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多模態、長文本、大模型小型化成為熱點研究方向　　在過去幾年里，大眾已見識到GPT、BERT等大語言模型在自然語言理解和生成方面的卓越能力。相比單一模態的大模型，多模態大模型能夠提供更自然的人機交互方式，具備更全面和準確的認知能力，并在不同情境下表現出更高的魯棒性，從而賦能更豐富和全面的AI應用。因此，多模態技術已成為諸多大模型廠商的研發重點。此外，長文本處理能力的提升，使大模型在理解和生成復雜文檔方面表現更佳，能夠更好地支持多主題和多步驟的推理任務；通過知識蒸餾、模型剪枝和混合精度訓練等技術，大模型得以小型化，減少了計算資源需求，提高了推理效率，使大模型在資源受限設備上高效運行，提升了響應速度和用戶體驗，保護了用戶的數據隱私。聚焦國內AI商業化市場，大模型商業化進程加速，API市場競爭激烈，價格戰頻現，但同時也反映出供應商間能力同質化的問題，亟需破局；另一方面，央國企憑借較好的數字化基礎、豐富的數據資源及業務場景、相對充足的科技投入預算，成為現階段國內大模型項目建設的主力軍，推動了大模型在中國AI產業的商業化落地。　　數據、算法、算力是構建AI的三大要素　　數據、算法、算力的協同促使現代AI技術實現了從理論到應用的飛躍　　在人工智能領域，數據、算法和算力是構建AI系統的三大核心要素，三者的協同使現代AI技術實現了從理論到應用的飛躍。數據是AI的基礎，大量高質量的數據不僅能夠提高現有模型的準確率，還能促進模型的優化和創新。以ImageNet數據集為例，該數據集及相關挑戰賽推動了計算機視覺算法的快速發展，2017年是挑戰賽的最后一年，物體分類冠軍的準確率在7年時間里從71.8%上升到97.3%。近年來，Transformer等預訓練大模型在語言理解及生成等領域表現出色，大模型背后的ScalingLaw（規模定律）進一步揭示了模型性能與數據量、算力之間的關系，強化了數據在提升AI表現中的關鍵作用。

近日，泰伯智庫發布時空數據治理白皮書（2024）。****

來源 |泰伯智庫編輯 | 探險家

數據是建設數字中國的基礎資源和關鍵要素。2022年12月，《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》明確，要充分實現數據要素價值，以數字化驅動生產生活方式和治理方式變革，為推進數字中國建設注入強大動力。時空數據治理作為數據要素的主要部分，超過80%的數據均直接或間接地具備時空屬性，如何科學地設立規劃與流程、有效地管理、發揮時空數據的價值將成為未來的重點研究方向。 通過近期梳理，泰伯研究院認為，提升時空大數據規模和質量，激活數據價值，建立數據制度、守護數據安全是測繪地理信息行業發展的新要求和下一站。因此，時空數據治理有望成為未來五到十年最重要的研究課題之一。 研究中發現，時空數據治理發展的主要落地并不在于攻克技術難題，而在于一些成熟技術基于新場景的落地應用。其中，交通時空數據治理或將成為重點關注領域。時空數據治理是數字孿生之基，實景三維中國的開展也為時空數據治理提升了新的高度，其成熟也將為數字孿生的大規模應用提供高質量的數據基底，有助于賦能更多場景高質量發展和不斷創新。 當前國內時空數據治理領域還存在著一些突出問題，特別是“重管理、輕治理”，缺乏統一的時空數據治理認知，大多數企業和用戶戰略不夠清晰,缺少完整的數據治理體系和治理框架。 本白皮書是泰伯智庫白皮書系列的第六本，也是時空數據治理領域的第一本。本次編寫旨在提出時空數據治理的定義、發展內涵、發展意義，并對其發展現狀進行描述，梳理其相關政策、市場參與者、技術體系和應用案例,研判其發展趨勢，發現問題并提出建議，從而給時空數據治理產業側和用戶端提供參考。本次《白皮書》的編寫，主要以泰伯智庫的產業數據庫為基礎,同時結合對數據治理的主要服務商、行業專家的調研輸出研究觀點和行業分析。

來源：人工智能計算大會 　　2023年是人工智能發展的重要轉折年，企業正加速從業務數字化邁向業務智能化。大模型的突破和生成式人工智能的興起為企業實現產品/流程的革新提供先進生產工具，引領企業和產業邁入智能創新的新階段。 　　大模型和生成式人工智能的發展顯著拉動了人工智能服務器市場的增長。IDC預計，全球人工智能硬件市場（服務器）規模將從2022年的195億美元增長到2026年的347億美元，五年年復合增長率達17.3%。 　　在中國，預計2023年中國人工智能服務器市場規模將達到91億美元，同比增長82.5%，2027年將達到134億美元，五年年復合增長率達21.8%。算力規模而言，預計到2027年通用算力規模將達到117.3EFLOPS，智能算力規模達1117.4EFLOPS；2022-2027年期間，預計中國智能算力規模年復合增長率達33.9%，同期通用算力規模年復合增長率為16.6%。 　　近日，在AICC2023中國人工智能算力大會上，國際數據公司（IDC）與浪潮信息聯合發布《2023-2024中國人工智能計算力發展評估報告》（簡稱《報告》）。《報告》指出，人工智能正在加速從感知智能到生成式智能邁進，中國人工智能算力市場規模快速成長擴大。 　　2023年，中國人工智能服務器市場規模將達91億美元，同比增長82.5%；智能算力規模預計達到414.1EFLOPS（每秒百億億次浮點運算），同比增長59.3%；2022-2027年期間，年復合增長率預計達33.9% 　　《報告》從算力規模、區域分布和行業滲透度等多維度，對我國人工智能計算力發展進行綜合評估，給出大模型和AIGC的發展將引發AI算力產業之變的核心洞察，并提出針對性的行動建議。作為中國AI算力發展“風向標”，《報告》第六次發布，旨在為推動中國人工智能產業的高質量發展提供參考。 **　　人工智能加速向行業和城市滲透**

