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一、大模型發(fā)展的前世今生

1、AI 大模型的進(jìn)化簡史：從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到預(yù)訓(xùn)練大模型

自 1956 年，“人工智能”概念提出開始，已經(jīng)有了近 70 年的發(fā)展歷史，經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段，即萌芽期（1950-2005），探索期（2006-2019），發(fā)展期（2020 年以后），不過真正大模型的歷史還要從 2006 年 Deep Learning 首次在 Science 上發(fā)表開始，不過在 2012 年之前，大模型的探索與學(xué)習(xí)的關(guān)注度并不是很高。

2012 年，AlexNet 戰(zhàn)勝 ImageNet 這一標(biāo)志性事件，引發(fā)了行業(yè)對深度學(xué)習(xí)的關(guān)注和研究，而谷歌、百度等行業(yè)先行者也是在這一時(shí)期開始重視 AI 的發(fā)展。2013 年 Google Brain 項(xiàng)目發(fā)布了深度學(xué)習(xí)模型 DistBelief，為大規(guī)模分布式訓(xùn)練奠定基礎(chǔ)。2014 年，被譽(yù)為 21 世紀(jì)最強(qiáng)大算法模型之一的 GAN（對抗式生成網(wǎng)絡(luò)）誕生，標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)進(jìn)入了生成模型研究的新階段。2017 年， Google 又提出了 Transformer，這成為 GPT 發(fā)展的基礎(chǔ)。

說起 Transformer，那就不得不提那篇傳奇論文《Attention Is All You Need》，這篇論文不僅僅成為大模型研究的必讀參考文獻(xiàn)，該論文的 8 位作者也成為大模型創(chuàng)投圈炙手可熱的人物，據(jù)悉，該論文的 8 位作者，僅有一位留在了谷歌，剩下的 7 位紛紛加入了創(chuàng)業(yè)大軍，他們創(chuàng)立的 4 家公司中，有 3 家成為獨(dú)角獸，其中包括 Adept、Character.AI、Cohere，而在這些獨(dú)角獸背后站著的是谷歌、英偉達(dá)、Salesforce 等行業(yè)先行者。

不過讓人意外的是，作為行業(yè)先行者，谷歌并沒有率先發(fā)布令市場轟動的產(chǎn)品，反而是一家 2015 年 12 月成立的創(chuàng)業(yè)公司，引領(lǐng)了接下來大模型的發(fā)展，這家公司便是 OpenAI。

2018 年 OpenAI 發(fā)布 GPT-1 模型，標(biāo)志著預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理領(lǐng)域的興起。2019 年，OpenAI 和 Google 又分別發(fā)布了 GPT-2 與 BERT 大模型，意味著預(yù)訓(xùn)練大模型成為自然語言處理領(lǐng)域的主流。

2020 年，大模型進(jìn)入快速發(fā)展階段，當(dāng)年 OpenAI 推出了 GPT-3，模型參數(shù)規(guī)模達(dá)到了 1750 億，成為當(dāng)時(shí)最大的語言模型，并且在零樣本學(xué)習(xí)任務(wù)上實(shí)現(xiàn)了巨大性能提升。隨后，更多策略如基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RHLF）、代碼預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)等開始出現(xiàn)，被用于進(jìn)一步提高推理能力和任務(wù)泛化。

2022 年 11 月，OpenAI 推出了搭載 GPT3.5 的 ChatGPT，其逼真的自然語言交互與多場景內(nèi)容生成能力，迅速火爆全網(wǎng)，2023 年上半年的 AI 熱潮也就此展開。

2023 年，OpenAI 發(fā)布超大規(guī)模多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型 GPT-4，具備了多模態(tài)理解與多類型內(nèi)容生成能力。谷歌推出 PaLM2 模型，Meta 發(fā)布 LLaMA-13B，微軟基于 ChatGPT 打造 New Bing Windows 全面集成 Copilot。

國內(nèi)，百度率先發(fā)布文心一言，隨后阿里、商湯、360、華為等企業(yè)紛紛發(fā)布自己的大模型，復(fù)旦、清華、哈工大、中科院等學(xué)院派，也發(fā)布了各自的大模型，中小非上市公司印象筆記、醫(yī)聯(lián)科技、左手醫(yī)生等也推出了行業(yè)大模型，市場進(jìn)入了“百模混戰(zhàn)”格局。

2、5 年后全球大模型市場規(guī)模破千億美元，國內(nèi)破千億元人民幣

大模型作為通用性技術(shù)，在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、文本識別、推薦系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域均能展現(xiàn)其突出的作用，如何判斷其市場規(guī)模在學(xué)術(shù)上仍有較多的爭論，不同機(jī)構(gòu)根據(jù)統(tǒng)計(jì)方法的不同，所得出的結(jié)論也有所出入。

其中，根據(jù)大模型之家的測算，預(yù)計(jì)到 2023 年，全球大模型市場規(guī)模將達(dá)到 210 億美元，到 2028 年，其規(guī)模將達(dá)到 1095 億美元。

根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司 IDC 預(yù)測，全球 AI 計(jì)算市場規(guī)模將從 2022 年的 195.0 億美元增長到 2026 年的 346.6 億美元。其中，生成式 AI 計(jì)算市場規(guī)模將從 2022 年的 8.2 億美元增長到 2026 年的 109.9 億美元。

而中國龐大的市場需求和豐富的人才儲備，為大模型的發(fā)展壯大提供了有利的客觀條件，大數(shù)據(jù)之家預(yù)測，中國大模型產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模將達(dá)到 147 億元人民幣，并在 2028 年達(dá)到 1179 億元。

而 IDC 對基于大模型的 AI 市場規(guī)模進(jìn)行了預(yù)測，預(yù)計(jì)中國人工智能市場規(guī)模在 2023 年將超過 147 億美元，到 2026 年這一規(guī)模將超過 264 億美元。

3、小結(jié)

通過對 AI 大模型發(fā)展史的梳理可以發(fā)現(xiàn) AI 的基礎(chǔ)研究發(fā)源并發(fā)展于美國，在基礎(chǔ)大模型方面美國具有開創(chuàng)性作用，而國內(nèi)大模型廠商更多扮演者追隨者的角色，不過國內(nèi)人工智能市場規(guī)模大，增長速度快，這又對人工智能的發(fā)展集聚數(shù)據(jù)燃料，提出新的落地需求，中國人工智能或在這樣的環(huán)境下，率先在場景落地上趕超美國。

二、大模型進(jìn)入“百模混戰(zhàn)”時(shí)代

1、全球已發(fā)布大模型超 200 個(gè)，中美數(shù)量占全球的九成

雖然 ChatGPT 點(diǎn)燃了大模型發(fā)布的熱情，不過早在 ChatGPT 發(fā)布之前，全球已經(jīng)發(fā)布了不少大模型，《中國人工智能大模型地圖研究報(bào)告》顯示，2019 年 美國已經(jīng)有了 4 個(gè)大模型，而中國 2020 年有了 2 個(gè)大模型，此后每年都有大模型發(fā)布，僅僅 2023 年的前五個(gè)月，中美分別有 19、18 個(gè)大模型發(fā)布。

截至 2023 年 5 月底，國內(nèi) 10 億級參數(shù)規(guī)模以上基礎(chǔ)大模型至少已發(fā)布 79 個(gè)，而美國這一數(shù)字為 100 個(gè)，全球累計(jì)發(fā)布大模型 202 個(gè)，中美兩國大模型的數(shù)量占全球大模型數(shù)量的近 90%，中國大模型數(shù)量已進(jìn)入第一梯隊(duì)。

發(fā)布大模型的機(jī)構(gòu)可以分為四種類型，互聯(lián)網(wǎng)公司、學(xué)術(shù)/研究機(jī)構(gòu)、AI 公司及行業(yè)公司。

國內(nèi)大模型呈快速發(fā)展之勢，在以下幾個(gè)方面表現(xiàn)突出：

一是，大模型應(yīng)用越來越廣泛，在自然語言處理、圖像識別、語音識別、內(nèi)容生成等多個(gè)領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。

二是，大模型算法豐富，國內(nèi)的模型上除了 GPT 之外，還對 BERT、ALBERT、NEZHA 等進(jìn)行了廣泛的探索。

三是，大模型性能不斷提升，國內(nèi)大模型玩家紛紛加大對 AI 的研發(fā)投入。據(jù)鈦媒體·鈦度圖聞不完全統(tǒng)計(jì) 2022 年，華為在研發(fā)費(fèi)用上投入 1615 億元，成為研發(fā)投資資金最多的企業(yè)；其次，騰訊以 614 億元排名第二，阿里以 555 億元排名第三，他們在硬件和軟件領(lǐng)域的大規(guī)模投入，大大提高了大模型的運(yùn)算速度和效率。

四是，大模型研究成果不斷涌現(xiàn)，國內(nèi)以清華、復(fù)旦、哈工大等高校也推出了自己的大模型，國內(nèi)機(jī)構(gòu)在 NLP、CV 等領(lǐng)域也拿到了多個(gè)國際級別的冠軍。

然而不得不承認(rèn)的是，國內(nèi)大模型迅猛發(fā)展的同時(shí)也面臨著基礎(chǔ)模型研發(fā)能力不足，部分行業(yè)數(shù)據(jù)搜集整理難度大等問題。

據(jù)國外風(fēng)投數(shù)據(jù)公司 PitchBook 的數(shù)據(jù)，2023 上半年，全球人工智能領(lǐng)域共計(jì)發(fā)生融資 1387 件，籌集融資金額 255 億美元，平均融資金額達(dá) 2605 萬美元。

根據(jù) Crunchbase 數(shù)據(jù)庫 2011-2023 年共計(jì) 3658 個(gè) AI 領(lǐng)域融資項(xiàng)目（僅統(tǒng)計(jì) 500 萬以上融資金額的項(xiàng)目，且融資公司所在地為美國），美國 AI 領(lǐng)域融資項(xiàng)目數(shù)及融資金額穩(wěn)步增長。2022 年美國風(fēng)投 AI 領(lǐng)域融資項(xiàng)目數(shù)為 574 個(gè)，2011-2022 年 CAGR 達(dá) 29.3%；2022 年美國 AI 領(lǐng)域融資金額為 243.5 億美元，2011-2022 年 CAGR 達(dá) 422.5%。

據(jù)業(yè)界不完全統(tǒng)計(jì)，2023 年上半年，美國 AIGC 一級市場中，硅谷在人工智能領(lǐng)域共完成了 42 起融資，總金額約 140 億美元，占世界總?cè)谫Y金額的 55%。平均輪次融資金額為 3.3 億美元，是平均融資水平的近 13 倍之多。其中，8 家人工智能明星獨(dú)角獸公司拔地而起，平均輪次融資金額 3.3 億美元。

據(jù)國內(nèi)商業(yè)信息服務(wù)平臺企名片數(shù)據(jù)顯示 2023 上半年，國內(nèi)人工智能領(lǐng)域共發(fā)生 161 起投融資事件，其中包括人工智能核心技術(shù) 44 起，人工智能基礎(chǔ) 支撐 43 起，人工智能應(yīng)用場景 40 起，人工智能通用場景 34 起。較去年同期減少 153 起，同比下降 49%； 2023 上半年度國內(nèi)人工智能領(lǐng)域投融資交易事件涉及總金額 61.74 億元，較去年同期減少 99 億元，同比下降 62%。

據(jù)欽媒體數(shù)據(jù)，2023 年上半年，國內(nèi)披露獲得投資的大模型公司只有大約 20 家，融資額普遍在千萬到數(shù)億元之間。其中，獲得融資金額最多的是大模型初創(chuàng)公司 MiniMax，其在 6 月 1 日完成了超 2.5 億美元的新一輪融資，目前該公司估值超 12 億美元，被冠以“騰訊首次投資的創(chuàng)企”稱號。此外，成立于 2021年的西湖心辰分別在 2023 年 3 月、 4 月接連完成了兩筆融資，融資速度很快。

