• <nav id="8fser"><code id="8fser"><bdo id="8fser"></bdo></code></nav>
    <video id="8fser"><blockquote id="8fser"></blockquote></video>

    1. <dd id="8fser"></dd>
      AIGC時代下新質生產力的探索與實踐
      2024-03-20 09:50:43 - 行業資訊

      一、引言:AIGC時代的新質生產力概述

      2023年的ChatGPT到2024年初火爆的Sora,以大模型技術為代表的通用人工智能AGI)時代正在到來,通用人工智能也正是當前全球科技競爭的焦點。2024年國務院《政府工作報告也明確提出,深化大數據、人工智能等研發應用,開展“人工智能+”行動,打造具有國際競爭力的數字產業集群。在全球人工智能競爭進一步升級的背景下,“人工智能+”首次被寫入《政府工作報告》。

      AIGC概念解析

      生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0時代進入2.0時代的重要標志,它是GPT技術為代表,一種基于神經網絡和自然語言處理的技術,能夠自動產生文本、圖像、音頻等多種類型的內容。這些內容具體可以是政府決策建議、電影片段、企業經營管理報告、行業分析報告、電影片段、小說等,甚至可以是軟件代碼等高邏輯高復雜性的輸出。通俗一點講,就是這玩意兒能跟人一樣做很多智力勞動的工作。

      為什么GPT是真智能

      在大模型技術演進的整體框架中,其核心機制實際上是基于詞序列的預測能力。通過捕捉前序單詞的token信息,模型嘗試預測接下來可能出現的詞匯。例如,當輸入為“我要吃”三個字時,大模型會依據概率預測后綴可能為“飯、瓜、癟”,從而構建出完整的語句。然而,僅從這一技術特性來評判,或許難以將其界定為真正意義上的智能,它更多地表現為一種基于概率統計的軟件工具。有趣的是當這項技術進化至GPT-3.5階段時,通過投入巨大的算力資源和海量數據進行深度訓練,實現了令人矚目的突破。GPT-3.5展現出超乎我們預設的某些智能特性,諸如它自己學會并涌現了角色扮演、多維度推理、創造性表述甚至撒謊等,這些原本被認為是人類獨有的復雜思維模式。這一發展不僅優化了模型的表現,更揭示了人工智能在模擬和理解人類智能行為方面所取得的重大進步。大模型能力遵循Scaling Law,智能的程度會進一步提升。

      新質生產力的內涵

      新質生產力是指在科技革命和產業變革中誕生的,以高新技術為支撐、創新驅動為核心的新一代生產力形態。它突破傳統生產要素的限制,通過信息技術、人工智能、生物科技等前沿領域的深度融合與廣泛應用,實現生產效率大幅提升、產業結構深度優化以及經濟持續高質量發展的全新動力系統。通俗說就是在傳統生產要素不變情況下,不投入人員、資本等生產要素時,經濟的增長需要依靠全要素率進行實現,本質上講也就是科技創新。

      佳華科技4.png

      佳華科技在新質生產力驅動下,緊隨國家戰略步伐,進行創新發展與布局,確立以大模型+與數據要素+為核心的重點工作,圍繞大模型技術展開了一系列的創新研發和市場布局,形成了一套涵蓋技術研發、人才培養、生態建設的完整發展戰略。

      二、大模型技術發展現狀與行業前景展望

      1、2023年國內大模型市場情況

      在過去的一年中AIGC產業中技術落地且營收上億的幾個方向分別是:AI教育、數字人、GPU算力、視頻/圖片處理、知識庫系統??蓞⒖糀IGCLink整理的以下這張圖:

      佳華科技44.png

      從圖表分析可見,除了autoDL等專注于提供通用算力基礎設施的公司之外,AIGC賽道上的盈利焦點主要集中在面向消費者(C端)市場的公司。諸如硅基智能、妙鴨和李一舟等創新企業及個人,在2023年成為該領域的典型成功案例,他們著力于在初創階段開發適應C端用戶需求的應用場景,如抖音等社交媒體內容創作工具以及數字營銷應用等。

      此外,在B端市場中,Dify、Data-GPT、畢昇智能等AI開發平臺也展現出了活躍表現,它們通過整合抽象化的知識庫、數據庫資源以及工作流程自動化服務,為各類企業快速構建和部署AI解決方案。然而,由于企業級應用相較于個人消費市場而言具有更長的研發周期和復雜多變的應用場景挖掘需求,在2023年內尚未涌現出一款顛覆性或稱霸市場的殺手級應用或平臺。

