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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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語言模型已步入大模型發展階段，國內大模型研發應用熱潮 持續高漲，科技大廠在模型、算力、平臺、應用進行了四位一體 的全面布局，如阿里的“通義大模型+飛天智算平臺+魔塔社區+ 行業應用”、百度的“文心大模型+昆侖芯+飛槳平臺+行業應用”、 騰訊的“混元大模型+HCC 算力集群+太極機器學習平臺+行業應 用”、字節的“視覺語言模型+火山高速訓練引擎+火山機器學習 平臺+行業應用”。大模型落地將形成 API、PaaS 和 MaaS 三種收 費模式，目前仍以內部應用為主，后續主要向 B 端企業拓展服務， 預計少數企業將在 C 端市場形成規模。

大模型發展全面加速，通過“預訓練+精調”模式進行落地。 語言建模經過統計語言模型、神經語言模型、預訓練語言模型， 已經全面邁入百億、千億參數規模的大語言模型階段。大語言模 型具備優秀的上下文學習能力、上下文學習能力、可觀的知識容 量、優秀的泛化性和復雜推理能力。大模型研究存在 Google 的 Bert 模式、OpenAI 的 GPT 模式和國內的混合模式三條技術線， 以 ChatGPT 為主導 GPT 模式目前已經占據主流。目前，國內已 有至少 19 家企業及科研院所參與人工智能大模型訓練，主要分 為大型科技公司、科研院所和初創科技團隊三類。國際對比來看， 目前美國領跑，中國跟跑，但差距不斷縮小。在實踐中，預訓練 大模型在基于海量數據的自監督學習階段完成了“通識”教育， 再借助“預訓練+精調”等模式，在共享參數的情況下，根據具 體應用場景的特性，用少量數據進行相應微調，即可高水平完成 任務。 互聯網大廠在“模型、算力、平臺和應用”進行四位一體布 局。阿里“通義大模型+飛天智算平臺+魔塔社區+行業應用”：在 模型層，阿里達摩院主導大模型研究，發布通義大模型，包括通 義 M6 多模態模型、通義 AliceMind 自然語言處理模型、通義視 覺計算機視覺模型。在算力層，阿里云推出全棧智能計算解決方案“飛天智算平臺”，并啟動兩座超大規模智算中心。此外，阿里不僅擁有最多的英偉達 A100 芯片，還擁有自 研芯片含光 800、倚天 710 芯片，共同為人工智能大模型?供算力。在平臺層，阿里推出 AI 開源社區“魔搭”， 旨在打造下一代“模型即服務”的共享平臺，整合業界多方模型?供者，為開發者?供預訓練基礎模型和 API 接口。在應用層，阿里已宣布旗下所有產品未來將全面改造并接入通義大模型，包括天貓、釘釘、高德地圖、 淘寶、優酷、盒馬等。 百度“文心大模型+昆侖芯+飛槳平臺+行業應用”：在模型層，百度文心大模型構建了“基礎+任務+行業” 三級模型；在算力層，算力基礎設施均由百度智算中心支持，昆侖芯二代已廣泛應用在文心大模型，預計昆侖 芯三代將于 2024 年初量產；在平臺層，百度飛槳 PaddlePaddle 是其自主研發的深度學習平臺，文心大模型通過 百度飛槳平臺，實現模型訓練、推理部署和場景應用；在應用層，文心大模型將應用在電力、燃氣、金融、生 物醫藥、航天、傳媒、城市、影視、制造、社科等多個行業。 騰訊“混元大模型+HCC 算力集群+太極機器學習平臺+行業應用”：在模型層，2022 年 4 月，騰訊對外 披露了混元大模型，涉及自然語言處理、計算機視覺、多模態等多個領域。騰訊自研的太極機器學習平臺為混 元大模型?供算力，可支持 10TB 級模型訓練、TB 級模型推理計算能力等。2023 年 3 月，騰訊對標 ChatGPT 已成立“混元助手”戰略級項目組；在算力層，2023 年 4 月 14 日，騰訊云發布新一代 HCC 高性能計算集群， 其采用最新一代星星海自研服務器，搭載 NVIDIA H800 Tensor Core GPU，并基于自研網絡、存儲架構，帶來 3.2T 超高互聯帶寬 TB 級吞吐能力和千萬級 IOPS；在平臺層，騰訊自研搭建了業界一流的太極機器學習平臺， 致力于讓用戶更加聚焦業務 AI 問題解決和應用，一站式的解決算法工程師在 AI 應用過程中特征處理，模型訓 練，模型服務等工程問題；在應用層，混元大模型已成功應用于騰訊廣告，將全面接入微信端、QQ 端和王者 榮耀、英雄聯盟游戲端，?供智能聊天、內容推薦、情感分析、故事生成、角色塑造等功能，以及騰訊混元大 模型有望將在游戲、社交、金融、教育、醫療等領域發展生態。 字節“視覺語言模型+火山高速訓練引擎+火山機器學習平臺+行業應用”：在模型層，字節在 AI 方面的積 累主要集中在機器翻譯、智能語音、視頻圖像和多模態四個領領域。字節跳動的研究成果包括非自回歸模型 DA-Transformer、端到端語音到文本翻譯模型 ConST、多顆粒度的視覺語言模型 X-VLM、圖片和文本統一生成 模型 DaVinci 等；在算力層，火山引擎在春季火山引擎 FORCE 原動力大會上正式發布自研 DPU 等系列云產品， 并正式推出智能推薦-高速訓練引擎，支持 100GB 至 10TB 以上超大模型的高效訓練；在平臺層，火山引擎在 2023 春季 FORCE 原動力大會發布了機器學習平臺升級版，在數據管理、資源管理、流程和模型三大領域具備 核心優勢；在應用層，火山引擎的 AI 場景產品主要包括智能創作、智能體驗以及智能營銷，目前已服務數百家 客戶，分別在視頻創作、互動創作、直播短視頻構建中推動客戶業務增長。此外，字節在內部的相關產品持續 引入 AI，包括海綿樂隊、飛書 My AI 等。 商業應用尚處早期，以 API、PaaS、MaaS 三種模式為主。當前全球大模型產業落地仍處于早期探索階段， 需要與下游場景企業合作建立大模型商業模式，但下游企業目前對于大模型的理解相對有限，所需要的資源支 撐比較薄弱。總的來說，大模型落地可以通過 API 接口調用付費、或者大廠?供落地所需的開發工具、云平臺、 服務等的 PaaS 模式、更進一步是直接?供相關定制好的模型調用的 MaaS 模式。

