大模型正在加速上车。中国信息通信研究院此前还发布了国内首个汽车大模型标准,主要涵盖三个能力域。
大模型技术正在快速发展,并在不同领域取得显著进展。如在设计领域,近日消息,腾讯混元大模型文生图已经深度应用在B端和C端,此外,腾讯混元大模型还可以做图生视频、视频生视频等,为设计领域带来了更多可能性。
当下,工业AI大模型,正在重构制造业,不仅大幅缩短工业制造生产周期,有效降低生产成本消耗,还能推动制造业柔性化发展,实现解决方案在不同场景中的快速适配。
大语言模型(LLM)或生成式AI,已经成为近两年最为火爆的高科技概念,在信息化、数字化领域,更是无人不知,无人不谈。客服助手、知识查询、文生图片、文生文章等应用正在普及,而文生视频、数字人等较为高端的应用也已深入人心。
相关机构分析显示,中国全闪存储市场2023年前三季度实现同比4.0%增长。随着人工智能、大数据等技术的应用,高性能、高IOPS等场景大量出现,以及节能减排的要求,像金融、制造等行业对于全闪存储需求将持续旺盛。
未来随着AI大模型向多模态方向进化发展,还可能实现语音、视频等层面的交互,甚至是设备与环境之间的交互,届时将打破工业机器人的应用边界,让其走进更多的工业场景。
近几年,工业数字化转型是当前工业发展的重要趋势,随着人工智能技术的不断发展,大模型的应用场景和效果也将不断得到拓展和提升,而大模型作为一种具有强大预测和决策能力的模型,能够为工业数字化转型提供有力支持。
为了确保大模型能够充分发挥其效用,必须将其与适宜的终端设备进行整合,犹如大脑与手脚的协同工作。
应用工业大模型可以大幅提升生产效率、节约研发成本、优化资源配置,但就目前发展来看,工业大模型要落地,扔面临数据质量和可靠性、模型的复杂性和解释性、算力成本高、行业知识不足、应用场景受限、成本和几乎壁垒等诸多难题。
数据质量和隐私问题也是大模型商业化过程中不可忽视的难题。在收集、存储和处理海量数据的过程中,必须建立健全的数据安全体系,确保用户隐私得到充分保护。
IDC预计,全球AI计算市场规模将从2022年的195亿美元增长到2026年的346.6亿美元,其中GenAI计算市场规模将从2022年的8.2亿美元增长到2026年的109.9亿美元。
人工智能大模型的“车轮”仍将滚滚向前。着眼未来,我们既要在前沿技术上对标领先水平,也要推动大模型应用快速落地,实现产业生态的竞争优势,才能有望缩小差距甚至实现换道超车。