全国政协委员周鸿祎：推动大模型垂直化、产业化落地，加速形成新质生产力
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全国政协委员周鸿祎：推动大模型垂直化、产业化落地，加速形成新质生产力--丁科技网
全球新一轮技术变革加速来临，大模型作为人工智能发展的核心引擎，正引发一场全新的工业革命。在这一关键时期，全国政协委员、360集团创始人周鸿祎在2024年两会提案中建议，深化人工智能多场景应用，支持大模型向垂直化、产业化方向发展，助力加快形成新质生产力。
周鸿祎介绍，中美在人工智能领域的竞争，一方面是对抗 Open AI 的通用大模型基础战，另一方面是差异化、特色化的大模型应用战。当前，中国在通用大模型核心技术上赶超美国还需要时间，但在大模型应用方面，2024 年是大模型应用场景元年，中国完全可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路。
周鸿祎指出，虽然通用大模型在人工智能领域扮演着重要角色，但它们在企业级场景中的应用常常“水土不服”，例如缺乏行业深度、与业务结合不足、存在“幻觉”内容难验证等。而垂直大模型在解决这些问题方面具有明显优势。中国发展大模型的一个重要方向应该是借助产业和场景的优势，将大模型与业务流程、产品功能相结合，寻求多场景应用、垂直化和产业化的落地。
针对如何推动大模型垂直化、产业化落地，周鸿祎提出了三点具体建议：
首先，场景很重要。大模型在垂直领域大有可为，周鸿祎建议政府、央国企率先提供更多应用场景，为发展垂直化、小型化、低成本的大模型开放更多“小切口、大纵深”的落地机会。同时，建议企业用大模型不能冒进，而是要用AI逐步改造业务，在实践中要拆分场景具体分析，在业务流程上选择与大模型成熟能力匹配的业务环节切入，以点带面，循序渐进，逐步推动业务的数字化转型，实现数转智改。
其次，知识很重要。大模型的数据、知识只是人类知识的冰山一角，企业还有大量的“暗知识”，如战略规划、产品设计图等企业具有的独特知识，基于“暗知识”的垂直大模型能更好解决企业问题。因此，周鸿祎建议鼓励企业在定制AI前，做好“暗知识”的管理，将企业大数据平台升级为企业专属知识平台，在此基础上通过垂直训练，深入企业级场景，满足企业需求。
最后，业务融合很重要。周鸿祎强调了业务融合的重要性，建议鼓励和引导企业将大模型与数字化业务系统深度结合，同业务流程相结合，充分发挥大模型的价值。周鸿祎认为，大模型与业务场景的融合是实现智能化转型的关键，国家应鼓励企业拿出一至两个业务场景与大模型融合，创造可落地推广的与业务紧密融合的大模型，推动这些大模型与数字化系统融为一体，从而推动产业数字化和新型工业化的发展。
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