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產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書2023:融入產(chǎn)業(yè)、賦能未來,探討產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展前景

來源:中國質(zhì)量認(rèn)證中心      編輯:創(chuàng)澤      時間:2024/1/25      主題:其他   [加盟]

關(guān)于產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的白皮書,由質(zhì)量認(rèn)證中心、中關(guān)村智用人工智能研究院等單位聯(lián)合發(fā)布。白皮書分為五個主要部分,涵蓋了產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展、應(yīng)用、評價標(biāo)準(zhǔn)、實踐案例以及未來的展望與挑戰(zhàn)。

一、需求推動大模型進入第二階段:

描述了大模型從技術(shù)驅(qū)動向需求驅(qū)動轉(zhuǎn)變的過程。

強調(diào)了大模型在各個行業(yè)中的廣泛應(yīng)用,包括能源、金融、制造、交通物流、文娛等。

提到了大模型在戰(zhàn)略中的重要性,以及資本對大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的推動作用。

二、以“生成”能力賦能產(chǎn)業(yè)智慧化:

討論了產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的特征和技術(shù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

(1)特征:

行業(yè)定制化:產(chǎn)業(yè)大模型針對特定行業(yè)進行知識增強,以滿足行業(yè)特定的需求和解決行業(yè)特有的問題。

多模態(tài)處理能力:產(chǎn)業(yè)大模型能夠處理和分析多種類型的數(shù)據(jù),如文本、圖像、聲音等,以提供更多面的解決方案。

知識增強:通過引入行業(yè)知識圖譜、特定數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗等內(nèi)容,增強模型的行業(yè)理解和應(yīng)用能力。

場景適應(yīng)性:產(chǎn)業(yè)大模型能夠根據(jù)不同的應(yīng)用場景進行專項訓(xùn)練和提升,以更好地適應(yīng)特定任務(wù)。

智能化決策支持:產(chǎn)業(yè)大模型能夠提供輔助決策支持,幫助企業(yè)提G決策效率和準(zhǔn)確性。

(2)技術(shù)關(guān)鍵環(huán)節(jié):

基礎(chǔ)大模型的選擇:選擇合適的基礎(chǔ)大模型作為支撐,提供通用能力如理解、生成、邏輯推理等。

知識增強:對基礎(chǔ)大模型進行行業(yè)知識增強,包括微調(diào)訓(xùn)練和向量數(shù)據(jù)庫等方式,以適應(yīng)特定行業(yè)需求。

任務(wù)拆解與協(xié)同:針對不同任務(wù)進行模型拆解和協(xié)同,確保模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。

模型瘦身:對大模型進行壓縮和蒸餾,以降低對計算資源的需求,提G模型的部署可行性。

評價與優(yōu)化:建立科學(xué)的評價體系,包括可控性、能力增強、算力性價比、安全性和部署可行性等指標(biāo),以持續(xù)優(yōu)化模型性能。

應(yīng)用落地:將大模型技術(shù)應(yīng)用于實際產(chǎn)業(yè)場景中,解決實際問題,提升產(chǎn)業(yè)效率和競爭力。

這些特征和技術(shù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)共同構(gòu)成了產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的核心,使其能夠有效地服務(wù)于各個行業(yè),推動產(chǎn)業(yè)智能化、G端化、綠色化的發(fā)展。

強調(diào)了大模型在內(nèi)容生成、知識問答、輔助決策等方面的能力。

三、大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用正待標(biāo)準(zhǔn)形成:

提出了產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用需要評價標(biāo)準(zhǔn)的觀點。

介紹了產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的五大核心指標(biāo):可控性、能力增強、算力性價比、安全性和部署可行性。

提出了產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用評價工具箱,幫助產(chǎn)業(yè)和企業(yè)篩選適合的模型應(yīng)用。

四、大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的進行時:

介紹了在大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面的進展,包括案例征集和分析。

討論了大模型在各行業(yè)中的應(yīng)用情況,以及大模型應(yīng)用的共性分析。

五、大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的展望與挑戰(zhàn):

