人工智能作為新一代產業變革的核心驅動力之一，其發展已經從“大煉模型”逐步邁向“煉大模型”的階段。通過設計先進的算法，整合盡可能多的數據，匯聚大量算力，集約化地訓練大模型，從而服務更多的企業，正在成為人工智能發展的新趨勢。
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盡管公眾對大模型的概念和它背后的技術突破還一知半解，卻已對悟道2.0大規模智能模型驅動下的這些應用不再陌生。
2021年，北京智源人工智能研究院（以下簡稱智源研究院）發布悟道大模型，連創“中國首個”“世界最大”紀錄。
以此為標志，越來越多的研究機構、企業加入到“煉大模型”和推動智能普惠的隊伍中，在世界人工智能技術發展和應用中貢獻中國智慧和力量。
“開閘放電”普惠社會
2021年6月1日，由智源研究院、清華大學等多個單位聯合打造的悟道2.0發布。其參數規模達1.75萬億，打破了之前由國外預訓練模型創造的1.6萬億的參數紀錄，成為中國首個、全球最大的萬億級預訓練模型。
智源研究院學術副院長、清華大學教授唐杰介紹，完全基于國產超算GPU平臺打造的悟道2.0取得了多項世界級的創新突破，在預訓練模型架構、微調算法、高效預訓練框架方面實現了原始理論創新，在世界公認的人工智能能力排名榜單上，取得9項能力的領先地位。
為提升大規模預訓練模型的產業普適性和易用性，悟道團隊搭建的高效預訓練框架，實現了全鏈路的原創突破或迭代優化，預訓練效率大幅提升。
“需求多樣化與場景碎片化是AI落地普遍存在的難點。悟道開放平臺在快捷易用的同時，更注重解決規?；a業化AI應用問題。”唐杰表示，悟道大模型具備“低門檻+高效率+高情商”的特點，能夠滿足不同行業和企業實現規?；?、產業化的應用需求。任何企業、開發者拿到完全開源的悟道2.0預訓練框架后，都可以快速部署并應用于實際業務中。
OPPO旗下開放式對話虛擬語音助手小布，基于悟道大模型開啟的“生成式回答系統”，一舉解決了行業共通性的長尾問題，單條回答建設成本降低99%。
高效的機器翻譯、智能的對話客服和語音播報在電商、媒體、教育、智能硬件等領域已經表現出極大的發展空間，驗證了大模型鋪就的邁向通用人工智能的路徑極富潛力。
智源研究院理事長張宏江指出：“未來，大模型會形成類似電網的智能基礎平臺，像發電廠一樣為全社會源源不斷供應‘智力源’，高效普惠各行各業?！?
悟道2.0超大規模智能模型訓練技術體系，為我國人工智能應用構建的基礎設施，已開始為傳統行業智能化改造和升級“開閘放電”。
打造新型研發機制
悟道大模型實現了我國在超大規模智能模型技術的自主可控及前沿引領。智源研究院院長黃鐵軍從三個角度對于研發機制給予了解釋。
一方面，是新時代“集中力量辦大事”的科研組織模式，即保持對重大科學問題的敏銳眼光，以需求導向和問題導向布局重大科研任務，建立大任務快速論證啟動機制，組建跨機構、大協同、高強度的科研團隊，解決大問題。另一方面，以人才為中心，鼓勵自由探索，堅持求真務實、不論資排輩的人才發展模式，堅持以“代表作”和“小同行評價”遴選人才，讓想干事、能干事的青年人才“挑大梁當主角”。
“智源研究院立志要做‘永遠年輕的研究院’，注重對青年學者的吸引，期待與青年學者共同創造科研新范式?！睆埡杲f，“智源推崇‘代表作文化’，不問出身，不看論文數，只看是否取得標桿性成就，有沒有成為標桿的潛力?！?
唐杰表示，未來智源研究院將繼續推進機制創新，既要“頂天”，也要“立地”。在吸引更多學者加入，創造出更多類似悟道大模型的科研“代表作”，推動北京率先成為國際領先的人工智能創新中心的同時，打造生態，連接技術與產業，推動人工智能產業發展和深度應用。
產學研相繼入場
站在“新三年計劃”的起點，悟道將圍繞提智能、降門檻、建生態多個角度，進一步向“更好用”邁進。
隨著越來越多的研究機構和技術公司入場，以虛擬數字人為典型代表的，基于大模型應用的技術創新和產業成果在我國全面開花。
2021年7月9日，中國科學院自動化研究所發布跨模態通用人工智能平臺“紫東太初”，基于這個全棧國產化平臺，以多模態大模型為核心打造的虛擬人“小初”，圖片、文字、語音都能理解，真實呈現了圖片、文字、語音三種模態的關聯與協同能力，再次縮短了人工智能與人類想象力的距離。
2021年9月28日，浪潮人工智能研究院發布人工智能巨量模型――源1.0，它發布時，已幾乎讀完了近5年的中文互聯網浩瀚內容。
浪潮信息副總裁劉軍表示，巨量化的一個核心特征就是模型參數多、訓練數據量大。源1.0參數量高達2457億，訓練數據集規模達到5000GB。
如中國工程院院士王恩東所言，讓機器像人類一樣具有邏輯、意識和推理等認知能力，一直是計算機科學探索、研究的重要方向。在較好解決“感知智能”問題后，這輪人工智能的發展，已經進入通過各種創新解決更復雜的“認知智能”問題的發展階段。
黃鐵軍說：“人工智能是新一代產業變革的核心驅動力，它的發展已經從‘大煉模型’逐步邁向‘煉大模型’。通過設計先進的算法，整合盡可能多的數據，匯聚大量算力，集約化地訓練大模型，供大量企業使用，是必然趨勢?！?
