大模型-零帕网-第3页

基于大模型的NLP范式：随着chatGPT等数十亿、数百亿甚至千亿规模大模型的提出，将各任务统一为生成式自然语言理解框架，基于大模型通用语义理解，再根据Prompt、指令微调（Instruction Finetuning）等实现各任务的zero-shot、few-shot结果

以 ChatGPT 的发布为里程碑事件，AI 的发展进入到了以 AGI 为发展目标的全新通用智能时代。

AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。AI Agent 和大模型的区别在于，大模型与人类之间的交互是基于prompt 实现的，用户 prompt 是否清晰明确会影响大模型回答的效果。而 AI Agent的工作仅需给定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动。和传统的 RPA相比，RPA 只能在给定的情况条件下，根据程序内预设好的流程来进行工作的处理，而 AI

随着各项人工智能技术的不断发展，具备与物理世界交互的强大潜力的智能机器人成为学界和业界的重要研究赛道。其中Google依托其在AI领域强大的研究团队，丰厚的多领域研究成果，引领着近年来机器人模型的发展。Google Deepmind在2023年6月和7月发布了其最新研究成果，具备“自我完善”能力的“RoboCat”和融合大语言模型能力的VLA模型“RT-2”，机器人智能化进一步加速，有望掀起新一轮AI革命。

大模型是讯飞开放生态的新动能，推动平台AI能力、开发者数量、应用数量闭环增长。星火大模型通过赋能AI营销和扩大终端触达面，提升开放平台业务的竞争力，促进存量业务增长。同时，参考国外企业成熟的模式，星火大模型将全面赋能企业与个人，并通过“星火+X”大模型定制、API付费与AI助手等多重方式变现，创造新的成长曲线。

人工智能大模型是指在机器学习和深度学习领域中，利用大规模数据和复杂网络结构构建的庞大神经网络模型。大模型是在智算算力驱动下最为典型的重大创新。得益于模型泛化能力强、长尾数据的低依赖性以及下游模型使用效率的提升，大模型被认为具备了“通用智能”的雏形，并成为业内探索实现普惠人工智能的重要途径之一。

数据成为生产要素，成为数字经济时代的“石油”。数据已成为新型生产要素，具有劳动工具和劳动对象的双重属性。数据要素市场的目标是实现数据要素的市场化配置，其目的是建立以市场为基础的调配机制，实现数据的流动价值或在流动中产生价值。数据要素市场可以归结为数据采集、存储、加工、流通、分析和生态保障六大模块，主要通过业务贯通、数智决策和流通赋能三条途径实现自身价值。国家工业信息安全发展研究中心数据显示，我国 2021 年数据要素市场规模达 815 亿元，预计“十四五”期间年均增长率达 25%，有望在 202

人类经济文明之树上“低垂的果实”已被采摘一空，新一代创新科技犹如“新的进化梯子”，帮助人类采摘到“更高的果实”。联合国常务副秘书长阿明娜·穆罕默德女士在 2022 年联合国可持续发展高级别政治论坛上说：“新冠疫情、冲突以及环境危机造成的挑战已经影响到教育、医疗保健、性别平等以及经济发展。她指出，2030 年议程的时间表已经过半，但“我们还没有完成一半的任务”。为此，全球需要在可再生能源、粮食体系和数字连接领域进行转型，加快“人力资本投资，为机遇融资”的步伐，进而化危为机。”而以人工智能为代表的新

智慧交通和智慧物联双轮驱动，龙头深耕产业持续成长。千方科技是国内智慧交通、智慧物联领域龙头，以助力交通、物联行业数字化、智能化转型为使命，依托自身在相关业务领域覆盖、云边端全栈式技术、全要素数据及全生命周期服务等方面的核心优势，提供全域交通数字化解决方案。立足中国，面向全球，智能物联行业领导者优势地位凸显。全资子公司宇视科技在全球市场居于领先地位，曾在 ReID 的三榜、KITTI 和 ICDAR 等榜单均获得过全球冠军，获得视频分析方法及装置方面的浙江省省优秀专利奖。AI 大时代的“弄潮儿”，

大模型赋能汽车，智能驾驶迎来蜕变时刻软件端：大模型正逐步应用于智能驾驶算法，首先在感知算法上，BEV + Transformer架构有利于解决图像尺度问题和遮挡问题，更好地实现向量空间的构建；其次在规控算法上，有望提升其泛化能力，优化在复杂场景下的表现硬件端：随着智驾SoC、激光雷达等产品的逐步成熟，智驾硬件BOM成本的降幅有望达50%；政策端，工信部已表态支持L3及以上级别的自动驾驶功能商业化应用。上述因素均为高阶智驾功能的落地扫清障碍根据各公司产品发布会，2023H2，小鹏、理想、赛力斯等主

LLM推动人工智能快速进化到AGI阶段自2010年代初深度学习问世以来，人工智能进入到第三次高潮。而2017年Transformer算法将深度学习推向了大模型时代。OpenAl基于Transformer的Decoder部分建立起来了GPT家族。ChatGPT一经面世便风靡全球，人们惊讶于其能够进行连贯、有深度对话的同时，也惊异地发现了它涌现了推理、思维链等体现智能的能力。GPT4的能力更是进化神速，在多种能力测试中达到人类顶级水平,让人类看到了AGI的曙光。多模态助力大模型解决复杂问题多模态AI

大模型涌现，ChatGPT 开启 AI 未来时刻。人工智能是引领未来的新兴战略性技术，自 19 世纪 50 年代诞生以来，相关理论和技术持续演进，近十余年得益于深度学习算法的突破、算力设备性能不断提升与海量数据的持续积累，人工智能得以大范围地从实验室研究走向产业实践。2017 年 Transformer 架构推出，创新提出注意力机制，有效提升了自然语言处理任务的精度和质量，计算效率和资源利用率亦明显改善，成为了当前自然语言领域的主流模型架构。2022 年 11 月，美国初创企业 OpenAI 推