通過對AI大模型的戰(zhàn)略定位和發(fā)展行業(yè)大模型的關(guān)鍵要素進(jìn)行分析，指出行業(yè)大模型賦能產(chǎn)業(yè)的途徑及實(shí)現(xiàn)落地的對策建議

行業(yè)大模型發(fā)展現(xiàn)狀

AI大模型的戰(zhàn)略定位

隨著人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程的不斷加快，大模型的應(yīng)用場景越來越廣，各行各業(yè)紛紛著手大模型布局。和金融大國的大模型發(fā)展趨勢不同的是，我國作為工業(yè)制造大國，對大模型的未來定位，更偏向于賦能各行業(yè)具體的工作。通過轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)行業(yè)勞動(dòng)模式，創(chuàng)造各行業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力，實(shí)現(xiàn)降本增效，創(chuàng)造更大價(jià)值。因此，我國AI在各行業(yè)垂直大模型領(lǐng)域的最佳落地方式是通過AGI的方式加持各行各業(yè)，即通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)掌握各行業(yè)的專業(yè)知識，使用專業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)工具，結(jié)合海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，完成從局部生產(chǎn)力優(yōu)化到全面生產(chǎn)力升級。特別是在中國社會(huì)老齡化背景下，AI有望優(yōu)化例如礦山、化工等工作環(huán)境艱苦行業(yè)的人力結(jié)構(gòu)資源，提升效率的同時(shí)降低勞動(dòng)中可能存在的人身安全風(fēng)險(xiǎn)。

當(dāng)前，算力已成為新質(zhì)生產(chǎn)力的重要組成部分，各大廠商推出的預(yù)訓(xùn)練大模型參數(shù)越來越大，對AI算力的需求與日俱增。2022年至今算力呈指數(shù)增長，增長速度極快，從算力的增長上側(cè)面也可以看出各行業(yè)對于AI的迫切需求。未來，隨著AI技術(shù)的發(fā)展，模型持續(xù)迭代演進(jìn)，算力需求還會(huì)持續(xù)增長且呈供不應(yīng)求的趨勢。

行業(yè)大模型發(fā)展的關(guān)鍵要素

優(yōu)秀的行業(yè)大模型需要大量參數(shù)、大數(shù)據(jù)、大算力、大能源的支持，OpenAI首席科學(xué)家“大力出奇跡”的觀點(diǎn)也強(qiáng)調(diào)了上述因素的重要性，即認(rèn)為只要模型足夠深、規(guī)模足夠大、數(shù)據(jù)質(zhì)量足夠高，模型效果就更好。

同時(shí)，行業(yè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集已成為大模型產(chǎn)業(yè)成熟的關(guān)鍵點(diǎn)，構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集對于大模型的發(fā)展至關(guān)重要。企業(yè)往往面臨不知道如何使用已有的龐大數(shù)據(jù)，或沒有足夠的數(shù)據(jù)來構(gòu)建訓(xùn)練行業(yè)模型的情況，同時(shí)也沒有“跨界”的專家對這些行業(yè)需求進(jìn)行AI場景化，沒有數(shù)據(jù)標(biāo)注工程師對行業(yè)數(shù)據(jù)按照不同的場景進(jìn)行標(biāo)注。這些問題導(dǎo)致行業(yè)大模型在垂直領(lǐng)域落地第一步的成本極大，令企業(yè)望而卻步。在此，建議可以發(fā)揮各高校在各行業(yè)專業(yè)數(shù)據(jù)積累方面的優(yōu)勢，與高校合作可以降低數(shù)據(jù)標(biāo)注成本并提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時(shí)開設(shè)各行業(yè)“AI＋”的課程，培養(yǎng)“跨界”人才，加強(qiáng)產(chǎn)教融合，優(yōu)化行業(yè)人力資源結(jié)構(gòu)，解決企業(yè)專家斷層、招工難的問題。

政策引領(lǐng)，AI賦能產(chǎn)業(yè)煥新

近年來，國家對人工智能產(chǎn)業(yè)的重視程度不斷提升，出臺(tái)多項(xiàng)政策文件引領(lǐng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。今年2月，國務(wù)院國資委召開“AI賦能產(chǎn)業(yè)煥新”中央企業(yè)人工智能專題推進(jìn)會(huì)，提出要把發(fā)展人工智能放在全局工作中統(tǒng)籌謀劃，深入推進(jìn)產(chǎn)業(yè)煥新、加快布局和發(fā)展智能產(chǎn)業(yè);工信部等6部門印發(fā)《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》，提出“算力＋能源”，搭建能源行業(yè)大模型賦能行業(yè)應(yīng)用場景;浙江省于今年1月發(fā)布人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指導(dǎo)意見，計(jì)劃加快構(gòu)建以杭州市、寧波市為核心，其他地區(qū)特色差異化發(fā)展的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局。

行業(yè)大模型賦能產(chǎn)業(yè)的途徑

實(shí)現(xiàn)行業(yè)大模型的四大關(guān)鍵舉措

由L0基礎(chǔ)大模型發(fā)展為L1行業(yè)大模型，需要通過以下四個(gè)舉措來實(shí)現(xiàn)：一是沉淀行業(yè)知識，擴(kuò)充適配于相應(yīng)領(lǐng)域的知識；二是淬煉行業(yè)技能；三是對話專業(yè)工具，把專業(yè)知識通過大模型對話的方式降低工具使用的門檻；四是保障安全合規(guī)，由大模型評測工程師評估產(chǎn)品效果、產(chǎn)品安全等。

AI行業(yè)大模型落地方法論：“3層8步”

華為依據(jù)自身實(shí)踐，總結(jié)出“3層8步”的行業(yè)大模型落地方法論：第一層是重新定義智能業(yè)務(wù)，第二層是開發(fā)與交付，第三層是持續(xù)運(yùn)營智能應(yīng)用。具體包括明確目標(biāo)、高價(jià)值場景識別、重塑流程、組織變革、數(shù)據(jù)和知識工程、AI建模與發(fā)布、AI融入業(yè)務(wù)應(yīng)用、AI持續(xù)運(yùn)營等八個(gè)步驟。

行業(yè)大模型落地的對策建議

首先，在AI時(shí)代，大模型是算力、能源、人才、數(shù)據(jù)等綜合國家產(chǎn)業(yè)體系的綜合比拼，需要構(gòu)建我國自有的生態(tài)體系。

其次，各行業(yè)的人才、數(shù)據(jù)是構(gòu)建行業(yè)大模型未來競爭力的關(guān)鍵，要針對行業(yè)人才進(jìn)行“跨界”培養(yǎng)，同時(shí)進(jìn)一步構(gòu)建行業(yè)數(shù)據(jù)運(yùn)營體系，解決行業(yè)大模型垂直領(lǐng)域落地第一步的問題。

最后，行業(yè)大模型落地是長期馬拉松，需要堅(jiān)定投入決心，構(gòu)建穩(wěn)定自主可控的開發(fā)底座，降低AI開發(fā)門檻、提升AI應(yīng)用開發(fā)效率，同時(shí)梳理大模型“教育”方法論，構(gòu)建可持續(xù)運(yùn)營、多方參與的數(shù)據(jù)交易體系才能推動(dòng)行業(yè)大模型健康可持續(xù)地發(fā)展。

（作者系華為技術(shù)有限公司EI產(chǎn)品部大模型首席架構(gòu)師，本文由浙江數(shù)字經(jīng)濟(jì)百人會(huì)供稿。）