近年来，全球正在掀起以AI大模型为代表的生成式人工智能发展浪潮，人工智能正在快速实现技术上的创新突破与应用上的深度融合，经济社会加速迈向智能化新阶段。
自2023年3月OpenAI的GPT—4上线后，国内科技企业纷纷跑步入场。百度“文心一言”、阿里巴巴“通义千问”、华为“盘古”、京东“言犀”、腾讯“混元”、讯飞“星火”、三六零“360智脑”、商汤“日日新”等AI大模型先后登场。据不完全统计，截至2023年，我国已推出的通用大模型数量达到130多个，若算上各类行业大模型，数量更达数千之多。
进入2024年，井喷式发展了一整年的“AI大模型”仍在持续升温。首先是“人工智能＋”行动等多重利好政策的发布，各地政府也随之纷纷出台推动大模型产业蓬勃发展的支持政策，抢占大模型产业发展“制高点”。其次，各大科技公司都加大在AI领域的投入，包括资金、人力、技术研发等，并从各个环节形成协同支撑大模型发展的趋势。
简言之，AI大模型上半场的主要任务是探索和开发新的模型架构，优化训练算法，提高模型的训练效率和效果等。
在下半场，AI大模型的应用目标更加明确，主要包括解决实际的业务问题、提高生产效率、优化工艺流程、提供个性化服务等。AI大模型的应用场景将更加多样化，在医疗、金融、制造、教育等各个垂直行业都有其独特的需求和挑战。如，在工艺优化场景中，AI大模型需要通过分析海量的生产数据，优化生产流程、提高生产效率；在质量控制场景中，AI大模型则需要实时监控生产过程，识别和纠正质量问题；在库存管理场景中，AI大模型需要通过预测需求，优化库存水平，减少库存成本……这些场景的提质增效需求往往千差万别，通用大模型当前还不能够提供直接相关的解决方案；落地到具体的行业与企业，定制化开发“AI大模型＋场景应用”的系统解决方案，将是AI大模型从“千模大战”的上半场步入到下半场“百花齐放”的主战场。简言之，相对于文生文、文生图、文生视频等通用能力的迭代完善，AI大模型的下半场将聚焦于垂直行业的各类场景应用，推动算力、算法、数据加速转化为现实生产力，具有更加广阔的发展空间。
与此同时，在下半场的发展中应注意，以场景创新为突破口，推动AI大模型在经济社会各领域的融合应用，还需要政产学研金用各界协同创新、同向发力。
完善“AI大模型＋场景应用”的顶层布局。既要鼓励AI大模型企业不断优化训练算法，提高模型的训练效率；也要加快合法合规地推进数据开放共享，为模型的完善提供高质量的数据支撑；更要引导大模型企业面向垂直领域的具体场景，在研发、生产、仓储等产业场景，以及交通、监管等治理场景，打造一批示范样板，助力B端和G端的数据加速转化为现实生产力。
搭建AI大模型企业与行业企业的合作平台。要充分发挥好行业协会、联盟等社会组织的桥梁作用，根据全省的产业特色优势与具体需求，构建“AI大模型＋场景应用”的合作平台、创新合作模式，促进AI技术提供商与行业企业之间的合作，共同开发和推广AI大模型应用，率先探索“AI即服务（AIaaS）”的新商业模式。
强化“AI＋”交叉领域复合人才培养。要鼓励高校建立多学科融合的教育体系，推动计算机科学、数据科学等AI核心学科，与材料、能源、工程、医学等行业学科，共同设立跨学科的AI课程体系；鼓励高校和企业合作强化实践教学，建立AI联合实验室和实践基地；强化国际交流与合作，借鉴全球领先的AI技术和应用经验，提升本土人才的国际视野和竞争力。
（作者单位：浙江省数字经济联合会；本文刊发于2024年第7期《信息化建设》杂志）
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