人工智能正逐漸成為當前技術研究的熱點和重心。而在人工智能的發(fā)展中，大模型技術是當前備受關注的熱門領域之一。隨著大數據時代的到來，大模型技術的應用場景越來越廣泛。中國移動研究院最新的報告指出，國內大模型領域的第一梯隊主要由百度、阿里巴巴、騰訊和華為四家企業(yè)構成，這些企業(yè)成為引領中國AI趕超世界的重要力量。

    作為大模型技術應用的主要推手，這四家公司擁有強大的技術實力和人才團隊，對大模型的研發(fā)投入非常充分，最早布局的百度文心大模型和阿里通義、騰訊混元大模型、華為盤古大模型，已經具備了追趕GPT-4的實力。

    百度在2019年就發(fā)布了預訓練模型ERNIE1.0，構建文心大模型“基礎+任務+行業(yè)”的三級模型體系，是百度自研的也是目前國內最大的中文自然語言處理（NLP）大模型之一，包括語言理解、生成和對話等領域。官方數據顯示，目前三級模型體系中已有36個大模型。該模型在行業(yè)內應用領域廣泛，包括搜索、推薦、廣告、智能客服、語音合成等，在產品創(chuàng)新、技術突破、降本增效等方面發(fā)揮著巨大能量。

    與國家電網合作探索研發(fā)電力人工智能聯(lián)合大模型，提升電力專用模型精度，降低研發(fā)門檻，實現算力、數據、技術等資源統(tǒng)籌優(yōu)化；與人民網合作的傳媒行業(yè)大模型，大幅提升了傳媒自然語言處理效果；與TCL合作的CV大模型，使新產線冷啟動效率可提升3倍，開發(fā)周期縮短30%……

    前不久正式面向用戶的文心一言、搜索系統(tǒng)文心百中和AI藝術與創(chuàng)意輔助平臺文心一格，都為用戶帶來了不錯的應用體驗。

    阿里巴巴的通義大模型主要在智能客服、智能推薦、智能營銷等領域發(fā)揮作用，為阿里巴巴的業(yè)務提供強大的技術支持。

    騰訊的混元大模型支持了包括微信、QQ、游戲、騰訊廣告、騰訊云等眾多產品，包括社交、游戲、廣告等業(yè)務。

    華為的盤古語音語義大模型是業(yè)界首個千億中文大模型，語音模型擁有超過4億參數，是當前最大的中文語音模型之一。在4月底舉行的中國國際金融展上，華為還攜盤古大模型亮相，展現了華為賦能金融領域及千行百業(yè)智能升級的強大實力。

    總體來看，國內大模型技術的發(fā)展已經進入一個高峰期。隨著技術的不斷發(fā)展和商業(yè)應用的不斷推廣，大模型技術將會有更廣泛的應用場景，并在各個領域中發(fā)揮著越來越關鍵的作用。需要注意到的是，未來大模型技術的應用離不開數據、算法、硬件等多方面的支持和保障，只有更多在技術與人才方面具備硬實力的企業(yè)加入，才能更好地推動中國大模型的發(fā)展。

    人工智能技術的迅猛發(fā)展，為各行各業(yè)的產能升級帶來變革，隨著人工智能技術應用領域的不斷拓展，一些有關工作崗位是否會被人工智能取代的擔憂也因此而生。比如微軟在近日推出的2023年年度工作趨勢指數報告中，就重點觀察了員工對于人工智能的看法、以及人工智能對生產力的影響。

    報告顯示，49%的受訪者擔心人工智能會影響其工作崗位；70%的受訪者希望人工智能可以勝任更多工作，從而減少其工作量；82%的受訪企業(yè)領導者認為，員工需要具備人工智能相關的新技能。

    一方面，人工智能技術的出現帶來了許多便利和效率，在自動駕駛、語音識別、自然語言處理、圖像識別、機器翻譯、客服機器人、智能家居等領域中，人工智能已經取得了一定的應用成果，也在更多的領域中發(fā)揮著重要的作用。

    另一方面，人工智能技術的發(fā)展也確實對許多職業(yè)和行業(yè)帶來了威脅，例如大規(guī)模應用機器人和自動化技術將影響制造業(yè)、自動化銀行服務將影響銀行業(yè)、自主駕駛技術將影響汽車行業(yè)、AI醫(yī)療技術將影響醫(yī)療行業(yè)等等。

    人工智能對我們的生活和工作帶來了改變，這種改變是否會導致“搶飯碗”的情況發(fā)生呢？實際上，人工智能的出現確實會導致一些職業(yè)被人工智能所取代，比如一些重復性的勞動和機械化的工作，如制造業(yè)中的裝配工人、搬運工人，還包括一些初級的文案、創(chuàng)意、繪畫等工作都將受到的影響。但需要更多創(chuàng)造性和創(chuàng)新性思維的工作，則很難被人工智能所取代，因此并不一定會導致大規(guī)模的失業(yè)。

    舊的崗位消失，必將也會涌現出一些新的職業(yè)和領域。例如，程序員可以通過學習人工智能技術對自己的職業(yè)進行轉型，從而獲取新的機會。普通工作崗位上的員工，也可以通過人工智能全面提升工作效率。在人工智能領域中還需要大量的高端人才加入，例如數據科學家、算法工程師、人工智能工程師等等。

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