大模型落地难 或成破局关键 智能终端 (大模型落地难90%的公司接不住)
技术发展的最终目的是推动产业变革。自去年下半年起，大模型的叙事已悄然转变，由此前单纯追求“做大模型”转向更加注重“用大模型”。
但随之而来的是“大模型落地难”的困扰。究其原因，大模型复杂的训练需求、高昂的数据和算力成本，以及对应用场景的精细适配，对资金、技术和行业知识都有极高的要求，这些是拦在大模型落地面前的“三座大山”。
不过，近期一批“智能终端”正通过与云厂商展开合作，逐渐崭露头角，有望成为大模型应用落地的爆发点。
“软、硬件结合可能是大模型率先落地的突破口。”多位业内人士指出，随着多模态大模型的能力不断增强，手机、个人电脑、头显、汽车、机器人等智能终端有望迎来新的爆发。在这方面，国际上目前苹果、谷歌、特斯拉都已宣布正式入局。
在北科瑞声创始人、国家重大人才计划特聘专家刘轶博士看来，电脑、手机、手表等终端是离用户最近的信息入口，与大模型结合后，终端设备可以更加灵巧、智能，成为真正的“助理”，这将加快AI技术的普及。
放眼国内，一众消费级头部厂商也在积极投入实践。
6月6日，从阿里云深圳AI峰会上获悉，不少主流手机、PC、汽车厂商都已在大模型领域选择与阿里云展开深度合作。
其中，国产手机品牌 vivo 利用大模型技术在帮助视障人士方面取得了较大进展。中国目前有大约1730万视障人士正因视力障碍而处于生活不便，而大模型技术一定程度上打开了他们的“视界”。目前“vivo看见”累计服务用户已超十万。
在阿里云深圳AI峰会上，vivo AI研究院人工智能部总经理郝雄讲述了这样一个故事：七年前中途失明的生活博主“宝哥和他的导盲犬”用视频记录了他使用“vivo看见”乘高铁出行的全过程。他“看见”了高铁窗外的风景、桌上的水杯，“分清”了酒店里的洗漱用品。“vivo看见”为他描述路边的月季花，唤起了他似曾相识的童年回忆。
在这些“有温度”的场景背后，是vivo自研蓝心大模型的支持。郝雄表示：“从去年开始，vivo就加紧大模型的研发，基于阿里云PAI机器学习的千卡大模型预训练性，目前能接近LLaMA水平。”此外，vivo蓝心大模型也已对vivo手机的AI影像、智能助理、图文创作等场景进行了全面优化。
新能源车领域，小鹏汽车在会上宣布已在智能座舱场景中新增接入阿里云“通义千问”。据了解，基于小鹏自研大模型XGPT和通义千问等模型升级后的车载助理 “小P”，可以在用户说“有点冷”时，准确理解意图、调节车内温度。
大模型的落地，离不开云计算这一支撑力量。阿里云智能集团副总裁、公共云首席解决方案架构师韩鸿源在6月6日阿里云深圳AI峰会上表示，目前正处在生成式AI的爆发阶段，而云计算能帮助用户降低使用生成式AI的难度、有效运用技术负载。
在他看来，大模型对包括云计算在内的技术都提出了更多挑战。比如大模型对计算能力的需求空前增长，需要持续运行训练任务数周甚至数月，才能获取结果。在数据方面，TB、PB级数据常态参与密集计算，以确保结果精确。
同时，在开发过程中，模型探索涉及众多技术基础工作，需有效平台支持以高效运转。部署上，今天绝大部分与AI相关的工作都承载在云上，绝大部分组织都使用了云能力才让AI有效地发挥作用。
韩鸿源认为，模型使用阶段可分为两段：在大语言模型刚出现时，企业热衷于模型微调，即针对特定业务方向，将领域知识注入模型，以期模型按自己希望的方式回答问题，处理请求。
但如今，这种需求已不如从前强烈。原因在于，随着基础模型泛化能力的提高，其能处理的任务越来越多，模型微调未必是最佳选择。此时，模型即服务、为企业提供有效运行模型的平台，成为重要发展方向，而这也正是阿里云等一众服务商们的关键切入点。
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