人工智能大模型技术发展迅速，正逐步落地到各个场景，创造丰富的应用价值。 它已成为产业升级的重要动力和改变社会的重要力量。
李涛提出，在AI重构产业的趋势下，大模型发挥底层“操作系统”的作用，整合、调度、配置算力、数据、应用等资源，全面推动产业链建设。网络。 例如：
在工业互联网领域，多模态大模型能力可以实时监控和分析生产线数据，提供预测性维护、质量控制和生产优化等支持，提高工业制造的效率和质量；
在农业互联网领域，多模态规模化模式重启农业数字化网络建设，利用人工智能提升“产供销服管理”全链条智能化水平，推动农业数字化网络化、智能化等创新应用。如数字化机械、数字化直播，提高生产和销售效率；
在物联网领域，将智能硬件和大模型的多模态能力连接起来，使其独立具备感知和认知，为创新研发提供全面、高效、可靠的指导；
在探索元宇宙的旅途中，大模型强大的推理能力帮助元宇宙构建认知，支撑空间中精美设计、复杂建模、人机交互、机制建立、空间运维的快速生成，让虚拟宇宙的想法要实现落地是可能的。
以大模型为驱动力，不仅带来互联网行业的变革，也带来IT要素的迭代升级。 李涛认为，随着人工智能的普及，未来自然语言将广泛应用于编程，人可以直接与机器对话； 同时，程序员、产品经理、设计师等职能岗位也将转型为需求的“设计师”。 把繁琐、机械、重复的工作交给大模型，把创造价值的工作交给人，社会资源配置将更加合理。
打造中国大型车型竞争力
无论是面向行业还是IT要素，AI大模型都展现出强大的重构能力。 “虽然大模型看似‘万能’，但并不是所有模型都能在实践中得到验证，也不是所有模型都能创造真正的价值。” 李涛说道。 他认为，人工智能大模型发展的目标是价值创造，而要实现价值创造，必须具备“六大要素”：强大的算力、全球知识库、高质量的数据、不断演进的算法、价值对齐、与场景融合价值创造。
与国外领先的大模型相比，我国大模型产业起步较晚，算法算力等技术瓶颈难以在短时间内突破； 而由于中国语料数据的限制，训练大型模型的高质量数据很少，中国的大型模型仍然“不够智能”。 “中国语料仅占全球知识库的3%，突破数据瓶颈也是中国大型模型厂商必须联合攻克的难题。” 李涛说道。
尽管有些模型看起来“足够聪明”，但也存在价值观错位等问题。 对此，APUS认为，中国的AI应用研发仍然必须以中国的大模型为基础。 因此，我国大型模型制造企业必须有自主意识，肩负自主创新的责任； 根据中国市场需求构建差异化壁垒，打造符合中国需求和价值的精准产品。 AI大模型，创造AI新生产力。
连接应用程序与价值创造
目前大模型市场还处于商业落地的探索期。 大模型能够创造出好的AI应用，能够很好地服务市场需求，这早已成为行业共识。 李涛指出：“中国的数字化建设是一个不断迭代的过程，需要一个大的模型‘基地’来支撑智能场景的快速转型。面对复杂的需求，APUS将不断为中国市场定制大型AI模型来融合具有创造价值的人工智能应用。”
数据方面，APUS基于过去9年的全球业务和24亿全球用户，形成了独特的全球用户数据和高质量语料库； 同时，APUS与国内语料库厂商合作，共同打造面向中国市场的正向价值导向数据库。 “红色语料库”。 在算力方面生活网报道，APUS在全球投资建设两大智能计算中心，并与阿里巴巴、百度、腾讯等云计算厂商合作，为需求者提供多种算力组合和弹性扩展解决方案，帮助企业和开发者实现研发快速落地。 ，成本显着降低。
目前，APUS已与医疗、网信、制造、电商等多个行业合作伙伴合作，共同打造大规模行业解决方案，利用AI帮助合作伙伴升级硬件基础设施、搭建基础模型平台、创新具体业务应用程序。 。
同时，APUS还持续开放生态，与百度、腾讯云、阿里云等厂商深度合作，构建灵活的产业协作。 例如APUS大模型开放了模型插件，开发者可以自主接入外部模型，通过“模型组”的能力解决复杂的场景需求。
“打造中国大模式”是一件长期正确的事情。 APUS也秉承这个初衷，继续巩固平台能力，训练大型模型向更高水平进行推理和进化。 李涛表示：“我们期待APUS大模型能够在千行百业中发挥基础性作用；也期待更多的开发者加入APUS生态，利用大模型创造更多可行的AI应用。”
本届大会以“数字赋能，智造未来”为主题，聚焦国内开源生态、AI大模型、工业软件赋能等热点话题。 活动包括院士报告、发布仪式、专题报告、签约仪式、名人报告、新闻发布会、结业报告等。除倪光南、沈昌祥外，还有来自联通云、金蝶云、老虎实业等企业的代表云集团受邀发表“科技之声”。
本网站转载其他媒体之作品，意在为公众提供免费服务。如权利所有人拒绝在本网站发布其作品，可与本网站联系，本网站将视情况予以撤除。
Copyright © 2017-2018