環(huán)球熱推薦：多家AI企業(yè)坦言大模型尚處研制階段 行業(yè)應(yīng)用落地存在不確定性
4月5日晚，大華股份披露股票交易異動公告
，公司股票交易價格連續(xù)三個交易日（3月31日、4月3日
、4月4日）收盤價格漲幅偏離值累計超過20%
。公告還提到，近日有投資者在深交所互動易平臺問及公司關(guān)于“巨靈AI開放平臺與大模型差異”及“多模態(tài)應(yīng)用”等相關(guān)情況。大華股份表示，目前，公司對大模型的技術(shù)研究尚處于預(yù)研階段，相關(guān)技術(shù)仍主要用于公司內(nèi)部訓(xùn)練與標(biāo)注工作，視頻大模型在行業(yè)應(yīng)用落地時間及落地效果存在不確定性，請廣大投資者注意投資風(fēng)險。
(資料圖片)
值得一提的是
，在AI模型板塊中，有多家企業(yè)通過公告或投資者互動平臺表示，公司對“大模型”的研制尚處于早期階段 。
例如
，近日美亞柏科在互動平臺表示
，公司目前在探索的是細(xì)分專業(yè)領(lǐng)域的AI大模型
，主要圍繞電子數(shù)據(jù)取證和公共安全大數(shù)據(jù)的需求開展。公司基于在公共安全大數(shù)據(jù)的技術(shù)沉淀
，多年來所積累的行業(yè)Know-How會是該AI大模型的核心優(yōu)勢
；膽?yīng)用 。但該AI大模型目前尚在探索階段，后續(xù)公司會根據(jù)市場需求情況，適時布局研發(fā)及推廣的進(jìn)度。
！本挢S投顧于曉明提醒投資者注意風(fēng)險，不要過度追逐熱點，要理性投資，關(guān)注企業(yè)的研發(fā)實力和商業(yè)化落地計劃等方面。中國電子商務(wù)專家服務(wù)中心副主任、知名互聯(lián)網(wǎng)專家郭濤在接受記者采訪時表示：“目前
，國內(nèi)AI大模型正處在從實驗室走向大規(guī)模商業(yè)化的早期階段，存在核心技術(shù)不成熟、成熟落地場景較少、生態(tài)系統(tǒng)不健全等突出問題。”深度科技研究院院長張孝榮也認(rèn)為，國內(nèi)AI大模型研發(fā)的水平還在實驗室階段，相關(guān)算法尚未成型。浙江大學(xué)國際聯(lián)合商學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟(jì)與金融創(chuàng)新研究中心聯(lián)席主任盤和林進(jìn)一步介紹道
，大模型生成式AI是弱智能向強(qiáng)智能的跨越，國內(nèi)AI企業(yè)尚未跨越關(guān)鍵門檻。當(dāng)前國內(nèi)AI主要是中小模型，比如人臉識別，圖像識別，簡單語音對話，語義理解，應(yīng)用范圍很廣，但在大模型應(yīng)用方面，一方面海外更成熟的AI如今很難在國內(nèi)落地，而國內(nèi)又缺乏相關(guān)產(chǎn)品，所以還沒有應(yīng)用。“如果市場對企業(yè)估值過高
，可能會導(dǎo)致投資者高估大模型的商業(yè)化落地時間和效果，從而導(dǎo)致投資決策的失誤?div id="4qifd00" class="flower right">大模型是AI領(lǐng)域的前沿研究方向，雖然目前還未有規(guī)?div id="4qifd00" class="flower right">
，但是國內(nèi)上市公司在多個領(lǐng)域內(nèi)已有布局，化解應(yīng)用落地所面臨的挑戰(zhàn)
。多家公司表示
，未來會在大模型領(lǐng)域繼續(xù)進(jìn)行研發(fā)投入和商業(yè)化落地，并和其他相關(guān)領(lǐng)域的大模型技術(shù)融合發(fā)展
。
主營金融物聯(lián)等業(yè)務(wù)的浩云科技4月3日在互動平臺表示
，公司看好AI大模型結(jié)合低代碼平臺的應(yīng)用前景，目前正在積極研究測試海外AI大模型的開源算法
。
格靈深瞳4月4日在接受機(jī)構(gòu)調(diào)研時也表示
，公司目前自研的大模型更多的是基于計算機(jī)視覺領(lǐng)域。公司自主研發(fā)了基于多模態(tài)弱監(jiān)督的大模型訓(xùn)練算法
如有問題，請聯(lián)系我們！
，節(jié)省了大量數(shù)據(jù)標(biāo)注資源
，已經(jīng)在業(yè)務(wù)中利用該大模型提升少樣本場景的準(zhǔn)確率，能夠在滿足客戶對召回率、精度等技術(shù)指標(biāo)的需求、產(chǎn)品功能完整度和性價比、研發(fā)投入產(chǎn)出比等方面達(dá)到較好的平衡。
從技術(shù)層來看
，微物聯(lián)（福州）網(wǎng)絡(luò)科技有限公司總工程師陳勤表示，國內(nèi)大模型在研制上處于感應(yīng)階段，AI前沿技術(shù)受到某些國家的限制，核心的人才和算法稀缺，欠缺自主開發(fā)的產(chǎn)品，核心技術(shù)上過度依賴開源算法和現(xiàn)成公開的模型代碼。編輯：林鄭宏
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