據(jù)鈦媒體不完全統(tǒng)計(jì)，騰訊投資、創(chuàng)新工場、奇績創(chuàng)壇、紅杉中國是較活躍的投資機(jī)構(gòu)，投資企業(yè)均達(dá)到 3 家，其次是 BV 百度風(fēng)投和智譜 AI，投資企業(yè)分別為 2 家，大多數(shù)機(jī)構(gòu)投資的企業(yè)僅為 1 家，而一向活躍的高瓴創(chuàng)投、深創(chuàng)投沒有公開數(shù)據(jù)顯示其進(jìn)行過 AI 大模型賽道的投資 IDG 資本、經(jīng)緯創(chuàng)投、真格基金等頭部 VC 的出手也較少。

這主要是因?yàn)椋竽Ｐ蛣?chuàng)業(yè)是極其燒錢的，據(jù)估算，大模型訓(xùn)練一次的成本介于 200 萬美元-1200 萬美元之間。即便是有馬斯克和微軟支持的 OpenAI 也要不斷融資來維持，僅 2022 年，其就虧損了 5.4 億美元左右。

所以，國內(nèi)的通用大模型玩家主要還是百度、阿里、騰訊、華為等大型企業(yè)，而創(chuàng)業(yè)公司更多是尋找可落地的場景來實(shí)現(xiàn)變現(xiàn)。

3、“龍頭大模型+”是當(dāng)前大模型發(fā)展主要模式

雖然大模型發(fā)布數(shù)量不斷增長，然而對于大模型如何落地變現(xiàn)，仍在不斷探索中，據(jù)中國電信研究院分析，國外行業(yè)大模型發(fā)展模式主要有三種，且以前兩種發(fā)展模式為主。

一是目前國際巨頭多采用這種模式，如谷歌、微軟、Meta 等龍頭廠商利用大模型重構(gòu)原有業(yè)務(wù)，比如微軟利用 GPT-4 全面“龍頭大模型+原有業(yè)務(wù)”賦能 A zure 云、Office365、Dynamics365 等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)。這種模式的優(yōu)勢在于可以利用大模型的強(qiáng)大語言能力，提升原有業(yè)務(wù)的智能化水平，同時(shí)也可以借助原有智車業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)和用戶資源，增強(qiáng)大模型的應(yīng)用相關(guān)性和準(zhǔn)確性。

二是“龍頭大模型+外部行業(yè)數(shù)據(jù)”。這種模式是國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司普遍采用的方式，通過直接調(diào)用 API 或基于 GPT 大模型微調(diào)改進(jìn)自身 AI 產(chǎn)品，比如哈維基于 GPT 及行業(yè)數(shù)據(jù)推出“AI 法律助手”。這種模式的優(yōu)勢在于可以利用龍頭大模型的先進(jìn)技術(shù)和算力，快速打造出具有行業(yè)特色和競爭力的 AI 產(chǎn)品，同時(shí)也可以借助外部數(shù)據(jù)源，增強(qiáng)行業(yè)相關(guān)性和準(zhǔn)確性。

三是“開源大模型+ 自有行業(yè)數(shù)據(jù)搭建行業(yè)大模型”。這種模式多適用于有著豐富的行業(yè)數(shù)據(jù)積累的中大型企業(yè)。例如基于開源模型研發(fā)，實(shí)現(xiàn) LLM 與金融垂直領(lǐng)域知識的深度融合。這種模式的優(yōu)勢在于可以充分利用自有數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量級，打造出更專業(yè)、更精準(zhǔn)的行業(yè)大模型，同時(shí)也可以借鑒開源大模型的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，提升訓(xùn)練效率和效果。

總體而言，基礎(chǔ)大模型訓(xùn)練成本高，研發(fā)難度大，這決定了大模型會遵照“贏者通吃”的規(guī)律，未來市場上僅存幾個(gè)龍頭大模型，而圍繞龍頭大模型的創(chuàng)業(yè)生態(tài)將逐步形成。

在商業(yè)模式上，根據(jù)天風(fēng)證券研報(bào)，目前大模型主要的盈利模式包括交易量收費(fèi)、 定制開發(fā)費(fèi)用、服務(wù)費(fèi)用和訂閱收費(fèi)。

交易量收費(fèi)主要是根據(jù)客戶每月使用的 API 調(diào)用或交易量收取費(fèi)用。定價(jià)標(biāo)準(zhǔn)通常是按交易量計(jì)算，例如每千個(gè) API 調(diào)用收取一定的費(fèi)用。

定制開發(fā)費(fèi)用是，如果客戶需要特定領(lǐng)域的 AI 模型，公司通常會收取定制開發(fā)費(fèi)用。定價(jià)標(biāo)準(zhǔn)通常取決于開發(fā)的難度和時(shí)間成本。

服務(wù)費(fèi)用指，根據(jù)提供數(shù)據(jù)處理、標(biāo)注和質(zhì)量控制服務(wù)等來收取費(fèi)用。

訂閱費(fèi)用是指，客戶可以根據(jù)需要選擇不同的訂閱級別，如基本、標(biāo)準(zhǔn)或高級。訂閱費(fèi)用通常按月或按年收取，并根據(jù)所需服務(wù)的數(shù)量和類型進(jìn)行定價(jià)。

4、國內(nèi)外代表性大模型介紹

1）OpenAI：大模型熱度引爆者 GPT 系列模型引領(lǐng)者

2015 年 12 月 OpenAI 由馬斯克、美國創(chuàng)業(yè)孵化器 Y Combinator 總裁阿爾特曼、全球在線支付平臺 PayPal 聯(lián)合創(chuàng)始人彼得·蒂爾等硅谷科技大亨創(chuàng)立。2023 年 4 月，OpenAI 完成 3 億美元最新一輪融資，累計(jì)完成 103 億美元融資，最新估值達(dá) 270 億 -290 億美元。

OpenAI 是基于 Transformer 基礎(chǔ)模型推出了 GPT 系列大模型。GPT（Generative Pre-trained Transformer） 即生成式預(yù)訓(xùn)練 Transformer 模型，模型被設(shè)計(jì)為對輸入的單詞進(jìn)行理解和響應(yīng)并生成新單詞，能夠生產(chǎn)連貫的文本段落。

2019 年、2020 年，OpenAI 分別發(fā)布了 GPT-2 和 GPT-3，但并未在市場上引起轟動。2022 年 11 月，OpenAI 發(fā)布 ChatGPT。ChatGPT 基于 GPT 技術(shù)，通過大量的語料訓(xùn)練，可以模擬人類的對話方式和思維方式，從而實(shí)現(xiàn)了與人類的交互。相比傳統(tǒng)的聊天機(jī)器人，ChatGPT 在語言理解和回答問題方面更加準(zhǔn)確和自然，更加符合人類的交流習(xí)慣。ChatGPT 的操作非常簡單，用戶只需輸入自己想要說的話 ChatGPT 就會立刻回答，回答內(nèi)容也十分豐富，包括天氣、新聞、娛樂等，隨著用戶的探索，ChatGPT 在辦公、寫論文等多個(gè)領(lǐng)域有著良好的體驗(yàn)，這些優(yōu)點(diǎn)讓 ChatGPT 迅速引爆市場，開啟了 2023 年的人工智能熱潮。

2023 年 3 月，OpenAI 又推出了 GPT-4，這是其在深度學(xué)習(xí)擴(kuò)展方面最新里程碑，GPT-4 是一個(gè)大型多模態(tài)模型（接受圖像和文本輸入、輸出），雖然在許多現(xiàn)實(shí)場景中的能力不如人類，但在各種專業(yè)和學(xué)術(shù)基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出人類水平的性能。例如，它在模擬律師資格考試中的成績位于前 10%的考生，而 GPT-3.5的成績在后 10%。GPT-4 不僅在文學(xué)、醫(yī)學(xué)、法律、數(shù)學(xué)、物理科學(xué)和程序設(shè)計(jì)等不同領(lǐng)域表現(xiàn)出高度熟練程度，而且它還能夠?qū)⒍鄠€(gè)領(lǐng)域的技能和概念統(tǒng)一起來，并能理解其復(fù)雜概念。

除了生成能力，GPT-4 還具有解釋性、組合性和空間性能力。在視覺范疇內(nèi)，雖然 GPT-4 只接受文本訓(xùn)練，但 GPT-4 不僅從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的類似示例中復(fù)制代碼，而且能夠處理真正的視覺任務(wù)，充分證明了該模型操作圖像的強(qiáng)大能力。另外， GPT-4 在草圖生成方面，能夠結(jié)合運(yùn)用 Stable Difusion 的能力，同時(shí) GPT-4 針對音樂以及編程的學(xué)習(xí)創(chuàng)造能力也得到了驗(yàn)證。

2）谷歌：大模型基礎(chǔ)理論貢獻(xiàn)者

谷歌對人工智能的貢獻(xiàn)，尤其是對基礎(chǔ)理論的貢獻(xiàn)是不言而喻的，即便在聊天機(jī)器人上被 OpenAI 捷足先登，但誰也不敢小覷谷歌的實(shí)力，其推出了 BERT 模型、LaMDA 模型、Switch Transformer 模型、通用稀疏語言模型 GLaM、PaLM-E 多模態(tài)視覺語言模型（VLM）等多個(gè)基礎(chǔ)模型來多方面提高大模型性能。

谷歌最早在 2017 年提出 Transformer 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，成為過去數(shù)年該領(lǐng)域大多數(shù)行業(yè)進(jìn)展的基礎(chǔ)。隨后在 2018 年，谷歌提出的 BERT 模型，在 11 個(gè) NLP 領(lǐng)域的任務(wù)上都刷新了以往的紀(jì)錄。和 GPT 相比，BERT 最大的區(qū)別就是使用文本的上下文來訓(xùn)練模型，而 GPT 專注于文本生成，使用的是上文。BERT 使用了 Transformer 的 Encoder 和 Masked LM 預(yù)訓(xùn)練方法，因此可以進(jìn)行雙向預(yù)測。而 OpenAI GPT 使用了 Transformer 的 Decoder 結(jié)構(gòu)，利用 Decoder 中的 Mask 只能順序預(yù)測。BERT 無需調(diào)整結(jié)構(gòu)就可以在不同的任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，在當(dāng)時(shí)是 NLP 領(lǐng)域最具有突破性的一項(xiàng)技術(shù)。

2023 年 2 月 6 日，谷歌推出聊天機(jī)器人 Bard Bard 背后是 LaMDA 在提供后端支撐。LaMDA 是繼 BERT 之后，谷歌于 2021 年推出的一款自然對話應(yīng)用的語言模型，可以實(shí)現(xiàn)擬物化與用戶交談。

此外，谷歌還推出了 Switch Transformer 模型，該模型進(jìn)一步提升大模型參數(shù)，可實(shí)現(xiàn)簡單且高效計(jì)算；推出的通用稀疏語言模型 GLaM 訓(xùn)練成本抵御 GPT-3，相同數(shù)量下的表現(xiàn)也有提升；2023 年 3 月，谷歌和柏林工業(yè)大學(xué) AI 研究團(tuán)隊(duì)推出了迄今最大視覺語言模型--PaLM-E 多模態(tài)視覺語言模型（VLM）。該模型較 ChatGPT 新增了視覺功能。

3）百度文心一言：國內(nèi)首個(gè)大模型發(fā)布者，AI 應(yīng)用場景覆蓋廣

2023 年 3 月 16 日，百度官方發(fā)布“文心一言”。“文心一言”是百度研發(fā)的知識增強(qiáng)大語言模型，擁有文學(xué)創(chuàng)作、商業(yè)文案創(chuàng)作、數(shù)理邏輯推理、中文理解和多模態(tài)生成五大能力。文心一言在百度 ERNIE 及 PLATO 系列模型基礎(chǔ)上研發(fā)而成，關(guān)鍵技術(shù)包括監(jiān)督精調(diào)、人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)、提示、知識增強(qiáng)、檢索增強(qiáng)以及對話增強(qiáng)。其中，百度在知識增強(qiáng)、檢索增強(qiáng)和對話增強(qiáng)方面實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新，使得文心一言在性能上實(shí)現(xiàn)重大進(jìn)步。

