近幾年，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型的應(yīng)用場(chǎng)景和效果也將不斷得到拓展和提升。而大模型的出現(xiàn)也為工業(yè)上的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展帶來(lái)很好的技術(shù)支撐。今天我們分享一篇中國(guó)工程院院士鄔賀銓此前發(fā)表的《大模型上手，數(shù)智化進(jìn)階》演講，為我們揭示了大模型的無(wú)限可能。

帶著三個(gè)問(wèn)題閱讀文章：

4月份中國(guó)要迎來(lái)成功進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)30周年，我們可以回顧一下30年來(lái)發(fā)生了非常大的變化，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入而立之年。

一個(gè)發(fā)現(xiàn)，我們整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)化發(fā)展很快，特別是4G帶動(dòng)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅速普及，現(xiàn)在5G帶動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)從最初的面向一般消費(fèi)客戶的點(diǎn)到點(diǎn)的連接，現(xiàn)在變成了一個(gè)平臺(tái)，從點(diǎn)上平臺(tái)，云平臺(tái)，社交平臺(tái)，直播平臺(tái)，產(chǎn)業(yè)平臺(tái)，尤其是近幾年，我們?nèi)斯ぶ悄艿陌l(fā)展使得互聯(lián)網(wǎng)迅速地進(jìn)入了智能化的時(shí)代。

剛才談到了大模型，實(shí)際上60多年前就有人工智能的研究，1956年的時(shí)候，那時(shí)候是學(xué)界里面的，沒(méi)有多少人知道。為大家所知道的是 1997年IBM深藍(lán)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋大師，過(guò)了一段大家也沒(méi)有什么感覺(jué)了，2016年阿爾法戰(zhàn)勝圍棋高手，發(fā)現(xiàn)人類下棋下不過(guò)計(jì)算機(jī)了。下棋這些還不是剛需，對(duì)社會(huì)生活也沒(méi)有太多影響。

2022年年底，一年前ChatGPT給大家眼睛一亮，當(dāng)然ChatGPT還是一個(gè)基礎(chǔ)大模型，仍然還是第二代人工智能，我們希望將來(lái)是通用的，希望至少在三個(gè)方面：

第一，一個(gè)模型不能僅僅對(duì)一個(gè)任務(wù)，能夠適應(yīng)多任務(wù)。

第二，不能只限于一種模態(tài)輸入，希望多模態(tài)輸入。

第三，在將來(lái)推理能夠非常精準(zhǔn)。

大模型也有很多層，也有很多節(jié)點(diǎn)，我們開(kāi)始在對(duì)應(yīng)某一個(gè)任務(wù)，并不知道應(yīng)該走哪個(gè)路徑是最準(zhǔn)確的，但是可以通過(guò)大規(guī)模的訓(xùn)練，反復(fù)迭代，試錯(cuò)來(lái)可以知道哪一個(gè)節(jié)點(diǎn)，應(yīng)該經(jīng)過(guò)的全值概率是多少，這些就是參數(shù)。顯然參數(shù)越多，分解得越精細(xì)。我現(xiàn)在來(lái)看，從2018年 ChatGPT1到2023年年初的ChatGPT4，參數(shù)已經(jīng)增加了一萬(wàn)倍，當(dāng)然對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和調(diào)用GPU卡數(shù)也相應(yīng)地增加。

我們中國(guó)有188個(gè)大模型，這些大模型基本上都是互聯(lián)網(wǎng)公司，還有IT企業(yè)來(lái)研發(fā)的，這種基礎(chǔ)大模型門(mén)檻還是比較高的，現(xiàn)在垂直行業(yè)的企業(yè)還很少，大企業(yè)自己做大模型，做基礎(chǔ)大模型，它沒(méi)有辦法用到工業(yè)上，基本的語(yǔ)料不是工業(yè)語(yǔ)料，工業(yè)上數(shù)據(jù)也沒(méi)有那么多，想找這么大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練也不容易。在節(jié)點(diǎn)上基礎(chǔ)大模型還落不了地，要落地怎么辦呢？必須跟行業(yè)合作，行業(yè)合作有兩種辦法，一種是把企業(yè)的數(shù)據(jù)送到基礎(chǔ)大模型提供方，然后讓他們幫助把行業(yè)數(shù)據(jù)加進(jìn)去進(jìn)行微調(diào)，這種企業(yè)會(huì)擔(dān)心，我的數(shù)據(jù)送出去會(huì)不會(huì)泄密。技術(shù)上要完全依賴于基礎(chǔ)大模型。

還有一種辦法，把基礎(chǔ)大模型訓(xùn)練好的模型給企業(yè)，企業(yè)自己加上自己的數(shù)據(jù)微調(diào)，這里面對(duì)企業(yè)技術(shù)水平要求比較高，另外基礎(chǔ)訓(xùn)練的時(shí)候是一個(gè)老師教的，到企業(yè)訓(xùn)練的時(shí)候是另外一個(gè)老師，這兩個(gè)老師會(huì)不會(huì)教起來(lái)有不一致的地方，那可能最后沒(méi)有辦法收了。

