杜兰：通用大模型将成为数实融合的加速器

7月26日，CFS第十二届财经峰会暨2023可持续商业大会在北京召开。今年的财经峰会主题为“激活高质量发展澎湃活力”，研判全球新挑战与新变局下的中国经济，共享发展新机遇，助力中国经济长期高质量发展。

珠江投资管理集团执行董事、合创汽车科技有限公司联席总裁、广东省人工智能产业协会会长杜兰博士获得CFS第十二届财经峰会2023（行业）影响力人物奖项，合创汽车斩获2023科技创新引领奖。

在“数实融合”主题分享环节，杜兰发表了演讲。她认为，随着人工智能从1.0时代走向2.0时代，通用大模型将成为数实融合的加速器。

通用大模型成为数实融合的加速器

ChatGPT的出现，第一次让人们看到了通用人工智能的星星之火，看到了认知智能的重大突破，看到了通用人工智能的星星之火，也开启了人工智能的第四波技术浪潮。

应该如何理解通用大模型的出现及其带来的变化？杜兰认为，通用大模型绝不仅仅是写诗画画、白领的办公助手，而是会成为数实融合的加速器。

“在AI1.0时代，1个模型只能解决1个任务，开发周期很长，数据标注等成本投入很高。而在AI 2.0时代，有了通用大模型之后，1个模型可以解决多个任务，我们只需要在通用模型基础上进行微调，数据标注成本、模型训练成本都会大大降低，所以大模型的出现将会大大加快人工智能赋能千行百业，推动数实融合的速度。”

中国大模型的赢家要具备四个条件

如今，中国的大模型领域已经掀起了百模大战，那么什么样的人工智能大模型能够最终获胜呢？杜兰认为应该具备四个条件。

其一是高成本的算力门槛。杜兰表示：“实验证明，针对相对复杂任务的‘智慧涌现’至少需要100亿参数的模型，算力成本高。对中国企业来说，不只是成本问题，还有芯片被卡脖子的问题，所以在国产替代方面着手越早、比例越高的企业越有优势。”

其二是优数据+强算法。如果只看大模型的参数规模，国内不少都企业超过了GPT，但却未能实现GPT效果，其中一个重要原因是数字质量不够，一是中文互联网世界的数据质量本身就不如英文互联网，二是数据清洗、压缩的技术本身也很重要。“对于数据，我们的观念要从Big Data转向Good Data。”杜兰表示:“希望国家在数据方面，构建国家数据资源平台，搭建数据共享机制。”

其三，具备前期业务积累和场景落地能力。大模型应该具备通用与专用并行的能力，能够在通用大模型的基础上，开发服务于不同行业的专业大模型。

其四，还应该具有打造开放生态平台的能力，把大模型的能力以API、插件、定制模型等方式，开放给各行各业的创新者，共建大模型生态。

数字化的本质是重塑商业模式

数实融合不只是技术的融合，还是思想的融合。在数字化应用过程中，企业也需要抓住数字化的本质。杜兰表示：“在今天，数字化的本质是重塑商业模式。企业在做好顶层设计的同时，也要善于找到切入点，针对经营中的痛点实现突破，小步快跑，逐步推进到全面数字化。”

在万物互联时代，随着各个产品走向软硬件一体，产品也将成为企业与用户沟通的载体和服务的终端，今后基于终端提供的增值服务，可能会成为企业营收的重要组成部分，这意味着制造业也会变成服务商、运营商。例如在汽车领域，智能汽车未来有可能主要靠软件服务赚钱，而不是靠卖硬件的钱。

杜兰认为，中国新能源汽车能够弯道超车，其中一个很重要的原因就是重视软件定义硬件，数字化走到了前面。作为汽车产业数实融合的代表性企业，合创汽车积极构建数字化产业链，通过技术创新实现人—车—场景的无缝链接，为用户的绿色低碳出行生活创造更大价值。

“数实融合不只是掌握人工智能等技术，更需要我们站在人的立场上，让技术服务于国计民生、服务于真实世界”，杜兰说。