大模型时代的到来
2022年，OpenAI研发的ChatGPT-3.5问世，以其多任务处理能力引起了全球的关注，标志着大模型时代的开启。趁着ChatGPT引起的热潮，国内高校及各大公司纷纷启动了自家大模型产品的研发。
国内有：
互联网大厂：阿里-通义千问、百度-文心一言、字节-云雀 AI四小龙：商汤-日日新、旷视-旷视太乙、依图-天问 初创企业：月之暗面-Kimi、智谱Ai-智谱清言、零一万物-Yi系列
大模型赛道下半场
以零一万物大模型Yi为例，Yi-Lightning模型训练使用了2000张GPU，花费了一个半月，花费了三百多万美元，而这成本仅为马斯克大模型Grok训练成本的1%~2%。
巨额投资与收益难匹配：大型科技公司、股票投资者及风投机构向AI投入巨额资金，却难获预期收益，恐生金融泡沫。红杉资本合伙人指出，以当前投资成本计，要使 AI 投资获50%收益，需赚6000亿美元，此巨额收入短期难以达到。
商业化难题：AI技术理论前景广阔，然众多 AI 企业商业化举步维艰，盈利路径不明，致资本与市场对 AI 耐心渐失，泡沫破裂风险存焉。
技术瓶颈：AI大模型虽具强大生成与识别能力，技术瓶颈仍显，尤以推理能力与理解深度为甚。其模型复杂，运作机制难释，其“不可解释性”，在医疗、金融等高风险领域存在信任危机，且“AI 幻觉”频现亦令人困扰。
数据依赖与隐私问题：AI大模型倚赖海量数据，然数据易存偏差与歧视问题，且随数据隐私法律趋严，数据获取及使用门槛升高，成AI商业化拦路虎。
结合大模型通用知识及在交通、社会治理、安全生产、自然资源等行业领域的知识，深入业务场景，精确捕获用户意图，为用户提供智能问答、数据分析、报表生成、工作任务理解与执行等一系列服务
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