今年《政府工作报告》强调加快发展新质生产力，其中包括深入推进数字经济创新发展，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。与此同时，国务院总理李强3月13日在北京调研时指出，人工智能是发展新质生产力的重要引擎。由此可见，全面推进“人工智能+”行动对于新质生产力发展至关重要。
聚焦AI产业链，联想控股及旗下成员企业已投资助力超200家创新创业企业成长，涉及人工智能基础层、技术层、模型层、平台层、应用层，涵盖智能制造、智慧金融、智慧交通、智慧教育、智慧医疗、智慧能源等场景。它们中的一些佼佼者，凭借出众的研发实力与前瞻布局，现已成为国内人工智能产业链的领先势力。
对此，我们特推出“人工智能+”系列策划，介绍联想控股人工智能“朋友圈”的具体实践及创新成果。
以下为本系列策划的第二篇文章，enjoy：
从GPT-4到Sora、从与人畅聊到文生视频……AI大模型作为人工智能发展的核心引擎，正引领全球新一轮产业技术变革，成为国家科技实力竞争的焦点。
国内AI大模型百花齐放
为助力AI大模型产业发展，国家从中央到地方相继出台一系列相关政策。
例如在今年初，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，明确提出以科学数据支持大模型开发，建设高质量语料库和基础科学数据集，支持开展人工智能大模型开发和训练。
此外，在2023年末，工业和信息化部也曾印发《人形机器人创新发展指导意见》，提出到2025年，人形机器人创新体系初步建立，“大脑、小脑、肢体”等一批关键技术取得突破，确保核心部组件安全有效供给，开发基于人工智能大模型的人形机器人“大脑”。
受益于政策支持，我国大模型发展呈现出蓬勃向上的态势。
据工业和信息化部赛迪研究院数据显示，2023年我国语言大模型市场规模已达到132.3亿元，增长率达110%。从研发情况来看，我国大模型技术持续突破。据《中国AI大模型创新和专利技术分析报告》显示，我国大模型专利申请总数突破4万余件，呈现出强劲的增长势头。
大模型的“百花齐放”也让我国成为全球范围内的领先力量。据《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，我国研发的大模型数量排名全球第二，仅次于美国，其中10亿参数规模以上的大模型已发布79个。
而从各项指标测评来看，国内多个自研大模型优于GPT-3，接近GPT-4。
例如君联资本所投企业智谱AI于2024年1月正式发布新一代基座大模型GLM-4。据介绍，GLM-4已经超过GPT-3.5，整体性能逼近GPT-4。它可以支持更长的上下文，具备更强的多模态能力；推理速度更快，支持更高的并发，大大降低推理成本。除此之外，GLM-4大幅提升了智能体能力，GLM-4 All Tools实现自主根据用户意图，自动理解、规划复杂指令，自由调用网页浏览器、Code Interpreter代码解释器和多模态文生图大模型以完成复杂任务。GLMs个性化智能体定制功能亦同时上线，用户用简单的提示词指令就能创建属于自己的GLM智能体。
智谱AI成立于2019年，由清华大学计算机系知识工程实验室的技术成果转化而来，是中国头部AI大模型厂商之一，其自主研发领先优势、对国产芯片的支持适配度、商业化进展业绩等都比较突出。截至目前，智谱AI已与互联网、电信运营商、金融、教育、智能设备、政企、消费电子、新能源汽车等诸多领域的头部企业展开合作，将AI技术有效与多个行业实际业务场景结合，转化为实际生产力。
近日，联想控股宣布，与智谱AI签署战略合作协议，双方将基于在各自领域积累的商业经验、竞争优势，在包括AI-PC业务、AI服务器等硬件、自有通用大模型及智能化解决方案等领域，持续开展产品/服务的研发和优化升级，并在智能制造、金融科技、数字化营销和生物科技等相关领域开展垂直类大模型的研发合作。
除智谱AI外，联想控股全体系所投企业拥有自研AI大模型技术的还包括科大讯飞、百川智能、达观数据、第四范式、澜舟科技等。而在首批8家通过国家有关部门备案的人工智能大模型名单中，智谱AI、百川智能成功入选。
未来发展方向
在大语言模型驱动下，通用人工智能（AGI）已成为生产力跃迁的新引擎。在国内发展数字经济、各行各业数智化升级的背景下，大模型也将朝向多模态、新算法、泛化能力、通用与垂直并存的方向发展。
l 多模态。相比单模态，多模态大模型同时处理文本、图片、音频以及视频等多类信息，与现实世界融合度高，更符合人类接收、处理和表达信息的方式，能够执行更大范围的任务。就技术架构而言，多模态技术可拆解为编码、对齐、解码与微调等步骤，逐步挖掘多模态关联信息，输出目标结果。
l 新算法。算法是大模型训练的核心，决定着模型的结构和性能。然而现在的算法与人类大脑相比，效率至少低一千倍。未来大模型性能的提高需要新的算法架构和技术架构。
l 泛化能力。大模型在训练数据上的表现往往很出色，但在未知数据上的表现往往不尽如人意。目前通用智能体、具身智能和类脑智能往往需要面对各种各样的新场景新任务，因此需要提高大模型的泛化能力，使其在新数据上也能表现良好，让通用成为可能。
l 通用与垂直并存。针对解决问题和发展目标的不同，未来大模型将分为通用与垂直两大路径。其中，通用大模型需要具备更强的泛化性，具备语言理解、逻辑推理、知识问答、文本生成等通用能力；而垂直大模型则专注于某个特定领域的数据和任务，通过大量的数据训练，实现对该领域的数据进行高效、准确的分类、识别、生成等任务。
“人工智能+”行动的号角已经吹响。随着技术的持续进步，人工智能大模型将会在更多领域得到应用和发展，也将在未来深入千行万业，并进一步驱动生产力的爆发式增长。据专家预测，2035年生成式人工智能有望为全球贡献近90万亿元的经济价值，其中我国将突破30万亿元。$联想控股(03396)$