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全国政协委员贺晗:加快拓展人工智能大模型应用场景,重视3D数据生成采集|两会声音

于玉金 2024-3-6 11:35:49

(全国政协委员、天娱数科副总经理、山西数据流量谷董事长贺晗)

本报记者 于玉金 北京报道

作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,人工智能大模型技术正在为经济社会发展持续注入新动能。从GPT到Sora,从单模态到多模态,从单一智能到通用智能,大模型技术引领了新一轮全球人工智能创新热潮。今年两会之际,全国政协委员、天娱数科副总经理、山西数据流量谷董事长贺晗也带来了《加快拓展人工智能大模型技术应用场景》《促进智算资源互联互通,缓解供需结构矛盾》《推动数据交易机构互联互通,促进多层次数据要素市场协同发展》等在内的多个提案。

贺晗在接受《华夏时报》记者采访时表示,加快拓展人工智能大模型技术应用场景,对促进人工智能更高水平应用,培育新质生产力,更好支撑高质量发展具有重要意义。此外,他还认为,3D数据是下一代大模型的基础要素。

推进大模型应用生态建设

大模型赋能行业应用正在蓬勃兴起,基于大模型的泛化能力和涌现特性,其在越来越多垂直行业场景上,展现了惊艳的性能表现和巨大的发展潜力,得到了各行业高度关注,场景驱动成为大模型技术创新和产业增长的重要模式。

加快拓展人工智能大模型技术应用场景,贺晗提出四点建议,一是鼓励搭建多层次应用场景供需对接平台,为市场提供“看得见、摸得着”的应用场景,推动应用场景拓展从“出文件”“给政策”到“建机制”“创机会”转变;二是在全国范围实施大模型赋能千行百业示范应用推进计划;三是大力推进大模型应用生态建设,构建开放共享协同的产业生态体系;四是注重面向通用人工智能时代的人才培养,培养一批既懂行业技术又懂大模型技术的综合型人才。

“应鼓励工业、金融、商务、交通、医药、政务、教育、文旅、传媒等各行业各领域深度挖掘、积极打造可应用人工智能大模型技术的各类场景,推动大模型赋能产业互联网平台应用。”贺晗进一步表示,通过大模型技术对现有生产、服务和管理方式进行升级,实现业务流程创新和再造,在“降本提质增效”的同时,开发新功能、形成新产品、拓展新应用,实现人工智能技术与行业更加深度融合。

2023年,AI领域展开了“百模大战”,而国内外发展的路径不甚相同,国内大模型更侧重于应用落地。

对此,贺晗向本报记者分析,“今年主要关注应用场景的拓展有三个必要性,一是大模型目前在传媒、金融等行业应用得多,其他行业有案例但不多更谈不上普及,推动大模型技术与制造业、能源、交通等更广泛的行业应用相结合,对于整个经济体降本提质增效有帮助;二是(大模型应用)过程中还会产生新的业态,比如AI助教、AI诊断等等,这是新的增长点;三是来自产业应用中的反馈反过来也会对大模型技术创新有帮助。”

贺晗还强调,今年政府工作报告中提到的“人工智能+”行动,也为了推动人工智能技术与经济社会各领域深度融合,这也有助于今年5%左右增长目标的实现。

提高3D数据生成采集

数据作为新型生产要素,对提高生产效率的乘数作用不断凸显,对经济的促进作用日益提升,优质数据是大模型价值跃升的法宝。

贺晗认为,现阶段AI大模型的技术发展和与行业应用的深度结合面临的主要挑战是数据要素匹配不够,应加强各行业数据的采集、利用、开发,储备高质量产业数据集。他进一步解释,我们整体数据资源虽然多,但优质的产业数据集仍是稀缺资源。美国最近开始对向中国的数据传输作出限制,也在加剧这个问题。当务之急是要加强各行业数据的采集、开发、利用,各领域都要建立优质的产业数据集。

贺晗特别强调,除了传统数据,对3D数据生成采集也要予以重视,它是下一代3D大模型的基础要素。

相比传统大模型,贺晗认为,3D大模型能提供更准确和全面的分析与决策,在处理与空间感知和交互相关的任务时具有明显的优势。

据记者了解,3D大模型可以应用于自动驾驶、工业设计与制造、建筑与工程、医疗保健、影视特效等在内的诸多场景。以医疗保健为例,3D大模型可以根据患者的CT或MRI扫描数据制作个性化的3D医疗器械或器官模型,帮助医生进行手术规划和培训。

贺晗表示,3D大模型需要3D数据喂养,3D数据可以捕捉深度信息,它能让机器对物体的形态、结构和位置有更准确的理解,从而创建更具真实感的模型和场景,提供更直观的可视化效果,进行更精确的分析和测量;同时,3D 数据可以支持更多的交互性,用户可以在 3D 环境中进行操作、旋转、缩放和查看不同角度,提供更好的用户体验。

详谈新质生产力

今年两会期间,最热的词汇莫过于“新质生产力”。早在2024开年之际,中央政治局首次集体学习聚焦发展新质生产力,并提出“发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。”3月5日发布的政府工作报告更是指出,加快发展新质生产力,充分发挥创新主导作用,以科技创新推动产业创新。

贺晗认为,新质生产力是新技术、新要素的结合。数字经济领域,就是大模型技术与数据要素的结合。他表示,当前,靠传统生产要素低成本的比较优势来驱动增长的模式已经见顶,数据要素具有可共享可复制特性,打破了传统要素有限供给对增长的限制。今年5%左右增长目标的实现,必须向新质生产力要增长新动力。

贺晗结合自身所处的行业解释,以山西数据流量谷来说,其实在中西部地区发展数字经济,缺人才、缺资金、缺技术、缺平台是普遍现象,但对于数据要素,东中西部在同一起跑线上。

“我们用市场化产业化的手段在数据要素方面创造出了低成本的比较优势,来吸引各行业数据要素不断汇聚形成资源优势,以此来带动人才、资本、技术沿着产业链、供应链、服务链不断落地,与山西煤焦钢电新能源等传统优势产业场景结合,改造老产业的同时催生新业态,走出了一条中西部地区发展数字经济的新路子。”贺晗表示。

《华夏时报》记者从山西数据流量谷方面获悉,过去三年,山西数据流量谷数据要素流通交易规模43亿元,入谷企业累计营收352亿元,平均1块钱的数据要素投入产生了约8块钱的经济产出。

贺晗认为,上述数据就是数据要素乘数效应的直观体现,新质生产力带来新增长的体现。之所以有这么大的乘数效应,贺晗分析,一方面,我们持续推动大模型技术与山西特色优势产业的丰富应用场景和行业数据要素相结合,训练打造垂直领域大模型,来助力传统产业实现数字化转型,提高生产效率和质量、降低生产成本、减少能源消耗和环境污染;另一方面,用低成本的数据流量供应,也培育了短视频、直播电商、电竞游戏、虚拟数字人、元宇宙、新个体经济等新业态,成为吸纳就业、孵化创业的重要载体。

责任编辑:黄兴利 主编:寒丰