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机器人在7月6日举行的2023世界人工智能大会展会现场进行投篮表演。大会展示包括大模型、芯片、机器人、智能驾驶等领域的科技成果。 新华社记者 方 喆摄
今年以来，自ChatGPT发布后，多家企业先后发布了自己的大模型产品，业内称之为“百模大战”。与此同时，产业界对大模型的关注点也在发生变化，从最初的更多关注通用大模型纷纷转向推出赋能产业的大模型。
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华为轮值董事长胡厚崑在日前举行的2023世界人工智能大会上表示，人工智能的发展关键是要脚踏实地，推动人工智能走深向实，真正为千行百业服务，赋能产业升级。
这一观点已逐渐成为业界共识。近日，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生提出，产业场景是大模型最佳“练兵场”。比起通用大模型，企业更需要针对具体行业的大模型，并结合企业自身的数据进行训练和精调，以打造出更实用的智能服务。
360集团创始人周鸿祎也认为，大模型将成为每个数字化系统的标配，手机、汽车均可部署，将无处不在。中国发展大模型要抓住产业机会，赋能千行百业才能引领工业革命。大模型真正的机会在企业级市场，中国做大模型最应该抓住产业发展的机会。
中国工程院院士邬贺铨表示，Chat类的大模型引发新一轮热潮，但对话、写诗、作画绝不是大模型的全部。需要深入思考大模型的应用方向，将大模型切实投入城市发展、金融科技、生物医药、工业制造、科学研究等领域，也需要专业的企业和组织加速其在实体产业落地，为产业刚需带来实实在在的价值，真正大规模服务社会。
“制造业是国民经济的主体，AI大模型要加强制造业‘技术、产业、应用’的进一步融合，研发面向制造业的AI大模型技术，推动我国制造业数字化转型与智能化升级，进而为实现我国迈入制造强国的伟大战略目标作出新的重大贡献。”中国工程院院士李伯虎说。
中国工程院院士郑纬民认为，大模型是新型基础设施的关键底座之一，大模型的竞争也是国家科技战略的竞争，中国一定要布局全栈自主创新的大模型产品，同时要构建国产化算力，也要解决算力能耗与国家“双碳”战略目标的平衡。
相关企业正加速大模型在行业落地。7月7日，华为发布面向行业的大模型系列——盘古大模型3.0。华为常务董事、华为云CEO张平安介绍，华为云盘古大模型从一开始就聚焦为行业服务，有三层架构。其中，L0层包括自然语言、视觉、多模态、预测、科学计算五个基础大模型，提供满足行业场景多种技能需求。L1层是N个行业大模型，既可以提供使用行业公开数据训练的行业通用大模型，也可以基于行业用户的自有数据训练自己的专有大模型。L2层则提供了更多细化场景的模型，更加专注政务热线、传送带异物检测等特定业务场景。目前，盘古大模型在金融、制造、医药研发、煤矿、铁路等诸多行业发挥着巨大价值。
在2023世界人工智能大会期间，腾讯云宣布升级MaaS（模型即服务）平台，将行业大模型能力应用到金融风控、同传翻译、数智人客服等新场景中。
大模型赋能行业已经有了生动实践。比如，在煤矿领域，华为云盘古矿山大模型已在全国8个矿井规模使用，一个大模型可以覆盖煤矿采、掘、机、运、通、洗选等业务流程下的1000多个细分场景，让更多的煤矿工人能在地面上作业，不仅让煤矿工人的工作环境更舒适，还能极大减少安全事故。
在气象领域，盘古气象大模型是首个精度超过传统数值预报方法的AI预测模型，预测速度也大幅提升。原来预测一个台风未来10天的路径，需要在3000台服务器的高性能计算机集群上花费数小时进行仿真。现在基于预训练的盘古气象大模型，通过AI推理的方式，研究者只需单台服务器上单卡配置，10秒钟内就可以获得更精确的预测结果。
在制造领域，过去单产线制定器件分配计划，往往要花费3小时以上才能做齐1天的生产计划。盘古制造大模型学习了华为产线上各种器件数据、业务流程及规则后，能对业务需求进行准确的意图理解，并调用天筹AI求解器，1分钟即可作出未来3天的生产计划。
大模型只是开端，AI与产业的融合将绽放出更有创造力的未来。华为云人工智能首席科学家田奇认为，大模型是AI的发展底座，是人工智能的操作系统。大模型会走向千行百业，将来还会走向千家万户。
“工业领域将成为人工智能的爆发点。从需求看，工业领域有大量场景存在自动化的需求，比如工业质检，得益于通信和数字化手段的普及，积累了海量的高质量电子化数据，能满足数据驱动的AI模型进行大规模训练。从现状看，许多工业场景已完成了数字化转型，而自动化转型仍存在巨大空间。”田奇说。
AI领域的生态建设也是重要课题。汤道生表示，腾讯云将在大模型的产业应用上坚持生态开放，支持多模型的选择，提供训练与推理的算力，以满足不同行业、不同场景的多样化需求。
张平安介绍，华为云致力于构建以开发者为核心的、开放共赢的全球生态体系。目前，华为云全球开发者数量已超过460万，云商店上架的商品已达10000多个。华为云将与开发者及伙伴一起，共同探索盘古大模型与行业结合的创新路径。（经济日报记者 黄 鑫）
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