有了大算力，就能夠產生系列大模型，應用創新就有了堅實基礎。

剛剛舉辦的世界人工智能大會（WAIC）上，華為輪值董事長胡厚崑做主旨發言時，對當下以及未來的人工智能產業落地做了如此表述。

過去一年，人工智能基礎設施以肉眼可見的速度快速鋪設，成為最顯眼的新基建領域，全國20多個城市規劃和建設人工智能計算中心，其中，深圳、武漢、中原、西安、成都、南京、杭州等多地的人工智能計算中心已相繼上線。

在人工智能計算中心成為領先城市 標配 的同時，大模型的加速發展又讓人直觀看到這些基礎設施在推進AI產業落地這件事上的現實意義 通過被充分支撐的大模型，AI將更快速進入到產業。

胡厚崑并非只是給出一個鏈條式的邏輯論斷，更重要的是，在華為推動的昇騰AI產業生態之上，大模型正在快速發展，AI應用正在嘗試進入 工業化大生產 的新階段，這將是一個AI應用真正實現爆發的時代。

產業應用走向 工業化大生產 ，驅動 AI向上的力量

在經典經濟學中，各種產品的 工業化大生產 是現代社會的重要表現，從作坊到工廠到全產業鏈，由手工、單一產品生產到批量化的生產線，生產力得到解放后，人類社會的進步速度遠遠快于過去數千年。

在大模型的推動下，AI應用的 生產 也在呈現這樣的 工業化大生產 過程，只不過出產的不再是一個個實體產品，而變成了AI創新應用。

這一切，要從大模型的價值談起。

超大規模的參數、海量訓練的數據，讓大模型形成了兩大能力：

一是其所在領域AI應用不需要再從0開始，開發者只要基于大模型進行簡單的參數調整和數據再訓練，即可以實現場景的個性化應用適配；

二是大模型具備良好的泛化性，在一定領域內，眾多場景都可以適配，不需要單獨再做一個模型。

于是，一個 分工 就此形成：大模型提供底層通用的能力（因此在國外文獻中大模型也被稱作Foundation Model），而各場景的具體AI任務只要專注本場景下的專業應用需求進行 微調 即可，一個大模型管一片、一個場景簡單調整就有一個應用，AI開發避免重復造輪子、效率更高，且對數據的需求只限定在特定的范圍內不再需要巨量的數據來源，降低了門檻。

例如，在藥物研發領域，由于場景復雜多樣，每一個場景都單獨訓練AI模型，效率非常低。胡厚崑介紹，醫藥行業的盤古預訓練大模型可以適配藥物研發的多個關鍵場景，大大縮短藥物研發周期，這就是分工價值的體現。

而恰恰，經典理論中的 工業化大生產 的關鍵前提即實現了 社會化大分工 ，一個崗位只專注于做好某件事，通過流程鏈條串聯起高效率的社會產品生產體系。大模型的底層通用能力與場景任務 分工 屬性，讓AI應用的 工業化大生產 成為可能，用胡厚崑的話說，是 實現從小作坊式向工業化開發轉變 。

不過，這其中還存在一個癥結問題：大模型固然可以解決眾多場景的AI模型重復開發問題、實現AI應用的批量化產出，但如果大模型本身的開發也存在 重復造輪子 的問題，不同的主體扎堆、重復投入資源，那么AI應用創新的 社會化大分工 就失去了基礎， 工業化大生產 也就失去了前提。

這時候，避免大模型開發本身的重復投入，就成為行業必須關注的事。華為呼吁全產業鏈的力量，與產業界共同規劃 大模型沙盤 ，就是在嘗試解決這個問題。

這個 沙盤 ，其價值可以概括為在AI發展的重要方向引導下，對大模型有序規劃牽引、提升創新有效性、避免簡單重復。

大模型沙盤出現的背景，在于大模型的開發過程十分復雜、門檻很高，一方面需要更體系化的行業引導與幫扶，另一方面一旦出現重復造輪子，對整個社會、對AI的發展來說，資源的浪費量也將更為巨大，必須及時規避。

