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在人工智能的发展历程中，早期的逻辑推理和专家系统为后来的技术进步奠定了基础。专家系统是一种智能的计算机程序，能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策，具有启发性、透明性和灵活性等特点。例如，专家系统可以在特定领域内，如医疗、金融和交通等，辅助专业人员进行决策。以医疗领域为例，基于 AI 大模型的智能辅助诊断系统可以通过分析患者的医学影像和病历数据，辅助医生进行癌症诊断、肺炎诊断等复杂疾病的诊断。

随着机器学习和深度学习的发展，大模型时代逐渐崛起。机器学习是一种人工智能技术，通过让机器对过去已知大量数据的学习，逐渐有能力从数据中发现接近现实的规律，并通过这些规律对未来的某些状况进行预测。而大模型，尤其是自然语言处理领域的大模型，如 GPT-3、BERT 等，是利用机器学习，特别是深度学习技术训练出来的。

大模型的发展历程可以追溯到 2006 年深度学习技术开始受到关注，到 2012 年 AlexNet 模型在 ImageNet 竞赛中取得压倒性胜利，为大模型的发展注入了新的动力。2018 年，OpenAI 和 Google 分别发布了 GPT-1 与 BERT 大模型，意味着预训练大模型成为自然语言处理领域的主流。2020 年，OpenAI 公司推出了 GPT-3，模型参数规模达到了 1750 亿，成为当时最大的语言模型。

大模型的出现，展示了机器学习，特别是深度学习在处理复杂任务上的巨大潜力。它们的成功激励着研究者探索更大、更强大的模型，也推动了机器学习算法和技术的进一步发展。同时，大模型拓展了机器学习的应用领域，具有强大的语言理解和生成能力，可以应用于问答、对话、摘要、翻译等多种自然语言处理任务。

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二、大模型的现状扫描

（一）国内外发展态势良好

2023 年，全球大模型发展迅速，国外以 OpenAI 的 ChatGPT 为代表，引发了社交网络的广泛关注，标志着大模型行业的加速发展。据统计，截止 2023 年 5 月，中国已成功发布超过 79 个拥有 10 亿以上参数的基础大语言模型，美国发布数量达到 100 个。全球范围内累计推出的 10 亿以上参数大语言模型总数为 202 个，中美两国所发布的模型总数占比近 90%。国内的百度文心一言、科大讯飞的星火、清华智谱的 ChatGLM4 以及商汤的 “日日新 SenseNova5.0” 等，都展现出了接近 GPT-4 的性能。开源模型和多模态模型的快速发展，预示着大模型将成为我们日常生活中的重要助手。

（二）应用场景多元化

大模型的应用场景日益多元化。在教育领域，学而思旗下的 MathGPT 模型旨在解决大型语言模型在解决数学问题时的准确性、稳定性和清晰度方面的问题，并可以提供稳定且清晰的解题步骤，提供个性化的解释。在医疗领域，百川智能专注于探索人工智能在医疗问诊领域的应用，并计划于明年推出首款应用产品。在金融领域，美国银行的招聘中，约 40% 的空缺职位是与人工智能相关的职位，例如数据工程师和量化分析师，以及合规、道德治理等职位。国内 AI + 金融同样进入应用阶段，叠加近期数据政策支持，有望于金融领域实现应用发展水平的追赶。此外，大模型在智能客服、智能推荐、情感分析等常见领域也发挥着重要作用，为各行各业提供了智能化的解决方案。

（三）技术创新持续涌现

国内大模型开发过程中技术创新不断涌现。针对大模型训练过程中的效率问题，研究人员提出了多种优化算法和并行计算技术，显著提高了训练速度和效率。年末百度发布的分别基于自研昆仑芯以及华为昇腾打造的两款 AI 实例，升级 AI 异构计算平台百舸 3.0，适配国内外主流 AI 芯片等举措极大推动了有效训练时间的进步。同时，针对大模型的推理速度问题，诸如模型压缩以及模型蒸馏技术的出现实现了减小模型大小和计算需求的目标，并从而提高模型的部署速度和实时性能。类似技术将不断互相补充，相关技术创新将进一步促进大语言模型发展。

