人工智能从“作坊式”向“工业化”转型升级的一次重要探索

　　作为一种赋能千行百业的技术，我们不能止步于此。我们正在探索人工智能技术转化的2.0版。2.0核心就是要利用研究所力量，以核心创新为抓手，以构建创新生态为目标，做一个大的人工智能平台。如上所述，目前人工智能存在落地周期、成本、人才等问题，同时国产基础软硬件从基本“好用”到非常“好用”，都需要协同各方力量共同努力。 　　为了解决这一行业痛点，今年5月，中国科学院自动化研究所、武汉东湖高新区管委会签署《人工智能技术开发合作备忘录》，三方共同筹建武汉多模态大模型人工智能平台。该平台以自动化所的“紫东太初”大模型为核心，以全国产的昇腾AI基础软硬件为底座(包含昇腾AI处理器、异构计算架构CANN和全场景AI框架昇思MindSpore等)，通过合作支撑当地产业实现智能升级。大模型、大底座、大数据形成了一个天然的合作模式，来为各个行业赋能。这是我们技术转化2.0的一个开始的初步尝试。 　　打破应用门槛 解决人工智能“落地难”痛点 　　记者：您如何看待这个平台的未来发展？ 　　徐波：这是人工智能向更加通用化方向迈出的重要一步。以前的人工智能是属于“作坊式”的。想要做一个应用，需要从算法开始进行开发，类似于我们常说的“重复造轮子”。多模态大模型人工智能平台，是人工智能从“作坊式”向“工业化”转型升级的一次重要探索。通过对多模态大模型人工智能平台的持续研发、应用、优化、升级等，大大降低应用门槛和对应用人才要求，同时推动全自主可控软硬件体系的形成。 　　这个过程中大模型技术持续创新研发是我们的主责主业。例如现在计算量还比较大、成本和能耗也比较大，未来大模型在现有基础上还会有很多突破。需要我们不断融合类脑等智能新机制，使得大模型的运营成本越来越低，越来越好用。 　　目前，我们也正在同步研究大模型基础上蒸馏出小模型技术，这也非常重要。对于不想上云的，或者是应用场景不那么复杂的，其实并不需要用到大模型。因为大模型的参数特别多，使用成本非常高。这个时候，就可以用大模型中蒸馏出一个小模型，小到可能只有几兆的大小，不但降低成本，而且实现从通用向专用的进一步优化。