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垂直大模型:赋能垂直行业发展的AI技术
王 鹏
2024年11月04日

当前人工智能技术的发展背景是技术进步与政策支持的双重驱动。随着大数据、云计算和深度学习等技术的突破,AI正迅速渗透到各行各业,推动数字化转型和社会智能化。全球范围内,AI已成为国家竞争力的关键,各国政府纷纷出台政策,将AI上升为国家战略,如中国的《新一代人工智能发展规划》,旨在推动技术创新和产业发展。

一、AI技术应用端的崛起态势

(一)AI技术多领域齐头并进

人工智能(AI)技术在多个领域迅速崛起,带来显著的创新和变革。在零售业,许多物流公司利用AI和机器人技术实现仓库自动化,优化物流效率。医疗领域见证了AI在辅助诊断、疾病预测等方面的突破,有些公司的乳腺癌筛查系统,其准确性超越了人类医生。交通领域通过AI技术实现智能交通监控和调度,提升道路通行能力。教育行业开始利用AI技术改善发音和人机交互,为教学提供新方法。智能家居的发展使家庭设备互联,提升安全性和便利性。物流行业通过AI技术实现运输和仓储过程的自动化。安防领域也随着技术进步,从模拟监控发展到智能监控,显著提高了安全性。

(二)AI技术的全面政策支持

全球范围内,人工智能(AI)技术的应用正受到政策层面的大力支持。许多国家已经将AI发展纳入国家战略,如中国的“新一代人工智能发展规划”,并通过财政补贴、税收优惠等措施激励企业创新。同时,政府正制定相关法规以规范AI发展,保护数据安全和隐私。人才培养和引进也是政策重点,旨在吸引和培育AI领域的专业人才。公共部门的示范应用,如智能交通和智慧城市项目,正在展示AI技术的实际效益。此外,政府鼓励产学研合作,推动国际合作,共同应对AI发展中的全球性挑战。监管框架确保了AI技术的安全性和可靠性,同时,创新孵化器和加速器得到支持,以促进AI初创企业的成长。这些政策共同构成了一个促进AI技术应用和发展的有利环境,旨在推动技术进步并确保其符合社会经济的整体利益。

(三)AI技术的重塑全球产业格局

人工智能(AI)技术在全球市场的发展势头强劲,正成为推动经济增长的关键驱动力。AI的应用跨越了医疗、金融、教育等多个行业,不仅提升了行业效率,还催生了新的就业岗位,尤其是在数据分析和机器学习等领域。随着全球投资者对AI领域的兴趣日益浓厚,相关企业获得了巨额资金支持,加速了技术的创新和应用。尽管全球各地区在AI发展上存在不平衡,但北美、欧洲和亚洲等地区的市场潜力巨大,竞争日趋激烈。AI技术已成为国际贸易的新焦点,其产品和服务的全球流通日益增加。各国政府的政策支持对AI技术的发展至关重要,影响着全球市场格局。展望未来,AI技术预计将在全球范围内产生更深远的影响。

二、支撑AI技术应用突破的因素

(一)技术:AI技术应用突破的关键基础

高性能计算技术,如GPU并行计算、云计算和边缘计算,正推动人工智能(AI)模型训练和推理速度的显著提升。同时,互联网和移动设备的普及带来了大数据的积累,为AI模型训练提供了丰富的数据资源,增强了模型的准确性和泛化能力。数据标注和清洗技术的进步进一步确保了用于训练的数据质量和一致性,为构建更可靠的AI模型提供了基础。

(二)市场:AI技术应用突破的重要动力

市场需求的高质量标准正强烈刺激着人工智能(AI)技术的快速发展。在医疗、金融等关键领域,对AI应用的精确性和可靠性要求极为严格,这促使AI系统必须提供高度准确的分析和预测。同时,随着数据量的激增,市场对AI的数据处理能力提出了更高要求,包括高效的数据存储和处理速度。用户对AI应用的交互体验也提出了更高的期待,包括直观的用户界面和个性化服务。安全性和隐私保护已成为市场的关键需求,尤其是在AI处理大量个人数据的背景下。此外,市场还要求AI应用具备适应性和灵活性,以快速应对不断变化的环境和需求。集成性、兼容性、伦理合规性、成本效益以及持续创新也是推动AI技术进步的重要动力。

(三)人才:AI技术应用突破的核心动力

人才是推动人工智能(AI)领域发展的关键因素,为AI技术的创新和应用提供了坚实的支撑。专业人才以其深度学习、机器学习等技术专长,不断突破AI技术的新边界。他们的研究与开发工作是AI进步的引擎,同时,创新精神和创业能力促进了AI技术的商业化和市场化。跨学科合作在AI领域尤为重要,它汇集了计算机科学、认知科学等多个领域的智慧,以实现更全面的技术突破。教育和培训项目为行业输送了大量具备必要技能的人才,满足市场对专业人才的迫切需求。全球人才流动和知识传播加速了AI技术的全球化发展。政策和激励机制在全球范围内吸引和保留顶尖人才,确保了AI技术的持续发展。

三、AI赋能垂直行业的关键问题

(一)数据保护法规体系构建

建立和完善数据保护法规体系是保障AI赋能垂直行业过程中数据安全和隐私的重要基础。当前,随着人工智能在各个垂直领域的广泛应用,数据的收集、存储、使用和传输变得更加频繁和复杂。因此,明确数据收集、使用、存储和传输等方面的规范和要求至关重要。

(二)可持续性的研发投入

持续投入研发力量是推动AI技术不断创新和优化的关键。在垂直行业应用中,不同行业具有不同的特点和需求,需要针对性地进行技术研发。因此,研发人员需要不断探索新的算法和模型,提高AI技术在这些领域的性能和稳定性。同时,加强技术测试和验证工作也是确保AI技术在垂直行业中稳定可靠应用的重要环节。通过建立严格的测试流程和标准,对AI模型进行全面的性能测试、安全测试和兼容性测试等,可以及时发现和解决潜在的问题,提高AI技术的可靠性。

(三)技术标准与规范体系的搭建

建立统一的AI技术标准与规范体系对于保障垂直行业应用的顺利进行具有重要意义。明确技术性能、安全性、可靠性等方面的要求和评估方法,可以为企业和开发者提供明确的指导,避免因技术标准不统一而导致的兼容性问题和安全风险。同时,技术标准与规范的建立也有助于促进技术的交流与合作,推动整个行业的健康发展。

在AI技术不断推动行业变革的今天,我们面临着数据保护、技术安全、研发投入和标准化等挑战。为了确保AI技术的可持续发展,我们必须加强法规建设、提升安全防护、加大研发力度,并建立统一的技术标准,以促进AI技术的创新和应用,同时保护数据安全和隐私,推动全球产业的智能化转型。

【责任编辑:严玉洁】
北京社科院研究员,北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员,数据资产化研究院执行院长,南昌理工学院数字经济研究院院长、特聘教授。