生成式AI引爆智能互联网：从技术创新到产业变革

生成式AI引爆智能互联网：从技术创新到产业变革

生成式AI正在以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从多模态大模型的技术突破，到各行各业的广泛应用，再到政府层面的监管政策，生成式AI正引领我们进入一个全新的智能互联网时代。

2023年10月，阿里巴巴发布了新一代多模态大模型Qwen2-VL。该模型在视觉编码器和语言模型的结合上实现了重要突破。通过引入动态分辨率支持和多模态旋转位置嵌入（M-RoPE），Qwen2-VL能够更有效地处理图像、视频和文本信息。在实验结果中，Qwen2-VL在多个视觉问答基准测试中超越了其他现有模型，在文档理解、图表分析、数学推理等任务中也展现了卓越性能。

与此同时，Molmo模型在训练策略上进行了创新。通过图像描述生成和监督微调两个阶段的训练，Molmo模型在保持简单高效的同时，实现了性能的显著提升。这些技术突破为生成式AI的广泛应用奠定了坚实基础。

生成式AI的应用正在从科技前沿加速向现实生产力转化。根据Google发布的185个全球企业应用案例，生成式AI正在多个领域展现其独特价值。

在客户服务领域，阿拉斯加航空开发自然语言搜索功能，为旅客提供由AI驱动的对话式体验；麦当劳则利用数据和AI技术加快创新并提升客户体验。在员工管理方面，AI用于提高员工工作效率、简化流程和提供即时支持。例如，Bayes Impact通过AI辅助的数字案例经理减少了25小时的工作时间。

在代码开发领域，代码生成与管理方面，AI帮助开发者更快速、更高效地处理项目。例如，Leroy Merlin通过Vertex AI构建代码变更摘要工具，提高代码评审效率。在数据分析方面，数据代理帮助企业更快、更准确地分析和处理数据。例如，CME集团创建了AI驱动的商品交易平台，提供更智能的交易决策。

在安全管理领域，安全领域，生成式AI大幅提高了威胁检测和响应速度。Palo Alto Networks使用生成式AI助理提高了平台的安全性和响应时间。在创意生产领域，AI简化了设计和内容生成过程。比如，PUMA印度利用AI自定义产品照片，点击率提高了10%。

面对生成式AI的快速发展，政府层面的监管政策显得尤为重要。2023年10月，美国总统拜登签署行政命令，推出首个生成式AI监管规定。该规定要求AI开发人员与政府分享安全测试结果，制定AI系统安全性和可信度标准，并对AI产品进行测试。

该监管规定涵盖八大指导原则，包括制定AI系统稳健、可靠、可重复和标准化的新标准，促进创新、竞争与合作，制定支持美国劳动者的原则和最佳方法，促进公平和公民权利，保护消费者、患者、乘客和学生的权益，保护美国人的隐私利益，推进联邦政府内部对AI的使用，以及加强美国在海外的领导地位。

生成式AI的未来发展前景广阔，特别是在制造业领域。IBM专家指出，生成式AI正在颠覆传统机器学习的应用模式，通过人机交互实现智能化升级。根据e-works的调研报告，约80%的企业对生成式AI在制造业的应用持乐观态度，超过50%的企业已经试点或预研相关应用。

在研发设计过程中，生成式AI可以辅助产品原型设计，提供智能推荐，智能检索，合规审查等功能，帮助开发人员快速生成方案；在营销，售后环节通过聊天机器人，智能知识库，数字人等技术的结合，提升客户体验；在提升员工生产力方面，数字员工以自助服务的方式减少流转环节，提升员工效率。在技术层面，检索增强生成（RAG）仍是应用最广泛的技术框架服务于知识库，信息检索等场景，其开发框架已较为多样，实际落地过程中仍需结合工程手段进行源数据处理，内容过滤及分发等问题。除此之外，借助大模型的能力，通过自然语言进行数据库查询（NL2SQL），代码生成等技术也已得到验证并使用。

生成式AI不仅改变了我们的工作和生活方式，更为各行各业带来了前所未有的发展机遇。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，生成式AI将继续推动超大规模定制化和柔性制造等新型生产方式的变革，引领我们迈向全新的“第四次工业革命”时代。