全國(guó)两会期间，我们持续关注来自民(mín)营经济领域的代表委员们贡献的“金点子”、发出的“好声音”。

让我们来听听全國(guó)人大代表、上海市总商(shāng)会副会長(cháng)、东方财富信息股份有(yǒu)限公司董事長(cháng)其实对“促进人工智能(néng)大模型技术发展”的见解吧。

以大模型為(wèi)代表的人工智能(néng)技术已成為(wèi)國(guó)家科(kē)技实力竞争的焦点，而垂直大模型较通用(yòng)大模型而言，具有(yǒu)更强的领域专业性和需求针对性，训练和部署成本更低，是大模型发展的重要方向。

其实代表在调研中发现，目前，我國(guó)垂直大模型在开发和应用(yòng)过程中仍面临挑战，建议加快推动高质量垂类语料数据的开放共享，进一步完善垂直大模型的评测标准體(tǐ)系，积极打造垂直大模型的创新(xīn)应用(yòng)场景。

据不完全统计，截至去年11月，我國(guó)國(guó)产大模型中垂直大模型占比已高达76.3%，涵盖医疗、金融、政務(wù)等多(duō)个领域。

当前，全球大模型产业正普遍面临训练数据的瓶颈，其中中文(wén)数据尤為(wèi)匮乏。在全球通用(yòng)的50亿大模型数据训练集中，中文(wén)语料仅占1.3%。垂直领域公共数据的来源较少、私有(yǒu)数据开放程度偏低、对数据处理(lǐ)的专业要求较高等因素，使我國(guó)专业垂类数据稀缺的问题日益凸显。

此外，國(guó)内大模型评测标准體(tǐ)系建设目前仍处在初级阶段，针对具體(tǐ)行业或应用(yòng)场景的大模型能(néng)力评估方法和基准尚不丰富。产业对于数据合规、专业能(néng)力、隐私安全等方面的顾虑，是影响大模型实际应用(yòng)的难题之一。目前，國(guó)内大模型的应用(yòng)更多(duō)是在原有(yǒu)传统人工智能(néng)应用(yòng)场景的基础上，重新(xīn)搭载大模型，暂时相对缺乏原生性、高价值、颠覆式的大模型创新(xīn)应用(yòng)场景，大模型的经济效益和商(shāng)业价值还有(yǒu)待挖掘。

其实建议，首先可(kě)进一步引导来自不同领域的主體(tǐ)，组建地方级、國(guó)家级的大模型数据联盟，联合打造开放的垂类语料产品。同时，可(kě)考虑建立國(guó)家大模型数据资源服務(wù)平台，与公共部门、产业机构、数据联盟等开展数据合作，向满足条件的大模型研究人员和开发者提供数据支持。

他(tā)还建议，进一步鼓励各类主體(tǐ)积极参与垂直大模型评测體(tǐ)系的构建和测试，丰富评测指标、方法及工具，在金融、医疗、汽車(chē)、政務(wù)等典型应用(yòng)领域，建立相对权威的垂直大模型专业能(néng)力和安全性评测标准，指导模型开发主體(tǐ)有(yǒu)针对性地提升模型质量，完善垂直大模型的评测标准體(tǐ)系。

2023年8月，工信部在组织开展未来产业创新(xīn)任務(wù)揭榜挂帅工作中，已针对通用(yòng)人工智能(néng)方向开放了工业制造、民(mín)生服務(wù)等四大领域典型应用(yòng)的项目申报。北京、上海、深圳等部分(fēn)地區(qū)也陆续开展了大模型应用(yòng)场景需求及解决方案的征集工作。

其实建议，由工信部牵头，进一步面向垂直大模型在细分(fēn)场景中的创新(xīn)应用(yòng)，培育一批全國(guó)性典型案例。同时，鼓励更多(duō)地方政府、央國(guó)企以及领军企业，通过揭榜挂帅、案例征集、供需对接平台等形式，开放场景机会、拓展合作渠道，并对优秀案例和立项项目给予一定补贴支持，集中力量打造更多(duō)高价值的创新(xīn)应用(yòng)场景。

“上海可(kě)考虑进一步强化要素供给与服務(wù)保障，从而进一步优化大模型产业发展生态，厚植大模型创新(xīn)发展沃土。”其实表示，算力支持层面，上海已经相继推出算力资源统一调度、发放“算力补贴券”等政策举措，着力推动降低企业的算力获取成本。“建议未来可(kě)考虑进一步加强相关政策的落地监督与效用(yòng)评估，确保政策能(néng)够有(yǒu)效惠及具有(yǒu)核心竞争力的创新(xīn)创业企业。”