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          城市智能體加速演進 大模型推動AI從“作坊式”走向“工業化”

          作者:admin 時間:2023-11-20 07:22
          導讀:

            本報記者 賈 麗

            大模型的熱度正從企業蔓延到城市,成為城市創新發展的關鍵引擎。一批先鋒城市正圍繞大模型培育產業鏈,探索新型城市智能化路徑。

            “在AI大模型的加持下,城市已經從局部強化智慧大腦的‘智能城市’演進到了具有自進化能力的‘城市智能體’,AI技術也在城市應用中不斷迭代。大模型正加速推動AI從最初的‘作坊式’走向如今的‘工業化’。”中國數實融合50人論壇副秘書長胡麒牧在接受《證券日報》記者采訪時表示。

            日前,《證券日報》記者走進深圳市福田區,深入了解全國首個成功落地的“城市智能體大模型創新成果”,以及大模型在城市“數智”升級中發揮的作用。

            城市智能體正持續演進

            深圳市福田區城市智能體轉型樣板點與e站通辦公大廳連接。站在大廳,記者感受到AI大模型正深刻改變著實體政務業務,自動化工作場景和智能識別的數字化屏幕隨處可見。

            “這些業務技術大多搭載了盤古大模型、河圖底座等。”e站通樣板點相關負責人稱,基於盤古大模型,城市治理局域感知係統賦能固定點位檢測,可精準識別超80種部件,準確率超80%,同時結合河圖數字孿生底座,城市治理效率可提升超30%。

            福田區是深圳市中心城區,延綿輻射深南大道兩側帶狀經濟開發區域。作為急先鋒,福田區在智能城市上走得較快。在不到一年時間裏,福田區在政務及城市數字化領域借助大模型技術,打造出“四智”融合自進化城市智能體,與眾多企業在超大型城市中心城區治理方麵進行新探索。

            在與《證券日報》記者交流時,深圳福田區政數局局長羅耿彪表示:“深圳是一個改革創新的城市,所以當ChatGPT出來以後,我們就與華為等達成共識,讓城市智能體率先在福田區落地應用,解決了很多政務業務、城市治理等方麵的傳統痛點。”

            羅耿彪向記者舉例,如在城市治理領域,盤古大模型識別出來的事件直接通過民意速辦分撥給不同部門,提高了效率。

            在AI大模型的加持下,智能城市已經從單純的“智慧城市”概念,演進到了“城市智能體”的新階段。這個階段的特點是,城市各個領域的智能化不再是孤立的,而是通過大模型形成了一個整體的城市智能係統。

            華為政務一網通軍團研發總裁陳金助對《證券日報》記者表示,華為在智能感知、智能底座等方麵持續演進升級,推動城市智能體的持續落地,這些經驗具有可複製性,同時AI大模型也將為每個城市打造專屬的大模型。“未來,城市智能體大模型有望在北京、上海、廣州這樣的一線城市先行推廣,讓人們享受到城市數字化轉型的紅利。”

            大模型加速AI變革

            在大模型的作用下,AI也在加速變革。由ChatGPT引發的大模型浪潮來襲後,市場上湧現“百模大戰”。大模型行業存在“重複造輪子”,使用量少、專用大模型的價值不高等境況。人工智能也急需打破早期手工編寫規則和算法的“作坊式”模式。

            隨著大模型向通用性、泛化性發展,多模態大模型人工智能平台出現。

            在中國科學院自動化研究所所長徐波看來,迭代大模型技術,不斷豐富大模型的應用生態是AI邁上工業化階段的重要一步。城市中的政務信息、汽車工業、數字醫療等超級場景,都將成為推動人工智能進步的突破口。

            華為雲人工智能與大數據領域總裁尤鵬也對《證券日報》記者表示,大模型正在推動AI從“作坊式”到“工業化”,從“感知”到“創造”,重塑千行百業的發展。

            基於核心技術的創新階躍,大模型有望在城市智能體的各種應用中成為更為重要的角色。“大模型將成為城市智能體的‘大腦’,為其智能化決策、安全等提供支持。”北京社科院副研究員王鵬對記者稱。

            大模型落地難

            AI大模型在城市應用中正迅猛發展,也上演著“冰與火”。一方麵,國內AI大模型算法和模型持續迭代,在智能城市中加速落地;另一方麵,大模型開發成本高企,與城市應用結合多難點待解。

            高算力成本和落地應用不匹配帶來的問題,成為大模型在城市應用中首先麵臨的一個坎。成本高企已是企業及機構大模型研發難言之痛。業內數據顯示,ChatGPT每訓練一次,相當於報廢3000輛特斯拉汽車。

            “大模型在城市落地中存在落地周期長、成本高、數據質量要求高、人才昂貴等難題。這需要產業鏈協作,才能突破。”胡麒牧說,AI成本分別為基礎設施、AI應用開發成本等。開源大模型出現後,企業開發AI門檻顯著降低,同時隨著應用興起,大模型應用開發成本或有望下降。

            目前,華為、百度、金山雲等企業均正在加速推進開源模型、基礎生態的形成。尤鵬表示,麵向城市智能體,華為雲聚焦算力、大模型和工具鏈,以算力和開放的盤古大模型為基礎,與夥伴攜手完成大模型落地的“最後一公裏”。他向記者透露:“華為雲已經支持了業界主流的開源大模型,且聯合了數百家合作夥伴打造了超過20個行業模型,構建了超過400個模型應用場景,將在大模型生態供應鏈方麵持續選擇開放策略。”

            金山雲高級副總裁劉濤對《證券日報》記者表示,大模型行業目前尚未達到真正的爆發式應用階段。當下,技術的迭代已經進入了新階段,金山雲積極擁抱人工智能,做大模型公司的助力者,以強大的算力基礎,持續為數字政府的建設和企業數字化轉型提供新動能。

            從應用端來看,“百舸爭流”的背後,企業大模型創收體量仍有較大空間,產業鏈需要圍繞大模型更快、更進一步地探索商業模式,並在城市中高效落地應用。

            如何實現從“選擇”到“應用”的關鍵一躍,成為行業共同麵臨的命題。“國產人工智能隻有基於自主創新的算力底座才有未來。”王鵬表示,在大模型的研發及應用中,應提高模型的可解釋性及泛化能力。“開源模型生態有望成為鏈主,帶動整個生態的技術創新和應用拓展,而智能城市作為最終應用場景,則將通過實際應用得以驗證,推動整個生態的發展和完善。”

            在產業鏈共同推進下,人工智能正加速從萬千碎片化的小模型時期走向“百模千態”的大模型時代,構建生態護城河,賦能千行萬業走深向實。

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