天风研究:AI正成为科技创新的发动机,大模型面临的挑战在于数据供给

来源: 金融界2023-08-26 17:01:47
  


(资料图片)

作者:天风TMT团队

历次变革都带来了全新的发展模式,大模型技术催生新模式,AI成为人类智能伙伴。历史每次技术变革都带来新的发展模式。我们认为大模型不仅仅是主流观点中的生产力提升工具,而有可能成为人类智能的合作伙伴,辅助人类的创新和研发活动。

历次变革都带来了全新的发展模式,大模型技术催生新模式,AI成为人类智能伙伴。历史每次技术变革都带来新的发展模式。农耕技术的进步使人类从游牧生活转向定居生活,工业社会解放了土地和体力劳动,机械、电器和电子设备取代了繁重的体力劳动。信息时代,人们轻松获得信息,大量脑力得以释放,推动产品经济向服务经济转变。这次的变革与以往不同,如今AI大模型能通过学习和训练开始涌现出类似人类的思辨和创造能力。ChatGPT发布后,AI大模型持续发生迭代和变化,这种思辨和创造能力还在以很快的速度不断提升。我们认为大模型不仅仅是主流观点中的生产力提升工具,而有可能成为人类智能的合作伙伴,辅助人类的创新和研发活动。

AI正成为科技创新的发动机。过去的十年里,机器人、无人驾驶和元宇宙行业发展缓慢,近期AI大模型正在以极快速度加速这三个领域的技术演进。

机器人领域,AI作为控制器简化开发、降低成本,研发速度直线上升。最近,微软的研究展示了ChatGPT在推理现实世界并协助机器人执行任务方面的潜力。通过自然语言输入,ChatGPT能够指挥机械臂制作微软Logo、引导无人机寻找目标等,虽需一些辅助,但已经显著减轻机器人开发负担。元宇宙是基于互联网而生,与现实世界相互打通,平行存在的虚拟世界,过去场景真实性的难题在AI和大模型的助力下取得突破,原来100分钟的视频可能需要100人的团队工作半年才能做出来,现在可能只需10分钟。湾区设计师AmmaarReshi利用ChatGPT和MidJourney,仅需6小时就创作出一部蝙蝠侠的动画。

智能驾驶领域,相较于传统方法每张图片需要花费约5元进行标注,DriveGPT的单帧图片标注成本降至仅为前者的十分之一,它还将逐步应用到城市NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。此外,依靠GPT赋能的仿真技术,科技产业步伐不断加速,成本降低。半导体材料以往研发周期需长达三年,如今依托500片GPU仅需两个月,工艺质量还得到提升,未来甚至有望缩短至10天。

大模型面临的挑战在于数据供给。大模型的未来可能会面临数据匮乏问题,数据决定了机会所在,它是连接世界的桥梁,大模型没有足够数据便难应对复杂任务。进入数据资源时代的行业,需满足正反馈:即数据来源越多,应用者越多,数据来源更多,正反馈增强,反之则停滞。高质量数据培养高智力模型,提供优越体验吸引用户,在应用中又产生更多的数据,构筑GPT商业闭环。数据将主要来自三个地方:1)智能手机,如果GPT成为不可或缺的助手,智能手机将成为主要数据来源。这不仅依赖于云计算,还需要边缘计算的支持。智能手机的潜力在未来仍有可能被低估;2)物联网,其崛起将深刻地信息化各行各业,为GPT数据探索提供巨大机遇。3)虚拟场景,如在元宇宙中进行数字工厂的模拟,通过数据系统、仿真和3D可视化等方式,优化制造过程,从中产生高质量数据。

大模型发展的下一步在于行动。若大模型是大脑,要使AI在现实中替代人类操作,需赋予其执行能力,即Model+Action,类似人类感知、思考、实现的过程。例如,机器人听到“我渴了”,不仅理解需求,还能感知环境、找到水壶并用机械臂倒水,过程中,它会计算最佳行动路径,高效完成任务。人脑与四肢的协同是生物进化的成果,智能机器在此领域的提升充满挑战与机遇。当前,类似引导机械臂运动轨迹的空间计算技术不断发展,将数字与真实世界融合,有望助力物理和数字世界的无缝交互。

风险提示大模型进展不及预期,算力芯片发展不及预期,AI相关应用落地不及预期。

本文源自:券商研报精选

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责任编辑:sdnew003

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