大模型2.0产业发展报告

大模型 2.0 产业发展报告 —— 商业落地创涌而现 繁华落尽･繁星升起･･････････････････････････････････････････････････ 1 基础篇 第一章 大模型发展进入 2.0 阶段･ ･････････････････3 一、大模型 2.0 的技术特点和产业生态････････････････6二、大模型 2.0 驱动社会进入智能时代･･･････････････10三、各国密集出台人工智能及大模型的支持･和监管政策･･････････････････････････････････12四、大模型引发科技巨头的投资热潮和人才需求的･持续增长････････････････････････････････････15 第二章 大模型 2.0 阶段的关键要素･･･････････････18 一、关键要素････････････････････････････････････18二、基础层･･････････････････････････････････････19三、模型与应用･･････････････････････････････････25四、模型保障层･･････････････････････････････････27 洞向篇 第三章 个人大模型･ ･････････････････････････････31 一、个人大模型为个人终端产品升级带来新机遇･･････32二、个人大模型对个人终端硬件技术发展提出新要求･･33三、智能个人助理成为个人大模型应用的重要方式････34 第四章 企业大模型･ ･････････････････････････････35 一、大模型给企业智能化转型带来的新机遇･･････････36二、企业智能化转型的价值体系････････････････････37 第五章 企业大模型及智能体实践的方法与路径････41 一、企业基于大模型构建智能体的步骤･･････････････42二、实践案例：联想的智能化转型及联想企业智能体･･44三、大模型在行业智能化转型的典型场景应用････････47 第六章 大模型未来･ ･････････････････････････････51 一、大模型的未来三大发展趋势････････････････････51二、去概率化大模型成为大模型发展的主要框架･･････53三、目标驱动的人工智能新架构････････････････････54四、相关研究与实践･･････････････････････････････56 结语･････････････････････････････････････････････････････････････ 57 【政观经纬】 窦克勤 国家工业信息安全发展研究中心标准所副所长、研究员 大模型广泛应用将持续推进“人工智能 +”行动 当前，人工智能技术已成为国际经济的新焦点、经济发展的新引擎、社会建设的新机遇。随着算力、算法与数据的协同突破，人工智能技术快速发展，且已从实验室走向产业实践，深刻重塑着人类社会的生产生活方式。我们站在这个新的技术革命起点，抢抓人工智能发展的重大战略机遇，积极推动大模型研制，给人工智能技术发展带来重要突破。大模型凭借强大的泛化能力、多模态理解与持续学习特性，成为推动智能化转型的核心，引领着我们进入一个全新的智能化、高效化的新纪元。 近年来，我国政府相继出台了一系列政策支持人工智能的发展。国务院出台了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升至国家战略。中央网络安全和信息化委员会出台《“十四五”国家信息化规划》，也提到了人工智能技术。2024 年《政府工作报告》提出开展“人工智能 +”行动。随后我国各地政府也相继出台了相关支持政策，加快推动大模型产业的持 续发展。其中，北京市人民政府办公厅发布《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》提出“高效推动新增算力基础设施建设，开展大模型创新算法及关键技术研究”；广东省人民政府发布《广东省人民政府关于加快建设通用人工智能产业创新引领地的实施意见》提出“围绕基础架构、训练算法、调优对齐、推理部署等环节，研发千亿级参数的人工智能通用大模型，形成自主可控的大模型完整技术体系”。在国家政策和地方政策的指引下，我国人工智能产业发展迅速，形成了从基础研究到应用落地的完整生态体系。历经多年的技术攻关，国内在大模型、人工智能芯片、开源框架、算法优化等领域涌现出了一系列创新成果，取得了令人瞩目的成就，极大地推动了产业的技术创新，也为实体经济的数字化、智能化、绿色化转型提供了强大动力。 在此背景下，由国家工业信息安全发展研究中心标准所、全国两化融合标委会（TC573）、《数字化转型》期刊和联想集团联合编纂与发布《大模型･2.0･产业发展报告》（以下简称《报告》）具有重要的意义。一是《报告》系统梳理模型架构创新、训练范式革新以及算力基础设施的演进等领域大模型技术发展的最新趋势。通过对比国内外主流大模型的技术参数与应用效能，为从业者提供客观的技术参考。二是提供实践指导，梳理大模型在个人、企业的典型应用案例，揭示其赋能生产生活方式的核心逻辑，推动企业实现转型升级，大模型在企业的智能经营管理、智能设计研发、智能供应链管理、智能生产制造等典型场景的应用有效提升了企业的运营效率和产品质量。三是《报告》对未来发展方向进一步深刻洞察，为产业界和学术界提供指导和参考。希望通过《报告》的发布，能够激发更多业界同仁的思考和讨论，促进产学研各界的交流与合作，在彼此共同努力下，共同创造人工智能产业的辉煌未来。 【产经智见】 戴炜 联想高级副总裁中国方案服务业务群总经理 大模型 2.0 驱动企业智能化升级破局 近几年，大模型超越了人工智能过去几十年的发展速度。正因如此，大模型也正在引领着以人工智能为代表的新一代信息技术深入到人类的社会生活和经济发展。