現在，大模型沙盤規劃了基礎大模型和行業大模型兩大模塊，進行創新方向的牽引：

基礎大模型，主要任務在于將科研創新的成果落地到行業具體場景，例如CV、NLP、多模態、博弈智能等。較為典型的，如在本次世界人工智能大會上獲得SAIL大獎的紫東.太初大模型，由中科院自動化所和華為共同基于昇騰AI基礎軟硬件平臺打造，是全球首個圖文音三模態大模型，已經陸續孵化出新媒體內容檢索平臺、智能座艙、南宋御街數字人、手語教考一體機等場景化行業應用。

行業大模型，聚焦于具體的行業屬性、加速行業智能化升級。較為典型的，如本次世界人工智能大會期間發布的 東方.御風 大模型，由中國商飛公司聯合華為基于昇騰AI打造，據中國工程院院士、中國商飛首席科學家吳光輝在大會上介紹，它是業界首個工業級流體仿真大模型，主要應用于大型客機翼型流場的高效高精度AI仿真預測。

在華為的呼吁下，行業正在不斷讓這個大模型沙盤變得更加精細化、在更細分的領域避免 重復造輪子 的現象，并通過政、產、學、研、用聯合，集中優勢資源推出更優質的大模型 這同樣是一種AI創新過程中 分工 的體現。

總結起來，大模型沙盤推動大模型創新實現 社會化大分工 ，而大模型則推動AI應用創新的 社會化大分工 ，雙重 分工 之下，AI產業應用的 工業化大生產 有了更充分的基礎。

隨著大模型加速孵化行業應用創新，使能千行百業智能化升級，產業變革將全面開花，蓬勃向上的氣氛也將形成，而這，正如支撐大模型發展的昇騰所強調的，是一種屬于技術時代 AI向上的力量 。

工業化大生產 三維聯動，AI向上的力量彰顯

當然，回顧歷史， 工業化大生產 的形成不只有靠 社會化大分工 ，還需要一系列條件促成并推動不斷前進。

在AI的產業應用這里同樣如此。具體來說，這包括三個維度，也是當下華為、昇騰與行業參與者在共同完成的事。

1、提供生產所需要的充足資源保障 算力基礎設施廣泛建設

電、石油等資源是工業化大生產的必備資源，類比到AI應用的生產，算力就成為這種不可或缺的資源。

這其中，算力網絡統籌全國AI算力資源，形成如同水、電一樣的基礎設施，對需要大算力才能支撐的大模型至關重要。

2021年9月，中國科學技術信息研究所聯合鵬城實驗室、AITISA發布《人工智能計算中心發展白皮書2.0》，2021年底，鵬城實驗室牽頭成立了人工智能算力網絡推進聯盟，推進各地人工智能計算中心聯接成網，2022年6月， 中國算力網 正式上線。

就在本次世界人工智能大會上，沈陽、廣州、重慶、昆明、福州、長沙、河北（廊坊）7個新增節點接入中國算力網，至此網絡中已有超過20個節點。再加上，技術層面多個人工智能計算中心間的AI算力調度與協同訓練已完成初步驗證，在業界的共同努力下，全國AI算力一張網已經初具雛形。

事實上，鵬城實驗室的行動，一直處在國家 東數西算 工程與全國一體化算力網絡的布局下，按照國家有關部委要求在進行?，F在中國算力網初步落地，將推動自主創新的算力網絡技術體系的成熟，實現全國大型算力的協同調度與高效計算， 讓用戶像用電一樣使用算力服務 ，這不僅僅讓大模型的創新發展更有底氣，更為數字經濟時代打造了一個關鍵的算力底座。

2、提供高效 生產 的全程輔助 大模型開發使能平臺、AI開發框架加速創新

現代科技創新與工業化大生產同頻共振，前者推動后者不斷提升效率和效果。在AI這里，平臺和工具的創新同樣推動著大模型快速發展，成為重要的輔助力量。

這方面，昇騰為產業界提供的完整的大模型開發使能平臺最為典型。

從基礎模型到應用開發的全流程，該平臺推動大模型易開發、易適配、易部署，在其支持下，已有覆蓋語音、視覺、多模態等多個領域的數十個全球領先的大模型問世，包括鵬程.盤古、鵬程.神農、紫東.太初、武漢.LuoJia、華為云盤古系列等有影響力的大模型。

