大模型-零帕网

近年来，深度学习技术取得了突破性进展，大模型作为其中的典型代表，已经在自然语言处理、图像处理、多模态应用等领域取得了令人瞩目的成果，为经济社会发展带来新机遇。但随着大模型应用规模扩大、应用场景拓展，其风险问题也逐渐凸显，如安全漏洞、隐私泄露、易受攻击、偏见歧视、侵权滥用等，如何有效防范治理大模型风险、推动大模型可信落地引起社会各界高度关注。

自 1956 年人工智能在达特茅斯会议上被提出，人工智能领域的学者一直致力于提升算法的通用性能力，即希望人工智能方法能够像人类一样，快速灵活地适应各种实际应用问题，提升人类社会的生产效率。然而，在人工智能发展的前半个世纪，学者们始终没有找到合适的方法论，而包括符号计算、专家系统等精心设计的模型，都只能用于少数限定场景，无法拓展到以计算机视觉、自然语言处理为代表的复杂系统中去。

在2021 TESLA AI DAY将引入Transformer进行大规模的无监督学习。2022年后国内公司跟进。特斯拉从安装在汽车周围的八个摄像头的视频中用传统的ResNet提取图像特征，并使用Transformer、CNN、3D卷积中的一种或者多种组合完成跨时间的图像融合，实现基于2D图像形成具有3D信息输出。毫末智行的AI团队正在逐步将基于Transformer的感知算法应用到实际的道路感知问题，如车道线检测、障碍物检测、可行驶区域分割、红绿灯检测&识别、道路交通标志检测、点云检测

当前，随着人工智能技术的不断发展，深度学习模型的规模逐渐增大，性能显著提升，各行各业迎来了新的发展机遇。通用大模型作为通用技术基座，在多个任务和领域上均表现出较好的性能，但由于缺乏专业知识与行业数据，并不能精准解决某个行业或企业的特定需求和问题，而且通用大模型的构建和训练成本通常很高，难以实现商用。为更好解决特定行业问题，行业大模型应运而生。行业大模型可满足特定场景需求，更好地为行业提供优质的服务，促进行业智能化转型升级。

安防后端起家，广业务矩阵转型以视频为核心的智慧物联领军人。大华股份成立于 2001 年，早期布局后端产品；2008 年从后端存储类产品向前端摄像机等产品转型。2011 年前后踏入视频监控高清化的技术浪潮，2021 年提出 DahuaThink 战略，主业正式转型为以视频为核心的智慧物联。

公司是行业领先的人工智能软件公司。公司前瞻性投资并运营国内最大的 AI 专用基础设施 SenseCore 大装置，助其在 AI 2.0转型升级中赢得算力先发优势，并已在基座大模型研发和生成式AI 应用方面取得显著成果。“日日新”体系基座大模型InternLM-123B、InternLM-20B 近期发布，评测成绩达到业界领先水平，有望成为支撑下游行业模型和应用开发的基础平台；生成式 AI 产品族商量、秒画、如影等各具特色、使用场景广泛。在首批获得监管备案后，公司的基座大模型和生成式 AI 应用将

以ChatGPT为代表的AI大模型技术席卷全球，不仅将人工智能推向新的拐点，也让更多人注意到了其底层技术——生成式人工智能（AIGC）。AIGC时代，大模型作为基础设施，将为千行百业赋能，场景广阔，潜力无限。具体到保险行业，AIGC有望在保险产品设计、精算、营销、运营、客服等全链路环节提供深度的技术加持，推动行业提升效能，实现高质量发展的同时，进一步提升普惠金融服务的广度与深度，为中国消费者提供更智能、更便捷、更有温度的保险产品与服务。

人形机器人的特点在于通用性和泛化能力，远期可以替代人类完成多项任务。而大模型具有庞大的先验知识库与强大的通识理解能力，可以满足人形机器人通用性的场景要求和技能要求，不再仅限于完成某一类特定工作，而是进一步完成多类型任务。在机器人大模型上，思维链可以帮助机器人拆分与分解一件事件如何完成，先解码出计划的步骤，再解码需要完成任务需要输出的动作。

全球AI市场预计将于2030年达到1万亿美元，并且全球超过15%的GDP将由AI驱动；AI在各垂直领域的应用渗透率也将继续提升。

从大模型到智能体，AI Agent(智能体)爆发元年，点燃新一轮创新周期。目前的 AI 工具大多都是 bot(机器人)，包括以 ChatGPT 为代表的 LLM(大语言模型)，都仅是一个应用程序，只有当用户输入特定内容时才会被动反馈。而 AI 助手的下一程，将关注 AI Agent 的构建，以 LLM 或多模态模型为核心，具备跨应用、主动、自我升级等特征，成为用户的全能助手。例如联想推出AI Twin，AI Twin 将建立本地知识库，预测用户的任务和提供自主解决方案，让设备成为用户的数字延伸。

人工智能奇点将近，引爆AIGC商业变现。GPT产品的更迭标志着人工智能进入了新的发展阶段，模型技术、参数、训练数据、训练方法的演化融合方面取得了实质突破，促进数字内容供给的繁荣发展，加速推进AIGC商业化进程，掀起“用户-数据-效果”的飞轮效应。随着GPT逐渐从主题炒作阶段转向产品落地阶段，从纯技术衍生的轻量工具产品转向有具体落地场景的深度产品，有望在游戏、虚拟人、办公、电商、影视传媒等数字化程度高、内容需求丰富的行业率先商业化落地，行业内赢家将展露头角。

大模型作为人工智能发展脉络中的里程碑，引发了新一轮的科技创新浪潮，其以强大的计算能力和深度学习技术，极大地提高了内容生产效率，促进内容生产方式颠覆式变革。各行各业纷纷布局大模型应用，把握智能化发展的机遇。然而，大模型也面临隐私泄露、侵犯第三方权益以及违背伦理等潜在风险，引发了社会各界的关注和担忧。随着大模型的广泛应用，加快完善大模型的立法监管以确保大模型的应用与发展符合伦理道德和社会价值观，推动人工智能科技的健康发展变得迫在眉睫。