8月30日，上海市國(guó)資委發(fā)布2024上海國(guó)資國(guó)企數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用場(chǎng)景清單，覆蓋了40家企業(yè)集團(tuán)的308個(gè)場(chǎng)景。場(chǎng)景清單中對(duì)前沿科技、數(shù)字技術(shù)需求旺盛，其中AI大模型等新技術(shù)場(chǎng)景需求金額接近12億元，占到總需求金額近1/3，308個(gè)場(chǎng)景中涉及行業(yè)典型應(yīng)用示范101個(gè)，行業(yè)級(jí)應(yīng)用場(chǎng)景需求覆蓋交通、金融、新消費(fèi)等多個(gè)行業(yè)。此外，由上海市國(guó)資委、經(jīng)信委、數(shù)據(jù)局共同揭牌成立的上海國(guó)資國(guó)企數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新基地還大力支持支持企業(yè)落地垂類大模型應(yīng)用。

產(chǎn)業(yè)需求旺盛，大模型正在加快重塑諸多行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，引發(fā)新一輪產(chǎn)業(yè)變革。中國(guó)信息通信研究院人工智能所主任曹峰說(shuō)“大模型產(chǎn)業(yè)化落地已進(jìn)入關(guān)鍵階段，已經(jīng)在多個(gè)通用場(chǎng)景取得了較好的效果，當(dāng)前正處于從通用場(chǎng)景向?qū)I(yè)場(chǎng)景拓展的關(guān)鍵期，專業(yè)場(chǎng)景是應(yīng)用拓展的核心方向，企業(yè)“研產(chǎn)供銷服”全業(yè)務(wù)場(chǎng)景均有大量高價(jià)值場(chǎng)景待與AI深度融合。”

大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀如何，落地應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)有哪些，企業(yè)落地AI大模型的問(wèn)題有哪些以及破局之道是什么？針對(duì)這些當(dāng)下大模型產(chǎn)業(yè)落地的核心話題，本周二，中國(guó)信息通信研究院人工智能所主任曹峰、北京智源人工智能研究院行業(yè)應(yīng)用團(tuán)隊(duì)專家于龍斌、首都醫(yī)科大學(xué)科技成果轉(zhuǎn)化部技術(shù)轉(zhuǎn)移辦公室主任郜文等行業(yè)專家代表、AI大模型解決方案單位代表齊聚北京，展開(kāi)深入的探討與交流。

01

大模型技術(shù)快速演進(jìn)

中國(guó)信息通信研究院人工智能所主任曹峰談道，大模型參數(shù)規(guī)模從最初的百億級(jí)迅速發(fā)展到千億級(jí)甚至萬(wàn)億級(jí)，規(guī)模擴(kuò)張紅利仍然持續(xù)，模型規(guī)模增大能有效提升任務(wù)效果；混合架構(gòu)和多模態(tài)為大模型算法演進(jìn)開(kāi)辟新方向。

曹峰指出，基礎(chǔ)設(shè)施作為支撐人工智能實(shí)現(xiàn)突破的基座，主要集中在訓(xùn)練、推理及應(yīng)用開(kāi)發(fā)三個(gè)方面。模型雖然作為AI的核心的技術(shù)，但是它在落地仍然會(huì)遇到一系列的問(wèn)題，首先要解決如何進(jìn)行高效低成本的訓(xùn)練，所以在訓(xùn)練側(cè)，分布式框架技術(shù)的突破，集群擴(kuò)張，芯片的優(yōu)化就是在推動(dòng)高效低成本訓(xùn)練。推理側(cè)的核心的問(wèn)題也是降低成本，架構(gòu)優(yōu)化、技術(shù)優(yōu)化和芯片優(yōu)化持續(xù)降低了推理成本及兼容性應(yīng)用成本，今年年中開(kāi)始大模型廠商都在降價(jià)就是得益于推理成本的持續(xù)降低。此外圍繞模型的全生命周期在創(chuàng)新，大模型的工程落地架構(gòu)逐漸清晰，分為基礎(chǔ)設(shè)施層、平臺(tái)工具層、模型庫(kù)和數(shù)據(jù)集層、應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)層，大模型主要?jiǎng)?chuàng)新方向是降低應(yīng)用門檻，豐富應(yīng)用場(chǎng)景和模式。

北京科智咨詢有限公司研究總監(jiān)弓瑞峰表示，技術(shù)突破讓大模型越過(guò)夭折線進(jìn)入成長(zhǎng)期，開(kāi)始產(chǎn)業(yè)化。

目前AI大模型產(chǎn)業(yè)算力及應(yīng)用兩翼迅猛發(fā)展，截至2024年8月底有400個(gè)智算中心正在建設(shè)中，截至今年4月，已上線的大模型超過(guò)260個(gè)，其中面向行業(yè)及業(yè)務(wù)場(chǎng)景的垂類大模型占比近80%。

