大模型的惊艳亮相，迅速在全球产生巨大影响，国内也迎来了激烈的“百模大战”。在8日由中国经济信息社上海总部主办的中经·浦江思享会“智链千行模力赋能”大模型应用及趋势分享沙龙上，与会专家认为，大模型驱动从专用化迈向通用化应用阶段，中国在大模型应用领域更具优势。接下来要加快推进大模型在垂直领域的应用落地，在应用场景上不仅要有“盆景”更要形成大规模应用的“风景”。

　　自2023年起，AI大模型技术在全球爆发，迅速吸引了各界关注的目光，对人类的生产生活方式、认知思维方式、社会治理方式都带来巨大影响，在大国博弈中也扮演着非常重要的角色。

　　中国经济信息社行业洞察系统监测数据显示，截止到今年3月底，我国大模型产业链上中下游的企业数量已经超过了7万多家，近三年来大模型企业数量的年均增长率接近35%，仅今年一季度国内人工智能领域投融资事件达73起，金额超过了90亿元人民币。

　　“随着AI大模型技术爆发，人工智能从专用化全面迈向通用化应用阶段。”中国工业互联网研究院智能化研究所所长顾维玺认为，在应用方面，专用人工智能技术的缺陷与不足在于泛化能力差、多模态学习能力弱、因果关系推理能力弱，通用人工智能改变了专用人工智能的不足。目前中美两国在AI上的博弈“提速升级”，美国AI产业在芯片、学习框架、核心算法等根技术层领先，中国AI产业优势在于场景，可以在互联网、安防、金融等领域快速推广应用。

　　人工智能正成为赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，国内各地正积极推动人工智能大模型产业发展。2023年，上海市率先发布了《上海市推动人工智能大模型创新发展若干措施（2023-2025年）》，目前已经形成全产业链的布局。上海还建设了全国首个大模型创新生态社区“模速空间”，打造大模型的重要试验田和创新孵化器，已经吸引了60多家大模型企业入驻。今年以来，上海已经有24款大模型通过国家备案，居全国第二。

　　据上海市经济和信息化委员会人工智能处朱雨桐介绍，上海市接下来将从四方面推动大模型产业发展：一是着力提升大模型的创新能力；二是提升创新要素供给能力，在算力方面实施智能算力加速计划，对符合条件的主体给予算力补贴；三是推进大模型创新应用，实施大模型示范应用推进计划；四是营造一流创新环境，开展大模型测试评估，加大创新支持力度。

　　目前，大模型技术在国内日趋升温，许多厂商正在积极推进大模型在垂直领域的应用探索。在专家看来，场景应用是发展大模型的关键，中国相对欧美拥有更为广阔的应用市场和发展空间。

　　复旦大学近年来先后推出了对话式大型语言模型“MOSS”和多模态大模型“复旦·眸思”。复旦大学自然语言处理实验室教授张奇认为，“推理能力”是通用人工智能核心，目前GPT4.0在企业端直接端到端使用仍有巨大困难，大部分场景下直接使用只能达到20%至85%的准确率，因此需要对AGI的边界有清晰认知，如何选择场景，才是大模型技术落地的关键。

　　“不要神话和拟人化大模型，大模型在一些场景下会产生巨大价值。”张奇表示，大模型未来发展路径之一就是选择场景做产品，推动行业应用。

　　大模型作为新基建已经进入国家战略，大模型推理是应用产业化落地的关键，在这方面就需要高效构建大模型算力生态，通过云端协同来推动应用落地爆发。

　　上海无问芯穹智能科技有限公司硬件架构负责人曾书霖表示，目前云算力未满足大模型需求，端侧算力效率和经济性不达预期。在此形势下，软硬件全栈协同优化大模型算力迫在眉睫，通过从算法到芯片的全链条优化，能够指数级降低大模型应用成本。

　　针对当前国内大模型产业发展现状，上海产业合作促进中心产业研究院院长王三宁表示，尽管目前大家对中国的算力、人工智能应用与国外仍存在差距而感到焦虑，但对未来还是要充满信心，因为中国有世界上最大的场景、人口和应用空间。中国在大模型场景应用上，未来比欧美将会有更多的爆发点。

　　推动大模型技术的数实融合与产业落地已成为下一步重要发展方向。对业界来说，推动大模型技术发展，不仅仅只是打造一些“盆景”应用，而是要切切实实地能够大规模应用于各种生产生活实际场景中。

　　上海市人工智能行业协会秘书长钟俊浩表示，目前为止，一些人工智能仍处于“发光不发热，叫好没叫座”的状态，对许多人工智能企业来说曙光还在前面。在大模型场景应用方面，上海已经形成了许多的点状应用，不过还没有形成大规模的风景，期望今年四季度或者明年一季度能够找到具有示范性标杆性的大应用场景。

　　商汤科技近日发布了行业首个“云、端、边”全栈大模型产品矩阵，其中包括面向金融、代码、医疗、政务等多领域的边缘产品“商汤企业级大模型一体机”。商汤科技大模型事业群副总裁钱浅莹表示，商汤此次推出的企业级大模型一体机，大幅降低了企业应用大模型的门槛。大模型的落地场景探索需要算法模型、算力和数据的最佳配比平衡以及端到端的闭环，不同成本性能配置的一体机产品形态可以为企业走向大模型应用提供多种选择。

　　为更好推动大模型产业落地，越秀产业基金副总经理、合伙人吴煜认为，一是要从大到小，大模型要真真切切解决小问题，参数算子上百亿、千亿的大块头要收敛到十个、百个精确场景中；二是要从小到大，通过把系统软件、数据库、求解工具、电芯片、光芯片、存算一体等无数小而散的技术与大模型核心内容耦合到一起，形成新质的AI生态，才能共同书写我国人工智能的大篇章。

　　DaoCloud道客联合创始人兼首席技术官郭峰认为，现在已经看到不少企业正在推动大模型的创新尝试，预计未来两三年会有更多关注于大模型场景落地的企业能够胜出。同时，期望接下来能够在模型接口上统一标准，逐渐收敛算力多样性，在数据上能够更开放协同，从而促进大模型产业的高效发展。

　　“去年一整年大模型在医疗、金融、教育、交通、智能制造等多个垂类行业的创新热度非常高，带动了传统产业快速变革和新兴产业迅猛发展。”新华社中国经济信息社副总裁、上海总部总经理季蕾表示，同时也必须要客观地看到，大模型的发展不是一个孤立的技术迭代，而是跨学科跨领域能力的综合体现，大模型的发展仍面临着非常多的挑战，特别是高质量的数据、高端算力算法、大模型训练的系统性支撑等这样一些中外差距的问题。

　　直面产业培育痛点，中国经济信息社上海总部近日上线版（简称行业洞察系统）。该系统依托新华财经国家金融信息平台海量数据资源，将新华社国家高端智库产业研究能力数字化、工具化、场景化，为政府产业规划和招商、金融机构对公拓客等提供从产业研究到企业触达的一站式信息服务。