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“我国人工智能大模型发展形成了比较完整的大模型产业体系,创新能力不断增强。”北京市社会科学院经济研究所副所长、研究员邓丽姝称,我国形成了涵盖基础层、模型层、应用层的大模型产业布局,贯通基础研究、技术创新、商业应用的大模型创新链,创新链产业链实现融合发展。在通用大模型和行业大模型方面,形成了丰富完备的产品矩阵,在金融、政务、医疗等领域广泛应用。
与此同时,人工智能大模型也初步形成了差异化竞争优势,自主创新生态不断完善。我国大模型低成本高效能的特质叠加开源战略,推动大模型向普惠性融合创新基础设施转化,畅通了人工智能技术应用落地的“最后一公里”,有力促进大模型向生产端、服务端、消费端应用渗透,提升了中小企业的应用率。
“在人工智能、大数据等新一轮科技变革中,数量众多的互联网平台企业推动科技创新走向前沿,展现了强劲的竞争力。”中央党校(国家行政学院)经济学教研部政府经济管理教研室副主任、教授汪彬说。
随着我国人工智能大模型广泛深入渗透,产业数字化转型向产业智能化、融合化、生态化加速跃升。在工业领域,制造业企业利用人工智能大模型基于订单、物流、库存等多源数据预测需求波动,有效缩短产品库存周期,大大节约了成本。在农业领域,AI大模型结合卫星遥感、气象数据和种植经验,为农户提供农作物全生命周期指导,提升农作物产量。在服务业领域,人工智能大模型在金融、政务、医疗等领域广泛应用,重构生产力体系,成为产业发展的知识引擎。
“人工智能大模型让数据使用能力大幅提升。”北京市科学技术研究院创新发展战略所研究员王凯介绍,“此前很多领域都面临大量的数据集合在眼前,却很难切入分析的问题。人工智能技术切入后,不仅是数据分析,更是一种新知识的产生。因为这种分析是系统的、深入的、全面的、交叉的、关联的。”
开源成为我国人工智能大模型发展的重要模式。邓丽姝表示,越来越多的我国人工智能头部企业选择开源模式,一方面,极大推动了基座大模型的创新生态培育,促进形成“技术—数据—场景”的循环迭代创新路径;另一方面,打破了技术垄断,汇聚了越来越多的创新主体,共同开展创新迭代。中小企业和开发者能够便捷运用优质模型进行定制和微调,加速了大模型创新应用与扩散。
场景创新促进大模型落地应用向纵深推进。我国门类齐全的制造业数字化、智能化转型升级,为大模型深度创新应用提供了精深场景支撑;智慧制造、智慧医疗、智慧交通等未来产业在多模态数据处理、跨领域场景融合、高水平智能迭代等方面的复杂场景需求,反向拉动大模型进行高精度、高水平的迭代升级。
汪彬认为,我国凭借多年来的技术积累,已经从应用端逐步向底层技术进行突破,尤其是各种外部环境压力,倒逼加快实现科技自立自强,这在人工智能大模型领域体现得特别充分。今后,企业将越来越注重底层技术开发和基础研究,为人工智能的进一步发展打下坚实基础。
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