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“隨著人工智能的發(fā)展,大部分工作會由機器人代替,未來人們不再需要工作上班,國家和社會應確保每個人都能享受到無條件普惠基本收入,而且這個基本收入還不能太低,至少保證衣食無憂,跟社會平均工資差不多。

大模型數(shù)字革命

大模型數(shù)字革命

“但是要達到小康水平或者高福利發(fā)達國家水平,有一項科技技術必須達到臨界點突破才行,那就是自由能源的實現(xiàn)。

“目前人們對芯片技術的追求已經(jīng)達到了入魔的地步,倘若其他技術也像芯片技術一樣被重視,那么一連串技術臨界點會很快獲得連環(huán)突破。”2016年馬斯克曾公開談論過科技臨界點給社會帶來的變化。

同時,在《三體》中,關于宇宙社會學有兩個基本概念:猜疑鏈與技術爆炸。其中,技術爆炸是文明得以加速發(fā)展的根本原因。而每一次爆炸前,都有科技臨界點的出現(xiàn)——就如蒸汽機引發(fā)工業(yè)革命、互聯(lián)網(wǎng)引發(fā)了信息革命一樣。

信息革命

信息革命

進入2023年,以ChatGPT為代表的生成式AI爆發(fā)之后,AI大模型的到來全面催生數(shù)字產(chǎn)業(yè)爆發(fā),數(shù)據(jù)要素化、資本化也加速了數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展,加上6G、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)、人形機器人、可控核聚變等技術的全面突破,身處科技臨界點,整個數(shù)字世界的生長邏輯都在發(fā)生根本性改變。

生成式AI正身處科技臨界點

“生成式AI已經(jīng)達到了臨界點。”亞馬遜云科技數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析和機器學習全球副總裁Swami Sivasubramanian公對當前最新臨界點做出了判斷。

而在數(shù)字開物觀察,以ChatGPT為代表的AIGC技術在C端市場的火爆,只是生成式AI的上半場,真正的臨界點將在下半場——B端市場展開。

根據(jù)相關數(shù)據(jù)指出,截止到2032年,生成式AI的業(yè)務收入將達到2470億美元,然后,增長動力來自使用AI模型、廣告等服務的設備,到2032年,AI支持的數(shù)字廣告業(yè)務收入將達1920億美元,AI服務器的收入可能達1340億美元。

同時,根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《ChatGPT開啟AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)新時代》報告指出,2023年中國AIGC產(chǎn)業(yè)規(guī)模約170億元人民幣,預計到2030年市場規(guī)模將達到萬億級別。

前瞻產(chǎn)業(yè)研究院大模型報告

前瞻產(chǎn)業(yè)研究院大模型報告

其中,多模態(tài)是中國投融資領域熱點賽道,圖像、視頻預計成為高潛領域。而結合技術成熟度、落地可行性而言,2023年相對市場規(guī)模較大的領域包括文字生成圖像、文字生成視頻、文字輔助生成等。

不僅如此,基于AIGC、大模型延伸出來的具身智能技術,更多使用在服務和家用機器人上,例如掃地、除草機器人上。而隨著生成式AI、大模型的火爆,具身智能有了新的定義和應用場景,行業(yè)案例。

比如,華為手機用上盤古大模型改進手機助手的智能水平,一些機器人公司接入大模型,提升機器人自主決策能力,智能汽車接入大模型)提升人車交互能力等。

華為盤古大模型

華為盤古大模型

斯道資本合伙人張矩指出,具身智能無交互就無新認知,無具身交互就無新的世界知識。自主智能體一定是以具身形式出現(xiàn)的,攝像頭也是具身的一部分。邏輯上生成式AI一定會是具身系統(tǒng)的一部分,要么是機器,要么是人機協(xié)同。

而隨著全球掀起生成式AI的技術浪潮,各個行業(yè)都在發(fā)生顛覆性的變革,無論是IT巨頭百度、阿里、騰訊、科大訊飛,還是包括高盛和摩根士丹利在內(nèi)的多家機構已經(jīng)開始在內(nèi)部對該技術進行測試。

此外,像紅杉資本中國、深創(chuàng)投、順為資本啟明創(chuàng)投、創(chuàng)新工場等一線VC投資機構;小米、阿里、騰訊等大公司戰(zhàn)投部也加入戰(zhàn)局,紛紛投資相關的創(chuàng)業(yè)公司,提前搶占市場。

以“大模型”為代表數(shù)字革命來了

騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人、優(yōu)圖實驗室負責人吳運聲公開指出,AI大模型的應用正逐步滲透到千行百業(yè)的各個環(huán)節(jié),包括設計、研發(fā)、生產(chǎn)、營銷和服務等。

從對話式客服到營銷內(nèi)容生成,再到跨模態(tài)檢索和風險控制,大模型的應用正在展現(xiàn)出更強的能力、更高的效率、更廣泛的應用場景和更深的潛力。一個由“大模型”驅(qū)動的“效能革命”正在悄然發(fā)生。

在具體企業(yè)場景應用上,生成式AI可以幫助企業(yè)提高效率、降低成本、提升用戶體驗。具體應用場景包括:

