今年的全國兩會上，“AI+”再次成為代表和委員熱議的話題。AI賦能文旅產業，AI驅動碳排放管理模型，AI賦予現代農業更聰明的“大腦”。“AI+”背后，是近兩年人工智能大模型技術的迅猛發展。從谷歌的Transformer模型到OpenAI的GPT系列，大模型技術的參數規模從數億迅速攀升至萬億級別，展現出強大的數據處理和智能化決策能力。這一技術的廣泛應用，不僅推動了制造業、金融、醫療等傳統行業的智能化轉型，也為全球經濟的數字化轉型注入了新的動力。

本文試圖從人工智能大模型的技術轉化路徑、產業支撐、發展保障等角度，分析人工智能發展遇到的問題和解決方案。

技術轉化路徑：從實驗室到產業應用

人工智能大模型的研發始于實驗室，但其真正的價值在于產業應用。從技術研發到場景適配，再到數據整合與模型部署，大模型技術的轉化路徑涉及多個關鍵環節。

首先，技術研發與模型訓練是大模型技術的基礎。通過海量數據的訓練，大模型能夠處理復雜的自然語言、圖像識別和數據分析任務。例如，GPT-3使用了約45TB的文本數據進行訓練，涵蓋了網頁、書籍、學術論文等多種類型的數據。這種大規模的訓練使得大模型在多任務處理中表現出色。

然而，實驗室中的大模型并不能直接應用于產業場景。不同行業的需求差異較大，因此需要進行場景適配與定制化。例如，在制造業中，大模型可以用于產品設計、生產調度、質量控制等環節。通過與行業數據的結合，模型能夠更好地適應實際生產環境，提升其在實際應用中的效果。

數據整合與預處理是大模型落地的重要環節。產業應用中的數據往往分散且格式多樣，企業需要將來自不同設備和系統的數據進行清洗、標準化和整合，以確保模型能夠獲取全面、準確的數據進行訓練和推理。例如，在制造業中，生產設備、傳感器和供應鏈系統生成的數據格式各異，數據整合的難度較大。

落地支撐：邊緣計算與人機協同

大模型的部署通常需要強大的計算資源，但在實際生產中，實時性和低延遲是關鍵要求。因此，邊緣計算技術成為大模型在產業應用中的重要支撐。通過在邊緣設備上部署輕量化的模型版本，企業可以在保證模型性能的同時，實現實時數據處理和快速響應。例如，在智能制造場景中，邊緣設備可以實時處理生產線的數據，進行質量檢測和設備故障預測。

此外，大模型的應用往往與人類操作員和自動化設備協同工作。例如，智能機器人可以通過大模型進行任務規劃和執行，而人類操作員則負責監督和決策。這種人機協同模式不僅提高了生產效率，還增強了系統的靈活性和安全性。

大模型技術發展需要哪些保障

1、規范技術標準與知識產權。

隨著大模型技術的快速發展，技術標準與知識產權的作用愈發凸顯。通過制定統一的技術標準，可以有效規范大模型技術的研發和應用流程，提升模型的通用性和泛化能力。例如，標準化的數據采集、模型構建、訓練優化和遷移適配流程，能夠確保大模型在不同應用場景中的高效部署和性能優化。

知識產權的保護則能夠有效激勵企業和科研機構進行技術創新。通過專利、著作權等知識產權保護機制，可以確保研發成果的獨占性，防止技術被惡意抄襲或濫用，從而保障研發者的合法權益。例如，大模型技術在金融領域的應用，通過知識產權的保護和商業化運作，能夠顯著提升金融機構的風險管理能力和營銷效率。

2、創新生態系統。

人工智能大模型技術的快速發展和廣泛應用，離不開創新生態系統的支持。創新生態系統由企業、科研機構、政府、資本、用戶等多方主體構成，通過協同合作、資源共享和技術擴散，推動大模型技術從實驗室走向產業化應用。

例如，高校和科研機構在基礎理論研究方面具有深厚積累，能夠為大模型技術提供前沿的理論支持；而企業在應用場景和工程化落地方面更具經驗，能夠將理論轉化為實際可用的技術產品。通過合作，雙方能夠共享數據、算力和算法資源，加速大模型技術的研發進程。

3、有效整合和治理數據資源。

大模型的訓練和應用依賴于高質量、大規模的數據集，如何有效整合和治理這些數據資源，成為了當前人工智能領域的重要課題。數據資源的整合不僅能夠提高數據的利用效率，還能夠為大模型提供更加全面和多樣化的訓練素材。例如，GPT-3使用了約45TB的文本數據進行訓練，涵蓋了網頁、書籍、學術論文等多種類型的數據。

然而，數據資源的整合也面臨著諸多挑戰。首先，數據的來源多樣，格式不一，如何將這些異構數據進行統一處理是一個技術難題。其次，數據的質量和準確性直接影響大模型的訓練效果，如何確保數據的真實性和可靠性是數據整合過程中必須解決的問題。

隨著大模型技術的不斷成熟和廣泛應用，其在推動產業升級方面的潛力將愈發凸顯。通過技術賦能、數據驅動和跨行業協同，大模型技術能夠實現生產流程的優化、資源配置的智能化以及產業鏈的優化重構。未來，隨著大模型技術的進一步發展，全球各行業將迎來更加深刻的智能化轉型。

總之，人工智能大模型技術正在成為推動產業升級的核心驅動力。通過技術創新、生態構建和數據驅動，大模型技術將為全球經濟的數字化轉型注入新的活力。

[作者董曉松系上海工程技術大學教授，蔣冰羽、趙星均來自上海工程技術大學，本文系上海市哲學社會科學規劃課題（2024VQH014）、教育部人文社科課題（22A10616023）資助項目]