《人工智能開(kāi)源大模型生態(tài)體系研究報(bào)告》深入分析了人工智能大模型的開(kāi)源生態(tài)體系,探討了其在不同行業(yè)中的應(yīng)用,并展望了未來(lái)的商業(yè)化潛力與挑戰(zhàn)。
發(fā)展階段:人工智能技術(shù)經(jīng)過(guò)多年發(fā)展,已進(jìn)入應(yīng)用落地階段,大模型技術(shù)成為推動(dòng)AI能力提升的關(guān)鍵。
核心技術(shù)要素:數(shù)據(jù)、算力和算法是人工智能發(fā)展的三大核心要素,它們共同構(gòu)成了AI的基礎(chǔ)架構(gòu)。
開(kāi)源生態(tài)體系:開(kāi)源大模型生態(tài)由基礎(chǔ)設(shè)施、大模型和行業(yè)應(yīng)用構(gòu)成,強(qiáng)調(diào)開(kāi)放性、共享性和可擴(kuò)展性。
技術(shù)架構(gòu)演變:AI技術(shù)經(jīng)歷了從邏輯推理到概率統(tǒng)計(jì)建模,再到大模型學(xué)習(xí)和執(zhí)行的演變,未來(lái)可能聚焦于情感倫理。
大模型開(kāi)源生態(tài)競(jìng)爭(zhēng)格局:中國(guó)在大模型開(kāi)源生態(tài)中呈現(xiàn)多元化競(jìng)爭(zhēng),代表性廠商如華為、百度、阿里云等推動(dòng)技術(shù)發(fā)展。
投資現(xiàn)狀:閉源大模型的融資規(guī)模高于開(kāi)源大模型,但開(kāi)源模型因其開(kāi)放性在技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用推廣上具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。
商業(yè)模式:開(kāi)源大模型商業(yè)模式多樣,包括模型開(kāi)源服務(wù)收費(fèi)、通過(guò)其他業(yè)務(wù)變現(xiàn)、生態(tài)盈利和開(kāi)源獲客再商業(yè)化等。
未來(lái)展望:開(kāi)源模型預(yù)計(jì)將激活眾多企業(yè),推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新,廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療、零售、制造等多個(gè)領(lǐng)域,構(gòu)建開(kāi)放的生態(tài)系統(tǒng)。
附件:人工智能開(kāi)源大模型生態(tài)研究-開(kāi)源為先 場(chǎng)景突破
生成式人工智能技術(shù)可以用于參與數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作,突破傳統(tǒng)內(nèi)容創(chuàng)作的數(shù)量約束,有著更為流暢和高效的人機(jī) 交互模式,減少了重復(fù)性的任務(wù)負(fù)擔(dān),實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力解放
提供了詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析、圖表和預(yù)測(cè)模型,以及對(duì)未來(lái)AI技術(shù)和應(yīng)用的深入探討。整體而言,報(bào)告對(duì)AI產(chǎn)業(yè)的未來(lái)發(fā)展持樂(lè)觀態(tài)度,并認(rèn)為AI將深刻影響社會(huì)生產(chǎn)力和人類(lèi)生活的各個(gè)方面
面對(duì)行業(yè)用戶多樣的智能化需求,AI如何真正走出實(shí)驗(yàn)探索期,實(shí)現(xiàn)與不同行業(yè)的眾多業(yè)務(wù)場(chǎng)景的融合,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值,是AI在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的首要挑戰(zhàn)
挑選了5個(gè)典型案例進(jìn)行分析,深入分析中小企業(yè)在 AI 時(shí)代的機(jī)遇,評(píng)估中小企業(yè)當(dāng)前智能化的現(xiàn)狀,找出智能化過(guò)程中遇到的痛點(diǎn), 給出中小企業(yè)應(yīng)對(duì) AI 時(shí)代的路徑建議
金融行業(yè)中不少細(xì)分領(lǐng)域的領(lǐng)先者已經(jīng)開(kāi)始將生成式人工智能引入業(yè)務(wù)實(shí)踐,其卓越的內(nèi)容理解和創(chuàng)造能力將對(duì)金融服務(wù)行業(yè)不同細(xì)分賽道帶來(lái)極大的效能提升
將煤礦和非煤礦山智能化標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)納入同一體系,通盤(pán)考慮、統(tǒng)籌規(guī)劃,注重大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器人等新技術(shù)與傳統(tǒng)礦山行業(yè)深度融合
核心的智能調(diào)度模塊預(yù)計(jì)提升整體生產(chǎn)效率 10~30%,按照 1000mt/a 生產(chǎn)規(guī)模計(jì)算,每年可多 開(kāi)采 100~300 萬(wàn) t 原煤,年經(jīng)濟(jì)效益預(yù)計(jì)大于 3 億元
打造具有安全可靠,無(wú)人值守,實(shí)時(shí)預(yù)警能力的智慧物 流系統(tǒng);實(shí)現(xiàn)預(yù)付款,貨場(chǎng)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)管理,調(diào)度指揮,結(jié)算和報(bào)表管理信息化, 配套集裝箱車(chē)號(hào)識(shí)別系統(tǒng)集成以及新鐵運(yùn)聯(lián)貨票應(yīng)用信息系統(tǒng)集成
適用于零下-40℃ 的圖像型智能火災(zāi)探測(cè)技術(shù)應(yīng)用在極嚴(yán)寒地區(qū)的輸煤系統(tǒng)火災(zāi)多梯級(jí)早期報(bào)警,解決了傳統(tǒng)火災(zāi)探測(cè)設(shè)備難以解決的火災(zāi)早期預(yù)警問(wèn)題
項(xiàng)目將有人駕駛車(chē)輛與無(wú)人駕駛車(chē)輛統(tǒng)一納入到一個(gè)平臺(tái)下進(jìn)行調(diào)度管 理,其無(wú)人駕駛與有人駕駛車(chē)輛數(shù)據(jù)可以互聯(lián)互通,通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合感知
伊敏露天礦還聯(lián)合國(guó)內(nèi)首臺(tái)20立遠(yuǎn)程遙控電鏟構(gòu)建完成國(guó)內(nèi)首個(gè)露天煤礦無(wú)人化工作面,無(wú)人駕駛自卸卡車(chē)及電 動(dòng)寬體卡車(chē)效率分別達(dá)到人工效率的80%.87%以上
5臺(tái)無(wú)人駕駛卡車(chē)投入運(yùn)營(yíng)后,預(yù)計(jì)每年累計(jì)節(jié)省約 591 萬(wàn)元支出,可額外增加 50 萬(wàn)噸運(yùn)輸量,積極推動(dòng) 5G 技術(shù)在智慧礦山的成果轉(zhuǎn)化