世界熱訊:“百模大戰(zhàn)”中，工業(yè)大模型如何闖出“新天地”？

觀眾在2024世界智能產業(yè)博覽會中國電信展區(qū)參觀。記者 趙子碩 攝

觀眾在2024世界智能產業(yè)博覽會上的天士力展區(qū)了解數智本草大模型。記者 李然 攝

(資料圖片僅供參考)

提問“外感風寒推薦哪些方劑”，系統(tǒng)在幾秒鐘內就能列出麻黃湯、桂枝湯等方劑與具體成分；提問“身體濕氣重有哪些危害”，系統(tǒng)也能快速給出全面解答、提出飲食調理等治療方法……走進天津天開高教科創(chuàng)園5號樓，天大智圖（天津）科技有限公司的工作人員正忙碌地對“海河·岐伯”中醫(yī)藥大模型展開內測。公司研發(fā)總監(jiān)徐大為說，在人工智能輔助下，大模型能為臨床醫(yī)生提供內容更廣泛、更全面的輔助診療建議，進一步提高中醫(yī)診療效率。

提出問題，迅速獲得專業(yè)回答；輸入需求，在線進行服裝設計；提供圖紙，自動完成冰箱組裝……近期在天津舉辦的2024世界智能產業(yè)博覽會上，一批聚焦工業(yè)、制造業(yè)應用的垂直領域大模型成為與會人士關注的焦點。

推動大模型更加深入賦能工業(yè)制造業(yè)，是人工智能行業(yè)發(fā)展的重要方向。但由于供需不匹配、數據難獲得、算力水平低等問題，工業(yè)大模型當前的發(fā)展速度和規(guī)模仍受制約。面對人工智能“百模大戰(zhàn)”風起云涌的現實環(huán)境，工業(yè)大模型如何聚焦細分領域、加速創(chuàng)新破局？

工業(yè)大模型發(fā)展如火如荼

隨著新一代人工智能技術的發(fā)展，基于大模型的生成式人工智能以學習能力強、處理速度快、服務個性化等優(yōu)勢，成為智能科技領域的“寵兒”，尤為吸睛。

作為海爾卡奧斯工業(yè)互聯網平臺在人工智能領域的前沿科技成果，卡奧斯工業(yè)大模型COSMO-GPT亮相2024世界智能產業(yè)博覽會。在產品發(fā)布環(huán)節(jié)，卡奧斯工業(yè)智能研究院執(zhí)行院長秦承剛分享了卡奧斯工業(yè)大模型在助力工業(yè)企業(yè)優(yōu)化工藝、流程、成本、效率等方面的功能。

“通過對開源大模型進行微調訓練，卡奧斯工業(yè)大模型COSMO-GPT注入了562個工業(yè)數據集，擁有300多萬條高質量工業(yè)數據、3900多個機理模型和200多個專家模型，推理準確率達到了96%以上，意圖識別準確率達到了85%以上。”秦承剛說。

羚羊工業(yè)大模型也吸引了許多觀眾駐足體驗，他們紛紛就“地效翼船的工作原理是什么”“生產制造焊條要依據哪些標準”等話題進行提問，大模型都能第一時間回復。在大模型的工業(yè)視覺質檢助手中，上傳一張圖片，輸入“識別沒有戴安全帽的人”，系統(tǒng)很快就能準確進行判斷。

羚羊工業(yè)互聯網股份有限公司總裁徐甲甲說，羚羊工業(yè)大模型是以訊飛星火認知大模型的通用能力為核心技術底座，結合工業(yè)場景實際需求打造的大模型，具有工業(yè)文本生成、工業(yè)知識問答、工業(yè)理解計算、工業(yè)代碼生成、工業(yè)多模態(tài)等核心能力，可以從海量數據和大規(guī)模知識中持續(xù)進化，實現從提出、規(guī)劃到解決問題的全流程閉環(huán)。

