2024中国联通元景大模型AI终端合作白皮书.pdf
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1、中国联通元景大模型 AI 终端合作白皮书1中国联通中国联通元景大模型元景大模型 AI 终端终端合作白皮书合作白皮书中国联通(2024V1.0)中国联通元景大模型 AI 终端合作白皮书2目录目录1.前言.42.大模型与 AI 终端发展趋势.52.1 大模型产业发展趋势.52.1.1 技术演进趋势.52.1.2 市场发展趋势.72.2AI 终端的发展机遇、问题与挑战.82.2.1 大模型重新定义智能终端.92.2.2AI 终端面临的问题与挑战.102.3 端云协同的架构与关键技术.122.3.1 端云协同的架构.122.3.2 端云协同的关键技术.123.元景大模型架构及能力体系.153.1 基础
2、大模型.153.2 MaaS 服务平台.163.3 大模型内生安全.174.AI 终端产品及应用场景.184.1 通用型智能终端+AI.194.1.1AI 手机典型应用场景.19中国联通元景大模型 AI 终端合作白皮书34.1.2 智能手表典型应用场景.204.1.3AI 摄像头典型应用场景.204.1.4AI 组网终端典型应用场景.214.2AI 需要专用定制终端.225.中国联通 AI 终端合作倡议.236.结束语.25中国联通元景大模型 AI 终端合作白皮书41.1.前言前言2023 年以来,全球科技领域迎来了生成式人工智能(AI)的爆发式增长,特别是以 ChatGPT 为代表的大型语言
3、模型,凭借其卓越的文本生成、语言理解和逻辑推理能力,正深刻改变着人机交互的方式与体验。这一变革不仅限于云端服务,更在终端侧展现出前所未有的潜力与活力。随着芯片技术的飞速进步和模型优化技术的日臻完善,生成式 AI 技术得以高效部署于各类消费级及行业级终端设备中,推动了智能终端的全面升级与生态创新。中国联通,作为中国领先的通信运营商,始终站在技术前沿,积极探索人工智能与通信技术的深度融合,推出了自研的大模型产品-元景大模型,并以元景大模型为基础,推出了元景MaaS(Model as a Service模型即服务)平台。通过“开放训练算力”、“开放通用大模型”、“开放 MaaS 服务”、“开放行业专
4、家团队”服务千行百业。本白皮书分析探讨了大模型及 AI 终端的发展趋势以及元景大模型 AI 终端应用场景,并据此提出了中国联通 AI 终端合作倡议,旨在携手终端产业链合作伙伴,构建端云协同的元景大模型 AI 终端产品生态,加速生成式 AI 技术在智能终端的广泛应用,为用户带来更加智能、便捷、个性化的服务体验。中国联通元景大模型 AI 终端合作白皮书52.2.大模型与大模型与 AI 终端发展趋势终端发展趋势2.1 大模型产业发展趋势大模型产业发展趋势大模型产业正步入快速发展阶段,展现出强劲的增长潜力与广阔的应用前景。在生成式 AI 技术的推动下,大模型产业不仅成为智能数字化优先时代的催化剂,还深
5、刻重塑了数字经济格局。未来,大模型将更加注重生态体系建设,通过开放包容的态度吸引多方合作,共同构建繁荣的 AI 原生应用生态。这一生态体系将围绕 AI 大模型为核心支柱,串联产业链上的合作伙伴,创造新的服务模式,挖掘并实现商业潜能。同时,随着技术的不断迭代和市场需求的变化,大模型产业将持续提升自身在高性能计算、模型部署优化、数据管理、安全保障等方面的能力,以应对日益复杂的市场挑战。IDC 预测,到 2027 年,全球生成式 AI 市场规模将达到1,454 亿美元,中国市场也将实现显著增长,年复合增长率高达 55.1%,显示出大模型产业蓬勃发展的强劲势头。2.1.1 技术演进趋势技术演进趋势随着
6、人工智能技术的不断进步,AI 大模型技术正呈现出以下几个重要的发展趋势:1.云计算与人工智能深度融合:云计算与人工智能深度融合:随着云计算技术的不断成熟,大模型技术正逐步与云计算深度融合,形成“超级工厂”中国联通元景大模型 AI 终端合作白皮书6式的服务模式。这种模式通过提供算力层、模型层、应用层的三层架构,实现了技术与业务的深度融合。云计算的强大算力支持为大模型的训练和推理提供了坚实的基础,使得大规模、高效率的模型训练成为可能。2.模型架构与算法持续优模型架构与算法持续优化化:大模型技术不断在模型架构和算法上进行优化。通过引入更先进的神经网络结构、更高效的训练算法和更精细的调参策略,大模型在
7、特征提取、泛化能力等方面取得了显著进步。同时,预训练加微调的策略也已成为大模型开发的标准流程,使得模型能够更快地适应不同的应用场景和任务需求。3.强调生态构建与协同发展:强调生态构建与协同发展:大模型技术的演进不仅仅是技术层面的突破,更强调生态的构建与协同发展。通过搭建开放、协同的合作伙伴网络,大模型技术能够更广泛地应用于各行各业。这种生态模式不仅促进了技术的快速落地应用,还推动了行业的数字化转型和智能化升级。同时,生态中的各方也能够共享资源、共同创新,形成良性循环。4.强调安全与隐私保护:强调安全与隐私保护:随着大模型技术在各领域的广泛应用,安全与隐私保护问题日益凸显。因此,大模型技术的演进