　　《報告》通過多年持續跟蹤中國人工智能計算力發展狀況發現，從行業看，人工智能從單點應用到多元化應用、從通用場景到行業特定場景正在不斷深入，而AIGC在2023年快速發展，也在進一步賦能各行各業；從城市看，越來越多的城市參與到人工智能發展浪潮中，持續加大在相關領域的投資，不斷推進人工智能產業的發展。 　　在2023年人工智能行業滲透度排名中，Top5的行業依次為互聯網、電信、政府、金融和制造。此外，交通、服務、教育等行業在人工智能領域的投資力度也可圈可點。其中，互聯網依然是AIGC技術應用和研發的主戰場；電信行業排名從2022年的第四躍升至2023年的第二，主要歸因于運營商緊跟國家東數西算戰略，加速云數據中心、智算中心的建設。 　　在2023年中國人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳繼續保持前三名。其中，北京在大模型領域表現突出，聚集了大批大模型企業。此外，位居TOP10的城市還有上海，蘇州，廣州，濟南，合肥、重慶和成都。整體來說，排名靠前的城市因具有更好的政策、資金和技術支持，可以穩定吸引更多的人才和企業聚集；智算中心的建設也是拉動地區實現人工智能發展的重要驅動力，既可以提升基礎設施建設水平，也為吸引更多企業共謀發展起到積極的推動作用。 **　　AIGC引發算力產業“三變”**

　　2023年，由ChatGPT引爆的新一輪人工智能熱潮，開啟了由大模型驅動的AIGC時代。IDC調研顯示，67%的中國企業已經開始探索AIGC在企業內的應用機會或已經開始進行資金投入。 　　中國企業對生成式人工智能的態度 　　《報告》指出，當前在AIGC的帶動下，人工智能計算力技術及應用趨勢發生了較大的變化，體現為“三變： 　　一是計算范式之變。大模型和AIGC的發展加速了更高計算性能、更快互聯性能的算力基礎設施建設，推進人工智能在云-邊-端的覆蓋。此外，伴隨應用場景多樣性，底層基礎設施呈現多元化發展。 　　二是產業動量之變。AIGC可重構現有的工作方式，在內容創作、自動駕駛、零售、醫療等諸多領域改變著人們的生活和生產方式，同時也帶來更大的市場機會。算力、算法、應用、服務等諸多產業變量將成為創新的加速器，在算力生態鏈上的各個環節催生出新的玩家。 　　三是算力服務格局之變。由于基礎大模型的本地訓練成本不菲，企業將更多地使用已有的人工智能數據中心設施和生成式AI服務器集群，這將為算力服務市場帶來新機會。算力服務供應商要能夠提供定制化的基礎設施服務能力，滿足單個用戶對訓練和推理資源的獨占式、大規模、長時間使用的訴求，同時幫助用戶實現成本控制。 **　　“以應用為導向、系統為核心”是算力升級新路徑**

　　大模型和AIGC的發展提升了智能算力需求，給計算市場帶來了發展機遇，同時也帶來了算力緊缺等挑戰。對此，《報告》認為，面對單芯片算力瓶頸、算力緊缺等問題，中國市場對于智能算力供給能力的衡量標準將發生變化——評估指標將從硬件性能向應用效果轉變，用戶在獲得算力服務的過程中，會更加以應用為導向進行綜合考量，增加對于諸如單位時間可處理Token數量、可靠性、時延、訓練時間和資金成本、數據集質量等指標的關注。 　　針對這一轉變，《報告》指出，算力供應商需要“以應用為導向、系統為核心”，構建算力基礎設施平臺，提高算力利用率，提升諸如卡間互聯、多節點間互聯等水平，支持靈活穩定擴展和彈性容錯，積極打造通用的人工智能軟件和硬件平臺，以先進的系統性能力滿足市場的應用需求。也就是說，與其過分關注單一芯片的性能強弱，不如根據人工智能業務場景需求，設計更具針對性的算力系統，實現整體性能最優。 　　具體內容如下：