要跟行業(yè)合作還是有難度的，對(duì)于大多數(shù)中小企業(yè)更是了，本身就很難接入大模型，我們希望能不能把大模型變成一個(gè)簡(jiǎn)約的模塊，放在云平臺(tái)PAAS和SAAS之間，這樣一來(lái)我們就可以通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的接口，企業(yè)可以接入到這個(gè)模型模塊里面。我們還要相應(yīng)的配置一些低代碼的開(kāi)發(fā)軟件，可以通過(guò)鼠標(biāo)拖拉，為企業(yè)基礎(chǔ)場(chǎng)景接入和微調(diào)提供機(jī)會(huì)。真做到了這一點(diǎn)，我們將來(lái)就可以做到企業(yè)會(huì)上云，就會(huì)用這個(gè)模型了。我把中小企業(yè)，通過(guò)這種方法來(lái)做模型，我稱之為場(chǎng)景的大模型，他還是針對(duì)特定應(yīng)用的。

大模型的出現(xiàn)會(huì)給我們工業(yè)上的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展帶來(lái)很好的技術(shù)支撐，現(xiàn)在難題還是我們做基礎(chǔ)大模型方怎么能夠跟我們行業(yè)更緊密地結(jié)合，我已經(jīng)注意到，國(guó)內(nèi)做大模型的幾個(gè)有名的單位，他們雖然有一些提供語(yǔ)料的對(duì)話，聊天，實(shí)際上純粹對(duì)話聊天絕對(duì)不是剛需，也很難形成一個(gè)商業(yè)模式。

國(guó)內(nèi)做一些大模型的單位，都瞄準(zhǔn)了做工業(yè)，比如說(shuō)百度要跟吉利合作做智能客服，跟國(guó)家電網(wǎng)合作，做分布式電網(wǎng)調(diào)度。百度還做MLA疫苗序列有效分析，在新冠疫情期間，中國(guó)大量使用的是滅活疫苗，美國(guó)是使用MLA，這有很多序列，其中也不是所有序列都對(duì)新冠有效，要找出最好的序列，這還是有難度的。據(jù)說(shuō)超算一秒鐘算一條要算一百億年，現(xiàn)在利用大模型可以優(yōu)選出比較好的疫苗，當(dāng)然不見(jiàn)得是最佳了，這個(gè)百度曾經(jīng)發(fā)表在雜志上，也得到了認(rèn)可。我認(rèn)為從這些方面介入，這些方面都還沒(méi)有直接進(jìn)入到制造業(yè)生產(chǎn)線上。

華為盤(pán)古大模型主要針對(duì)制造業(yè)，他瞄準(zhǔn)制造業(yè)里面需求的理解，文檔的生成，工業(yè)軟件的編程，讀圖，以及我們供應(yīng)鏈管理，也可以看到這些也是在生產(chǎn)線的外圍，真正在產(chǎn)業(yè)的核心部分還是沒(méi)有進(jìn)去。騰訊有一個(gè)微搭低代碼平臺(tái)，著重面向中小網(wǎng)站，做網(wǎng)站的開(kāi)發(fā)等等。阿里有一個(gè)通義千問(wèn)，訓(xùn)練參數(shù)也不少，可以支持8K向上文窗口，他可以做聊天對(duì)話，你輸入的長(zhǎng)度也反映了大模型能力。阿里可以輸入8K左右。

針對(duì)制造業(yè)領(lǐng)域做大模型的是海爾，他本身是制造業(yè)，通過(guò)海爾本身家用電器的生產(chǎn)，他基本上掌握了家用電器里面的生產(chǎn)流程。海爾大模型在家用電器行業(yè)里面沒(méi)有推廣，為什么呢？其他都是他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，海爾大模型反而推廣到服裝行業(yè)，汽車(chē)行業(yè)，推廣到這些地方去了。

有了大模型，有初級(jí)人工智能發(fā)展，也給社會(huì)上更多的中小企業(yè)機(jī)會(huì)。這時(shí)候出來(lái)了一批面向更多中小企業(yè)的平臺(tái)企業(yè)。

比如說(shuō)廣州有一個(gè)企業(yè)做服裝設(shè)計(jì)的建模，服裝工廠的管理。大量的服裝廠只有一大批縫紉女工，沒(méi)有什么技術(shù)的，引入了廣州致景軟件，使生產(chǎn)管理上了一個(gè)很好的臺(tái)階。

山東的橙色云，這本來(lái)是一個(gè)設(shè)計(jì)工具軟件出租公司，很多企業(yè)用工具軟件，自己買(mǎi)太貴了，用時(shí)候也不多，用租，以租的辦法可以省錢(qián)。后來(lái)城市運(yùn)營(yíng)發(fā)展成為設(shè)計(jì)承接和轉(zhuǎn)包平臺(tái)，很多企業(yè)在那里發(fā)布一些需求，他把設(shè)計(jì)需求分解了，之后招標(biāo)，最后把完成的結(jié)果通過(guò)它集成，現(xiàn)在已經(jīng)面向五萬(wàn)多家中小企業(yè)了。

