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當下，AI大模型正成為產業新型基礎設施并為千行百業提供智能服務，且以“基礎大模型+行業數據微調”的范式推動AI研發生產從傳統小規模作坊式走向工業規模化量產，與此同時，也為各行各業帶來了前所未有的變革。

此前舉行的2024世界人工智能大會期間，不少業界人士表示，AI大模型有望加速智力勞動的細化分解，大量重復性、結構化、高度依賴既往經驗的相關工作深化剝離并交由AI承擔，促進以人機分工為代表的第四次社會大分工時代的加速到來。

助推智力密集型　服務產業規模化發展

“辦公軟件是現代社會普遍使用的生產工具，AI大模型正在重塑辦公軟件的用戶體驗和交互模式。”金山辦公CEO章慶元表示，2023年金山辦公推出WPS AI，目前正式上線的AI功能已有幾十項，能夠幫助用戶更好地創作、閱讀、處理文檔。2024年，面向企業用戶，金山辦公推出了WPS AI企業版，涵蓋AI Hub(智能基座)、AI Docs(智能文檔庫)、Copilot Pro(企業智慧助理)，可以讓企業實現大模型的開箱即用。

“以前是專業的事情交給專業的人去辦，現在是交給專業的模型來做，從專人專用到專模專用。”達觀數據CEO陳運文表示，當前國內大模型領域的研究熱點主要集中在場景大模型和垂直大模型的研發上，這些模型專門解決特定行業或應用領域的復雜問題。

清華大學中國科技政策研究中心副主任、人工智能國際治理研究院副院長梁正表示，AI大模型將助推智力密集型服務產業規模化發展，加速從“手工作坊”式(以人力密集型人工服務為主導)走向“工業規模化”批量供給的AIGS(AI Generated Service，AI生成服務)新時代。

北京大學公共衛生學院生物統計系主任、北京大學講席教授周曉華舉例說，新藥研發是一個復雜、成本高昂且耗時的過程，但AI已開始在新藥研發中發揮作用。比如，藥物設計與篩選，可以通過AI學習大量的化學信息和生物活性數據來預測新分子與特定蛋白質的結合能力，從而加速初期藥物的篩選進程。再如，在受試者患者篩選方面，AI可以優化臨床試驗設計，并幫助研究人員更精確地篩選適合參與試驗的患者，可以提高臨床試驗的成功率，并加快藥物上市的時間。

從感知到認知　未來AI會像人那樣思考

梁正表示，AI大模型將變革人機關系并加速AI“平民化”時代的到來，尤其是以GPT-4o為代表的多模態AI將以更自然且實時的交互方式顯著降低人機交互和AI使用門檻。

“隨著技術的演進，未來人工智能有望進一步發展成全面理解和處理復雜信息的通用系統，更加融入人們的日常生活和工作中。”陳運文說。未來，AI將不僅僅是處理數據和執行任務的工具，而是像人一樣思考、推理和創造的智能伙伴，可以完成一些生成、創作類任務，AI應用范圍將更加廣泛。

“從感知到認知的轉變意味著AI將更加深入地理解和解釋世界，而從識別到生成的過渡則展示了AI創造力的提升。未來，人工智能將更加通用化，能夠靈活適應多變的任務和環境。”網易伏羲平臺技術負責人趙增說。

趙增認為，多模態、群體智能、聯合優化及具身智能將圍繞更多模態的知識對齊、能力協作及模式應用進行發展，讓AI像人一樣獲得更多維度信息，通過高效的運算進行更加全面深度的思考并做出更多動作執行最終反饋。

梁正認為，人機分工協作式混合勞動力將成為未來勞動用工的主導范式，并且AI大模型可能會顛覆勞動力市場舊有競爭模式，“降維打擊”那些缺少AI工具賦能的競爭者。

有望引領新一輪科技革命

近兩年來，AI4S、AI手機、AIPC、數字分身、智能駕駛、AI搜索引擎、人形機器人等領域成為備受關注的賽道。從落地場景看，AI大模型產業短期內在B端市場更有可能落地變現并形成多樣化產業生態。“但從長期看，C端市場具有更大的發展潛力空間。”梁正認為，邊緣小眾市場或許是孕育AI技術顛覆性創新場景的重要土壤。

梁正表示，作為全球第一工業大國，我國擁有龐大的工業體系和豐富的應用場景，應采取“基礎大模型+行業小模型”“開源+閉源”的協同并進路線，充分發揮完備的產業鏈、豐富的應用場景、龐大的用戶體量和私域數據等方面資源優勢，實現“錯位競爭”并在更多垂類行業領域打造“小精尖”且具有全球競爭力的行業大模型。

“隨著多模態大模型技術的持續演進，文本、語音、視覺3種模態的融合模型正逐步邁向成熟階段。此類大模型技術一旦達到成熟階段，其應用場景將會進一步拓展，實現更多的實際應用。”MiniMax副總裁劉華說。

“目前，多模態大模型亦面臨一些挑戰。”劉華表示。一方面，大模型在某些情況下仍可能產生“幻覺”問題，反饋的準確性有待提升。另一方面，由于算力成本限制，大模型落地應用的成本相對較高。“綜合考慮，在短期內，對多模態大模型的大規模落地應用預期應保持審慎態度，但從中長期看，不應低估多模態大模型的重要性，其有望引領新一輪科技革命。”