今年政府工作报告提出，开展“人工智能+”行动。当下，人工智能大模型技术备受关注，如何使其更好落地应用，深度赋能千行百业？
日前，北京澜舟科技有限公司（以下简称澜舟科技）发布包括孟子大模型在内的“一横N纵”大模型技术和产品体系。业内专家在发布会上指出，推动人工智能大模型落地应用，需解决“最后一公里”难题。
面向企业的大模型前景广阔
“2023年是生成式人工智能大模型发展元年，行业应用出现井喷式增长。”北京市海淀区副区长徐振涛介绍，目前海淀区拥有大模型企业、机构超90家，并且数量持续增长；通过备案的大模型36个，占北京市的72%以上；已初步围绕中关村、知春路、学院路等，在全国率先形成了人工智能大模型产业集聚区。
澜舟科技便是海淀区具有代表性的人工智能大模型企业。
“我认为，人工智能大模型在中国最大的应用前景是为企业提供服务。”澜舟科技创始人兼CEO周明表示，在数字化浪潮中，以大模型为代表的人工智能正在重塑人类未来，如何利用人工智能大模型技术助力企业成长已成为业界关注焦点。
北京零一万物科技有限公司联合创始人祁瑞峰去年5月从海外回国创业，他感慨：“大模型行业一日如三秋，变化非常快。”在祁瑞峰看来，由于目前面向普通消费者的人工智能大模型成本比较高，因此面向企业的人工智能大模型可能会“起飞”。
祁瑞峰观察发现，目前国内涉及人工智能业务的企业，对大模型的态度从观望转入整体规划阶段。有些大型企业甚至已规划了基于大模型技术的上百个应用。
除了面向企业的人工智能大模型应用快速崛起，多模态大模型的发展也广受关注。
创新工场（北京）企业管理股份有限公司董事长、北京零一万物科技有限公司CEO李开复认为，跨模态生成技术是实现认知和决策智能的转折点。要想让人工智能大模型更加精准地模拟现实世界，就需要将大模型的各种模态能力打通，将单一模态拓展为文本—图像、文本—视频等跨模态甚至全模态。
推广使用尚需破解多种难题
人工智能大模型产业方兴未艾。周明带领团队调研上百家企业后发现，人工智能大模型在落地应用过程中面临多个“最后一公里”难题。
“人工智能大模型训练和部署成本动辄上千万元，企业用户难以接受。”周明认为，人工智能大模型并非规模越大越好，因为规模越大意味着成本越高。现阶段，很多企业对人工智能大模型的需求主要涉及意图理解、多轮对话、文本生成等。训练百亿参数到千亿参数级别的人工智能大模型即可在满足企业用户需求的同时较好地解决成本问题。
周明还谈到，人工智能大模型落地应用时面临的数据安全、大模型幻觉等难题，都需要逐一破解。
在北京智象未来科技有限公司创始人兼CEO梅涛看来，人工智能大模型走向商业落地需要从成本、效率、体验三方面进行提升。“人工智能大模型和用户之间需要构建起一个应用层或者工具层，然后再交付。落地应用的‘最后一公里’看上去很短，却需要付出巨大努力才能够跨越。” 梅涛说。
对于如何促进人工智能大模型更好地落地应用，周明建议，一方面，国家应加强对人工智能大模型产业的顶层设计，明确我国人工智能大模型产业的发展路径和发力点。另一方面，人工智能大模型企业可以充分发挥我国在场景应用方面的优势，以应用带动创新，从应用中发现问题并进行攻关，不断驱动人工智能大模型技术迭代更新，推动产业进步。
今年政府工作报告提出，开展“人工智能+”行动。当下，人工智能大模型技术备受关注，如何使其更好落地应用，深度赋能千行百业？
日前，北京澜舟科技有限公司（以下简称澜舟科技）发布包括孟子大模型在内的“一横N纵”大模型技术和产品体系。业内专家在发布会上指出，推动人工智能大模型落地应用，需解决“最后一公里”难题。
面向企业的大模型前景广阔
“2023年是生成式人工智能大模型发展元年，行业应用出现井喷式增长。”北京市海淀区副区长徐振涛介绍，目前海淀区拥有大模型企业、机构超90家，并且数量持续增长；通过备案的大模型36个，占北京市的72%以上；已初步围绕中关村、知春路、学院路等，在全国率先形成了人工智能大模型产业集聚区。
澜舟科技便是海淀区具有代表性的人工智能大模型企业。
“我认为，人工智能大模型在中国最大的应用前景是为企业提供服务。”澜舟科技创始人兼CEO周明表示，在数字化浪潮中，以大模型为代表的人工智能正在重塑人类未来，如何利用人工智能大模型技术助力企业成长已成为业界关注焦点。
北京零一万物科技有限公司联合创始人祁瑞峰去年5月从海外回国创业，他感慨：“大模型行业一日如三秋，变化非常快。”在祁瑞峰看来，由于目前面向普通消费者的人工智能大模型成本比较高，因此面向企业的人工智能大模型可能会“起飞”。
祁瑞峰观察发现，目前国内涉及人工智能业务的企业，对大模型的态度从观望转入整体规划阶段。有些大型企业甚至已规划了基于大模型技术的上百个应用。
除了面向企业的人工智能大模型应用快速崛起，多模态大模型的发展也广受关注。
创新工场（北京）企业管理股份有限公司董事长、北京零一万物科技有限公司CEO李开复认为，跨模态生成技术是实现认知和决策智能的转折点。要想让人工智能大模型更加精准地模拟现实世界，就需要将大模型的各种模态能力打通，将单一模态拓展为文本—图像、文本—视频等跨模态甚至全模态。
推广使用尚需破解多种难题
人工智能大模型产业方兴未艾。周明带领团队调研上百家企业后发现，人工智能大模型在落地应用过程中面临多个“最后一公里”难题。
“人工智能大模型训练和部署成本动辄上千万元，企业用户难以接受。”周明认为，人工智能大模型并非规模越大越好，因为规模越大意味着成本越高。现阶段，很多企业对人工智能大模型的需求主要涉及意图理解、多轮对话、文本生成等。训练百亿参数到千亿参数级别的人工智能大模型即可在满足企业用户需求的同时较好地解决成本问题。
周明还谈到，人工智能大模型落地应用时面临的数据安全、大模型幻觉等难题，都需要逐一破解。
在北京智象未来科技有限公司创始人兼CEO梅涛看来，人工智能大模型走向商业落地需要从成本、效率、体验三方面进行提升。“人工智能大模型和用户之间需要构建起一个应用层或者工具层，然后再交付。落地应用的‘最后一公里’看上去很短，却需要付出巨大努力才能够跨越。” 梅涛说。
对于如何促进人工智能大模型更好地落地应用，周明建议，一方面，国家应加强对人工智能大模型产业的顶层设计，明确我国人工智能大模型产业的发展路径和发力点。另一方面，人工智能大模型企业可以充分发挥我国在场景应用方面的优势，以应用带动创新，从应用中发现问题并进行攻关，不断驱动人工智能大模型技术迭代更新，推动产业进步。
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