智能革命AI大模型与其他技术的协同奇迹
智能革命：AI大模型与其他技术的协同奇迹
人工智能是引领这一轮科技和产业变革的战略性技术，具有“头雁”效应，溢出带动性很强。通用人工智能大模型（以下简称“大模型”）作为人工智能从专用化迈向通用化的发展新阶段，是集智能感知、智能分析、智能决策、智能执行等功能于一体的泛在智能技术，通过数据、算力、算法三要素深度融合，实现生产要素优化配置。
从生产结构来看，人工智能技术已成为现代工业生产的核心组成部分，能够大幅提高生产效率、优化资源配置、降低生产成本，为新型工业化发展提供强大的技术支持和动力。通用人工 intelligence 与制造业深度融合，可以进一步加速工业体系向高端化、高质量、高智慧迈进。
一、大模型及其工业应用发展总体情况
一方面，大模型的大规模参数和复杂结构使其在自然语言处理领域取得了重要突破，并逐渐扩展至图像识别、语音识别等多个领域。大型企业如OpenAI发布ChatGPT（2022）、GPT-4（2023），微软将相关能力整合入Windows 11系统及Office365；谷歌推出了Gemini（2023），Meta发布LLaMA（2023）。国内各科技企业亦积极跟进，如百度发布文心一言、大疆推出的DALL-E视觉大模型等。
另一方面，大模型正在转向B端尤其是工业领域应用。大模型以基础大模型为底座，加上特定的行业数据和专家经验形成垂直应用模式。这种模式相对基础有更少参数，更专业，有更快落地速度，可为不同行业提供解决方案。
二、大模式七种潜在应用
原理研发辅助
靶点发现：通过分析大量药物分子数据，从中找出最优药物候选。
药物设计评估与优化：筛选最有前景方案并根据预测药效毒性进行调整。
辅助临床实验设计：预测安全有效性并缩减试验数量。
前瞻设计辅助
数学建模生成代码编写建议。
多样设计方案生成快速优化调整布局规划。
高效仿真测试环境生成：
多元仿真场景生成，以汽车碰撞模拟为例，可以理解不同参数对碰撞响应影响并预测新的场景。
参数优化快速预测车辆性能提升周期减少可能涉及材料选择构造调整创新建议提出。
精细检测：
视觉检测异常信息，如产品缺陷违规操作零部件装配误差等多种场景快速高效检查减少成本时间提高准确率。