年初以來(lái),由ChatGPT掀起的人工智能浪潮,再一次催發(fā)了中國(guó)科技企業(yè)擁抱新興技術(shù)的熱情。不到半年時(shí)間里,百度“文心一言”、阿里“通義千問(wèn)”、華為云“盤古”等國(guó)產(chǎn)自研AI大模型悉數(shù)登場(chǎng)。當(dāng)科技巨頭們不約而同地踏上人工智能的新賽道,一場(chǎng)圍繞大模型的“軍備競(jìng)賽”就在頃刻間拉開(kāi)了序幕。
「通用」向左,「垂直」向右
過(guò)去幾個(gè)月,伴隨著ChatGPT的一路狂飆,AI大模型在中國(guó)的進(jìn)化也來(lái)到了新的分野。一邊是通用大模型,因其經(jīng)過(guò)了海量數(shù)據(jù)參數(shù)和龐大語(yǔ)料的預(yù)訓(xùn)練,在處理各種復(fù)雜任務(wù)時(shí)能夠表現(xiàn)出更好的泛化能力和更高的通用性,可以說(shuō)是“書(shū)讀百遍其義自見(jiàn)”在人工智能時(shí)代的最好詮釋。 這其中,OpenAI十年磨一劍的GPT系列大模型堪稱珠玉在前。以ChatGPT為代表的大模型在邏輯推理、文本生成、自動(dòng)編寫等方面展現(xiàn)出來(lái)的智慧與能力,一時(shí)間掀起了AI大模型的研發(fā)熱潮。從“通義千問(wèn)”“知海圖”“百川智能”等一系列大模型產(chǎn)品的命名深意中,我們也不難發(fā)現(xiàn),重兵押注“通用大模型”已經(jīng)率先成為了國(guó)內(nèi)頭部廠商的共識(shí)。 而另一邊,以垂直行業(yè)廠商為代表的入局者們,則將目光放在了更大的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中,力圖在角逐正酣的“百模大戰(zhàn)”中找到AI商業(yè)化落地的機(jī)會(huì)。這便是國(guó)產(chǎn)大模型的另一個(gè)重要方向——從行業(yè)應(yīng)用的路徑切入,解決特定場(chǎng)景的業(yè)務(wù)需求。 不同于科技大廠們對(duì)基礎(chǔ)大模型技術(shù)和底層通用能力的狂熱追逐,這些行業(yè)廠商經(jīng)年累月地扎根產(chǎn)業(yè)的“神經(jīng)末梢”處,在特定行業(yè)沉淀了大量垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)和具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景,可以更精準(zhǔn)地錘煉出大模型的“專家”能力,有望加速推動(dòng)“大模型”在千行百業(yè)場(chǎng)景中的廣泛應(yīng)用。 據(jù)科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心的《中國(guó)人工智能大模型地圖研究報(bào)告》顯示,截至上半年,中國(guó)已至少發(fā)布79個(gè)規(guī)模在10億級(jí)參數(shù)以上的基礎(chǔ)大模型,研發(fā)數(shù)量排名全球第二。但歷史的經(jīng)驗(yàn)告訴我們,一項(xiàng)技術(shù)能否最終普及,關(guān)鍵是找到合適的應(yīng)用場(chǎng)景,AI概莫能外。也因此,無(wú)論是在AI大模型賽道上已經(jīng)占得先機(jī)的頭部大廠,還是在垂直領(lǐng)域握有海量數(shù)據(jù)集和豐富場(chǎng)景理解的行業(yè)廠商,都不約而同地選擇了下探至產(chǎn)業(yè)更深處。場(chǎng)景化應(yīng)用,大模型的「長(zhǎng)坡厚雪」
