今年的全國(guó)兩會(huì)上，“AI+”再次成為代表和委員熱議的話題。AI賦能文旅產(chǎn)業(yè)，AI驅(qū)動(dòng)碳排放管理模型，AI賦予現(xiàn)代農(nóng)業(yè)更聰明的“大腦”。“AI+”背后，是近兩年人工智能大模型技術(shù)的迅猛發(fā)展。從谷歌的Transformer模型到OpenAI的GPT系列，大模型技術(shù)的參數(shù)規(guī)模從數(shù)億迅速攀升至萬(wàn)億級(jí)別，展現(xiàn)出強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和智能化決策能力。這一技術(shù)的廣泛應(yīng)用，不僅推動(dòng)了制造業(yè)、金融、醫(yī)療等傳統(tǒng)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，也為全球經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入了新的動(dòng)力。

本文試圖從人工智能大模型的技術(shù)轉(zhuǎn)化路徑、產(chǎn)業(yè)支撐、發(fā)展保障等角度，分析人工智能發(fā)展遇到的問題和解決方案。

技術(shù)轉(zhuǎn)化路徑：從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用

人工智能大模型的研發(fā)始于實(shí)驗(yàn)室，但其真正的價(jià)值在于產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。從技術(shù)研發(fā)到場(chǎng)景適配，再到數(shù)據(jù)整合與模型部署，大模型技術(shù)的轉(zhuǎn)化路徑涉及多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

首先，技術(shù)研發(fā)與模型訓(xùn)練是大模型技術(shù)的基礎(chǔ)。通過海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，大模型能夠處理復(fù)雜的自然語(yǔ)言、圖像識(shí)別和數(shù)據(jù)分析任務(wù)。例如，GPT-3使用了約45TB的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，涵蓋了網(wǎng)頁(yè)、書籍、學(xué)術(shù)論文等多種類型的數(shù)據(jù)。這種大規(guī)模的訓(xùn)練使得大模型在多任務(wù)處理中表現(xiàn)出色。

然而，實(shí)驗(yàn)室中的大模型并不能直接應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景。不同行業(yè)的需求差異較大，因此需要進(jìn)行場(chǎng)景適配與定制化。例如，在制造業(yè)中，大模型可以用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)調(diào)度、質(zhì)量控制等環(huán)節(jié)。通過與行業(yè)數(shù)據(jù)的結(jié)合，模型能夠更好地適應(yīng)實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境，提升其在實(shí)際應(yīng)用中的效果。

數(shù)據(jù)整合與預(yù)處理是大模型落地的重要環(huán)節(jié)。產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)往往分散且格式多樣，企業(yè)需要將來自不同設(shè)備和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和整合，以確保模型能夠獲取全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和推理。例如，在制造業(yè)中，生產(chǎn)設(shè)備、傳感器和供應(yīng)鏈系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)格式各異，數(shù)據(jù)整合的難度較大。

落地支撐：邊緣計(jì)算與人機(jī)協(xié)同

大模型的部署通常需要強(qiáng)大的計(jì)算資源，但在實(shí)際生產(chǎn)中，實(shí)時(shí)性和低延遲是關(guān)鍵要求。因此，邊緣計(jì)算技術(shù)成為大模型在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中的重要支撐。通過在邊緣設(shè)備上部署輕量化的模型版本，企業(yè)可以在保證模型性能的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和快速響應(yīng)。例如，在智能制造場(chǎng)景中，邊緣設(shè)備可以實(shí)時(shí)處理生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)，進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)和設(shè)備故障預(yù)測(cè)。

此外，大模型的應(yīng)用往往與人類操作員和自動(dòng)化設(shè)備協(xié)同工作。例如，智能機(jī)器人可以通過大模型進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行，而人類操作員則負(fù)責(zé)監(jiān)督和決策。這種人機(jī)協(xié)同模式不僅提高了生產(chǎn)效率，還增強(qiáng)了系統(tǒng)的靈活性和安全性。

大模型技術(shù)發(fā)展需要哪些保障

1、規(guī)范技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

隨著大模型技術(shù)的快速發(fā)展，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與知識(shí)產(chǎn)權(quán)的作用愈發(fā)凸顯。通過制定統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，可以有效規(guī)范大模型技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用流程，提升模型的通用性和泛化能力。例如，標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)采集、模型構(gòu)建、訓(xùn)練優(yōu)化和遷移適配流程，能夠確保大模型在不同應(yīng)用場(chǎng)景中的高效部署和性能優(yōu)化。

知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)則能夠有效激勵(lì)企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。通過專利、著作權(quán)等知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)制，可以確保研發(fā)成果的獨(dú)占性，防止技術(shù)被惡意抄襲或?yàn)E用，從而保障研發(fā)者的合法權(quán)益。例如，大模型技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，通過知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)和商業(yè)化運(yùn)作，能夠顯著提升金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力和營(yíng)銷效率。

2、創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。

人工智能大模型技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，離不開創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的支持。創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)由企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、政府、資本、用戶等多方主體構(gòu)成，通過協(xié)同合作、資源共享和技術(shù)擴(kuò)散，推動(dòng)大模型技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

例如，高校和科研機(jī)構(gòu)在基礎(chǔ)理論研究方面具有深厚積累，能夠?yàn)榇竽Ｐ图夹g(shù)提供前沿的理論支持；而企業(yè)在應(yīng)用場(chǎng)景和工程化落地方面更具經(jīng)驗(yàn)，能夠?qū)⒗碚撧D(zhuǎn)化為實(shí)際可用的技術(shù)產(chǎn)品。通過合作，雙方能夠共享數(shù)據(jù)、算力和算法資源，加速大模型技術(shù)的研發(fā)進(jìn)程。

3、有效整合和治理數(shù)據(jù)資源。

大模型的訓(xùn)練和應(yīng)用依賴于高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，如何有效整合和治理這些數(shù)據(jù)資源，成為了當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的重要課題。數(shù)據(jù)資源的整合不僅能夠提高數(shù)據(jù)的利用效率，還能夠?yàn)榇竽Ｐ吞峁└尤婧投鄻踊挠?xùn)練素材。例如，GPT-3使用了約45TB的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，涵蓋了網(wǎng)頁(yè)、書籍、學(xué)術(shù)論文等多種類型的數(shù)據(jù)。

然而，數(shù)據(jù)資源的整合也面臨著諸多挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)的來源多樣，格式不一，如何將這些異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一處理是一個(gè)技術(shù)難題。其次，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性直接影響大模型的訓(xùn)練效果，如何確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性是數(shù)據(jù)整合過程中必須解決的問題。

隨著大模型技術(shù)的不斷成熟和廣泛應(yīng)用，其在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)方面的潛力將愈發(fā)凸顯。通過技術(shù)賦能、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和跨行業(yè)協(xié)同，大模型技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)流程的優(yōu)化、資源配置的智能化以及產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)化重構(gòu)。未來，隨著大模型技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，全球各行業(yè)將迎來更加深刻的智能化轉(zhuǎn)型。

總之，人工智能大模型技術(shù)正在成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力。通過技術(shù)創(chuàng)新、生態(tài)構(gòu)建和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，大模型技術(shù)將為全球經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入新的活力。

[作者董曉松系上海工程技術(shù)大學(xué)教授，蔣冰羽、趙星均來自上海工程技術(shù)大學(xué)，本文系上海市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃課題（2024VQH014）、教育部人文社科課題（22A10616023）資助項(xiàng)目]