深圳有一個(gè)云工科技，有一些企業(yè)需要訂貨，需要一些產(chǎn)品，不知道在哪訂，在哪里發(fā)布。還有很多企業(yè)就在這上面應(yīng)標(biāo)，半年能夠撮合100億的交易。

廣州有一個(gè)公司，主要是做女裝出口，他利用珠三角的服裝加工的能力，國(guó)際快速的物流能力，從品牌，設(shè)計(jì)，面料、采購(gòu)、銷(xiāo)售、金融、保險(xiǎn)等等一條龍，現(xiàn)在是世界上54個(gè)國(guó)家手機(jī)購(gòu)物里面最重要一個(gè)環(huán)節(jié)，他即將上市，估值要超千億美元。

江蘇有一個(gè)智云天工，這是一個(gè)虛擬工廠，三一重工是供應(yīng)鏈管理平臺(tái)，三一重工作為龍頭，把供應(yīng)鏈200多家上下游企業(yè)關(guān)聯(lián)起來(lái)，最重要做到零庫(kù)存或者說(shuō)少庫(kù)存，大大提升了效率。

現(xiàn)在談大模型大部分在大智算中心，超算上面做。現(xiàn)在一個(gè)新的出來(lái)了，把大模型做到手機(jī)上，現(xiàn)在手機(jī)已經(jīng)可以訓(xùn)練超過(guò)100億參數(shù)的，作為推理運(yùn)用，目前已經(jīng)有人做到130億參數(shù)了。估計(jì)到2024年150億也可能做進(jìn)手機(jī)里。有人說(shuō)只有超過(guò)130億的參數(shù)，在手機(jī)上做有什么好處，將來(lái)大模型訓(xùn)練可以離線，這樣成本低，不需要上智算，超算中心，時(shí)延也低。現(xiàn)在美國(guó)有一個(gè)公司，Aizip，要把大模型做到手機(jī)上需要做一些模型壓縮工作，手機(jī)芯片還要提檔。做模型壓縮工作要量化壓縮，要重新做一下。這個(gè)公司說(shuō)從大模型可以復(fù)制出小模型，可以落到手機(jī)上。

同聲傳譯，我們打電話對(duì)方是老外，他講英文我這邊聽(tīng)是中文，如果是視頻，還可以幫助你對(duì)口型。我們可以跟聾啞人，手語(yǔ)對(duì)話，盲文翻譯。歌曲創(chuàng)作，你哼幾段話，后來(lái)給你續(xù)譜。搜索，過(guò)去要很精準(zhǔn)，現(xiàn)在用不著精準(zhǔn)，一個(gè)模糊的話也能夠把你希望想搜什么搞出來(lái)。當(dāng)然你將來(lái)可以手機(jī)、平板、PC、電視互通。給出一句話，一個(gè)32歲年輕女性自然保護(hù)者在叢林中探險(xiǎn)，面帶親切的微笑，給你生出這個(gè)照片。中間的照片只拍了一點(diǎn)點(diǎn)，現(xiàn)在延伸了，可能你只有半身照，現(xiàn)在可能變成全身照。我們現(xiàn)在手機(jī)有前拍有后拍，現(xiàn)在可以同時(shí)用上，把你前拍的照片嵌入到后面去，當(dāng)然還要光線調(diào)整，這是自拍的合成。

這種大模型落地會(huì)催生新一輪創(chuàng)新，會(huì)降低用戶生成三維視頻門(mén)檻。我們很多年前手機(jī)一般一年半就換代了，這幾年換代沒(méi)有這個(gè)需求。將來(lái)起來(lái)了，更多的實(shí)際推廣是靠用戶產(chǎn)生內(nèi)容，大模型落到手機(jī)上，可以為用戶產(chǎn)生內(nèi)容提高一個(gè)檔次。我們不但是消費(fèi)，還有健康、養(yǎng)老、監(jiān)護(hù)、教育，最有價(jià)值的還是工業(yè)應(yīng)用，你可以落在手機(jī)上，也可以落在機(jī)器人，工業(yè)模組上面，這些可以帶來(lái)新的飛躍。IDC預(yù)測(cè)到2026年中國(guó)市場(chǎng)超過(guò)50%終端設(shè)備處理器會(huì)有AI引擎，我們認(rèn)為會(huì)讓中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)走出低谷，會(huì)迎來(lái)一次激動(dòng)人心的井噴式發(fā)展。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)講了很多，實(shí)際上未來(lái)我們大模型為數(shù)字經(jīng)濟(jì)增添了新的能力，我這里回顧了90年代全球市值最高的前十名，主要是日本的銀行，2000年主要都是紅色的是美國(guó)的IT企業(yè)，2010年是能源，金融，2020年又回到互聯(lián)網(wǎng)主導(dǎo)了，中國(guó)的阿里、騰訊也在上面，到現(xiàn)在可以看到，除了有食藥公司以外，基本上還是IT和IC企業(yè)，我們說(shuō)現(xiàn)在位居前列的是以數(shù)智化企業(yè)為主，是數(shù)據(jù)成為主要的生產(chǎn)要素。