“隨著人工智能的發(fā)展，大部分工作會(huì)由機(jī)器人代替，未來人們不再需要工作上班，國家和社會(huì)應(yīng)確保每個(gè)人都能享受到無條件普惠基本收入，而且這個(gè)基本收入還不能太低，至少保證衣食無憂，跟社會(huì)平均工資差不多。

大模型數(shù)字革命

“但是要達(dá)到小康水平或者高福利發(fā)達(dá)國家水平，有一項(xiàng)科技技術(shù)必須達(dá)到臨界點(diǎn)突破才行，那就是自由能源的實(shí)現(xiàn)。

“目前人們對(duì)芯片技術(shù)的追求已經(jīng)達(dá)到了入魔的地步，倘若其他技術(shù)也像芯片技術(shù)一樣被重視，那么一連串技術(shù)臨界點(diǎn)會(huì)很快獲得連環(huán)突破。”2016年馬斯克曾公開談?wù)撨^科技臨界點(diǎn)給社會(huì)帶來的變化。

同時(shí)，在《三體》中，關(guān)于宇宙社會(huì)學(xué)有兩個(gè)基本概念：猜疑鏈與技術(shù)爆炸。其中，技術(shù)爆炸是文明得以加速發(fā)展的根本原因。而每一次爆炸前，都有科技臨界點(diǎn)的出現(xiàn)——就如蒸汽機(jī)引發(fā)工業(yè)革命、互聯(lián)網(wǎng)引發(fā)了信息革命一樣。

信息革命

進(jìn)入2023年，以ChatGPT為代表的生成式AI爆發(fā)之后，AI大模型的到來全面催生數(shù)字產(chǎn)業(yè)爆發(fā)，數(shù)據(jù)要素化、資本化也加速了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，加上6G、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)、人形機(jī)器人、可控核聚變等技術(shù)的全面突破，身處科技臨界點(diǎn)，整個(gè)數(shù)字世界的生長邏輯都在發(fā)生根本性改變。

生成式AI正身處科技臨界點(diǎn)

“生成式AI已經(jīng)達(dá)到了臨界點(diǎn)。”亞馬遜云科技數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)全球副總裁Swami Sivasubramanian公對(duì)當(dāng)前最新臨界點(diǎn)做出了判斷。

而在數(shù)字開物觀察，以ChatGPT為代表的AIGC技術(shù)在C端市場的火爆，只是生成式AI的上半場，真正的臨界點(diǎn)將在下半場——B端市場展開。

根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)指出，截止到2032年，生成式AI的業(yè)務(wù)收入將達(dá)到2470億美元，然后，增長動(dòng)力來自使用AI模型、廣告等服務(wù)的設(shè)備，到2032年，AI支持的數(shù)字廣告業(yè)務(wù)收入將達(dá)1920億美元，AI服務(wù)器的收入可能達(dá)1340億美元。

同時(shí)，根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《ChatGPT開啟AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)新時(shí)代》報(bào)告指出，2023年中國AIGC產(chǎn)業(yè)規(guī)模約170億元人民幣，預(yù)計(jì)到2030年市場規(guī)模將達(dá)到萬億級(jí)別。

前瞻產(chǎn)業(yè)研究院大模型報(bào)告

其中，多模態(tài)是中國投融資領(lǐng)域熱點(diǎn)賽道，圖像、視頻預(yù)計(jì)成為高潛領(lǐng)域。而結(jié)合技術(shù)成熟度、落地可行性而言，2023年相對(duì)市場規(guī)模較大的領(lǐng)域包括文字生成圖像、文字生成視頻、文字輔助生成等。

不僅如此，基于AIGC、大模型延伸出來的具身智能技術(shù)，更多使用在服務(wù)和家用機(jī)器人上，例如掃地、除草機(jī)器人上。而隨著生成式AI、大模型的火爆，具身智能有了新的定義和應(yīng)用場景，行業(yè)案例。

