原創 新一醬 新一線城市研究所

在人工智能的專業領域，大模型并不是一項新鮮的技術——它背后的核心技術Transformer深度學習模型早在2017年就已誕生。

但直到2022年ChatGPT落地，人們才得以通過“和AI對話”的方式直觀地了解到這一技術進化的質變效果。參數規模更大、訓練數據更多的大模型開始在應用領域爆發出巨大的想象空間，對大模型人才的需求也迅速升溫。

2023年，國內發生的大模型創業項目融資事件約為64起，其中超六成均為處于種子輪或天使輪的早期融資輪次。與此同時，大量人工智能科學家憑借著過往在模型訓練與研發上的積累，迅速地投入到大模型創業的浪潮之中。

在技術高度密集的大模型領域，找到人才就找到了產業發展的關鍵所在。隨著越來越多的科研人員深入技術轉化下游的產業場景，以專利和論文為代表的科創產出成為了尋找大模型人才的一種切入方式。

在國家知識產權局和全球科學引文數據庫中，新一醬以北京、上海、深圳、杭州這四座大模型落地項目與機構最集聚的城市為樣本，搜集并清洗出了近三年來與大模型相關的3.68萬篇高水準學術論文和3萬余項專利成果。

在這一數據庫的基礎上分析，我們能夠看到大模型人才都在哪里。

以機構為單位，中國科學院、中國科學院大學和清華大學分別是大模型相關論文數量最多的三家機構。

“在大家公認擁有自研底座的企業里，超過一半都有清華系學者的背景。一方面是因為他們本身在技術路線上積累深厚，另一方面也是因為從學者、創業者到投資者，清華系相對抱團。”啟迪國際技術轉移有限公司副總經理衛冕說。

衛冕提到，新興技術的創新研發一般存在TPF（Technology Product Fit）和PMF（Product Market Fit）兩種路徑。前者中文被翻譯為“技術產品契合”，在創新產出上更側重于發揮技術上的特色，而PMF的“產品市場契合”則主張以市場需求為研發的核心牽引。

大模型本身更傾向于TPF——在更加側重基礎研究和理論創新的論文領域，擁有充足研究資源的高校和科研院所占據絕對主導。

相比之下，企業的創新具備濃厚的PMF特質。在專利領域，百度以6000余項專利的絕對領先優勢超越了所有高校與科研院所排在第一位；國家電網、中國平安等大型企業也憑借自身的行業地位積極布局創新業務。在企業看來，大模型技術賦能于商業場景，并通過市場評價直接體現創新投入的效益才是最重要的。

企業產品市場契合導向的參與正使得大模型應用迅速在各個行業領域蔓延開來。

按應用型論文產出的分布來看，生物醫藥、工業制造、通信傳媒、地理氣象、交通與載具和預警應急六個領域目前集中了最多的學術成果和高產學者。

在這六個領域中，生物醫藥領域不僅大模型相關論文數量排名第一，高產作者數量也最多。如醫學影像、精準治療、AI制藥等生物醫藥與人工智能學科的結合場景，整體起步較早，技術研發驅動特征顯著。而在通信領域，大模型的研究主要集中在遙感大數據、智能通信等基石型數字技術研究上。

行業大模型供應商星環科技創始人、CEO孫元浩表示，大模型可以被認為是人工智能領域深度學習技術，疊加上文字、圖像等不同模態大數據后的進化版本，其多元應用的展開離不開大量的基礎學科研究打底。

因此，盡管行業應用遍地開花，大模型的基礎研究以及聚焦視覺、語言和跨模態模型訓練的成果模態研究等通用型技術框架研發，實際上仍是高層次大模型人才密度最高的科研產出領域。

大模型創業熱潮的推動，出現了許多來自高校、科研院所背景的明星學者。比如深言科技、智譜華章、月之暗面、面壁智能等頭部大模型創業項目的創始人，其從業經歷都可以追溯到同一家研究機構——北京智源人工智能研究院。

從科學家到創業者，從同一研究機構走向不同的新興企業，大模型人才之間多維度、緊密的聯系網絡，也能從不同機構之間的科研協作上體現出來。

例如生物醫藥領域的高產科學家之一，上海科技大學生物醫學工程學院創始院長沈定剛同時也是聯影智能的聯席CEO。他的雙重角色有效促進了校企間的深度合作。近年來，雙方共建聯合實驗室，推進人才聯合培養與科研項目協同，將大量前沿醫療和影像技術成果應用在高端醫療設備產業一線——這種合作幾乎接近我們企盼多年的理想“產-學-研”協作模式。