來源：世界互聯網大會 　　近日，在烏鎮召開的人工智能賦能產業發展論壇上，來自企業、研究機構、國際組織等各方的代表，共同發布了《發展負責任的生成式人工智能研究報告及共識文件》。 　　回顧人工智能60余年的發展歷程，技術突破不僅會創造發展機遇，也會帶來相應的挑戰。統籌人工智能發展和治理逐漸成為全球共識，自2016年以來，全球多個國際組織、國家、地區及產業界，積極探索人工智能發展與治理路徑，已經形成了系列共識原則、治理要求、實踐范式等。考慮到人工智能尚處在快速發展的過程中，相關工作仍需要持續推進。 　　信息技術革命在進入人工智能階段之后，以生成式人工智能為代表的技術，又取得了長足的進步和發展。如《研究報告及共識文件》中所明確指出的那樣： 　　其一，在“模型、數據、算力”等三大要素持續迭代和高速演進的推動下，人工智能不斷在工程維度的發展和應用中，實現快速突破。就全球范圍的發展情況來看，Transformer為主的基礎模型依托相關研究主體的長期持續投入，通過ChatGPT、Stabel Diffusion、BLIP-2等，在大語言模型、視覺生成模型、多模態模型等細分領域，持續實現模型能力的躍升。這種躍升的主要體現，是參數規模進入1000億量級，處理復雜自然語言能力因此呈現顯著發展；在數據領域，多場景的大模型預訓練數據集不斷涌現，研究機構形成了通過發布微調數據集方式，提升預訓練用數據集的效能；合成數據解決訓練數據資源可持續性的探索也取得了較為顯著的成效；算力芯片和架構的持續迭代，在訓練效能、云邊端算力效能優化等方面，對生成式人工智能的發展提供了有效的支撐。 　　其二，應用前景催生了開源開放驅動生成式人工智能生態的迅速發展，整體趨向繁榮發展。從應用場景看，開源生態與開放驅動成為當下推動人工智能生態發展的主基調，模型迭代優化、研發門檻降低、縮短初創成本等，成為各方廣泛認知的主要優勢。與此相應的，在ChatGPT的刺激下，生成式人工智能的開發者社區迅速涌現，成為支撐和推動相關技術與應用發展的主渠道。Hugging Face、華為云AI Gallery、阿里巴巴、FlagOpen飛智、百度的飛槳星河等社區憑借各自比較優勢，在其中發揮了至關重要的作用。 　　其三，生成式人工智能的階段性高速發展再度激發了人們對于發展通用式人工智能的勇敢想象與積極探索。如《研究報告及共識文件》指出的那樣，由于生成式人工智能的這一輪突破，尤其是其中與多模態方向發展相一致的發展，催生了人們新的想象與探索：人們預期，伴隨著多模態生成模型技術的突破，能夠更好地理解和處理復雜的現實場景，或許將帶來更多的想象空間，比如可以探索將多模態生成模型與機器人技術結合等方式，繼而以某種形式盡可能趨近模仿人類感知復雜世界能力的呈現。 　　很自然的，生成式人工智能帶來的機遇和挑戰，同步存在： 　　從積極的角度看，生成式人工智能可能帶來的經濟增長前景，日趨明朗。根據麥肯錫2023年6月的樂觀預測，生成式人工智能每年可能為全球經濟增加2.6萬億至4.4萬億美元的價值。根據高盛研究，在滿足增長條件的情況下，生成式人工智能的突破將在10年內推動全球GDP增長7%。對生成式人工智能以及通用式人工智能未來發展前景的合理展望，有助于人們確信人類的生產活動和滿足特定要求的服務行業，未來均可能面臨顯著的增長前景，有理由保持樂觀預期。 　　從生成式人工智能的可能應用場景來看，現代社會的基礎服務體系可能獲得有效賦能，預期城市運營管理、災害救助與事故分析、實時預警與風險管理、定制化個性化的新型教育體系、新型就業崗位與就業機會、以及迫切需要得到實質性賦能的醫療和養老行業，均可能從人工智能的負責任發展中獲得實質性的收益。此外公益事業中的無障礙數字環境建設、全球文化成果保護和傳播，以及全球環境治理和可持續發展，也有希望從生成式人工智能的噴薄發展中得到全新的賦能與助力。作為高質量的“聰明”助手，生成式人工智能在助力科學研究中所具有的廣闊前景，也同時日趨清晰地呈現。 　　客觀而謹慎地看，生成式人工智能帶來的風險挑戰也是顯而易見的，預先訓練大模型時投喂的數據不可避免地存在缺陷，價值偏見、隱私泄露、數據污染等，如《研究報告及共識文件》所指出的那樣，是已經被廣泛察覺到的主要風險；算法模型的“幻覺”，虛假信息干擾，指向模型的網絡攻擊等，均揭示了人工智能發展帶來的新型安全隱患和風險；此外，高速技術迭代帶來的科技倫理失范以及人類社會發展失衡等問題，也日趨明顯地成為各方必須共同關注，并探究治理方案的關鍵所在；在更廣義的政治經濟學分析框架中，生成式人工智能對數字勞動和能源損耗等領域的重大影響，也已經到了必須早日提上議事日程的時候，其后帶來的發展，值得我們各方高度關注。 　　具體內容如下：

