奔馳即將在中國(guó)開(kāi)展自動(dòng)駕駛L4級(jí)測(cè)試、文遠(yuǎn)知行獲準(zhǔn)在美國(guó)進(jìn)行自動(dòng)駕駛汽車(chē)載客測(cè)試、英偉達(dá)和聯(lián)發(fā)科合作開(kāi)發(fā)的AI PC芯片……生成式AI在多個(gè)領(lǐng)域正在加速融合與快速迭代。

中國(guó)AI大模型

作為生成式AI核心技術(shù)之一的大模型，在我國(guó)多個(gè)領(lǐng)域的融合應(yīng)用正呈現(xiàn)出前所未有的活躍態(tài)勢(shì)，尤其是在工業(yè)等產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)用中，中國(guó)AI大模型不止會(huì)聊天，也正在突破傳統(tǒng)行業(yè)的技術(shù)瓶頸，帶來(lái)顛覆性的變革。

而“中國(guó)AI大模型的應(yīng)用落地方向究竟在哪里？”這個(gè)話(huà)題成為當(dāng)下最核心的關(guān)注點(diǎn)。

日前，中國(guó)信息通信研究院人工智能所專(zhuān)家在8月初召開(kāi)的“AI大模型應(yīng)用場(chǎng)景”產(chǎn)學(xué)研融通創(chuàng)新活動(dòng)——產(chǎn)業(yè)問(wèn)題專(zhuān)家研討會(huì)上談到AI大模型應(yīng)用方向時(shí)表示：“大模型的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值正在受到多方關(guān)注，市場(chǎng)希望大模型能夠解決工業(yè)化問(wèn)題，推動(dòng)生態(tài)力和新型工業(yè)化發(fā)展，而不是僅僅停留在聊天、生成視頻和圖片的層面。”

火山引擎生態(tài)合作專(zhuān)家也提到：“大模型C端應(yīng)用產(chǎn)品用量最大，而企業(yè)級(jí)客戶(hù)對(duì)模型精準(zhǔn)度要求最高，B端企業(yè)級(jí)應(yīng)用還沒(méi)跑出來(lái)，如何將模型適配到產(chǎn)業(yè)發(fā)展上是個(gè)難題。”

那么問(wèn)題來(lái)了，中國(guó)的AI大模型想要將AI大模型適配到產(chǎn)業(yè)發(fā)展上，有效轉(zhuǎn)化為實(shí)際的產(chǎn)業(yè)價(jià)值，在其實(shí)際應(yīng)用落地過(guò)程中會(huì)遇到多少挑戰(zhàn)？

技術(shù)方面

首先是模型幻覺(jué)問(wèn)題，大模型幻覺(jué)問(wèn)題是一直存在的，生成的一些看上去比較合理，但其實(shí)是不正確的答案。對(duì)于生產(chǎn)制造企業(yè)來(lái)說(shuō)，這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)隱患是不能有的。

其次是基礎(chǔ)通用大模型能力不足，模型迭代較慢，關(guān)鍵技術(shù)依賴(lài)國(guó)外，多訴求下的專(zhuān)業(yè)模型建模存在技術(shù)困難。例如三峽提出的問(wèn)題，安全角度出發(fā)，要求水位盡量降低，水位過(guò)高當(dāng)洪水發(fā)生時(shí)會(huì)有安全隱患，發(fā)電需求角度出發(fā)，要求水位越高越好，水位高、水頭高發(fā)電量就大，這時(shí)兩方的需求是矛盾的。在這種多訴求目標(biāo)下進(jìn)行基礎(chǔ)建模，大模型廠商的能力可能還是不足的。

最后是數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題，例如，國(guó)產(chǎn)模型生成視頻經(jīng)常出現(xiàn)外國(guó)人臉的現(xiàn)象，分析其背后的原因發(fā)現(xiàn)，一是國(guó)內(nèi)的視頻資源不夠豐富，所以必須用國(guó)外的影視資料來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練，二是即使能夠獲取國(guó)內(nèi)視頻數(shù)據(jù)，企業(yè)也會(huì)擔(dān)心肖像安全隱私問(wèn)題，不敢使用。

智源研究院專(zhuān)家表示：“國(guó)家一直在倡導(dǎo)數(shù)據(jù)先行。數(shù)據(jù)雖然看似特別多，但是真正用起來(lái)的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)非常非常少。行業(yè)數(shù)據(jù)、專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)等高質(zhì)量數(shù)據(jù)難以獲取，這些數(shù)據(jù)大量都掌握在企業(yè)端和專(zhuān)業(yè)的機(jī)構(gòu)端，渠道的打通是問(wèn)題。”