（四）跨模态大模型深入发展

跨模态大模型能够处理不同模态的数据，为人工智能应用提供了更加丰富的可能性。对于具备云计算与技术积累的互联网大厂，腾讯、百度以及阿里云，分别在 CogView2、M6 以及 ERINE 4.0 模型上实现特定任务的突破性进展，展现了在文本与图像生成方面的创新潜力。对于 AI1.0 时代的科技公司，商汤继承 CV 方面的优势发布了日日新大模型，云知声延续其在语言方面的优势，发布山海大模型进一步开拓医疗问诊的具体应用。人民中科与青海师范大学藏语智能信息处理及应用国家重点实验室正在共同创新藏语内容理解与应用技术，人民网人民中科 “白泽” 跨模态大模型与青海师范大学的 “班智达” 藏语识别与翻译引擎深度融合后，显著提升了 “白泽” 对藏语内容的理解和处理能力。

（五）产业化商业化加速

随着大模型技术的不断成熟和应用场景的扩展，产业化和商业化进程不断加速。越来越多的企业将大模型技术应用于实际业务中，推动了人工智能技术的落地和普及。大模型厂商中，对比 OpenAI 在 11 月召开的首届开发者大会中连续推出 GPTs 与 Assistant API，百度发布了 App Builder，旨在简化大模型应用的开发流程。App Builder 平台提供了一系列核心组件，例如原子化构件、RAG（检索生成增强框架）以及 Agent 机制，并以完整模版和框架的形式向开发者提供以促进开发效率。国内也涌现出一批专注于大模型技术研发和应用的创业公司，为大模型产业的发展注入了新的活力。例如 3 月，百度推出全球首个企业级一站式大模型平台千帆；10 月，阿里云发布了阿里云百炼大模型服务平台。国内大模型领域商业化的加速为产业发展注入全新活力。

三、大模型的优势尽显

（一）强大的学习能力

大模型通常拥有庞大的参数数量和复杂的结构，这使得它们能够更好地拟合数据，捕捉内在的规律和模式。例如，OpenAI 的 GPT-4 拥有超过 1750 亿的参数，通过对海量文本数据的学习，能够生成高质量的自然语言文本。大模型可以从大量的数据中自动提取特征，无需人工进行繁琐的特征工程。在图像识别领域，深度神经网络模型可以通过学习大量的图像数据，自动提取图像的特征，从而实现对不同物体的准确识别。据统计，一些先进的图像识别大模型在特定数据集上的准确率可以达到 95% 以上。

（二）优秀的泛化能力

大模型在新数据上表现出色，能够适应不同的任务需求。大模型的泛化能力指的是模型在未见过的数据上表现的能力，即模型不仅能在训练数据上表现良好，也能在新的、未知的数据集上保持良好的性能。例如，在自然语言处理任务中，一个经过大量文本数据训练的大模型可以在不同的语言环境、主题和领域中进行准确的文本生成、翻译和问答。深度学习模型在自然语言处理领域的泛化能力表现显著，通过神经网络语言模型与词向量的应用，深度学习方法已经在特征表示和模型原理上取得了重要成果。预训练语言模型的引入进一步推动了自然语言处理的研究进展，尽管存在一些瓶颈和挑战，但深度学习在自然语言处理领域的应用前景仍然被看好。

（三）高效的计算能力

大模型采用分层设计和分布式训练，可在现有硬件上高效训练，快速响应任务需求。大模型的分层设计使得模型能够逐步提取数据的不同层次的特征，从而更好地理解数据的内在结构。分布式训练则可以将训练任务分配到多个计算节点上，提高训练速度。例如，商汤科技人工智能计算中心的峰值算力可以达到每秒 500 亿亿次浮点运算，通过这样的超大规模算力，可以支持 20 个千亿参数超大模型同时进行训练。中国信通院统计显示，2016 年的算力结构中，国内人工智能算力比例只占 3% 左右；而截至去年，整个人工智能算力比重已超过半壁江山。

（四）广泛的应用场景

大模型涵盖自然语言处理、图像处理、游戏 AI 等领域，为各行业提供强大技术支持。在自然语言处理方面，大模型可以用于机器翻译、文本摘要、问答系统、文本生成等任务。在图像处理领域，大模型可以用于图像识别、图像分类、图像生成等任务。在游戏 AI 领域，大模型可以用于游戏角色的智能控制、游戏策略的生成等任务。例如，OpenAI 的 DALL-E 2 模型可以根据文本描述生成图像，为艺术创作和设计领域提供了新的可能性。在教育领域，大模型可以用于个性化学习、自动批改作业、提供智能辅导等。在娱乐产业，大模型可以用于开发游戏、制作电影、创作音乐等。

