国产大模型加速赋能产业发展

今年以来，我国人工智能大模型加快发展，产业化应用落地提速。据不完全统计，国产大模型数量目前已超过200个，覆盖多个行业领域，应用场景不断拓展。国家互联网信息办公室最新公布的数据显示，截至今年3月，我国共有117个生成式人工智能服务完成备案。

坚持应用导向

建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力，涌现出一批具有行业影响力的大模型应用，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。

当前，我国大模型进入发展加速期，在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展。在产学研各方共同推动下，我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力，涌现出一批具有行业影响力的大模型应用，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。

我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径：一是打造跨行业通用化人工智能能力平台，即通用大模型，其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透；一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型，发挥其领域纵深优势，提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。

我国超大规模市场优势与新技术应用的交互叠加，在数字经济等领域带来更多的发展机会；更多创新主体通过市场竞争的形式推动创新，为技术和工程化提供更多的应用场景。

聚焦用户需求

陆续推出搭载大模型的消费电子和智能终端产品，大模型有望来到更多用户身边，成为工作生活的“好帮手”

目前的人工智能大模型按照部署方式进行划分，主要分为云侧大模型和端侧大模型。与云侧大模型主要面向产业化应用需求不同，端侧大模型主要服务于个人用户。今年以来，国内厂商陆续推出搭载大模型的消费电子和智能终端产品，大模型有望来到更多用户身边，成为工作生活的“好帮手”。

前不久，联想集团发布了配备人工智能助理的个人电脑产品。通过本地部署的个人大模型，人工智能助理不仅能与用户交互，还能从这些交互中总结经验并进行自我完善。比如，它能够通过个人的旅行记录、购物偏好这些信息，更好地进行推理，甚至可以根据用户的思维模式和行为频率去预测任务，并主动提出建议，寻找解决方案。

加快补齐短板

进一步加强资源与研发力量的统筹，强化大模型在发展中的场景牵引作用，实现大模型技术的高质量应用突破

移动应用发达、数据资源丰富、应用场景多元、人工智能产业链完整度高……产业化应用已成为我国人工智能产业的重要优势之一，也是推动人工智能加快发展的关键。

大模型的技术潜力与市场空间巨大，但技术门槛高、开发复杂、成本较高，与产业场景的深度融合离不开平台工具支撑。

当前，我国大模型发展存在一定挑战，如算力存在瓶颈、高质量的训练数据集仍需扩展、标志性应用尚未出现等。

大模型创造新价值、适应新产业、催生新动能，是加快发展新质生产力的关键要素。面向未来，我国需进一步加强资源与研发力量的统筹，强化大模型在发展中的场景牵引作用，实现大模型技术的高质量应用突破，驱动经济社会高质量发展。

来源：人民网