大模型是人工智能新一輪爆發的轉折點。互聯網廠商、運營商等科技企業競相布局大模型賽道，在全球掀起了一場人工智能大模型之戰。國資體系中，中國聯通、中國移動、中國電信、中國電科、國投集團、國家電網、南方電網等央企以不同方式加速布局大模型。

　　通用人工智能成為當前世界大國博弈的科技制高點之一。

　　4月28日召開的中共中央政治局會議指出，要重視通用人工智能發展，營造創新生態，重視防范風險。

　　5月5日召開的二十屆中央財經委員會第一次會議強調，要把握人工智能等新科技革命浪潮，適應人與自然和諧共生的要求，保持并增強產業體系完備和配套能力強的優勢，高效集聚全球創新要素，推進產業智能化、綠色化、融合化，建設具有完整性、先進性、安全性的現代化產業體系。

　　通用人工智能時代來臨，人工智能產業飛速發展，生成式人工智能(AIGC)、大模型成為主流。其中，大模型正在成為推動新一輪科技創新、產業升級、生產力躍遷的重要力量。目前，互聯網廠商、運營商等科技企業競相布局大模型賽道，在全球掀起了一場人工智能大模型之戰。

　　大模型是人工智能新一輪爆發的轉折點，也是通用人工智能時代的原點，它的泛化能力將人工智能從過去“一場景一適配”的方式解放，類似工業革命從小作坊生產發展為工廠批量化生產，也意味著人工智能將實現由“能用”到“好用”“泛用”的轉變。與此同時，隨著大模型語言能力的發展和目前的混合專家系統模式，以自然語言交互大模型做“管家”的模式或將成為下一個時代的主流。

　　據不完全統計，截至目前，中國從事人工智能大模型研發的企業超過100家，其中80余個大模型已公開發布。

　　國資體系中，中國聯通、中國移動、中國電信、中國電科、國投集團、國家電網、南方電網等央企以不同方式加速布局大模型。

　　央企布局大模型路徑

　　業界看來，目前央企布局大模型分為兩種路徑和類型：第一種是通信類央企從算力和數據出發，以通用大模型賦能千行百業;第二種是其他行業的央企從場景數據出發，以行業大模型反哺自身業務。

　　中國移動研究院首席科學家、人工智能與智慧運營中心總經理馮俊蘭表示，迎接通用人工智能時代的到來，需要有新的智能服務與相應范式：一是要創新運營供給模式，實現全場景全要素能力運營與供給;二是要創新業務賦能模式，實現從X+AI向AI+X的根本性變革;三是要創新產業合作模式，實現向體系化協同創新轉變。

　　野村綜研咨詢顧問張凱則認為，AI時代，運營商作為產業鏈的重要參與企業，不滿足于僅僅提供算力基礎，而是希望在未來數字化社會中，繼續領導數字化產業鏈。因此，必須擁有人工智能大模型的話語權。

　　以此為目的，三大基礎運營商入局人工智能大模型賽道。

　　6月28日，中國聯通發布圖文大模型“鴻湖圖文大模型1.0”，可實現以文生圖、視頻剪輯、以圖生圖等功能。“鴻湖圖文大模型1.0”立足文旅產業的真實需求和年輕用戶群的增值業務場景，主打國風水墨畫生成。該大模型已成功賦能文旅數字人的建設，實現了降本增效。

　　7月2日，中國電信發布大模型“TeleChat”，中國電信數字智能科技分公司依托電信云網融合優勢，利用自研技術增強大模型的預訓練和推理能力，賦能數據中臺、智能客服和智慧政務。

　　7月9日，中國移動發布“九天·海算政務大模型”，首創政務大模型—信息場—應用端到端政務服務體系，滿足動態管理、公文寫作等需求，并可以為人工客服提供回復建議。

　　三大基礎運營商之外，6月9日，中國電科旗下電科太極發布大模型“小可”。該產品能夠構建工廠一體化流轉平臺，實現崗位工人、產線設備、信息系統之間基于自然語言的交互，優化工廠自動化、數字化、智能化運作流程。

　　6月28日，國投下屬美亞柏科發布國內首個公共安全大模型“天擎”，其已具備警務意圖識別、警務情報分析、案情推理等業務理解能力。基于該大模型，辦案人員只需輸入一條指令，就能將相關人員的涉案線索一站式呈現，并自主得出研判結論，大幅提高辦案效率和研判的準確率。

　　其他行業央企中，國家電網所屬國網數科對大模型的應用與探索，更關注于模型服務化、工程化能力以及生態的打造，構建了基于“大模型+小模型”的電力大模型引擎，提供平臺化的模型服務，減少重復訓練和重復創新，串聯了不同場景的業務知識和需求。

　　國網數科控股公司數字技術研究院(雙創中心)運營總監張賓表示，國網數科大模型聚焦源網荷儲和供應鏈兩類模型的訓練和服務化應用，做到有所為有所不為。依托電力大模型引擎，國網數科還為公司內兄弟單位提供模型微調、訓練、發布等技術服務，提高公司大模型生產、應用效率。

　　7月5日，南方電網人工智能科技有限公司上線全國電力行業百億參數規模大模型，為南方電網輸配電、電力調度、市場營銷、安監、綜合管理等業務提供了解決方案。據了解，整體流程除訓練微調之外，還使用強化學習評價模型迭代微調，推動智能客服、生產和安監等業務域落地，已形成從研發到應用場地落地的方法論。