來源：中國信息通信研究院

　　2022年12月，“數據二十條”正式印發，確立了數據基礎制度體系的“四梁八柱”。隨著“數據二十條”等一系列政策措施相繼出臺，數據要素市場培育進展加速，暢通數據資源大循環的方向愈加明確。尤其是面對人工智能快速迭代、大模型與大數據相得益彰的發展態勢，數據要素戰略地位進一步凸顯。各主體加快數據要素領域布局，從多角度開展落地方案的深度探索，涌現出數據要素價值釋放新熱潮。 　　近日，中國信息通信研究院在“2023年數據要素發展大會”上發布了《數據要素白皮書（2023年）》。白皮書在《數據要素白皮書（2022年）》的基礎上，進一步探討數據要素理論認識，聚焦過去一年來數據要素探索過程中不斷涌現的新模式、新業態、新熱點，重點關注資源、主體、市場、技術四大方面的發展，期望能為社會各界進一步參與數據要素實踐探索提供有價值的參考。 白皮書核心觀點

　　公共、企業、個人三類數據有不同重點突破方向

　　在推進數據開發利用、釋放數據價值過程中，不同類型數據面臨不同的重點任務與關鍵問題，分類推進數據要素探索已成為當前共識。其中，如何加大供給規模、推動供給提質增效成為公共數據發展的關鍵問題；如何認定企業數據的業務貢獻，促進數據價值“顯性化”成為企業數據面臨的關鍵問題；如何在加強相關個人權益保護的基礎上進行開發利用是個人數據面臨的關鍵問題。 　　企業政府雙向發力推進可持續探索

　　企業和政府構成推進數據要素發展的核心力量。其中，企業是沖鋒在前的創新主體，政府則主要發揮有序引導和規范發展的作用。在數據要素市場建設過程中，企業側應不斷提升數據管理能力和應用能力，政府側應推動建立公平高效的機制，在扮演好各自角色的基礎上守正創新、雙向發力，共同推進數據要素發展的可持續探索。 　　數據流通場內外結合推動數據資源最優配置

　　數據要素市場是實現數據要素價值第三次飛躍的關鍵。數據在市場中流通使數據流向更需要的地方，讓不同來源的優質數據在新的業務需求和場景中匯聚融合，實現雙贏、多贏的價值利用。在此基礎上，不同的數據流通形態串聯起各類主體，推動場內外數據要素市場活躍探索，引導數據要素在供需關系與價格機制的作用下實現最優配置，創造更大的經濟效益。 　　數據技術基于業務需求加速創新與體系重構

　　數據技術是伴隨業務要求發展的。當前，第一代數據技術、第二代數據技術體系已基本成熟，第三代數據技術逐漸興起。新技術不斷涌現，云原生、軟硬協同、湖倉一體、人工智能、隱私計算、時空數據庫等技術在助力降本增效、促進安全流通和釋放數據價值方面發揮了重要作用。隨著數據規模爆炸式增長、數據類型日漸豐富，傳統大數據處理技術面臨著諸多挑戰，以滿足業務需求為導向的數據技術體系正不斷變革創新，在采集、存儲、計算、管理、流通、安全等方面加速重構。 　　具體內容如下：

日前，在華為全聯接大會2023期間，華為發布《數據中心2030》報告，與產業界共同展望數據中心未來發展前景，定義未來數據中心關鍵技術特征，提出新型數據中心參考架構，牽引數據中心的創新發展。 　　該報告從算力需求與資源約束的核心矛盾出發，描繪了未來十年影響數據中心發展的5大未來場景，提出圍繞“數效、人效、算效、運效和能效”5效提升的創新方向；同時，該報告在業界首次定義了未來數據中心的6大關鍵技術特征，系統性闡述數據中心所包含的云服務、計算、存儲、網絡、能源等技術的發展挑戰與突破方向。 　　報告還提出1個新型數據中心參考架構，并通過22個指標及預測數據，對數據中心產業的未來發展前景進行定量預測。 　 指標預測

　　·圍繞算力供給和資源約束挑戰持續創新突破，將成為未來數據中心發展的主旋律。 　　·單個集群提供的有效AI算力將達100EFLOPS 　　·數據中心采用全閃存存儲的占比將達到80% 　　·業界領先數據中心自動化運行能力等級將達到L4 　　·大型數據中心綠電使用率將達到100% 　　·領先云數據中心算存網資源分配粒度將達到“函數級” 　　·數據中心超融合以太網絡滲透率將達到80% 　 　關鍵特征

　　以系統化創新提升數據中心整體效率，最大化算力供給和資源約束之間的剪刀差，加速邁向智能世界。 　 　　·多樣泛在

　　大集群：建設從單服務器走向機柜，運維從單服務器走向集群乃至整個DC 　　輕邊緣：從中心到邊緣，滿足各行業低時延業務處理、數據安全需求 　　新型態：從IT到CT、從陸地到海底/太空，利用各類資源，滿足多場景 　 　安全智慧

　　高安全：可信計算、機密計算和AI大模型時代的新安全生態 　　高可靠：更大范圍的跨域高可靠和關注業務連續性的業務級高可靠 　　高智能：融合AI技術和數據，使能DC全生命周期“自動駕駛 　 　　·零碳節能

