今年政府工作報告提出，開展“人工智能+”行動。當下，人工智能大模型技術備受關注，如何使其更好落地應用，深度賦能千行百業？
日前，北京瀾舟科技有限公司（以下簡稱瀾舟科技）發布包括孟子大模型在內的“一橫N縱”大模型技術和產品體系。業內專家在發布會上指出，推動人工智能大模型落地應用，需解決“最后一公里”難題。
面向企業的大模型前景廣闊
“2023年是生成式人工智能大模型發展元年，行業應用出現井噴式增長。”北京市海淀區副區長徐振濤介紹，目前海淀區擁有大模型企業、機構超90家，并且數量持續增長；通過備案的大模型36個，占北京市的72%以上；已初步圍繞中關村、知春路、學院路等，在全國率先形成了人工智能大模型產業集聚區。
瀾舟科技便是海淀區具有代表性的人工智能大模型企業。
“我認為，人工智能大模型在中國最大的應用前景是為企業提供服務。”瀾舟科技創始人兼CEO周明表示，在數字化浪潮中，以大模型為代表的人工智能正在重塑人類未來，如何利用人工智能大模型技術助力企業成長已成為業界關注焦點。
北京零一萬物科技有限公司聯合創始人祁瑞峰去年5月從海外回國創業，他感慨：“大模型行業一日如三秋，變化非常快。”在祁瑞峰看來，由于目前面向普通消費者的人工智能大模型成本比較高，因此面向企業的人工智能大模型可能會“起飛”。
祁瑞峰觀察發現，目前國內涉及人工智能業務的企業，對大模型的態度從觀望轉入整體規劃階段。有些大型企業甚至已規劃了基于大模型技術的上百個應用。
除了面向企業的人工智能大模型應用快速崛起，多模態大模型的發展也廣受關注。
創新工場（北京）企業管理股份有限公司董事長、北京零一萬物科技有限公司CEO李開復認為，跨模態生成技術是實現認知和決策智能的轉折點。要想讓人工智能大模型更加精準地模擬現實世界，就需要將大模型的各種模態能力打通，將單一模態拓展為文本—圖像、文本—視頻等跨模態甚至全模態。
推廣使用尚需破解多種難題
人工智能大模型產業方興未艾。周明帶領團隊調研上百家企業后發現，人工智能大模型在落地應用過程中面臨多個“最后一公里”難題。
“人工智能大模型訓練和部署成本動輒上千萬元，企業用戶難以接受。”周明認為，人工智能大模型并非規模越大越好，因為規模越大意味著成本越高。現階段，很多企業對人工智能大模型的需求主要涉及意圖理解、多輪對話、文本生成等。訓練百億參數到千億參數級別的人工智能大模型即可在滿足企業用戶需求的同時較好地解決成本問題。
周明還談到，人工智能大模型落地應用時面臨的數據安全、大模型幻覺等難題，都需要逐一破解。
在北京智象未來科技有限公司創始人兼CEO梅濤看來，人工智能大模型走向商業落地需要從成本、效率、體驗三方面進行提升。“人工智能大模型和用戶之間需要構建起一個應用層或者工具層，然后再交付。落地應用的‘最后一公里’看上去很短，卻需要付出巨大努力才能夠跨越。” 梅濤說。
對于如何促進人工智能大模型更好地落地應用，周明建議，一方面，國家應加強對人工智能大模型產業的頂層設計，明確我國人工智能大模型產業的發展路徑和發力點。另一方面，人工智能大模型企業可以充分發揮我國在場景應用方面的優勢，以應用帶動創新，從應用中發現問題并進行攻關，不斷驅動人工智能大模型技術迭代更新，推動產業進步。
今年政府工作報告提出，開展“人工智能+”行動。當下，人工智能大模型技術備受關注，如何使其更好落地應用，深度賦能千行百業？
日前，北京瀾舟科技有限公司（以下簡稱瀾舟科技）發布包括孟子大模型在內的“一橫N縱”大模型技術和產品體系。業內專家在發布會上指出，推動人工智能大模型落地應用，需解決“最后一公里”難題。
面向企業的大模型前景廣闊
“2023年是生成式人工智能大模型發展元年，行業應用出現井噴式增長。”北京市海淀區副區長徐振濤介紹，目前海淀區擁有大模型企業、機構超90家，并且數量持續增長；通過備案的大模型36個，占北京市的72%以上；已初步圍繞中關村、知春路、學院路等，在全國率先形成了人工智能大模型產業集聚區。
瀾舟科技便是海淀區具有代表性的人工智能大模型企業。
“我認為，人工智能大模型在中國最大的應用前景是為企業提供服務。”瀾舟科技創始人兼CEO周明表示，在數字化浪潮中，以大模型為代表的人工智能正在重塑人類未來，如何利用人工智能大模型技術助力企業成長已成為業界關注焦點。
北京零一萬物科技有限公司聯合創始人祁瑞峰去年5月從海外回國創業，他感慨：“大模型行業一日如三秋，變化非常快。”在祁瑞峰看來，由于目前面向普通消費者的人工智能大模型成本比較高，因此面向企業的人工智能大模型可能會“起飛”。
祁瑞峰觀察發現，目前國內涉及人工智能業務的企業，對大模型的態度從觀望轉入整體規劃階段。有些大型企業甚至已規劃了基于大模型技術的上百個應用。
除了面向企業的人工智能大模型應用快速崛起，多模態大模型的發展也廣受關注。
創新工場（北京）企業管理股份有限公司董事長、北京零一萬物科技有限公司CEO李開復認為，跨模態生成技術是實現認知和決策智能的轉折點。要想讓人工智能大模型更加精準地模擬現實世界，就需要將大模型的各種模態能力打通，將單一模態拓展為文本—圖像、文本—視頻等跨模態甚至全模態。
推廣使用尚需破解多種難題
人工智能大模型產業方興未艾。周明帶領團隊調研上百家企業后發現，人工智能大模型在落地應用過程中面臨多個“最后一公里”難題。
“人工智能大模型訓練和部署成本動輒上千萬元，企業用戶難以接受。”周明認為，人工智能大模型并非規模越大越好，因為規模越大意味著成本越高。現階段，很多企業對人工智能大模型的需求主要涉及意圖理解、多輪對話、文本生成等。訓練百億參數到千億參數級別的人工智能大模型即可在滿足企業用戶需求的同時較好地解決成本問題。
周明還談到，人工智能大模型落地應用時面臨的數據安全、大模型幻覺等難題，都需要逐一破解。
在北京智象未來科技有限公司創始人兼CEO梅濤看來，人工智能大模型走向商業落地需要從成本、效率、體驗三方面進行提升。“人工智能大模型和用戶之間需要構建起一個應用層或者工具層，然后再交付。落地應用的‘最后一公里’看上去很短，卻需要付出巨大努力才能夠跨越。” 梅濤說。
對于如何促進人工智能大模型更好地落地應用，周明建議，一方面，國家應加強對人工智能大模型產業的頂層設計，明確我國人工智能大模型產業的發展路徑和發力點。另一方面，人工智能大模型企業可以充分發揮我國在場景應用方面的優勢，以應用帶動創新，從應用中發現問題并進行攻關，不斷驅動人工智能大模型技術迭代更新，推動產業進步。
本文鏈接：如何跨越大模型落地應用“最后一公里”http://www.sq15.cn/show-2-4637-0.html
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