此外還有多模態(tài)的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)的整理和處理是目前工作的難點(diǎn)之一，它需要花大量的時(shí)間和精力。清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系原系主任、教授周立柱表示：“創(chuàng)建人工智能大模型，建模和算法占20%，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備占80%。建立不同的模型，需要選擇不同的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)選擇以后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)清洗完以后數(shù)據(jù)增強(qiáng)之后數(shù)據(jù)混合，最后再數(shù)據(jù)集成。但這一系列的步驟需要大量的人力，需要這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)里面的很多工具進(jìn)行支持。”

算力方面

國(guó)內(nèi)算力缺口不斷擴(kuò)大，尤其智能算力。清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系原系主任、教授周立柱還表示：“高端算力尚未實(shí)現(xiàn)自主可供，關(guān)鍵就是只能自主發(fā)展了。比如算力中心的安全運(yùn)營(yíng)需要相關(guān)設(shè)備場(chǎng)上的創(chuàng)新支持，算力中心安全涉及的問(wèn)題很多。”

科智咨詢(xún)研究總監(jiān)弓瑞峰表示：“算力方面主要是高端算力不足，工信部數(shù)據(jù)顯示，總算力美國(guó)35%，中國(guó)31%，差距較?。恢悄芩懔γ绹?guó)45%中國(guó)28%，中美差距較大，高端算力的不足導(dǎo)致的直接后果就是中國(guó)千億以上參數(shù)大模型訓(xùn)練算力不足，大模型能力受到影響。”

此外，如果要建千億以上的大模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)需要包括上萬(wàn)塊卡，智算中心運(yùn)營(yíng)壓力非常大。在智算中心，一臺(tái)GPU一臺(tái)服務(wù)器可能要上千瓦的耗電量，功耗非常大，有時(shí)候普通機(jī)柜跟一個(gè)GPU服務(wù)器機(jī)柜耗電量可能相差十倍，電費(fèi)也可能相差十倍。

不僅如此，大模型在應(yīng)用落地過(guò)程還缺乏場(chǎng)景需求，一方面企業(yè)行業(yè)有需求，另一面行業(yè)熱度也在降溫，到底算力支持跟不跟得上，業(yè)務(wù)本身到底能不能做大模型，技術(shù)到底可不可達(dá)以及安全性，數(shù)據(jù)歸屬等問(wèn)題都有不確定性，所以企業(yè)場(chǎng)景落地還在摸索。

業(yè)內(nèi)專(zhuān)家還表示，在新能源行業(yè)很關(guān)心這個(gè)大模型是怎么發(fā)揮它的價(jià)值，在落地過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，很多生產(chǎn)單位其實(shí)對(duì)于問(wèn)答用大模型來(lái)做問(wèn)答不是特別感興趣，更關(guān)心成本問(wèn)題。

其次是技術(shù)人才，在大模型場(chǎng)景落地中，會(huì)遇到技術(shù)方懂技術(shù)不懂業(yè)務(wù)，客戶(hù)懂業(yè)務(wù)不懂技術(shù)，雙方溝通成本較高，懂技術(shù)又懂業(yè)務(wù)交叉型的人才少，例如醫(yī)療領(lǐng)域，有醫(yī)療背景又懂技術(shù)的人是能幫助技術(shù)大模型落地重要環(huán)節(jié)。

現(xiàn)誠(chéng)邀AI大模型應(yīng)用場(chǎng)景解決方案及數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)踴躍申報(bào)參與由中國(guó)科協(xié)企業(yè)創(chuàng)新服務(wù)中心主辦的"產(chǎn)學(xué)研融通創(chuàng)新活動(dòng)"——《AI大模型應(yīng)用場(chǎng)景》案例集評(píng)選。

“AI大模型應(yīng)用場(chǎng)景”產(chǎn)學(xué)研融通創(chuàng)新活動(dòng)

2024年6月，率先啟動(dòng)“產(chǎn)學(xué)研融通創(chuàng)新活動(dòng)”，本活動(dòng)由中國(guó)科協(xié)企業(yè)創(chuàng)新服務(wù)中心主辦，中關(guān)村產(chǎn)業(yè)技術(shù)聯(lián)盟聯(lián)合會(huì)、中國(guó)通信工業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)中心委員會(huì)（CIDC）承辦，數(shù)字開(kāi)物、中國(guó)IDC圈協(xié)辦，聚焦AI大模型場(chǎng)景應(yīng)用上中下游企業(yè)，面向產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的央國(guó)企及行業(yè)龍頭企業(yè)、中國(guó)優(yōu)秀大模型企業(yè)及大模型解決方案企業(yè)、支撐AI大模型的算力基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域企業(yè)全面征集優(yōu)秀企業(yè)案例，全方位彰顯國(guó)內(nèi)外數(shù)字領(lǐng)域領(lǐng)先企業(yè)在中國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程中的突出成就。