今年的全国两会上，“AI+”再次成为代表和委员热议的话题。AI赋能文旅产业，AI驱动碳排放管理模型，AI赋予现代农业更聪明的“大脑”。“AI+”背后，是近两年人工智能大模型技术的迅猛发展。从谷歌的Transformer模型到OpenAI的GPT系列，大模型技术的参数规模从数亿迅速攀升至万亿级别，展现出强大的数据处理和智能化决策能力。这一技术的广泛应用，不仅推动了制造业、金融、医疗等传统行业的智能化转型，也为全球经济的数字化转型注入了新的动力。
本文试图从人工智能大模型的技术转化路径、产业支撑、发展保障等角度，分析人工智能发展遇到的问题和解决方案。
技术转化路径：从实验室到产业应用
人工智能大模型的研发始于实验室，但其真正的价值在于产业应用。从技术研发到场景适配，再到数据整合与模型部署，大模型技术的转化路径涉及多个关键环节。
首先，技术研发与模型训练是大模型技术的基础。通过海量数据的训练，大模型能够处理复杂的自然语言、图像识别和数据分析任务。例如，GPT-3使用了约45TB的文本数据进行训练，涵盖了网页、书籍、学术论文等多种类型的数据。这种大规模的训练使得大模型在多任务处理中表现出色。
然而，实验室中的大模型并不能直接应用于产业场景。不同行业的需求差异较大，因此需要进行场景适配与定制化。例如，在制造业中，大模型可以用于产品设计、生产调度、质量控制等环节。通过与行业数据的结合，模型能够更好地适应实际生产环境，提升其在实际应用中的效果。
数据整合与预处理是大模型落地的重要环节。产业应用中的数据往往分散且格式多样，企业需要将来自不同设备和系统的数据进行清洗、标准化和整合，以确保模型能够获取全面、准确的数据进行训练和推理。例如，在制造业中，生产设备、传感器和供应链系统生成的数据格式各异，数据整合的难度较大。
落地支撑：边缘计算与人机协同
大模型的部署通常需要强大的计算资源，但在实际生产中，实时性和低延迟是关键要求。因此，边缘计算技术成为大模型在产业应用中的重要支撑。通过在边缘设备上部署轻量化的模型版本，企业可以在保证模型性能的同时，实现实时数据处理和快速响应。例如，在智能制造场景中，边缘设备可以实时处理生产线的数据，进行质量检测和设备故障预测。
此外，大模型的应用往往与人类操作员和自动化设备协同工作。例如，智能机器人可以通过大模型进行任务规划和执行，而人类操作员则负责监督和决策。这种人机协同模式不仅提高了生产效率，还增强了系统的灵活性和安全性。
大模型技术发展需要哪些保障
1、规范技术标准与知识产权。
随着大模型技术的快速发展，技术标准与知识产权的作用愈发凸显。通过制定统一的技术标准，可以有效规范大模型技术的研发和应用流程，提升模型的通用性和泛化能力。例如，标准化的数据采集、模型构建、训练优化和迁移适配流程，能够确保大模型在不同应用场景中的高效部署和性能优化。
知识产权的保护则能够有效激励企业和科研机构进行技术创新。通过专利、著作权等知识产权保护机制，可以确保研发成果的独占性，防止技术被恶意抄袭或滥用，从而保障研发者的合法权益。例如，大模型技术在金融领域的应用，通过知识产权的保护和商业化运作，能够显著提升金融机构的风险管理能力和营销效率。
2、创新生态系统。
人工智能大模型技术的快速发展和广泛应用，离不开创新生态系统的支持。创新生态系统由企业、科研机构、政府、资本、用户等多方主体构成，通过协同合作、资源共享和技术扩散，推动大模型技术从实验室走向产业化应用。
例如，高校和科研机构在基础理论研究方面具有深厚积累，能够为大模型技术提供前沿的理论支持；而企业在应用场景和工程化落地方面更具经验，能够将理论转化为实际可用的技术产品。通过合作，双方能够共享数据、算力和算法资源，加速大模型技术的研发进程。
3、有效整合和治理数据资源。
大模型的训练和应用依赖于高质量、大规模的数据集，如何有效整合和治理这些数据资源，成为了当前人工智能领域的重要课题。数据资源的整合不仅能够提高数据的利用效率，还能够为大模型提供更加全面和多样化的训练素材。例如，GPT-3使用了约45TB的文本数据进行训练，涵盖了网页、书籍、学术论文等多种类型的数据。
然而，数据资源的整合也面临着诸多挑战。首先，数据的来源多样，格式不一，如何将这些异构数据进行统一处理是一个技术难题。其次，数据的质量和准确性直接影响大模型的训练效果，如何确保数据的真实性和可靠性是数据整合过程中必须解决的问题。
随着大模型技术的不断成熟和广泛应用，其在推动产业升级方面的潜力将愈发凸显。通过技术赋能、数据驱动和跨行业协同，大模型技术能够实现生产流程的优化、资源配置的智能化以及产业链的优化重构。未来，随着大模型技术的进一步发展，全球各行业将迎来更加深刻的智能化转型。
总之，人工智能大模型技术正在成为推动产业升级的核心驱动力。通过技术创新、生态构建和数据驱动，大模型技术将为全球经济的数字化转型注入新的活力。
[作者董晓松系上海工程技术大学教授，蒋冰羽、赵星均来自上海工程技术大学，本文系上海市哲学社会科学规划课题（2024VQH014）、教育部人文社科课题（22A10616023）资助项目]
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