2024年，關(guān)于大模型的討論從未停歇，國內(nèi)大模型市場進入到新階段，大模型落地情況到底如何？AI+應(yīng)用有哪些新場景、新變化？近日，百度集團副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心副主任吳甜做客CCTV-2《對話》節(jié)目，從技術(shù)發(fā)展及產(chǎn)業(yè)實踐角度分享了當(dāng)前以大模型為代表的人工智能技術(shù)發(fā)展及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的最新進展。

當(dāng)下，人工智能的技術(shù)和應(yīng)用受到了全球關(guān)注。在節(jié)目上，中國科學(xué)院院士何積豐、開源鴻蒙項目群技術(shù)指導(dǎo)委員會主席、上海交通大學(xué)特聘教授陳海波與百度、騰訊、Minimax企業(yè)代表圍繞AI技術(shù)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)落地等話題展開討論。

百度集團副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心副主任吳甜做客CCTV-2《對話》節(jié)目

從大模型技術(shù)來看，吳甜認(rèn)為，模型的幻覺與創(chuàng)造力一體兩面，在創(chuàng)意需求高的場景下，大模型強大的創(chuàng)造力無疑是優(yōu)勢；但在與行業(yè)實際問題相結(jié)合時，則需模型展現(xiàn)出更強的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，以確保可以解決任務(wù)問題。技術(shù)上，抑制模型產(chǎn)生幻覺，主要有兩方面：一方面是優(yōu)化基礎(chǔ)模型，力求從根本上降低幻覺出現(xiàn)的頻次及其嚴(yán)重度；另一方面，在模型應(yīng)用中，通過引入檢索增強、智能體等技術(shù)或機制，有效提升模型對事實的遵循。

根據(jù)中國信通院《全球數(shù)字經(jīng)濟白皮書（2024年）》，目前全球人工智能大模型共1328個，中國占比達到36%。隨著技術(shù)的快速演進，大模型發(fā)展日新月異，已經(jīng)從去年的“百模大戰(zhàn)”，到了當(dāng)下“拼落地”“拼應(yīng)用”的階段。對此，吳甜指出，從增速角度來說，大模型應(yīng)用場景在非?？焖俚匕l(fā)展，她現(xiàn)場分享了一組數(shù)據(jù)，百度文心大模型日調(diào)用量超過15億，對比今年5月2億的日調(diào)用量，半年時間達到了原來的7.5倍，對比一年前5千萬的日調(diào)用量，達到了30倍。

此外，公開數(shù)據(jù)顯示，目前飛槳文心開發(fā)者數(shù)量已達1808萬，服務(wù)了43萬家企業(yè)，創(chuàng)建了101萬個模型。從數(shù)據(jù)的規(guī)模上來說，可以看到文心大模型發(fā)展增速很快，展現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用潛力。

吳甜進一步表示，盡管大模型應(yīng)用已經(jīng)初具規(guī)模，但最后真的落地到各個場景，仍需要進一步地開發(fā)與完善。從發(fā)展階段上來說，大量場景還處于量變的積累階段。這個過程中，我們觀察到，AI技術(shù)和大模型的使用方式，正在從個別場景點的提效，逐步擴展到業(yè)務(wù)流程的改進和優(yōu)化。當(dāng)這種由點及線、由線及面、由面及體的系統(tǒng)性過程得以實現(xiàn)后，質(zhì)變就會到來。

那么，大模型落地產(chǎn)業(yè)到底是“最后一公里”還是“最后一百公里”？吳甜認(rèn)為，這取決于行業(yè)自身的數(shù)字化根基及業(yè)務(wù)面向數(shù)字化的的抽象程度。例如，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)產(chǎn)品應(yīng)用與AI技術(shù)收益貼合緊密，或許半公里即達；金融等行業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)較高，主要需解決系統(tǒng)對接與部署，可以稱為一公里。相比之下，農(nóng)業(yè)等行業(yè)的數(shù)字化基礎(chǔ)相對薄一些，需要解決的問題更為復(fù)雜和多樣，其大規(guī)模落地可能是幾十公里到百公里的距離。

在探討人工智能賦能千行百業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)時，吳甜剖析了當(dāng)前存在的兩大主要難題。她表示，一方面，需要挖掘具體的、基于真實場景的真實需求。過去幾年，盡管人工智能與各類場景結(jié)合的應(yīng)用層出不窮，但較多未觸及到場景中的關(guān)鍵問題。這些應(yīng)用，還未能發(fā)揮出人工智能深度使用的最大價值。為破解這一難題，百度設(shè)立了AICA人才培養(yǎng)項目，并已經(jīng)持續(xù)6年，今年進行到第八期。該項目的核心目標(biāo)，就是培養(yǎng)既懂業(yè)務(wù)又精通AI技術(shù)的人才，幫助他們能更好地結(jié)合AI技術(shù)解決場景問題。另一方面，專業(yè)數(shù)據(jù)的缺乏也是人工智能深入應(yīng)用目前的重要制約因素。重點是那些能體現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯理解的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在自然數(shù)據(jù)中稀缺，卻對提升模型在真實場景中完成復(fù)雜任務(wù)的能力極為關(guān)鍵，是行業(yè)應(yīng)用真正所需要的。建設(shè)這些數(shù)據(jù)，需要社會各界一起努力，為人工智能的廣泛應(yīng)用提供支撐。

此外，算力問題也是人工智能中不可忽視的一環(huán)。吳甜坦言，隨著模型規(guī)模的擴大，算力需求也隨之激增。要更有效利用大規(guī)模算力，需集約化建設(shè)并優(yōu)化調(diào)度，提高使用率。百度通過深度學(xué)習(xí)平臺飛槳和文心大模型的聯(lián)合優(yōu)化，訓(xùn)練效率提升5.1倍，推理效率提升125倍，并將繼續(xù)優(yōu)化。同時，算力應(yīng)多元化，尤其在大量推理和場景化訓(xùn)練中，這有助于降低成本、提高效率。百度持續(xù)積極開展硬件統(tǒng)一適配工作，飛槳已支持超過60個芯片系列，為算力的多元化提供了有力保障。

當(dāng)下，國內(nèi)大模型市場從“百模大戰(zhàn)”到“大浪淘沙”，從拼參數(shù)到拼落地、拼應(yīng)用的新階段，各行各業(yè)都在依據(jù)自有的場景和特有經(jīng)驗、規(guī)范、數(shù)據(jù)等進行大模型落地的產(chǎn)業(yè)實踐，形成了龐大的應(yīng)用生態(tài)。

有分析認(rèn)為，2025年大模型將進一步發(fā)展，其理解、生成和交互能力將達到新高度，各行業(yè)也將加速與大模型的應(yīng)用與融合。預(yù)計到2025年，大模型應(yīng)用將加速滲透到多個垂直行業(yè)，形成更加成熟的行業(yè)解決方案。大模型將對社會、經(jīng)濟和技術(shù)領(lǐng)域帶來更加深刻的變革。