“過去一年，大模型的長足進步使得信息分發(fā)獲取、內容生產、全自然交互都顯現出極大不同，逐步改變著科研范式、產業(yè)形態(tài)與市場競爭格局。”科大訊飛股份有限公司董事長劉慶峰表示，隨著“底座”能力的提升，不少技術進展將能與大模型“通”“專”結合，賦能行業(yè)發(fā)展。

不同于通用大語言模型，研發(fā)工業(yè)領域垂類大模型需要大量生產工藝、質量檢測等核心數據。菲特（天津）檢測技術有限公司創(chuàng)始人曹彬回憶，最初，企業(yè)雖依靠長期實踐積累了大量工業(yè)數據，但并沒想到這竟會成為公司發(fā)展的一筆寶貴財富。

“現在，這些數據成了我們技術創(chuàng)新的‘核心秘籍’。”曹彬說，依托數據優(yōu)勢與核心算法平臺，企業(yè)研發(fā)的工業(yè)垂類大模型就像生產線上的專家“智囊團”與實時“診療師”，針對生產瓶頸與設備故障迅速“對癥下藥”、答疑解難，并提出優(yōu)化生產調度和調整工藝參數的建議，推動產品提質升級、幫助企業(yè)降本增效。去年，該公司實現營業(yè)收入2.33億元，收入連續(xù)三年快速增長。

工業(yè)和信息化部賽迪研究院發(fā)布的數據顯示，2023年，中國生成式人工智能的企業(yè)采用率已達15%，市場規(guī)模約為14.4萬億元。專家預測，2035年生成式人工智能有望為全球貢獻近90萬億元的經濟價值，其中中國將突破30萬億元。

“未來，通過發(fā)揮數據要素的‘融合劑’和‘催化劑’作用，現有業(yè)態(tài)和數字業(yè)態(tài)將得以進一步跨界融合，衍生疊加出新環(huán)節(jié)、新鏈條、新活動形態(tài)，推動產業(yè)升級。”天津理工大學計算機科學與工程學院教授王勁松說。

多重短板制約規(guī)模化應用

業(yè)內人士表示，以基礎大模型為技術底座、以工業(yè)應用為切入點推動AI行業(yè)發(fā)展已成為業(yè)內共識，但目前供需不匹配、數據難獲得、算力水平低等問題仍在制約大模型進一步發(fā)揮賦能效用。

——不夠“聰明”，部分產品僅能“打醬油”。多位受訪人士表示，大模型在制造業(yè)領域應用潛力巨大，但目前不少大模型仍難以匹配適應企業(yè)生產的實際需要。佛山市順德區(qū)捷通數碼科技有限公司總經理廖偉權表示，企業(yè)的智能監(jiān)控終端產品需要進行視覺訓練，若有大模型幫助，可大幅提高效率，但目前市面上可用的大模型產品有限。

部分政務大模型聲稱具有工業(yè)相關內容，但其專業(yè)化水平相對較低。360集團創(chuàng)始人周鴻祎說，一些大模型在企業(yè)和政府內部應用時，使用者會發(fā)現其不僅缺乏行業(yè)深度，對業(yè)務也并不熟悉。“這些大模型一般是基于互聯網上的公開數據訓練而成的，往往難以滿足實際需求。”

——“各自為戰(zhàn)”，數據要素流動難。大規(guī)模數據是大模型能力的基礎保障，但目前數據體系建設仍存在多項短板。國家智能網聯汽車創(chuàng)新中心首席科學家李克強表示，受限于工業(yè)場景碎片化、工業(yè)領域訓練數據采集整理困難等問題，單一企業(yè)開發(fā)的大模型往往存在數據量不足、完備性不夠等問題，導致大模型與行業(yè)融合應用難。王勁松認為，盡管我國擁有海量的數據資源，但是數據“孤島”和數據“煙囪”問題依然嚴峻，迫切需要找到突破口、打破數據壁壘。