生成式人工智能是一種顛覆性的技術，它可以生成以前依賴于人類的工件，在沒有人類經驗和思維過程偏見的情況下提供創新的結果。生成式人工智能，將徹底改變人機交互的關系，并創造新的產能輸出結構。它將在第四維度實現與人的思維同調，繼移動設備以人類外器官形態存在以來，AIGC將以外腦的形式存在于人類認知中。

1、AI模型從單模態向多模態演進，未來有望實現認知智能： 　　AI模型走向多模態必然性的三大因素：跨模態任務需求+跨模態數據融合+對人類認知能力的模擬。 　　2、多模態AI融合多種數據，可大幅延伸應用場景： 　　多模態AI能夠實現基于文本、語音、圖片、視頻等多模態數據的綜合處理應用，完成跨模態領域任務。 　　3、多模態AI五大技術環節，模態融合為核心： 　　多模態AI以模態融合為核心技術環節，圍繞“表征-翻譯-對齊-融合-聯合學習”五大技術環節，解決實際場景下復雜問題的多模態解任務。 　　4、國內外多模態AI布局進展，關注OpenAI及谷歌動向： 　　國內外大廠及科研院所自2021年起相繼推出跨模態AI模型，目前OpenAI及谷歌（DeepMind）布局較完善，未來有望基于各任務模型，構建多模態AI生態。 　

隨著許多新興自然語言技術產生，以及已有技術的不斷成熟，多數智能語音技術已經從萌芽期邁入了成熟期。并且，隨著“十四五”規劃將人工智能列為前沿科技領域的“最高優先級”，包括智能語音在內的人工智能產業及相關業務受到政府支持，進一步推進人工智能技術與各應用領域的深度融合。智能語音技術經過近幾年的發展已進入高峰期，推動智能語音的市場規模擴大及商業化應用的落地。德勤中國科技、傳媒和電信行業發布《未來的語音世界——中國智能語音市場分析》，基于中國智能語音市場的發展階段，重點解讀當前智能語音技術應用場景，關注未來市場機遇，為業內提供參考。

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

L4級別自動駕駛是未來技術的演進方向，互聯網和算法公司選擇直接面向L4級別高級駕駛功能進行開發。

百度作為PC互聯網時代的搜索入口，龐大的客戶數據助力其AI業務的發展。基于AI技術搭建了Apollo自動駕駛開放平臺，面向”自動駕駛、智能車聯、智能交通“三大領域。硬件+軟件+數據多方面能力結合，共同實現L4級別自動駕駛能力

實現純視覺低成本L4級別自動駕駛技術，降維賦能車企。通過與威馬等造車新勢力合作，實現自動駕駛功能上車。與傳統造車企業吉利合作，強強聯合，計劃推出”集度“品牌汽車。

商用車自動駕駛Robo-Truck場景相對低速和封閉，有望率先實現商業化落地。有效降低駕駛事故率，降低人力成本，彌補崗位缺口，節約燃油，全球市場規模有望達到萬億元。

國內重卡企業陸續開啟自動駕駛布局，自動駕駛港口應用加速。

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人工智能作為數據智能的模塊之一，在AlphGo 2017年成為新聞媒體焦點之后較大家熟知，此后更多在自然語言處理層面的人工智能蓬勃發展，但是數據智能在更高維度串聯行業和企業業務，將人工智能的算法優勢與業務結合，逐步解構和重構行業商業邏輯。

隨著大數據技術的持續發展，原來割裂的各個領域技術呈現出加速融合的趨勢，比如離線處理與實時處理的融合，事務數據存儲與數據分析的融合，基于云平臺和數據中臺打通數據孤島，這些技術的融合發展，對于突破對海量數據處理的性能瓶頸意義重大。此外，AI在數據價值挖掘方面的作用得到更多重視，AI平臺和大數據平臺的融合程度進一步增強。

