未來產(chǎn)業(yè)涵蓋了 6 個(gè)大的產(chǎn)業(yè)方向，范圍廣泛，涉及眾多領(lǐng)域。為了幫助地方政府和企業(yè)在研究未來產(chǎn)業(yè)機(jī)會時(shí)能夠精準(zhǔn)把握重點(diǎn)，中投顧問從未來產(chǎn)業(yè)中精心篩選出了 20 個(gè)商業(yè)價(jià)值最大的關(guān)鍵技術(shù)。這些技術(shù)包括合成生物學(xué)技術(shù)、第三代疫苗技術(shù)、生物育種技術(shù)、干細(xì)胞技術(shù)等，它們在醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、能源、健康等多個(gè)領(lǐng)域都展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力和商業(yè)價(jià)值。

中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的一系列關(guān)于關(guān)鍵技術(shù)的研究報(bào)告，詳細(xì)闡述了這些技術(shù)的各個(gè)方面。報(bào)告內(nèi)容涵蓋技術(shù)的基本原理、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用領(lǐng)域、研發(fā)機(jī)構(gòu)以及未來發(fā)展趨勢等。

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近年來，人工智能大模型異軍突起，成為科技領(lǐng)域最耀眼的存在。它就像一把神奇鑰匙，為諸多領(lǐng)域打開了全新發(fā)展大門。從人們?nèi)粘Ｊ褂玫闹悄苷Z音助手，到醫(yī)療領(lǐng)域輔助醫(yī)生精準(zhǔn)診斷，再到科研中助力復(fù)雜問題求解，人工智能大模型正全方位滲透進(jìn)人類生活，重塑著各行各業(yè)的發(fā)展格局。那么，究竟什么是人工智能大模型？它又有著怎樣的魔力，能引發(fā)如此巨大的變革？

一、大模型定義與發(fā)展脈絡(luò)

人工智能大模型，簡稱 AI 大模型，是借助大規(guī)模數(shù)據(jù)與強(qiáng)大計(jì)算能力訓(xùn)練出的 “大參數(shù)” 模型。其參數(shù)規(guī)模往往達(dá)億級乃至千億級，如同一個(gè)知識淵博的智者，擁有超強(qiáng)通用性與泛化能力，能在自然語言處理、圖像識別、語音識別等眾多領(lǐng)域大顯身手。它是 “大數(shù)據(jù) + 大算力 + 強(qiáng)算法” 深度融合的結(jié)晶，是凝聚大數(shù)據(jù)內(nèi)在精華的 “隱式知識庫” 。模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上完成預(yù)訓(xùn)練后，無需復(fù)雜微調(diào)，或僅需少量數(shù)據(jù)微調(diào)，就能靈活支撐各類應(yīng)用，適應(yīng)性極強(qiáng)。

回顧其發(fā)展歷程，可謂跌宕起伏、成果豐碩。自 1950 年起，AI 大模型開啟發(fā)展征程，最初是漫長的萌芽期，一直持續(xù)到 2005 年。1956 年，計(jì)算機(jī)專家約翰?麥卡錫提出 “人工智能” 概念，自此 AI 發(fā)展從基于小規(guī)模專家知識，逐漸向基于機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變。1980 年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雛形 CNN 誕生，1998 年現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu) LeNet-5 問世，機(jī)器學(xué)習(xí)方法也從早期淺層模型，升級為基于深度學(xué)習(xí)的模型，為后續(xù)自然語言生成、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域研究筑牢根基，對深度學(xué)習(xí)框架迭代及大模型發(fā)展意義非凡。

2006 年至 2019 年，AI 大模型進(jìn)入沉淀期。2013 年，自然語言處理模型 Word2Vec 誕生，首創(chuàng)將單詞轉(zhuǎn)換為向量的 “詞向量模型”，讓計(jì)算機(jī)處理文本數(shù)據(jù)更加得心應(yīng)手。2014 年，被譽(yù)為 21 世紀(jì)最強(qiáng)大算法模型之一的 GAN（對抗式生成網(wǎng)絡(luò)）誕生，深度學(xué)習(xí)邁進(jìn)生成模型研究新階段。2017 年，Google 提出基于自注意力機(jī)制的 Transformer 架構(gòu)，如同為大模型發(fā)展裝上強(qiáng)勁引擎，奠定了大模型預(yù)訓(xùn)練算法架構(gòu)基礎(chǔ)。2018 年，OpenAI 和 Google 分別發(fā)布 GPT-1 與 BERT 大模型，宣告預(yù)訓(xùn)練大模型成為自然語言處理領(lǐng)域主流。這一時(shí)期，全新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) Transformer 的出現(xiàn)，極大提升了大模型技術(shù)性能。