　　綠供能：風光水電，動態微電網 　　新儲能：從電網直供走向電網+儲能系統 　　液制冷：全液冷、風液混合，全生命周期低碳實現極致PUE 　 　柔性資源

　　全池化：“應用為中心”，算力、運力、存力資源全部池化 　　柔計算：從基于分配率的彈性計算服務到基于利用率的柔性計算服務 　　泛協作：從單服務區到跨區東西、云邊泛在協作 　 　對等互聯

　　超融合：從多種互聯協議到超融合互聯架構，實現異構對等直通 　　高性能：基于高速對等互聯架構，創新設計下一代高性能計算數據中心 　　光內生：數據中心內部互聯走向全光化，接口，芯片，介質全景創新 　 　　·系統摩爾

　　大小芯：Chiplet系統創新突破硅基半導體制造的瓶 　　新算力：探索量子、光、非硅計算等計算新范式 　　新存儲：介質、系統、軟件協同創新，走向數據為中心架構 　　報告指出，數據中心作為人工智能、云計算等新一代信息通信技術的重要載體，已經成為新型數字基礎設施的算力底座，具有空前重要的戰略地位，堪稱“數字經濟發動機”。展望2030，數據中心的未來發展將 呈現如下幾個趨勢： 　 　　算力需求十年百倍增長，算力分布進一步極化。

　　全球數據中心產業正進入新一輪快速發展期，我們預測，未來三年內，全球超大型數據中心數量將突破1000個，并將保持快速增長。 　　算力的規模和效率成為國家和企業的核心競爭力。 　　當前全球正處在千行萬業智能化轉型的新階段，“百模千態”的AI大模型成為發展焦點，據預測GPT5.0（Generative Pre-trained Transformer）訓練集群的算力需求將達到GPT3.0的200-400倍。 　 　　AI驅動數據中心發生全景式革命。

　　華為預測，到2030年全球AI計算算力將超過105ZFLOPS（FP16）：AI計算算力成為數據中心發展的最大驅動力和決定性因素。未來5到10年通用大模型的發展有可能使AI對文字、音樂、繪畫、語音、圖像、視頻等領域的理解力超過人類平均水平，并與互聯網和智能設備深度融合，深度改變全社會的消費模式和行為。 　　數據中心的產業標簽從高耗能轉變為綠色發展使能器。 　　未來，隨著各國相關政策的陸續出臺和技術的持續發展，越來越多的先進節能技術將更廣泛地應用到數據中心，推動PUE的進一步下降，預計到2030年，PUE將進入1.0x時代。 　　超出物理數據中心邊界，多流協同的數據中心普及化。

　　數百萬臺服務器的云數據中心、數十萬臺服務器規模的行業數據中心將在2030年之前出現，ChatGPT等突發的巨型超高密度任務涌現，土地、能耗獲得的不確定性等因素使得基于超大單體、以10年為周期的數據中心規劃模式難以為繼。 　　系統級創新成為數據中心技術發展的主流。

　　應對十年百倍算力增長需求與能耗約束之間的矛盾，未來數據中心需要打破馮·諾依曼架構，基于新架構、新部件發展適應性與高效性的新計算模式。 　　圍繞算力供給和資源約束挑戰持續創新突破。

　　先進數字化企業和數字化國家，將在單個數據中心、數據中心集群、數據中心之間的“微中宏”觀、多層次進行系統化創新，實現企業級或者國家級的“一臺計算機”，通過整體效率的提升將算力供給和資源約束之間的剪刀差最大化，加速邁向智能世界。 　　具體內容如下：

隨著眾多國內外公司紛紛推出各種大規模模型，包括通用大模型、行業大模型、垂直大模型以及專屬大模型，這些超強模型服務的背后都是基于擁有千億或萬億參數的基礎模型。大模型的誕生標志著人工智能領域取得了重大進展，可以在各種任務中實現更高的準確性，降低了應用開發的門檻，并增強了模型的泛化能力。這些因素共同催生出新的場景和產業模式，并加速產業智能化應用落地的進程。

一、大模型技術應用不斷演進，迎來發展新機遇

隨著ChatGPT這一對話生成式預訓練變換模型的誕生，大模型進入一個快速發展的時代。這些超強模型服務背后是擁有千億或萬億參數的基礎模型，它們通過學習豐富的知識，成為與人類進行交互以及連接萬物的強大工具。

通用大模型的發展

自2016年Open AI發布Gym強化學習平臺以來，模型參數從GPT-1的1.17億開始，經過不斷迭代，增長到GPT-4的1.76萬億的參數規模，通用大模型的性能也得到顯著提升。

斯坦福大學的研究發現，GPT-3已經可以解決70%的心智理論任務，相當于7歲兒童；至于GPT3.5，更是解決了93%的任務，心智相當于9歲兒童！2022年11月，ChatGPT正式發布，是基于GPT-3.5架構并通過強化學習訓練后的大語言模型，目前仍以文字方式互動，支持包括自動文本生成、自動問答、自動摘要等多種任務。

自2017年6月以來，Google陸續發布了BERT、T5等預訓練模型，參數規模也在逐步提升。近期，Google發布的通才模型PaLM-E包含5620億參數，可用于控制機器人，為通用人工智能（AGI）的實現提供了可能。