在商業(yè)模式上，文心一言或?qū)⑻峁┐竽Ｐ?API 相關(guān)功能。技術(shù)上來說，文心大模型已經(jīng)具備了搜索、文圖生成等功能，并成功得到應(yīng)用，這些能力或?qū)⒓捎谖男囊谎浴４送猓瑩?jù)百度官方信息，文心一言或?qū)⑻峁┐竽Ｐ?API 相關(guān)功能。目前，文心大模型提供的大模型 API 包括 ERNIE-ViLG 文生圖和 PLATO，以及正在開發(fā)的 ERNIE 3.0 文本理解與創(chuàng)作。ERNIE 3.0 文本理解與創(chuàng)作與文心一言官網(wǎng)相關(guān)聯(lián)，能夠認(rèn)為，文心一言等生成式對話產(chǎn)品或?qū)⑼瑯犹峁┐竽Ｐ?API 相關(guān)功能。

文心千帆提供開發(fā)運(yùn)維管理一體化服務(wù)平臺。3 月 27 日，百度于首批測試企業(yè)閉門溝通會中正式推出企業(yè)級“文心千帆”大模型平臺，其中包括文心一言在內(nèi)的大模型服務(wù)，還提供相應(yīng)的開發(fā)工具鏈及整套環(huán)境，未來文心千帆還會支持第三方的開源大模型，并探索具體應(yīng)用場景。

4）MiniMax：國內(nèi)大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)，新晉獨(dú)角獸

MiniMax 成立于 2021 年 12 月，具備自研文本、語音等多模態(tài)融合的通用大模型能力，目前自研了文本到視覺（text-to-visual）、文本到語音（text-to-audio）、文本到文本（text-to-text）三個(gè)模態(tài)的基礎(chǔ)模型架構(gòu)，并在基礎(chǔ)模型之上構(gòu)建起一個(gè)計(jì)算推理平臺。

MiniMax 聯(lián)合創(chuàng)始人為前商湯科技副總裁、通用智能技術(shù)負(fù)責(zé)人閆俊杰，也曾擔(dān)任商湯研究院副院長。公司法定代表人、技術(shù)合伙人楊斌，則曾于 2014 年在中科院自動化所讀碩士，在加拿大讀完博士后，先后在 Uber AI 研究院，以及自動駕駛卡車領(lǐng)域有多年研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

MiniMax 是國內(nèi)通用大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)，2023 年 6 月拿到了騰訊等機(jī)構(gòu)投資的 2.5 億美元新一輪融資，成為國內(nèi)大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)中單筆融資最高的企業(yè)，估值超 10 億美元，成為國內(nèi)大模型領(lǐng)域少有的獨(dú)角獸。此前，MiniMax 已完成兩輪融資，投資方包括米哈游、IDG 資本、高瓴創(chuàng)投、云啟資本以及明勢資本等。

To C 端，2022 年 11 月，MiniMax 發(fā)布虛擬聊天軟件產(chǎn)品 -Glow，在 Glow 里，用戶可以根據(jù)喜好創(chuàng)建有背景設(shè)定、有特定性格的智能體。通過內(nèi)容生成與用戶反饋，不斷迭代背后大模型的 AI 能力，有一些類似 ChatGPT 背后的 RLHF。

2023 年 3 月 MiniMax 又上線了其自主開發(fā)的生成式對話 AI，背后大模型基于 Transformer，名為 Inspo，該 AI 定位于人工智能助手，具備寫作、獲取信息、提供建議等多項(xiàng)功能。

To B 端，2023 年 3 月，MiniMax 推出了面向企業(yè)用戶的 API 開放平臺，支持文本和語音模型的服務(wù)調(diào)用。

5）智譜 AI：千億級超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型

智譜 AI 成立于 2019 年，由清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系知識工程實(shí)驗(yàn)室的技術(shù)成果轉(zhuǎn)化而來。隨著 20 年 GPT-3 的問世及火遍全球，智譜 AI 也開始全力研究大模型并研發(fā)預(yù)訓(xùn)練架構(gòu)。

2021 年 9 月，公司發(fā)布了一個(gè)百億大模型。在 2022 年 8 月，智譜 AI 發(fā)布了千億級超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型 GLM-130B，并主導(dǎo)構(gòu)建高精度通用知識圖譜，把兩者有機(jī)融合為數(shù)據(jù)與知識雙輪驅(qū)動的認(rèn)知引擎。2023 年 3 月，公司研發(fā)了對話模型 ChatGLM，開始全面對標(biāo) ChatGPT。緊接著發(fā)布單卡開源版本 ChatGLM- 6B、多模態(tài)對話模型 VisualGLM-6B 并開源，升級對話模型 ChatGLM2。5 月 16日，360 集團(tuán)和智譜 AI 宣布達(dá)成戰(zhàn)略合作，雙方共同研發(fā)千億級大模型“360GLM”。

基于大模型基礎(chǔ)智譜 AI 布局 AIGC，智譜 AI 推出了認(rèn)知大模型平臺 Bigmodel.ai，形成 AIGC 產(chǎn)品矩陣，包括高效率代碼模型 CodeGeeX、高精度文圖生成模型 CogView 等，提供智能 API 服務(wù)。也通過認(rèn)知大模型鏈接物理世界的億級用戶、賦能元宇宙數(shù)字人、成為具身機(jī)器人的基座。

今年智譜 AI 已完成 B-2 輪融資，金額為數(shù)億人民幣，由美團(tuán)戰(zhàn)投獨(dú)家投資，該輪投后估值為近 5 億美金。

6）第四范式：國產(chǎn) AI 獨(dú)角獸

第四范式成立于 2014 年，是一家人工智能技術(shù)與服務(wù)提供商，業(yè)務(wù)是利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測與挖掘揭示出數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，幫助企業(yè)提升效率、降低風(fēng)險(xiǎn)，獲得商業(yè)價(jià)值。2020 年 4 月 2 日，第四范式完成 C+輪融資，C 輪總計(jì)融資金額達(dá) 2.3 億美元，投后估值約 20 億美元，并在 2022 年向港交所提供上市申請，于今年 7 月 3 日獲得中國證監(jiān)會的批準(zhǔn)。

目前，第四范式已經(jīng)完成超過 2000 個(gè) AI 落地案例，服務(wù)領(lǐng)域包括金融、醫(yī)療、政府、能源、零售、媒體等。例如金融方面，第四范式與各大銀行合作，深入底層系統(tǒng)共建 AI 應(yīng)用體系，升級為以高維機(jī)器學(xué)習(xí)模型為主的實(shí)時(shí)智能決策系統(tǒng)，從信息化向智慧化發(fā)展。目前，第四范式服務(wù)的金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總規(guī)模超過 50 萬億。在醫(yī)療方面，第四范式與三甲大型綜合性教學(xué)醫(yī)院上海瑞金醫(yī)院合作的 “瑞寧知糖”系列項(xiàng)目聚焦于虛擬代謝人研究和慢性病管理，目前已經(jīng)在 30 多個(gè)省市的 400 多家醫(yī)院投入使用。

今年 4 月 26 日，第四范式展示其大模型產(chǎn)品“式說 3.0”，并首次提出 AIGS 戰(zhàn)略（AI-Generated Software）：以生成式 AI 重構(gòu)企業(yè)軟件。此大模型經(jīng)歷了 3 個(gè)階段，第一個(gè)階段是式說 1.0，解決 GPT 技術(shù)應(yīng)用時(shí)內(nèi)容可信、數(shù)據(jù)安全和成本的三大問題，主要應(yīng)用于文庫問答。第二階段為式說 2.0，在上一階段的基礎(chǔ)上加入文本、語音、圖像、表格、視頻等多模態(tài)輸入及輸出能力，增加了企業(yè)級 Copilot 能力。以與企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用庫、企業(yè)私有數(shù)據(jù)等進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)，對信息和數(shù) 據(jù)進(jìn)行分析。第三階段在生成式和語言能力的基礎(chǔ)之上，發(fā)力 Copilot 和思維鏈 COT（多步推理、復(fù)雜任務(wù)拆分、形成數(shù)據(jù)飛輪），改造傳統(tǒng) B 端企業(yè)軟件的體驗(yàn)與開發(fā)效率。

第四范式今年合作多家基于其大模型產(chǎn)品。3 月 23 日，龍芯中科與第四范式進(jìn)行戰(zhàn)略合作，基于 LoongArch（龍架構(gòu)）的 4Paradigm Sage AIOS 一體機(jī)已完成與龍芯 3C5000 系列芯片的深度適配工作，在龍芯 CPU 上實(shí)現(xiàn) AI 訓(xùn)練及推理能力。5 月，我愛我家與第四范式合作，打造行業(yè)首個(gè)房產(chǎn)經(jīng)紀(jì)大模型，提高知識、系統(tǒng)、人三者的融合度，提升智能決策水平，助推房產(chǎn)領(lǐng)域智能決策 AI+大模型生成式 AI 雙輪驅(qū)動。

利潤方面第四范式連續(xù)三年出現(xiàn)凈虧損。根據(jù)招股書，2020 年至 2022年，第四范式收入分別為 9.42 億元、20.18 億元、30.83 億元，同比增速為 105.0%、114.2%、52.7%。在凈利潤方面，第四范式虧損凈額分別為 7.50 億元、18.02 億元及 16.53 億元。

5、小結(jié)

從數(shù)量來看，截至目前，國內(nèi)大模型發(fā)布數(shù)量與美國差距不大，但從整體的影響力來看，國內(nèi)大模型還沒像 OpenAI、谷歌一樣形成世界性的影響力，此外，由于大模型對人才、資本和技術(shù)的制約，國內(nèi)一級市場對大模型項(xiàng)目的投資并不如美國那樣火熱，國內(nèi)更傾向于利用龍頭企業(yè)的開源模型來做應(yīng)用落地的創(chuàng)業(yè)。

關(guān)于國內(nèi)大模型與美國的大模型的差距，業(yè)內(nèi)人士看法不一，李彥宏曾表示，文心一言和 OpenAI 差距大概是一兩個(gè)月，科大訊飛創(chuàng)始人、董事長劉慶峰也曾表示，中國 AI 領(lǐng)域的算法沒有問題，但算力似乎始終被英偉達(dá)按住，他承認(rèn)目前與 ChatGPT 還有一定的差距，但也表示 2023 年 10 月份，科大訊飛將發(fā)布通用大模型，全面對標(biāo) ChatGPT ，且要實(shí)現(xiàn)中文全面超越，英文跟它相當(dāng)。到 2024 年上半年對標(biāo) GPT-4。而搜狗創(chuàng)始人王小川則認(rèn)為，OpenAI 領(lǐng)先國內(nèi)三年時(shí)間，但 2023 年 6 月，他去硅谷做了一番考察后，他認(rèn)為國內(nèi)應(yīng)用層做的更出色，起碼快美國三步。

美國濃厚的工程師文化，使得美國在基礎(chǔ)研究上保持領(lǐng)先地位，但也可以發(fā)現(xiàn)，許多工程師對于大模型的應(yīng)用并沒有什么經(jīng)驗(yàn)，此外落地應(yīng)用涉及的交付、維護(hù)等環(huán)節(jié)需要人力支持，美國在這方面并無優(yōu)勢，反而是國內(nèi)企業(yè)創(chuàng)業(yè)的初衷就為落地而去，可能會在落地應(yīng)用上領(lǐng)先一步。

三、中美 AI 大模型在千行百業(yè)的賦能表現(xiàn)

