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火了這么久的大模型,到底能為模組產業帶來什么?

發布日期:2024-03-18  中國POS機網  來源:美格智能
核心提示全球新一輪產業技術變革加速來臨,大模型作為人工智能發展的核心引擎,正引發一場全新的工業革命,可能徹底改變人類社會的生產和生活方式。

 全球新一輪產業技術變革加速來臨,大模型作為人工智能發展的核心引擎,正引發一場全新的工業革命,可能徹底改變人類社會的生產和生活方式。

▌大模型:從橫空出世到百花齊放
回顧上一年度,ChatGPT橫空出世,在全球范圍內掀起AIGC的發展熱潮。2024年,OpenAI繼續推出最新研究成果視頻生成大模型Sora,代表著大模型從靜態圖像生成到動態視頻創作的飛躍。近期,Anthropic發布了最新的Claude 3系列模型,官方宣稱在多模態和語言能力等各項指標上,都超過了競爭對手。
目光轉向國內,據不完全統計,國內公開發布的大模型產品數量已超過200種。目前已形成互聯網巨頭通用模型領跑、AI廠商、創業公司及科研院所百花齊放的格局。一系列AIGC技術的相繼問世和持續更新迭代,讓大模型的全球產業生態日趨完善。
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大模型技術的升級,也加速了端側智能的發展。AI任務從云端轉移到終端,在實時性、離線環境應用、效率和功耗、隱私和安全等方面更具優勢,已經成為智能化發展的必經之路。
谷歌大模型全家桶中Gemini中,專門配置了在端側高效運行的Gemini Nano,官方宣稱是最高效的設備任務模型。剛剛過去的MWC,高通展示了全球首個在安卓手機上運行超過70億參數的多模態語言模型和全球首個在PC上運行的大型多模態語言模型。近一年時間,全球大廠從硬件、模型、算法等不同領域持續發力,大模型在端側落地的技術路徑越發清晰。
▌人工智能時代來臨,模組產業發生哪些變化
大模型進入應用的新階段,擁有龐大用戶規模的手機廠商率先擁抱產業趨勢。國內頭部智能手機廠商相繼發布了自研大模型,也紛紛宣稱:AI手機將是繼功能機、智能機之后,手機產業的再一次重大變革。
根據Gartner預測,到2024年底內置生成式人工智能(GenAI)的智能手機和內置人工智能的個人電腦(AI PC)的全球出貨量預計將從2023年的2900萬臺增加到2.95億臺,消費電子產業將全面進入AI時代。
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AI大模型引發的技術變革,也深刻影響著物聯網領域,模組產業生態也在悄然發生變化。傳統的無線通信模組,主要功能集中于通信,解決移動網絡接入的問題。智能模組在其基礎上增加了操作系統,在聯網的基礎上,提供開放、安全的軟件環境,增加對幕、攝像頭的支持,快速實現智能化。
如今,大模型驅動全球算力需求暴增,一系列AIGC應用場景不斷落地,傳統物聯網場景對于算力的需求也在逐步強化,適配更多AI應用場景的高算力模組成為新的發展方向。
作為全球領先的無線通信模組及解決方案提供商,美格智能在行業內最早推出高算力AI模組產品,通過整合CPU\GPU\NPU的異構算力和端側AI處理技術,高算力AI模組將成為在各類型終端設備的端側執行生成式AI任務的通用器件,以嵌入式的智能計算能力支撐大模型的落地應用,在邊緣計算、工業視覺、消費類IoT、機器人等領域都有良好的發展潛力。
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▌產業力量協同,AIGC終將滲透千行百業
去年,高通公司推出的第三代驍龍8和面向PC的驍龍X Elite,開啟了終端側AI的規模化商用。今年MWC,高通進一步為開發者提供可支持廣泛AI終端品類的工具和軟件。高通AI Hub帶來超過75個預優化AI模型的全新模型庫,支持在搭載驍龍和高通平臺的終端上進行無縫部署,開發者可以輕松在不同形態的終端上實現出色的端側AI服務。當AI應用的開發門檻降低,軟硬件生態極大完善后,應用端的百花齊放將只是時間問題。
在AIGC時代浪潮下,美格智能也與芯片廠商及眾多下游客戶協同,不斷開展AIGC應用的研發和推廣,通過大模型與千行百業的深度融合,為傳統IoT、車載、機器人等行業創造新的價值。
美格智能已經在高算力AI模組上成功運行了文生圖大模型Stable Diffusion,以及LLaMA-2、通義千問Qwen、百川大模型、RedPajama、ChatGLM2、Vicuna多個參數達70億的語言大模型。
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面向前景廣闊的機器人產業,美格智能推出了多感知融合VSLAM解決方案,該方案突破了機器人系統軟硬件之間的協同瓶頸,全面提升設備的AI性能和執行效率,讓機器人快速完成實時建圖、定位、智能避障等任務,滿足商業、工業等不同場景的應用需求。
相關成果和產品,驗證了算力模組承載大模型在端側部署和應用的可行性,在產業力量的協同推動下,AIGC將為千行百業帶來質變。
2024年政府工作報告中,“人工智能+”作為新的發展戰略被正式提出,這意味著人工智能技術在各行業的應用將開啟新篇章。美格智能也將繼續發揮自身技術和產品優勢,促進端側AI與千行百業加速融合,推動AIGC為行業上下游,創造新的應有價值。
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