从技术萌芽到产业应用，是一次巨大的技术跃升，大模型技术也是如此，这也是我们这一产业发展报告的价值所在。 从产业发展现状来看，生成式大模型的技术成熟度已经很高，但产业应用却面临着巨大的鸿沟。与社会个体或创作者日常的大模型应用场景（智能助手、文生图、图生文、翻译及语音设备等）相比，大模型在企业生产经营中的应用要广泛得多，也复杂得多。同样基于目前个人和小组织的应用价值，或许只是大模型价值很小的一部分，而大模型在产业特别是企业中一旦得到大规模深入推广，那将是大模型真正的星辰大海。 不仅如此，对于企业的转型升级而言，大模型技术的成熟，对企业的智能化升级带来更为现实和明确的方向，也对企业智能化升级之后的智能化运营效率和数字化创新能力的提升产生巨大的影响。 联想是一家服务于企业和社会机构数字化转型和智能化升级的企业，在近年的技术探索和产业实践中，我们深切感受到：从基础大模型走向企业级大模型平台，所需要的技术适配和系统平台升级，远比想象的复杂得多。 在近年的探索实践中我们发现，大模型在产业和企业的应用不像之前企业信息技术一样，只是一个独立的应用或系统，而是需要系统性解决企业生产经营平台智能化的问题：需要融合企业原有专用人工智能应用和基础大模型；需要实现大模型的云端和本地的混合部署；需要实现企业商业数据和社会公共数据融合后的大模型训练和调优；更需要实现企业算力平台从通用算力向“通用算力 + 图形算力 + 智能算力”融合的混合算力体系的过渡。我们把这些特征统称为混合人工智能，这也是近几年我们和合作伙伴一起，为大模型应用提供的一种经过产业验证的技术方式。 同时，在企业大模型的发展中，我们依托企业在不同场景智能体的应用，降低大模型应用过高的技术门槛。基于企业应用场景的闭环，依靠适合企业特殊场景的大模型，实现企业独立场景的智能化，同时提供不同智能体的协同，让企业的生产经营和管理运营最终实现智能化。这就是大模型发展过程的 2.0 阶段，从模型研发向模型应用方向发展。 大模型是企业智能化升级的一种高效技术路径，但企业的数字化转型和智能化升级，远比大模型应用复杂得多。在大模型的企业应用中，或者说在企业大模型的发展过程中，我们面临着巨大的机遇和复杂环境，需要全产业的持续创新。 繁花落尽 繁星升起 1956 年 8 月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，一群科学家正聚在一起，讨论着一个完全不食人间烟火的主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。会议足足持续了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容起了一个名字——人工智能。因此，1956 年也就成为人工智能元年。 在人工智能的漫长征程中，我们见证了技术的波澜壮阔，也感受到了时代的脉动。大模型 1.0 时代，如同一场科技的启蒙，揭开了深度学习与自然语言处理的新篇章。在这个时代，基于大型语言模型（LLM）架构的概率模型，无论是通用模型还是行业模型，都在探索着人工智能的可能性。然而，这些模型在虚拟的非严肃场景中虽然展现出了惊人的潜力，但在商业模式的探索上却显得步履蹒跚。在这个时代，市场上涌现了 200 多家致力于大模型研发的企业，一些企业如繁花般绽放，却最终随着竞争的激烈而消逝，只有几十家能够适应市场并持续运营，其他企业未能在竞争中生存下来。 随着时间的推移，我们迎来了大模型发展的 2.0 时代。这是一个全新的纪元，一个以可商业化为视角的时代。在这个时代，我们不再仅仅关注技术的突破，更开始审视整个大模型发展的产业链、生态和价值体系。我们开始思考，如何将这些强大的模型转化为实际的生产力，如何在现实世界中找到它们的立足之地。 在大模型 2.0 时代，行业 AI 应用正对市场产生深远的影响和改变。随着技术的成熟和应用的深入，人工智能不再局限于虚拟的实验场，而是开始渗透到各行各业，从制造业的自动化到服务业的个性化推荐，从医疗诊断的精准度到金融风险的管理，AI 应用正在重塑传统行业的面貌。 行业 AI 应用对市场的冲击首先体现在效率的提升上。通过引入智能算法和自动化流程，企业能够显著提高生产效率，降低运营成本。其次，AI技术的应用也为企业带来了新的商业模式和收入来源。例如，基于数据分析的个性化服务能够更好地满足消费者的需求，创造更大的市场价值。 然而，行业 AI 应用也带来了挑战。随着自动化和智能化水平的提高，一些传统岗位可能会被机器取代，引发就业结构的变化。同时，数据安全和隐私保护也成为行业发展必须面对的问题。 在这个时代，我们看到了基于 AIPC、AI･Phone 等新硬件的个人模型的崛起。这些模型不仅仅是技术的展示，更是个人生活和工作的得力助手。它们以更加个性化、智能化的方式，融入我们的日常生活，成为我们生活中不可或缺的一部分。 同时，基于企业化的场景模型也开始崭露头角。这些模型深入到各个行业，从金融到医疗，从教育到制造，它们正在改变着传统的工作方式，提升着生产效率，推动着产业的升级。它们不仅仅是简单的工具，更是企业创新和竞争力的新源泉。 这些新硬件和场景模型的出现，正如繁星般升起，为我们描绘了一个崭新的产业未来的蓝图。在这个蓝图中，大模型不再是高高在上的科技概念，而是实实在在地服务于人类，成为推动社会进步的强大动力。它们成为了产业未来的锚点，引领着我们向着更加智能、高效和人性化的未来迈进。 本书旨在深入探讨大模型 2.0 时代的发展趋势、挑战和机遇。我们将一起见证这个时代的变迁，一起探索人工智能如何更好地服务于人类社会。在这个充满无限可能的新时代，让我们携手前行，创涌未来！ 基础篇 大模型发展进入 2.0 阶段第一章 人工智能旨在让计算机系统模拟人的思维过程和学习过程，其发展和技术演进经历了多个阶段，并产生了自然语言处理、语音处理、计算机视觉数据分析等一系列技术和方法。其中，人工智能大模型，即大型语言模型（Large･Language･Models，LLMs），是指基于深度学习算法，依托大规模的数据进行训练，利用强大算力资源进行推理和应用，能执