“AI+”时代长征第一步,中国企业最需要什么样的大模型?

时事新闻2024-03-21 03:55:46无忧百科

“AI+”时代长征第一步,中国企业最需要什么样的大模型?


▲图片由AI生成

智东西
作者 三北
编辑 漠影

近十年来,从“互联网+”到“AI+”,两会中每一个创新提法都可能意味着重大产业升级。

2015年,“互联网+”一词首次被写入《政府工作报告》,随后我们看到了电子商务、工业互联网、互联网金融、智慧城市等行业高歌猛进,推动中国数字经济加速腾飞。

2019年,“智能+”一词首次被写入《政府工作报告》,而后以计算机视觉、物联感知为代表的AI技术广泛铺开,掀起我国第一波智能化小浪潮,领先全球实现AI初步落地

2024年,“人工智能+”一词首次被写入《政府工作报告》,当下正值大模型与生成式AI掀起新浪潮,AI正成为高层认定的新质生产力,推动我们加速驶向通用人工智能的未来。

“人工智能+”后面连接的是千行万业,那么产业和企业如何找到适合自己的大模型方案,从而聚力推动“人工智能+”真正赋能行业的转型升级?这个问题在今年两会结束后仍备受关注。

3月18日,央视网围绕“人工智能+”策划的《中国神气局》节目正式播出,该节目邀请了来自政府部门和业界的专家代表,对这些问题进行了深入探讨。


▲央视网数字人小C在主持《中国神气局》节目

通过对这期节目内容的研究,以及与业内人士的深入交流,我们试图与中国产业和企业一起,探寻更适合自己发展的“AI+”时代大模型之路。

一、“AI+”时代的大模型长征,危与机并存

放眼全球,“如果说各行各业的大模型研发是万里长征的话,我们其实已经迈出了第一步。”工信部信息通信经济专家委员会委员刘兴亮在《中国神气局》节目中谈道。

我国大模型发展如火如荼,已居于全球大模型发展前列。但与此同时,根据多位专家的发言可知,我国刚刚起步的大模型产业化落地,仍面临严峻挑战

第一重挑战来自于数据。华为混合云副总裁胡玉海认为,大模型需要行业高质量的数据作为输入才能发挥价值,但现在很多企业的业务建设比较分散,数据的共享和汇聚挑战很大。业务的分散,也使得大模型生成后落地效果受限。

第二重挑战在于人才紧缺。大模型算法的调优依赖于人才的能力和经验,我们目前的人才相对来说比较匮乏,这可能使得大模型产生价值的周期变长,使得大模型落地的门槛变高。

除此之外,我国大模型产业化在安全可控、隐私保护、伦理偏见等方面也面临挑战。

今年的两会《政府工作报告》首提开展“人工智能+”行动,意味着国家将加强顶层设计,加快形成以AI为引擎的新质生产力。“AI+”已成为我们国家的一个核心战略,决定我们能否引领新的时代。而毫无疑问的是,“AI+”时代的大模型长征危与机并存

二、中国特色模型、数据和应用,更适合中国的千行万业

面对痛点,中国完全可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路。

多位专家对中国特色的大模型发展之路都有不同见解,但他们都一致地认为,发展企业级大模型,是走好中国大模型长征第一步的关键抓手

中国科学院科技战略咨询研究院研究员周城雄指出,中国特色的大模型有两个重点,一个是中国场景的特色,一个是中国大数据规模的特色。在刘兴亮看来,符合中国特色的大模型需要具备三个特点:符合中国的国情、兼顾到我国的千行百业、鼓励中小创业者做出更多满足细分行业需求的大模型。

站在企业角度,中国石油集团测井有限公司首席技术专家周军也表示,对于中石油来说,更需要的就是企业领域大模型,直接赋能于核心业务,促进核心价值的可持续增长。

大模型跟具体的行业相结合,做出企业级大模型服务于具体典型场景,是目前我国在AI领域的强项,也是华为在数字化转型过程中一直努力的方向。

华为推出了中国首个全栈自主、安全可靠的AI大模型盘古,是当下我国行业和企业的最佳选择之一。


▲华为于2023年7月推出盘古大模型3.0

比如在气象领域,华为推出的盘古气象大模型能够提供全球气象秒级预报,已落地中国国家气象局、香港天文台、欧洲中期预报中心等多个气象中心,在2023年汛期成功预测了玛娃、泰利、杜苏芮、苏拉等影响我国的强台风路径。该成果已入选了国家自然科学基金委员发布的2023年度中国科学十大进展。

