1.大模型为工业智能化发展带来新机遇
1.1.大模型开启人工智能应用新时代
大模型引领人工智能技术创新和应用。自1956年达特茅斯会议(DatmouthConference)提出人工智能的概念以来，人工智能技术经历了多个发展高峰和低谷。在这一长期的发展过程中，人工智能技术不断演进，逐步朝若更高的智能水平和适应性发展。2022年11月30日，OpenAI发布了ChatGPT,引发了行业热潮，直至今日，业界普遍认为，大模型时代已经到来，也象征着人工智能开启了迈向通用人工智能(AGI,ArtificialGeneral Intelligence)的新阶段。在大模型出现之前，人工智能通常需要针对特定的任务和场景设计专门的算法，这种方法虽然在特定领域有效，但人们对智能”的期望是能够适应多种任务和场景的智能系统，单一任务的人工智能系统已经无法满足这些更广泛的需求。大模型能够跨越传统人工智能的局限性，理解和推理的能力有了极大的飞跃，同时也提高了复用的效率，为人工智能技术在更多领域的应用提供了坚实的基础，推动人类社会迈向通用人工智能(AGI)的新阶段。
通用性和复用性是大模型的关键价值。2017年，Google Brain(谷歌大脑)团队在其论文《Attention Is All YouNeed》中创造性地提出Transformer架构，凭借注意力机制，极大地改善了机器学习模型处理序列数据的能力，尤其是在自然语言处理(NLP)领域。Transformer架构的出现，为后续的大模型如ChatGPT等奠定了技术基础。ChatGPT,Bert等大模型通过海量数据和庞大的计算资源支持，使得模型具备了强大的通用性和复用性。大模型可以被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的各种任务，能够为各种应用和开发人员提供共享的基础架构，并进一步通过微调、零样本学习等方式，直接在一系列下游任务上使用，取得一定的性能表现，支持不同行业、不同场景的应用构建。大模型展现出三大基础特征。目前大模型并没有明确的定义，狭义上指大语言模型，广义上则指包含了语言、声音、图像等多模态大模型。如李飞飞等人工智能学者所指出，这些模型也可以被称为基础模型(Foundation Model)。我们认为，大模型主要具备以下三大特征：
参数规模大：大模型的参数规模远大于传统深度学习模型。大模型发展呈现“规模定律”(Scaling Law)特征，即：模型的性能与模型的规模、数据集大小和训练用的计算量之间存在幂律关系，通俗而言就是“大力出奇迹”。不过“大”并没有一个绝对的标准，而是一个相对概念。传统模型参数量通常在数万至数亿之间，大模型的参数量则至少在亿级以上，并已发展到过万亿级的规模。如OpenAI的GPT-1到GPT-3,参数量
从1.1亿大幅拉升到1750亿，GPT-4非官方估计约达1.8万亿。
泛化能力强：大模型能够有效处理多种未见过的数据或新任务。基于注意力机制(Attention),通过在大规模、多样化的无标注数据集上进行预训练，大模型能够学习掌握丰富的通用知识和方法，从而在广泛的场景和任务中使用，例如文本生成、自然语言理解、翻译、数学推导、逻辑推理和多轮对话等。大模型不需要、或者仅需少量特定任务的数据样本，即可显著提高在新任务上的表现能力。如Open AI曾用GPT-4参加了多种人类基准考试，结果显示其在多项考试中成绩都超过了大部分人类(80%以上),包括法学、经济学、历史、数学、阅读和写作等。
支持多模态：大模型可以实现多种模态数据的高效处理。传统深度学习模型大多只能处理单一数据类型(文本、语音或图像),大模型则可以通过扩展编解码器、交叉注意力(Cross-Attention)、迁移学习(Transfer learming)等方式，实现跨模态数据的关联理解、检素和生成。多模态大模型(LMMs,Large MultimodalModels)能够提供更加全面的认知能力和丰富的交互体验，拓宽AI处理复杂任务的应用范围，成为业界探索迈向通用人工智能的重要路径之一。典型如OpenAI的Sora模型推出，掀起了全球多模态大模型的发展新热潮。
1.2.大模型有望成为驱动工业智能化的引擎
人工智能推动工业智能化发展进入新阶段。工业发展是一个逐步演进的过程，经历了机械化、电气化、自动化、信息化的阶段后，当前正处于从数字化向智能化迈进的阶段。每个阶段都是工业与各类创新技术的融合，对传统制造业进行升级和改造，提高生产效率、降低成本、提升产品质量。当前阶段，工业领域积累了大量的数据基础能力和场景需求，为工业场景与人工智能技术的融合提供了基础条件。而人工智能逐渐展现出类似人的理解和分析能力，这些能力与工业场景的融合，将智能化带入到工业生产、运营、管理等领域，不断提升感知、认知和决策等多个环节，有望推动工业发展走向“自适应、自决策、自执行的智能化阶段。
大模型为工业智能化提供新动力。尽管人工智能在智能制造、工业4.0、工业互联网等方面有所应用，但这些应用往往受限于特定任务，难以实现跨领域、跨场景的融合创新。过去，人工智能在工业的应用主要聚焦于如质量检测、预测性维护等单一功能，这形成了人工智能应用上“一场景一训练一模型”的局限，尚未形成大规模的应用。然而，大模型的崛起有望带来“基础模型+各类应用”的新范式。大模型凭借其卓越的理解能力、生成能力和泛化能力，能够深度洞察工业领域的复杂问题，不仅可以理解并处理海量的数据，还能从中挖掘出隐藏在数据背后的规律和趋势。此外，区别于传统的人工智能模型只能根据已有数据进行预测和推断，大模型则能够生成新的知识和见解。最后，大模型的泛化能力能够在更广泛的工业场景发挥作用。
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