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產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書(shū)2023:融入產(chǎn)業(yè)、賦能未來(lái),探討產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展前景

來(lái)源:中國(guó)質(zhì)量認(rèn)證中心      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2024/1/25      主題:其他   [加盟]

關(guān)于產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的白皮書(shū),由質(zhì)量認(rèn)證中心、中關(guān)村智用人工智能研究院等單位聯(lián)合發(fā)布。白皮書(shū)分為五個(gè)主要部分,涵蓋了產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展、應(yīng)用、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、實(shí)踐案例以及未來(lái)的展望與挑戰(zhàn)。

一、需求推動(dòng)大模型進(jìn)入第二階段:

描述了大模型從技術(shù)驅(qū)動(dòng)向需求驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變的過(guò)程。

強(qiáng)調(diào)了大模型在各個(gè)行業(yè)中的廣泛應(yīng)用,包括能源、金融、制造、交通物流、文娛等。

提到了大模型在戰(zhàn)略中的重要性,以及資本對(duì)大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的推動(dòng)作用。

二、以“生成”能力賦能產(chǎn)業(yè)智慧化:

討論了產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的特征和技術(shù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

(1)特征:

行業(yè)定制化:產(chǎn)業(yè)大模型針對(duì)特定行業(yè)進(jìn)行知識(shí)增強(qiáng),以滿(mǎn)足行業(yè)特定的需求和解決行業(yè)特有的問(wèn)題。

多模態(tài)處理能力:產(chǎn)業(yè)大模型能夠處理和分析多種類(lèi)型的數(shù)據(jù),如文本、圖像、聲音等,以提供更多面的解決方案。

知識(shí)增強(qiáng):通過(guò)引入行業(yè)知識(shí)圖譜、特定數(shù)據(jù)和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)等內(nèi)容,增強(qiáng)模型的行業(yè)理解和應(yīng)用能力。

場(chǎng)景適應(yīng)性:產(chǎn)業(yè)大模型能夠根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行專(zhuān)項(xiàng)訓(xùn)練和提升,以更好地適應(yīng)特定任務(wù)。

智能化決策支持:產(chǎn)業(yè)大模型能夠提供輔助決策支持,幫助企業(yè)提G決策效率和準(zhǔn)確性。

(2)技術(shù)關(guān)鍵環(huán)節(jié):

基礎(chǔ)大模型的選擇:選擇合適的基礎(chǔ)大模型作為支撐,提供通用能力如理解、生成、邏輯推理等。

知識(shí)增強(qiáng):對(duì)基礎(chǔ)大模型進(jìn)行行業(yè)知識(shí)增強(qiáng),包括微調(diào)訓(xùn)練和向量數(shù)據(jù)庫(kù)等方式,以適應(yīng)特定行業(yè)需求。

任務(wù)拆解與協(xié)同:針對(duì)不同任務(wù)進(jìn)行模型拆解和協(xié)同,確保模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。

模型瘦身:對(duì)大模型進(jìn)行壓縮和蒸餾,以降低對(duì)計(jì)算資源的需求,提G模型的部署可行性。

評(píng)價(jià)與優(yōu)化:建立科學(xué)的評(píng)價(jià)體系,包括可控性、能力增強(qiáng)、算力性?xún)r(jià)比、安全性和部署可行性等指標(biāo),以持續(xù)優(yōu)化模型性能。

應(yīng)用落地:將大模型技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景中,解決實(shí)際問(wèn)題,提升產(chǎn)業(yè)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。

這些特征和技術(shù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)共同構(gòu)成了產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的核心,使其能夠有效地服務(wù)于各個(gè)行業(yè),推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化、G端化、綠色化的發(fā)展。

強(qiáng)調(diào)了大模型在內(nèi)容生成、知識(shí)問(wèn)答、輔助決策等方面的能力。

三、大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用正待標(biāo)準(zhǔn)形成:

提出了產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用需要評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的觀(guān)點(diǎn)。

介紹了產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的五大核心指標(biāo):可控性、能力增強(qiáng)、算力性?xún)r(jià)比、安全性和部署可行性。

提出了產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用評(píng)價(jià)工具箱,幫助產(chǎn)業(yè)和企業(yè)篩選適合的模型應(yīng)用。

四、大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的進(jìn)行時(shí):

介紹了在大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面的進(jìn)展,包括案例征集和分析。

討論了大模型在各行業(yè)中的應(yīng)用情況,以及大模型應(yīng)用的共性分析。

五、大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的展望與挑戰(zhàn):

對(duì)未來(lái)大模型在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)行了展望,并指出了面臨的技術(shù)和非技術(shù)挑戰(zhàn)。

提出了大模型在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中需要解決的問(wèn)題,包括技術(shù)提升、人才培養(yǎng)、產(chǎn)業(yè)協(xié)同等。

附錄部分提供了產(chǎn)業(yè)大模型典型案例的簡(jiǎn)介,涵蓋了政務(wù)、金融、醫(yī)療、工業(yè)、文娛、交通、法律、建筑、教育等多個(gè)行業(yè),展示了大模型在不同場(chǎng)景下的應(yīng)用實(shí)例。

白皮書(shū)還強(qiáng)調(diào)了政產(chǎn)學(xué)研用各方通力合作的重要性,以推動(dòng)大模型技術(shù)的研究與應(yīng)用,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展。同時(shí),白皮書(shū)也期待與廣大讀者共同探討產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展前景,為我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)力量。


附件:產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書(shū)2023:融入產(chǎn)業(yè)、賦能未來(lái),探討產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展前景



