东湖科技大会分论坛之——“核”软件

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　　郑宏达

　　海通计算机&电子研究首席分析师

　　S085051605000

　　分论坛六，以“核”软件为主题。邀请了麒麟软件、永中软件、湖北大学教授、艾普工华、中科创达、概伦电子、捷通华声等公司高管和业务线负责人，分别对国内操作系统、办公软件、国产CAD、智能工厂、车载智能化、EDA软件以及Ai进行主题分享。

　　我们也在《智能化的十大应用场景》、《AI大模型时代来临，成为重要行业门槛》、《计算机行业2022年中期策略——数字经济的新范式》等多篇报告中表达我们的观点，积极看好我国的“核”软件全产业链。

　　报告摘要精选：

　　1.《计算机行业跟踪周报280期：智能化的十大应用场景》

　　六部门发文推动AI应用落地，以AI高水平应用促进经济高质量发展。8月12日，科技部等六部门印发了《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》（以下简称《意见》）。《意见》明确了发展目标：场景创新成为人工智能技术升级、产业增长的新路径，场景创新成果持续涌现，推动新一代人工智能发展上水平。《意见》提出要着力打造人工智能重大场景，包括围绕高端高效智能经济培育打造重大场景、围绕安全便捷智能社会建设打造重大场景、围绕高水平科研活动打造重大场景、围绕国家重大活动和重大工程打造重大场景。具体来看，《意见》鼓励在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景，促进智能经济高端高效发展。在城市管理、交通治理、生态环保、医疗健康、教育、养老等领域持续挖掘人工智能应用场景机会，开展智能社会场景应用示范。《意见》还指出要提升人工智能场景创新能力、加快推动人工智能场景开放以及加强人工智能场景创新要素供给。我们认为，《意见》的发布，代表了国家对于人工智能实际落地的高度重视，未来制造、农业、物流、金融等重点行业的智能化落地或持续加速。

　　首批十大示范应用场景出台，包括智能工厂、自动驾驶等领域。8月15日，科技部进一步发布了《科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》（以下简称《通知》）。《通知》指出，坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态，支持一批基础较好的人工智能应用场景，加强研发上下游配合与新技术集成，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。首批十个示范应用场景包括：智慧农场、智能港口、智能矿山、智能工厂、智慧家居、智能教育、自动驾驶、智能诊疗、智慧法院、智能供应链。我们认为，《通知》中包括的十大应用场景在未来有望受到更大的重视，落地速度有望加快。根据最高法院官网，8月18日，最高人民法院院长周强就表态要紧抓人工智能发展机遇，推动人工智能技术在司法领域深度应用，建成支持全国四级法院的智慧法院信息系统。可以看出，部分名单中的应用场景已经开始受到相关部门的高度关注，未来在示范场景的带动下，各个行业的智能化发展都有望进入高速增长期。

　　我国AI人才培养体系初步建立，人工智能发展进入全面爆发期。根据中国人工智能学会官微，目前人工智能行业的发展已经进入了全面爆发期，新一代人工智能技术也不断出台，包括大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、智能自主系统等等。而在这一背景下，中国的AI人才培养载体也已经初步形成。截至2022年8月，全国一共有440所高校设置了人工智能本科专业、248所高校设置了智能科学与技术本科专业。2021年11月，国务院学位委员会下发《博士、硕士学位授予和人才培养学科专业目录（征求意见稿）》，明确将交叉学科列为第14个学科门类，下设集成电路科学与工程、国家安全学、智能科学与技术等六个一级学科。至此，我国本科和研究生层次的人工智能人才培养载体已经形成。中国人工智能学会官微专门谈到“促使人工智能变化的动力既有来自人工智能研究的内部驱动力，也有来自信息环境与社会目标的外部驱动力，两者都很重要，但相比之下，往往后者的动力更加强大。”我们认为，目前利好我国人工智能发展的相关政策和技术不断面世，外部驱动力十足，另一方面，人工智能人才培养体系的建立又为人工智能的未来研究提供了充足的内部驱动力，预计未来我国人工智能行业整体的发展速度将会持续提升。

