去年底Open AI首發ChatGPT至今已有一年。這一年裡，生成式預訓練大模型（下稱：大模型）讓原本平靜的全球科技圈颳起颶風，年初潮湧佈局、布年末理性思考；這一年裡，中國企業經歷了恐慌期、投入期和進步期，目前多款大模型在技術層面已對齊GPT-3.5；這一年裡，人工智慧已從技術創新“破圈”成影響藝術、司法甚至倫理的公共議題。
那麼，作為今年全球科技前沿的大模型，在我國經歷了怎樣的“從追趕到並跑”的開發之路？明年又將如何從技術應用走向商業化落地，帶動模式和產業進級？人類又應如何應對大模型在就業、倫理、資料安全方面的挑戰？歲末年初，貝殼財經精選張鈸、凱文·凱利、龔克、王磊、黃鐵軍、李彥宏、周鴻禕、王小川、齊向東、曾毅等東等十位政、企、學、研名家的專訪精華，與讀者一起在AI熱時代堅持冷思考。
北京市經濟和資訊化局黨組成員、副局長王磊。
“我市已有百餘款大模型產品，佔全國總量的一半左右。”北京市經濟和資訊化局黨組成員、副局長王磊表示，北京各市場主體紛紛進入大模型賽道進行產品研發，並積極推進產業化落地，平均每月有10餘家市場主體進入大模型賽道，保持較高的增速。
王磊提到，當前，大模型成為各學術科研機構和人工智慧企業關注的焦點。北京市具有人才資源豐富、技術力量雄厚、應用場景多樣等大模型發展的先發優勢，成為全國大模型發展的“排頭兵”。在大模型蓬勃發展的同時，也遇到一些亟待解決的問題，包括智慧算力資源供給緊張、高質量資料資源不足、典型應用場景開放力度不夠等，正積極推動相關政策措施落地以解決大模型發展的難題。
王磊表示，通用大模型是大模型的應用底座，頭部大模型企業和科研院所聚焦突破大模型技術能力天花板。強大的通用模型能力需要更多的預訓練引數、更大的算力資源、更強的模型演算法。科研院所和頭部大模型企業具備雄厚的資金儲備和長期的技術積累，著力推動通用大模型的創新突破和國產自主可控，對標OpenAI（開發ChatGPT的人工智慧公司）等打造通用大模型底座。
“垂類大模型基於通用大模型底座實現下游場景的應用適配，具備產業優勢的垂類大模型企業正探索大模型在典型場景的應用落地，實現商業閉環。垂類大模型企業在各自所屬領域均擁有相當數量的使用者資源儲備，能夠快速獲取較高質量的行業資料資源，利用其自身在行業領域的資料沉澱優勢，可推動垂類大模型在垂類細分領域應用轉化，加速大模型應用落地程序。”王磊介紹。
王磊認為通用大模型打造技術底座，垂類大模型實現各行業應用落地，兩者協同發展，推動大模型技術賦能千行百業數智化轉型。
大模型如何與政務服務結合？王磊介紹，正積極配合政務服務局，加快推進智慧政務大模型的迭代部署，在業務專家的協助下已經開始對公積金、市場監管、公安交管、規劃等領域的應用進行強化學習，積極協調算力資源，滿足政務大模型訓練過程中的算力需求。同時，開放局內政務應用場景，探索大模型服務智慧政務典型經驗，打造政務服務領域標杆試點應用。
生成式人工智慧發展，也伴隨著一些爭議，如版權、內容安全等。王磊表示，生成式人工智慧快速發展對網際網路內容領域帶來深刻變革，不僅提高了內容的生成效率和互動性，還拓展了在創意和設計領域的應用範圍。但同時也需要注意技術發展帶來的新挑戰，如資料隱私、內容安全和倫理問題等，需要加強技術治理和社會監管。
“針對生成式人工智慧潛在的伴生風險，需透過制定和完善相關法律法規、加強技術安全性和倫理審查、建立完善測評體系、增強使用者安全意識等方式預防相關風險。透過多方面措施的落實，共同推動生成式人工智慧技術的健康發展。”王磊提到。