Google PaLM-E 大模型控制機器人

二、MaaS 支持大模型應用落地全流程能力構建

MaaS（模型即服務）提供一套完整的大模型服務工具鏈和開放平臺，允許行業用戶基于行業基礎大模型，利用整體模型套件經過微調再訓練，生成滿足特定場景需求的專屬大模型。與提供基礎設施的IaaS（基礎設施即服務）、提供工具的PaaS（平臺即服務）和提供軟件的SaaS（軟件即服務）不同，MaaS以模型作為交付產品。

基于MaaS構建的一站式行業大模型構建和應用解決方案，圍繞模型的生命周期提供各種的產品和技術輔助，行業用戶實現從數據預處理、模型構建、模型訓練、模型評估到模型服務全流程能力構建。MaaS解決了企業構建行業大模型成本高、時間長、難度大的問題，降低數字化轉型的成本和風險，支撐客戶快速實現大模型應用的產品化和商業化，更快地實現數字化轉型和升級。

MaaS 解決方案

三、場景化需求快速推動大模型價值釋放

隨著技術能力的提升和多樣化場景需求的推動，大模型已成為人工智能領域最重要的動力源泉。不僅推動人工智能從技術積累、行業應用和產業變革，更是賦能千行百業的基礎設施。

大模型在場景中的應用

四、行業大模型應用落地亟需建設路線指引

通用大模型在滿足行業用戶直接需求方面存在一定難度，主要是由于模型參數量巨大，訓練和部署對算力消耗巨大，導致成本高昂；其次，模型的可解釋性仍然較弱，通常需要增加內容管控手段來保證結果的安全性；最后，模型對訓練數據的依賴性較強，對于超出訓練數據的任務效果不盡如人意。更重要的是，在某些特定行業，通用基礎大模型的表現并不理想，因此行業大模型應運而生。

行業大模型通常基于該行業領域的數據進行訓練和優化，更好地理解和處理該行業的專業術語、規范和語義。行業大模型更加專注于某個特定的行業，滿足對應行業的需求。目前的產業解決方案中，行業大模型結合自身在算力方面的優勢，為行業模型訓練提供強大的支持和動力，助力構建專屬大模型及智能應用。然而，行業大模型最終要在真實場景中落地并達到理想的服務效果，需要充分解決行業用戶的痛點。目前行業用戶面臨的問題主要包括計算資源不足、數據質量差、投入成本較高以及缺乏專業人才等突出問題。

報告來源：新華社品牌工程&凱度&牛津大學

報告部分內容展示：****************

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來源：京東智能城市 　　《“十四五”數字經濟發展規劃》中提出，要以數據為關鍵要素，以數字技術與實體經濟深度融合為主線，協同推進數字產業化和產業數字化，賦能傳統產業轉型升級，培育新產業新業態新模式，不斷做強做優做大我國數字經濟。 　　近日，中國信通院產業與規劃研究所聯合京東科技發布《城市數字經濟發展實踐白皮書》，首次提出“數實融合”總體框架，并構建城市數字經濟評估指標體系。

數實融合是城市數字經濟發展的主線

　　數實融合即“數字技術和實體經濟深度融合”，既是新時代順應新一代技術革命和產業變革的必然選擇，也是新階段激發城市經濟發展動能、推動城市高質量發展的內在要求。習近平總書記在中共中央政治局第三十四次集體學習中強調，要充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合。

　　國家《“十四五”數字經濟發展規劃》明確提出，以數字技術與實體經濟深度融合為主線。近年來，各地政策文件中紛紛強調要持續推進數字技術賦能各行各業，加快產業數字化轉型，數實融合正成為地方塑造經濟發展新優勢的重要路徑。 　　目前，我國數實融合還處于起步階段，仍面臨發展不均衡、融合不充分等問題。“十四五”期間，數實融合加速向更深層次更廣范圍發展，政策制定將更具有落地性和可操作性，工作重心將兼顧特色產業集聚和本地數字化轉型支撐服務生態培育，建設重心從龍頭企業向中小企業延伸，從重點行業向產業園區和集群拓展，從采購和銷售環節向研發生產環節滲透。

數實融合需建立全面系統的總體架構

　　城市數字經濟是一個涉及數據要素、技術創新、平臺企業、產業生態、制度環境等方面的復雜巨系統。數實融合的總體架構由數字基礎設施、數據資源要素、數字技術產業、數字融合應用、數字經濟治理五個要素，產業治理、產業運營、產業供應三大環節和政府、園區、企業三大主體共同構成。

　　其中，數字基礎設施為支撐底座，數字技術產業、數據資源要素和數字經濟治理為關鍵驅動力，數字融合應用為核心主題，產業治理、產業運營、產業供應為最終著力點，政府、園區和企業為發展主體。 　　以產業治理、產業運營、產業供應為著力點，通過夯實數字基礎設施，強化數字技術產業支撐，激發數據資源要素活力，完善數字經濟治理，構建數實融合支撐賦能生態，推動數字技術與實體經濟深度融合，大力發展數字融合應用，走出一條以數實融合推動城市數字經濟高質量發展道路。