ICRA 自然語(yǔ)義引導(dǎo)的機(jī)器人技能操作

使用自然語(yǔ)言推理目標(biāo)場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)在給定初始場(chǎng)景和目標(biāo)場(chǎng)景的情況下即可學(xué)習(xí)執(zhí)行復(fù)雜的操作任務(wù),機(jī)器人的語(yǔ)義指令集的拓展提供了新的參考思路

人形機(jī)器人的落地思考-場(chǎng)景聚焦明確產(chǎn)品形態(tài)考慮成本設(shè)計(jì)

要立足場(chǎng)景正向設(shè)計(jì)產(chǎn)品從場(chǎng)景出發(fā)解決問(wèn)題;續(xù)航能力將是制約人形機(jī)器人應(yīng)用和發(fā)展的又一個(gè)重要因素;需要做到萬(wàn)元級(jí)別的成本才有可能大面積進(jìn)入家庭

中國(guó)公共服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈研究報(bào)告2023-市場(chǎng)規(guī)模總量提升較快,企業(yè)總量增速放緩

服務(wù)機(jī)器人的市場(chǎng)規(guī)模在2019年后快速增長(zhǎng),預(yù)計(jì)到2025年CAGR將達(dá)到近65%;人形機(jī)器人會(huì)是未來(lái)公共服務(wù)機(jī)器人主要形態(tài),軟件升級(jí)引領(lǐng)硬件發(fā)展

中國(guó)服務(wù)機(jī)器人行業(yè)未來(lái)的主要發(fā)展趨勢(shì)

商業(yè)模式創(chuàng)新,打造一體化服務(wù),持續(xù)拓展下游細(xì)分賽道;業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新,多場(chǎng)景融合,實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)一個(gè)服務(wù)機(jī)器人可以完成在多場(chǎng)景下完成工作

中國(guó)服務(wù)機(jī)器人行業(yè)發(fā)展目前面臨的潛在風(fēng)險(xiǎn)

新科技的出現(xiàn)可能會(huì)對(duì)傳統(tǒng)服務(wù)機(jī)器人廠(chǎng)商造成 一些沖擊;優(yōu)秀畢業(yè)生首選行業(yè)是軟件和信息服務(wù)可能會(huì)導(dǎo)致人才供給不足等風(fēng)險(xiǎn);行業(yè)內(nèi)公司經(jīng)營(yíng)模式相似度過(guò)高

中國(guó)服務(wù)機(jī)器人行業(yè)發(fā)展目前面臨的主要挑戰(zhàn)

收入和研發(fā)費(fèi)用的比例均超過(guò)了5%;國(guó)產(chǎn)機(jī)器人推廣應(yīng)用面臨新場(chǎng)景拓展慢的挑戰(zhàn);代理商分銷(xiāo)的方式可以有效的幫助服務(wù)機(jī)器人廠(chǎng)商也會(huì)造成市場(chǎng)的惡意競(jìng)價(jià)

服務(wù)機(jī)器人在中國(guó)市場(chǎng)短期迎來(lái)向好拐點(diǎn) 需求增長(zhǎng)

在已使用或計(jì)劃使用服務(wù)機(jī)器人的企業(yè)中,酒旅,金融服務(wù),餐飲快消行業(yè)滲透率最高,均超過(guò)20%;2023年6月我國(guó)服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)量為662658臺(tái),同比增長(zhǎng)40%

服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)迎來(lái)向好拐點(diǎn) 增長(zhǎng)空間巨大

進(jìn)入2023年后服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)量同比增長(zhǎng)47.6%,結(jié)束了連續(xù)12個(gè)月的同比下滑;人工智能技術(shù)的突破也將給服務(wù)機(jī)器人從語(yǔ)音,視覺(jué),決策,控制四個(gè)方面帶來(lái)賦能

創(chuàng)澤上市輔導(dǎo)進(jìn)展情況報(bào)告(第十三期)20230414

中原證券參與輔導(dǎo)工作的人員為高巖,趙巖,鄒堅(jiān)貞,胡殿軍,李雅璇,開(kāi)展輔導(dǎo)的方式主要包括持續(xù)關(guān)注相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域熱點(diǎn)信息

環(huán)境感知的核心SLAM算法基本結(jié)構(gòu)可分為前端和后端

算法在前端完成占據(jù)柵格地圖的構(gòu)建,得出激光雷達(dá)掃描幀的最佳位姿后,后端根據(jù)掃描幀間的位姿關(guān)系進(jìn)行全局的地圖優(yōu)化,得出閉環(huán)掃描幀在全局地圖中的最佳位姿

環(huán)境感知模塊中基于激光雷達(dá)或視覺(jué)傳感器的SLAM算法是核心

環(huán)境感知模塊的基礎(chǔ)硬件是各類(lèi)不同的傳感器,收集不同的測(cè)量信息,SLAM算法用于融合收集的信息數(shù)據(jù),機(jī)器人可以在未知環(huán)境中進(jìn)行自主探索和導(dǎo)航

運(yùn)動(dòng)控制、環(huán)境感知與人機(jī)交互是公共服務(wù)機(jī)器人三大核心技術(shù)模塊

環(huán)境感知模塊主要依靠如激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)外部環(huán)境狀態(tài)信息的獲取;運(yùn)動(dòng)控制模塊主要依靠控制器等硬件實(shí)現(xiàn)派發(fā)的位置指令;人機(jī)交互模塊主要依靠多模態(tài)信息理解交互技術(shù)
 
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機(jī)器人底盤(pán)

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