對於北京市大模型產業發展，王磊表示，北京市將以場景應用為牽引，匯聚產業鏈上下游合作伙伴，加速大模型行業應用落地，賦能千行百業數智化轉型，建成具有國際影響力的人工智慧大模型產業高地。預計到2025年，基本形成要素齊全、技術領先、生態完備、可有力支撐北京數字經濟高質量發展的通用人工智慧大模型產業發展格局。著眼長遠，從算力、演算法、資料及治理層面協同發力，加快推進我國自主大模型創新迭代，加速典型應用場景落地，夯實我市數字經濟產業底座。
新京報貝殼財經記者 陳維城
編輯
校對
去年底Open AI首發ChatGPT至今已有一年。這一年裡，生成式預訓練大模型（下稱：大模型）讓原本平靜的全球科技圈颳起颶風，年初潮湧佈局、布年末理性思考；這一年裡，中國企業經歷了恐慌期、投入期和進步期，目前多款大模型在技術層面已對齊GPT-3.5；這一年裡，人工智慧已從技術創新“破圈”成影響藝術、司法甚至倫理的公共議題。
那麼，作為今年全球科技前沿的大模型，在我國經歷了怎樣的“從追趕到並跑”的開發之路？明年又將如何從技術應用走向商業化落地，帶動模式和產業進級？人類又應如何應對大模型在就業、倫理、資料安全方面的挑戰？歲末年初，貝殼財經精選張鈸、凱文·凱利、龔克、王磊、黃鐵軍、李彥宏、周鴻禕、王小川、齊向東、曾毅等東等十位政、企、學、研名家的專訪精華，與讀者一起在AI熱時代堅持冷思考。
北京市經濟和資訊化局黨組成員、副局長王磊。
“我市已有百餘款大模型產品，佔全國總量的一半左右。”北京市經濟和資訊化局黨組成員、副局長王磊表示，北京各市場主體紛紛進入大模型賽道進行產品研發，並積極推進產業化落地，平均每月有10餘家市場主體進入大模型賽道，保持較高的增速。
王磊提到，當前，大模型成為各學術科研機構和人工智慧企業關注的焦點。北京市具有人才資源豐富、技術力量雄厚、應用場景多樣等大模型發展的先發優勢，成為全國大模型發展的“排頭兵”。在大模型蓬勃發展的同時，也遇到一些亟待解決的問題，包括智慧算力資源供給緊張、高質量資料資源不足、典型應用場景開放力度不夠等，正積極推動相關政策措施落地以解決大模型發展的難題。
王磊表示，通用大模型是大模型的應用底座，頭部大模型企業和科研院所聚焦突破大模型技術能力天花板。強大的通用模型能力需要更多的預訓練引數、更大的算力資源、更強的模型演算法。科研院所和頭部大模型企業具備雄厚的資金儲備和長期的技術積累，著力推動通用大模型的創新突破和國產自主可控，對標OpenAI（開發ChatGPT的人工智慧公司）等打造通用大模型底座。
“垂類大模型基於通用大模型底座實現下游場景的應用適配，具備產業優勢的垂類大模型企業正探索大模型在典型場景的應用落地，實現商業閉環。垂類大模型企業在各自所屬領域均擁有相當數量的使用者資源儲備，能夠快速獲取較高質量的行業資料資源，利用其自身在行業領域的資料沉澱優勢，可推動垂類大模型在垂類細分領域應用轉化，加速大模型應用落地程序。”王磊介紹。
王磊認為通用大模型打造技術底座，垂類大模型實現各行業應用落地，兩者協同發展，推動大模型技術賦能千行百業數智化轉型。
大模型如何與政務服務結合？王磊介紹，正積極配合政務服務局，加快推進智慧政務大模型的迭代部署，在業務專家的協助下已經開始對公積金、市場監管、公安交管、規劃等領域的應用進行強化學習，積極協調算力資源，滿足政務大模型訓練過程中的算力需求。同時，開放局內政務應用場景，探索大模型服務智慧政務典型經驗，打造政務服務領域標杆試點應用。