2020 年至 2023 年，AI 大模型迎來爆發(fā)期。2020 年，OpenAI 公司推出的 GPT-3 震驚世界，其模型參數(shù)規(guī)模高達(dá) 1750 億，一躍成為當(dāng)時(shí)最大語言模型，在零樣本學(xué)習(xí)任務(wù)上取得巨大性能突破。此后，基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RHLF）、代碼預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)等優(yōu)化策略不斷涌現(xiàn)，持續(xù)提升大模型推理與任務(wù)泛化能力。2022 年 11 月，搭載 GPT3.5 的 ChatGPT 橫空出世，憑借逼真自然語言交互和多場景內(nèi)容生成能力，瞬間點(diǎn)燃互聯(lián)網(wǎng)，一時(shí)間 Gemini、文心一言、Copilot、LLaMA、SAM、SORA 等各種大模型如雨后春筍般紛紛涌現(xiàn)，2022 年也因此被稱為大模型元年。2023 年 3 月，超大規(guī)模多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型 GPT-4 發(fā)布，具備多模態(tài)理解與多類型內(nèi)容生成能力，將大模型發(fā)展推向新高度。大數(shù)據(jù)、大算力、大算法的完美融合，使大模型預(yù)訓(xùn)練、生成及多模態(tài)多場景應(yīng)用能力實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍 。以 ChatGPT 為例，其成功離不開微軟 Azure 強(qiáng)大算力、wiki 等海量數(shù)據(jù)支持，以及基于 Transformer 架構(gòu)，堅(jiān)持 GPT 模型和人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）精調(diào)策略。

2024 年以來，AI 大模型應(yīng)用加速落地。國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布第三批境內(nèi)深度合成服務(wù)算法備案清單，129 款算法獲備案，規(guī)范行業(yè)發(fā)展。谷歌 DeepMind 團(tuán)隊(duì)和斯坦福大學(xué)研究人員開發(fā)的搜索增強(qiáng)事實(shí)評估器（SAFE），能通過大型語言模型核查聊天機(jī)器人生成文本的事實(shí)信息準(zhǔn)確性，助力提升大模型應(yīng)用可靠性。

二、大模型核心技術(shù)剖析

（一）模型架構(gòu)

Transformer 架構(gòu)堪稱大模型的核心基石。它基于注意力機(jī)制，能有效捕獲全局信息，解決傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)的短板。Self-Attention 機(jī)制時(shí)間復(fù)雜度為 O (n2)，特別適合并行化訓(xùn)練，大大提升訓(xùn)練效率。為進(jìn)一步優(yōu)化，后續(xù)誕生諸多改進(jìn)版本，如 Sparse Attention（稀疏注意力），通過降低計(jì)算復(fù)雜度，使模型在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)更加高效；Longformer 則專注于長文本輸入處理，拓寬大模型應(yīng)用場景，讓其在處理長篇文檔、學(xué)術(shù)論文等任務(wù)時(shí)游刃有余 。

（二）數(shù)據(jù)處理與預(yù)訓(xùn)練

在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，大模型需對海量文本、代碼、圖像等數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、清洗，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。同時(shí)，多模態(tài)融合技術(shù)將圖像與文本等不同類型數(shù)據(jù)聯(lián)合編碼，使模型能夠理解和處理多樣化信息。預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)主要分為自回歸和自編碼兩種。自回歸以 GPT 為代表，通過預(yù)測下一個(gè) token 進(jìn)行學(xué)習(xí)，就像根據(jù)前文不斷續(xù)寫后文；自編碼如 BERT，通過掩蓋部分輸入并恢復(fù)原始內(nèi)容來訓(xùn)練模型，提升模型對文本整體理解能力。