對未來大模型在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用進行了展望,并指出了面臨的技術(shù)和非技術(shù)挑戰(zhàn)。

提出了大模型在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中需要解決的問題,包括技術(shù)提升、人才培養(yǎng)、產(chǎn)業(yè)協(xié)同等。

附錄部分提供了產(chǎn)業(yè)大模型典型案例的簡介,涵蓋了政務(wù)、金融、醫(yī)療、工業(yè)、文娛、交通、法律、建筑、教育等多個行業(yè),展示了大模型在不同場景下的應(yīng)用實例。

白皮書還強調(diào)了政產(chǎn)學(xué)研用各方通力合作的重要性,以推動大模型技術(shù)的研究與應(yīng)用,促進產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展。同時,白皮書也期待與廣大讀者共同探討產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展前景,為我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展貢獻力量。


附件:產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書2023:融入產(chǎn)業(yè)、賦能未來,探討產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展前景



ICRA 自然語義引導(dǎo)的機器人技能操作

使用自然語言推理目標(biāo)場景,實現(xiàn)在給定初始場景和目標(biāo)場景的情況下即可學(xué)習(xí)執(zhí)行復(fù)雜的操作任務(wù),機器人的語義指令集的拓展提供了新的參考思路

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中國公共服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)鏈研究報告2023-市場規(guī)模總量提升較快,企業(yè)總量增速放緩

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中國服務(wù)機器人行業(yè)未來的主要發(fā)展趨勢

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中國服務(wù)機器人行業(yè)發(fā)展目前面臨的潛在風(fēng)險

新科技的出現(xiàn)可能會對傳統(tǒng)服務(wù)機器人廠商造成 一些沖擊;優(yōu)秀畢業(yè)生首選行業(yè)是軟件和信息服務(wù)可能會導(dǎo)致人才供給不足等風(fēng)險;行業(yè)內(nèi)公司經(jīng)營模式相似度過高

中國服務(wù)機器人行業(yè)發(fā)展目前面臨的主要挑戰(zhàn)

收入和研發(fā)費用的比例均超過了5%;國產(chǎn)機器人推廣應(yīng)用面臨新場景拓展慢的挑戰(zhàn);代理商分銷的方式可以有效的幫助服務(wù)機器人廠商也會造成市場的惡意競價

服務(wù)機器人在中國市場短期迎來向好拐點 需求增長

在已使用或計劃使用服務(wù)機器人的企業(yè)中,酒旅,金融服務(wù),餐飲快消行業(yè)滲透率最高,均超過20%;2023年6月我國服務(wù)機器人產(chǎn)量為662658臺,同比增長40%

服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)迎來向好拐點 增長空間巨大

進入2023年后服務(wù)機器人產(chǎn)量同比增長47.6%,結(jié)束了連續(xù)12個月的同比下滑;人工智能技術(shù)的突破也將給服務(wù)機器人從語音,視覺,決策,控制四個方面帶來賦能

創(chuàng)澤上市輔導(dǎo)進展情況報告(第十三期)20230414

中原證券參與輔導(dǎo)工作的人員為高巖,趙巖,鄒堅貞,胡殿軍,李雅璇,開展輔導(dǎo)的方式主要包括持續(xù)關(guān)注相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域熱點信息

環(huán)境感知的核心SLAM算法基本結(jié)構(gòu)可分為前端和后端

算法在前端完成占據(jù)柵格地圖的構(gòu)建,得出激光雷達(dá)掃描幀的最佳位姿后,后端根據(jù)掃描幀間的位姿關(guān)系進行全局的地圖優(yōu)化,得出閉環(huán)掃描幀在全局地圖中的最佳位姿

環(huán)境感知模塊中基于激光雷達(dá)或視覺傳感器的SLAM算法是核心

環(huán)境感知模塊的基礎(chǔ)硬件是各類不同的傳感器,收集不同的測量信息,SLAM算法用于融合收集的信息數(shù)據(jù),機器人可以在未知環(huán)境中進行自主探索和導(dǎo)航

運動控制、環(huán)境感知與人機交互是公共服務(wù)機器人三大核心技術(shù)模塊

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