封面新闻记者 边雪

近年来，传统的“不同任务不同模型”的模型构建模式逐渐向“一个大规模的多任务预训练模型（AI大模型）”进行转变，大模型发挥着“智能生产者”的基础性作用，促进产业新范式的形成，在海量计算能力的支撑下，能够产生高质量的智能力量，服务于各种AI应用，并处理各特定领域的任务。

12月28日，国内大模型创新发展与软硬件协同生态论坛在上海举办，与会嘉宾通过分享创新见解，探讨前沿技术趋势，共同见证我国人工智能领域涌现的创新活力和最新应用进展。

中国信息通信研究院院长余晓晖。（主办方供图）

“这段时间以来大型的语言模型、多模态、智能体等技术不断取得创新突破，以深度学习为主的人工智能算法，已从专用的智能阶段开始迈向通用智能的初始阶段，驱动了人工智能技术和产业体系的深刻变革。”

中国信息通信研究院院长余晓晖表示，一方面大算力、大算法+大数据成为主要的突破路线，大规模的基础模型参数参量提升至万亿级，在超大规模算力群和海量训练数据的支持下，模型的泛化能力不断地增强，分布式集群化成为大模型训练的主要范式，对集群高速互联、大容量并发存储技术也提出了新的需求和新的挑战。“同时，在规模不断扩张的路线上，软硬件协同的重要性也进一步凸显，单一的模型优化或算力提升已无法满足大模型预训练模型技术创新的需求，开发框架、AI平台、算力集群和硬件芯片多个环节需要协同的演进。”

封面新闻记者在会场获悉，面对上述的变化和挑战，如何推进软硬件生态的紧密协同，进一步夯实我国人工智能发展的软硬件生态，以支撑好上层的算法突破、应用赋能，尽快实现我们国家人工智能领域的更大的一个突破和高水平的科技自立自强，更是产学研界及相关政府部门共同思考的问题。

“中国信通院一直秉承国家高端专业智库和产业创新发展平台的定位，为国家的信息通信行业提供相关的一些政策、研究、标准、测试、生态培育等相关工作，也是贯彻了工信部和各个部委的要求，我们也持续加强了人工智能研究的布局。”据余晓晖介绍，布局主要包括以下三大方面：

一是系统地支撑了重大的决策和顶层设计，支撑了相关的一些重大战略、政策研究，也支撑了承接人工智能揭榜挂帅的一些应用，以及人工智能创新应用示范区、先导区一些建设的推动。

二是建设了人工智能创新平台的载体。中国信通院牵头成立了人工智能关键技术应用测评工业和信息化的重点实验室，构建起覆盖国内外主流基于现在人工智能测试的软件环境，推动了计算芯片和软硬件协同的攻关。

三是积极推动培育自主生态，如兴智杯全国人工智能创新应用大赛的举办，并通过设置国产的芯片框架等专利赛道，推动国内的产业界共同解决软硬件的适配问题。

中国信通院还牵头成立了信创工委会人工智能大模型的产业应用组，积极推进相关标准的译研、起草和推广工作，也希望通过这样的工作推动我国人工智能软硬件更好地适配，更好地实现人工智能产业的发展、技术的创新，以及应用的部署。

“为了进一步推动我国大模型的创新和规范的发展，今年也是在上海经信委的指导下，我们与上海人工智能国家实验室联合成立了大模型测试验证与协同创业中心。”余晓晖直言，将会在大模型的能力测评、标准研制、生态服务、模型治理和软硬件协同方面开展工作，“目前也取得了一些阶段性成效。”