大模型領域的研究從誕生起就自帶協作基因。在我們用以分析的樣本論文中，近八成的大模型成果是由多家單位合作完成的，其中由4家及以上單位參與完成的產出占比超過了四分之一。

一切的協作最終都指向一個目的：通過數據、算力、技術、知識、經驗等多種資源的共享共建，完成大模型落地應用的降本增效。

星環科技的金融大模型“無涯”近期剛剛通過了國家網信辦的第三批大模型備案。孫元浩說：“以金融大模型為例，我們既要建立以公開信息為基礎的外部知識庫，更需要創造能讓企業自己上傳私域數據的標準化工具。在降低企業使用大模型成本的同時，也能充分提高大模型輸出的準確度。”

面向特定行業開創差異化應用，是大模型創業團隊下一步發展的核心競爭力。因此對于企業來說，深度參與甚至主導跨類型機構的合作格外重要。

新一醬提取了所有企業參與協作的大模型論文，并將其中協作最頻繁的主體連線后發現，除了騰訊、阿里、華為、百度等互聯網企業，聯影醫療、商湯科技等人工智能領域的頭部企業都已經與各類高校建立了緊密的科研協作關系。

大模型研發本身具備極高的技術、資金和算力壁壘，目前有能力高頻參與大模型創新協作的企業并不算多。對它們而言，與各類高校和科研院所的合作近似于基礎建設，無論是對企業內部賦能，還是拓展更多落地場景，都能夠在未來釋放出乘數效應。

衛冕在對大模型領域創業者的觀察中發現，部分企業近一個月對通用大模型接口的需求正在從OpenAI切換到Google。“大模型高度依賴數據，這一點搜索引擎出身的谷歌會更有優勢。另外，考慮到大模型創業生態圈對底層模型的高度依賴，谷歌的開放式生態顯然更具吸引力。”

同理，國內的大模型人才也正在通過跨學科、跨機構、跨地域的協作建立生態，以此來推動這一輪的產業創新。最理想的狀態是——算力開放給研發者，通用模型開放給應用場景，垂直行業數據開放給技術服務供應商。

在高校、科研院所、企業三方共同協作完成的研究關鍵詞中，深度學習依然是三方協同攻關頻率最高的領域——在基礎研究領域，科研人才仍在不斷提出和驗證新的算法設計；此外，在微觀研究主題上，遙感、機器人、氣象學、蛋白質等各個垂直領域的算法獲得了更多的關注。

值得注意的是，出現三方協作的論文有88.05%都由不同城市的科研人才合作完成。考慮到城市之間創新資源的稟賦差異，跨城市協同也是大模型科研產出的典型特征。

2023年，京滬深杭四座城市的大模型相關論文與專利數量平均增速約為30%，各領域的人才數量也在不斷增加。從產出成果的應用領域來看，京滬深杭目前集聚的大模型人才類型已表現出了各自的特色。

北京的創新網絡中，高校以及中科院相關機構占據了主導地位，因此行業大模型人才也主要集中在地理氣象、交通等基礎學科領域。這使得北京平均每家高校發表大模型相關論文達到了51.82篇，產出強度在其他城市的兩倍以上。

上海與深圳則更傾向于PMF模式——依托本地核心產業，圍繞垂直領域需求布局大模型應用。例如上海在醫療大模型、深圳在通信大模型領域的人才儲備突出。

杭州各維度的人才優勢相對平均，但都展現出科研機構引領的特征。例如杭州的新型科研機構之江實驗室，其下設了交叉創新研究院，目標是推動智能科學與生物學、腦科學、社會學、教育、藝術、醫學等多個學科的縱深發展，為產業化應用打下基礎。

對于城市來說，它們擁有的高校與科研資源稟賦往往是相對固定的，在大模型這樣的新興領域要吸引人才，充分的垂直領域市場應用前景可能才是真正的“殺手锏”。

文/楊興源 視覺/陳愛晨

在科技全球化的大背景下，隨著科創型人才的全球流動，區域間的科研協作也值得關注。

京滬深杭這四座城市的論文跨國協作，目前已輻射到全球126個國家和地區，與美國、英國、澳大利亞和新加坡這四個國家的協作最為緊密。

關于新一線產業數據庫

新一線產業數據庫包含了企業層、產業層、園區層、城市層等多層數據，覆蓋上市企業、科技型認定、創新實力、人員規模、發展潛能、資金動態等各類型企業標簽，從打造產業特色和區域競爭力出發，針對新一代信息技術、高端制造、生物醫藥、新能源等重點領域提供創新的產業鏈分析。同時在城市及園區的產業實力對標、區域競合發展、產業鏈補鏈強鏈、精準招商等領域，擁有數據深度下鉆與交叉分析的工具。

原標題：《大模型人才在哪里？》

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