政策是引導醫療健康行業前行的主要因素，近兩年我國在大數據、智慧醫院、AI醫療等層面共發布了50+的政策及細則，大力推動了數據智能在公衛及院端的應用。此外，技術是數據智能落地醫療行業的基石。然而，相比其他領域，醫療與新技術的融合相對緩慢，如云計算在三級醫院的滲透率僅為16%，在三級以下醫院僅為個位數。

《2020技術趨勢報告》(Tech Trends 2020)提出的2020年五大重點趨勢為：

數字孿生：連結現實與數字世界

長期以來，使用虛擬的模型來優化流程、產品或服務的想法并不新鮮。但隨著具有更復雜的仿真和建模能力、更好的互操作性和IoT傳感器以及電力系統可視化的數字化仿真平臺和工具的廣泛使用，使企業逐漸意識到創建更精細、更具動態感的數字化仿真模型成為可能。我們可以看到數字孿生技術能夠在提高生產效率、優化供應鏈、改變預測域維護、有效緩解交通擁堵等領域發揮重要作用。越來越多的企業，特別是那些從產品銷售向產品+服務捆綁銷售轉變的企業，或銷售即服務的企業，正在廣泛應用數字孿生技術。隨著企業能力和成熟度的不斷提升，我們可以預見未來會有更多企業使用數字孿生技術進行流程優化、數據驅動決策，和設計新產品、新服務及業務模型。從長遠來看，要釋放數字孿生技術的全部潛力，需要整合整個生態系統中的所有系統與數據。

架構覺醒

越來越多的技術和首席高管們逐漸意識到，此刻，技術架構領域的科學在戰略上比以往任何時候都更加重要。事實上，為了在被技術創新打亂的市場中保持競爭力，成熟企業就需要不斷改進他們的架構——這個過程可以從改變技術架構師在企業內扮演的角色開始。在接下來的幾個月里，我們期待有更多企業將架構師從傳統象牙塔轉移到新的陣地。這些富有才華但沒有被充分利用的技術人才將通過擔任服務和系統的職責，參與到系統運營當中。這種轉變的目的非常明確：把經驗最豐富的架構師安排到最需要他們的地方，比如，加入設計復雜技術的軟件開發團隊。同時，加大對架構師的人才培養，在整個企業范圍內提升他們的戰略價值，有助于把這一IT崗位的職能演化為數字經濟中的競爭優勢。

技術道德與信任

在不斷變化的趨勢中，先鋒企業越來越意識到，企業內部每一個受技術影響的方面都可能成為取得或失去信任的關鍵。對他們而言，信任更是一個關鍵的企業目標，而不僅是合規或公共關系問題。如今，信任更作為先鋒企業的一個全方位承諾，確保企業內部的技術、流程和人員等各個方面都能夠齊心協力，維持眾多利益相關者所期待的高度信任。企業領導者也開始重新評估他們在產品、服務以及有關數據管理、合作伙伴關系和員工培訓等相關領域的策略是如何構建信任的。CIO們也紛紛強調“技術道德”，并開發出一套工具用來輔助企業：當企業需要引入并使用顛覆性技術時，能夠準確洞察其中的道德困境。同時，那些將企業價值觀和技術道德貫穿整個企業的領導者們正在向世人展示他們“從善”的承諾，這有助于與利益相關者建立長期的互信關系。

人感體驗平臺

越來越多的人工智能（AI）解決方案——將被稱為“情感計算”或“情感AI”——正在重新定義我們感受技術的方式。在接下來的幾個月里，更多的公司將積極響應人們對AI技術日益增長且沒有被滿足的需求，從而更好地了解人類感情并與人類互動。回顧歷史，計算機一直無法將事件與人類的情感或情感因素聯系起來，但這種情況正因創新者目前大規模地將情商(EQ)添加到技術的智商（IQ）中而發生改變。人感體驗平臺就是將人工智能技術、以人為本的設計和目前神經學研究相結合，從而能夠識別人的情緒狀態及背景內容，然后做出適當地響應。事實上，利用人感智能平臺進行認知和大規模使用情感數據的能力確實是企業未來發展的一大重要機遇。

財務與IT的未來

就在技術戰略日漸成為企業業務戰略的核心部分同時，人們對其在改進結果上的要求也有所增加。為了實現這一目標，我們相信會有越來越多的IT和財務領域的領導者將會共同努力，設計靈活的流程與方法，以敏捷速度進行經營管理與創新。無論是為了支持創新、抵御顛覆或實現數字化轉型，IT都需要財務的支持，以便反思并對技術創新進行有效治理，適應敏捷方法，獲得創新資本。同時，避免向支持創新的新型財務、預算和會計流程的過渡一蹴而就。但對于CIO和CFO來說，他們都有強烈的動機去尋找有效資助創新的方法。有些公司已經開始順應這一趨勢，并大力探索未來的各種可能性。他們處于領先地位，而且很可能率先享受到由財務以敏捷的速度資助創新所帶來的競爭優勢。