中國科學院地球化學研究所與阿里云聯合發(fā)布國際首個月球科學多模態(tài)專業(yè)大模型，京東云帶來了代表性的大模型數字人的展示與互動，濟南市選擇大模型產業(yè)鏈打造“大模型創(chuàng)新工廠”，以奇安信、360等為代表的安全廠商帶來了“AI+安全”的行業(yè)大模型產品……

記者在不久前結束的2024中國國際大數據產業(yè)博覽會（下稱“數博會”）上發(fā)現，隨著大數據和人工智能技術融合的不斷演進，行業(yè)大模型繼通用大模型之后，對產業(yè)的滲透率正在提高，大模型對產業(yè)的賦能正在釋放新的經濟增長動力。

打造新質生產力發(fā)展新引擎

展臺上，一臺秀氣的割草機輪胎上還帶著田間泥土，旁邊“海若知農事”的展牌格外顯眼。雙子星通工作人員告訴記者，這臺只需5萬元的機器威力可不小，是他們和浪潮云合作應用海若農業(yè)大模型的成果，1小時可割草5至8畝，比原先人工割草效率提高了幾十倍。

今年的政府工作報告提出“大力推進現代化產業(yè)體系建設，加快發(fā)展新質生產力”。業(yè)界人士認為，作為大數據、算力、算法結合的產物，大數據與智能技術的碰撞使行業(yè)大模型賦予數據要素以全新的“生命力”，催生行業(yè)發(fā)展的新趨勢、新模式，見證數智共生的全新時代。

國家數據局局長劉烈宏表示，當前，數據作為新型生產要素已經深刻融入經濟社會各領域。

中國信息通信研究院云計算與大數據研究所所長何寶宏認為，數據作為第五大生產要素，正在從數據資源演變?yōu)閿祿Y產，其經濟屬性日益凸顯，數字經濟邁向以數據可信流通為核心的數據技術3.0時代，大模型的出現加快了各行各業(yè)的數字化和智能化升級進程，正在推動智能技術產生深刻變革。

在浪潮集團副總經理王洪添看來，人工智能成為發(fā)展新質生產力的重要引擎，大模型作為人工智能產業(yè)的核心，將快速賦能數據要素價值釋放，助力新質生產力加速生成，推動數字經濟高質量發(fā)展。

浪潮云總經理顏亮表示，大模型很容易被比喻成生產力三要素之一的勞動資料中的勞動工具，被工具化，但實際上它有更強的勞動者屬性，新一輪技術變革使機器通過學習發(fā)展到產生一些角色扮演，在一些業(yè)務場景中甚至有獨立角色扮演。新的角色扮演帶來新的分工。這種角色的改變，推動企業(yè)、行業(yè)和政府側向系統智能的方向演進。

從產業(yè)發(fā)展角度看，目前我國人工智能核心產業(yè)規(guī)模已達5000億元，人工智能企業(yè)數量超過4400家，衍生出眾多數字化新質生產力形態(tài)。

行業(yè)大模型應用加速落地

如果說去年通用大模型更為火熱，那么今年大模型產業(yè)應用落地正進一步提速，已覆蓋多個行業(yè)和領域，應用場景不斷拓展，推動產業(yè)升級浪潮，2024年也被視為行業(yè)大模型落地元年。業(yè)界人士認為，行業(yè)大模型是落地“AI+”的最后一公里。

在需求側，各行各業(yè)對大模型的熱衷，凸顯其潛在價值及未來方向的引領性。

在供給側，目前正處于新智能產業(yè)的初級階段，吸引頭部企業(yè)不遺余力涌入，大大促進了整個云和智能的產業(yè)發(fā)展，加速產業(yè)成熟。

本屆數博會上，絕大多數論壇都將大模型在行業(yè)側的應用落地作為重點討論話題，凸顯行業(yè)大模型正在不斷升溫。

顏亮認為，人工智能創(chuàng)新方向在行業(yè)側。他對記者表示，今年是行業(yè)大模型落地元年，整個產業(yè)鏈轉型進入一個關鍵期。去年，市場客戶對行業(yè)大模型的認知比較少，質疑的聲音也很多；今年，大家很少去質疑，而是討論如何去嘗試。很多頭部企業(yè)都是重新入場，或者加大投入權重。他表示，云和大模型實際上都具有重資產、強研發(fā)、長周期的屬性。浪潮云超前布局行業(yè)大模型市場，定位明確，整個投入產出收益相對均衡、相對穩(wěn)定，使企業(yè)保持了良好的盈利狀態(tài)。

今年4月，浪潮云結合云業(yè)務方面的優(yōu)勢，持續(xù)擁抱行業(yè)云服務智能體，通過發(fā)布海若大模型賦能千行百業(yè)。海若大模型聚焦六大行業(yè)市場，現已在60多個城市完成部署，通過學習3000多個行業(yè)數據集，能夠匹配超300個行業(yè)場景，年底有望完成百城計劃。

國際數據公司IDC觀察發(fā)現，通用大模型和行業(yè)大模型生成式AI應用層是當下創(chuàng)新的主體、市場的焦點，生成式AI產業(yè)滲透率逐年提高。從細分賽道看，目前國內行業(yè)大模型主要集中在醫(yī)療、金融、制造、教育等領域。整體來看，各大企業(yè)去年在國內智能建筑、家居、運營商AI產業(yè)投入比較大。未來，教育、無人交通領域值得關注。IDC預計，未來，生成式AI在政府行業(yè)滲透率的增長將非常快，2023年滲透率不到5%，而到2028年在這一領域大部分業(yè)務的滲透率將超過50%。

數據與智能融合仍面臨挑戰(zhàn)

業(yè)界同時認為，無論是基礎大模型，還是行業(yè)生成式AI開發(fā)的范式，仍存在不確定性。

“數據要素與智能技術的融合發(fā)展過程中，仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。”IDC中國區(qū)研究總監(jiān)盧言霞認為，擁抱大模型的最短路徑是需要全面審視重塑數據生態(tài)系統，借數據要素與大模型東風，重構數據平臺基座，讓數據與智能技術成為實現智能化的雙輪驅動因素。對于行業(yè)大模型，在訓練行業(yè)專有數據時，更需要對內部的數據做好治理。

伴隨大數據產業(yè)的發(fā)展，人工智能已經逐漸從以代碼為中心，轉向以數據為中心。“當下，企業(yè)需要通過加強數據治理和增強數據質量，來解決模型輸出效果。”何寶宏指出。

浪潮云首席技術官孫思清認為，行業(yè)數據集是大模型在行業(yè)落地能夠給業(yè)務帶來價值的關鍵因素。一個高質量的行業(yè)數據對于行業(yè)落地的作用很重要，而中國缺少高質量的數據。隨著政策和法規(guī)的完善，在形成商業(yè)閉環(huán)的情況下，有望得到更多高質量數據。

在顏亮看來，未來行業(yè)大模型落地做大的挑戰(zhàn)是跨越技術和業(yè)務結合的鴻溝，提高兩者的結合度。這個挑戰(zhàn)會持續(xù)存在，在不同行業(yè)里有不同的表現形式或者不同的鴻溝的深度。此外，面向智能和業(yè)務場景的整體集成，也考驗企業(yè)對這個行業(yè)的業(yè)務認知能力和整合集成能力。任何一家技術企業(yè)都不可能具備所有業(yè)務知識，讓行業(yè)伙伴一起進入生態(tài)運營，才能形成解決困難的能力。

“一年時間，各行各業(yè)的系統智能建設就會初見成果。”顏亮表示。（記者 周武英）