编者按：
今年《政府工作报告》强调加快发展新质生产力，其中包括深入推进数字经济创新发展，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。与此同时，国务院总理李强3月13日在北京调研时指出，人工智能是发展新质生产力的重要引擎。由此可见，全面推进“人工智能+”行动对于新质生产力发展至关重要。
聚焦AI产业链，联想控股及旗下成员企业已投资助力超200家创新创业企业成长，涉及人工智能基础层、技术层、模型层、平台层、应用层，涵盖智能制造、智慧金融、智慧交通、智慧教育、智慧医疗、智慧能源等场景。它们中的一些佼佼者，凭借出众的研发实力与前瞻布局，现已成为国内人工智能产业链的领先势力。
对此，我们特推出“人工智能+”系列策划，介绍联想控股人工智能“朋友圈”的具体实践及创新成果。
以下为本系列策划的第二篇文章，enjoy：
从GPT-4到Sora、从与人畅聊到文生视频……AI大模型作为人工智能发展的核心引擎，正引领全球新一轮产业技术变革，成为国家科技实力竞争的焦点。
01
国内AI大模型百花齐放
为助力AI大模型产业发展，国家从中央到地方相继出台一系列相关政策。
例如在今年初，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，明确提出以科学数据支持大模型开发，建设高质量语料库和基础科学数据集，支持开展人工智能大模型开发和训练。
此外，在2023年末，工业和信息化部也曾印发《人形机器人创新发展指导意见》，提出到2025年，人形机器人创新体系初步建立，“大脑、小脑、肢体”等一批关键技术取得突破，确保核心部组件安全有效供给，开发基于人工智能大模型的人形机器人“大脑”。
受益于政策支持，我国大模型发展呈现出蓬勃向上的态势。
据工业和信息化部赛迪研究院数据显示，2023年我国语言大模型市场规模已达到132.3亿元，增长率达110%。从研发情况来看，我国大模型技术持续突破。据《中国AI大模型创新和专利技术分析报告》显示，我国大模型专利申请总数突破4万余件，呈现出强劲的增长势头。
大模型的“百花齐放”也让我国成为全球范围内的领先力量。据《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，我国研发的大模型数量排名全球第二，仅次于美国，其中10亿参数规模以上的大模型已发布79个。
而从各项指标测评来看，国内部分自研大模型优于GPT-3，接近GPT-4。
例如君联资本所投企业智谱AI于2024年1月正式发布新一代基座大模型GLM-4。据介绍，GLM-4已经超过GPT-3.5，整体性能逼近GPT-4。它可以支持更长的上下文，具备更强的多模态能力；推理速度更快，支持更高的并发，大大降低推理成本。除此之外，GLM-4大幅提升了智能体能力，GLM-4 All Tools实现自主根据用户意图，自动理解、规划复杂指令，自由调用网页浏览器、Code Interpreter代码解释器和多模态文生图大模型以完成复杂任务。GLMs个性化智能体定制功能亦同时上线，用户用简单的提示词指令就能创建属于自己的GLM智能体。
智谱AI成立于2019年，由清华大学计算机系知识工程实验室的技术成果转化而来，是中国头部AI大模型厂商之一，其自主研发领先优势、对国产芯片的支持适配度、商业化进展业绩等都比较突出。截至目前，智谱AI已与互联网、电信运营商、金融、教育、智能设备、政企、消费电子、新能源汽车等诸多领域的头部企业展开合作，将AI技术有效与多个行业实际业务场景结合，转化为实际生产力。
近日，联想控股宣布，与智谱AI签署战略合作协议，双方将基于在各自领域积累的商业经验、竞争优势，在包括AI-PC业务、AI服务器等硬件、自有通用大模型及智能化解决方案等领域，持续开展产品/服务的研发和优化升级，并在智能制造、金融科技、数字化营销和生物科技等相关领域开展垂直类大模型的研发合作。
除智谱AI外，联想控股全体系所投企业拥有自研大语言模型技术的还包括科大讯飞、百川智能、达观数据、第四范式、澜舟科技等。而在首批8家通过国家有关部门备案的人工智能大模型名单中，智谱AI、百川智能成功入选。
02
未来发展方向
在大语言模型驱动下，通用人工智能（AGI）已成为生产力跃迁的新引擎。在国内发展数字经济、各行各业数智化升级的背景下，大模型也将朝向多模态、新算法、泛化能力、通用与垂直并存的方向发展。
● 多模态。相比单模态，多模态大模型同时处理文本、图片、音频以及视频等多类信息，与现实世界融合度高，更符合人类接收、处理和表达信息的方式，能够执行更大范围的任务。就技术架构而言，多模态技术可拆解为编码、对齐、解码与微调等步骤，逐步挖掘多模态关联信息，输出目标结果。
● 新算法。算法是大模型训练的核心，决定着模型的结构和性能。然而现在的算法与人类大脑相比，效率至少低一千倍。未来大模型性能的提高需要新的算法架构和技术架构。
● 泛化能力。大模型在训练数据上的表现往往很出色，但在未知数据上的表现往往不尽如人意。目前通用智能体、具身智能和类脑智能往往需要面对各种各样的新场景新任务，因此需要提高大模型的泛化能力，使其在新数据上也能表现良好，让通用成为可能。
● 通用与垂直并存。针对解决问题和发展目标的不同，未来大模型将分为通用与垂直两大路径。其中，通用大模型需要具备更强的泛化性，具备语言理解、逻辑推理、知识问答、文本生成等通用能力；而垂直大模型则专注于某个特定领域的数据和任务，通过大量的数据训练，实现对该领域的数据进行高效、准确的分类、识别、生成等任务。
“人工智能+”行动的号角已经吹响。随着技术的持续进步，人工智能大模型将会在更多领域得到应用和发展，也将在未来深入千行万业，并进一步驱动生产力的爆发式增长。据专家预测，2035年生成式人工智能有望为全球贡献近90万亿元的经济价值，其中我国将突破30万亿元。
人工智能是“酷炫司机”驰骋未来道路，还是“超级工人”引领产业革新，亦或是“智慧导师”点亮学习之路？下一期，我们将继续介绍与探讨人工智能技术的具体应用案例及发展前景。让我们拭目以待吧……
参考链接
>《张亚勤：AI大模型发展的技术方向》
>《工信部：2023年中国语言大模型市场增长率将达110%》
>《最新报告：我国大模型专利申请总数突破4万余件》
>《国内新一批大模型及应用产品通过备案》
>《排名全球第二！我国10亿参数规模以上大模型已发布近80个》
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