世界今亮點(diǎn)！多家AI企業(yè)坦言大模型尚處研制階段 行業(yè)應(yīng)用落地存在不確定性

(資料圖片)

4月5日晚，大華股份披露股票交易異動(dòng)公告，公司股票交易價(jià)格連續(xù)三個(gè)交易日(3月31日、4月3日、4月4日)收盤價(jià)格漲幅偏離值累計(jì)超過20%。公告還提到，近日有投資者在深交所互動(dòng)易平臺(tái)問及公司關(guān)于“巨靈 AI 開放平臺(tái)與大模型差異”及“多模態(tài)應(yīng)用”等相關(guān)情況。大華股份表示，目前，公司對(duì)大模型的技術(shù)研究尚處于預(yù)研階段，相關(guān)技術(shù)仍主要用于公司內(nèi)部訓(xùn)練與標(biāo)注工作，視頻大模型在行業(yè)應(yīng)用落地時(shí)間及落地效果存在不確定性，請(qǐng)廣大投資者注意投資風(fēng)險(xiǎn)。

值得一提的是，在AI模型板塊中，有多家企業(yè)通過公告或投資者互動(dòng)平臺(tái)表示，公司對(duì)“大模型”的研制尚處于早期階段。

例如，近日美亞柏科在互動(dòng)平臺(tái)表示，公司目前在探索的是細(xì)分專業(yè)領(lǐng)域的AI大模型，主要圍繞電子數(shù)據(jù)取證和公共安全大數(shù)據(jù)的需求開展。公司基于在公共安全大數(shù)據(jù)的技術(shù)沉淀，多年來所積累的行業(yè)Know-How會(huì)是該AI大模型的核心優(yōu)勢(shì)。但該AI大模型目前尚在探索階段，后續(xù)公司會(huì)根據(jù)市場(chǎng)需求情況，適時(shí)布局研發(fā)及推廣的進(jìn)度。

中國(guó)電子商務(wù)專家服務(wù)中心副主任、知名互聯(lián)網(wǎng)專家郭濤在接受《證券日?qǐng)?bào)》記者采訪時(shí)表示：“目前，國(guó)內(nèi)AI大模型正處在從實(shí)驗(yàn)室走向大規(guī)模商業(yè)化的早期階段，存在核心技術(shù)不成熟、成熟落地場(chǎng)景較少、生態(tài)系統(tǒng)不健全等突出問題。”深度科技研究院院長(zhǎng)張孝榮也認(rèn)為，國(guó)內(nèi)AI大模型研發(fā)的水平還在實(shí)驗(yàn)室階段，相關(guān)算法尚未成型。

浙江大學(xué)國(guó)際聯(lián)合商學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟(jì)與金融創(chuàng)新研究中心聯(lián)席主任盤和林進(jìn)一步介紹道，大模型生成式AI是弱智能向強(qiáng)智能的跨越，國(guó)內(nèi)AI企業(yè)尚未跨越關(guān)鍵門檻。當(dāng)前國(guó)內(nèi)AI主要是中小模型，比如人臉識(shí)別，圖像識(shí)別，簡(jiǎn)單語音對(duì)話，語義理解，應(yīng)用范圍很廣，但在大模型應(yīng)用方面，一方面海外更成熟的AI如今很難在國(guó)內(nèi)落地，而國(guó)內(nèi)又缺乏相關(guān)產(chǎn)品，所以還沒有應(yīng)用。

“如果市場(chǎng)對(duì)企業(yè)估值過高，可能會(huì)導(dǎo)致投資者高估大模型的商業(yè)化落地時(shí)間和效果，從而導(dǎo)致投資決策的失誤。”巨豐投顧于曉明提醒投資者注意風(fēng)險(xiǎn)，不要過度追逐熱點(diǎn)，要理性投資，關(guān)注企業(yè)的研發(fā)實(shí)力和商業(yè)化落地計(jì)劃等方面。

大模型是AI領(lǐng)域的前沿研究方向，雖然目前還未有規(guī)模化的應(yīng)用，但是國(guó)內(nèi)上市公司在多個(gè)領(lǐng)域內(nèi)已有布局，化解應(yīng)用落地所面臨的挑戰(zhàn)。多家公司表示，未來會(huì)在大模型領(lǐng)域繼續(xù)進(jìn)行研發(fā)投入和商業(yè)化落地，并和其他相關(guān)領(lǐng)域的大模型技術(shù)融合發(fā)展。

主營(yíng)金融物聯(lián)等業(yè)務(wù)的浩云科技4月3日在互動(dòng)平臺(tái)表示，公司看好AI大模型結(jié)合低代碼平臺(tái)的應(yīng)用前景，目前正在積極研究測(cè)試海外AI大模型的開源算法。

格靈深瞳4月4日在接受機(jī)構(gòu)調(diào)研時(shí)也表示，公司目前自研的大模型更多的是基于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。公司自主研發(fā)了基于多模態(tài)弱監(jiān)督的大模型訓(xùn)練算法，節(jié)省了大量數(shù)據(jù)標(biāo)注資源，已經(jīng)在業(yè)務(wù)中利用該大模型提升少樣本場(chǎng)景的準(zhǔn)確率，能夠在滿足客戶對(duì)召回率、精度等技術(shù)指標(biāo)的需求、產(chǎn)品功能完整度和性價(jià)比、研發(fā)投入產(chǎn)出比等方面達(dá)到較好的平衡。

從技術(shù)層來看，微物聯(lián)(福州)網(wǎng)絡(luò)科技有限公司總工程師陳勤表示，國(guó)內(nèi)大模型在研制上處于感應(yīng)階段，AI前沿技術(shù)受到某些國(guó)家的限制，核心的人才和算法稀缺，欠缺自主開發(fā)的產(chǎn)品，核心技術(shù)上過度依賴開源算法和現(xiàn)成公開的模型代碼。

責(zé)任編輯：Rex_07