（三）模型訓(xùn)練與優(yōu)化

大模型訓(xùn)練對計(jì)算資源要求極高，分布式訓(xùn)練成為必然選擇。數(shù)據(jù)并行讓多個(gè)設(shè)備共享模型權(quán)重，各自處理不同數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)層面并行計(jì)算；模型并行則將模型切分為多個(gè)部分，分布到不同設(shè)備上，從模型結(jié)構(gòu)角度提升訓(xùn)練效率。為進(jìn)一步優(yōu)化訓(xùn)練過程，混合精度訓(xùn)練技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，它在提升訓(xùn)練速度的同時(shí)，大幅降低顯存占用；大批量訓(xùn)練結(jié)合學(xué)習(xí)率調(diào)度策略，在保證模型訓(xùn)練效果的基礎(chǔ)上，加快訓(xùn)練

進(jìn)程，節(jié)時(shí)間與資源成本。

（四）模型壓縮

隨著模型規(guī)模不斷增大，存儲和推理成本也隨之攀升。模型蒸餾技術(shù)通過用大模型指導(dǎo)小模型訓(xùn)練，將大模型 “知識” 傳遞給小模型，讓小模型在保持一定性能的同時(shí)，減小模型體積；參數(shù)量化通過減少模型權(quán)重精度，如從 32-bit 降低到 8-bit，在不顯著影響模型效果前提下，降低存儲需求；稀疏化則去除模型中的冗余參數(shù)，精簡模型結(jié)構(gòu)，提升推理效率，讓大模型在資源受限環(huán)境下也能高效運(yùn)行。

三、大模型應(yīng)用領(lǐng)域

（一）自然語言處理

在自然語言處理領(lǐng)域，大模型應(yīng)用最為廣泛和深入。文本生成方面，大模型能根據(jù)給定主題或提示，生成自然流暢的文章、小說、新聞，甚至模仿特定作者風(fēng)格創(chuàng)作，滿足內(nèi)容創(chuàng)作需求。翻譯系統(tǒng)借助大模型實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量跨語言實(shí)時(shí)翻譯，打破語言交流障礙。問答系統(tǒng)可理解用戶復(fù)雜問題，提供準(zhǔn)確、相關(guān)答案，無論是生活常識，還是專業(yè)知識，都能應(yīng)對自如。情感分析中，大模型能快速判斷文本情感傾向，助力企業(yè)分析用戶反饋、輿情監(jiān)測等。

（二）多模態(tài)學(xué)習(xí)

多模態(tài)學(xué)習(xí)是大模型另一大應(yīng)用亮點(diǎn)。圖像與文本結(jié)合方面，像 OpenAI 的 DALL?E，用戶輸入一段文本描述，模型就能生成對應(yīng)的逼真圖像，實(shí)現(xiàn)從文字到視覺的神奇轉(zhuǎn)換。視頻理解領(lǐng)域，DeepMind 的 Flamingo 支持跨模態(tài)推理，可根據(jù)視頻內(nèi)容及相關(guān)文本描述進(jìn)行綜合分析。在醫(yī)學(xué)影像分析中，大模型將醫(yī)學(xué)影像與文本描述相結(jié)合，輔助醫(yī)生更精準(zhǔn)診斷疾病，提高診斷效率與準(zhǔn)確性。

（三）科學(xué)研究

在科學(xué)研究前沿，大模型同樣發(fā)揮著關(guān)鍵作用。蛋白質(zhì)折疊預(yù)測是生物學(xué)領(lǐng)域難題，DeepMind 的 AlphaFold 借助大模型成功攻克，準(zhǔn)確推測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，為藥物研發(fā)、生物工程設(shè)計(jì)等提供重要基礎(chǔ)。在化學(xué)反應(yīng)模擬中，大模型加速新材料發(fā)現(xiàn)進(jìn)程，通過模擬化學(xué)反應(yīng)，預(yù)測材料性能，減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)，降低研發(fā)成本，推動(dòng)材料科學(xué)快速發(fā)展。

四、大模型面臨的挑戰(zhàn)

（一）計(jì)算資源與成本

訓(xùn)練大模型猶如一場 “算力盛宴”，需要數(shù)千張 GPU 協(xié)同工作，這意味著高昂硬件成本與持續(xù)電力消耗。推理效率在邊緣設(shè)備上也常成為瓶頸，如智能手表、智能家居設(shè)備等，受限于硬件性能，難以流暢運(yùn)行大模型，影響應(yīng)用體驗(yàn)。