（五）推动技术进步创新

大模型为复杂任务提供更好的解决方案，催生新的应用场景和商业模式。大模型的出现推动了人工智能技术的发展，为解决复杂的现实问题提供了新的思路和方法。例如，在医疗领域，大模型可以用于疾病诊断、药物研发等任务，为医疗行业带来新的变革。在金融领域，大模型可以用于风险评估、投资决策等任务，为金融行业提供更准确的分析和预测。大模型的发展也促进了数据共享和合作的发展，推动了数据开放和共享的进程。同时，大模型的发展需要更多的人才支持，包括算法工程师、数据科学家、深度学习工程师等，未来将会涌现出更多的培训机构和教育课程，培养更多的人才来支持大模型的发展。

四、大模型的应用场景丰富

（一）自然语言处理

大模型在自然语言处理领域展现出强大的实力。例如，在机器翻译任务中，Google Translate 使用大模型技术，能够实现不同语言之间的高质量互译，并且保留文本的语义和风格。在文本摘要方面，微软的 “Bing Summarizer” 利用大模型自动提取文本的关键信息，为用户快速提供简洁明了的摘要内容。而问答系统如百度知道，借助大模型可以回答用户提出的各种问题，并提供详细的解释。大模型通过在海量文本数据上进行训练，能够学习语言的统计规律和语义表达，为自然语言处理的各项任务提供了高效且准确的解决方案。

（二）内容创作

大模型在内容创作方面发挥着重要作用。OpenAI 的 GPT-3 模型可以生成逼真的新闻文章和小说，为内容创作者提供了新的灵感和工具。一家新闻机构可以使用大模型技术来自动生成新闻文章，提高工作效率和降低成本。在广告领域，大模型可以生成个性化的广告文案，提高广告的效果。小说出版社也能利用大模型创作新的科幻小说，丰富小说类型和满足读者需求。

（三）人工智能辅助写作

大模型为写作提供了有力的支持。Grammarly 使用大模型技术帮助用户纠正语法错误，提升写作的准确性。同时，大模型还能为用户提供写作建议和生成创意文本，让写作过程更加顺畅和富有创意。在文档撰写、邮件回复等场景中，大模型的辅助写作功能可以提高工作效率和写作质量。

（四）虚拟助手

大模型构建的虚拟助手如 Amazon 的 Alexa，能够理解用户意图并完成相应任务。在智能客服领域，虚拟助手可以回答客户的问询，处理复杂投诉，提高客户服务的效率和质量。通过不断学习和优化，虚拟助手能够更好地适应不同用户的需求，为用户提供更加个性化的服务。

（五）教育领域

大模型在教育领域有着广泛的应用。Khan Academy 使用大模型技术为学生提供个性化学习体验，根据学生的学习情况和能力制定个性化的学习计划。大模型还可以自动批改作业，为教师减轻工作负担。在智能辅导方面，大模型能够解答学生的问题，提供学习建议，帮助学生更好地掌握知识。

（六）娱乐产业

大模型为娱乐产业带来了新的发展机遇。OpenAI 的 DALL-E 2 模型可以根据文本描述生成图像，为电影制作和艺术创作提供了新的创意来源。在游戏开发中，大模型可以用于开发虚拟角色，为玩家提供更逼真的游戏体验。此外，大模型还可以用于创作音乐，为音乐产业注入新的活力。

（七）企业流程自动化

大模型在企业流程自动化方面具有巨大的潜力。利用 AGI 技术，自动化平台可以发布智能流程助手，覆盖电商、能源、供应链、营销、人事、财务等多种业务场景。例如，在电商领域帮助品牌和客户进行商品自动化管理和多平台对账；在供应链领域进行入库、补库监控及跨系统对账；在人力资源领域自动筛选简历并转发给面试官。大模型的应用可以提高企业的工作效率，降低成本，提升竞争力。

（八）英语口语训练

网易有道开发的 “子曰” 大模型赋能的虚拟人可以担任一对一的英语口语教练，与用户进行自由聊天，并标出发音和语法错误。这种个性化的英语口语训练方式可以帮助用户提高口语水平，增强语言表达能力。无论是学生学习英语还是职场人士提升英语口语能力，大模型在英语口语训练方面都有着广阔的应用前景。

