截至目前，江苏已有8款AI大模型通过国家网信办备案，南京备案数量占一半。这些来自南京的大模型立足企业所在垂直领域业务，与生产生活中的实际应用场景结合，不断推出更为精准的AI功能，赋能经济社会发展
本报记者芮天舒
根据文本内容，生成分辨率达1080P的高清视频；助力自动驾驶，提供更人性化、更智能的交互体验……自ChatGPT横空出世，我国人工智能大模型加快发展，各种各样的新应用层出不穷。
根据国家网信部门官网公示的信息，自去年8月31日我国首批通过备案的人工智能大模型名单出炉以来，短短一年间，全国已有188款大模型完成备案，其中来自江苏的大模型占据8席，南京、苏州各占一半。
大模型快速演进，产业落地“冲锋号”已然吹响。8月30日，2024江苏大模型行业应用对接会在南京玄武区举行。大会发布了大模型行业十大应用场景，科大讯飞、浪潮云等龙头企业落子南京，还有一批大模型企业与场景企业签约。那么，来自南京的大模型有何特点，它们又将如何收获“产业果实”，赋能千行百业？
南京大模型立足垂直领域
大模型是指拥有超大规模参数、复杂计算结构的机器学习模型。与仅能处理单一任务的传统人工智能技术相比，大模型能够为解决各类复杂问题提供底层支持，也被称为人工智能领域的“基座模型”。南京航空航天大学人工智能学院教授李丕绩介绍，大模型分为通用大模型和垂直领域大模型。通用大模型中，除了爆火的ChatGPT、GPT-4o，国外还有Anthropic公司的Claude大模型、Meta公司的LLaMA大模型等，国内则有百度的文心一言大模型、阿里的千问系列大模型等。而南京通过备案的大模型立足企业所在垂直领域业务，用业务数据打造垂域大模型，在各自业务场景中实现降本增效。
涌入10万人的卖货直播间里，买家提问常被“淹没”在海量评论中。怎样对屏幕中一闪而过的问题点对点精准回复，这是不少商家头疼的事。如今，在雨花台区企业江苏汇智智能数字科技有限公司自助研发的CarrotAI大模型加持下，只要提前录入商品数据，直播间的数万个问题都能得到“秒回”。除了智能回复买家问题，这一大模型还可帮助商家分析直播数据，为其提供智能决策。
该公司CEO孙志明介绍，CarrotAI大模型在自然语言处理、多模态交互和持续学习等方面表现卓越，在智能客服、智能营销、智能决策支持等领域展现出强大能力，可为企业提供全面的AI解决方案，有效推动各行各业的数字化转型和智能化升级。
目前，CarrotAI已成功通过大模型备案和文本生成算法备案，成为国内首批通过大模型双备案的企业之一。基于CarrotAI打造的智能体云服务平台，已累计合作数十个行业生态伙伴，赋能生态伙伴新质生产力。目前覆盖AI教育、AI法律、AI文旅、AI电商运营等多个行业，服务了数千个中小企业。
同为雨花台区企业的华为软件技术有限公司打造的智慧助手（小艺）大模型是华为全场景设备上的智慧助手。在HarmonyOS操作系统层面，利用最新的AI技术，为华为终端用户提供语音对话、图文识别、服务建议、设备智慧能力开放和设备互联管理的应用。基于大模型的全新技术，小艺拥有了更多功能、更自然流畅的对话交互，更高效便捷的生产力，更懂用户的主动服务，不断引领行业创新。
据了解，小艺由小艺对话、小艺视觉、小艺建议、小艺搜索、小艺输入法等智慧服务场景组成。例如，将原本需要花费大量时间阅读的长文档或长资讯发送给小艺，几秒钟内就能快速提取核心信息。若基于提取的摘要，用户还有不明白的地方或需要进一步了解信息时，小艺还能根据追加的多轮提问进一步反馈文章相关内容，帮助用户吃透读懂。除了在信息处理方面效率提升，小艺还提供了创意写作的辅助。用户在需要撰写年终总结或其他文案时，只需打开小艺输入法，点击AI图标，即可利用小艺AI帮写快速生成文案。
以精准AI功能激发技术价值
与生产生活中的实际应用场景结合，是发展大模型的必然落点。南京大模型企业在产品备案后不断丰富应用场景，推出更为精准的AI功能，进一步激发大模型技术价值。
在南京硅基智能科技有限公司的展厅里，一块块显示屏展示着数字人律师、数字人主播、数字人医生、数字人企业家……创始人司马华鹏介绍，公司研发的炎帝大模型基于深度学习的多层神经网络结构，是拥有超过百亿参数的多模态大模型，融合了数字人大模型、声音大模型、文本大模型、图像大模型等技术，可理解复杂文本，高效准确地生成视频，视频中包含数字人、声音、画面等内容元素，可广泛应用于知识电商、名医律师IP、企业家IP、达人经济等领域；同时，它还能为直播赋能，应用于跨境电商服务、本地生活服务、中小企业直播、乡村振兴等领域。
“迄今为止，我们已为50多万人创造数字人‘分身’。”司马华鹏介绍，去年硅基智能与旭航网络联合推出了中国首位数智人CEO、本地生活及酒旅数智人。这位由旭航网络董事长肖天航先生作为原型的数智人CEO，是第一个装配了炎帝大模型的数字人，具有生产短视频、做直播的能力。
与成功备案的华为、硅基智能等龙头企业相比，2023年2月诞生于玄武区的南京有零科技有限公司是一匹不折不扣的“黑马”。