比如，華為手機(jī)用上盤古大模型改進(jìn)手機(jī)助手的智能水平，一些機(jī)器人公司接入大模型，提升機(jī)器人自主決策能力，智能汽車接入大模型）提升人車交互能力等。

華為盤古大模型

斯道資本合伙人張矩指出，具身智能無交互就無新認(rèn)知，無具身交互就無新的世界知識(shí)。自主智能體一定是以具身形式出現(xiàn)的，攝像頭也是具身的一部分。邏輯上生成式AI一定會(huì)是具身系統(tǒng)的一部分，要么是機(jī)器，要么是人機(jī)協(xié)同。

而隨著全球掀起生成式AI的技術(shù)浪潮，各個(gè)行業(yè)都在發(fā)生顛覆性的變革，無論是IT巨頭百度、阿里、騰訊、科大訊飛，還是包括高盛和摩根士丹利在內(nèi)的多家機(jī)構(gòu)已經(jīng)開始在內(nèi)部對(duì)該技術(shù)進(jìn)行測試。

此外，像紅杉資本中國、深創(chuàng)投、順為資本啟明創(chuàng)投、創(chuàng)新工場等一線VC投資機(jī)構(gòu)；小米、阿里、騰訊等大公司戰(zhàn)投部也加入戰(zhàn)局，紛紛投資相關(guān)的創(chuàng)業(yè)公司，提前搶占市場。

以“大模型”為代表數(shù)字革命來了

騰訊云副總裁、騰訊云智能負(fù)責(zé)人、優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人吳運(yùn)聲公開指出，AI大模型的應(yīng)用正逐步滲透到千行百業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括設(shè)計(jì)、研發(fā)、生產(chǎn)、營銷和服務(wù)等。

從對(duì)話式客服到營銷內(nèi)容生成，再到跨模態(tài)檢索和風(fēng)險(xiǎn)控制，大模型的應(yīng)用正在展現(xiàn)出更強(qiáng)的能力、更高的效率、更廣泛的應(yīng)用場景和更深的潛力。一個(gè)由“大模型”驅(qū)動(dòng)的“效能革命”正在悄然發(fā)生。

在具體企業(yè)場景應(yīng)用上，生成式AI可以幫助企業(yè)提高效率、降低成本、提升用戶體驗(yàn)。具體應(yīng)用場景包括：

智能客服：利用文本生成式AI處理用戶提問，自動(dòng)回復(fù)用戶信息，提高客戶滿意度。

數(shù)據(jù)分析：利用生成式AI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，為企業(yè)決策提供支持。

自動(dòng)駕駛：利用生成式AI進(jìn)行自動(dòng)駕駛車輛的訓(xùn)練和測試，提高自動(dòng)駕駛的安全性和效率。

游戲開發(fā)：利用圖像生成式AI進(jìn)行游戲場景和角色的設(shè)計(jì)，減少游戲開發(fā)成本。

其中智能客服是生成式AI主要的應(yīng)用場景之一，而AI多模態(tài)智能客服，則通過多種形式與用戶進(jìn)行交互，包括文字、語音、圖像、視頻等多種模態(tài)。

這種智能客服系統(tǒng)可以自動(dòng)識(shí)別用戶的文字、語音、圖像、視頻等信息，還可以通過多種方式回答用戶的問題，并基于這些信息進(jìn)行智能判斷和分析，從而提高客服的可靠性和用戶的滿意度。

目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于消費(fèi)品、制造業(yè)、生物醫(yī)藥、金融、央國企、數(shù)字政府等各個(gè)領(lǐng)域，為企業(yè)及公共組織提供了高效、智能、個(gè)性化的客戶服務(wù)。

簡單來說，相較于之前的AI模型，大模型的能力已經(jīng)由感知智能向認(rèn)知智能轉(zhuǎn)換，并趨向通用人工智能，不同于傳統(tǒng)的只能應(yīng)用于狹窄領(lǐng)域的專用智能，大模型大大拓寬了人工智能的應(yīng)用范圍和想象空間。

