大模型領域進展不斷 多場景應用還有多遠
將大模型裝進手機、融入供應鏈，帶到課堂和生產線，賦能城市管理……新年伊始，大模型從“上新品”逐漸進入“強應用”階段，加速走進百業千家。人工智能如何賦能百姓生活，何以驅動科學研究?算力設施怎樣才能“隨取隨用”?記者展開了調查。
追“風口”，從密集上新到賦能生活
阿里云“通義千問”、百度“文心一言”、科大訊飛“星火”、昆侖萬維“天工”……2023年，多家國內企業和機構相繼發布大語言模型并向社會開放，賽道火熱程度可見一斑。
工業和信息化部賽迪研究院數據顯示，目前，我國已有超過19個大語言模型研發廠商，其中，15家廠商的模型產品已經通過備案。
憑借語言理解、邏輯推理、知識問答、文本生成等通用能力，這些大語言模型產品一經推出，用戶規模不斷擴大。訊飛星火認知大模型上線14小時，用戶便突破100萬;截至2023年12月28日，百度“文心一言”用戶規模已突破1億，提問數量一路上揚，并已成為國內首個向消費端探索付費模式的大模型產品。
密集上新的大模型，正在與場景結合，加速走進百姓生活。
打開直播間，虛擬數字講師“小鹿”不僅可以24小時全程授課，還能分析學員的學習數據，為學員提供實時且個性化的反饋和建議，商湯科技聯合中公教育發布的虛擬講師，降低了80%錄課成本，還提高了2至3倍的課程豐富度;根據語音輸入的要求，就能進行多樣化創作，這款由安徽咪鼠科技推出的智能鼠標，2個月銷售近7萬只。
在不斷的應用拓展中，面對患者提問，醫渡科技大模型能夠主動追問，通過多輪“問診”收集更多的決策因子，給出醫學建議，已在“惠民保”等領域先行試點。
“大模型也在探索賦能病歷書寫、疾病特征抽取、輔助診療方案生成，提升醫生的工作效率和醫療質量，進一步提升患者就醫體驗。”醫渡科技首席執行官徐濟銘說。
深融合，“垂直應用”服務實體經濟
不僅走進生活，也賦能百業、服務實體經濟。截至目前，中國開發的人工智能大模型已經在智慧礦山、藥物研發、氣象、政務、金融、智能制造、鐵路管理等領域展現出巨大的應用潛力。
風力發電取決于風力大小、太陽能發電取決于陽光是否充足，上海人工智能實驗室研發的“風烏”大模型，正在讓AI用于氣象預測，輔助防災減災、能源生產。“利用AI，‘風烏’的有效預測期已超過以往最好的物理模型。”實驗室領軍科學家歐陽萬里說，不僅預報近期天氣，大模型還可應用于產業級的氣象預報，服務于農業、海洋、電力等行業。
實體經濟是大模型應用的“大賽道”。在制造業，搭載了大模型的機器人幫助工人提升效率;在交通領域，交通管理部門可以利用大模型優化交通流量和路況;在藥物研發領域，大模型可以幫助企業加速新藥研發進程，通過自然語言處理、知識圖譜、分子建模等技術，實現高效、創新、個性化的藥物設計和發現。
人工智能驅動的科學研究(AI for Science)，也是我國主動布局的重點。2023年上半年，科技部會同國家自然科學基金委啟動“人工智能驅動的科學研究”專項部署工作，緊密結合數學、物理、化學、天文等基礎學科關鍵問題，圍繞藥物研發、基因研究、生物育種、新材料研發等重點領域科研需求展開，布局前沿科技研發體系。
在2023世界人工智能大會上，騰訊公布AI for Science最新成果，“探星計劃”首次通過AI從巡天觀測數據中發現2顆快速射電暴，相關研究有助于人類更好理解宇宙起源。“搜尋快速射電暴的速度提升了上千倍。”騰訊優圖實驗室專家研究員王亞彪說，AI驅動科學研究，將突破傳統科學研究能力瓶頸。
強底座，共筑安全算力基礎設施
走進上海自貿試驗區臨港新片區，一排排閃爍著燈光的機柜不眠不休，正是商湯人工智能大裝置為大模型企業提供著源源不斷的算力。
一個大模型動輒調動千億規模參數，對算力的承載能力和效率提出極大考驗。在人工智能需求旺盛的地方增加算力供給，作為國內人工智能產業發展“第一梯隊”城市，北京、深圳、上海等地接連發布支持政策，不少措施瞄準算力基礎設施布局。
中國電子云在全國多地投資建設可信智算中心。企業副總裁李樹翀表示，人工智能技術正重塑千行百業，在新型基礎設施層面也進入智算時代，為基礎設施提供商重構自主計算體系帶來難得機遇。
根據中國信息通信研究院發布的《中國算力發展指數白皮書(2023年)》，我國智能算力增長迅速，增速為72%，在我國算力中占比達59%，成為算力快速增長的驅動力。
上海上線算力交易平臺、人工智能公共算力服務平臺，讓科研機構和企業使用算力更便捷，為中小企業發放人工智能算力券，優惠租用服務;貴州計劃在2024年基本建成面向全國的算力保障基地，重點瞄準粵港澳大灣區及長三角地區提供算力服務;安徽明確支持有條件的市多路線及多模式建設公共智算中心、開展智能算力國產軟硬件協同攻堅和應用等多種舉措……
在中國信息通信研究院院長余曉暉看來，大算力、大算法加大數據正成為大模型主要的突破路線，這對集群高速互聯、大容量并發存儲技術等提出新需求，軟硬件協同的重要性也進一步凸顯，“未來需要進一步夯實我國人工智能發展的軟硬件生態，以支撐好上層的算法突破、應用賦能，盡快實現人工智能領域更大突破和高水平的科技自立自強。”
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