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钟新龙:大模型也有“不可能三角”,中国想保持优势还需解决几个难题
最终,在高阶阶段,我们的目标是实现高度智能的“通用智能制造”。
现在大模型在经济性、泛化性与专业性之间存在“不可能三角”。我们希望通过大模型和小模型串联,基于类似Mixture of Experts(MOE)的架构,将大模型与小模型有机串联,覆盖端到端、全流程、全要素、全场景的需求,从而为工业整体提供深度赋能。
大模型“不可能三角”
基于上述设想,我们认为工业模型的培养与应用亦需循序渐进、分阶段推进。初阶段应着力优化提示工程与引导,通过精心设计的提示词与示例,为模型提供明确的指导,以提升其对任务需求的理解和场景适应能力,实现“先行实施”的目标。
进阶阶段需要赋予工业模型检索增强能力,使其在生成过程中能够根据需要查阅外部知识库或调用“知识记忆”,在扩展模型知识储备的同时,进一步拓展应用场景。
高阶阶段则需通过大规模采集行业内的多源异构数据,从头预训练原生工业大模型。在这一阶段,应采用模型并行化等前沿技术,充分融入领域知识与实践经验,使大模型能够与其所在领域实现“天生适配”,而非简单地将DeepSeek一体机直接搬入工厂,实现所谓的“开箱即用”。这种“开箱即用”只能用,但是用得好不好,我想一线人员是很清楚的。
在其他配套要素方面,同样分为初阶、进阶和高阶阶段。算力方面,初阶阶段政府可利用现有算力资源,集中力量打造区域算力中心,为工业大模型的预训练与工程应用提供基础支撑,并规划建设城市级算力网络,初步实现毫秒级的低时延算力供应。
进阶阶段,随着工业大模型逐步成熟、各行业场景应用落地,算力需求将快速攀升。须加快建设高性能算力集群,提供算力“加油站”,以满足工业大模型、尤其是推理环节对海量算力的迫切需求;同时加速部署市级算力网络,进一步缩短时延,确保算力高效调度。
高阶阶段,随着人形机器人、自动驾驶等新兴场景兴起,相关模型训练与推理对算力需求将呈现爆发式增长。此阶段要着眼长远,扩容升级算力集群,构建核心算力枢纽,实现毫秒级跨域调度,为“十五五、十六五”乃至“十七五”期间迈向AGI提供协同配套。
在数据层面,以此前特斯拉FSD在中国落地效果不佳为例,其主要原因在于缺乏中国本土的一手视频数据、未针对中国场景进行优化。因此,我们期望未来在汇集各行业结构化与非结构化数据的基础上,对这些多元异构数据及真实迭代数据进行反复推理与训练,形成闭环的数据飞轮,攻克能力上的“最后一公里”难题。
因此,我们必须尊重客观实际,让大模型优先在数据基础较好、数字化水平较高的行业开展试点示范。这些行业在信息化建设方面已有较深积累,能够提供相对丰富且高质量的数据资源,为人工智能模型的训练与优化提供充分“粮食”,并通过先行先试发挥示范引领作用,形成可复制、可推广的经验模式。
同时,需要依托龙头及骨干企业的资源与研发优势,优先解决重大应用难题。一方面,龙头企业应发挥引领示范作用,充分利用技术、资金、人才等雄厚资源,聚焦行业共性需求,加快推动人工智能规模化应用;另一方面,也要以大模型为牵引,借助后发优势,引领国产工业软件实现弯道超车。
中小微企业因自身难以研发大模型、承担原生模型训练与调优工作,应利用体制机制的灵活性,聚焦场景迭代。通过鼓励中小微企业参与大模型的数据迭代,可以为大模型发展提供多元场景支持,构建大中小企业协同的智能体系。
我们常说,在工业应用领域,我国相较于美国的优势在于拥有完整的产业链体系和更多的工业场景。但是更多的工业场景并不代表我们的需求会比美国方面更大,这些场景真正的价值在于由此产生的持续迭代数据。通过模型与数据飞轮的迭代模式,我们更有可能获得强有力的创新成果。这正是凭借全产业链体系和丰富工业场景,在未来长期竞争中取得优势的关键。
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- 责任编辑: 唐晓甫 
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