冯俊兰：大模型运用需突破复杂系统和端到端能力

摘要： 　　炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！　　8月11日，AI大模型资本产业论坛暨第九届新浪财经上市公司年会在北京举行。吴晓求、田轩、周鸿祎、冯...

　　炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！

　　8月11日，AI大模型资本产业论坛暨第九届新浪财经上市公司年会在北京举行。吴晓求、田轩、周鸿祎、冯俊兰、武超则、余兴喜、胡锡进、赵伟、盛丰衍、于海宁等专家学者、企业掌舵者、金牌分析师、明星基金经理齐聚。深入探究人工智能赋能与发展、活跃资本市场、后市投资机会等热门议题。

　　中国移动研究院首席科学家、国家人工智能标准化总体组大模型专题组联合组长冯俊兰主旨演讲。

　　冯俊兰表示，在人工智能领域，大模型一直是备受关注的话题。但是，大模型的运用需要突破的不仅是技术层面，更是复杂系统的业务体系和端到端的能力，以及大小模型协同机制。

　　冯俊兰指出，大模型可以写文章、生成诗词、理解语言等等，但是在企业中任何行业落地，每一个行业之所以成为几千亿、几万亿的行业，它自己就是非常庞杂的系统，整个通信网络几亿设备的互联互通协同工作本身就是一个复杂的体系。如何在这个复杂的体系中去做智能化，不是一个点状的和线状的智能化。

　　其次，任何一个AI能力在实际落地过程中，一般来说不仅仅需要语音识别，不仅仅需要图像识别，它可能需要很多能力的串并联的使用，当把很多能力串起来之后怎么能端到端的优化，在理论上目前是缺乏的，也是攻关的重点。

　　最后，大模型协同机制也是一个需要解决的问题。因为大不一定好，尽管我们经历了大数据。大数据像沙子一样，大的数据没有价值，你相当于在沙滩上淘金子，成本极高。大，一定意味着大成本，是不是带来大价值不一定。这样一个大的东西怎么能接近零成本、低成本、高效、普惠、泛在服务于整个社会，这是个很大的问题。

　　冯俊兰强调，大的模型能不能变小，大的模型怎么才能灵活放低姿态来为各家工作。大模型不会替代人，但是一定会深刻改变人的机器智能，和人的协同方式的改变。