五大要素

　　數字基礎設施

　　指以通信信息網絡、計算系統、數據平臺等為核心，覆蓋數據的采集、傳輸與分發、存儲與計算、挖掘與分析，保障城市數字經濟活動正常進行的新型基礎設施體系。狹義的數字基礎設施，指的是信息基礎設施，即基于新一代信息技術演化發展形成的基礎設施。廣義的數字基礎設施，不僅包括信息基礎設施，還包括融合基礎設施，即傳統基礎設施利用新一代信息技術進行智能化改造后所形成的基礎設施形態。數字基礎設施作為戰略性公共基礎設施和“信息大動脈”，是推動經濟社會高質量發展的關鍵支撐。數字基礎設施的建設水平，正成為衡量城市核心競爭力的重要標志。

　　數據資源要素

　　指以電子化形式記錄和保存的具備原始性、可機器讀取、可供社會化再利用的數據集合，包括公共數據和非公共數據。數據資源作為數字經濟最核心的生產要素，具有可共享、可復制、可無限供給等特點。數據資源是推動經濟增長的新引擎，能有效降低經濟運行成本，提高經濟運行效益，推動產業轉型升級。 　 　數字技術產業

　　指數字技術通過市場化應用，形成的電子信息制造業、軟件和信息技術服務業、電信廣播電視衛星傳輸服務業、互聯網和相關服務業等產業。數字產業化代表了新一代信息技術的發展方向和最新成果，是數字經濟發展的根基和動力源泉。

　　數字融合應用

　　指利用數字技術對傳統產業進行全方位、全角度、全鏈條的改造，推動數字技術與實體經濟深度融合，促進工業、農業、服務業的數字化、網絡化、智能化轉型。數字融合應用是城市數字經濟的“主戰場”，數字融合應用水平的高低決定了城市數字經濟發展的水平。

　　數字經濟治理

　　指運用數字技術，建立健全行政管理的制度體系，創新服務監管方式，實現行政決策、行政執行、行政組織、行政監督等體制更加優化的新型政府治理模式。數字經濟治理引領生產關系深刻變革，是數字經濟發展的保障，也是鞏固提升城市核心競爭力和軟實力的關鍵之舉。

三大環節

　　產業治理

　　產業治理：地方政府制定城市發展政策，塑造區域制度環境，集聚生產要素資源，開展產業監測，引導城市產業發展的過程。突出的城市產業治理能力，是地方政府推動產業集聚發展和轉型升級的重要地方制度變量。隨著云計算、大數據、人工智能等技術在治理中的應用，產業治理模式將由“個人判斷”、“經驗主義”向“細致精準”、“數據驅動”轉變。

　　產業運營

　　指地方政府圍繞本地特色產業鏈，搭建產業園區平臺，遴選產業賽道，引入企業和培育企業的過程，也是為城市范圍內產業的孵化、成長、發展、壯大提供全生命周期服務體系的過程。產業運營既要構建大中小企業融通發展的企業發展體系，也要強化創新資源導入，通過搭建產業公共服務平臺和合作孵化平臺（眾創空間、孵化器、加速器等），為入園企業在政策、資金、技術、人才等方面提供所需要的全生命周期服務。

　　產業供應

　　指地方政府聚焦產業鏈現代化中“斷點”“堵點”“痛點”，引導本地企業推進“產、供、銷、研”一體化的過程。借助全方位的數據采集與信息傳遞，利用人工智能算法，可驅動城市空間內供應鏈企業與上游、下游成員的連接形成可持續發展的全鏈條網絡結構。產業供應鏈發展水平能保障資源要素高效流動和合理配置，提高產業鏈供應鏈安全性和穩定性，促進全產業鏈供應鏈優化升級。

數實融合探索推進呈現六大發展趨勢

　　新型城市感知體系成為數字基礎設施建設的重要方向

　　目前，我國已成為全球物聯網網絡規模最大、應用最為活躍地區之一，但長久以來，城市建設普遍存在感知體系底賬不清、煙囪林立、數據孤島、感知盲區等問題。隨著元宇宙到來，以城市更新為契機，城市感知體系將快速發展階段，建立底賬清晰、全域覆蓋、網絡通暢、數據共享、集約共用的城市感知體系，形成廣泛感知、綜合感知、智慧感知的感知格局，成為未來各地政府的重點任務。

　　數據資源要素從資源化加速向資產化、資本化方向發展

　　數據和土地、勞動力、資本、技術、資源環境一樣，是亟待市場化的生產要素，也是發展數字經濟的關鍵。目前，我國已在數據采集、數據標注環節初步形成了產業體系。隨著數據的所有權、使用權、增值權及數據紅利的釋放權、分配權逐步清晰明確，數據要素價值將得到更有效的釋放，數據價值化為城市數字經濟提供強大發展動力。

　產業賦能中樞成為城市數字經濟的產業數智底座

　　當前，世界局勢復雜演變，新冠疫情持續多發，經濟下行壓力進一步加大，我國城市發展困難挑戰明顯增多，城市數字化轉型勢在必行。產業賦能中樞作為連接政府與市場的橋梁，是地方政府對城市經濟進行全面掌握、分析、研判、預警的工具，也是描繪經濟運行態勢、洞察產業鏈狀況和輔助政策落地，助力經濟高質量發展的數字經濟綜合應用。 　 　提升產業鏈供應鏈現代化水平成為城市加快發展現代產業體系的關鍵路徑

