當下，各行各業都在加速擁抱大模型。近期，由工信智庫聯盟指導，百度發展研究中心聯合中國信通院、中國新一代人工智能發展戰略研究院、中國互聯網絡信息中心等多家智庫就大模型應用情況進行調研。

“鋼鐵行業應用大模型的動力很強。”中天鋼鐵專家表示，研發周期長、生產成本高、協同效率低等是鋼鐵行業高質量發展面臨的痛點難點，覆蓋研產供銷服各環節，需要發展新質生產力，重構生產管理，探索人工智能技術及大模型在鋼鐵行業的應用成為大勢所趨。

借助大模型，將專家經驗、工業機理轉化為制造業的優勢和數字競爭力已成為企業探索的方向。協鑫科技專家表示，希望建立企業自己的切片大模型，通過模型預測改善線速、切割工藝等參數，將良品率由目前的96%，提升至98%乃至更高。他表示，“企業的競爭力是低成本、高良品率。目前通過人力提升良品率的辦法，已經到瓶頸了，后續期待通過大模型找到提升辦法。”

大模型助力新型工業化的一個重要領域，是探索如何把老專家、老技師頭腦里的知識和經驗沉淀下來。中國制造業場景多、數據量大。特別是很多經驗是掌握在老專家、老技師的頭腦里，并沒有轉化為行業、企業的知識。如果利用通用大模型+行業增強的能力，讓每個崗位、每個員工背后，都有一位虛擬資深專家，就會更高效、經濟地滿足企業海量的個性化需求，提升企業的整體競爭力。

中國新一代人工智能發展戰略研究院首席經濟學家劉剛表示，“場景多是中國制造業的獨特優勢，加快應用來持續優化模型能力，可能會跑出一條中國特色的大模型發展路徑。”

中國互聯網絡信息中心最新發布的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》數據顯示，截至目前，我國以大模型為代表的人工智能普及率達16.4%。從產業鏈環節來看，當前的大模型應用分布呈現“微笑曲線”特征，兩端快、中間慢，即產業鏈兩端的研發設計和運營服務等知識密集型、服務密集型環節落地相對較快，生產制造等中間環節相對較慢。從當前應用進展看，內容生成、智能交互、信息提煉是制造業與大模型結合的共性需求。

中國信息通信研究院政策與經濟研究所原總工、人工智能與經濟社會研究中心副主任何霞表示，“如何評估大模型應用價值需要關注，不僅僅是成功了才有價值，在過程中的探索同樣有價值。國家項目，帶有一些研發性質的，可以采用過程補貼；產業項目可以考慮后補貼的方式，進一步引導和激發傳統企業應用大模型的意愿。”

在調研過程中，企業表示，對應用大模型的顧慮，最大的難點在于數據。一是數據質量，應用效果與前期數據的獲取、標準化、積累強相關，需要時間、資金投入來積累，專業人才的數量也決定了高質量數據的采集、數據集的建設和應用效果；二是數據安全。數據是企業的核心資產，也是核心競爭力。大模型訓練和應用過程中，如何保障生產環節關鍵數據的安全、核心數據不出域，這也是企業最大顧慮和考量因素。

解決數據質量問題，需要制造業企業和人工智能科技企業共同探索，加強在人才培養、數據采集、數據分析等多維度的合作。清華大學《大模型安全實踐白皮書》指出，“云平臺服務憑借其成熟的安全防御體系，能夠支撐起廣泛的服務需求”，當前云平臺已能夠在大模型全生命周期保障數據安全，保護企業敏感數據不出域、保護數據機密性和完整性。

業內專家表示，大模型要想更好地發揮產業賦能價值，需要在觀念創新上的更大突破，客觀看待大模型應用的效率和安全，破除“大模型私有化部署才安全”“優先選擇開源大模型”等誤區。隨著數據隱私保護技術的應用，和企業數據治理體系的完善，“連接”并不意味著不安全，而是促進大模型從通用智能，轉變為先進生產力，幫助產業轉型升級。一味強調私有化、定制化，一方面會大幅增加企業的運維和服務成本；另一方面，“手工作坊”“施工隊”的應用模式，會折損大模型應用的效率和質量，制約企業提質增效、發展新質生產力。

來源：人民網

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