      2、2024年大模型應用前景展望

      經過長期的觀察與實踐探索,本次AI技術革命的核心在于提升新質生產力水平,其本質目標是優化和增強企業的整體生產力體系,而非僅僅局限于C端市場中個人在自媒體領域的生產力增長;尤其是實體企業作為國家經濟的基礎支柱,其生產力的升級至關重要。

      回顧2023年與客戶合作的經驗,各企業在實施AI戰略時普遍面臨以下幾項關鍵挑戰:缺乏大模型領域的專業人才;由于數據安全和隱私保護的考慮,企業經營數據難以直接上傳至云端,要求具備成本效益高的私有化大模型解決方案;各行業術語和業務指標存在顯著差異,如“營業利潤”這一指標在不同行業中具有多種特定含義和計算方式;企業間的數據標準不統一,導致大模型難以與企業內部私有化數據進行無縫對接。

      因此,在未來構建企業級AI應用的過程中,需要依托專業的平臺來滿足各類定制化需求。鑒于數據特異性和行業差異性,這類平臺可能會分化為眾多細分領域。相較于2023年大規模模型競爭的態勢,預計到2024年,面向企業級應用的平臺將更為聚焦,且可能每個行業中最終會形成若干主導性的大型平臺。這些平臺將深度融合行業知識與數據特性,從而為我司在所屬行業內打造專屬的大模型平臺提供了機遇窗口。

      三、佳華科技實踐成果展示與發展路徑探索

      1、具體案例分析:

      (1) 編寫環保行業專業性報告

      佳華科技運用先進的大模型技術,結合多年積累的行業和監測數據,革新了空氣質量監測與管控建議報告的生成過程。報告制作時間從原本的5—10天縮短至僅需10分鐘,顯著提高了工作效率和經濟效益。此外,大模型不僅提高了報告的精確度和質量,同時依靠大模型的推理理解能力確保了分析總結與建議的實用性和準確性,贏得了客戶的廣泛贊譽。

      佳華科技444.png

      (2) 全國碳市場填報助手

      根據國家的雙碳控排計劃,需要各控排企業在國發平臺上,填寫企業的碳排放數據。這個過程要填寫的內容非常多,還需要上傳對應的佐證材料。 通過大模型解析原始數據實現智能填報,將人從繁瑣的填報檢查工作中解放出來,降低了人為失誤,提升了填報效率,減少了填報成本。

      佳華科技4444.png

      (3) 企業數字化

      本質是結合企業各種私有數據,利用大模型、數字人等技術,打造企業智能助理,協助或代替人類在電腦、手機等數字化設備中,完成企業中重復性高、耗時多、復雜度低的勞動和工作,提升企業所有人的業務決策效率和工作效率。

      佳華科技44444.png

      (4) 生態環境雙碳垂直大模型

      佳華結合自身近20年的環保行業大數據,訓練生態環境雙碳垂直大模型,致力于解決環境保護和管理中的復雜問題。該模型通過深度學習和人工智能技術,能夠處理和分析海量的環境數據,包括但不限于空氣質量、水質等多個方面。通過對這些數據的深入挖掘和學習,我們的模型能夠預測環境變化趨勢,識別污染源,評估環保政策的效果,并為決策者提供科學的數據支持,為佳華各類業務賦能。

      佳華科技444444.png

      迎接AIGC新時代,推動新質生產力持續釋放。站在AIGC時代潮頭,我們應充分認識并挖掘大模型這一新質生產力的巨大潛力,攜手產學研各方力量,共同推進技術創新、產業融合與應用落地。只有如此,才能真正抓住新一輪科技革命帶來的歷史機遇,讓新質生產力在中國乃至全球范圍內發揮最大效能。

      面向未來,佳華科技AIGC方向,制定了長期發展戰略與目標設定,公司將持續加大研發投入,優化升級大模型技術,拓展應用場景,同時積極參與制定行業標準,基于我們全國首創的生態環境雙碳大模型,引領行業發展。

      久久久久无码精品国产免费|亚洲A∨无码国产精品久久一|国产亚洲欧美日韩综合一区在线观看|99热视频这里只有久久精品

    2. <nav id="8fser"><code id="8fser"><bdo id="8fser"></bdo></code></nav>
      <video id="8fser"><blockquote id="8fser"></blockquote></video>

      1. <dd id="8fser"></dd>