生成式人工智慧發展，也伴隨著一些爭議，如版權、內容安全等。王磊表示，生成式人工智慧快速發展對網際網路內容領域帶來深刻變革，不僅提高了內容的生成效率和互動性，還拓展了在創意和設計領域的應用範圍。但同時也需要注意技術發展帶來的新挑戰，如資料隱私、內容安全和倫理問題等，需要加強技術治理和社會監管。
“針對生成式人工智慧潛在的伴生風險，需透過制定和完善相關法律法規、加強技術安全性和倫理審查、建立完善測評體系、增強使用者安全意識等方式預防相關風險。透過多方面措施的落實，共同推動生成式人工智慧技術的健康發展。”王磊提到。
對於北京市大模型產業發展，王磊表示，北京市將以場景應用為牽引，匯聚產業鏈上下游合作伙伴，加速大模型行業應用落地，賦能千行百業數智化轉型，建成具有國際影響力的人工智慧大模型產業高地。預計到2025年，基本形成要素齊全、技術領先、生態完備、可有力支撐北京數字經濟高質量發展的通用人工智慧大模型產業發展格局。著眼長遠，從算力、演算法、資料及治理層面協同發力，加快推進我國自主大模型創新迭代，加速典型應用場景落地，夯實我市數字經濟產業底座。
新京報貝殼財經記者 陳維城
編輯
校對
去年底Open AI首發ChatGPT至今已有一年。這一年裡，生成式預訓練大模型（下稱：大模型）讓原本平靜的全球科技圈颳起颶風，年初潮湧佈局、布年末理性思考；這一年裡，中國企業經歷了恐慌期、投入期和進步期，目前多款大模型在技術層面已對齊GPT-3.5；這一年裡，人工智慧已從技術創新“破圈”成影響藝術、司法甚至倫理的公共議題。
那麼，作為今年全球科技前沿的大模型，在我國經歷了怎樣的“從追趕到並跑”的開發之路？明年又將如何從技術應用走向商業化落地，帶動模式和產業進級？人類又應如何應對大模型在就業、倫理、資料安全方面的挑戰？歲末年初，貝殼財經精選張鈸、凱文·凱利、龔克、王磊、黃鐵軍、李彥宏、周鴻禕、王小川、齊向東、曾毅等東等十位政、企、學、研名家的專訪精華，與讀者一起在AI熱時代堅持冷思考。
北京市經濟和資訊化局黨組成員、副局長王磊。
“我市已有百餘款大模型產品，佔全國總量的一半左右。”北京市經濟和資訊化局黨組成員、副局長王磊表示，北京各市場主體紛紛進入大模型賽道進行產品研發，並積極推進產業化落地，平均每月有10餘家市場主體進入大模型賽道，保持較高的增速。
王磊提到，當前，大模型成為各學術科研機構和人工智慧企業關注的焦點。北京市具有人才資源豐富、技術力量雄厚、應用場景多樣等大模型發展的先發優勢，成為全國大模型發展的“排頭兵”。在大模型蓬勃發展的同時，也遇到一些亟待解決的問題，包括智慧算力資源供給緊張、高質量資料資源不足、典型應用場景開放力度不夠等，正積極推動相關政策措施落地以解決大模型發展的難題。
王磊表示，通用大模型是大模型的應用底座，頭部大模型企業和科研院所聚焦突破大模型技術能力天花板。強大的通用模型能力需要更多的預訓練引數、更大的算力資源、更強的模型演算法。科研院所和頭部大模型企業具備雄厚的資金儲備和長期的技術積累，著力推動通用大模型的創新突破和國產自主可控，對標OpenAI（開發ChatGPT的人工智慧公司）等打造通用大模型底座。
