近幾年，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型的應用場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)展帶來很好的技術(shù)支撐。今天我們分享一篇中國工程院院士鄔賀銓此前發(fā)表的《大模型上手，數(shù)智化進階》演講，為我們揭示了大模型的無限可能。

帶著三個問題閱讀文章：

4月份中國要迎來成功進入互聯(lián)網(wǎng)30周年，我們可以回顧一下30年來發(fā)生了非常大的變化，中國互聯(lián)網(wǎng)進入而立之年。

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

剛才談到了大模型，實際上60多年前就有人工智能的研究，1956年的時候，那時候是學界里面的，沒有多少人知道。為大家所知道的是 1997年IBM深藍計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師，過了一段大家也沒有什么感覺了，2016年阿爾法戰(zhàn)勝圍棋高手，發(fā)現(xiàn)人類下棋下不過計算機了。下棋這些還不是剛需，對社會生活也沒有太多影響。

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

第一，一個模型不能僅僅對一個任務，能夠適應多任務。

第二，不能只限于一種模態(tài)輸入，希望多模態(tài)輸入。

第三，在將來推理能夠非常精準。

大模型也有很多層，也有很多節(jié)點，我們開始在對應某一個任務，并不知道應該走哪個路徑是最準確的，但是可以通過大規(guī)模的訓練，反復迭代，試錯來可以知道哪一個節(jié)點，應該經(jīng)過的全值概率是多少，這些就是參數(shù)。顯然參數(shù)越多，分解得越精細。我現(xiàn)在來看，從2018年 ChatGPT1到2023年年初的ChatGPT4，參數(shù)已經(jīng)增加了一萬倍，當然對應的訓練數(shù)據(jù)和調(diào)用GPU卡數(shù)也相應地增加。

我們中國有188個大模型，這些大模型基本上都是互聯(lián)網(wǎng)公司，還有IT企業(yè)來研發(fā)的，這種基礎(chǔ)大模型門檻還是比較高的，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，它沒有辦法用到工業(yè)上，基本的語料不是工業(yè)語料，工業(yè)上數(shù)據(jù)也沒有那么多，想找這么大量數(shù)據(jù)訓練也不容易。在節(jié)點上基礎(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)加進去進行微調(diào)，這種企業(yè)會擔心，我的數(shù)據(jù)送出去會不會泄密。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)，這里面對企業(yè)技術(shù)水平要求比較高，另外基礎(chǔ)訓練的時候是一個老師教的，到企業(yè)訓練的時候是另外一個老師，這兩個老師會不會教起來有不一致的地方，那可能最后沒有辦法收了。

要跟行業(yè)合作還是有難度的，對于大多數(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簡約的模塊，放在云平臺PAAS和SAAS之間，這樣一來我們就可以通過一個簡單的接口，企業(yè)可以接入到這個模型模塊里面。我們還要相應的配置一些低代碼的開發(fā)軟件，可以通過鼠標拖拉，為企業(yè)基礎(chǔ)場景接入和微調(diào)提供機會。真做到了這一點，我們將來就可以做到企業(yè)會上云，就會用這個模型了。我把中小企業(yè)，通過這種方法來做模型，我稱之為場景的大模型，他還是針對特定應用的。

大模型的出現(xiàn)會給我們工業(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，國內(nèi)做大模型的幾個有名的單位，他們雖然有一些提供語料的對話，聊天，實際上純粹對話聊天絕對不是剛需，也很難形成一個商業(yè)模式。

國內(nèi)做一些大模型的單位，都瞄準了做工業(yè)，比如說百度要跟吉利合作做智能客服，跟國家電網(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，中國大量使用的是滅活疫苗，美國是使用MLA，這有很多序列，其中也不是所有序列都對新冠有效，要找出最好的序列，這還是有難度的。據(jù)說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，當然不見得是最佳了，這個百度曾經(jīng)發(fā)表在雜志上，也得到了認可。我認為從這些方面介入，這些方面都還沒有直接進入到制造業(yè)生產(chǎn)線上。

華為盤古大模型主要針對制造業(yè)，他瞄準制造業(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)的核心部分還是沒有進去。騰訊有一個微搭低代碼平臺，著重面向中小網(wǎng)站，做網(wǎng)站的開發(fā)等等。阿里有一個通義千問，訓練參數(shù)也不少，可以支持8K向上文窗口，他可以做聊天對話，你輸入的長度也反映了大模型能力。阿里可以輸入8K左右。