　　產業鏈供應鏈是我國經濟循環暢通的關鍵，也是城市經濟發展安全的生命線。提升產業鏈供應鏈現代化水平是推動城市實體經濟特別是制造業高質量發展的關鍵途徑。疫情發生以來，黨中央、國務院結合國內外經濟形勢變化，多次提出要提高產業鏈供應鏈穩定性和競爭力。習近平總書記強調：“要優化和穩定產業鏈、供應鏈。產業鏈、供應鏈在關鍵時刻不能掉鏈子，這是大國經濟必須具備的重要特征。”

　　數字經濟園區成為推動產業園區和產業集群數字化轉型的重要載體

　　數字經濟園區是產業發展的重要載體，是數字經濟相關企業的孵化平臺。習近平總書記指出，要不斷做強做優做大我國數字經濟，引導數字融合產業園建設。《“十四五”數字經濟發展規劃》提到，要推動產業園區與產業集聚的數字化轉型，加快產業園數字基礎設施建設。 　 　技術、人才、資金等本地化數字生態保障成為企業數字化轉型必備要素

　　當前，我國城市數字經濟發展進入“深水區”，中小微企業面臨“轉型是找死、不轉是等死”的轉型困境。搭建平臺企業（轉型服務供給方）和中小企業（轉型服務需求方）對接機制，激發企業數字化轉型內生動力，建設數字化轉型促進中心，聚合力建生態，強化平臺、算法、服務商、專家、人才、金融等數字化轉型公共服務，成為解決企業數字化轉型難題的重要舉措。

具體內容如下

來源：全國信標委智慧城市標準工作組

　　城市數字孿生通過在數字空間對城市物理空間和社會空間進行全要素表達、全過程呈現、全周期可溯，實現城市全面感知、虛實交互、智能決策、精準控制，推動城市智能化、智慧化發展。

　　當前，城市數字孿生已經發展成為支撐智慧城市的重要技術手段。為做好城市數字孿生標準化工作整體規劃，有序推動相關標準制定與應用實施工作，全國信標委智慧城市標準工作組組建了城市數字孿生專題組，并聯合相關單位編制了《城市數字孿生標準化白皮書（2022版）》。

　　白皮書在系統研究城市數字孿生內涵、典型特征、相關方等基礎上，構建了城市數字孿生技術參考架構，梳理了城市數字孿生關鍵技術和典型應用場景，總結了城市數字孿生發展現狀、發展趨勢、面臨的問題與挑戰及國際國內標準化現狀。在此基礎上，白皮書探索形成了“城市數字孿生標準體系總體框架（1.0版）”，并提出了擬研制標準建議和標準化工作建議。白皮書構建了城市數字孿生標準化路線圖，為后續相關標準研制、應用實施指明了方向。

　　城市數字孿生典型特征

　　全面感知：城市數字孿生以全面感知為前提。城市是一個復雜巨系統，時刻處于發展變化中，必須時刻掌握物理城市的全局發展與精細變化，實現孿生環境下的數字城市與物理城市同步運行。

　　精準映射是構建數字世界并建立數字世界與物理世界緊密關系的過程。

　　智能推演是城市數字孿生具備智慧能力的體現，是實現對物理城市進行科學預測、指導與優化的關鍵。

　　動態可視：指通過將感知的多源數據進行數字化建模和可視化渲染，城市數字孿生提供了全要素、全范圍、全精度真實的渲染效果，實現全空間信息和城市實時運行

　　虛實互動：指物理空間與數字空間的互操作和雙向互動，借助物聯網、圖形/圖像、AR/VR、人機交互等領域技術的協同和融合，實現城市級虛實空間融合、控制與反饋等能力。態勢的動態展示。

　　協同演進是城市數字孿生具有高階智慧能力的體現。城市數字孿生過程中，物理城市與數字城市在城市運行、數據、技術、機制等方面存在長期協同關系，長期相互反饋、相互影響。

從2018年谷歌提出BERT預訓練語言模型至今，超大規模智能模型已經走過了三年的發展歷 程。近年來，預訓練模型成為人工智能領域一大重點研究方向。

大模型技術不僅是學術界重點關注的領域，產業領域也在期待其能夠在各個場景加速落地。人們期待，大模型不僅能夠提升應用服務的智能水平，甚至還能夠催生新的場景和產業模式。

然而，當前全球大模型商業落地仍處于早期探索階段，目前已有很多模型落地的探索，但真正讓大模型成為推動智能產業發展的核心引擎，目前仍存在不小的差距。

今日，智源研究院推出了《超大規模智能模型產業發展報告》，旨在梳理當前大模型領 域產業的發展情況，為讀者提供交流和討論的機會。

本報告將主要分為以下五部分內容。首先，報告將介紹大模型領域的技術發展情況和趨勢。接著，報告將梳理目前已經出現的大模型產業落地模式，提出該模式誕生的條件、特點和優勢。

然后，報告將重點介紹目前大模型已經開展商業化的發展領域，包括國際和國內的落地領域和應用 場景。最后，報告將用兩章內容論述應用存在的問題和解決案例，并提出下一步工作建議。

報告鏈接：//baai.org/l/MdRePort