作者：朱飛
極客網·人工智能9月6日 要問當下人工智能領域什么最火？大模型絕對算一個，而且可能是最耀眼的那一個！
剛剛過去的2022世界人工智能大會(WAIC)期間，由中科院自動化所與華為基于昇騰AI聯合打造的全球首個三模態大模型“紫東.太初”脫穎而出，在800多個角逐者中笑到最后，一舉斬獲WAIC最高獎項——卓越人工智能引領者獎(Super AI Leader，簡稱SAIL大獎)。
除了領先大模型頻繁登頂行業大舞臺外，整個AI業界的大模型創新也層出不窮，國外OpenAI、谷歌、微軟、亞馬遜等公司的卡位布局自不用說， 國內華為、阿里、百度、騰訊等也在積極耕耘，掀起了一波以人工智能基礎大模型產業化推動AI產業化和產業AI化的新浪潮。
數據顯示，自去年以來，國內產業界僅基于昇騰AI就先后推出了鵬程.盤古、鵬程.神農、紫東.太初、武漢.LuoJia、華為云盤古系列等有影響力的大模型，并陸續在互聯網、智慧城市、生物醫藥、金融、農業等行業孵化出多個解決方案，加速推動AI在各行各業的應用落地。
大模型是個啥，為何廣受青睞？大模型對AI產業化和產業AI化意味著什么？讓我們以“紫東.太初”為引探個究竟。
大模型重塑AI，從“一專一能”邁向“多專多能”
眾所周知，AI是一門研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的技術科學，核心要素包括數據、算力和算法。理論上數據越豐富，算力越強大，算法越先進，AI就越聰明。
但受數據量和算力成本等因素的制約，此前AI業界流行用特定領域有標注的數據“煉小模型”，“一專一能”通用性差，且存在“重復造輪子”的現象，系統的聰慧度也難以持續提升。大模型基于充沛算力，在大規模寬泛無標注數據上進行基礎訓練，再結合行業知識通過小樣本學習微調，就可以滿足多種下游應用任務的需要，變身“多專多能”。
尤其是像紫東.太初這樣的千億參數級三模態大模型，因其在圖、文、音三個基礎模型上加入跨模態編碼和解碼網絡，開創性地實現了圖像、文本、語音三模態數據間的統一表示與相互生成，更加接近人類真正的感情和思考，靈活性更高、通用性更強，更是加速了AI從“一專一能”向“多專多能”的轉變，并為多模態人工智能行業應用提供創新基礎，邁出向通用人工智能的重要一步。
一言以蔽之，大模型打破了傳統專用模型解決專有任務的AI研發范式，具備更強的泛化能力，能夠適配更多場景，可加速推動專用人工智能邁向通用人工智能。
大模型加速AI產業化，賦能千行百業智慧升級
當AI從專有小模型走向領域大模型，無疑會加速AI的產業化的進程。從中外主流市場看，發展大模型已成為產學研各界的共識，“煉大模型”已演變成新一輪AI競賽。在應用層面，大模型也正在孵化行業應用，加速產業AI化，賦能千行百業智慧升級。
在各種發展路徑中，中國市場涌現的“大模型產業聯盟”模式表現亮眼。以紫東.太初為例，去年底30多家知名企業和組織基于它成立了國內首個多模態人工智能產業聯盟，通過整合產學研用各方資源，打造多模態人工智能行業應用，探索通用人工智能產業化路徑，取得了豐碩的成果。
資料顯示，該聯盟迄今已吸引了包括華為、新華社技術局、長安汽車、中國移動、愛奇藝、千博手語、三峽集團、湖南省馬欄山計算媒體研究院等在內的40多家成員單位加盟。多個成員通過開源的多模態大模型快速進行自身業務AI融合創新，陸續孵化出多媒體信息檢索、工業缺陷巡檢、虛擬數字導游、手語教考一體機等豐富的場景化行業應用。
比如在新媒體領域，基于中科院自動化所“聞海”多模態媒體大數據和“紫東.太初”大模型核心技術積累，多方共同打造“全媒體多模態大模型”，實現了內容理解、圖像生成、視頻生成等方面性能提升，具備了高清圖片生成、新聞續寫和熱點新聞的發現能力，并且將加速推動AI在如視頻配音、語音播報、標題摘要、海報創作等更多元媒體業務場景的應用。