此外，大模型的開發還需要具備能力適配的AI開發框架。這方面，2020年開源、作為昇騰AI全棧體系重要一環的昇思MindSpore并非只是為了大模型而生，卻充分展現原生支持大模型開發的能力，一躍成為大模型開發的重要 操作系統 ，紫東.太初等知名大模型的開發過程都使用了昇思MindSpore AI框架。

3、加速最終 產品 的市場推廣與有效利用 產業聯合體讓快速對接的產業場景

工業化大生產與工業產品的消費始終互為因果，前者推動后者有更好的體驗和價值，后者推動前者有不斷前行的動力。AI應用面向產業的相互關系于此類似，只有能夠深入到產業、產生改變與進化的價值，才有動力持續創新與迭代。

因此，大模型的產業化落地就成為AI產業應用 工業化大生產 最后的、關鍵的環節，華為與業界共同推動的圍繞特定大模型的 產業聯合體 ，應運而生。其價值，按胡厚崑在WAIC上的發言，是 很好的打通科研創新與場景應用之間的斷點，讓懂AI的人了解行業，讓懂行業的人也了解AI 。

就在不久前，智能遙感開源生態聯盟（武漢.LuoJia）作為一個產業聯合體就舉辦了第二次會議，聯盟成員企業上海數慧、漢達瑞、航天宏圖、武漢珈和科技等分享了基于聯盟創新成果的最新行業方案，36家成員單位加入聯盟當中。

類似的，還有多模態人工智能產業聯盟（紫東.太初），在遙感和多模態兩個領域，已經有70多家科研機構和企業加入，孵化了20多個行業新應用。

此外，本次世界人工智能大會上，由學術界、產業界領軍人物和30多家全球頭部流體力學高校、科研院所與龍頭企業共同組建，智能流體力學產業聯合體宣告成立，旨在推動飛機、高鐵、汽車的設計中AI與傳統流體力學的深度融合，加速大制造產業智能化升級。

可以料想的是，未來隨著大模型的發展，將有更多與之匹配的產業聯合體運作起來，其意義，在于更多創新與應用力量將匯聚起來，推動大模型直通產業，孵化出大量具體的行業應用成果，展現AI的變革力、開創產業新空間。

結語

挖掘大模型的優勢，讓AI產業應用實現 工業化大生產 ，從基礎設施建設、技術創新到產業落地，在華為、昇騰以及行業參與者的多方努力下，多層次的動作已經開始，基本的發展框架已經搭建好，剩下的，是每個 模塊 持續深化下去。

當然，這其中有些補充的環節還需要跟隨完善，例如，就像實體產品的 工業化大生產 需要更高素質的勞動力一樣，AI產業的人才隊伍建設也必不可少，無論是華為聯合教育部推動人工智能人才培養計劃，還是昇騰社區為開發者人才提供 學-練-訓-賽 全周期成長路徑，都是這個目標下的產物。

一個個 補丁 被打上后，大模型時代人工智能產業正迎來科研突破，行業應用落地進入了關鍵的加速期，昇騰AI將最終賦能產業、改變千行百業，展現出向上的力量。

*本文圖片均來源于網絡

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【完】

曾響鈴

1鈦媒體、品途、人人都是產品經理等多家創投、科技網站年度十大作者；

2 虎嘯獎評委；

3 作家：【移動互聯網+ 新常態下的商業機會】等暢銷書作者；

4 《中國經營報》《商界》《商界評論》《銷售與市場》等近十家報刊、雜志特約評論員；

5 鈦媒體、36kr、虎嗅、界面、澎湃新聞等近80家專欄作者；

6 腦藝人 （腦力手藝人）概念提出者，現演變為 自媒體 ，成為一個行業；

7 騰訊全媒派榮譽導師、多家科技智能公司傳播顧問。

文/零度出品/節點財經“只有堅持自主研發，掌握核心技術，才能走得更長久?！钡臼⒑头蛟硎?。核心技術掌握在自己手里，才能夠應對各種各樣的變化，企業才會有長足的發展。回顧百度成長之路，產品上曾進行多次迭代創新，內部團隊也有變化和升級。但不變的有一個—技術研發驅動成長。幾年前，李彥宏提出ALLINAI，使

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