垂直大模型融入產(chǎn)業(yè)仍要闖三關(guān)
當下,人工智能大模型正從通用走向垂直,成為驅(qū)動產(chǎn)業(yè)變革的核心引擎。這一轉(zhuǎn)變已從實驗室走向?qū)嶋H應(yīng)用場景——垂直大模型正在生產(chǎn)線、服務(wù)柜臺等諸多產(chǎn)業(yè)的方方面面落地生根。
加快垂直大模型的創(chuàng)新突破與深度應(yīng)用,既是推動我國產(chǎn)業(yè)邁向智能化、高端化的關(guān)鍵抓手,也是在全球人工智能競爭格局中搶占戰(zhàn)略制高點的重要突破口。然而,大模型落地之路并非坦途,如何讓技術(shù)深度融入產(chǎn)業(yè)“肌理”,筆者認為,行業(yè)各方仍需破解三大難題。
其一,增加“基礎(chǔ)燃料”高質(zhì)量供給。數(shù)據(jù)是AI應(yīng)用的基礎(chǔ)燃料。當前,我國高質(zhì)量垂類數(shù)據(jù)的供給仍然不足。如中文垂類數(shù)據(jù)在全球數(shù)據(jù)訓練集占比不高,行業(yè)私有數(shù)據(jù)開放度低,部分模型出現(xiàn)“營養(yǎng)不良”。但事實上,我國具有豐富的行業(yè)數(shù)據(jù)與應(yīng)用場景,是發(fā)展垂直大模型的重要基礎(chǔ)。
筆者認為,各地可聯(lián)合頭部企業(yè)、科研機構(gòu)共建垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)共享平臺,通過“數(shù)據(jù)沙箱”實現(xiàn)合規(guī)流通,并增強垂直場景行業(yè)知識與模型適配能力。例如,上?!澳K倏臻g”通過政策優(yōu)先支持,已推動43個備案大模型落地,其“政企研”協(xié)同模式可復制推廣。從“模速空間”聚集400家企業(yè)形成完整產(chǎn)業(yè)鏈,到醫(yī)療、金融等領(lǐng)域涌現(xiàn)的細分場景應(yīng)用,垂直大模型已展現(xiàn)出重塑行業(yè)生態(tài)的潛力。
其二,推動精準化應(yīng)用?是AI轉(zhuǎn)化的重要引擎。參考金融大模型在風險預測中的實踐,以標準化倒逼技術(shù)實用化場景適配仍顯不足?,部分應(yīng)用難以創(chuàng)造應(yīng)有價值。
筆者認為,各地可加快建立行業(yè)專屬評估體系,明確準確性、安全性等硬指標,從而推動垂直大模型在細分應(yīng)用領(lǐng)域精準落地。同時,行業(yè)以場景需求為牽引,摸索聯(lián)合研發(fā)模式,推動AI創(chuàng)新從“功能疊加”轉(zhuǎn)向“業(yè)務(wù)原生”,可以在行業(yè)痛點中培育真正具有變革性的應(yīng)用生態(tài)。
其三,垂直場景中,大量中小金融機構(gòu)因受制于算力成本,仍依賴規(guī)則引擎而非AI模型。筆者認為,行業(yè)應(yīng)當加快?開發(fā)輕量化垂直專用模型?,通過領(lǐng)域知識蒸餾和邊緣計算優(yōu)化,在保證性能的同時大幅降低部署成本。各地也可以根據(jù)自身優(yōu)勢產(chǎn)業(yè),建設(shè)垂直大模型產(chǎn)業(yè)園,整合智算中心資源,為中小企業(yè)提供低成本算力服務(wù)。通過高校驗證、企業(yè)推廣等路徑,率先在農(nóng)業(yè)、汽車等優(yōu)勢領(lǐng)域形成示范項目。
垂直大模型的真正價值,在于以算力推動培育行業(yè)“新質(zhì)生產(chǎn)力”,而唯有聚焦痛點、務(wù)實深耕,方能實現(xiàn)垂直大模型從單點突破到生態(tài)繁榮的跨越。