大模型发展进程超预期 细分领域应用价值显现

2023-12-14 00:00:00 证券时报 

证券时报记者 郭博昊

日前,深交所联合北京市海淀区政府举办第十二期“创享荟”人工智能行业交流专场活动,以“创新成长·AI大模型与产业机遇”为主题,邀请行业内头部上市公司、代表性创业企业、投资机构、科研院所等单位相关负责人参加,共话人工智能推动产业转型升级、资本市场服务创新生态体系建设等内容。

与会专家指出,大模型代表的人工智能技术演进进入新阶段,初步展现通用智能能力。随着大模型垂直应用不断扩展,大模型在细分领域的应用前景值得关注。

目前,国内通用大模型领域存在理论研究偏弱,产业落地较晚等不足,我国大模型行业的发展方向和突围策略受到行业关注。

与会专家建议,在大模型的研发和优化过程中,企业可加强利用国内数字基础设施和大市场优势。数字基础设施方面,我国已建立全球领先的数据收集与传输设施,实时全面的数据采集和传输将为大模型训练和优化建立硬件基础。大市场方面,我国语音识别、图像识别、大数据处理等人工智能技术已在商业、交通、金融、医疗、教育等领域广泛普及,已经形成相对成熟的项目机制,可为大模型的发展提供广阔的数据牵引。

从企业层面出发,我国通用大模型公司需要加强模型基座能力建设,支持生态合作伙伴打造垂直领域行业应用,推动技术创新和应用落地形成良性循环。通过开源部分模型,吸引更多产业链上下游企业、高校院所等参与模型相关开发,提高模型在行业内的影响力,扩大生态范围。

对于大多数企业而言,面向垂直场景、垂直行业、垂直领域探索基于大模型的应用创新,可在一定程度上规避技术发展制约因素,将成为大模型应用重点发展方向。

在助推制造业智能化转型方面,大模型可扮演重要角色。企业代表指出,随着制造业信息化水平不断提升,企业积累了大量的私域数据,可支持大模型在研发设计、生产制造等环节产生积极影响,为制造业转型升级注入新的活力。产品迭代和市场需求将共同推进技术发展,构建制造业的“智能底座”。

同时,大模型在软件开发领域的作用日益显现,尤其在需求分析、架构设计、代码生成、软件测试、自动化部署与运维等方面,提高开发效率和代码质量,通过实时监测和预警更早发现和修复问题,提高软件的稳定性。多位专家指出,随着大模型的应用,软件开发效率将得到30%左右的提升。

在科研支持领域,大模型具有高效处理海量数据(603138)、高精度求解复杂物理系统的能力,可建立“数据驱动、数理融合”的新范式,开启科研智能化发展新时代。

与会投资机构认为,大模型未来将在更多应用场景落地,并与其他模型交织,极大地提高生产力,在软件硬件方面带来潜在的投资机会。此外,投资机构关注的问题还包括:需求侧是否有刚需、企业或用户是否愿意为大模型的应用持续“买单”;是否具有建立“杀手级”应用的潜力;是否能够获得行业私域数据,构建自有“护城河”,与上下游企业建立紧密的生态关系。

据不完全统计,深市约有70家人工智能相关产业链公司,覆盖芯片制造、云计算、数据服务、自然语言处理等领域。近年来,深市人工智能产业公司借助资本市场融资发展,积极布局产业链相关技术领域和应用场景。如,软通动力去年3月在创业板上市,首次公开发行募集资金46.3亿元,用于交付中心扩建、行业数字化转型产品及解决方案等项目;中科创达(300496)去年9月非公开发行募集资金31亿元,用于整车操作系统研发、边缘计算站研发等项目。此外,近5年来,深市八成人工智能产业上市公司通过并购重组、与专业机构合作投资等方式进行产业整合;超过八成人工智能产业上市公司实施过股权激励计划,均高于A股整体水平。

(责任编辑:王治强 HF013)
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