毋庸諱言的是,盡管當(dāng)前各方玩家對(duì)大模型的產(chǎn)業(yè)化都已展露出鮮明的共識(shí),但在大模型落地應(yīng)用的這最后一公里路程中,以科技大廠為代表的“通用派”和以行業(yè)廠商為代表的“垂直派”還是衍生出了兩條截然不同的分支。 以華為、百度、騰訊等為代表的頭部大廠,憑借在算法技術(shù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、生態(tài)開(kāi)放等方面的絕對(duì)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),可以更快地搭建起大模型的產(chǎn)品應(yīng)用及服務(wù)生態(tài),從而為大模型落地應(yīng)用提供“底座”支撐和“引擎”之力。 從早前百度宣布打造全球首個(gè)一站式企業(yè)級(jí)大模型生產(chǎn)平臺(tái);到阿里決定將旗下所有產(chǎn)品接入其自研的大語(yǔ)言模型“通義千問(wèn)”、騰訊推出MaaS一站式行業(yè)大模型精選商店;再到“源于產(chǎn)業(yè)、服務(wù)產(chǎn)業(yè)”的京東言犀大模型、“不作詩(shī),只做事”的華為云盤古大模型3.0等面向產(chǎn)業(yè)和行業(yè)場(chǎng)景的大模型相繼問(wèn)世……無(wú)不預(yù)示著通用大模型開(kāi)發(fā)的激流已經(jīng)遠(yuǎn)去,一個(gè)“AI For Industries”的時(shí)代正在到來(lái)。 圖/拓維信息簽約成為華為云盤古大模型合作伙伴 大模型的產(chǎn)業(yè)化之路,起于大廠們“深入產(chǎn)業(yè)”的共識(shí),興于行業(yè)廠商們“扎根場(chǎng)景”的躬耕。與頭部科技大廠的路徑不同,拓維信息等垂直行業(yè)廠商們則是因?yàn)橛辛烁唷癒now-how”能力的加持,可以基于通用大模型的底座適配行業(yè)數(shù)據(jù)和知識(shí)庫(kù),打造出更有針對(duì)性、專業(yè)性、精準(zhǔn)度的垂直大模型產(chǎn)品或解決方案,也得以在這條龐大產(chǎn)業(yè)鏈上找到安身之地。 例如,拓維信息交通CV大模型就是在華為云盤古大模型的基礎(chǔ)之上,結(jié)合自身在交通領(lǐng)域沉淀的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和行業(yè)知識(shí)庫(kù),進(jìn)行再訓(xùn)練和精調(diào)打造出的交通行業(yè)垂直大模型。相比于傳統(tǒng)小模型開(kāi)發(fā)往往要面臨模式耗時(shí)長(zhǎng)、專業(yè)度要求高、訓(xùn)練/調(diào)優(yōu)需要大量人工參與等限制,拓維信息交通CV大模型依托于“基礎(chǔ)模型預(yù)訓(xùn)練+行業(yè)化調(diào)優(yōu)造”的新范式,使得模型精度提升了 6.21%,開(kāi)發(fā)時(shí)間節(jié)約了24倍左右,大大降低了開(kāi)發(fā)成本和難度。 圖/華為云盤古大模型生態(tài) 目前拓維信息交通CV大模型已在高速公路稽核等前端業(yè)務(wù)場(chǎng)景得到了正式應(yīng)用。在“大模型能力”的加成下,稽核場(chǎng)景可以實(shí)現(xiàn)高速公路圖片的實(shí)時(shí)上傳和服務(wù),通過(guò)智能壓縮,大幅提升圖片服務(wù)能力,助推稽核工作提質(zhì)增效。 除此之外,在教育、醫(yī)療、氣象、采礦等眾多行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中,大模型賦能產(chǎn)業(yè)的相關(guān)能力也已開(kāi)始實(shí)踐。也正是技術(shù)與場(chǎng)景的一次次交融,讓中國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)迎來(lái)了具有變革意義的躍遷拐點(diǎn),真正進(jìn)化為“長(zhǎng)坡厚雪”的理想賽道。Know-how,大模型落地最優(yōu)解
