國產大模型如雨後春筍般爆發 “具身智能”會否成AI的下一個浪潮？

中國網科技7月17日訊(記者 張潤琪)在過去半年，隨着ChatGPT的火熱出圈，AI大模型在全球掀起一輪開發浪潮，國內的各界大神相繼公開了自家的大模型產品。如今，人們的關注點也不再是“中國何時造出ChatGPT”、“國產大模型能否迎頭趕上”的初級階段，而是國內大模型如何構建自身優勢，未來的AI之路將走向何方？

公開報道顯示，據不完全統計，截至7月初,國內10億級參數規模以上的人工智能大模型已超80個。例如，百度的“文心”系列、阿里雲的“通義”系列、華爲雲的“盤古大模型”、京東雲的“言犀”、商湯的“日日新”、科大訊飛的“星火”、出門問問的“序列猴子”、第四範式的“式說”等產品。AI 大模型興起和快速發展即將推動我們進入第四次工業革命，對互聯網的關鍵技術、架構體系、產業發展、應用模式產生變革性影響。

今年6月份，中國工業互聯網研究院發佈了《通用人工智能大模型工業領域知識問答性能評估報告》，報告聚焦評測人工智能大模型在中文工業領域的知識問答能力，通過選取工業領域典型的八大行業，構建知識測試集，對國內外具有代表性的若干大模型進行評測。同時，報告選取了性能前六名的模型進行公佈，分別是GPT4、GPT3.5、文心一言、ChatGLM、360智腦、天工大模型。

報告結論顯示，當前，通用大模型在工業知識問答領域探索處於初級階段，GPT4仍然是最高水平；國內大模型整體水平與GPT3.5持平，頭部梯隊表現優異，已在部分行業實現趕超。

不過，中國工業互聯網研究院的報告也揭示出通用大模型落地垂直行業的痛點，缺乏特定行業的專業知識。例如，報告提到大模型在處理不同工業知識問答時，表現出較大差異，行業間泛化能力有待加強；互聯網信息量較小的行業，大模型知識問答能力較弱，缺乏該行業針對性訓練和微調等。

這份評估報告通過數據直觀的指出了通用模型雖然像“百科全書”一樣，能夠適用不同的產業土壤，但在某個單項領域的專業性上會有所欠缺。那麼，是不是垂直大模型纔是未來的主戰場呢？還是做通用大模型和做垂類大模型的將走向融合道路？

“通用大模型和行業大模型並不是對立的。”騰訊雲副總裁吳運聲表示，通用大模型是解決一些通用的問題，通用的問題可能是在與行業的結合深度不太緊的情況下。如果需要解決在行業裡面特別深入的問題，還是需要專屬的行業模型。

科大訊飛在接受中國網記者採訪時提到，訊飛星火認知大模型從攻關啓動便已明確“1+N”的體系，其中1是指通用認知大模型，N指的是大模型在教育、醫療、工業、汽車、辦公等各個領域的落地。之所以“1+N”同步進行，一方面是此前訊飛在“N”的行業領域中有較好的業務和場景基礎，第二也是因爲“N”會讓“1”的能力持續迭代進化，所以雙方是互相促進、共同進步的。大模型和專業模型結合，能夠在專業領域和任務上發揮重要作用。

中關村物聯網產業聯盟副秘書長、專精特新企業高質量發展促進工程副主任袁帥告訴中國網記者，未來的發展趨勢可能是通用大模型和垂直大模型的融合，通過在通用模型基礎上增加特定領域的知識和能力來實現更廣泛的應用和更高的性能。

7月13日，京東推出了言犀大模型，京東集團CEO許冉認爲，“大模型真正實現自己的價值，一定是在產業應用中。”於是，京東把大模型與產業相結合的使命押在了言犀上。據介紹，訓練京東言犀大模型的數據庫，由70%通用數據與30%數智供應鏈原生數據組成。這些產業數據和行業know-how，使京東的大模型天然具備“產業基因”。此外，言犀大模型還具備行業泛化能力。

值得一提的是，在AI大模型帶來的智能時代，具身智能領域也加速發展。近日，斯坦福大學李飛飛團隊公佈了“具身智能”的最新成果：VoxPoser，即大模型接入機器人，把複雜指令轉化成具體行動規劃，人類可以隨意地用自然語言給機器人下達指令，機器人也無需額外數據和訓練。

對於具身智能領域的發展前景，360科技有限公司表示，大模型的發展要以人爲本，應該成爲人類的朋友和助手，不是每個人都能成爲指令專家，因此大模型簡單易用、容易上手是一個重要課題。“具身智能”是一個很好的解決方案，爲我們打開了思路。不過還有一個觀點，不一定非要人形機器人，大模型驅動的數字人也可以實現很好的效果，因此360認爲數字人是未來人工智能大模型的最重要的應用入口，和“具身智能”有異曲同工之妙。

實際上，我們可以預見AI將與人類更加緊密地合作和交互，成爲我們日常生活和工作中不可或缺的一部分。但是，我們同樣需要持續關注並引導人工智能的發展，以實現其潛力並解決相關的挑戰，確保人工智能的發展符合人類的價值觀和利益，爲我們帶來更多的福祉。