阿里云创始人王坚:AI+不是AI和产业简单结合
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2025-01-19
9月5日,2024·Inclusion外滩大会在上海盛大开幕,本次大会吸引了众多专家和企业家,共同探讨AI产业的发展趋势,从企业界的实践到学术界的研究,各方一致认为,AI产业正在经历一场深刻的变革,呈现出六大关键趋势,涵盖了小模型、智能体、专业AI以及具身智能等多个方面,这些趋势不仅指明了大模型产业落地的方向,也为未来的技术创新提供了新的思路。
1. 端智能成为AI应用的关键引擎
在行业应用中,更专业的多模态小模型展现出比通用大模型更出色的效果,随着硬件设备集成小模型的能力不断提升,端侧AI逐渐成熟,为超级应用的出现创造了条件,智能手机中的语音助手和智能摄像头已经能够提供更加精准的服务,这标志着端智能正成为推动AI应用普及的重要力量。
问:什么是端智能?它在AI应用中的作用是什么?
答:端智能指的是在终端设备上运行的人工智能算法,可以直接处理数据并做出决策,无需依赖云端服务器,这种技术提高了响应速度和隐私保护水平,使得用户体验更加流畅。
2. 异构算力助力抢跑大模型应用之战
随着AI时代的到来,新摩尔定律正在形成,芯片性能的提升、模型架构的优化以及基础模型成本的快速下降,使得算力成为了企业关注的焦点,异构计算有望在未来主导高性能计算市场,这意味着不同类型的处理器(如CPU、GPU、FPGA等)将协同工作,以实现更高的效率和更低的成本。
问:什么是异构算力?它如何影响大模型的应用?
答:异构算力是指利用多种不同类型的计算单元共同完成任务的能力,在大模型训练和推理过程中,通过合理分配任务给最适合的硬件,可以显著提高整体性能,降低成本。
3. 高质量数据成为企业AI战略制高点
对于提升大模型的性能而言,高质量数据的获取至关重要,数据的数量、质量、安全性和多样性都是关键因素,一批新型数据服务公司应运而生,它们专注于为企业提供数据合成、隐私保护及多模态数据处理能力,帮助企业构建强大的AI战略。
问:为什么说高质量数据对企业AI战略至关重要?
答:高质量的数据不仅能提高模型的准确性,还能增强其泛化能力,使模型能够在更多场景下表现良好,良好的数据管理还能确保合规性和用户信任。
4. 专业领域应用成大模型技术加速发展的“探照灯”
大模型将在医疗、金融等专业领域逐步落地,促进垂直行业的生产力提升和数据价值释放,这些领域的成功案例将为其他行业提供宝贵的经验教训,推动整个AI生态系统的发展。
问:哪些专业领域最有可能率先受益于大模型技术?
答:医疗健康、金融服务、智能制造等领域因其庞大的数据集和明确的应用场景需求,被认为是最先受益的几个领域之一。
5. 智能体孕育新一代超级平台
未来的数字伴侣、工作助手和个人生活助理将由智能体驱动,这些智能体不仅具备情感交流的能力,还能根据具体情境进行推理规划,科技公司正在竞相开发此类产品,希望通过智能体来满足人们日益增长的需求。
问:什么是智能体?它们与传统软件有何不同?
答:智能体是一种能够理解环境变化并自主采取行动的系统,与传统程序相比,智能体更加注重交互性和适应性,能够在复杂多变的环境中持续学习改进。
6. 具身智能变革智能陪护与未来制造
具身智能经过多个周期探索后,在大模型时代迎来了拐点时刻,具备三维感知能力的智能机器人将成为人类现实生活中的得力助手,特别是在工厂环境中,它们可以帮助改变传统的生产线模式,提高效率和灵活性。
问:具身智能如何改变未来的制造业?
答:通过引入先进的传感技术和机器学习算法,具身智能可以让机器人更好地理解和适应周围环境,从而实现自动化程度更高且更加灵活的生产流程。
在外滩大会上,专家们预测,在未来五年内,产业落地将是大模型技术持续进化的关键所在,正如蒸汽机改变了世界一样,只有当AI真正融入各行各业时,才能发挥出其最大潜力,在这个过程中,企业需要密切关注AI使用成本与应用投产比的变化,抓住机遇实现快速转型,针对私域数据的有效利用、低成本生成定制数据以及保障隐私安全等问题,新型数据服务公司将迎来新的发展机遇。
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