在能源领域,中国测井与华为云已推动盘古大模型融入测井大数据平台,打造出地质分层、储存划分、参数计算和油气识别的L2级应用大模型;山东能源集团已与华为联合发布了业界首个矿山大模型,应用在采煤、掘进、运输、安监等9大专业40多个场景,极大提升工作效率和安全指数。

在城市领域,基于业界首个大模型混合云——华为云Stack,华为构建了政务服务、政务办公、城市治理和城市安全感知四个大模型。深圳福田成为全国首个落地城市大模型的城区,其联合华为打造了“智脑、智眼、智网、智体”的“四智”融合自进化智能体,助力深圳市福田区实现惠民便企、增效减负。

在交通领域,云南交投集团、长安大学已经联合华为,共同创立交通大模型联合研究中心,通过盘古基础大模型叠加交通行业场景的方式,开展交通大模型研究,通过深度挖掘现有数据潜能,发挥数据+智能全栈能力,从而加速推动交通行业数智化发展。

可以看到,虽然大模型是面向全球的通用技术,但每个国家有自己独特的国情,发展中国特色的大模型是有必要的。

中国特色的模型、数据和应用,更适合中国的千行万业,也有望成为我国大模型产业实现“超车”的绝佳机会点。

三、盘古打造全栈自主大模型,繁荣中国大模型生态

深耕行业,才能让大模型更懂行业。

当下,全球科技巨头火拼大模型技术,国内的大模型也如雨后春笋般涌现,其中华为云盘古大模型在行业探索方面走在前列,率先把AI技术融入到行业里面,解决各行各业的难题。

“AI for Industries”(AI赋能产业)是华为做大模型的一大独特之处。具体来看,盘古包括 “5+N+X”三层架构,分别对应L0层的5个基础大模型、L1层的 N个行业通用大模型、以及L2层可以让用户自主训练的更多细化场景模型。


▲盘古大模型采用“5+N+X”三层架构

盘古采用完全的分层解耦设计,企业用户可以基于自己的业务需要选择适合的大模型开发、升级或精调,从而适配千行万业多变的需求。

背后,全栈全场景AI解决方案,为盘古大模型提供了坚实的软硬件平台:

AI算力资源:面对大模型产业算力瓶颈,我国要加强算力的自主安全可控。华为通过“鲲鹏+昇腾”,打造了业界领先的“百模千态”AI算力底座;

昇腾AI云服务:即开即用,提供全链路云化工具链,以充足算力高效长稳助力敏捷开发,让“百模千态”应用快速落地;

AI框架:昇思MindSpore易开发、高效执行、全场景覆盖三大优势,为数据科学家和算法工程师提供设计友好、运行高效的开发体验;

AI开发平台:ModelArts支持大模型“开发-训练-微调-部署”的全过程,强势赋能开发者,实现精度效率双提升;

AIPMC(人工智能平台模型中心)面向大模型落地千行万业的需求,华为构建了“算力+AI平台+大模型”的智算中心,推动AICC向AIPMC演进,让AI引领大模型产业化;

AICC(人工智能算力中心):针对强大算力的获取难题,华为云的AICC已覆盖28城,包括在贵安、乌兰察布、芜湖打造了三大昇腾AI云算力中心,通过云服务的方式,把AI算力以便捷经济的方式按需提供给最终用户。

3月15日,中国信通院发布大模型标准符合性验证结果,华为云盘古凭借大模型安全解决方案——盘古安全护栏完成软硬件、数据、模型、应用等可信模块测试,成为业界首个在大模型可信领域获得卓越级(5级)评分的大模型产品。

值得一提的是,华为云不仅提供盘古大模型的开发工具和平台,还提供了一系列的应用解决方案和服务,帮助企业和开发者快速、高效地利用盘古大模型进行业务创新和价值创造,促进大模型生态繁荣

目前,华为云已经联合伙伴推出了2500多个行业AI解决方案,能够规模化服务于不同行业场景。


▲盘古大模型AI生态加速营交流合作现场

结语:企业级大模型,中国产业转型的重要新质生产力

数智时代滚滚而来,AI就像当年的电力一样正掀起新的技术产业革命,产业和企业只有搭上“AI+”的顺风车,才能赶上新的时代潮流。为了更好的生存和发展,企业级垂直大模型成为企业完成飞跃的重要抓手。

“AI+”落地千行万业仍面临重重挑战,涉及数据、人才、隐私、伦理等各个方面。中国完全可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路,发挥出中国特色应用场景、数据等方面的优势,推动AI成为产业转型的新质生产力。

本文标签: 中国  盘古  时代  AI  长征  大模型  人工智能技术  

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