（二）數(shù)據(jù)質(zhì)量與偏差

大模型對數(shù)據(jù)依賴程度極高，“垃圾進(jìn)，垃圾出”，低質(zhì)量數(shù)據(jù)會導(dǎo)致模型輸出偏差，產(chǎn)生錯(cuò)誤結(jié)果。數(shù)據(jù)隱私和倫理問題也不容忽視，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能包含個(gè)人敏感信息，一旦泄露，后果嚴(yán)重。同時(shí)，數(shù)據(jù)偏差可能導(dǎo)致模型決策不公平，如在招聘、貸款審批等場景中，對特定群體產(chǎn)生歧視。

（三）可解釋性

大模型復(fù)雜結(jié)構(gòu)使其常被視為 “黑盒”，內(nèi)部決策過程難以理解。當(dāng)模型給出某個(gè)結(jié)果時(shí)，人們很難知曉其依據(jù)和推理邏輯，這在醫(yī)療、金融等對決策可靠性、可解釋性要求極高的領(lǐng)域，成為阻礙大模型廣泛應(yīng)用的重要因素。開發(fā)有效的模型可視化和解釋技術(shù)，讓大模型決策過程 “透明化”，迫在眉睫。

（四）通用性與專用性

通用大模型雖在眾多領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但面對某些專業(yè)性極強(qiáng)的領(lǐng)域，如復(fù)雜工業(yè)制造流程優(yōu)化、小眾疾病精準(zhǔn)診斷等，可能無法滿足特定需求，需針對性優(yōu)化和定制。如何平衡通用性與專用性，既發(fā)揮通用大模型泛化優(yōu)勢，又能為特定領(lǐng)域打造高效專用模型，是亟待解決的問題。

五、大模型未來發(fā)展趨勢

（一）模型設(shè)計(jì)創(chuàng)新

未來模型設(shè)計(jì)將朝著高效化、稀疏化方向邁進(jìn)，如 Modular Transformer 等新型架構(gòu)不斷涌現(xiàn)，通過優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，提升計(jì)算效率，降低資源消耗。同時(shí)，受生物啟發(fā)的架構(gòu)探索也將成為熱點(diǎn)，借鑒大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理，開發(fā)更智能、高效的計(jì)算模型，為大模型發(fā)展注入新活力。

（二）多模態(tài)深度集成

實(shí)現(xiàn)真正 “通用智能”（AGI），讓大模型支持跨模態(tài)任務(wù)協(xié)作，是未來重要發(fā)展方向。不同模態(tài)信息（如文本、圖像、音頻、視頻）深度融合，模型將能更全面、準(zhǔn)確理解復(fù)雜場景，提供更智能、自然交互體驗(yàn)，如在智能客服中，既能理解用戶文字咨詢，又能根據(jù)用戶上傳圖片進(jìn)行問題分析解答。

（三）綠色 AI 發(fā)展

隨著環(huán)保意識增強(qiáng)，開發(fā)綠色 AI 技術(shù)，降低大模型碳排放，減少對環(huán)境負(fù)面影響至關(guān)重要。一方面通過技術(shù)創(chuàng)新提升模型能源利用效率，另一方面借助知識重用等手段，減少不必要模型訓(xùn)練次數(shù)，實(shí)現(xiàn)大模型可持續(xù)發(fā)展。

（四）開放與合作

開源大模型（如 Meta 的 LLaMA）已極大促進(jìn)研究社區(qū)合作，未來這一趨勢將延續(xù)并深化。更多機(jī)構(gòu)、企業(yè)、科研人員將在開放平臺上協(xié)作，共享數(shù)據(jù)、技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)，加速大模型技術(shù)創(chuàng)新�？鐚W(xué)科應(yīng)用也將更加廣泛，金融、醫(yī)學(xué)、物理等不同領(lǐng)域與大模型深度融合，催生更多創(chuàng)新成果，解決復(fù)雜實(shí)際問題。

人工智能大模型作為當(dāng)前 AI 技術(shù)核心驅(qū)動(dòng)力，從底層技術(shù)架構(gòu)到實(shí)際應(yīng)用，正深刻改變世界。盡管面臨諸多挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新、應(yīng)用不斷拓展，大模型必將在未來發(fā)揮更大價(jià)值，為人類社會發(fā)展帶來更多驚喜與變革，開啟智能時(shí)代全新篇章。