同時，數據隱私與版權等問題也在一定程度上制約了數據的流動。“現在的知識已經被大模型解構甚至‘像素化’了，很難直觀地看出大模型產生的內容參考引用了哪些知識、信息或藝術風格。”清華大學新聞與傳播學院教授沈陽表示，隨著AI對人類的理解越來越全面深入，其對人類隱私的侵犯也會越來越直接和嚴峻，在數據交易過程中數據版權的保護也會更加困難，這使得數據確權問題成為一項挑戰(zhàn)。

——算力“卡殼”，公共云占比較低。大模型發(fā)展背后必須有龐大的算力基礎作為支撐。專家表示，公共云是破解我國“人工智能+”時代算力“供不上、用不起”的重要抓手，能以資源利用效率最大化的方式，讓更多的用戶享受普適普惠的算力服務，但目前公共云發(fā)展仍存在不少短板。國家信息中心發(fā)布的《“人工智能+”時代公共云發(fā)展模式與路徑研究》顯示，2018年至2022年，我國在用數據中心機架總規(guī)模年均增速超過30%，但2022年上架率僅58%，低于全球平均水平。

國家信息中心信息化和產業(yè)發(fā)展部主任單志廣認為，目前我國算力利用率仍不高，公共云占比較低尤其制約了大模型規(guī)?；瘧?。

加速破局尚需多方合力

專家認為，隨著人工智能技術和應用領域持續(xù)拓展，政府、企業(yè)等各方仍需積極參與，推出更多滿足各行業(yè)需要的垂直大模型，推動產業(yè)轉型升級和高質量發(fā)展。

首先，加快推進數據要素市場建設。2023年底，國家數據局等17部門聯合印發(fā)《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，旨在推動建設人工智能高質量數據集，并鼓勵社會公益機構、大模型企業(yè)、新型數商積極參與，為大模型加速發(fā)展奠定了制度基礎。王勁松認為，應加快構建重要領域數據資源基礎庫，加速完善面向現代化產業(yè)體系建設的數據開發(fā)開放和流通使用制度體系和服務生態(tài)。在保證安全的前提下，加速建設數據要素市場，加強數據供給激勵，給予數據采集、加工、流通、應用等不同環(huán)節(jié)相關主體一定的試錯空間，鼓勵面向數據要素價值實現的科技創(chuàng)新和產業(yè)創(chuàng)新，著力推動數據高質量供給與數據創(chuàng)新性應用的雙向賦能和快速迭代，為發(fā)展新質生產力拓展要素配置空間。

其次，依托開發(fā)者團隊為產業(yè)賦能。劉慶峰認為，打造一支覆蓋各行業(yè)的開發(fā)者團隊，是實現大模型為產業(yè)賦能的重要保障。據介紹，2023年5月6日“訊飛星火”正式發(fā)布以來，已新增超過273萬開發(fā)者，其中大模型直接相關的開發(fā)者數量超過52萬，企業(yè)級用戶超過32萬。秦承剛也表示，打造人工智能開放創(chuàng)新平臺至關重要，只有通過一系列應用場景的大規(guī)模實踐，根據用戶需求反復驗證和優(yōu)化，才能形成符合工業(yè)轉型和高質量發(fā)展需要的智能體，從而進一步復制推廣。

再次，專注單一領域，把大模型做小。“最近聯想、蘋果、微軟、三星都在把模型做小，要讓模型上電腦、上手機、上汽車。塊頭越做越小，能力越變越強。”周鴻祎說，目前，不宜再追求一個大模型解決所有的問題，而需強調術業(yè)有專攻，讓一個大模型解決一個專業(yè)問題，再由多個專業(yè)大模型組合起來一起為政府和企業(yè)工作。“只要思路轉變了，過去限制大模型走進政府和企業(yè)的很多問題都會迎刃而解。”

聯想集團董事長兼CEO楊元慶也認為，將小參數的大模型部署在政府和企業(yè)內部，可以保證數據安全。他表示，公共智能與私域智能共存、互補構成的“混合式人工智能”，將成為大勢所趨。最佳路徑是打造人工智能個人終端設備，擁有強大的本地異構算力，還能夠建立個人知識庫，連接開放的人工智能應用生態(tài)，從而帶來新的巨大增長機遇。

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