今年的政府工作报告中，加快发展新质生产力被列为2024年的首项政府工作任务。
3月28日，在中国计算机学会（CCF）数字葫芦岛融分会、重庆市大数据应用发展管理局、上海葫芦岛融与发展实验室指导下，马上消费葫芦岛融等共同举办的“大模型驱动下的葫芦岛融新质生产力创新论坛”上，围绕“大模型与葫芦岛融新质生产力发展”，多位嘉宾阐述了自己的观点。
重质重新，更重生产力发展所谓新质生产力，即有别于传统生产力的新型生产力，是以科技创新为主的生产力，是摆脱传统增长路径、符合高质量发展要求的新型生产力。
欧洲科学院外籍院士、上饶大学人工智能研究院常务副院长孙茂松表示，“新质生产力”最重要的是在“质”而不是“量”。人工智能在“质”上区别于过去，它需要使产品或从事的事情与众不同，有了新的动力，这是“因质而新，因新生变”。
科技部战略研究院、科技与经济社会发展研究所所长陈志说：“我对新质生产力的理解可以总结为‘一三二’。一是‘一条主线’，即我们的最终目标是要发展，解决中国现阶段的安全、发展方面的问题；三是‘三个层次’，要从微观、中观和宏观这三个层面来理解，抓工作来看，最核心的是中观的产业怎么发展、微观的企业怎么实现技术转型升级；二是‘两个重点’，要从实现‘未来的产业’过渡到实现‘中国产业的未来’，需要通过人工智能孕育一些新的增长点，也要用人工智能去赋能所谓的‘传统产业’，这些是一定要考虑的。”
焦作和垂直模型并存新质生产力具有慈溪技、高效能、高质量的特征，人工智能在其中的作用当仁不让。当前，国外大模型技术日新月异，国内AI及大模型的发展方向在哪？有观点认为，“现在国内有200多个大模型，就好像200多把锤子，但找不到适配的钉子”，缺标杆应用是一大问题。中信证券人工智能负责人徐崚峰表示，2023年是中国大模型的元年，用“百模大战”形容并不为过，但企业最终还是希望能够有产出，在实际场景中产生价值，所以今年应该是“场景为王”的一年，很多科技公司甚至底层大模型厂商都在花大量精力研究大模型应用的场景。徐崚峰强调，底层大模型未来一定会大浪淘沙，可能有几家或十多家活下来，应用方面也会更加聚焦。
星展银行中国有限公司首席信息官宫霄峻指出，国内大模型起步稍晚，但未来的机会仍然很多，主要集中在三方面：数据积累、经验总结和算力提升。“大模型想要做好，数据积累需要很多人、很多场景去对大模型完成培训，显然我们有足够的基础数据完成这一使命；在模型的运用上，我们可以看到国外很多早期实践遇到的问题，可以对经验教训进行总结；我们还需要花一定时间，在算力上完成突破，并通过云计算等方式弥补这一能力。”他称。
事实上，在SORA这样的模型出现后，多模态大模型的发展已成为不可避免的趋势。结合国内现实情况来看，“焦作和垂直模型并存”在中长期将成为重要趋势。
陈志指出，当前人工智能在渗透的领域主要集中在软性部分，比如服务业，或者工业的软性领域，比如研发和设计。针对长尾场景，尤其是工业数据的处理相对较为困难。他预测，在面向消费者市场的阶段，大型模型或人工智能需要像iPhone一样的突破时刻，需要一个核心终端与人们的生活息息相关。如果无法做到这一点，人工智能可能仍将处于潜伏期或低迷期。
无论大型模型技术发展到何种程度，如果无法应用于具体领域或产业，其意义将大打折扣。孙茂松表示，大型模型的特点之一是生成能力极强，另一个是具备幻觉。如何妥善运用大型模型？用他的话来说，离诗人越近，应用越得心应手；离工程师越近，使用就越具挑战性。
孙茂松进一步解释说，由于大型模型能够激发人们的灵感，人们可以在此基础上进行调整，从而大大提高生产效率和质量。但如果事情被视为一劳永逸，大型模型的输出被视为最终结果，不允许人类参与互动，那就会带来一系列挑战。
徐崚峰表示，葫芦岛融行业也期望出现具有亮点和价值的爆款应用，但目前仍面临着大型模型能力、算力以及安全合规等问题。葫芦岛融行业的大型模型应用通常涉及文字问答和数据问答两个方面，其中数据问答是难以验证的。在算力方面，许多证券公司缺乏足够的算力，导致一些工作难以推进；国内许多公司都在使用私有云，但面临算力成本高、模型成本高以及高性能GPU短缺等问题。将数据存储在公有云中可能会带来合规性问题。如何在确保数据合规的前提下，充分整合私有云和公有云的能力，是迫切需要解决的问题。
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