考拉悠然CEO沈复民：大模型要将前沿技术与行业需求紧密结合｜AI领先者心声2024

《科创板日报》1月15日讯（记者 黄心怡）ChatGPT的横空出世，带来2023年全球大模型热潮。

在2024年新年之际，财联社、《科创板日报》记者联合上海市人工智能行业协会，邀请人工智能领军者与行业精英推出“2024·AI领先者心声”系列报道，回顾过去的一年，展望新的一年AI大模型发展的机遇与挑战。

考拉悠然CEO沈复民向《科创板日报》记者表示：

我们对大模型的发展充满期待，特别是在多模态大模型技术领域和对行业模型的深入工程化实践。大模型的目标不仅是技术创新，而是将这些前沿技术与实际行业需求紧密结合，实现高效、精准的行业解决方案，通过深入理解行业特性和挑战，专业的行业大模型将在各行各业中发挥关键作用，推动整个AI领域的实质性进步和变革。

随着多模态大模型技术的不断突破，2024年将标志着AI大模型在实际行业应用中的革命性飞跃，开启智能技术与业务实践的新篇章。

沈复民“2024·AI领先者心声”全文如下：

我们对大模型的发展充满期待，特别是在多模态大模型技术领域和对行业模型的深入工程化实践。大模型的目标不仅是技术创新，而是将这些前沿技术与实际行业需求紧密结合，实现高效、精准的行业解决方案，通过深入理解行业特性和挑战，专业的行业大模型将在各行各业中发挥关键作用，推动整个AI领域的实质性进步和变革。

随着多模态大模型技术的不断突破，2024年将标志着AI大模型在实际行业应用中的革命性飞跃，开启智能技术与业务实践的新篇章。

目前，产业界有一个奇怪的现象，大模型越来越多，却鲜有较为成熟的客户应用落地。根据爱分析《中国市场大模型落地进展与趋势洞察》表示，目前大模型有生成场景和决策场景，相比之下，决策场景预期业务价值更高。

在生成场景中，现有大模型（如通用的文生图、文生文大模型）可以覆盖到媒体、游戏等行业，成为效率工具。

在决策场景中，现有大模型（通用语言大模型）可以解决归纳、理解、推理等浅层需求，而对于企业/行业专属的业务知识的理解和决策，厂商还得通过其他技术方案结合大模型实现。也就是说，通用大模型普适性较高，简单场景能够很快在行业落地，而一旦涉及行业知识的理解，客户便较为谨慎。而在预期价值更高的决策场景中，客户对大模型的专业性要求更高。由于各行各业对于数字化转型的切入点和路径不同，以及较高的行业壁垒，通用大模型无法满足所有行业客户的需求。例如，机器视觉行业的客户更关注视觉理解的精度，智能物流行业的客户更关注流程效率和自动化程度，而半导体行业的客户则更关注工艺制程的先进性和稳定性等。

对此，结合行业真实需求生成的行业大模型，可以满足企业数字化和智能化转型中提出的具体需求。行业大模型是结合行业知识训练而成，针对行业特点，强化特定领域数据对模型进行调优和强化。因此行业大模型在特定行业场景下的表现会更为出色，具有更高的准确性和可靠性。

2023年11月中旬，考拉悠然正式发布了悠然大模型，提供了“多模态产业通用大模型+工具链+行业应用”的一体化解决方案。悠然大模型定位为产业通用大模型，基于通用产业模型可以快速生成行业模型，通过行业应用发挥出更大的价值。目前，面向行业应用的完整解决方案，考拉悠然陆续推出了悠然高空视频大模型、悠然烟草大模型、悠然半导体检测大模型和悠然城市治理大模型。

作为考拉悠然的CEO，我深切地感受到了大模型在过去一年中对整个行业的深远影响。2023年，以ChatGPT为代表的AI技术迅速发展，成为数字经济新时代的一个标志。这一年，我们见证了大模型如何从基础模型转向更具专业性和实用性的方向。在考拉悠然，积极拥抱这一变革，特别是在AI行业应用的研发上投入巨大。我们认识到，单一模态的大模型已不能满足复杂的行业需求，而多模态模型的出现，使我们能够更全面地理解和处理多种数据类型，从而为客户提供更精准、高效的服务。

回望2023年，我们的重点是如何将这些技术应用于实际业务中，特别是在智慧城市大脑、烟草AI管控和工业智能检测等领域。我们的目标是通过AI多模态大模型提高企业决策效率、推动企业数字化、智能化转型。

展望2024年，考拉悠然将围绕技术、行业和生态，坚持技术创新、行业应用和生态建设的战略布局，推动多模态AI技术的发展和应用，为客户提供人工智能整体解决方案，助力各行业实现数字化转型。

第一，加大研发投入，推动多模态AI技术的研究和应用。公司将继续优化和提升现有的技术平台，以保持在技术领先地位。

第二，深化行业应用，将多模态AI技术应用于更多的行业场景中。作为业界领先的多模态大模型行业解决方案提供商，考拉悠然在将继续深化在工业检测、安全生产和城市治理领域的应用，为高端屏显、泛半导体、烟草生产、轨道交通、生态环保、城市治理等行业提供人工智能整体解决方案。

第三，加强各方合作，共建人工智能产业生态。公司将与产业链上下游的合作伙伴，包括算力网络、数据存储、AI算法企业、ICT（信息通信技术）龙头、行业ISV（独立软件供应商）以及系统集成商，共同打造人工智能产业链，推动产业的健康发展。

我们将面临的挑战包括不断变化的技术环境、日益增长的数据安全问题以及日趋严格的监管要求。但我们坚信，通过不断创新和贴近行业需求的解决方案，我们能够克服这些挑战，推动AI技术在更广泛领域的应用，为我们的客户和社会创造更大的价值。