大模型能否落地一方面取決于大模型的性能，另一方面與所落地行業(yè)的特點(diǎn)是分不開的。數(shù)據(jù)是大模型的基礎(chǔ)燃料，這就意味著數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)質(zhì)量高、數(shù)據(jù)多樣性強(qiáng)的行業(yè)能夠?yàn)榇竽Ｐ吞峁┏渥愕挠?xùn)練和微調(diào)的數(shù)據(jù)，而技術(shù)需求高、創(chuàng)新能力強(qiáng)、競爭激烈的行業(yè)自身就有著擁抱新技術(shù)的熱情，這些因素決定下，大模型在各國、各行業(yè)的成熟度并不一致，在各個(gè)應(yīng)用落地的表現(xiàn)也有所不同。

目前，國內(nèi)外大模型已在辦公、教育、醫(yī)療、金融、文娛、交通等領(lǐng)域落地應(yīng)用，從行業(yè)滲透率來看，金融業(yè)的滲透率最高，已達(dá) 78%，在微軟、金山辦公等龍頭企業(yè)的帶動推廣下，在辦公領(lǐng)域的滲透率也比較可觀，而能源和建筑行業(yè)的滲透率較低。

1、AI+辦公：美國巨頭引領(lǐng)潮流，國內(nèi)廠商奮起直追

如果說， 自動化是解放藍(lán)領(lǐng)，那么 AI 大模型便是來解放白領(lǐng)的，在微軟、Adobe 等美國辦公軟件巨頭的引領(lǐng)下，大模型在辦公領(lǐng)域的滲透迅速展開。國內(nèi)金山辦公、福昕軟件等辦公軟件龍頭企業(yè)也一直在探索 AI 與辦公產(chǎn)品的結(jié)合。

用戶可以通過大模型進(jìn)行文檔摘要和自動化翻譯，提高文檔處理的效率；通過語音識別和自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)語音助手，幫助用戶處理日常任務(wù)和安排會議；通過自動化的數(shù)據(jù)處理和分析，提供決策支持等，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)間的溝通和合作。大模型在信息管理和知識管理方面也發(fā)揮重要作用能夠?qū)崿F(xiàn)智能搜索、文檔自動分類和知識圖譜構(gòu)建，幫助員工更輕松地獲取和利用內(nèi)部和外部的知識資源。大模型還可以應(yīng)用于智慧辦公的單據(jù)管理和報(bào)銷流程。通過圖像識別和文本分析，大模型可以自動識別和分類各種單據(jù)，如發(fā)票、收據(jù)、報(bào)銷申請等。

目前在 AI 大模型+辦公領(lǐng)域，更多還是成熟企業(yè)通過接入外部龍頭大模型，來給原有產(chǎn)品增加更多 AI 功能，在該領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目并不多。

1）微軟：智能辦公引領(lǐng)者

2023 年 3 月 16 日，微軟正式發(fā)布 Microsoft 365 Copilot，并集在微軟 365 的多個(gè)應(yīng)用程序中，包括 Word、 Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等。它集成了 GPT-4 的功能，以聊天機(jī)器人的模式出現(xiàn)在產(chǎn)品的右側(cè)。用戶通過向其發(fā)號指令，便可自動生成文字、表格、演示文稿等內(nèi)容。

Microsoft 365 Copilot 可以根據(jù)用戶的簡短提示，在 Word 中生成文檔的初稿。在 Excel 中幫助用戶分析數(shù)據(jù)，生成圖表和報(bào)告，并提供有用的見解和建議。在 PowerPoint 中創(chuàng)建漂亮的幻燈片，并根據(jù)用戶在微軟圖形中的數(shù)據(jù)添加相關(guān)內(nèi)容。在 Teams 中幫助用戶協(xié)作溝通，分享信息，創(chuàng)建任務(wù)和計(jì)劃，并提供相關(guān)的反饋和建議。遵循微軟對數(shù)據(jù)安全和隱私的承諾，在企業(yè)環(huán)境中保護(hù)用戶的數(shù)據(jù)不被濫用或泄露。在 Outlook 中幫助用戶管理日程安排，回復(fù)郵件，編寫摘要和提綱，并提供適當(dāng)?shù)恼Z氣和禮貌。

Microsoft 365 Copilot 的推出為微軟提供了新的收入增長點(diǎn)，根據(jù)國泰君安研報(bào)預(yù)測，2022 年 Microsoft365 機(jī)構(gòu)訂閱的 ARPU 約為 103 美元，此次 Copilot 服務(wù)的試點(diǎn)價(jià)格有望推動 ARPU實(shí)現(xiàn)接近翻倍增長。

2）金山辦公：國內(nèi)辦公龍頭，已接入多個(gè)大模型

金山辦公是國內(nèi)辦公軟件龍頭，也是最早探索 AI 技術(shù)落地辦公應(yīng)用的先行者。2017 年，AI 在金山辦公內(nèi)部首次被提升到戰(zhàn)略層面，2018 年正式提出多屏、內(nèi)容、云、AI 的發(fā)展戰(zhàn)略。

金山辦公已經(jīng)將公司的產(chǎn)品逐步添加 AI 功能，比如智能美化、智能校對、智能輔助寫作、全文翻譯、圖像識別等。此外，金山辦公還接入了多個(gè)大模型供應(yīng)商，來滿足用戶 AI 創(chuàng)作需求，目前已接入 MiniMax、百度文心、 CopyDone 等大模型。

2023 年 4 月 18 日，金山辦公發(fā)布了 WPSAI 的 Demo 演示視頻，官宣 WPSAI 將嵌入金山辦公全線產(chǎn)品。率先進(jìn)入內(nèi)測階段的是具備 AI 能力的 WPS 輕文檔，這是一款對標(biāo) NotionAI 等輕辦公產(chǎn)品的在線內(nèi)容協(xié)作編輯工具，可以借助大模型自動生成新聞稿、工作周報(bào)、運(yùn)營策劃案等；也可以實(shí)現(xiàn)多輪對話，持續(xù)就某個(gè)主題進(jìn)行討論；也可以對現(xiàn)有文檔進(jìn)行改寫、擴(kuò)寫、縮短、潤色等；還可以對指定文檔生成主旨摘要、文章大綱等功能。

2、AI+金融：美國發(fā)展較成熟，國內(nèi)也已進(jìn)入應(yīng)用階段

AI+金融指人工智能與金融的全面融合，以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等高新科技為核心要素，全面賦能金融機(jī)構(gòu)，提升金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)效率，拓展金融服務(wù)的廣度和深度，使得全社會都能獲得平等、高效、專業(yè)的金融服務(wù)，實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)的智能化、個(gè)性化、定制化。AI 應(yīng)用場景涵蓋前中后臺中的市場營銷、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)管控、客戶服務(wù)、運(yùn)營支持等。據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計(jì)測算，2021 年 AI+金融核心市場規(guī)模達(dá)到 296 億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模 677 億元，到 2026 年，核心市場規(guī)模達(dá)到 666 億元，CAGR 為 17.6%，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模 1562 億元，CAGR 為 18.2%。數(shù)據(jù)顯示，美國金融 AI 占比整體 AI 領(lǐng)域融資的 6.7%。

在 AI 大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用中，美國開發(fā)應(yīng)用時(shí)間較早，并且掌握核心技術(shù)。目前已覆蓋金融各領(lǐng)域，尤其在金融服務(wù)方面取得不小建樹，應(yīng)用趨近成熟。根據(jù)咨詢公司 Evident 的最新數(shù)據(jù)，目前美國銀行的招聘中，約 40%的空缺職位是與人工智能相關(guān)的職位，例如數(shù)據(jù)工程師和量化分析師，以及合規(guī)、道德治理等職位。摩根大通從 2023 年 2 月到 4 月在全球招聘 3651 個(gè)與人工智能相關(guān)的職位。美國在金融領(lǐng)域已成熟應(yīng)用 AI 大模型處理金融業(yè)務(wù)，提供金融服務(wù)。

國內(nèi) AI+金融目前也已進(jìn)入應(yīng)用階段，例如中國農(nóng)業(yè)銀行推出的大語言模型 服務(wù) ChatABC，與美國對比，我國該領(lǐng)域開發(fā)投資積極性占比較高，疊加近期數(shù)據(jù)政策支持，有望追平美國 AI 大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展水平。

1）彭博 BloombergGPT：開啟大模型在金融行業(yè)的開發(fā)和應(yīng)用的第一步

2023 年 3 月，彭博社發(fā)布了專門為金融領(lǐng)域打造的大型語言模型（LLM）——BloombergGPT。

金融領(lǐng)域的復(fù)雜性和獨(dú)特的術(shù)語需要特定領(lǐng)域的模型，BloombergGPT 代表了這項(xiàng)新技術(shù)在金融行業(yè)的開發(fā)和應(yīng)用的第一步。該模型將協(xié)助彭博改進(jìn)現(xiàn)有的金融 NLP 任務(wù)，例如情感分析、命名實(shí)體識別、新聞分類和問答等。此外，BloombergGPT 將釋放新的機(jī)會，整合彭博終端上的大量可用數(shù)據(jù)，以更好地幫助該公司的客戶，同時(shí)將人工智能的全部潛力帶入金融領(lǐng)域。

彭博支持大量且多樣化的 NLP 任務(wù)，這些任務(wù)將受益于新的金融感知語言模型。彭博研究人員還開創(chuàng)了一種混合方法，將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與通用數(shù)據(jù)集相結(jié)合，訓(xùn)練一個(gè)模型，在財(cái)務(wù)基準(zhǔn)上取得不錯(cuò)的結(jié)果，同時(shí)在通用 LLM 基準(zhǔn)上保持競爭性。

BloombergGPT 在兩大類 NLP 任務(wù)中的表現(xiàn)：金融專業(yè)任務(wù)和一般任務(wù)。

彭博的機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品和研究團(tuán)隊(duì)與公司的人工智能工程團(tuán)隊(duì)合作，利用公司現(xiàn)有的數(shù)據(jù)創(chuàng)建、收集和管理資源，構(gòu)建了迄今為止最大的特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)集之一。作為一家金融數(shù)據(jù)公司，彭博的數(shù)據(jù)分析師在四十年的時(shí)間里收集并維護(hù)了金融語言文檔。該團(tuán)隊(duì)從龐大的金融數(shù)據(jù)檔案中提取數(shù)據(jù)，創(chuàng)建了一個(gè)由英文金融文國詠合車檔組成的包含 3630 億個(gè)代幣的綜合數(shù)據(jù)集。

2）Lemonade：大模型在保險(xiǎn)領(lǐng)域的試水者

Lemonade 是一家保險(xiǎn)公司，他們應(yīng)用大模型打造了 Maya 與 Jim。機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的 Maya 個(gè)虛擬助手，可以收集信息、提供報(bào)價(jià)并處理付款。Maya 是一個(gè)功能強(qiáng)大的機(jī)器人，可確保客戶在 3 分鐘內(nèi)收到付款并在 90 秒內(nèi)獲得保險(xiǎn)。Maya 利用災(zāi)難早期檢測系統(tǒng)可以對正在發(fā)生的災(zāi)難做出實(shí)時(shí)反應(yīng)。該機(jī)器人會自動封鎖區(qū)域，并向 Lemonade 的人工索賠團(tuán)隊(duì)發(fā)出潛在緊急情況的警報(bào)。Maya 還會幫助該公司在附近發(fā)生火災(zāi)和惡劣天氣事件時(shí)通知用戶。使用 AIMaya 不僅可以獲得疑難問題的定制即時(shí)答案，還可以幫助他們更改現(xiàn)有政策。Maya 聊天 越多它就越聰明，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)模型幾乎每天都會重新訓(xùn)練。Maya 由 NLP（自然語言處理）和 NAS（自然動作合成）推動。

