在電腦的對話框中輸入需求指令，屏幕上不僅出現了所需的數據報表，還有結合數據報表自動生成的分析圖表。前不久，由中國一汽聯合阿里雲通義千問打造的大模型實現應用落地。“我們幾乎每天都要做報表，光這一項工作就要耗費大量的時間。現在借助大模型，工作效率顯著提升。”中國一汽的工作人員介紹。
相比傳統的“固定問答”，該應用還能進一步分析問答背後的原因和趨勢，深化數據應用。“我們基於468個指標的初始語料，形成6萬條評測數據，構建了這一大模型應用在指標設計、指標拆解、數據尋源、數據建模和數據分析等方面的能力。”阿里雲智能副總裁李強介紹。
李強舉例，假設問到“為什麼某車型產量沒有達到預期”時，該大模型應用可先將預期產量和實際產量對比得出差值後，對生產設備狀況、型號配件質量等變量以及原材料供應波動、能源消耗及供應穩定性等深層次原因展開分析，通過數據排查，最終找出關聯性最大的原因並生成可視化報表。除了汽車製造行業，通義千問在礦山、交通等領域已實現落地應用。
當前，我國大模型進入發展加速期，在自然語言處理、機器視覺和多模態等各技術分支上均在同步跟進、快速發展。在產學研各方共同推動下，我國已建立起涵蓋理論方法和軟硬件技術的體系化研發能力，湧現出一批具有行業影響力的大模型應用，形成了緊跟世界前沿的大模型技術群。
我國大模型產業化應用有兩種主要的發展路徑：一是打造跨行業通用化人工智能能力平台，即通用大模型，其應用正在從辦公、生活向醫療、工業、教育等領域加速滲透；一批則是針對生物制藥、遙感、氣象等垂直領域的行業大模型，發揮其領域縱深優勢，提供針對特定業務場景的高質量專業化解決方案。
國務院發展研究中心原副主任劉世錦認為，我國超大規模市場優勢與新技術應用的交互叠加，在數字經濟等領域帶來更多的發展機會；更多創新主體通過市場競爭的形式推動創新，為技術和工程化提供更多的應用場景。在國家信息中心信息化和產業發展部主任單志廣看來，我國的大模型發展要堅持應用導向，重視人工智能基礎大模型與行業數據知識相結合，基於應用開發與市場需求，人工智能的研發應用不斷深化。
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