　　风险提示：部分细分领域信息化需求低于预期。

　　2.《AI大模型时代来临，成为重要行业门槛》

　　GPT-3掀起AI大模型浪潮，大模型下参数量即是准确度。大模型成为AI开发新范式。根据MIT Technology Review和IEEE Computer，2020年，Open AI推出其新的预训练模型GPT-3，GPT-3相比其上一代模型在数据量上实现了量级的飞跃。模型的参数量由15亿个提升至1750亿个，训练使用的数据量由40GB提升至45TB。在算法几乎没有变化的情况下，GPT-3仅依靠参数量的提升就实现了表现上的飞跃：GPT-3可以在高精确度地自动生成文章、与人交流、甚至完成代码编写，至今仍是最好的AI语言模型之一。在GPT-3大获成功的推动下，AI开发商们开启了大模型的竞赛。目前，Google的Switch-Transformer和GLaM分别有1万亿和1.2万亿个参数。在我国，北京智源人工智能院推出的悟道2.0则有1.75万亿的参数规模。对于AI模型而言，参数量决定了模型所接受的训练量。模型拥有越多的参数，就能从训练数据中摘取更多的相关信息，也因此能够做出更准确的预测。

　　大模型对算法与硬件提出更高要求，进一步提升技术门槛。相比于传统AI模型，大模型对相关算法和硬件设施有着更高的要求。想要处理千亿量级以上的参数，大模型需要上百个独立的GPU来训练模型的神经网络，同时需要算法来将所有的训练数据在各GPU之间进行合理分配，确保这些数据以合适的顺序、在合适的时间被使用。在开发AI大模型时，各AI厂商都在对相应的算法和硬件设施进行升级，确保超大体量的参数能被模型所吸纳。根据量子位百家号，Google则开发出了LIMoE稀疏化大模型，在实现零样本学习的同时极大程度降低了训练成本。为确保大模型的顺利开发，各厂商也在不断提升相关硬件设施。我们认为，在未来AI大模型的开发中，支持开发的算法、硬件设施等方面的综合实力将成为重要的技术门槛，将决定AI大模型规模的上限和实际的模型效果，并成为AI厂商模型开发成功与否的关键因素。

　　大模型作为基石，赋力AI模型的优化及多场景运用。在大模型的早期阶段，受模型类型限制，模型的使用场景有限。如今，越来越多的AI厂商开始转向多模态大模型（large-scale multimodal model），这些模型能够同时处理图像、文本、视频、音频等数据类型，并支持无监督式学习。在大模型的支持下，AI多模态模型能够在更多、更复杂的场景提供支持。根据百度文心官网和IDC官微，百度的文心·跨模态大模型将场景图知识融入到视觉-语言模型的预训练过程；阿里达摩院的M6大模型既在阿里内部核心业务场景落地，在外部医疗、能源、金融行业积累了多个实践案例。对于各行业而言，大模型的应用价值也开始逐渐清晰：大模型不要求企业具备海量的数据基础、相比传统AI模型应用的效果更优、并能降低AI开发门槛。我们认为，随着以大模型为基础的多模态模型的持续优化，未来AI模型将能在更多场景、更复杂的功能中体现自己的优势，大模型的运用范围将会持续提升，并将正向反馈进一步推动大模型的相关研发。

　　我们认为，GPT-3的成功证明了参数体量对AI模型的重要性，自此开启了大模型时代。想要确保AI模型规模的不断提升，各厂商必须持续优化算法模块及相关硬件设备；而在大模型的支持下，AI模型将不断优化并最终实现在更广泛、更复杂的场景的落地。

　　风险提示：行业相关政策推进不及预期，前沿技术发展不及预期或应用效果不佳的风险。

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