如果說(shuō)大模型的上半場(chǎng)是“詩(shī)和遠(yuǎn)方”。那么,在經(jīng)歷了AIGC熱潮一浪接一浪的卷積之后,國(guó)產(chǎn)大模型已經(jīng)走過(guò)了最初的技術(shù)狂熱期,在商業(yè)化落地的冷思考中開(kāi)啟了“煙火日常”的下半場(chǎng)。誰(shuí)能率先將大模型技術(shù)與產(chǎn)業(yè)具體場(chǎng)景結(jié)合,訓(xùn)練出大模型的垂直化、行業(yè)化能力,帶來(lái)切實(shí)可落地的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效,誰(shuí)就能爭(zhēng)取到AI 2.0時(shí)代更多的話語(yǔ)權(quán)和主動(dòng)權(quán)。 隨著大模型作為新生產(chǎn)力的引擎形態(tài)越來(lái)越為人所熟知,源于產(chǎn)業(yè)側(cè)的“Know-how”能力,也逐漸成為各路參與方在這場(chǎng)大模型落地考中新的角力點(diǎn)。然而,“Know-how”能力的構(gòu)建絕非一日之功。眾所周知,不同行業(yè)的數(shù)字化需求是模糊而龐雜的,這就對(duì)服務(wù)廠商的行業(yè)Know-how能力提出了更高要求。比起主打普惠適用的“全面型”能力,大模型要在千行百業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中跑起來(lái),更需要“Know-how”的深厚積累。 以拓維信息交通CV大模型為例。拓維信息從2019年開(kāi)始深入交通行業(yè)數(shù)字化改造,持續(xù)探索AI技術(shù)在高速收費(fèi)、稽核、隧道等具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用及建設(shè),針對(duì)特定場(chǎng)景需求先后推出AI稽核、數(shù)字視網(wǎng)膜解決方案、RPA工單機(jī)器人等多款基于AI的創(chuàng)新成果,在不斷的技術(shù)打磨和實(shí)踐迭代中累積起優(yōu)質(zhì)的交通垂直場(chǎng)景數(shù)據(jù)集,最終以此為“養(yǎng)料”,訓(xùn)練出交通CV大模型。在“模型+場(chǎng)景”的飛輪帶動(dòng)下,拓維信息交通CV大模型在感光成像、特征提取、態(tài)勢(shì)感知、事件識(shí)別等方面的能力已得到較大提升,在交通行業(yè)場(chǎng)景展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力。 圖/拓維信息交通CV大模型在收費(fèi)稽核場(chǎng)景的應(yīng)用 誠(chéng)然,從通識(shí)屬性來(lái)看,“領(lǐng)域?qū)<倚汀钡拇怪贝竽P碗y以和“海納百川”的通用大模型抗衡。但站在產(chǎn)業(yè)的角度,新技術(shù)究竟能否突破原有的生產(chǎn)力邊界,最終還是要回到具體的應(yīng)用場(chǎng)景中進(jìn)行驗(yàn)證。 可以肯定的是,在人工智能由“技術(shù)力”轉(zhuǎn)向“生產(chǎn)力”的這場(chǎng)商業(yè)化浪潮中,“通用”和“垂直”兩種路線從來(lái)都不是有你無(wú)我的對(duì)立關(guān)系,它們終將共同匯入產(chǎn)業(yè)的大江大河,漾出涓涓細(xì)流滋養(yǎng)每一方數(shù)字化土壤。一橫一縱之間,中國(guó)AI大模型的新版圖已經(jīng)顯現(xiàn)。本期拓客:脆脆
馬上寫完,真的。
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VOL.2ChatGPT“狂飆”的終途:從模型中來(lái),到場(chǎng)景中去
VOL.3不完美的AI,完美的數(shù)字助手
原文標(biāo)題:占領(lǐng)垂直場(chǎng)景:國(guó)產(chǎn)AI大模型的下半場(chǎng)賽事
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