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AI產(chǎn)業(yè)邁入規(guī)?;瘧眯码A段

  今年以來,人工智能行業(yè)不斷上演“神仙打架”,新模型層出不窮。在日前召開的2025上海世界移動通信大會開幕式上,國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室副主任王京濤介紹,截至目前,中國已經(jīng)有433款大模型完成備案,上線提供服務。專家認為,大模型備案數(shù)量激增印證了我國大模型研發(fā)能力的躍升,為我國數(shù)據(jù)要素與產(chǎn)業(yè)場景深度融合打下了堅實基礎,推動我國人工智能產(chǎn)業(yè)邁入規(guī)?;瘧眯码A段。

  “我國人工智能大模型發(fā)展形成了比較完整的大模型產(chǎn)業(yè)體系,創(chuàng)新能力不斷增強?!北本┦猩鐣茖W院經(jīng)濟研究所副所長、研究員鄧麗姝稱,我國形成了涵蓋基礎層、模型層、應用層的大模型產(chǎn)業(yè)布局,貫通基礎研究、技術創(chuàng)新、商業(yè)應用的大模型創(chuàng)新鏈,創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈實現(xiàn)融合發(fā)展。在通用大模型和行業(yè)大模型方面,形成了豐富完備的產(chǎn)品矩陣,在金融、政務、醫(yī)療等領域廣泛應用。

  與此同時,人工智能大模型也初步形成了差異化競爭優(yōu)勢,自主創(chuàng)新生態(tài)不斷完善。我國大模型低成本高效能的特質(zhì)疊加開源戰(zhàn)略,推動大模型向普惠性融合創(chuàng)新基礎設施轉化,暢通了人工智能技術應用落地的“最后一公里”,有力促進大模型向生產(chǎn)端、服務端、消費端應用滲透,提升了中小企業(yè)的應用率。

  “在人工智能、大數(shù)據(jù)等新一輪科技變革中,數(shù)量眾多的互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)推動科技創(chuàng)新走向前沿,展現(xiàn)了強勁的競爭力?!敝醒朦h校(國家行政學院)經(jīng)濟學教研部政府經(jīng)濟管理教研室副主任、教授汪彬說。

  隨著我國人工智能大模型廣泛深入滲透,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型向產(chǎn)業(yè)智能化、融合化、生態(tài)化加速躍升。在工業(yè)領域,制造業(yè)企業(yè)利用人工智能大模型基于訂單、物流、庫存等多源數(shù)據(jù)預測需求波動,有效縮短產(chǎn)品庫存周期,大大節(jié)約了成本。在農(nóng)業(yè)領域,AI大模型結合衛(wèi)星遙感、氣象數(shù)據(jù)和種植經(jīng)驗,為農(nóng)戶提供農(nóng)作物全生命周期指導,提升農(nóng)作物產(chǎn)量。在服務業(yè)領域,人工智能大模型在金融、政務、醫(yī)療等領域廣泛應用,重構生產(chǎn)力體系,成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的知識引擎。

  “人工智能大模型讓數(shù)據(jù)使用能力大幅提升?!北本┦锌茖W技術研究院創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略所研究員王凱介紹,“此前很多領域都面臨大量的數(shù)據(jù)集合在眼前,卻很難切入分析的問題。人工智能技術切入后,不僅是數(shù)據(jù)分析,更是一種新知識的產(chǎn)生。因為這種分析是系統(tǒng)的、深入的、全面的、交叉的、關聯(lián)的。”

  開源成為我國人工智能大模型發(fā)展的重要模式。鄧麗姝表示,越來越多的我國人工智能頭部企業(yè)選擇開源模式,一方面,極大推動了基座大模型的創(chuàng)新生態(tài)培育,促進形成“技術—數(shù)據(jù)—場景”的循環(huán)迭代創(chuàng)新路徑;另一方面,打破了技術壟斷,匯聚了越來越多的創(chuàng)新主體,共同開展創(chuàng)新迭代。中小企業(yè)和開發(fā)者能夠便捷運用優(yōu)質(zhì)模型進行定制和微調(diào),加速了大模型創(chuàng)新應用與擴散。

  場景創(chuàng)新促進大模型落地應用向縱深推進。我國門類齊全的制造業(yè)數(shù)字化、智能化轉型升級,為大模型深度創(chuàng)新應用提供了精深場景支撐;智慧制造、智慧醫(yī)療、智慧交通等未來產(chǎn)業(yè)在多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、跨領域場景融合、高水平智能迭代等方面的復雜場景需求,反向拉動大模型進行高精度、高水平的迭代升級。

  汪彬認為,我國憑借多年來的技術積累,已經(jīng)從應用端逐步向底層技術進行突破,尤其是各種外部環(huán)境壓力,倒逼加快實現(xiàn)科技自立自強,這在人工智能大模型領域體現(xiàn)得特別充分。今后,企業(yè)將越來越注重底層技術開發(fā)和基礎研究,為人工智能的進一步發(fā)展打下堅實基礎。


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