這兩天，在上海世博展覽館內人頭攢動，數字人主播、聊天機器人、AI明信片、AI作畫寫詩生成視頻……這些應用讓人們真切感受到了人工智能技術正逐步滲透進我們的生活?！皫臀易鲆环萑ピ颇下眯械墓ヂ浴薄皫臀覍懸皇卓淇淅掀诺脑姟薄敖o我沖杯咖啡”……展館內，人們對展臺的各種應用提出各式各樣的要求并且都得到了人工智能的準確回應，人與人工智能的互動多元起來也更加順暢了。

商湯科技展臺前人們正在體驗大模型應用。科技日報記者 王春 攝

7月6日-8日世界人工智能大會（WAIC）舉辦期間，大模型相關話題無疑是本屆大會最熱的焦點。展示的國內外大模型多達30余款，基礎應用大模型垂直領域的頂尖產品幾乎悉數到場。為此，華為輪值董事長胡厚崑不禁感慨，今年大會與往屆相比，最大的不同就是ChatGPT的出現，把人工智能推到了一個新的風口。

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大模型加速人工智能產業應用

在今年WAIC大會上，生成式AI成為各家互聯網科技公司競逐的新領域?！霸谛腔鸫竽Ｐ图映窒?，訊飛AI學習機像老師一樣批改作文，進行實景對話，像口語老師一樣陪練，并進行實時口語糾錯……”在科大訊飛展臺，工作人員展示著訊飛星火大模型在教育場景的應用成果?！坝嶏w正依托自主可控的大模型訓練基座，推動大模型持續進化，讓大模型賦能千行百業?！笨拼笥嶏w相關負責人表示。

今年3月，作為國內AI領域的代表企業之一，百度發布大語言模型“文心一言”，成為我國首個類ChatGPT產品。在此次人工智能大會上，百度帶來了與文心一言同款的AIGC大模型文心一格既能為畫師、設計師等視覺內容創作者啟發靈感，輔助藝術創作，又能為媒體、作者等文字內容創作者提供高質量、高效率的配圖，被作為本屆大會的“九大鎮館之寶”之一。

業界首個AI蛋白質生成大模型“達爾文”7月7日在WAIC上正式亮相。該大模型通過學習千億級多模態大數據，可實現多模態定向生成，單模型就能滿足序列生成、結構預測、功能預測、從頭設計等蛋白質生成全流程需求，解決產業應用所需的特定功能蛋白質生成難題，并在真實的產業環境中評估效果與價值。該模型研發領軍人，清華大學智能產業研究院卓越訪問教授、分子之心創始人許錦波表示，AI蛋白質生成大模型瞄準創新藥設計、合成生物學等真實產業應用需求，將用一個模型滿足蛋白質生成全流程需求，未來大分子藥、新生物材料等蛋白質設計可實現“一鍵定制”。

百度展臺前人們正在體驗大模型應用?？萍既請笥浾?王春 攝

隨著國內“百模大戰”的涌現，垂直行業大模型也會面臨更嚴峻的競爭。會上，蜜度發布了首個支持國產化軟硬件運行環境的知識問答與內容生成大語言模型——蜜巢。據介紹，該模型以數千億高質量中文多模態數據訓練為基礎打造，不僅能夠實現“千文千面，千人千面”的定制化內容生成，同時基于華為昇騰昇思AI生態，打造政府與企業的“專屬”大模型。

“通用大模型的研究，是為了讓不具備模型構建能力的企業能夠享受到大模型帶來的便利，更適合實力更強的頭部企業去做，行業龍頭公司則更適合去聚焦行業，去做垂直行業大模型?！泵鄱仁紫夹g官劉益東表示，目前，蜜巢系列行業大模型已逐步嘗試部署在政務、媒體等內容生產強需求場景當中。

發展大模型還需夯實底層基礎

百“?！惫采偌覡庿Q下，人工智能產業需要一步一個腳印、踏踏實實發展，夯實底層基礎。

WAIC大會上，百度、華為、阿里等企業被工信部中國電子技術標準化研究院授予“國家人工智能標準化總體組大模型專題組”組長單位，積極推動大模型國家標準體系建設，助力中國大模型產業發展。

7月7日WAIC大會期間，阿里巴巴、商湯科技都推出了最新的大模型版本。阿里云公布了新的AI繪畫創作大模型通義萬相，將大模型的模態從文本和語音延伸到圖像，逐步向多模態模型靠近。該模型可輔助人類進行圖片創作，未來可應用于藝術設計、電商、游戲和文創等應用場景。

據悉，通義萬相是阿里在大模型領域苦練內功多年的產物，其基于阿里研發的組合式生成模型Composer。在去年的世界人工智能大會上，阿里云“通義”大模型系列首次亮相，在此之后，通義千問、通義聽悟等模型和產品相繼推出。目前，阿里云大模型正逐步走向千行百業，已有超過30萬企業申請測試通義千問，通義聽悟累計用戶數達到36萬?！岸嗄B是大模型演進的必然路徑，我們希望用不同模態的能力服務千行百業，幫助企業全面擁抱智能化時代?！卑⒗镌浦悄芗瘓FCTO周靖人表示。

阿里云AI繪畫創作大模型通義萬相亮相。（大會主辦方供圖）

商湯科技也在WAIC上升級了“商湯日日新SenseNova”大模型，不僅在模型參數方面有了很大的提升，而且多模態能力也有了進一步突破。商湯表示，希望通過“大模型+大裝置”推動AI基礎設施能力的躍進提升。

大模型的突破掀起了人工智能的新一輪技術革命，隨之而來的是產業需求呈現爆炸式增長，全新的應用場景和應用模式正迅速涌現。商湯科技董事長兼CEO徐立在人工智能論壇上表示：“商湯不僅要打造通用能力更加強大的基礎模型，也將進一步高效融合不同垂直領域的專業知識，構建更懂行業、更具專長的專業大模型，從根本上降低大模型的下游應用成本和門檻?！?/p>

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