今年WAIC最熱門(mén)的話(huà)題之一，就是如何讓大模型應用落地。這本身不難理解：國內外大模型不能局限于“聊天”?；谥悄芙换?，它本身就是一種提升生產(chǎn)效率的工具。任何大模型，未來(lái)最終都要落地于具體的行業(yè)應用，提高生產(chǎn)力；在大模型競爭中，中國和其他國家相比各有千秋，雖然存在差距，但中國行業(yè)多、發(fā)展成熟，這或許是一個(gè)可以“超車(chē)”的機會(huì )。

從數據來(lái)看，在算力等方面，中國未必就處于劣勢。

中國工程院院士鄔賀銓曾指出，按2022年年底的數據，美國占全球算力36%，中國占31%，單看算力總規模，中國與美國確實(shí)有差距，但差距并不大；若以GPU和NPU為主的智能算力規模來(lái)看，2021年美國智算規模占全球智算總規模15%，中國占26%。

但差距依然值得重視，例如深度學(xué)習框架還需要經(jīng)受考驗、繼續打磨；例如生成式AI拓展到產(chǎn)業(yè)應用，需要將多個(gè)大模型高效融合，由此帶來(lái)很多問(wèn)題；例如大模型需要海量數據訓練，但目前中文可供訓練的語(yǔ)料挖掘還不足；例如大模型訓練所依賴(lài)的英偉達A100芯片，被限制向中國出口……中國依然面臨眾多挑戰。

在新一輪全球人工智能競賽中，大模型本身確實(shí)是必啃的“硬仗”。但中國其實(shí)有一個(gè)出“奇兵”的機會(huì )。

數據、算力和“鈔能力”對大模型而言缺一不可，但大模型的發(fā)展同樣離不開(kāi)“場(chǎng)景”。本質(zhì)上，大模型改變的是人類(lèi)獲取信息和服務(wù)的方式。它不僅需要滿(mǎn)足信息匹配的需求，更要讓AI精準地理解人類(lèi)的用途，精準地完成人類(lèi)交付的任務(wù)?！熬珳省?，就基于對場(chǎng)景的理解。

在WAIC大會(huì )上，京東探索研究院院長(cháng)、京東科技智能服務(wù)與產(chǎn)品部總裁何曉冬表示，伴隨著(zhù)大模型的出現，世界未來(lái)必然會(huì )走向智能交互時(shí)代，讓機器更好地幫助我們完成專(zhuān)業(yè)域、更廣泛的任務(wù)。何曉冬表示，訓練好大模型就需要場(chǎng)景，“場(chǎng)景和數據是這個(gè)時(shí)代訓練大模型的抓手?！?/p>

或許這會(huì )是中國的機遇所在。

拿工業(yè)來(lái)說(shuō)，中國擁有41個(gè)工業(yè)大類(lèi)、207個(gè)工業(yè)中類(lèi)、666個(gè)工業(yè)小類(lèi)，是全世界唯一擁有聯(lián)合國產(chǎn)業(yè)分類(lèi)中所列全部工業(yè)門(mén)類(lèi)的國家；在互聯(lián)網(wǎng)方面，中國有大量電商、社交、搜索領(lǐng)域的企業(yè)，擁有成熟經(jīng)驗和龐大數據，大模型和這些行業(yè)、場(chǎng)景的結合，或許會(huì )帶來(lái)大量機遇。

例如電商。網(wǎng)經(jīng)社此前發(fā)布的《2022年度中國電子商務(wù)市場(chǎng)數據報告》顯示，2022年國內網(wǎng)絡(luò )零售市場(chǎng)交易規模達137853億元；中國網(wǎng)絡(luò )零售用戶(hù)規模達8.45億人，占網(wǎng)民整體的79.2%。這個(gè)“大場(chǎng)景”下涌現了直播、社交、美妝、母嬰等“子場(chǎng)景”，電商、物流、客服……它們都可能成為大模型應用落地的入口。