“垂類大模型基於通用大模型底座實現下游場景的應用適配，具備產業優勢的垂類大模型企業正探索大模型在典型場景的應用落地，實現商業閉環。垂類大模型企業在各自所屬領域均擁有相當數量的使用者資源儲備，能夠快速獲取較高質量的行業資料資源，利用其自身在行業領域的資料沉澱優勢，可推動垂類大模型在垂類細分領域應用轉化，加速大模型應用落地程序。”王磊介紹。
王磊認為通用大模型打造技術底座，垂類大模型實現各行業應用落地，兩者協同發展，推動大模型技術賦能千行百業數智化轉型。
大模型如何與政務服務結合？王磊介紹，正積極配合政務服務局，加快推進智慧政務大模型的迭代部署，在業務專家的協助下已經開始對公積金、市場監管、公安交管、規劃等領域的應用進行強化學習，積極協調算力資源，滿足政務大模型訓練過程中的算力需求。同時，開放局內政務應用場景，探索大模型服務智慧政務典型經驗，打造政務服務領域標杆試點應用。
生成式人工智慧發展，也伴隨著一些爭議，如版權、內容安全等。王磊表示，生成式人工智慧快速發展對網際網路內容領域帶來深刻變革，不僅提高了內容的生成效率和互動性，還拓展了在創意和設計領域的應用範圍。但同時也需要注意技術發展帶來的新挑戰，如資料隱私、內容安全和倫理問題等，需要加強技術治理和社會監管。
“針對生成式人工智慧潛在的伴生風險，需透過制定和完善相關法律法規、加強技術安全性和倫理審查、建立完善測評體系、增強使用者安全意識等方式預防相關風險。透過多方面措施的落實，共同推動生成式人工智慧技術的健康發展。”王磊提到。
對於北京市大模型產業發展，王磊表示，北京市將以場景應用為牽引，匯聚產業鏈上下游合作伙伴，加速大模型行業應用落地，賦能千行百業數智化轉型，建成具有國際影響力的人工智慧大模型產業高地。預計到2025年，基本形成要素齊全、技術領先、生態完備、可有力支撐北京數字經濟高質量發展的通用人工智慧大模型產業發展格局。著眼長遠，從算力、演算法、資料及治理層面協同發力，加快推進我國自主大模型創新迭代，加速典型應用場景落地，夯實我市數字經濟產業底座。
新京報貝殼財經記者 陳維城
編輯
校對
去年底Open AI首發ChatGPT至今已有一年。這一年裡，生成式預訓練大模型（下稱：大模型）讓原本平靜的全球科技圈颳起颶風，年初潮湧佈局、布年末理性思考；這一年裡，中國企業經歷了恐慌期、投入期和進步期，目前多款大模型在技術層面已對齊GPT-3.5；這一年裡，人工智慧已從技術創新“破圈”成影響藝術、司法甚至倫理的公共議題。
那麼，作為今年全球科技前沿的大模型，在我國經歷了怎樣的“從追趕到並跑”的開發之路？明年又將如何從技術應用走向商業化落地，帶動模式和產業進級？人類又應如何應對大模型在就業、倫理、資料安全方面的挑戰？歲末年初，貝殼財經精選張鈸、凱文·凱利、龔克、王磊、黃鐵軍、李彥宏、周鴻禕、王小川、齊向東、曾毅等東等十位政、企、學、研名家的專訪精華，與讀者一起在AI熱時代堅持冷思考。
北京市經濟和資訊化局黨組成員、副局長王磊。
“我市已有百餘款大模型產品，佔全國總量的一半左右。”北京市經濟和資訊化局黨組成員、副局長王磊表示，北京各市場主體紛紛進入大模型賽道進行產品研發，並積極推進產業化落地，平均每月有10餘家市場主體進入大模型賽道，保持較高的增速。
王磊提到，當前，大模型成為各學術科研機構和人工智慧企業關注的焦點。北京市具有人才資源豐富、技術力量雄厚、應用場景多樣等大模型發展的先發優勢，成為全國大模型發展的“排頭兵”。在大模型蓬勃發展的同時，也遇到一些亟待解決的問題，包括智慧算力資源供給緊張、高質量資料資源不足、典型應用場景開放力度不夠等，正積極推動相關政策措施落地以解決大模型發展的難題。
