6月21日，騰訊、騰訊云和北京大學光華管理學院宣布將推出人工智能通識課。在發布會現場，騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人、優圖實驗室負責人吳運聲表示，過去半年自己收到了非常多企業的詢問，大家都很關心大模型到底能不能用，以及如何控制成本。

在會上的圓桌討論中，他與北京大學光華管理學院副院長張影以及幾位能源、零售和大健康領域的創業者圍繞大模型落地進行了討論，話題包含如何針對垂直場景需求定制化開發和選擇適合大模型產品等展開。

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公開數據統計，自3月以來，國內已有超過20家企業入局大模型賽道，共計發布了79個10億級參數規模的大模型。幾位圓桌參與者都認為，大模型技術的產業化落地，必須結合垂直行業的場景需求做定制化開發。

百果科技輪值CEO、百果園集團四化研究院院長王筱東認為：“我們不可能從頭到尾去訓練一個全新的模型出來，一定是基于現有的通用大模型去做垂直領域的小模型。”

在水果領域，不同品類、同一品類的不同品種都存在極大差異，還要受到地理位置、氣候、光照、季節等多重因素的影響，生產、運輸、保鮮處理等流程涉及到非常多的專業知識。

所以，隨著大模型技術的發展，在模型算法和算力開放的情況下，數據質量決定了大模型解決垂直行業問題的能力。王筱東表示，通用大模型是基礎，但百果園有數據優勢，“只有每一個行業龍頭都有數據優勢的時候，才能夠訓練出真正對這個行業適用的垂直大模型”。

深度智控創始人兼CEO李輝也認為，通用大模型更多地是解決80%的通識性問題，要100%解決場景問題必須結合行業屬性。

“AI的特點是建模效率高，但AI模型沒有物理意義”，李輝表示，深度智控的方式是搭建“機理框架+AI算法”，讓AI在機理框架內去做感知，這套模式將算法的精度誤差控制在3%以內，相較于市面上專家經驗控制或純AI控制方式提升了至少10%的效果。

除了業務場景的復雜性和多元性，企業選擇大模型還有更多考量。以醫療健康行業為例，湯臣倍健精益管理兼AI負責人呂靜蓮認為，模型可用性、安全性和成本是選擇大模型的核心考量因素。

她同時提醒，醫療健康行業不能忽視大模型的負向可能性。“醫療和健康領域容錯性是非常低的，像我們這樣的行業，大模型的準確度可能要95%以上才勉強可用。”

騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人、優圖實驗室負責人吳運聲現場表示，過去半年收到了非常多企業客戶的問詢，大家都很關心大模型能不能用、如何控制成本等。

吳運聲判斷稱，基于預訓練行業大模型，選擇合適的平臺工具訓練適合自己的模型，是大模型和企業結合更有效的落地場景。

對于騰訊和北大推出的這套課程，吳運聲介紹稱它主要包括場景、工具和方案三大方面。不僅有大語言模型，還覆蓋了自然語言處理、計算機視覺、語音和音頻處理以及多模態等工具介紹，重點介紹了工業、金融、出行、零售、醫療和能源六個行業的案例。

對此，張影表示現在很多企業家面對AI大模型，要么沒有意識到重要性，要么想做卻不知道如何做，這也是北大光華選擇與騰訊推出企業家人工智能通識課的行業背景。

（文章來源：界面新聞）

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