邬贺铨介绍道,基础大模型向工业行业大模型的升级路径目前也面临着两种方式:一种是中心化的方式,即垂直行业企业把自身的数据给到基础大模型提供方进行加密数据训练,之后再将训练的结果反馈给垂直行业企业。这个方式将导致垂直行业企业在技术上会完全依赖基础模型提供方,未来也不能独自升级,还要担心数据泄露的风险。...
潘云鹤表示,视觉知识、多重知识表达、视觉理解扮演‘开路先锋’,大数据和跨媒体智能作为引导,人工智能将走向数据和知识双轮驱动的未来发展方向。 “促进人工智能的开发与应用面向经济,经济是下一步人工智能研究的推动力。”中国工程院院士柴天佑则聚焦人工智能赋能下的工业智能领域。工业智能的内涵包括工业自动化、工业信息化和工业智能化,实现工业产品全生命周期制造流程优化。...
陶青透露,要围绕算法、算力等大模型底层技术,加快推动智能芯片、大模型算法、框架等基础性关键核心技术和产品突破;加快智能物联终端和工业云部署,提升面向制造业的算力供给运营管理能力;引导生态型企业加快打造具备全球竞争力的通用大模型,培育面向制造业场景的行业大模型;构建高水平工业数据库,激发工业数据要素价值。 ...
大模型只是开端,AI与产业的融合将绽放出更有创造力的未来。华为云人工智能首席科学家田奇认为,大模型是AI的发展底座,是人工智能的操作系统。大模型会走向千行百业,将来还会走向千家万户。 “工业领域将成为人工智能的爆发点。从需求看,工业领域有大量场景存在自动化的需求,比如工业质检,得益于通信和数字化手段的普及,积累了海量的高质量电子化数据,能满足数据驱动的AI模型进行大规模训练。...
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