知名科技杂志《连线》创始主编凯文·凯利曾预测：“在未来的100年里，人工智能将超越任何一种人工力量，将人类引领到一个前所未有的时代。”
确实如此，犹如历史上蒸汽机、电力、计算机和互联网等通用技术一样，近20年来，人工智能正以史无前例的速度和深度改变着人类社会和经济，为释放人类创造力和促进经济增长提供了巨大的机会，同时也成为了驱动新一轮科技和产业变革的重要动力源泉。
作为较早就在人工智能领域展开探索与实践的公司，联想早在2017就前瞻性洞察到了智能化革命带来的机会，而经过六年时间的沉淀和积累，联想的智能化战略也行至“中场”。
在近期举办的第九届联想创新科技大会上，联想集团董事长兼CEO杨元庆发表主题为“AI for All，让人工智能惠及每一个人”的开场演讲，并在大会上全面展示了联想首款AI PC、大模型压缩技术、人工智能双胞胎（AI Twin）等一系列人工智能创新科技成果，这些成果可以说体现了联想在AI领域的核心竞争力和所构建的领先优势，更为加速整个社会的生产力革命夯实了基础。
毫无疑问，从数字化时代到智能化时代，联想再一次从理念到实践先行，持续推动“全栈智能”再升级，真正织出了一张全景式AI的“落地网”，这背后不仅印证了联想在AI时代的前瞻性，以及长期以来所践行的“长期主义”，更关键的是，本次发布的“从口袋到云端”的智能化创新产品和方案，势必会加速推动人们生活的方方面面和每个行业的智能转型，释放出更大的智能化价值。
进入2023年以来，随着生成式AI的爆发，也引发了一个全新的AI时代——大模型时代。大模型不仅引发了AI产业整体的升级换代，同时也让各种大模型“层出不穷”。背后的原因在于，大模型的出现，可以说会让数字经济的下一个“拐点”提前到来，整个行业和产业的智能化转型也将得以加速，同时更会带动整体经济结构化的变革。
但也要看到，要让大模型的技术红利赋能每一家企业或者每一个个人，让AI应用真正“扎根”在千行百业，并不是“一蹴而就”的，在此过程中仍然面临着诸多的挑战，具体而言：
首先，从大模型所需要“算力+数据+算法”来看，大模型对于算力规模要求非常大，性能也要求高；此外，数据规模大，收集、挖掘、建设、筛选、清洗这些数据本身也是一项巨大的工程；此外，大模型由于参数巨大，其训练难度高、成本也很高。也正因此，大模型要更快地深入千行百业产生价值，其产业化落地之路也需要尽快探索出新路径和新方式。
以大模型的算法框架为例，AI模型的发展从AlexNet发布开始，随后的研究多数是围绕着模型的深度和广度探索，发展至今已有BERT、GPT等典型模型出现，也掀起了预训练模型的热潮，目前国内的大模型参数也已经攀升至千亿、万亿级别，其准确度也在不断的刷新SOTA。因此，对于企业而言，在此过程中，如何选择合适自身的预训练模型框架，如何在具体场景和任务下，基于成熟的大模型进行微调能够快速地产生准确结果，以及究竟是选择商用还是开源的大模型服务，加上如何平衡成本和具体的训练效果，都是非常让人“头疼”的问题。
其次，大模型的出现同样也在端侧引发了一场新的“变革”。目前，云端上的大模型是各家科技企业发力的重点，但端侧和边缘侧也亟待更多的技术创新。以智能设备终端的“演进”为例，其未来也将持续向更高性能、更低功耗发展，通过嵌入AI算力，为AI模型提供运行环境，就可以极大地提升用户的体验；此外，终端还将具备AI驱动的交互界面，未来用户可以通过更加自然的方式表达意图和需求，通过崭新的方式操作终端，而不是依托“指令”；此外，超级智能终端多设备之间可以无缝协同，自主和自动地协同起来完成用户的任务，成为用户贴身的超级“智能助理”等等。
正如杨元庆在演讲中所提到的：“人工智能发展行至下半场，生成式人工智能和大语言模型的飞跃式发展，深刻变革了个人生活与工作模式，加速各行各业实现智能化转型。AI技术需要在实际场景中得以更深入的应用，AI发展正从软件主导转向硬件驱动，而智能设备作为人工智能触达终端用户的终极载体，正在成为AI未来发展与落地的重要突破口。”
在此基础上，以“端到端”的方式打通AI大模型的落地，也将是未来整个AI行业发展的必然趋势。可以看到，AI模型对运行环境需求越来越高，这就需要考虑“云边端”的高度协同，异构计算与负载均衡的应用、设备之间的互联互通、数据安全与隐私保护，以及模型本身的伸缩性与扩展性等问题，这样才能够推动大模型在边/端侧进行更好的部署，加速推动智能化应用的普及和发展，为个人和企业带来更多的价值。
最后，随着越来越多的企业开始广泛应用大模型，相关的人才需求也成为了新的挑战。以在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的AI训练师为例，相关数据显示，这类人才目前就出现了大量的“缺口”亟待满足。特别是对于企业而言，要实现大模型的落地，就必然要借助第三方的AI专家和人才资源的帮助，由此才能更好地推进企业所需要的大模型开发或者实现参数调优等相关的工作。
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