（九）社交平台

多模态大模型可以让智能对话机器人与用户进行多轮个性化沟通，并结合发帖、互动等行为，对用户进行个性化的主动关怀，丰富用户的互动体验。例如，Soul 平台的智能对话机器人 “AI 苟蛋” 能识别各种类型的内容，并具有时间感知等融合能力，主动开启相关话题或送上祝福。大模型在社交平台的应用可以增强用户粘性，提升平台的活跃度。

五、大模型的未来趋势明朗

（一）模型规模持续增长

随着技术的不断进步，大模型的参数规模和模型数量将持续增加。就如同阿里云国内首家支持的 Llama3.1 训练推理，作为目前最大规模的开源大模型，其参数规模的不断扩大预示着大模型在规模效应上的高价值。未来，大模型将不断吸收更多的数据，通过持续的训练和优化，性能也将持续提升。一克商评指出，不断扩大的参数规模，正是大模型技术持续进步的直观体现。预计在未来几年，我们将看到参数规模达到万亿级甚至更高的大模型出现，为各行业提供更强大的智能支持。

（二）应用场景不断拓展

大模型的应用场景将不断拓展，在更多领域展现出其价值和能力。除了现有的自然语言处理、内容创作、教育、娱乐等领域，大模型还将在工业、养老、金融等领域发挥重要作用。从工业到养老，具身智能的落地应用将为相关行业带来新的变革。例如，在高温熔炉旁，具身智能机器人用传感器精准地感知着周围的温度变化，井然有序地工作着；在养老院里，当老人需要进食时，机器人温柔地端起饭碗，用勺子舀起适量的食物，小心地送到老人嘴边。在金融领域，大模型将为风险评估、投资决策等任务提供更准确的分析和预测。2024 世界人工智能大会开幕在即，大模型、具身智能等落地应用抢先看，展示了大模型在多领域的强大潜力，推动社会发展创新。

（三）技术创新方向明确

与人类对齐：大模型将更加注重与人类的价值观和道德标准对齐，以确保其生成的内容和决策符合人类的利益。例如，在医疗领域，大模型的诊断和治疗建议必须符合医学伦理和法律规定。

多模态生成：大模型将融合多种模态的数据，如文本、图像、音频、视频等，实现更加丰富和多样化的生成能力。张亚勤指出，大模型和生成式人工智能的第一个趋势是多模态、跨模态、多尺度，不仅包含文字、声音、图像、视频，也包含像激光雷达、结构传感器，还包括生物的 DNA、蛋白质、细胞，实现多尺度、跨模态的智能感知、决策和生成。

智能体概念：大模型将作为一种工具，开发能够自主规划任务、编写代码、调动工具、优化路径的智能体，实现高度的自我迭代、升级和优化，实现自主智能。电子发烧友网报道，中国工程院院士张亚勤谈到了 AI 大模型发展的五个方向，其中之一就是自主智能，即将大模型作为一种工具，开发能够自主规划任务、编写代码、调动工具、优化路径的智能体。

具身智能：大模型将与机器人等物理实体结合，实现具身智能，提升机器人的灵活性和智能化水平。腾讯研究院发布大模型十大趋势，指出人形机器人的发展依靠两大技术支柱：运动控制与任务训练。其中，大模型的应用，极大提高了机器人的学习效率和执行复杂任务的能力。

（四）跨模态多尺度发展

大模型将融合自然数据和传感器信息，实现跨模态多尺度发展。例如，自然语言和图像大模型较为成熟，但 3D 的 AI 进展缓慢。具身智能需要从 3D 感知到与物体互动的相关能力，而数据的采集、标注和组合解耦成为了难题。未来，大模型将通过融合自然数据和传感器信息，提升算法效率，实现更加智能的感知、决策和生成。同时，大模型将在多尺度上进行融合，从微观的生物信息到宏观的物理世界，实现更加全面和深入的智能应用。

（五）边缘智能与具身智能

边缘智能：大模型将实现低功耗、低成本部署，应用于边缘设备端，如 AI PC、AI 手机、AI 电视等，实现高效率、低功耗、低成本、低时延的处理和响应，从而实现边缘智能。张亚勤指出，大模型和生成式人工智能的第二个趋势是走向边缘，现在的大模型更多的是部署在云端的基础大模型，未来智能将部署到 PC、电视、手机、车等各种边缘设备端上，实现边缘智能。