Jim 也是機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的機(jī)器人。據(jù)悉，它能夠在沒有任何人為參與的情況下管理整個(gè)索賠流程。2019 年，Jim 處理了約 20000 項(xiàng)索賠，并在無人參與的情況下支付了約 250 萬美元。為 AIJim 提供支持的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以讀取索賠的性質(zhì)、嚴(yán)重程度以及客戶是否處于緊急狀態(tài)。除此之外，AIJim 還調(diào)查了虛假索賠的可能性。它通過將多年的行為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究結(jié)合到對話中的每一個(gè)微小細(xì)節(jié)中，促使人們變得更加誠實(shí)，可以平均跟蹤 370 萬個(gè)信號。

3）中國農(nóng)業(yè)銀行 ChatABC：中國銀行業(yè)大模型應(yīng)用探索者

ChatABC 是中國農(nóng)業(yè)銀行推出的大語言模型服務(wù)。中國農(nóng)業(yè)銀行大語言模型是基于農(nóng)行數(shù)據(jù)中臺算法、算力、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，結(jié)合開源通用大模型技術(shù)自主研發(fā)的人工智能對話機(jī)器人服務(wù)。

ChatABC 重點(diǎn)著眼于大模型在金融領(lǐng)域的知識理解能力、內(nèi)容生成能力以及安全問答能力，對于大模型精調(diào)、提示工程、知識增強(qiáng)、檢索增強(qiáng)、人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）等大模型相關(guān)新技術(shù)進(jìn)行了探索和綜合應(yīng)用，結(jié)合農(nóng)業(yè)銀行研發(fā)支持知識庫、內(nèi)部問答數(shù)據(jù)以及人工標(biāo)注數(shù)據(jù)等金融知識進(jìn)行融合訓(xùn)練調(diào)優(yōu)，實(shí)現(xiàn)了金融知識理解和問答應(yīng)用。

1.0 版本 ChatABC 大模型擁有百億級參數(shù)，可初步具備自由閑聊、行內(nèi)知識問答、內(nèi)容摘要等多類型任務(wù)的服務(wù)能力，已在行內(nèi)多個(gè)渠道以多輪問答助手、工單自動化回復(fù)助手等形式面向內(nèi)部員工開放試用，并可通過 MaaS（ModelasaService）方式面向其他場景提供一站式?jīng)Q策輔助服務(wù)，未來將逐步形成大模型服務(wù)生態(tài)。

3、AI+醫(yī)療：數(shù)據(jù)制約下，國內(nèi)滲透緩慢，美國數(shù)據(jù)優(yōu)勢明顯，青睞研發(fā)環(huán)節(jié)

AI 大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用場景可分為診前、診中、診后，涉及診前的藥物研發(fā)、基因研究、預(yù)約就診、預(yù)檢分診以及導(dǎo)診，診中的臨床診斷、臨床治療、病歷錄入及藥物檢索，診后的醫(yī)保支付、報(bào)告獲取、患者隨訪、康復(fù)管理及遠(yuǎn)程醫(yī)療等。

根據(jù) Frost&Saliv數(shù)據(jù)顯示 2020-2025 年 I+醫(yī)療市場規(guī)模呈現(xiàn)高增長狀態(tài)，市場總規(guī)模在 2025 年將達(dá) 348 億元，增速維持在 40%左右。根據(jù)觀研數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)顯示 AI 人工智能細(xì)分市場中，影像、數(shù)據(jù)交換與存儲、綜合輔助診斷占比較高，占比分別為 34%、22%、13%。據(jù)動脈橙數(shù)據(jù)顯示，從 2022 年 1 月 1 日至 2023 年 6 月 28 日全球生成式 AI 醫(yī)療領(lǐng)域累計(jì)投融資事件超過 160 起，累計(jì)投資金額超 57.1 億美元。

可以說， AI+醫(yī)療市場前景廣闊，一級市場活躍。

美國較早推行了醫(yī)療信息化，醫(yī)療行業(yè)有著豐富的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這也方便了美國企業(yè)在研發(fā)端發(fā)力，其中微軟、谷歌、英偉達(dá)等科技巨頭在 AI 醫(yī)療領(lǐng)域 布局積極，比如谷歌早在 2014 年就收購了 DeepMind 2016 年 DeepMind 就提出將算法應(yīng)用到醫(yī)療保健領(lǐng)域，目前谷歌和 DeepMind 團(tuán)隊(duì)發(fā)布的醫(yī)療大模型 Med-PaLM 在醫(yī)學(xué)考試中已經(jīng)基本接近“專家”醫(yī)生水平，2022 年 7 月 DeepMind 進(jìn)一步破解了幾乎所有已知的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，其 AlphaFold 算法構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫中包含了超過 2 億種已知蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，為開發(fā)新藥物或新技術(shù)來應(yīng)對饑荒或污染等全球性挑戰(zhàn)鋪平了道路。

從國內(nèi)來看，目前影響大模型在醫(yī)療領(lǐng)域滲透的主要問題在于數(shù)據(jù)，一方面醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)量非常大、質(zhì)量較差，將醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理清洗需要一個(gè)過程；另一方面醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)涉及患者隱私和國家安全等敏感信息，數(shù)據(jù)開放度低。盡管面臨著數(shù)據(jù)困難，但國內(nèi)科技企業(yè)一直在迎難而上，比如華為盤古大模型已經(jīng)助力藥品開發(fā)，百度文心一言發(fā)布了落地醫(yī)藥行業(yè)的產(chǎn)品 GBI-Bot，京東健康發(fā)布了“京醫(yī)千詢”醫(yī)療大模型等等。

從一二級市場來看，對于大模型+醫(yī)療，二級市場更多關(guān)注的是原有醫(yī)療信息化企業(yè)產(chǎn)品的智能化，而一級市場更多關(guān)注大模型在醫(yī)藥研發(fā)、輔助診斷等方面的應(yīng)用。

1）醫(yī)聯(lián)：國內(nèi)首款醫(yī)療大模型 medGPT 發(fā)布者

2014 年，醫(yī)云科技，即醫(yī)聯(lián)，成立于四川成都，先后得到了紅杉中國、騰訊、云鋒基金、招銀國際、華興資本等國內(nèi)知名機(jī)構(gòu)的投資，最新一輪融資是 2021 年 12 月，由中國生物制藥投資的 5.14 億美元的 E 輪融資，估值近 40 億美元。

醫(yī)云科技是一家醫(yī)療解決方案提供商，旗下?lián)碛嗅t(yī)聯(lián)通、醫(yī)聯(lián) ME 和醫(yī)聯(lián) APP 等產(chǎn)品，業(yè)務(wù)覆蓋疾病篩查、醫(yī)生教育、診療服務(wù)、藥品配送、金融保險(xiǎn)等服務(wù)。

2023 年 4 月 28 日，醫(yī)聯(lián)宣布成功研制國內(nèi)首款大模型驅(qū)動的 AI 醫(yī)生 medGPT，medGPT 是基于 Transformer 架構(gòu)，目前參數(shù)規(guī)模為 1000 億，可支持醫(yī)療場景下的多模態(tài)輸入和輸出。其中，預(yù)訓(xùn)練階段使用了超過 20 億的醫(yī)學(xué) 文本數(shù)據(jù)，微調(diào)訓(xùn)練階段使用了 800 萬條的高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化臨床診療數(shù)據(jù)，并投入超過 100 名醫(yī)生參與人工反饋監(jiān)督微調(diào)訓(xùn)練。

medGPT 突破了 AI 醫(yī)生無法與真實(shí)患者連續(xù)自由對話的難點(diǎn)，并在醫(yī)療問診場景中支持多模態(tài)的輸入和輸出，在疾病的預(yù)防、診斷、治療、康復(fù)四個(gè)重要環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)智能化。

為驗(yàn)證 medGPT 的診斷準(zhǔn)確率，醫(yī)聯(lián)抽取了 532 名復(fù)診患者檔案進(jìn)行信息脫敏，并進(jìn)行了模擬首診實(shí)驗(yàn)。結(jié)果顯示，醫(yī)聯(lián) medGPT 的診斷結(jié)果與患者原有線下門診的診斷吻合率超過 97.5%，證明了 AI 醫(yī)生在醫(yī)療領(lǐng)域的價(jià)值和潛力。

2）云知聲：基于山海大模型的門診病歷生成系統(tǒng)

云知聲，成立于 2012 年，是一家專注于物聯(lián)網(wǎng)人工智能，擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的智能語音人工智能企業(yè)。云知聲業(yè)務(wù)主要覆蓋智慧生活和智慧服務(wù)兩大場景，在包括家居、 車載、醫(yī)療、教育、政府、機(jī)器人等領(lǐng)域擁有廣泛布局。

2023 年 5 月 26 日，云知聲發(fā)布“云知聲山海大模型”，并基于該模型發(fā)布了手術(shù)病歷撰寫助手、門診病歷生成系統(tǒng)、商保智能理賠系統(tǒng)三大醫(yī)療產(chǎn)品應(yīng)用。

其中，門診病歷生成系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了診室復(fù)雜環(huán)境下的降噪、醫(yī)患角色區(qū)分、信息摘要及病歷自動生成等功能。預(yù)計(jì)可提升醫(yī)生的電子病歷錄入效率超過 400%，節(jié)約單個(gè)患者問診時(shí)間超過 40%，提升醫(yī)生門診效率超過 66%。

4、AI+文娛：美國發(fā)展遇阻力，我國有望彎道超車

最近基于大模型的 AIGC 技術(shù)在影視、游戲、音頻、動漫等多個(gè)領(lǐng)域落地應(yīng)用，給數(shù)字文娛產(chǎn)業(yè)帶來了可預(yù)見的巨大價(jià)值。AI 不僅能夠幫助企業(yè)提高內(nèi)容生產(chǎn)的效率，也能生成更加豐富多元、動態(tài)且可交互的內(nèi)容，進(jìn)而優(yōu)化傳統(tǒng)互動模式。AI 正從激發(fā)生產(chǎn)力、打造新內(nèi)容、構(gòu)建新體驗(yàn)多層面重塑著數(shù)字文娛行業(yè)。

大部分技術(shù)的起源在于美國，而美國理所當(dāng)然地在 AI+文娛領(lǐng)域發(fā)展最早，并衍生多個(gè)大模型應(yīng)用。不過近期美國 AI+文娛產(chǎn)業(yè)發(fā)展似乎受到較大的阻力。這主要體現(xiàn)在影視動漫領(lǐng)域以及音樂產(chǎn)業(yè)。2023 年迪士尼旗下漫威發(fā)布新片《秘密入侵》，因其片頭為 AI 工具生成，而受到網(wǎng)上輿論猛烈抨擊，并且此前的 AI 音樂同樣受到大量抨擊。

我國 AI+文娛發(fā)展有著多元化的特征，各個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域基本被覆蓋，尤其頭部公司，如華為、阿里等更是擁有著較為成熟的大模型。不過核心技術(shù)的開發(fā)創(chuàng)新仍值得我們重視，目前大部分模型技術(shù)及底層邏輯仍是借鑒美國，在部分領(lǐng)域我們?nèi)耘c美國存在較大差距，例如游戲與語言生成技術(shù)。依托龐大的市場需求，在市場發(fā)展方面，未來我國有望彎道超車。

1）攜程：首個(gè)旅游行業(yè)垂直大模型“攜程問道”

近期攜程發(fā)布了首個(gè)旅游行業(yè)垂直大模型“攜程問道”，該模型自 2022 年開始研發(fā)。

攜程在旅游業(yè)多年，積累了大量行業(yè)數(shù)據(jù)，為其行業(yè)大模型提供了充足的數(shù)據(jù)依靠。據(jù)報(bào)道，“攜程問道”作為垂直大模型，實(shí)現(xiàn)了篩選 200 億高質(zhì)量非結(jié)構(gòu)性旅游數(shù)據(jù)，結(jié)合攜程現(xiàn)有精確的結(jié)構(gòu)性實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及攜程歷史訓(xùn)練的機(jī)器人和搜索算法，進(jìn)行了自研垂直模型的訓(xùn)練。

