用戶輸入簡短的文字，大模型自動生成創(chuàng)意圖像和視頻；掃描X光、CT影像，大模型輔助醫(yī)生為患者分析診斷病情；1分鐘內(nèi)快速預測未來10天的天氣，若有極端天氣可能，提前發(fā)出預警……當前，人工智能大模型蓬勃發(fā)展，各式各樣的新應用層出不窮，正在加速賦能千行百業(yè)。從通用轉(zhuǎn)向垂直近日召開的2024中國國際數(shù)字經(jīng)濟博覽會上，一批數(shù)字技術、數(shù)字服務、數(shù)字產(chǎn)品領域的前沿場景得到重點展示。與往屆展會相比，本次大會首次專門開辟人工智能大模型展區(qū)，集中展示全國32個垂類大模型應用場景及主要成果，內(nèi)容涵蓋醫(yī)療、中醫(yī)藥、鋼鐵、化工、港口、金融等10多個領域。大模型是指擁有超大規(guī)模參數(shù)、復雜計算結構的機器學習模型。南京航空航天大學人工智能學院教授李丕績表示，大模型分為通用大模型和垂類大模型。與通用大模型相比，后者立足企業(yè)所在垂直領域業(yè)務，用業(yè)務數(shù)據(jù)打造垂類大模型，在各自業(yè)務場景中實現(xiàn)降本增效。隨著大模型行業(yè)快速演進，其專業(yè)領域也不斷細分。對特定場景而言，并非所有企業(yè)都需要通用大模型的“全能”，而是更需要模型的精度?！跋啾戎拢ㄓ么竽Ｐ偷拈_發(fā)成本高，常伴隨十億元甚至百億元的高昂成本。”李丕績表示，通用大模型如同“地基”，有不同的訓練語料，就可以搭建不同的“房子”。對于某些應用場景來說，花費較低成本訓練出一個垂類大模型，也能很好滿足用戶需求?！按竽Ｐ鸵呀?jīng)從語言模型走向多模態(tài)，這是技術走向落地的一個重要階段?！北本┲窃慈斯ぶ悄苎芯吭焊痹洪L兼總工程師林詠華表示，當前，在通用領域，大模型初步呈現(xiàn)了一定的場景應用能力，然而，在醫(yī)療健康、教育等垂直領域，大模型所展現(xiàn)的能力尚不足以支持專業(yè)應用，其主要原因在于模型訓練缺乏高質(zhì)量可用的行業(yè)數(shù)據(jù)集。360集團創(chuàng)始人周鴻祎表示，大模型不是產(chǎn)品而是能力，能力結合場景才能產(chǎn)品化。通過細分場景，拆解業(yè)務流程，就可以訓練對應的專業(yè)模型來解決政府和企業(yè)專業(yè)場景的需求問題。國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心黨委副書記吳鐵男表示，近年來，國內(nèi)外企業(yè)和機構迅速跟進，積極推進大模型研發(fā)。截至今年7月30日，全國已有197個大模型產(chǎn)品通過備案，其中行業(yè)大模型占比達70%。擁抱生產(chǎn)生活作為人工智能領域的技術新高地，大模型正以前所未有的速度賦能千行百業(yè)。通過其在各領域的廣泛應用，可以實現(xiàn)更高效、更智能的服務和決策過程，推動產(chǎn)業(yè)持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展，開辟更多生產(chǎn)生活應用新場景。氣管插管模擬訓練、虛擬腹腔鏡手術訓練、消化內(nèi)鏡診療模擬訓練……對醫(yī)學院校來說，各類手術的臨床教學和實踐訓練是一項重要環(huán)節(jié)。展會上，一家企業(yè)推出的醫(yī)學模擬訓練系統(tǒng)結合大模型對醫(yī)院臨床診斷中各科室病例數(shù)據(jù)的學習與訓練，模擬出十余種常見的醫(yī)學檢查和手術實操場景，幫助醫(yī)學生更快融入臨床。上傳衛(wèi)星遙感圖像，大模型快速完成圖像解譯和分析，生成助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的詳盡報告和結果……河北農(nóng)業(yè)大學展出的農(nóng)業(yè)遙感大模型，讓眾多農(nóng)業(yè)企業(yè)經(jīng)營者和種糧大戶眼前一亮?！