具身智能：大模型将与机器人等物理实体结合，应用于物理基础设施，提升其自动化和智能化水平，从而实现具身智能。具身智能的兴起，意味着人工智能正从单一的信息处理走向更加复杂多维的场景领域。2024 世界人工智能大会将深度聚焦具身智能发展动态，以重磅论坛和丰富的智能机器人创新成果展品，管窥具身智能行业巨大发展潜力，共绘智能机器人时代新蓝图。

（六）生物智能融合

大模型将连接和控制人体、人脑等生命体，实现生物智能融合。张亚勤指出，大模型和生成式人工智能的第五个趋势是生物智能，将大模型应用到人脑、生命体、生物体里，实现大模型与生物体连结的生物智能，并最终实现信息智能、物理智能和生物智能的融合。例如，强脑科技的脑机接口，用了很高品质的传感器，用脑电的信号、行为的信号做脑机的接口，可以帮助睡眠有问题的人。未来，大模型与生物智能的融合将为医疗、健康等领域带来新的变革和机遇。

六、大模型对行业的变革深远

（一）从 “玩具” 到 “工具”

某科技企业首席软件生态官李彬指出，ChatGPT 虽优秀，但直接拿给企业用户就是 “玩具”，无法直接使用。要改变这一状况，需靠企业本身的数据和 “know how”，将大模型结合到生产流程中，真正发挥作用。中国有众多场景需要 AI 去赋能，应从算法、算力、数据三方面着手，扎根行业大小企业，打造真正 AI 赋能的产品。

例如，在徐汇西岸的 “大模型真心话” 活动中，业界人士探讨了大模型如何从 “玩具” 转变为 “工具”。他们认为，大模型从模型到应用面临诸多挑战，但通过结合企业数据和专业知识，能够在实际生产中发挥重要作用。开源力量也被认为是大模型落地的关键之一，开源和闭源交替进行，走开源路线可以集合 “民间高手” 的智慧，推动大模型生态的发展。

（二）加速智驾发展

小鹏汽车董事长何小鹏表示，端到端大模型赋能智能驾驶后，行业规则正在重塑，智驾的发展也开始加速。小鹏汽车在 5 月就已完成了首个端到端的大模型量产上车，其表现超过预期。何小鹏预计企业在 2024 年四季度可以实现 “门到门” 的智能驾驶，即居住小区停车场到单位园区停车场的高级别辅助驾驶。

18 个月内，小鹏汽车有望通过远程升级让旗下部分高配车型智能驾驶能力达到国外 Waymo 自动驾驶公司的技术水准。在 AI 时代，车企必须做全自研，从硬件到软件全流程的自主研发，才能应对智驾发展的挑战。同时，工作方式也需改变，用高质量的数据飞轮体系解决问题，人才需求也转向能够熟练驾驭 AI 工具去解决问题的全球专业人才。

（三）创造新服务商业模式

大模型与服务业深度融合，正在创造出新的服务和商业模式。在人工智能大模型展会上，不少大模型瞄准了 “线下” 应用。例如，一款大模型打通了景区购票、酒店预订等线下场景，可以根据用户所在景区的具体位置，智能匹配推送 “吃、住、行、游、购、娱” 等服务信息，省去了跨平台订票、查攻略、请导游等步骤。

还有生活应用类大模型，可以完成订咖啡、订机票、交电费、挂号、查快递、手机充值等各种生活所需，动动嘴就可以办事，整合了过去种类繁多的线上应用和线下服务。人工智能与服务业的深度融合，为用户提供了便捷的生活服务，创造了新的商业模式。

（四）走进工厂提升生产力

我国制造业总体规模连续 14 年位居全球第一，大模型走进工厂，加速形成新质生产力。广东一家企业研发的大模型应用装备，能在眨眼间完成 5 微米级的产品检测。这款设备搭载了工业人工智能大模型，通过先进的算法和光学技术，实现超高精度的产品缺陷检测，相比普通的智能检测设备，效率提升了 4 - 5 倍。

为了让大模型拥有像人一样的综合判断能力，企业需要用长达数月的时间，百亿参数级别的数据量，向大模型灌输不同领域的知识。目前，这家企业已研发出 60 多款搭载工业大模型的智能检测设备，覆盖了 3C、新能源汽车、电池、精密工业、食品、医疗等不同行业，产品已远销日本、新加坡、欧洲等国家和地区。

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