針對制造業(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)里面沒有推廣，為什么呢？其他都是他競爭對手，海爾大模型反而推廣到服裝行業(yè)，汽車行業(yè)，推廣到這些地方去了。

有了大模型，有初級人工智能發(fā)展，也給社會上更多的中小企業(yè)機會。這時候出來了一批面向更多中小企業(yè)的平臺企業(yè)。

比如說廣州有一個企業(yè)做服裝設(shè)計的建模，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)管理上了一個很好的臺階。

山東的橙色云，這本來是一個設(shè)計工具軟件出租公司，很多企業(yè)用工具軟件，自己買太貴了，用時候也不多，用租，以租的辦法可以省錢。后來城市運營發(fā)展成為設(shè)計承接和轉(zhuǎn)包平臺，很多企業(yè)在那里發(fā)布一些需求，他把設(shè)計需求分解了，之后招標，最后把完成的結(jié)果通過它集成，現(xiàn)在已經(jīng)面向五萬多家中小企業(yè)了。

深圳有一個云工科技，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)就在這上面應標，半年能夠撮合100億的交易。

廣州有一個公司，主要是做女裝出口，他利用珠三角的服裝加工的能力，國際快速的物流能力，從品牌，設(shè)計，面料、采購、銷售、金融、保險等等一條龍，現(xiàn)在是世界上54個國家手機購物里面最重要一個環(huán)節(jié)，他即將上市，估值要超千億美元。

江蘇有一個智云天工，這是一個虛擬工廠，三一重工是供應鏈管理平臺，三一重工作為龍頭，把供應鏈200多家上下游企業(yè)關(guān)聯(lián)起來，最重要做到零庫存或者說少庫存，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?，F(xiàn)在一個新的出來了，把大模型做到手機上，現(xiàn)在手機已經(jīng)可以訓練超過100億參數(shù)的，作為推理運用，目前已經(jīng)有人做到130億參數(shù)了。估計到2024年150億也可能做進手機里。有人說只有超過130億的參數(shù)，在手機上做有什么好處，將來大模型訓練可以離線，這樣成本低，不需要上智算，超算中心，時延也低。現(xiàn)在美國有一個公司，Aizip，要把大模型做到手機上需要做一些模型壓縮工作，手機芯片還要提檔。做模型壓縮工作要量化壓縮，要重新做一下。這個公司說從大模型可以復制出小模型，可以落到手機上。

同聲傳譯，我們打電話對方是老外，他講英文我這邊聽是中文，如果是視頻，還可以幫助你對口型。我們可以跟聾啞人，手語對話，盲文翻譯。歌曲創(chuàng)作，你哼幾段話，后來給你續(xù)譜。搜索，過去要很精準，現(xiàn)在用不著精準，一個模糊的話也能夠把你希望想搜什么搞出來。當然你將來可以手機、平板、PC、電視互通。給出一句話，一個32歲年輕女性自然保護者在叢林中探險，面帶親切的微笑，給你生出這個照片。中間的照片只拍了一點點，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)在手機有前拍有后拍，現(xiàn)在可以同時用上，把你前拍的照片嵌入到后面去，當然還要光線調(diào)整，這是自拍的合成。

這種大模型落地會催生新一輪創(chuàng)新，會降低用戶生成三維視頻門檻。我們很多年前手機一般一年半就換代了，這幾年換代沒有這個需求。將來起來了，更多的實際推廣是靠用戶產(chǎn)生內(nèi)容，大模型落到手機上，可以為用戶產(chǎn)生內(nèi)容提高一個檔次。我們不但是消費，還有健康、養(yǎng)老、監(jiān)護、教育，最有價值的還是工業(yè)應用，你可以落在手機上，也可以落在機器人，工業(yè)模組上面，這些可以帶來新的飛躍。IDC預測到2026年中國市場超過50%終端設(shè)備處理器會有AI引擎，我們認為會讓中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)走出低谷，會迎來一次激動人心的井噴式發(fā)展。

數(shù)字經(jīng)濟講了很多，實際上未來我們大模型為數(shù)字經(jīng)濟增添了新的能力，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的IT企業(yè)，2010年是能源，金融，2020年又回到互聯(lián)網(wǎng)主導了，中國的阿里、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。