有零科技的初创团队几乎是清一色的“90后”，这支“青年近卫军”迎着“风口”，以“Z世代”的泛娱乐体验为基点，深耕大语言模型细分领域，引入数据飞轮技术采集真实语料，经过多轮纠错迭代后，成功研发了“启真大模型”，并上线了人工智能聊天智能体——我在AI。
从智能聊天到在线助手，从互动小说到真实桌游，“我在AI”以全新的人工智能技术为驱动，通过启真大模型塑造更加有趣、有灵魂的数字角色，并依托声音和文字的交互，快速建立起用户与智能体角色的情感链接，从而提供更具个性化交互和沉浸感的情绪价值。把“第三人称”变为“第一人称”，这种全新的体验，让“我在AI”在短短一年时间内吸引了千万级别的活跃用户。而另一个数据更加值得关注：人均单日使用时长达到了63分钟，接近并超越了不少主流的短视频、长视频、游戏、社交等应用，跻身同类APP前十。
培育产业沃土助力企业发展
在南京大模型企业用产品攻城略地的同时，南京也积极培育产业沃土，助力更多大模型企业茁壮成长。
今年5月，南京市印发《南京市进一步促进人工智能创新发展行动计划（2024~2026年）》。该《行动计划》在总体目标方面提出，到2026年，力争引培国内外先进水平的基础大模型1个，打造行业大模型20个以上，可统筹智能算力超6000PFLOPS（FP16），每年打造30个标杆应用场景，实现人工智能核心产业规模600亿元，打造具有全国影响力的人工智能产业发展高地。
南京市玄武区也在今年出台全省首个促进大模型产业发展的专项政策，聚焦服务平台搭建、备案资金奖补、语料数据分析、算力资源调度、高端人才引育等维度，拿出6000万元“真金白银”给予企业针对性的支持。玄武还将联合科研院所和专业机构组建联合实验室，支持和鼓励算力调度中心、边缘计算中心、数据交易所、大模型工具链等服务平台建设，搭建示范性强、显示度高、带动面广的典型应用场景，为数字经济企业提供高质量中文语料数据库、数据治理和数据分析工具。
此外，为了架起大模型企业与落地应用的桥梁，玄武区打造了大模型工厂。据介绍，玄武大模型工厂能够为行业模型提供更加丰富的训练数据、更加便宜的算力资源、更加多元的应用场景，为行业企业提供更直接而便捷的大模型解决方案，以分工协作的理念积极打通大模型落地面临的难点堵点问题。针对部分企业需求，玄武大模型工厂正在尝试和新疆哈密进行对接，运用当地风能等清洁能源，算力服务价格比市价便宜20%以上。
高质量数据供给和安全流通，是大模型进入垂直产业应用的重要挑战。今年以来，多家大模型公司因侵权问题被卷入诉讼等争议引发全球关注。市场共识在于，行业大模型要获得解决专业问题的能力，首先要经过数量充足、质量高的专业数据训练。然而，专业数据往往分散在不同的机构、企业中，并且由于价值大、保密要求高，难以流动。此外，在企业、大模型厂商和用户之间存在信任壁垒，企业担心数据外泄，大模型厂商担心模型资产安全，用户担心个人隐私。
针对共性问题主动破题，玄武着手推进江苏国际数据港建设，打造江苏唯一的数据合规跨境服务平台，并将打造江苏（南京）数据交易所作为下一步工作的重点，散落在各行各业的场景数据，未来有望在这里实现“明码标价”式规范交易。
如何在更多的应用场景发挥“用武之地”
未来，南京大模型在内的众多国产大模型如何更上一层楼，在更多的应用场景发挥“用武之地”？
专家认为，首先要拓宽其应用场景。目前，大模型在金融、医疗、教育等多个领域都有巨大的应用潜力。需要注意的是，大模型的应用往往涉及多个领域的知识和技术，需要各领域的专家开展深度合作，共同推动大模型技术的发展和应用；还要注重实际应用效果，不断优化模型算法，提高模型的准确性和效率，确保大模型在实际应用中能够发挥实效，解决实际问题；同时，还要关注用户需求，深入了解用户痛点，确保应用能够满足用户的实际问题，提升用户体验。
其次要加强大模型技术与产业的深度融合。这其中，产学研合作是推动大模型产业化的关键环节。推动大模型产业化是一个系统工程，企业、高校和研究机构应该加强合作，提高产品的创新性和实用性，共同研发具有市场竞争力的大模型产品，加快技术成果的转化速度；还应该强化与国际先进企业和研究机构的合作，提高我国大模型产业的国际竞争力。此外，需及时出台针对大模型产业化的相关扶持政策，包括税收优惠、资金补贴、项目支持等，以鼓励更多企业和研究机构投入到大模型技术的研发和应用中来；还应关注大模型技术的标准化和知识产权保护，为产业的健康发展提供法律保障。
最后，在推动大模型走向产业化之际，还要重视大模型技术的合规性和安全性。随着技术的广泛应用，数据隐私和安全问题也日益凸显。可以探索成立大模型合规指导服务中心，帮助企业打通市场化进程中的合规认证环节。这不仅有助于保障技术的合法合规应用，也能提高公众对技术的信任度。
大模型的发展还面临着诸多挑战。例如，模型的复杂度和计算资源的消耗问题、数据的获取和质量问题、技术的可解释性和可靠性问题等。解决这些问题，让大模型走出象牙塔、走向广阔的市场空间，需要政府、企业、学术界等各方面的共同努力和协作。只有这样，大模型技术才能真正发挥出其巨大的潜力，为社会和经济的发展注入新的活力和动力。