在人类探索宇宙的征程中，人工智能对海量数据的深度挖掘、分析能力，已成为重要技术；在分子生物学和遗传学中，人工智能正在改变蛋白质折叠预测、新型药物快速研发、基因测序和分析；在化学中，人工智能使得一个世纪完成的元素周期表在几个小时内重构……

“目前，以GPT-3、Switch Transformer为代表，布局大模型已成为世界性趋势。未来，人工智能大模型时代即将到来，大模型会形成类似‘电网’的基础设施，为社会提供智力能源。”9月24日，在2021中关村论坛“人工智能与多学科协同创新论坛”上，智源研究院院长黄铁军教授说。

今年，智源研究院发布“悟道”大模型，连创“中国首个”与“世界最大”纪录。与会专家认为，在大模型时代，人工智能与神经科学、认知科学、量子科学、心理学、数学、经济学、社会学等相关基础学科加快交叉融合，大大拓展了时间、空间和人们认知范围，科学研究范式以及普通人的生活都在发生深刻变革。

传统科学领域正成为人工智能主战场

“化学、材料、生物、工程等传统科学领域，正成为人工智能的主战场。” 中国科学院院士、北京大学教授鄂维南在主旨演讲时说。

鄂维南表示，有了人工智能，科学研究就可以从“小农作坊”模式转变为“安卓模式”，也就是平台科研。以其所从事的合金材料性质研究为例，“小农作坊”模式下，从理论到开发，如量子力学计算、拟合数据到分子动力学模拟，每个阶段找一个博士后做，一般要三年，这样下来十年过去了。“这种小农作坊的模式，从前到后全部自己搞定了。”鄂维南说，“优点是自给自足，但最大的问题是效率极差。”

“以往，要改变这种科研模式并不容易。现在有了人工智能就不一样了，我们可以做一些统一的大平台，这个通用的大平台可以帮助你解决物理模型设计、分子动力学模拟等基本问题，同时在这些平台上你也能做感兴趣的应用和开发。”鄂维南强调。

“这种模式，就叫‘安卓模式’，效率大大提升。”鄂维南说。未来，人工智能将深入到科学研究和技术创新的方方面面，科学研究将因为人工智能的加入而走上快车道，科学研究和技术创新的联系也将更加密切。

在微软亚洲研究院副院长刘铁岩看来，近些年，人工智能虽备受关注，取得了长足发展，但其产业价值主要体现在语音识别、人脸识别等方面，科学价值也主要是在对噪声数据进行预处理、对光谱数据、天文图片等进行模式识别等辅助问题上发挥作用。

“这些应用仍然是星星之火，尚未形成燎原之势，还有巨大提升空间。”刘铁岩说，作为研究人工智能的学者和从业者，必须要有勇气走出自己的舒适圈，拥抱更多的交叉学科和产业，才能推动人工智能本质发展。

悟道大模型 从世界最大到产业落地

“世界最大，大有可为。” 智源研究院副院长、清华大学教授唐杰在发布大模型应用技术创新时说，简单讲，就是更好用。

智源研究院副院长、清华大学教授唐杰发布大模型应用技术创新

唐杰介绍，“低门槛+高效率+高情商”的“悟道”开放平台及技术创新，包括“悟道”大模型开放平台、大模型高效推理工具包BMInf、全新升级的AI文图绘画大师CogView和实现大模型群聊的对话模型EVA，大模型性能进一步提升，更加便捷易用。

AI工业化开发模式的“悟道”大模型开放平台，使得企业可以通过“大模型+少量微调”AI开发模式，实现十亿级别模型的在线训练与微调，规模化、产业化地进行AI应用开发，大大降低大模型开发门槛。

与这些拗口的应用技术创新相比，“悟道”大模型赋能产业的最新技术应用更受与会者关注。

目前，至少有1亿新问题无法通过AI语音助手找到答案，这些长尾问题单个问题命中率低、体量大却无法穷尽，非常影响用户体验，而传统人工标注带来的高昂经济与时间成本，令企业难以承受，因此“沉默”成为长尾问题的普遍答案。

针对这一问题，智源“悟道”大模型与OPPO小布助手合作，基于“悟道”大模型创新性地开启“生成式回答系统”，全面功能上线后将极大解决行业共通性的长尾问题，单条回答的建设成本降低99%。

相比智能语音助手传统“检索式回答”路径，悟道“生成式问答”不再局限于现存语料库的有限内容，借助大模型+知识图谱，高效、经济、大规模生成新的问答对，显著提升问答体验。

再就是基于智源“悟道”大模型的冬奥手语播报数字人，也正式亮相。这一“悟道”手语播报数字人，将在北京冬奥会期间正式投入应用，提供全流程智能化的数字人手语生成服务，方便听障人士收看赛事专题报道，提升他们的社会参与度和幸福感。这是“悟道”智能大模型在冬奥新场景下，进行智能普惠的关键一步，填补了这一领域的国内外空白。

