国内大型分水岭来了？

这个星期我一直在国内大型模型发布会上穿梭。

周二(8月15日)，科大讯飞发布了升级的2.0版星火模型，在多模式、语义理解、文件解读等方面进行了无与伦比的升级。周三，我不停地参加百度飞桨峰会。在这次会议上，百度迭代推出了更多关于文心的插件和能力，并在后面的开发端构成了一个新的社区。

周四，我与其他几家大型R&D公司进行了深入的交流，并在同事的邀请下，对几家国内核心大型公司的多模式能力进行了评估和测试。

所以我可以把八月第二周的工作完全标为“大模型与大模型有关”。

另外，我已经收到邀请了，周二也就是22号去上海参加钉钉发布会，深入体验了钉钉接入通义千问大模型后的生产力。

与往年相比，今年行业的热点都集中在AIGC和大模型上，所有的企业和企业家似乎都在讨论如何抓住机会或分一杯羹。

在和大家交流的过程中，我对国内大模型的发展趋势有了非常清晰的认识，未来中国乃至全球大模型的发展可能会有不同的变化。

对我来说，未来大模型恐怕会有三种不同的认识：

第一，大模型趋于分化，行业模型可能成为普及的关键；第二，具体智能和多模态智能可能成为下一个重点；第三，应用领域的落地是关键，To B是主阵地。

如果你想参与行业或大型发展，只需阅读这三点即可。

行业模式可能成为一种演变趋势。

在价值非凡的2023年，被誉为“AIGC元年”，其中大模型的地位非常重要，其创新达到了前所未有的高度，远超移动互联网的创新，市场对其的期待和创新预期甚至远超其实际表现。

AIGC的进步可能会进一步解放生产力，帮助企业在降低成本的同时提高效率，从而影响和改变互联网用户获取信息和内容输出的方式。虽然最近领先的企业 ChatGPT的用户增长速度有所放缓，但业内人士并不担心，因为这并不意味着技术迭代速度变慢。

根据不完全统计，国内已有近百家大型R&D公司，其中包括通用和垂直领域、开源和闭源等不同类型。

在2023年的世界人工智能大会上，工业和信息化部中国电子技术标准化研究院授予“国家人工智能标准化总体组大模型专题组”的360集团、百度、华为、阿里巴巴等行业巨头组长单位积极推进大模型中国标准体系建设，助力中国大模型产业发展。

未来的大模型将进一步分为通用、特殊和特定场景的各种类型。市场普遍认为，从行业特点来看，通用大模型未来只能是少数巨头的最终获胜者，主要是因为它需要大量的资金投入，不适合大量的中小企业。

通用大型模型不能处理很多企业的实际问题，模型的大小主要取决于企业客户自身的需求。公司的大型模型应用需要充分考虑行业专业性、数据安全性、连续迭代和综合成本。

未来，垂直领域的模型将成为加速大模型普及的关键。通用公共数据叠加行业数据，共同构成行业大模型的实践信息源。行业大模型的未来趋势特征还包括场景一体化、AI原生化和部署工业化。

或者进一步推动AI普惠化

MaaS(模型即服务)理念坚持以人工智能模型为核心的开发模式，构建了运用云计算技术的强大服务架构。

这一理念的实施无疑给大型创业公司和开发者带来了便利，使他们能够轻松地将机器学习模型部署到各自的应用程序中。与此同时，MaaS还提供了包括模型训练、推理、部署、调整、评估和实用落地在内的全方位自动化服务。这意味着MaaS的出现可能会进一步降低使用门槛，提高大型模型的普及率。

在讨论中美大模型的区别时，业内普遍认为，虽然中美大模型目前还存在一定差距，但国内公司一直在追赶。首先，大模型的发展必须以强大的计算率为基础。其次，在数据方面，汉语材料的复杂性和质量参差不齐，给国内大模型的研发带来了挑战。因此，后期高质量的数据将是不断优化大模型的关键。

这种背景下， 腾讯 为进一步推动人工智能的发展，大模型时代还发布了AI十大趋势。 在这些方面，大模型的发展方向体现在以下几个方面：

1. 涌现：LLM(大型语言模型)的发展将推动AGI(通用人工智能)阶段加速人工智能的发展；

2. 结合：多模态技术可以帮助大模型处理更复杂的问题；

3. 了解您：大型模型将带来更符合人类的交互技术，提高人机交互的自然性；

4. 生态：模型就是服务（MaaS）生态学呼之欲出，为人工智能应用提供了新的概率；

5. 泛在：垂直领域的应用将成为大模型的主战场，为不同领域的实际问题提供解决方案；

6. 平台：Plugin工具的出现将使APP迎来大模型。 Store时刻，为开发者提供更方便的开发环境；

7. 入口：大模型为数字人“注入灵魂”，给虚拟世界带来更生动、更逼真的感觉；

8. 赋能：AI大模型将帮助个人成为一个很好的生产者，提高生产效率；

9. 影响：版权“思想表达二分法”的基石正在动摇，给版权制度带来了新的挑战；

10. 向善：伦理与安全建设将塑造负责任的AI生态，确保人工智能技术的可持续发展。

身体智能和多模态是核心。

英伟达的首席执行官黄仁勋曾兴奋地指出，人工智能的下一波浪潮将是拥有“身体智能”的智能体。这种身体智能是指具有身体和物理交互支持的智能体。他们有各种感知、思考、学习和决策能力，可以与周围环境互动。黄仁勋坚信，这种身体智能有望成为人工智能的终极媒介，在现实世界中发挥着广泛而重要的作用。

如今，智能产业链逐渐形成，包括数字基础设施、机器人制造、机器视觉、多模式模型等环节。这些制造商在各自的领域不断发展和创新，致力于提供更好的智能产品，给人们的日常生活带来便利。

多模式智能是具体智能的重要发展方向。除了计算机视觉和自然语言处理等特定领域的模型不断发展外，多模式模型的进一步交叉整合有望成为未来的重要应用方向。未来，人与机器之间的互动技术将更加丰富多样，可能会通过文字、视觉和语音等维度进行交流，这将大大提高工作和生活的效率。

总的来说，人工智能的发展不断向前发展，我们可以期待人工智能在不久的将来会给人类带来更多的惊喜和便利，从传统的语音和图像处理，到智能的出现，再到未来的多模态智能。

未来将更加重视应用领域的落地

测试一个大模型是否成功的标准不仅在于它能否成功应用，还在于它是否具有强大的商业化能力。与传统的C端消费互联网相比，B端互联网经济是大模型的主战场，是展示应用效果、实现商业价值的广阔舞台。

随着模型不断细分到每个垂直领域甚至特定场景，它们将在推广应用和着陆的过程中发挥更大的作用。此外，为了实现大规模推广和着陆，大型模型所需的条件仍需不断改进和优化，包括标准化、可靠性、大规模布局和相对便宜的价格。

以可靠性为例，意味着用户对大模型的安全性有所顾忌和担忧。目前生成的大型模型以概率的方式生成内容，有时会严肃地“胡说八道”，这种情况被称为“AI幻觉”。

为了解决这一问题，我们可以通过提供高质量的语料库来提高输出内容的安全性和可靠性，从而减少或消除客户的焦虑，进一步提高实际应用中大型模型的效果和价值。

本文来自微信微信官方账号“BT财经”（ID:作者：张津京，36氪经授权发布，btcjv1)。

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