)成了制約。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),我們要加強(qiáng)自主創(chuàng)新能力,從算力、算法、框架、工程化、人才等各個(gè)層面提升我國大模型的核心競爭力。因此,中國大模型產(chǎn)業(yè)需要在以下幾個(gè)層面加強(qiáng)建設(shè):加強(qiáng)算力建設(shè)。加快推進(jìn)芯片、云服務(wù)等大模型算力基礎(chǔ)設(shè)施的自主研發(fā)和生產(chǎn),打破國外的技術(shù)和供應(yīng)鏈封鎖,為我國大模型提供可靠且持續(xù)的算力支撐。加強(qiáng)算法創(chuàng)新。加強(qiáng)基礎(chǔ)理論研究和前沿技術(shù)探索,突破核心算法難題,提高我國大模型的訓(xùn)練效率和預(yù)測準(zhǔn)確性,提供優(yōu)質(zhì)高效的算法支撐。加強(qiáng)訓(xùn)練框架研發(fā)。推進(jìn)大模型訓(xùn)練框架的自主研發(fā)和創(chuàng)新,提高大模型訓(xùn)練效率、安全性、可解釋性和可信度,為國產(chǎn)大模型提供安全可控的框架支撐。加強(qiáng)數(shù)據(jù)資源建設(shè)。推進(jìn)中文語料庫和行業(yè)數(shù)據(jù)集流通和共享等機(jī)制的建設(shè),突破數(shù)據(jù)瓶頸,提升中文語料數(shù)據(jù)和行業(yè)數(shù)據(jù)的“質(zhì)”和“量”,為我國大模型提供充足豐富的數(shù)據(jù)支撐。加強(qiáng)工程化能力。建設(shè)大模型工程化平臺(tái),如數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)注平臺(tái)、大模型開發(fā)套件和應(yīng)用開發(fā)套件等,加速和簡化大模型的開發(fā)到落地,讓大眾和企業(yè)能更方便地應(yīng)用大模型。加強(qiáng)人才培養(yǎng)。推進(jìn)人工智能人才培養(yǎng)體系的建設(shè)和完善,培養(yǎng)一批高水平、高素質(zhì)、高效率的人才,為大模型創(chuàng)新提供強(qiáng)有力的人才支撐。
發(fā)揮場景優(yōu)勢,抓住彎道超車機(jī)會(huì)
中國具有強(qiáng)大的工業(yè)基礎(chǔ)和豐富的行業(yè)應(yīng)用場景,為國產(chǎn)大模型的發(fā)展帶來了彎道超車的機(jī)會(huì)。中國坐擁龐大的實(shí)體產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ),以制造業(yè)為例,據(jù)統(tǒng)計(jì),中國目前共有31個(gè)制造業(yè)大類、609個(gè)小類,擁有全球產(chǎn)業(yè)門類最齊全、產(chǎn)業(yè)體系最完整的工業(yè)體系。同時(shí),中國持續(xù)構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系,對(duì)于人工智能技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用的深度融合,有著更龐大、更迫切、更具價(jià)值的實(shí)際需求,也提供了更為廣大的創(chuàng)新實(shí)踐空間。例如,在制造業(yè)中,人工智能可以幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量,通過智能機(jī)器人、傳感器、圖像識(shí)別等技術(shù),實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、精準(zhǔn)化、智能化的生產(chǎn)過程;在交通領(lǐng)域中,可以幫助交通管理部門優(yōu)化交通流量和路況,通過智能信號(hào)燈、導(dǎo)航系統(tǒng)、無人駕駛等技術(shù),實(shí)現(xiàn)安全、便捷、節(jié)能的交通運(yùn)輸;在氣象領(lǐng)域中,可以幫助氣象部門提高天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率,通過大數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)、衛(wèi)星遙感等技術(shù),實(shí)現(xiàn)及時(shí)、準(zhǔn)確、全面的氣象信息服務(wù);在藥物研發(fā)領(lǐng)域中,可以幫助企業(yè)加速新藥研發(fā)進(jìn)程,通過自然語言處理、知識(shí)圖譜、分子建模等技術(shù),實(shí)現(xiàn)高效、創(chuàng)新、個(gè)性化的藥物設(shè)計(jì)和發(fā)現(xiàn)。這些新的需求也是在人工智能時(shí)代,中國大模型產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)彎道超車的機(jī)遇所在。中國大模型廠商要緊密結(jié)合國家戰(zhàn)略需求和行業(yè)發(fā)展方向,深入探索行業(yè)痛點(diǎn)和場景,打造行業(yè)大模型,為實(shí)體經(jīng)濟(jì)賦能。
構(gòu)建行業(yè)大模型,加速在實(shí)體產(chǎn)業(yè)落地
中國工程院院士鄔賀銓指出,Chat類的大模型引發(fā)新一輪熱潮,但對(duì)話、寫詩、作畫絕不是大模型的全部。我們需要去深入思考大模型的應(yīng)用方向,要將大模型切實(shí)投入到城市發(fā)展、金融科技、生物醫(yī)藥、工業(yè)制造、科學(xué)研究等領(lǐng)域,也需要專業(yè)的企業(yè)和組織加速其在實(shí)體產(chǎn)業(yè)落地,為產(chǎn)業(yè)剛需帶來實(shí)實(shí)在在的大價(jià)值,去真正意義大規(guī)模服務(wù)社會(huì)。目前,國產(chǎn)大模型產(chǎn)品正在與實(shí)體產(chǎn)業(yè)深度融合方面積極探索,已經(jīng)取得了一系列的成果。以華為云盤古大模型為例,它在多個(gè)領(lǐng)域展示了行業(yè)大模型的巨大潛力。盤古氣象大模型只需10秒就能預(yù)測一個(gè)臺(tái)風(fēng)未來10天的路徑,并且預(yù)測精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法,最大限度減小臺(tái)風(fēng)災(zāi)害;盤古礦山大模型能覆蓋煤礦的采、掘、機(jī)、運(yùn)、通、洗、選等業(yè)務(wù)流程下的1000多個(gè)細(xì)分場景,提升生產(chǎn)效率,讓煤礦工人工作環(huán)境更加舒適安全;盤古制造大模型能夠理解制造業(yè)的需求、知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),自動(dòng)建模并給出決策優(yōu)化方案,提升制造企業(yè)的效率和智能化水平。盤古大模型深入行業(yè)取得的成果充分證明了我國大模型與實(shí)體產(chǎn)業(yè)深度融合的巨大潛力和價(jià)值。我們要進(jìn)一步推動(dòng)行業(yè)大模型的落地應(yīng)用,讓更多的行業(yè)和企業(yè)享受到人工智能技術(shù)帶來的紅利。走出具有中國特色的大模型發(fā)展之路,需要堅(jiān)持自主創(chuàng)新、抓住彎道超車的機(jī)會(huì)、加速大模型與實(shí)體產(chǎn)業(yè)的深度融合,不斷提升國產(chǎn)大模型的核心競爭力,為我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注入更強(qiáng)的動(dòng)力。
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