一系列基于大模型应用的技术创新和产业成果的成功发布，预示着大模型时代正在走来。智源悟道CEO路绪清表示，大模型为代表的AI突破可以给产业界带来巨大改变。“概括说，就是未来所有人类社会需要一万小时训练才能获得的技能，都可以由当前的AI技术来模拟。”

“大模型就是把社会的各种数据资源、最强的算法以及算力整合在一起，变成公共基础平台。”黄铁军总结说。因此，他呼吁产学研共同努力发展大模型，使其更好地服务于各种应用。

对个人而言AI大模型已经在生活中的方方面面，首先就是智能家居系统，随着AI的接入让我们可以通过语音指令来控制家中的电器，远程也可以来进行操控，比如多个家居的智能联动。

同时AI大模型应用也在营销文案生成、文学辅助创作、研报生成、论文助写、数字人脸生成、新闻报道撰写、智能客服等领域落地，利用AI辅助创作，提高内容生产效率、降低成本。

AI蕴含的知识、数据越来越丰富，可帮助人类减少重复性劳动。如在装修行业，AIGC可生成近千种摆放，大量减少配图等工作，人类可以在这些组合里再进行个性化的优化改进。

当下也涌现了AIGC的视频和图片的生成，AI画出来的作品反而更有创造性。甚至德国摄影艺术家 Boris Eldagsen 使用AI生成图片获索尼世界摄影奖，但他拒绝领奖。

AI大模型是把双刃剑，既可以提升效率，也可能被滥用于剽窃、欺诈和传播错误信息等有害活动。比如，对网络安全行业来说，既可以用来生成恶意软件，也可以成为网络防御者的有力工具。

在规范方面，AIGC生成的内容版权归属、标准判定等问题。也需要相应的法律法规来完善，就是构建在人类的一套体系，如何把AI合理合法的融合进来是以后要重点解决的。

必然也需要人工智能技术专家与跨学科、跨领域的专家及政府部门携手深度合作，搭建坚实的监管框架，才能推动AIGC更健康发展，满足社会需求。

随着科技的不断发展和进步，人工智能（AI）应用越来越受到各行各业的关注。大模型作为目前最流行的AI技术之一，被广泛应用于企业和个人领域，其将对产品升级带来巨大的变革。

从企业角度来看，阿里所有产品接入大模型全面升级，将会为用户带来更多的交互体验和方便。通过使用大模型算法进行数据挖掘，企业能够极大地提高工作效率和准确性，并且使得智能推荐、客户服务、搜索、文本识别等多种业务运作更加顺畅。比如，在电商平台上，大模型算法可以根据用户历史购买和浏览数据，推荐更符合用户个人兴趣和需求的商品，从而提高销售额。此外，利用大模型计算训练数据，企业还能生成更加优质、精准的智能广告，这样就可以将广告推送给目标用户，进一步提升用户的满意度。大模型的应用也带来了新的商业模式，例如基于大模型的深度学习等技术的机器学习 as a service 服务，大大降低了企业的实施成本，提高了数据分析和预测质量。

从个人角度来看，AI大模型将给我们的生活带来大量可预见和不可预见的变化。在医疗领域，AI大模型通过分析影像、检查报告等医疗信息，帮助医生实现更加精准、快速的诊断，从而提高了治疗成功率。此外，在企业招聘中，声音分析技术也已被广泛应用，能够根据对声波的分析量身定制员工管理计划。与此同时，在个人服务方面，银行、电信和保险机构等金融服务机构都可以利用AI大模型识别欺诈或异常交易，从而提供更加安全的服务。AI大模型也被广泛地应用于自然语言处理，例如智能客服和智能翻译等，在人机交互和跨国沟通方便方面有了很多的发展可能性。

在大模型升级过程中，需要关注数据隐私、计算性能等问题。因此，在实施大模型升级方案时，必须仔细考虑数据安全措施，以及保障计算资源的足够性和惯性。此外，AI技术发展也面临舆论、伦理及基于其判定的合法性等挑战，必须与人类逻辑、人性价值取得平衡。企业和个人应当共同努力，建立完善的数据保护和隐私保护机制，确保AI技术的规范化和统一化。

值得关注的大模型升级产品有很多。这里列出了一些代表性的：

• 视频会议：AI大模型可以快速地优化视频质量，并且保证每个人的声音能够清晰的传递，从而提高工作效率和交流质量。
• 人力资源管理系统：AI大模型可以进行声音分析，帮助企业更好地管理员工的情感状态，进行管控和倾听。
• 社交网络：通过使用大模型算法对用户进行划分，将有同样兴趣的人聚集在一起，从而帮助用户更好地互相交流和分享。
• 电商平台：AI大模型可用于数据挖掘，为消费者提供更加精准的商品推荐，从而提高销售额和用户满意度。

总之，在AI发展上，大模型是一个非常重要的方向，其应用前景非常广阔。无论是从企业还是个人的角度来看，都需要不断地关注和学习，并对新技术进行深入了解，以便使用这种新技术的市场竞争环境下获得持续的优势。只有这样，我们才能更好地应对时代变化，创造更加美好的未来。