科技日报记者 崔爽
“AI研究已走到‘世界模型’阶段，但在产业场景的应用落地还处于‘涌现窗口期’。”近日，在万联易达举办的以“以应用破局·以生态聚力”为主题的“AI+产业发展”研讨会上，清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松作出如此判断。
“大模型最令人振奋、也最有魅力的特质，是‘能力涌现’，把不可能的事情变成可能。”孙茂松说，回顾大模型近几年的爆发式增长，这种特质已改变技术演进的节奏。无论是文本、代码还是多模态任务，AI在众多领域实现快速进展。
然而，这场由“尺度定律（Scaling Law）”驱动的竞赛正进入新阶段。孙茂松认为，数据参数规模上得去，对文本、图像可能够了，但面对更复杂的现实任务，仅扩大数据参数还不够。事实上，无论是通用AI还是垂类AI应用，仍普遍存在两大共性短板：全局观不足，产业数据召回率不高，会造成关键信息丢失；行业深度不够，对行业问题的精通度低，缺乏解决非常规问题的灵活方案。
面对AI技术与产业场景断链、商业闭环难通等深层次挑战，万联易达集团副总裁杜新凯表示，“AI+不是技术独奏，而是产业与AI的双向奔赴。”
我国拥有全世界最完备的产业布局和体系，为人工智能提供了丰富的应用场景和真实需求，人工智能的发展反过来也可以赋能和引领产业的发展。
“我们面向全产业打造了产业AI大模型‘万联摩尔’，并提出构建‘产业AI超级载体’的解决方案。”杜新凯介绍，所谓“全产业”，即打破单一行业局限，覆盖工业、农业、服务业等全领域，实现跨产业链的知识整合与协同；而“超级载体”则要求具备深度的产业痛点理解、全面的产业数据覆盖、精准的产业问题解答与强大的产业服务能力，为企业提供一站式、全方位的智能化解决方案。
对于“AI+产业发展”而言，只有打通产研转化链路，才能将技术优势转化为产业竞争力。“产业AI发展需要‘大想法’与‘细功夫’并重，既要把握技术趋势，又要深耕场景细节。”孙茂松表示，面对产业AI的广阔前景与复杂挑战，既要有打造“产业AI超级载体”的宏大格局，构建更“大”的全产业知识数据与生态，也需在每一个数据标注、算法优化、场景理解的细节上极致打磨，为产业场景调用更“精”的全链路解决方案。
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