AI 大模型的應(yīng)用，可以為在線旅游平臺創(chuàng)造更多的價(jià)值，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效，比如提高客服效率，為消費(fèi)者進(jìn)行線路規(guī)劃，為消費(fèi)者所遇到的景點(diǎn)、酒店等等各種疑問提供解答，從而節(jié)省消費(fèi)者的決策時(shí)間。

“攜程問道”可以為有明確規(guī)劃的用戶提供查詢和引導(dǎo)預(yù)訂的服務(wù)，為無明確規(guī)劃的用戶提供出行推薦服務(wù)，從而減少所需要的決策時(shí)間，為用戶帶去更加方便、快捷的旅游體驗(yàn)。

2）華為云盤古大模型：在數(shù)字文娛產(chǎn)業(yè)全面發(fā)展

華為云在影視動漫、數(shù)字內(nèi)容、游戲等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。

在影視動漫領(lǐng)域，華為云將渲染任務(wù)搬到云上，通過烏蘭察布云數(shù)據(jù)中心的百萬核算力資源實(shí)現(xiàn)了“萬核渲一圖”。華為云的 MetaEngine 云原生智能渲染引擎，將人工智能與計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了 AI 渲染加速，讓內(nèi)容制作走上快車道。

在數(shù)字內(nèi)容領(lǐng)域，華為云通過對 PB 級的音視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，讓數(shù)字人的生產(chǎn)效率得到極大提升，讓每個(gè)人實(shí)現(xiàn)“數(shù)字人自由”。

在游戲領(lǐng)域，華為云可以幫助游戲美術(shù)設(shè)計(jì)師確定游戲風(fēng)格，輔助世界觀框架、劇情及玩法的創(chuàng)意設(shè)計(jì)，優(yōu)化玩家的和 NPC 交互方式和體驗(yàn)。

華為云盤古大模型 3.0 包括三層架構(gòu)來滿足行業(yè)應(yīng)用大模型需求。在 L0 層，華為云通過 5 個(gè)基礎(chǔ)大模型提供滿足行業(yè)場景的多種技能；在 L1 層，華為云提供使用行業(yè)公開數(shù)據(jù)訓(xùn)練的行業(yè)通用大模型，客戶也可以基于自有數(shù)據(jù)，便捷地訓(xùn)練自己的專有大模型；在 L2 層，華為云為客戶提供更多細(xì)化場景的模型，開箱即用。

3）阿里大文娛：“提香”大模型引領(lǐng)妙鴨相機(jī)產(chǎn)品爆火

阿里大文娛是阿里拆分后的六大板塊之一，集團(tuán)實(shí)行董事會領(lǐng)導(dǎo)下的 CEO 負(fù)責(zé)制，并用 AIGC 將技術(shù)維度劃分成 C 端和 B 端兩部分 C 端是通過投資和自研，產(chǎn)出妙鴨相機(jī)等應(yīng)用 B 端是用外部 AI 通用大模型賦能集團(tuán)的影視、視頻生產(chǎn)。

妙鴨相機(jī)是一款基于 AI 人臉識別的美圖應(yīng)用，用戶花費(fèi) 9.9 元上傳 20 張多光線、多視角、多表情的上半身個(gè)人照片，就能生成一整套 AI 寫真，可以選擇商務(wù)寫真、時(shí)尚海報(bào)、證件照、校園照、懷舊黑白風(fēng)、古風(fēng)隨拍等多種風(fēng)格。

5、AI+教育：美國側(cè)重輔助教師，中國側(cè)重應(yīng)試

AI+教育同樣是 AIGC 的重要落地方向。教育行業(yè)具備成熟的產(chǎn)業(yè)信息化基礎(chǔ)、用戶基礎(chǔ)、底層數(shù)據(jù)資源，AIGC 產(chǎn)業(yè)鏈已初具雛形，其應(yīng)用方向是“高頻迭代”+“個(gè)性化需求”的場景。教育場景與 AI 應(yīng)用方向高度契合。民生證券指 出目前 AI+教育應(yīng)用及產(chǎn)品主要包括硬件端及軟件/解決方案。硬件端（TOB/C）指終端或平臺嵌入 AI 能力，學(xué)長、家長、老師可以通過平臺去觸達(dá)相應(yīng)課程或?qū)W習(xí)相關(guān)的內(nèi)容；低齡兒童的啟蒙教育和口語訓(xùn)練；學(xué)校的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和教研系統(tǒng)的定制研發(fā)：包括智能課程系統(tǒng)、考試系統(tǒng)和閱卷系統(tǒng)；軟件/解決方案（TOB）指典型的應(yīng)用包括智慧校園系列，早期應(yīng)用表現(xiàn)為普通話考評，線上口語測評和打分；隨著技術(shù)持續(xù)改進(jìn)，老師可基于升級系統(tǒng)進(jìn)行課程內(nèi)容規(guī)劃和給出對應(yīng)訓(xùn)練題，此外，目前也具備批改題目及給出教學(xué)方案的功能。

在市場端開發(fā)及應(yīng)用方面，美國更多體現(xiàn)在對于考試及作業(yè)的輔助評分，減少教師時(shí)間成本及提高效率。而中國目前發(fā)展主要應(yīng)用在考試準(zhǔn)備方面，以智能篩選題目及押題為主。

1）Gradescope：作業(yè)批改模型

Gradescope 是一家美國教育科技公司，為高等教育提供在線和人工智能輔助評分工具。該公司成立于 2014 年，總部位于加利福尼亞州伯克利。

該公司的評分軟件提供了用于對筆試、家庭作業(yè)以及自動評分提交的代碼進(jìn)行評分的工具。目前 Gradescope 使用大模型幫助老師對學(xué)生的表現(xiàn)評分，幫助老師節(jié)省時(shí)間，讓老師們能夠做更多事情教學(xué)。

到目前為止 Gradescope 已經(jīng)為全球超過 200 家機(jī)構(gòu)批改了超過 1200 萬頁的學(xué)生作業(yè)。

2）好未來 MathGPT：國內(nèi)首個(gè)數(shù)學(xué)大模型

好未來的前身即學(xué)而思，2013 年 8 月 19 日正式更名為好未來。2010 年 10 月，好未來的前身學(xué)而思在美國紐交所正式掛牌交易，成為國內(nèi)首家在美上市的中小學(xué)教育機(jī)構(gòu)。好未來布局教育產(chǎn)業(yè)較為全面，構(gòu)建智慧教育、教育云、內(nèi)容及未來教育、K12 及綜合能力和國際及終身教育五大事業(yè)群，旗下共有學(xué)而思、學(xué)而思網(wǎng)校、愛智康、摩比思維、勵步英語、順順留學(xué)、家長幫等 15 個(gè)業(yè)務(wù)品牌。

8 月 24 日，好未來 CTO 田密宣布該公司自研的數(shù)學(xué)領(lǐng)域千億級大模型 MathGPT 正式上線并開啟公測。 MathGPT 主要面向全球數(shù)學(xué)愛好者和科研機(jī)構(gòu)，是以解題和講題算法為核心的數(shù)學(xué)垂直領(lǐng)域的大模型，也是國內(nèi)首個(gè)專為數(shù)學(xué)打造的大模型。MathGPT 專注于數(shù)學(xué)領(lǐng)域，可以實(shí)現(xiàn)題目計(jì)算、講解、問答等多任務(wù)持續(xù)訓(xùn)練和有監(jiān)督微調(diào)。

使用 MathGPT 時(shí)，用文字或圖片方式上傳數(shù)學(xué)題，即可得到對話式的解答反饋，也可以通過“隨機(jī)來一題”的按鈕，隨機(jī)生成數(shù)學(xué)題目并由系統(tǒng)給出解答。目前 MathGPT 支持中文、英文版本的 PC 端和移動端體驗(yàn)。MathGPT 官網(wǎng)顯示 MathGPT 的數(shù)學(xué)計(jì)算能力已覆蓋小學(xué)、初中、高中的數(shù)學(xué)題，題目類型涵蓋計(jì)算題、應(yīng)用題、代數(shù)題等多個(gè)類型。

MathGPT 技術(shù)報(bào)告顯示，在 CEval-Math、AGIEval-Math、APE5K、CMMLU- Math、高考數(shù)學(xué)和 Math401 等 6 個(gè)公開數(shù)學(xué)評測集合的測試結(jié)果中，好未來的MathGPT 取得了多項(xiàng)測試的最高分?jǐn)?shù)。同時(shí) MathGPT 在 C-Eval 的初高中的全科測試集合上也均有不錯(cuò)的表現(xiàn)。

6、AI+交通：交通應(yīng)用中國具備優(yōu)勢，智能駕駛中美處于競爭狀態(tài)

大模型有協(xié)同和交互的本質(zhì)，以及系統(tǒng)協(xié)同、信息共享、內(nèi)容自動生成等特征，使其能夠提升交通管理的效率和便捷性，如語音交互、知識庫調(diào)用交互，各類助手、數(shù)字人、信息協(xié)同、系統(tǒng)聯(lián)動、內(nèi)容整合、報(bào)告生成、資源（指令下發(fā)）調(diào)配等，在智慧交管、智慧高速、智慧交運(yùn)等領(lǐng)域都有所應(yīng)用。

大模型可以通過算力×數(shù)據(jù)×算法的深度整合能力，結(jié)合交管日常業(yè)務(wù)，在定性和定量兩個(gè)維度進(jìn)行拓寬和深化。定性方面，大模型統(tǒng)一交管內(nèi)勤 OA 業(yè)務(wù)入口，而非應(yīng)用鏈接層面的統(tǒng)一；成為內(nèi)勤 OA 業(yè)務(wù)辦公的 AI 助手；內(nèi)勤模型知識涌現(xiàn)可使大模型成為交管內(nèi)勤業(yè)務(wù)專屬“知識庫”。定量方面，大模型可有機(jī)統(tǒng)一交通信號控制、交通狀態(tài)分析等應(yīng)用系統(tǒng)的入口，成為交管指揮調(diào)度 AI 助手，通過交通系統(tǒng)運(yùn)行知識涌現(xiàn)，成為城市交通系統(tǒng)的“知識庫”。通過將定性+定量進(jìn)行結(jié)合，可打通交管內(nèi)勤業(yè)務(wù)和外勤業(yè)務(wù)，秒級將交通系統(tǒng)數(shù)理知識和運(yùn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為內(nèi)勤文檔，內(nèi)勤業(yè)務(wù)指令轉(zhuǎn)化為交通系統(tǒng)運(yùn)行管控指令。

自動駕駛汽車離不開感知、決策和執(zhí)行這 3 個(gè)部分，自動駕駛的核心目標(biāo)就是在不需要人為干預(yù)的情況下，可以安全、高效地行駛和完成各種任務(wù)，AI 大模型的出現(xiàn)為自動駕駛的實(shí)現(xiàn)提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。

AI 大模型在交通領(lǐng)域的應(yīng)用具有以下優(yōu)勢，首先模型實(shí)現(xiàn)自動交通規(guī)則學(xué)習(xí)，其次技術(shù)上可以提高自動駕駛系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，并且 AI 大模型能夠?qū)Φ缆飞系男畔⑦M(jìn)行高效處理，提供精準(zhǔn)的感知和決策能力，此外 AI 大模型具有較強(qiáng)的可迭代性和適應(yīng)性，最后 AI 大模型可以從多個(gè)自動駕駛車輛中收集數(shù)據(jù)，并通過聯(lián)合學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行模型的優(yōu)化。

目前在交通的大模型應(yīng)用上，我國具備了較大優(yōu)勢，較美國處于領(lǐng)先地位。我國政府在環(huán)境授權(quán)和放松管制方面所做的努力，在國內(nèi)培育了一個(gè)友好的環(huán)境。隨著中國政府不斷放寬道路規(guī)范，數(shù)據(jù)收集就變得相對容易，進(jìn)而讓國內(nèi)科技公司受益。

