火了这么久的大模型,到底能为模组产业带来什么?

2024-03-16 03:36

本文主要是介绍火了这么久的大模型,到底能为模组产业带来什么?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

全球新一轮产业技术变革加速来临,大模型作为人工智能发展的核心引擎,正引发一场全新的工业革命,可能彻底改变人类社会的生产和生活方式。

▌大模型:从横空出世到百花齐放

回顾上一年度,ChatGPT横空出世,在全球范围内掀起AIGC的发展热潮。2024年,OpenAI继续推出最新研究成果视频生成大模型Sora,代表着大模型从静态图像生成到动态视频创作的飞跃。近期,Anthropic发布了最新的Claude 3系列模型,官方宣称在多模态和语言能力等各项指标上,都超过了竞争对手。

目光转向国内,据不完全统计,国内公开发布的大模型产品数量已超过200种。目前已形成互联网巨头通用模型领跑、AI厂商、创业公司及科研院所百花齐放的格局。一系列AIGC技术的相继问世和持续更新迭代,让大模型的全球产业生态日趋完善。

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大模型技术的升级,也加速了端侧智能的发展。AI任务从云端转移到终端,在实时性、离线环境应用、效率和功耗、隐私和安全等方面更具优势,已经成为智能化发展的必经之路。

谷歌大模型全家桶中Gemini中,专门配置了在端侧高效运行的Gemini Nano,官方宣称是最高效的设备任务模型。刚刚过去的MWC,高通展示了全球首个在安卓手机上运行超过70亿参数的多模态语言模型和全球首个在PC上运行的大型多模态语言模型。近一年时间,全球大厂从硬件、模型、算法等不同领域持续发力,大模型在端侧落地的技术路径越发清晰。

▌人工智能时代来临,模组产业发生哪些变化

大模型进入应用的新阶段,拥有庞大用户规模的手机厂商率先拥抱产业趋势。国内头部智能手机厂商相继发布了自研大模型,也纷纷宣称:AI手机将是继功能机、智能机之后,手机产业的再一次重大变革。

根据Gartner预测,到2024年底内置生成式人工智能(GenAI)的智能手机和内置人工智能的个人电脑(AI PC)的全球出货量预计将从2023年的2900万台增加到2.95亿台,消费电子产业将全面进入AI时代。

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AI大模型引发的技术变革,也深刻影响着物联网领域,模组产业生态也在悄然发生变化。传统的无线通信模组,主要功能集中于通信,解决移动网络接入的问题。智能模组在其基础上增加了操作系统,在联网的基础上,提供开放、安全的软件环境,增加对屏幕、摄像头的支持,快速实现智能化。

如今,大模型驱动全球算力需求暴增,一系列AIGC应用场景不断落地,传统物联网场景对于算力的需求也在逐步强化,适配更多AI应用场景的高算力模组成为新的发展方向。

作为全球领先的无线通信模组及解决方案提供商,美格智能在行业内最早推出高算力AI模组产品,通过整合CPU\GPU\NPU的异构算力和端侧AI处理技术,高算力AI模组将成为在各类型终端设备的端侧执行生成式AI任务的通用器件,以嵌入式的智能计算能力支撑大模型的落地应用,在边缘计算、工业视觉、消费类IoT、机器人等领域都有良好的发展潜力。

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▌产业力量协同,AIGC终将渗透千行百业

去年,高通公司推出的第三代骁龙8和面向PC的骁龙X Elite,开启了终端侧AI的规模化商用。今年MWC,高通进一步为开发者提供可支持广泛AI终端品类的工具和软件。高通AI Hub带来超过75个预优化AI模型的全新模型库,支持在搭载骁龙和高通平台的终端上进行无缝部署,开发者可以轻松在不同形态的终端上实现出色的端侧AI服务。当AI应用的开发门槛降低,软硬件生态极大完善后,应用端的百花齐放将只是时间问题。

在AIGC时代浪潮下,美格智能也与芯片厂商及众多下游客户协同,不断开展AIGC应用的研发和推广,通过大模型与千行百业的深度融合,为传统IoT、车载、机器人等行业创造新的价值。

美格智能已经在高算力AI模组上成功运行了文生图大模型Stable Diffusion,以及LLaMA-2、通义千问Qwen、百川大模型、RedPajama、ChatGLM2、Vicuna多个参数达70亿的语言大模型。

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面向前景广阔的机器人产业,美格智能推出了多感知融合VSLAM解决方案,该方案突破了机器人系统软硬件之间的协同瓶颈,全面提升设备的AI性能和执行效率,让机器人快速完成实时建图、定位、智能避障等任务,满足商业、工业等不同场景的应用需求。

相关成果和产品,验证了算力模组承载大模型在端侧部署和应用的可行性,在产业力量的协同推动下,AIGC将为千行百业带来质变。

2024年政府工作报告中,“人工智能+”作为新的发展战略被正式提出,这意味着人工智能技术在各行业的应用将开启新篇章。美格智能也将继续发挥自身技术和产品优势,促进端侧AI与千行百业加速融合,推动AIGC为行业上下游,创造新的应有价值。

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