生成式AI除了在智能客服，智能銷售中場景應(yīng)用，圍繞具體的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，也有相應(yīng)的行業(yè)大模型出現(xiàn)。目前金融大模型、汽車交通大模型、醫(yī)療大模型是相對(duì)落地率比較高的領(lǐng)域。

其中，金融行業(yè)大模型應(yīng)用相對(duì)比較廣泛。

金融行業(yè)沉淀了海量數(shù)據(jù)，例如金融交易數(shù)據(jù)、客戶信息、市場分析、風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)等，其中包含大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如客戶的證件掃描等）。

這既占用了大量的存儲(chǔ)資源，又無法將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行分析利用，造成了極大的資源浪費(fèi)，還存在大量復(fù)雜數(shù)據(jù)處理任務(wù)。這催生了金融業(yè)對(duì)大模型這種能高效、準(zhǔn)確處理數(shù)據(jù)的技術(shù)的強(qiáng)烈需求。

金融業(yè)同時(shí)又是科技驅(qū)動(dòng)型行業(yè)，其中介屬性天然對(duì)新技術(shù)特別敏感，應(yīng)用落地效率極高。許多新技術(shù)如區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等，都率先在金融行業(yè)應(yīng)用落地，并為金融行業(yè)創(chuàng)造了巨大的價(jià)值，也深刻改變著金融業(yè)。

大模型在模型性能及能力上的跨越式提升，更好的滿足了眾多金融場景，如智能投顧、智能投研、智能風(fēng)控、智能交互等，對(duì)人工智能技術(shù)的需求，加快了金融行業(yè)的技術(shù)升級(jí)進(jìn)程。

像今年5月，星環(huán)科技推出第一款面向金融量化領(lǐng)域的生成式大語言模型“無涯Infinity”，度小滿開源國內(nèi)首個(gè)千億參數(shù)金融大模型“軒轅”；6月，恒生電子發(fā)布金融行業(yè)大模型LightGPT，將于9月底開放試用接口。馬上消費(fèi)研發(fā)了全國首個(gè)零售金融領(lǐng)域“天鏡”大模型。

星環(huán)金融大模型無涯Infinity

此外，包括螞蟻金服、馬上消費(fèi)、海通證券等金融機(jī)構(gòu)，及九章云極、第四范式等科技企業(yè)均有金融大模型的行業(yè)布局或者案例。

金融之外，大模型在汽車、零售、文旅、政務(wù)、出行等各個(gè)領(lǐng)域也有深度應(yīng)用，如吉利、廣汽、長城、未來、小鵬汽車等車企紛紛圍繞汽車大模型展開了布局。

總的來說，經(jīng)過過去一段時(shí)間的發(fā)展，企業(yè)在大模型方向的探索已經(jīng)度過了“嘗鮮期”，“產(chǎn)業(yè)落地”成為評(píng)估大模型價(jià)值的重要標(biāo)準(zhǔn)。所以，以“大模型”為代表數(shù)字化革命正在發(fā)生。

總的來說，當(dāng)前，數(shù)字化浪潮方興未艾，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能為代表的新一代數(shù)字技術(shù)日新月異，催生了數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形態(tài)。

對(duì)于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)而言，航空、石化、鋼鐵、汽車、建筑、家電、服裝、機(jī)械、零售等多個(gè)行業(yè)都在利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行全方位、多角度、全鏈條的改造過程。

他們利用數(shù)字技術(shù)破解企業(yè)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的難題，重新定義、設(shè)計(jì)產(chǎn)品和服務(wù)，助力傳統(tǒng)企業(yè)正確做出決策，提升運(yùn)營效率，降低管理和運(yùn)營成本，開源節(jié)流，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

但這些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)如何利用以大模型為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)變革產(chǎn)業(yè)？在數(shù)字化過程會(huì)遇到哪些難點(diǎn)？具體得方法論和邏輯是什么？那就讓我們一起來數(shù)字開物大會(huì)共同探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展方向和未來趨勢。