大模型驱动下的产业应用生态:内涵、演进与挑战
Industrial Application Ecology Driven by Large Models: Connotation, Evolution and Challenges
DOI: 10.12677/sd.2024.143081, PDF,    科研立项经费支持
作者: 常永波, 姚亦非, 陈俊琰*:中国信息通信研究院华东分院,上海
关键词: 大模型产业应用生态体系创新生态安全可信Large-Scale Model Industrial Applications Ecosystem Innovation Ecology Safe and Trustworthy
摘要: 随着深度学习技术的快速发展,大模型已成为人工智能领域的研究热点和产业应用的核心驱动力。本文旨在全面解析大模型在产业应用中的生态体系,从其定义、发展历程、技术原理、产业环节、政策环境、企业动态、创新生态、风险挑战到未来趋势进行深入的学术探讨。通过本文的研究,我们希望能够为相关决策者、研究者和企业提供全面、深入地了解和参考,推动大模型技术和产业的健康、可持续发展。
Abstract: With the rapid development of deep learning technology, large-scale models have become a research hotspot in the field of artificial intelligence and a core driving force for industrial applications. The purpose of this paper is to comprehensively analyze the ecosystem of large-scale models in industrial applications, and conduct in-depth academic discussions from its definition, development history, technical principles, industry chain structure, policy environment, enterprise dynamics, innovation ecology, risk challenges to future trends. Through the research in this paper, we hope to provide a comprehensive and in-depth understanding and reference for relevant policymakers, researchers and enterprises, and to promote the healthy and sustainable development of big model technology and industry.
文章引用:常永波, 姚亦非, 陈俊琰. 大模型驱动下的产业应用生态:内涵、演进与挑战[J]. 可持续发展, 2024, 14(3): 710-718. https://doi.org/10.12677/sd.2024.143081

参考文献

[1] 郭华源, 刘盼, 卢若谷, 杨菲菲, 徐洪丽, 庄严, 黄高, 宋士吉, 何昆仑. 人工智能大模型医学应用研究[J]. 中国科学: 生命科学, 2024, 54(3): 482-506.
[2] 王卫. 欧盟《人工智能法案》实行风险分级监管[N]. 法治日报, 2023-12-18(005).
[3] 罗军舟, 金嘉晖, 宋爱波, 等. 云计算: 体系架构与关键技术[J]. 通信学报, 2011, 32(7): 3-21.
[4] 马祥跃, 杜晓婷, 采青, 郑阳, 胡崝, 郑征. 深度学习框架测试研究综述[J]. 软件学报, 2024: 1-33. [Google Scholar] [CrossRef
[5] 郑志峰. 人工智能时代的隐私保护[J]. 法律科学(西北政法大学学报), 2019, 37(2): 51-60. [Google Scholar] [CrossRef
[6] 刘艳红. 人工智能的可解释性与AI的法律责任问题研究[J]. 法制与社会发展, 2022, 28(1): 78-91.
[7] 刘文炎, 沈楚云, 王祥丰, 等. 可信机器学习的公平性综述[J]. 软件学报, 2021, 32(5): 1404-1426. [Google Scholar] [CrossRef
[8] 刘学博, 户保田, 陈科海, 等. 大模型关键技术与未来发展方向——从ChatGPT谈起[J]. 中国科学基金, 2023, 37(5): 758-766. [Google Scholar] [CrossRef
[9] 钟新龙, 渠延增, 王聪聪, 等. 具身智能产业发展动向及创新能力研究[J]. 软件和集成电路, 2023(11): 62-73. [Google Scholar] [CrossRef