在自動駕駛方面我國與美國正處于競爭狀態(tài)，從開始美國的領(lǐng)先到現(xiàn)在我國已具備競爭市場份額的實(shí)力。我國計(jì)劃約在 2040 年完全淘汰內(nèi)燃機(jī)，這使得我國成為最大的電動汽車市場，未來有可能會成為全球最大的自動駕駛市場，在政策的支持力度以及市場需求方面，我國未來很大可能居于全球首位。這有利于對國內(nèi)科技公司催化，產(chǎn)出更優(yōu)的技術(shù)應(yīng)對龐大的市場需求。

1）百度：基于交通大模型的全域信控緩堵解決方案

在交通行業(yè)領(lǐng)域，百度首個(gè)定義大模型與交通結(jié)合的應(yīng)用場景。

3 月，百度基于文心大模型在高速公路領(lǐng)域發(fā)布了數(shù)字人簡璐璐；4 月 18 日，在長沙 2023 中國道路交通安全創(chuàng)新與合作大會上，百度發(fā)布“基于交通大模型的全域信控緩堵解決方案”，打響了交通大模型應(yīng)用的第一槍。

百度發(fā)布的基于交通大模型的全域信控緩堵解決方案是百度在芯片、框架、大模型、應(yīng)用場景等全棧布局下的一個(gè)典型現(xiàn)象級應(yīng)用。

該方案底層包括實(shí)時(shí)感知、機(jī)器視覺、交通預(yù)測、問題診斷、策略推薦、配時(shí)優(yōu)化、個(gè)性化提示等交通大模型，能夠提供全域感知、全域優(yōu)化、全域協(xié)同和全域服務(wù)四大能力，實(shí)現(xiàn)信控優(yōu)化的代際提升，可實(shí)現(xiàn)超千規(guī)模路口的全域擁堵治理。

依托文心大模型的能力，百度通過在智能交通領(lǐng)域打造交通大模型，構(gòu)建交通感知、決策、認(rèn)知、預(yù)測的完整能力，重構(gòu)已有解決方案和產(chǎn)品，可全面升級 G 端（交通管理）/B 端（交通運(yùn)輸）/C 端（出行服務(wù)）的交通場景應(yīng)用和用戶體驗(yàn)。

最新發(fā)布的 18.5.0 版本的百度地圖，結(jié)合文心交通大模型 beta 版能力，全面提升車位級導(dǎo)航、車道級導(dǎo)航、隧道導(dǎo)航、紅綠燈倒計(jì)時(shí)、實(shí)時(shí)公交地鐵等產(chǎn)品體驗(yàn)。據(jù)了解，文心交通大模型 Beta 版是面向?qū)崟r(shí)交通場景的大模型，可實(shí)現(xiàn)對實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)的刻畫、感知、預(yù)測和調(diào)度，從而為用戶提供更加精準(zhǔn)、高效、安全的導(dǎo)航服務(wù)。

在高速公路領(lǐng)域，百度聯(lián)合河北高速集團(tuán)發(fā)布了基于交通大模型的數(shù)字人簡璐璐。作為高速行業(yè)專家、業(yè)務(wù)助手、出行伴侶和形象大使，“簡璐璐”服務(wù)于路網(wǎng)監(jiān)測、應(yīng)急指揮、養(yǎng)護(hù)管理、公眾出行全環(huán)節(jié)，可以結(jié)合用戶問題，提供全新對話式交互，實(shí)時(shí)給出精準(zhǔn)答復(fù)，讓設(shè)施更簡約、流程更簡化、溝通更簡單、服務(wù)更簡潔。

傳統(tǒng)的高速業(yè)務(wù)系統(tǒng)主要是頁面型展示，指標(biāo)和報(bào)表都相對固化，展示內(nèi)容單一，難以支持全局評估。在這種情況下，百度打造基于數(shù)字人的全新交互體驗(yàn)，以全新的自然語言完成交互，通過數(shù)字人的聯(lián)動系統(tǒng)和數(shù)字化的監(jiān)控大屏，實(shí)現(xiàn)全新的業(yè)務(wù)交互。

數(shù)字人在 NLP（自然語言處理）和 NLU（自然語言理解）的基礎(chǔ)上定義了路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測，應(yīng)急救援管理，包括協(xié)同服務(wù)管理、仿真決策和大屏等 62 項(xiàng)指令集。通過指令集實(shí)現(xiàn)極簡交互、高效的協(xié)同，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨功能、跨 API、跨數(shù)據(jù)的打通，有效提升業(yè)務(wù)效率

2）毫末智行 DriveGPT： 首個(gè)將 GPT 技術(shù)用于自動駕駛領(lǐng)域的公司

在自動駕駛領(lǐng)域，目前明確提出相關(guān)模型的是毫木智行的 DriveGPT。

毫末智行是長城汽車投資的自動駕駛公司。毫末智行的前身是長城汽車的智能駕駛前瞻部，于 2019 年從長城汽車獨(dú)立。長城汽車技術(shù)副總工程師、長城汽車智能駕駛系統(tǒng)開發(fā)部部長張凱擔(dān)任董事長，前百度智能汽車事業(yè)部總經(jīng)理顧維灝 2021 年加入，并擔(dān)任 CEO。

2023 年 1 月，毫末在對 Transformer 大模型前沿探索的基礎(chǔ)上，率先同時(shí)推出了視覺自監(jiān)督大模型、3D 重建大模型、多模態(tài)互監(jiān)督大模型、動態(tài)環(huán)境大模型、人駕無監(jiān)督認(rèn)知大模型等五個(gè)自動駕駛大模型，成為行業(yè)首個(gè)將 GPT 大模型技術(shù)引用到自動駕駛認(rèn)知決策當(dāng)中的自動駕駛公司。

DriveGPT 的底層模型與 ChatGPT 一樣，都采用了生成式預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)，使用了大規(guī)模無監(jiān)督的數(shù)據(jù)進(jìn)行初始模型的生成，也都采用了 Prompt 微調(diào)方式和 RLHF 人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行模型效果的優(yōu)化；二者的不同之處在于ChatGPT 輸入輸出的是自然語言的文本，而 DriveGPT 輸入輸出的分別是融合感知場景序列和生成的預(yù)測場景序列，雙方應(yīng)用的場景不同，ChatGPT 主要用于自然語言處理領(lǐng)域，而 DriveGPT 主要用于駕駛場景決策領(lǐng)域。

在自動駕駛認(rèn)知決策中，DriveGPT 通過引入駕駛數(shù)據(jù)，使用 RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）技術(shù)，對自動駕駛認(rèn)知決策模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，同時(shí)毫末正在將感知能力融入到 DriveGPT 大模型訓(xùn)練當(dāng)中，形成一整套的端到端自動駕駛能力模型。DriveGPT 也將具備道路駕駛場景的理解和識別、道路駕駛場景的重建與生成，以及智能駕駛輔助、駕駛能力測評等能力。

不過，毫末智行技術(shù)副總裁艾銳也表示，目前 DriveGPT 的應(yīng)用，對于汽車算力的需求還是太大，還需要一定的時(shí)間才能解決。同時(shí)在算力提升后，對汽車的能耗也會帶來不小的挑戰(zhàn)，未來需要找到一種低成本的兌現(xiàn)方式。從目前來看，這種能力只能部署在云端，讓大家通過聯(lián)網(wǎng)去使用。

3）商湯日日新 SenseNova

4 月 10 日，商湯科技 SenseTime 舉辦技術(shù)交流日活動，發(fā)布了“日日新 SenseNova”大模型體系，該體系可提供自然語言、內(nèi)容生成、自動化數(shù)據(jù)標(biāo)注、自定義模型訓(xùn)練等多種大模型及能力，同時(shí)結(jié)合決策智能大模型，為 AGI 實(shí)現(xiàn)提供重要起點(diǎn)。

5 月，商湯在賽文年會上首次全面介紹了對交通+大模型應(yīng)用場景的理解，基于商湯日日新 SenseNova 大模型體系對交通產(chǎn)品體系進(jìn)行探索和落地應(yīng)用，認(rèn)為“入口”、“AI 助手”、“知識庫”是大模型在交通管理領(lǐng)域應(yīng)用的三大表現(xiàn)形式。

4）拓維信息+華為盤古大模型

在 7 月 8 日上午舉行的盤古大模型合作伙伴簽約儀式上，拓維信息（002261）與華為正式簽署合作協(xié)議，成為盤古大模型生態(tài)合作伙伴，基于盤古大模型開發(fā)交通行業(yè)大模型，共建大模型生態(tài)。

據(jù)了解，拓維信息是華為云首批同舟共濟(jì)合作伙伴，也是華為“大模型+鯤鵬+昇騰 AI+開源鴻蒙”全方位戰(zhàn)略合作伙伴，該公司深耕行業(yè)數(shù)字化二十余年，在交通、教育領(lǐng)域積累了海量數(shù)據(jù)（603138）和較深的認(rèn)知，而盤古大模型在交通行業(yè)的落地，離不開行業(yè)數(shù)據(jù)的支撐和對行業(yè)的深刻理解。

拓維信息相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，接下來，其將進(jìn)一步深化與盤古大模型在數(shù)據(jù)、算法以及服務(wù)等方面的交流與合作，加速推動交通行業(yè)大模型落地。

7 月 26 日電，拓維信息在互動平臺表示，公司交通行業(yè)大模型目前還處于驗(yàn)證和研發(fā)階段，公司將加速推進(jìn)正式的應(yīng)用。公司將基于盤古大模型開發(fā)交通行業(yè)大模型，主要解決交通領(lǐng)域智能場景的快速實(shí)現(xiàn)和準(zhǔn)確率提升，包括但不限于道路治理、自由流收費(fèi)、事件應(yīng)急預(yù)警等。

5）“通義千問”+千方科技“梧桐”行業(yè)大模型

在商湯科技發(fā)布“日日新 SenseNoya”大模型的第二天，2023 年阿里云峰會在北京召開，峰會上發(fā)布了 AI 大模型“通義千問”。阿里巴巴集團(tuán)董事會主席兼 CEO、阿里云智能集團(tuán) CEO 張勇在會上表示，阿里巴巴所有產(chǎn)品未來將接入“通義千問”大模型，進(jìn)行全面升級改造。

阿里云智能交通物流行業(yè)總經(jīng)理張磊在賽文年會上表示：“阿里云具備研發(fā)生成大模型的關(guān)鍵要素，愿攜手客戶與伙伴共同探索大模型在交通物流行業(yè)的智能化應(yīng)用。”

4 月 26 日，2023 阿里云合作伙伴大會上，千方科技作為“千問伙伴計(jì)劃”首批唯一交通領(lǐng)域合作伙伴受邀參會，表示將與阿里云攜手推動大模型在交通行業(yè)落地應(yīng)用，探索智慧交通更優(yōu)解。作為首批唯一交通領(lǐng)域合作伙伴，與阿里云攜手推動大模型在交通行業(yè)落地應(yīng)用，助力豐富應(yīng)用場景，為交通基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)國冰合車字化、網(wǎng)聯(lián)化與智能化建設(shè)注入新動能。

次月，千方科技旗下宇視科技發(fā)布宇視行業(yè)大模型“梧桐“并展示產(chǎn)品端第一階段的落地成果。這是繼加入“千問伙伴計(jì)劃”，宣布攜手阿里云共創(chuàng)交通大模型后，千方科技擁抱 AIGC 技術(shù)的又一重要落地。

6）北京交通大學(xué)研發(fā)國內(nèi)首個(gè)開源綜合交通大模型 TransGPT·致遠(yuǎn)

7 月 27 日，北京交通大學(xué)聯(lián)合中國計(jì)算機(jī)學(xué)會智慧交通分會與足智多模公司等正式開源了，自主研發(fā)的國內(nèi)首個(gè)綜合交通大模型：TransGPT·致遠(yuǎn)。（開源地址：https：//github.com/DUOMO/TransGPT）。