　　南方電網人工智能科技有限公司副總經理、南方電網公司高級技術專家梁壽愚表示，南方電網以高智慧產品和解決方案為導向，在垂直領域發力，將針對智能客服場景完成二次訓練，實現智能機器人、智能客服助手、智能質檢、智能外呼、智能知識庫等功能。預計2023年底，高頻業務實現“機器代人”的比例將由60%提高到80%。

　　此外，位于深圳的鵬城實驗室近期也發布消息稱，將推出“鵬城·腦海”大模型計劃，打造安全可控、開源開放的自然語言預訓練大模型底座，尤其是面向數字政務、智慧金融、智能制造等應用場景。

　　大模型的價值

　　基于對大模型的認知，中國聯通研究院智能技術研究部吳浩然表示，從商業價值角度講，中國聯通等運營商布局大模型領域是必要的。運營商在移動互聯網時代未能利用好流量成為管道運營商，在智能互聯時代將積極嘗試轉變，成為新時代的綜合數字服務運營商。

　　在清華大學人工智能研究院視覺智能研究中心主任鄧志東看來，大模型的價值在于應用，要在多樣化的實際應用場景中賦能智能經濟與智能社會的發展。

　　中國工程院院士鄔賀銓認為，除了對話、寫詩、作畫等應用之外，要將大模型切實投入到城市發展、金融科技、生物醫藥、工業制造、科學研究等領域，在實體產業落地，為社會經濟帶來實實在在的價值。

　　賽迪顧問公司的研究報告顯示，從大模型應用類型來看，國外研發的大模型主要以通用大模型為主，而中國國產大模型更加貼近產業端，呈現出行業大模型占比較高的發展形態。

　　業界人士認為，以大模型生成技術為核心，人工智能正在成為下一輪數字化發展的關鍵動力，為解決產業痛點帶來全新的思路。

　　例如，在助力戰略性新興產業發展方面，大模型能夠通過對海量數據的分析和挖掘，提供更加精準的市場預測和分析，提高戰略規劃和決策的科學性和準確性;大模型可以應用于新產品研發、生產制造、供應鏈管理等領域，提高生產效率和質量，降低成本;此外，大模型還可以應用于智慧城市、智能交通等領域，推動新興產業和傳統產業的深度融合。

　　中國電信大數據和AI中心/數字智能科技分公司產品和解決方案中心總經理劉翼向外界表示，目前，央企正在積極探索大模型的商業模式，具體包括三種產品形態，一是眾所周知的行業大模型;二是搭建大模型的開發和訓練平臺，讓其他大模型來訓練研發;三是大模型的軟硬一體化產品，即提供“算力+大模型+大模型開發服務+場景”工具箱。

　　同時，國資央企正在探索形成“大模型研發—應用—合作”的方法路徑，構建良性生態，全面研判并應對人工智能發展帶來的風險及挑戰。

　　模態融合是發展趨勢

　　“在研發鴻湖圖文大模型時，中國聯通也在探討大模型產業的未來發展趨勢。”吳浩然說，大模型主要有四大發展趨勢，第一，模態融合是最大的發展趨勢。單模態大模型仍稱不上為通用人工智能，融合所有模態再進一步發展后，才能迎來真正的通用人工智能時代。

　　第二，混合專家系統類思路是目前大模型落地比較優質的路徑。過去十幾年來，人工智能尤其是深度學習技術的發展積累了很多優質的模型，將大模型與這些模型結合，乃至將大模型與各類數字化系統結合、與機器部件結合，將是未來大模型由純數字經濟，向數字經濟賦能實體經濟轉變的重要途徑。

　　第三，大模型稀疏化是未來大模型落地的重要路徑之一。當前大模型參數量仍呈快速增長態勢，稠密大模型的計算推理勢必將占用極大的算力資源，阻礙大模型的快速落地和泛在服務。而大模型稀疏化將極大降低大模型的部署成本，提高推理速度，使大模型真正“飛入尋常百姓家”。

　　第四，大模型短期內仍會以C端場景為主落地。B端由于存在大量判別式場景，仍需模型能力進一步增強。但長期來看，能否解決判別式場景的高精度同時保持高度泛化能力，是未來大模型能否在B端廣泛應用的決定性因素，可以說C端決定未來大模型的下限，B端決定未來大模型的上限。

　　大模型的性能主要受算力、數據、算法三方面因素影響。在算法方面，國產大模型與國際先進水平相比沒有根本性差異，基本是圍繞深度神經網絡、注意力機制、人工調優等基礎算法上進行模型結構或局部算法優化，而在算力、數據等方面則與國際先進水平存在差距。

　　業界普遍認為，未來應從算力、數據等方面進一步夯實國產大模型根基。具體包括，第一，加快推進算力基礎設施建設。推進鵬城云腦三期等國家重大算力基礎設施建設，并以此為基礎進一步形成覆蓋全國的算力網絡，使得算力的供給與使用像電網、水網一樣觸手可及。此外，建設技術創新中心、生態實驗室等平臺，加強中試與驗證，帶動產業鏈上下游企業共同攻關突破新技術、研發新產品。

　　第二，建立可信數據聯盟，為國產大模型訓練提供安全的高質量數據，組建面向人工智能大模型的可信數據聯盟，提供高質量的豐富中文語料庫，打造數字時代“四庫全書”。

　　第三，打造關鍵領域大模型建設的標桿示范工程，發揮標桿示范工程的引領帶動作用，帶動各行業積極融入大模型發展進程，加快形成一批符合國家需求的軟硬件產品和解決方案，形成需求牽引供給、供給創造需求的良性循環。