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全球首个!“中华药都”联手华为打造中医药产业大模型:中医药行业搭上“AI快车”迎来新生【附AI大模型发展情况】

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 研选快讯 • 2024-06-27 17:39:43 来源:前瞻网 E10295G1
100大行业全景图谱

人工智能

图片来源:摄图网

人工智能大模型在中医药行业的应用潜力巨大。这些大模型可以处理大规模的医疗数据,辅助中医药领域的诊断、药物研发和治疗方案制定。通过深度学习和自然语言处理技术,大模型可以更好地理解中医药文献和临床数据,帮助医生提高诊断准确性和个性化治疗方案。此外,人工智能大模型还可以加速中药材的筛选和研发过程。

6月27日,“亳州发布”公众号发文宣布,有着“中华药都”美称的亳州市和华为公司合作正在建设华佗中医药大模型。据介绍,该大模型将充分利用华为的算力、算法优势,以及安徽省亳州市的中医药政策、区域、资源、数据优势。

根据《华佗中医药大模型建设方案》(以下简称《方案》),亳州市将构建全球首个中医药产业大模型,落实国家人工智能+行业战略目标,赋能中医药行业提质增效。建设华佗中医药大模型创新中心,打造世界中医药之都、全国中医药产业高地、中医药进入国际市场的“桥头堡”。

根据《方案》,华佗中医药大模型构建1+3+N(华佗中医药大模型创新中心+产业交易平台、产业数据平台、产业大模型服务平台+线上交易、药材追溯、检验检测、价格/销量预测、中药材知识普及、品牌营销、人才培养等),赋能产业升级。同时,还将联合联合本地龙头企业及行业伙伴,开展华佗中医药大模型智能问诊、科普等场景孵化。

回看AI大模型发展情况:

——AI大模型是一种新的智能计算范式

超大规模智能模型,简称大模型,是近年兴起的一种新的人工智能计算范式。和传统AI模型相比,大模型的训练使用了更多的数据,具有更好的泛化性,可以应用到更广泛的下游任务中。按照应用场景划分,AI大模型主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等。业界典型的自然语言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。视觉大模型也已广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像等领域。基于多模态大模型的以文生图技术也迅速发展,AI内容生成(AI Generated Content,AIGC)已成为下一个AI发展的重点领域。

图表5:生成式AI训练大模型汇总

——预训练大模型成为人工智能领导者的竞争焦点

预训练大模型是人工智能产业发展的必然选择,基于海量行业数据和知识,通过强大算力集群,预先训练基础模型,并结合应用场景的数据和各类需求,通过“预训练大模型+任务微调”的方式,进行“工业化”的高效率开发。开发者利用预训练大模型,只需要少量数据,就可以快速开发出精度更高、泛化能力更强的行业模型。预训练大模型可以提升人工智能项目开发效率,降低研发成本,缩短研发时间,解决人工智能项目碎片化的问题。

根据Omdia的数据,中国开发者对基于昇思MindSpore打造的盘古NLP大模型最感兴趣。首先,盘古NLP大模型在技术上处于领先地位,千亿参数模型,学习了40TB的中文文本数据,在中文领域有天生优势;其次,盘古NLP大模型可覆盖多个场景下语言处理的任务和需求,泛化能力强,在知识问答、知识检索、知识推理等文本生成领域有广泛应用前景;另外,盘古NLP大模型对开发者友好,可以让开发者能用拖拉拽的方式使用大模型,开发和生产成本低。这也从另外一个角度验证了盘古大模型的开放性,开发者可以跨平台快速调用盘古大模型,与其他工具和应用结合使用。

图表2:2022年中国开发者最想试用的大模型排名(单位:%)

——中国10亿参数规模以上大模型数量已超100个

生成式人工智能的快速发展对算力提出了更高、更迫切的需求,全国一体化算力体系建设的必要性愈益突出。截至2024年3月,中国10亿参数规模以上大模型数量已超100个,行业大模型深度赋能电子信息、医疗、交通等领域,形成上百种应用模式,赋能千行百业。

图表3:2019-2024年中国10亿参数规模以上大模型数量(单位:个)

——人工智能多模态大模型企业综合竞争力

根据赛迪工业和信息化研究院公布的2024年中国人工智能多模态大模型企业综合竞争力10强排名情况来看,腾讯、科大讯飞、阿里巴巴分别排名在前三位,反映这三家企业的大模型产品在中国市场中占据优势地位。其余上榜的企业大多数是互联网科技产业巨头企业。

图表3:2024年中国人工智能多模态大模型企业综合竞争力10强

工信部赛迪研究院副总工程师、人工智能产业创新联盟秘书长安晖认为,在通用领域,大模型将呈现“赢者通吃”的格局,由少数拥有数据、算力和技术优势的企业主导。而在垂直领域,头部企业将凭借专业知识和商业模式优势,更好地利用大模型提升效率并盈利。同时,国内知名大模型首聚成都,展示了各自的突破和应用。

商汤科技联合创始人、成都市人工智能专家智囊团专家杨帆表示,未来大模型将作为一体化基础设施,服务于广泛的B端和C端场景,成为推动人工智能泛化和通用化的核心力量。

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