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北京市首批人工智能行業大模型應用案例發布

6月27日,北京市科委、中關村管委會舉辦北京市人工智能策源地引領推介活動的首期活動——北京市首批人工智能行業大模型應用案例發布會,發布北京市首批10個行業大模型典型應用案例。

率先實現落地應用


(資料圖片)

在過去半年中,以GPT-4為代表的大模型技術引領了新一輪全球人工智能創新熱潮。國內外大模型科研保持高速迭代,各類模型層出不窮,模型性能不斷提升,創新創業蓬勃興起,展現了驚人的演進速度。同時,大模型賦能行業應用正在蓬勃興起,基于大模型的泛化能力和涌現特性,其在越來越多垂直行業場景上,初步展現了驚艷的性能表現和巨大的發展潛力,得到了各行業高度關注,場景驅動成為大模型技術創新的重要模式,有望形成新的產業業態和經濟增長點。

北京市科委、中關村管委會二級巡視員劉航介紹,北京是國內大模型創新基礎最好、人才團隊最集中、研發能力最強、產品迭代最活躍的地區。一大批一線科學家和創業者集聚北京,涌現出文心一言、ChatGLM等一批具有代表性的大模型產品。

科技部新一代人工智能發展研究中心發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示,我國10億參數規模以上的大模型已發布79個,其中北京發布的數量最多共38個,占全國近一半,大模型學者指數、模型開源數量和影響力等指標均位居全國第一。

為進一步落實北京市《加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地實施方案》和《通用人工智能創新發展若干措施》,加快人工智能場景建設相關舉措落地實施,北京市科委、中關村管委會瞄準國家重大戰略、社會民生關切和垂直行業場景需求,把握當前階段大模型技術演進趨勢和行業應用特點,聚焦城市治理、醫療健康、科學研究、智慧金融、智慧生活、智慧城市等重點領域,組織專家凝練并發布現階段技術創新性相對較強、成熟度相對較高、應用前景廣闊的首批10個行業大模型典型應用案例。

典型場景多點開花

據介紹,這10大案例覆均由技術供給方與場景需求方聯合研發,充分展現大模型技術能力,深度結合不同行業需求特點,在幫助行業用戶“降本提質增效”的同時,開發新功能、形成新產品、拓展新應用,推動人工智能技術與行業更加深度融合。

據北京百度網訊科技有限公司百度智能云AI產業資深解決方案架構師許磊介紹,百度集團和國網智能電網研究院有限公司共同開發的基于電力行業NLP大模型的設備運檢知識助手示范應用,在智慧能源領域,基于百度“文心”系列大模型及領先的深度學習、知識圖譜增強等技術,構建了千萬級電力文本樣本庫和電力行業知識圖譜,聯合訓練電力行業NLP大模型,在電力專業分詞、電力營銷敏感實體識別F1指標分別提升9.27%、13.28%,達到92.376%和94.947%,顯著增強了設備及電網運營的自動化、智能化水平。

北京智譜華章科技有限公司CEO張鵬介紹,由北京智譜華章科技有限公司和北京中醫藥大學東方醫院共同開發的數字中醫大模型示范應用,在智慧醫療領域,基于智譜華章高精度千億中英雙語稠密模型“GLM-130B”,面向中醫領域名醫經驗挖掘整理需求,構建數字中醫服務平臺,探索高危肺結節人工智能臨床診療和臨床評價研究等解決方案,實現中醫臨床經驗的智慧化復制新模式。

云知聲智能科技股份有限公司創新事業部副總裁郭凡介紹,由云知聲智能科技股份有限公司和北京友誼醫院共同開發的基于山海大模型的門診病歷生成系統示范應用,在智慧醫療領域,基于云知聲700億參數規模的自研“山?!贝竽P?,結合前端聲音信號處理、聲紋識別、語音識別、語音合成等全棧式智能語音交互技術,預計可提升醫生的電子病歷錄入效率超過400%,節約單個患者問診時間超過40%,提升醫生門診效率超過66%。

其他技術供給方也介紹了應用案例情況,其中包括由中國科學院自動化研究所和中鐵建設集團有限公司共同開發的面向建筑領域多模態行業大模型示范應用,由中關村科學城城市大腦股份有限公司和科大訊飛(北京)有限公司共同開發的自主可控城市大腦大模型示范應用,由北京科學智能研究院和中國航發北京航空材料研究院共同開發的覆蓋元素周期表原子間勢函數預訓練模型示范應用,由第四范式(北京)技術有限公司和北京中關村銀行股份有限公司共同開發的多模態智慧金融大模型示范應用,由毫末智行科技有限公司和長城汽車股份有限公司共同開發的自動駕駛大模型DriveGPT示范應用,由北京銜遠有限公司和北京一輕科技集團有限公司共同開發的面向消費領域的品商大模型示范應用,由北京面壁智能科技有限責任公司和智者四海(北京)技術有限公司共同開發的智能問答大模型示范應用。

據悉,北京市科委、中關村管委會正在持續征集北京市行業大模型典型應用案例和場景需求,編制北京市大模型技術產業創新圖譜,并將適時發布,加強對大模型行業應用的宣傳推廣。鼓勵更多垂直行業用戶積極開放場景,提供行業知識數據,聯合人工智能創新企業共同開展行業大模型技術及應用研發,加速推動技術迭代與產業創新發展。同時從算力、數據、人才、投資等多個方面落地一批支持措施,持續做好大模型相關技術研發和產業培育工作,不斷集聚創新資源,優化產業生態,加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地。

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