02

落地應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)有哪些

曹峰指出，大模型在通用場(chǎng)景的落地已取得較好效果，例如表格處理、會(huì)議轉(zhuǎn)錄等，這些應(yīng)用能夠有效提升辦公效率，降低人工成本。然而，在專業(yè)場(chǎng)景，例如工業(yè)質(zhì)檢、金融風(fēng)控等，大模型的落地仍然面臨著挑戰(zhàn)。這些場(chǎng)景往往需要更高的準(zhǔn)確性和更強(qiáng)的專業(yè)知識(shí)，對(duì)大模型的泛化能力和魯棒性提出了更高的要求。

曹峰強(qiáng)調(diào)，大模型的落地需要強(qiáng)大的算力、數(shù)據(jù)和算法支撐，這對(duì)許多企業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，不同行業(yè)和場(chǎng)景對(duì)大模型的需求差異很大，需要進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)，才能滿足特定場(chǎng)景的需求。

北京智源人工智能研究院行業(yè)應(yīng)用團(tuán)隊(duì)專家于龍斌表示，今年大家都在講卷應(yīng)用，如何才能真正讓大模型在行業(yè)應(yīng)用落地，需要關(guān)注大小模型協(xié)同、模型高效化和小型化、數(shù)據(jù)質(zhì)量、算力適配與優(yōu)化、多模態(tài)大模型發(fā)展以及復(fù)合型人才培養(yǎng)等這幾方面的關(guān)鍵問(wèn)題。

展開(kāi)來(lái)說(shuō)，大模型與小模型協(xié)同發(fā)展，端側(cè)小模型采集敏感數(shù)據(jù)，后端大模型進(jìn)行分析，通過(guò)模型量化、壓縮、剪枝等技術(shù)降低模型參數(shù)量級(jí)，提升效率并降低資源消耗，讓模型高效化，智源和中國(guó)衛(wèi)星的合作就是用來(lái)一個(gè)0.3B參數(shù)的多模態(tài)模型。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是模型訓(xùn)練的關(guān)鍵，數(shù)據(jù)的匯聚、清洗、分類等處理至關(guān)重要。此外還要積極適配國(guó)產(chǎn) GPU，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，提升算力利用效率。現(xiàn)在行業(yè)都在卷模型卷應(yīng)用，但針對(duì)于又懂業(yè)務(wù)又懂技術(shù)的復(fù)合型人才，是比較短缺的，這也是技術(shù)方和應(yīng)用方合作時(shí)產(chǎn)生的共識(shí)。

針對(duì)大模型應(yīng)用落地在某一特定行業(yè)，首都醫(yī)科大學(xué)科技成果轉(zhuǎn)化部技術(shù)轉(zhuǎn)移辦公室主任郜文從大模型在醫(yī)療場(chǎng)景的應(yīng)用展開(kāi)了更深入的分享。

郜文談道，醫(yī)學(xué)具有不確定性，大模型的知識(shí)積累并不能代替醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷。醫(yī)療領(lǐng)域需要明確大模型的定位和應(yīng)用場(chǎng)景，避免資源浪費(fèi)。醫(yī)療大模型的應(yīng)用定位應(yīng)該是大型醫(yī)院醫(yī)生的助手，來(lái)幫助醫(yī)生管理病人，提升溝通效率；基層醫(yī)生的指導(dǎo)老師，為基層醫(yī)生提供便捷的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)支持。

關(guān)于大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的落地也有許多難題，首先醫(yī)生是一個(gè)謹(jǐn)慎的群體，需要積極溝通并取得他們的信任和合作。其次是醫(yī)療數(shù)據(jù)問(wèn)題，醫(yī)療數(shù)據(jù)是一個(gè)很大的資產(chǎn)，關(guān)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的確權(quán)非常難，郜文指出，個(gè)體醫(yī)療數(shù)據(jù)看似屬于個(gè)人，但海量數(shù)據(jù)的聚合卻使得權(quán)屬變得模糊，究竟是屬于病人、醫(yī)院還是數(shù)據(jù)處理公司，目前尚無(wú)定論，這種權(quán)屬的不確定性也會(huì)導(dǎo)致許多公司在處理醫(yī)療數(shù)據(jù)時(shí)面臨法律風(fēng)險(xiǎn)。此外，醫(yī)療領(lǐng)域的技術(shù)產(chǎn)品還面臨著嚴(yán)格的行政監(jiān)管，例如基因編輯技術(shù)，雖然是領(lǐng)先的技術(shù)，但也必須符合倫理規(guī)范和政策管理制度，否則就無(wú)法應(yīng)用。