王磊表示，通用大模型是大模型的應用底座，頭部大模型企業和科研院所聚焦突破大模型技術能力天花板。強大的通用模型能力需要更多的預訓練引數、更大的算力資源、更強的模型演算法。科研院所和頭部大模型企業具備雄厚的資金儲備和長期的技術積累，著力推動通用大模型的創新突破和國產自主可控，對標OpenAI（開發ChatGPT的人工智慧公司）等打造通用大模型底座。
“垂類大模型基於通用大模型底座實現下游場景的應用適配，具備產業優勢的垂類大模型企業正探索大模型在典型場景的應用落地，實現商業閉環。垂類大模型企業在各自所屬領域均擁有相當數量的使用者資源儲備，能夠快速獲取較高質量的行業資料資源，利用其自身在行業領域的資料沉澱優勢，可推動垂類大模型在垂類細分領域應用轉化，加速大模型應用落地程序。”王磊介紹。
王磊認為通用大模型打造技術底座，垂類大模型實現各行業應用落地，兩者協同發展，推動大模型技術賦能千行百業數智化轉型。
大模型如何與政務服務結合？王磊介紹，正積極配合政務服務局，加快推進智慧政務大模型的迭代部署，在業務專家的協助下已經開始對公積金、市場監管、公安交管、規劃等領域的應用進行強化學習，積極協調算力資源，滿足政務大模型訓練過程中的算力需求。同時，開放局內政務應用場景，探索大模型服務智慧政務典型經驗，打造政務服務領域標杆試點應用。
生成式人工智慧發展，也伴隨著一些爭議，如版權、內容安全等。王磊表示，生成式人工智慧快速發展對網際網路內容領域帶來深刻變革，不僅提高了內容的生成效率和互動性，還拓展了在創意和設計領域的應用範圍。但同時也需要注意技術發展帶來的新挑戰，如資料隱私、內容安全和倫理問題等，需要加強技術治理和社會監管。
“針對生成式人工智慧潛在的伴生風險，需透過制定和完善相關法律法規、加強技術安全性和倫理審查、建立完善測評體系、增強使用者安全意識等方式預防相關風險。透過多方面措施的落實，共同推動生成式人工智慧技術的健康發展。”王磊提到。
對於北京市大模型產業發展，王磊表示，北京市將以場景應用為牽引，匯聚產業鏈上下游合作伙伴，加速大模型行業應用落地，賦能千行百業數智化轉型，建成具有國際影響力的人工智慧大模型產業高地。預計到2025年，基本形成要素齊全、技術領先、生態完備、可有力支撐北京數字經濟高質量發展的通用人工智慧大模型產業發展格局。著眼長遠，從算力、演算法、資料及治理層面協同發力，加快推進我國自主大模型創新迭代，加速典型應用場景落地，夯實我市數字經濟產業底座。
新京報貝殼財經記者 陳維城
編輯
校對
去年底Open AI首發ChatGPT至今已有一年。這一年裡，生成式預訓練大模型（下稱：大模型）讓原本平靜的全球科技圈颳起颶風，年初潮湧佈局、布年末理性思考；這一年裡，中國企業經歷了恐慌期、投入期和進步期，目前多款大模型在技術層面已對齊GPT-3.5；這一年裡，人工智慧已從技術創新“破圈”成影響藝術、司法甚至倫理的公共議題。
那麼，作為今年全球科技前沿的大模型，在我國經歷了怎樣的“從追趕到並跑”的開發之路？明年又將如何從技術應用走向商業化落地，帶動模式和產業進級？人類又應如何應對大模型在就業、倫理、資料安全方面的挑戰？歲末年初，貝殼財經精選張鈸、凱文·凱利、龔克、王磊、黃鐵軍、李彥宏、周鴻禕、王小川、齊向東、曾毅等東等十位政、企、學、研名家的專訪精華，與讀者一起在AI熱時代堅持冷思考。