稗r(nóng)業(yè)遙感大模型建立在海量的自然災害遙感圖像、病蟲害圖像、氣象環(huán)境數(shù)據(jù)等多模態(tài)樣本數(shù)據(jù)的基礎上，通過環(huán)境監(jiān)測和分析預測技術，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供智能支持?！焙颖鞭r(nóng)業(yè)大學信息中心副主任王春山說，其應用場景涵蓋自然資源調(diào)查與監(jiān)測、農(nóng)業(yè)水肥方案推薦、農(nóng)業(yè)保險準確計算等領域。環(huán)境污染治理也是目前垂類大模型落地的領域之一。有專家表示，過去環(huán)境污染防治更多依靠實地考察和人工決策，而垂直大模型的落地為環(huán)境污染治理提供了技術支撐，依托數(shù)據(jù)就能對污染處理作出更加客觀精準的判斷，實現(xiàn)科學治污、精準治污。數(shù)字技術與環(huán)保大模型的進一步融合，將推動環(huán)境監(jiān)管領域?qū)崿F(xiàn)更加智能化、精準化和高效化的發(fā)展。大模型之“大”，不僅在于其規(guī)?；瘏?shù)眾多，更在于它所蘊含的巨大潛力和廣闊應用場景。吳鐵男表示，大模型正在向縱深發(fā)展，加速賦能千行百業(yè)。隨著生產(chǎn)智能化、決策精準化、工業(yè)綠色化趨勢的演進，工業(yè)大模型在實踐中正加速發(fā)展，大模型有望成為驅(qū)動新型工業(yè)化的新引擎。統(tǒng)籌發(fā)展與安全科學技術是一把“雙刃劍”，任何技術的發(fā)展都有兩面性。如今，大模型的發(fā)展日新月異，如何統(tǒng)籌大模型發(fā)展和安全引起專家和社會各界的廣泛關注。吳鐵男表示，大模型的快速發(fā)展加劇了人工智能安全風險，引發(fā)更多擔憂，如“算法黑箱”、不可解釋等內(nèi)生問題，過度使用、惡意應用等技術濫用問題，以及數(shù)據(jù)依賴導致的隱私泄露、數(shù)據(jù)濫用、“數(shù)據(jù)投毒”等性質(zhì)更惡劣的問題。在吳鐵男等專家看來，大模型要想獲得長遠與可持續(xù)發(fā)展，仍需突破多重壁壘。一是技術迭代快。新技術層出不窮，前沿技術變化快。盡管大模型已在大量垂直領域“多點開花”，但仍然尚未產(chǎn)生實質(zhì)性、大規(guī)模應用。二是數(shù)據(jù)獲取難。高質(zhì)量信息數(shù)據(jù)相對匱乏，行業(yè)數(shù)據(jù)尚未實現(xiàn)開放、流動和共享。三是場景待挖掘。我國工業(yè)門類眾多，目前大模型應用場景僅集中在電力、鋼鐵等少數(shù)變現(xiàn)能力強的場景。深度場景應用不足，可作為經(jīng)驗復制推廣的典型場景仍需進一步挖掘。四是安全顧慮高。工業(yè)場景容錯率低，安全風險顧慮較高，當前部分企業(yè)的人工智能安全意識與安全能力仍有不足，阻礙了大模型在相關領域和場景的應用。林詠華表示，在給生產(chǎn)生活帶來巨大變遷的同時，大模型在數(shù)據(jù)、算力和算法等方面仍面臨挑戰(zhàn)。當下，我國人工智能行業(yè)需要解決的不僅僅是資源儲備的問題，還有生態(tài)共建的問題，上下游需要以開源開放的心態(tài)建設生態(tài)。大模型的訓練往往需要海量數(shù)據(jù)的支撐。香港浸會大學深圳研究院副院長宋俊表示，由于不同部門之間的系統(tǒng)往往不相通，彼此相通的數(shù)據(jù)有限，希望通過大模型作為切入點和抓手，把這些跨部門的數(shù)據(jù)有機串聯(lián)起來，得出更有效的計算結果，讓更多數(shù)據(jù)進行更有效的“破冰”。

資訊來源：中國工信新聞網(wǎng)，轉(zhuǎn)載自《經(jīng)濟參考報》