探索AI大模型的产业落地路径：技术挑战与应用场景解析

随着自动驾驶、AI芯片和生成式AI技术的快速发展，AI大模型在中国各领域的融合应用呈现出前所未有的活跃态势，特别是在工业等应用场景中展现了巨大的变革潜力。然而，关于“中国AI大模型的应用落地方向究竟在哪里？”这一问题已成为当前最受关注的核心话题。

在8月初召开的“AI大模型应用场景”产学研融通创新活动——产业问题专家研讨会上，中国信息通信研究院人工智能所的专家指出，大模型的实际应用价值备受关注，市场期待大模型能解决工业化问题，推动新型工业化的发展，而不仅仅停留在聊天或生成视频和图片的层面。

火山引擎的生态合作专家也提到，尽管大模型在C端应用广泛，但企业级客户对模型精准度要求更高，B端的企业级应用尚未成熟。如何将大模型有效适配到产业发展中，转化为实际的产业价值，仍面临许多挑战。

技术挑战

1. 模型幻觉问题：大模型生成的某些看似合理但实际不正确的答案，对生产制造企业来说是不可接受的风险隐患。

2. 基础通用大模型能力不足：模型迭代较慢，关键技术依赖国外，多诉求下的专业模型建模存在技术困难，难以满足复杂应用场景的需求。

3. 数据质量问题：高质量的数据难以获取，尤其是行业和专业数据，大量数据掌握在企业和专业机构中，渠道打通存在困难。此外，多模态、异构数据的整理和处理也需要大量时间和精力。

算力挑战

国内算力缺口持续扩大，特别是智能算力。高端算力的不足直接影响了中国大模型的训练能力和模型的实际效果。此外，大模型的训练数据需要巨大的算力支持，这对智算中心的运营造成了巨大压力，包括高功耗和高成本的问题。

应用落地的挑战

尽管企业对AI大模型有需求，但落地过程中仍面临场景需求不明确、技术与业务之间的沟通成本高、以及人才缺乏等问题。在新能源等行业，企业更关注大模型的实际成本和效益，而非仅仅停留在问答等表层功能。

为推动AI大模型在产业中的有效应用，中国科协企业创新服务中心主办的"产学研融通创新活动"——《AI大模型应用场景》案例集评选正在征集AI大模型应用场景解决方案及数字化转型企业的优秀案例。该活动将全面展示国内外领先企业在中国产业数字化进程中的突出成就，并为AI大模型的进一步发展提供支持。