TransGPT 不僅可以用于學(xué)術(shù)研究，通過郵件申請并獲得官方許可后，可以免費(fèi)商業(yè)化。（申請郵箱地址 duomo_tech@163.com）。

據(jù)悉， TransGPT 主要致力于在真實(shí)交通行業(yè)中提供各種功能，包括交通情況預(yù)測、智能咨詢助手、公共交通服務(wù)、交通規(guī)劃設(shè)計(jì)、交通安全教育、協(xié)助管理、交通事故報(bào)告和分析、自動駕駛輔助系統(tǒng)等，例如，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析車輛、道路、信號燈等信息。

TransGPT 還可以為道路工程、橋梁工程、隧道工程、公路運(yùn)輸、水路運(yùn)輸、城市公共交通運(yùn)輸、交通運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)、交通運(yùn)輸安全等行業(yè)，提供類ChatGPT 的小百軍問答服務(wù)，例如，肇事逃逸將面臨哪些處罰？

訓(xùn)練數(shù)據(jù)方面，TransGPT 致遠(yuǎn)的訓(xùn)練基于約 34.6 萬條交通領(lǐng)域文本數(shù)據(jù)（用于領(lǐng)域內(nèi)預(yù)訓(xùn)練）和 5.8 萬條交通領(lǐng)域?qū)υ挃?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)內(nèi)容包括：科技文獻(xiàn)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、工程建設(shè)信息、管理決策信息和科學(xué)數(shù)據(jù)等。

1）交通安全教育：交通大模型可以用于生成交通安全教育材料，如安全駕駛的建議、交通規(guī)則的解釋等。

2）智能出行助手：在車輛中的智能助手可以使用大型交通大模型來理解和生成更自然、更復(fù)雜的對話，幫助駕駛者獲取路線信息、交通更新、天氣預(yù)報(bào)等。

自動回答關(guān)于公共交通服務(wù)的問題，如車次、票價(jià)、路線等。這可以提高服務(wù)效率并提升乘客體驗(yàn)。

3）交通管理：通過實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析車輛、道路、信號燈等信息，協(xié)助智能協(xié)調(diào)交通流量，減少交通擁堵。分析社交媒體或新聞報(bào)道中的文本信息，預(yù)測交通流量、交通堵塞或事故的可能性。

同時(shí)，該模型能分析交通事故歷史和特征，給出相應(yīng)對策和方案，減少交通事故的發(fā)生。

4）交通規(guī)劃：交通大模型可以幫助分析公眾對于交通規(guī)劃提案的反饋和意見，提供決策者更全面的信息。

5）交通事故報(bào)告和分析：交通大模型可以幫助快速理解和分類交通事故報(bào)告，提供事故原因的初步分析。

交通政策研究：大型交通大模型可以用于分析公眾對于交通政策的反饋，或者生成關(guān)于交通政策影響的報(bào)告。這可以幫助政策制定者更好地了解政策的實(shí)際效果。

研發(fā)團(tuán)隊(duì)在交通 benchmark 上進(jìn)行了 zero-shot 評測，并獲得了不錯(cuò)的成績。

交通安全教育方面：生成交通安全教育材料，如安全駕駛的建議、交通規(guī)則的解釋等；

交通情況預(yù)測方面分析社交媒體或新聞報(bào)道中的文本信息，預(yù)測交通流量、交通堵塞或事故的可能性；

事故報(bào)告和分析方面：理解交通事故報(bào)告，提供事故原因的初步分析；

交通規(guī)劃方面：分析公眾對于交通規(guī)劃提案的反饋和意見，提供決策者更全面的信息。

多模態(tài)

TransGPT 已經(jīng)具備面向 BIM 模型審核員、智能運(yùn)維、智能咨詢等場景的應(yīng)用落地能力，將大幅度促進(jìn)鐵路工程等數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化提升。

研發(fā)團(tuán)隊(duì)表示，交通大模型采用了基于 Transformer 架構(gòu)的文本大模型、多模態(tài)大模型與實(shí)時(shí)場景數(shù)據(jù)調(diào)用能力，整體上形成綜合交通大模型為基礎(chǔ)設(shè)施、輔以交通細(xì)分行業(yè)應(yīng)用的架構(gòu)。

支持實(shí)時(shí)類應(yīng)用，包括：駕車規(guī)劃、公共交通規(guī)劃、（逆）地理編碼查詢等落地場景應(yīng)用能力，能夠促進(jìn)鐵路交通等領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化提升。

7 月 14 日，佳都科技集團(tuán)、云從科技集團(tuán)、重慶交通開投集團(tuán)聯(lián)合發(fā)布知行城市交通行業(yè)大模型，并簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，三方將就深入開展城市交通技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用落地達(dá)成戰(zhàn)略合作。

知行交通行業(yè)大模型將深耕交通行業(yè)，大模型可以實(shí)現(xiàn)對軌道車站客流、軌道站點(diǎn)與公交銜接、道路的擁堵治理等等問題進(jìn)行人工智能深加工和科學(xué)管理，并加速大模型在產(chǎn)業(yè)價(jià)值的大規(guī)模應(yīng)用。

此外，在智能大交通方面，大模型垂直應(yīng)用場景有四個(gè)階段：把人類掌握的知識注入行業(yè)大模型里面；利用大模型能力成為人機(jī)協(xié)同生產(chǎn)力助手；結(jié)合行業(yè)知識與專家經(jīng)驗(yàn)形成交通大模型，提質(zhì)增效；將交通系統(tǒng)生產(chǎn)與管理變成若干個(gè)自動或由人監(jiān)督的自動化運(yùn)行系統(tǒng)。

重慶交通開投科技公司總經(jīng)理袁軼介紹，重慶交通開投集團(tuán)扎實(shí)推進(jìn)數(shù)字重慶建設(shè)，促進(jìn)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，攜手佳都科技集團(tuán)、云從科技集團(tuán)，通過以“知行交通大模型”為代表的 AI 人工智能與重慶交通運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合，賦能重慶軌交、公交、高鐵、交通樞紐的數(shù)字大交通建設(shè)和運(yùn)營，實(shí)現(xiàn)乘客服務(wù)、高效運(yùn)營、應(yīng)急聯(lián)動、智能運(yùn)維等創(chuàng)新應(yīng)用落地，為重慶交通行業(yè)提供智能化的解決方案和決策支持。

此次佳都科技、云從科技、重慶交通開投集團(tuán)合作，將為重慶智能軌道交通技術(shù)創(chuàng)新提供統(tǒng)一的數(shù)字化底座。各方將繼續(xù)開展基于智能交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)、智慧化運(yùn)營、運(yùn)維等方面的探索并產(chǎn)業(yè)化，加速在重慶軌道交通合作項(xiàng)目中落地推廣應(yīng)用，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化改革賦能軌道交通出行服務(wù)迭代升級。

8）曠視科技智駕產(chǎn)品

從 2021 年初大力研發(fā)智駕方案到宣布推出量產(chǎn)方案，曠視用時(shí)不到三年。

2023年6月中旬，在加拿大舉力的 AI 頂會 CVPR2023 上，曠視科技獲得自動駕駛國際挑戰(zhàn) OpenLane 拓?fù)潢P(guān)系賽道第名。CVPR2023 自動駕駛國際挑戰(zhàn)賽分為四個(gè)賽道，包括、OnlineHDMapConstruction（在線高精地圖構(gòu)建）賽道等。

“OpenLane 拓?fù)潢P(guān)系挑戰(zhàn)賽，本質(zhì)上是一個(gè)通過實(shí)時(shí)感知來生成地圖的比賽。目前大家對道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（如車道線、車速標(biāo)識等）的感知，主要是靠高精地圖來提供，而要去高精地圖的話，那就只能把這些東西感知之后，再構(gòu)建自己的道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。”曠視科技智駕業(yè)務(wù)總裁劉偉對雷峰網(wǎng)解釋說，“這個(gè)比賽的現(xiàn)實(shí)意義在于，可以讓曠視在‘去高精地圖’這條路上越走越扎實(shí)，最終在城區(qū)也能實(shí)現(xiàn)‘去高精地圖’。 ”憑借在這一賽事上的出色表現(xiàn)，一向“神秘”的曠視自動駕駛業(yè)務(wù)逐漸浮出水面。

簡單來說，曠視的產(chǎn)品分為三個(gè)配置：標(biāo)準(zhǔn)版、專業(yè)版、旗艦版，分別對應(yīng) 10-15 萬元車型、15-30 萬元車型和 30 萬元車型。其中標(biāo)準(zhǔn)版方案具備高速 NOP 功能，專業(yè)版方案具有城市 NOP 功能，最高配置的旗艦版方案則具備增強(qiáng)的城市 NOP 功能以及更強(qiáng)的安全冗余。

當(dāng)下曠視智駕業(yè)務(wù)的發(fā)力點(diǎn)則主要在標(biāo)準(zhǔn)版和專業(yè)版方案。“我們瞄準(zhǔn)的是量產(chǎn)市場，曠視希望做到在中低價(jià)位車型中達(dá)到一年幾百萬輛的銷量，這兩個(gè)版本的方案都是不帶激光雷達(dá)的，成本相對較低，可以服務(wù)于 10 萬 -30 萬元的車型。”劉偉表示。

8、總結(jié)

目前，中美在 AI 大模型方向領(lǐng)先世界各國，然而二者的競爭也已經(jīng)明牌，中美兩國在 AI 大模型各方面的表現(xiàn)各有勝負(fù)，其中以谷歌為代表的科技巨頭長期投身于基礎(chǔ)理論的研究，使得美國引領(lǐng)者人工智能的發(fā)展潮流，依托濃厚的工程師文化，美國在基礎(chǔ)大模型上保持領(lǐng)先優(yōu)勢。在一級市場上，美國對大模型的投資也比較積極，其中以英偉達(dá)、微軟、Salesforce 等為代表的科技巨頭成為美國 AI 領(lǐng)域最重要的“獨(dú)角獸獵手”，在一級市場的大手筆投入，為美國人工智能的發(fā)展積蓄了力量。

此外，美國各個(gè)行業(yè)整體的信息化水平較高，積累了豐富的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這為美國做大模型落地打下了基礎(chǔ)。

因此，本報(bào)告認(rèn)為，美國在 AI 大模型發(fā)展的基礎(chǔ)理論與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)方面，有著獨(dú)特的優(yōu)勢，這也為 AI 大模型的使用打下了基礎(chǔ)，尤其是在醫(yī)療研發(fā)等方向其會繼續(xù)保持著先發(fā)優(yōu)勢。

相比美國，國內(nèi)一直扮演著追隨者的角色，在基礎(chǔ)模型方面，中美之間的差距并不大，“重應(yīng)用輕基礎(chǔ)”的研發(fā)理念，以及國內(nèi)龐大的下游需求，讓國內(nèi)機(jī)構(gòu)更加專注于落地應(yīng)用的研究，可以說，在 AI 大模型的應(yīng)用上，國內(nèi)是更勝一籌的。

一方面是，國內(nèi)一級市場更多是關(guān)于大模型應(yīng)用的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，另一方面，各行業(yè)較成熟的企業(yè)，例如教育行業(yè)的好未來，辦公軟件行業(yè)的金山辦公，醫(yī)療行業(yè)的醫(yī)云科技等等，均依托在各自行業(yè)的深耕，或外接基礎(chǔ)模型，或利用開源模型自研模型來使所從事的行業(yè)用上 AI 大模型。

不過，也應(yīng)該注意到，國內(nèi)不少行業(yè)尚未完成信息化，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的匱乏使得 AI 大模型在某些行業(yè)寸步難行，此外，算力制約成為中美 AI 競爭的一把利刃，努力沖破算力制約是 AI 發(fā)展路上的頭等大事。

中美 AI 競爭的過程中，優(yōu)劣明顯，但相比美國在應(yīng)用上所處的下風(fēng)，我國在算力及數(shù)據(jù)等 AI 發(fā)展基礎(chǔ)要素上的短板更值得注意。

來源：鈦媒體