智能客服:利用文本生成式AI處理用戶提問,自動回復用戶信息,提高客戶滿意度。

數(shù)據(jù)分析:利用生成式AI進行數(shù)據(jù)分析,挖掘數(shù)據(jù)價值,為企業(yè)決策提供支持。

自動駕駛:利用生成式AI進行自動駕駛車輛的訓練和測試,提高自動駕駛的安全性和效率。

游戲開發(fā):利用圖像生成式AI進行游戲場景和角色的設計,減少游戲開發(fā)成本。

其中智能客服是生成式AI主要的應用場景之一,而AI多模態(tài)智能客服,則通過多種形式與用戶進行交互,包括文字、語音、圖像、視頻等多種模態(tài)。

這種智能客服系統(tǒng)可以自動識別用戶的文字、語音、圖像、視頻等信息,還可以通過多種方式回答用戶的問題,并基于這些信息進行智能判斷和分析,從而提高客服的可靠性和用戶的滿意度。

目前已經(jīng)被廣泛應用于消費品、制造業(yè)、生物醫(yī)藥、金融、央國企、數(shù)字政府等各個領域,為企業(yè)及公共組織提供了高效、智能、個性化的客戶服務。

簡單來說,相較于之前的AI模型,大模型的能力已經(jīng)由感知智能向認知智能轉(zhuǎn)換,并趨向通用人工智能,不同于傳統(tǒng)的只能應用于狹窄領域的專用智能,大模型大大拓寬了人工智能的應用范圍和想象空間。

生成式AI除了在智能客服,智能銷售中場景應用,圍繞具體的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級,也有相應的行業(yè)大模型出現(xiàn)。目前金融大模型、汽車交通大模型、醫(yī)療大模型是相對落地率比較高的領域。

其中,金融行業(yè)大模型應用相對比較廣泛。

金融行業(yè)沉淀了海量數(shù)據(jù),例如金融交易數(shù)據(jù)、客戶信息、市場分析、風控數(shù)據(jù)等,其中包含大量非結構化數(shù)據(jù)(如客戶的證件掃描等)。

這既占用了大量的存儲資源,又無法將數(shù)據(jù)標準化進行分析利用,造成了極大的資源浪費,還存在大量復雜數(shù)據(jù)處理任務。這催生了金融業(yè)對大模型這種能高效、準確處理數(shù)據(jù)的技術的強烈需求。

金融業(yè)同時又是科技驅(qū)動型行業(yè),其中介屬性天然對新技術特別敏感,應用落地效率極高。許多新技術如區(qū)塊鏈技術、云計算、大數(shù)據(jù)等,都率先在金融行業(yè)應用落地,并為金融行業(yè)創(chuàng)造了巨大的價值,也深刻改變著金融業(yè)。

大模型在模型性能及能力上的跨越式提升,更好的滿足了眾多金融場景,如智能投顧、智能投研、智能風控、智能交互等,對人工智能技術的需求,加快了金融行業(yè)的技術升級進程。

像今年5月,星環(huán)科技推出第一款面向金融量化領域的生成式大語言模型“無涯Infinity”,度小滿開源國內(nèi)首個千億參數(shù)金融大模型“軒轅”;6月,恒生電子發(fā)布金融行業(yè)大模型LightGPT,將于9月底開放試用接口。馬上消費研發(fā)了全國首個零售金融領域“天鏡”大模型。

星環(huán)金融大模型無涯Infinity

星環(huán)金融大模型無涯Infinity

此外,包括螞蟻金服、馬上消費、海通證券等金融機構,及九章云極、第四范式等科技企業(yè)均有金融大模型的行業(yè)布局或者案例。

金融之外,大模型在汽車、零售、文旅、政務、出行等各個領域也有深度應用,如吉利、廣汽、長城、未來、小鵬汽車等車企紛紛圍繞汽車大模型展開了布局。

總的來說,經(jīng)過過去一段時間的發(fā)展,企業(yè)在大模型方向的探索已經(jīng)度過了“嘗鮮期”,“產(chǎn)業(yè)落地”成為評估大模型價值的重要標準。所以,以“大模型”為代表數(shù)字化革命正在發(fā)生。

總的來說,當前,數(shù)字化浪潮方興未艾,以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能為代表的新一代數(shù)字技術日新月異,催生了數(shù)字經(jīng)濟這一新的經(jīng)濟發(fā)展形態(tài)。

對于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)而言,航空、石化、鋼鐵、汽車、建筑、家電、服裝、機械、零售等多個行業(yè)都在利用數(shù)字技術進行全方位、多角度、全鏈條的改造過程。

他們利用數(shù)字技術破解企業(yè)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的難題,重新定義、設計產(chǎn)品和服務,助力傳統(tǒng)企業(yè)正確做出決策,提升運營效率,降低管理和運營成本,開源節(jié)流,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

但這些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)如何利用以大模型為代表的數(shù)字經(jīng)濟技術變革產(chǎn)業(yè)?在數(shù)字化過程會遇到哪些難點?具體得方法論和邏輯是什么?那就讓我們一起來數(shù)字開物大會共同探討數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展方向和未來趨勢。

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