北京市經濟和資訊化局黨組成員、副局長王磊。
“我市已有百餘款大模型產品，佔全國總量的一半左右。”北京市經濟和資訊化局黨組成員、副局長王磊表示，北京各市場主體紛紛進入大模型賽道進行產品研發，並積極推進產業化落地，平均每月有10餘家市場主體進入大模型賽道，保持較高的增速。
王磊提到，當前，大模型成為各學術科研機構和人工智慧企業關注的焦點。北京市具有人才資源豐富、技術力量雄厚、應用場景多樣等大模型發展的先發優勢，成為全國大模型發展的“排頭兵”。在大模型蓬勃發展的同時，也遇到一些亟待解決的問題，包括智慧算力資源供給緊張、高質量資料資源不足、典型應用場景開放力度不夠等，正積極推動相關政策措施落地以解決大模型發展的難題。
王磊表示，通用大模型是大模型的應用底座，頭部大模型企業和科研院所聚焦突破大模型技術能力天花板。強大的通用模型能力需要更多的預訓練引數、更大的算力資源、更強的模型演算法。科研院所和頭部大模型企業具備雄厚的資金儲備和長期的技術積累，著力推動通用大模型的創新突破和國產自主可控，對標OpenAI（開發ChatGPT的人工智慧公司）等打造通用大模型底座。
“垂類大模型基於通用大模型底座實現下游場景的應用適配，具備產業優勢的垂類大模型企業正探索大模型在典型場景的應用落地，實現商業閉環。垂類大模型企業在各自所屬領域均擁有相當數量的使用者資源儲備，能夠快速獲取較高質量的行業資料資源，利用其自身在行業領域的資料沉澱優勢，可推動垂類大模型在垂類細分領域應用轉化，加速大模型應用落地程序。”王磊介紹。
王磊認為通用大模型打造技術底座，垂類大模型實現各行業應用落地，兩者協同發展，推動大模型技術賦能千行百業數智化轉型。
大模型如何與政務服務結合？王磊介紹，正積極配合政務服務局，加快推進智慧政務大模型的迭代部署，在業務專家的協助下已經開始對公積金、市場監管、公安交管、規劃等領域的應用進行強化學習，積極協調算力資源，滿足政務大模型訓練過程中的算力需求。同時，開放局內政務應用場景，探索大模型服務智慧政務典型經驗，打造政務服務領域標杆試點應用。
生成式人工智慧發展，也伴隨著一些爭議，如版權、內容安全等。王磊表示，生成式人工智慧快速發展對網際網路內容領域帶來深刻變革，不僅提高了內容的生成效率和互動性，還拓展了在創意和設計領域的應用範圍。但同時也需要注意技術發展帶來的新挑戰，如資料隱私、內容安全和倫理問題等，需要加強技術治理和社會監管。
“針對生成式人工智慧潛在的伴生風險，需透過制定和完善相關法律法規、加強技術安全性和倫理審查、建立完善測評體系、增強使用者安全意識等方式預防相關風險。透過多方面措施的落實，共同推動生成式人工智慧技術的健康發展。”王磊提到。
對於北京市大模型產業發展，王磊表示，北京市將以場景應用為牽引，匯聚產業鏈上下游合作伙伴，加速大模型行業應用落地，賦能千行百業數智化轉型，建成具有國際影響力的人工智慧大模型產業高地。預計到2025年，基本形成要素齊全、技術領先、生態完備、可有力支撐北京數字經濟高質量發展的通用人工智慧大模型產業發展格局。著眼長遠，從算力、演算法、資料及治理層面協同發力，加快推進我國自主大模型創新迭代，加速典型應用場景落地，夯實我市數字經濟產業底座。
新京報貝殼財經記者 陳維城
編輯
校對