又如在智能制造領域的質檢環節，中科院自動化所依托紫東.太初研發的虛擬人“小初”擁有視頻生成、視頻描述、圖像生成、智能問答、語音識別等多個功能，能夠通過“聽”紡織機運行過程中的聲音判斷是否存在斷經和斷緯的情況，又通過攝像頭“看”紡織機織出來布來判斷是否有質量缺陷，語音圖像融合識別支持70多種檢測，驗布速度達到人工的4倍，且精度大于90%（人工驗布精度約為70-80%），大幅提高生產效率。
再如在社會公益領域，千博信息與中科院自動化所、華為三方聯手，基于昇騰AI基礎軟硬件平臺以及紫東.太初三模態大模型，利用昇思MindSpore原生支持大模型的能力打造出手語多模態模型并發布手語教考一體機，實現了手語動作與示意圖片和文字的聯動，讓初學者更加方便地理解手語，幫助學生隨學隨練隨考，高效學習，在解決手語師資短缺的同時，還能統一手語“方言”，推廣手語標準，大幅改善了特殊人群的學習環境。
除了紫東.太初以及圍繞其成立的多模態人工智能產業聯盟外，去年同期產學研用各界還基于武漢.LuoJia大模型成立了智能遙感開源生態聯盟，吸引數十家產業伙伴集聚，涌現出自然資源大腦、全場景類腦遙感矩陣、耕地保護自然監測平臺、智慧農業SaaS服務平臺等創新成果。
本次WAIC期間，中國商飛上海飛機設計研究院聯合華為發布了業界首個工業級流體仿真大模型“東方.御風”，近30家全球頭部流體力學高校、科研院所與龍頭企業共同組建了智能流體力學產業聯合體，將以昇騰AI等人工智能技術為基礎，推動AI與流體力學的深度融合，為飛機、高鐵、輪船等制造業提質增效。據悉，年內更多基于大模型的AI生物醫藥、智慧育種等產業聯盟也將陸續面世，全面開啟大模型加速AI產業化，賦能千行百業智慧升級的新浪潮。
昇騰AI全面使能，共筑中國大模型創新高地
細究中國AI大模型得以蓬勃發展的原因，除了政策牽引下大模型產業聯盟這種產業聚集新模式的強力助推外，還有一個關鍵因素在于我們擁有全棧自主創新的昇騰AI基礎軟硬件平臺（包括Atlas及伙伴系列硬件、異構計算架構CANN、全場景AI框架昇思MindSpore、昇騰應用使能MindX、AI應用使能ModelArts以及統一工具鏈MindStudio等）全面使能。
一方面，針對“煉大模型”對大算力的強需求，全國多個城市基于開放的昇騰AI基礎軟硬件平臺規劃建設了多個人工智能計算中心，并逐步連點成片構建中國算力網。借助這些人工智能計算中心中國算力網提供的超強AI算力打造AI大模型，可以突破算力瓶頸，大幅縮短模型訓練時間。比如上面的紫東.太初，就是中科院自動化所攜手華為以昇騰AI平臺為基礎，基于武漢人工智能計算中心的大算力打造的。
另一方面，天生就面向全棧全場景、有著鮮明產業導向的昇騰AI基礎軟硬件平臺，在持續的技術迭代創新和產品工具完善中，形成了完整的大模型開發使能平臺，可加速從基礎模型開發，到行業應用適配，再到推理部署的全流程，讓大模型易開發、易適配、易部署。
具體來說，在基礎模型開發方面，基于昇思MindSpore的大模型開發套件，具備算法開發、并行計算、存儲優化、斷點續訓重磅特性，可以支撐大模型的高效開發；在行業應用適配方面，基于MindX的大模型微調組件預置典型行業任務微調模板，可通過小樣本學習等手段實現一鍵式微調和低參數調優，快速適配各種行業應用；在推理部署方面，MindStudio大模型部署套件可實現分布式推理服務化，模型輕量化和動態加密部署，大幅提升推理部署效率。
如此一來，基于昇騰AI全棧自主創新的堅實底座，產學研用各方深度拉通，形成了從大模型算力支撐，到大模型開發使能，再到大模型產業聯盟生態式應用落地的產業正循環，共同構筑了中國大模型的創新高地。
綜上，在大模型的語境下，AI研發規則和產業應用模式都迎來了深刻的變革。目前來看，中國擁有豐富的數據資源、強大的人工智能計算中心/中國算力網、全棧自主創新的AI開發使能平臺，疊加先進的產業聚集模式，有條件在“煉大模型”這一輪AI競賽中走在前列，加速推動AI產業化和產業AI化，賦能千行百業智慧升級，領跑智能時代。