郜文認(rèn)為，在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用大模型或開(kāi)展相關(guān)研究時(shí)，必須充分重視數(shù)據(jù)確權(quán)和政策合規(guī)性問(wèn)題，在政策允許的范圍內(nèi)開(kāi)展工作，才能確保項(xiàng)目的順利進(jìn)行并避免潛在的法律和倫理風(fēng)險(xiǎn)。

而針對(duì)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展的限制因素，北京科智咨詢有限公司研究總監(jiān)弓瑞峰認(rèn)為，一是場(chǎng)景應(yīng)用不夠豐富，國(guó)外大模型應(yīng)用場(chǎng)景和行業(yè)覆蓋范圍更廣，國(guó)內(nèi)應(yīng)用落地仍需拓展。二是共生生態(tài)建設(shè)不夠完善，高校、科研機(jī)構(gòu)、AI 服務(wù)商之間缺乏有效協(xié)同，產(chǎn)學(xué)研合作有待加強(qiáng)。三是智能算力供應(yīng)受限，高端訓(xùn)練芯片仍受制于國(guó)外廠商，國(guó)產(chǎn)芯片在訓(xùn)練芯片領(lǐng)域仍需突破。

03

企業(yè)如何落地AI大模型

曹峰認(rèn)為，企業(yè)落地AI應(yīng)從工程思維出發(fā)，構(gòu)建體系化的 “架構(gòu)圖”和“方法論”。曹峰建議，企業(yè)落地大模型需要明確技術(shù)指標(biāo)和評(píng)估方法，選擇適合自身需求的模型，并構(gòu)建一整套支撐模型運(yùn)行和應(yīng)用的工程架構(gòu)，包括硬實(shí)力建設(shè)和軟體系建設(shè)。

曹峰還總結(jié)了企業(yè)落地大模型的八大關(guān)鍵技術(shù)。

1.構(gòu)建高可用、高性能、可擴(kuò)展的智算設(shè)施，大模型的訓(xùn)練和推理對(duì)算力基礎(chǔ)設(shè)施提出了更高的要求，企業(yè)需要建設(shè)高質(zhì)量的智算中心，具備高能效的算力供給、高性能的存力保障和高可靠的運(yùn)力承載能力。

2.夯實(shí)企業(yè)面向人工智能的數(shù)據(jù)治理和供給體系，企業(yè)需要構(gòu)建面向 AI 的數(shù)據(jù)治理體系，解決業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)“高量低質(zhì)”、數(shù)據(jù)管理體系不成熟以及數(shù)據(jù)和模型流水線匹配度不夠等問(wèn)題，為大模型提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。

3.構(gòu)建人工智能中臺(tái)，企業(yè)需要構(gòu)建 AI 中臺(tái)，打通數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)和 AI 能力，重塑智能化轉(zhuǎn)型能力底座，并與現(xiàn)有 IT 基礎(chǔ)設(shè)施和業(yè)務(wù)平臺(tái)深度融合。

4.建立大模型評(píng)測(cè)體系，大模型評(píng)測(cè)需要貫穿企業(yè)智能化全生命周期，從模型選型、上線到持續(xù)優(yōu)化，都需要通過(guò)評(píng)測(cè)體系來(lái)保障應(yīng)用質(zhì)量。

5.構(gòu)建模型服務(wù)體系，企業(yè)需要構(gòu)建模型服務(wù)體系，支撐模型的高效構(gòu)建、部署、監(jiān)控和調(diào)用，實(shí)現(xiàn)模型即服務(wù)（MaaS），為業(yè)務(wù)部門提供便捷的模型服務(wù)。

6.開(kāi)發(fā)人工智能原生應(yīng)用，企業(yè)需要開(kāi)發(fā) AI 原生應(yīng)用，例如智能體（AI Agent）、檢索增強(qiáng)生成（RAG）等，提升大模型應(yīng)用的易用性，并解決可信可控等問(wèn)題。

7.構(gòu)建企業(yè)人工智能管理體系，企業(yè)需要構(gòu)建 AI 管理體系，對(duì) AI 資產(chǎn)、流程和團(tuán)隊(duì)進(jìn)行統(tǒng)一管理，提高 AI 應(yīng)用的效率、質(zhì)量和安全性。

8.建立企業(yè)人工智能應(yīng)用成熟度體系，企業(yè)需要進(jìn)行 AI 應(yīng)用成熟度評(píng)估，客觀評(píng)價(jià) AI 應(yīng)用水平，促進(jìn) AI 產(chǎn)業(yè)的健康穩(wěn)健長(zhǎng)久發(fā)展。

以“探索AI邊界 重構(gòu)數(shù)字場(chǎng)景”為主題2024數(shù)字開(kāi)物系列活動(dòng)將于9月25日在北京正式召開(kāi)。

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