8、趋势中,安全与隐私保护成为了不可忽视的重要方面。通过引入先进的加密技术、隐私保护算法和严格的数据管理规范,大模型技术能够确保用户数据的安全性和隐私性,为技术的广泛应用提供坚实保障。中国联通元景大模型 AI 终端合作白皮书72.1.2 市场发展趋势市场发展趋势为了降低大模型的应用门槛,市场上涌现出越来越多的标准化、模块化大模型产品。这些产品通过提供 API 接口、SDK 等开发工具,使得更多的企业和开发者能够轻松集成大模型能力到自己的业务中。针对不同行业、不同场景的需求,大模型产品正逐步向垂直化、定制化方向发展。通过结合行业知识、用户数据等特定信息,定制化大模型能够提供更加精准、高效的解决方案,
9、满足客户的个性化需求。AI 大模型作为当前人工智能技术的重要成果,其强大的数据处理、模式识别及预测能力,正在各行各业中展现出巨大的应用价值。在金融领域,AI 大模型被广泛应用于风险评估和信贷审批流程中。通过对海量历史交易数据、用户行为数据、社交媒体信息等多元数据的深度学习,模型能够精准识别潜在的风险点,预测借款人的还款能力,从而优化信贷决策过程。在医疗健康领域,AI 大模型的应用涉及疾病的早期预警、辅助诊断及治疗方案推荐等场景。通过分析患者的基因数据、医疗影像资料、生活习惯等多维度信息,模型能够发现疾病的早期迹象,辅助医生进行精准诊断。尤其在肿瘤、心脑血管疾病等复杂疾病的诊断中,AI 辅助显著
10、提高了诊断的准确性和及时性。在智能制造领域,AI 大模型被用于构建智能工厂,实现生产流程的自动化、智能化。通过对生产数据的实时监控与中国联通元景大模型 AI 终端合作白皮书8分析,模型能够预测设备故障、优化生产计划、提高生产效率。在教育领域,AI 大模型被用于构建个性化学习平台,为学生提供定制化的学习资源和辅导方案。通过分析学生的学习行为、能力水平、兴趣偏好等数据,模型能够推荐适合的学习内容和路径。2.2AI 终端的发展机遇、问题与挑战终端的发展机遇、问题与挑战AI 大模型,作为具有巨大参数量的深度学习模型,其强大的处理能力和学习能力为智能终端带来了全新的智能化体验。这些模型通过学习大量数据,
11、能够在自然语言处理、计算机视觉、自主驾驶等多个领域实现高精度、高效率的预测和决策。在 AI 大模型的赋能下,智能终端不再仅仅是执行简单任务的工具,而是成为了能够理解用户需求、提供个性化服务的智能伙伴。AI 终端主要呈现以下特点:1.高度智能化高度智能化:智能终端在 AI 大模型的赋能下,能够实现更加智能化的交互和服务。它们能够理解用户的自然语言指令、识别用户的情绪和行为习惯,并据此提供个性化的服务和建议。2.高效能计算高效能计算:AI 大模型需要强大的计算能力来支撑其复杂的预测和决策过程。因此,智能终端在硬件方面也不断中国联通元景大模型 AI 终端合作白皮书9升级和优化,以提供更高的计算性能和
12、更低的功耗表现。3.多模态交互多模态交互:AI 大模型支持多模态交互方式,包括语音、图像、文本等多种形式。智能终端也相应地提供了多种交互方式供用户选择,以满足不同场景下的使用需求。2.2.1 大模型重新定义智能大模型重新定义智能终端终端随着云、网、边、端配套技术的持续进步与深度融合,终端侧 AI 领域正迈入一个前所未有的黄金发展时期,展现出蓬勃的生命力和无限的创新潜力,并开辟了多元化的应用路径。当前,AI 终端应用的发展趋势可以清晰地划分为两大主要方向:一方面,传统通用终端如手机、PC 以及智能家居设备等,通过深度集成与优化 AI 技术,实现了智能终端向 AI 终端的升级。这些设备搭载了各类先
13、进的 AI 模型与应用,不仅能够精准捕捉用户需求,进行个性化服务推荐,还在交互方式上实现了质的飞跃,为用户带来前所未有的智能化与个性化体验。这一转变不仅提升了用户的工作效率与生活品质,更推动了整个智能终端行业的转型升级。另一方面,随着 AI 技术的不断创新与突破,专为特定场景设计的智能 AI 终端也应运而生。这些终端紧密围绕用户的具体需求与场景特点,深度融合 AI 技术,实现了在特定领域内的深度定制与极致体验。例如,在医疗领域,AI中国联通元景大模型 AI 终端合作白皮书10辅助诊断终端能够精准分析患者数据,提供个性化的治疗方案;在教育领域,智能教学机器人则根据学生的学习进度与兴趣,定制学习路
14、径与互动体验;而实时翻译眼镜等 AI 新兴终端,正逐步成为促进全球化交流与合作的重要桥梁,为用户带来跨越国界的无缝沟通体验。这些新兴终端以其独特的价值主张与卓越的用户体验,正逐步成为推动相关行业快速发展的关键力量。2.2.2AI 终端面临的终端面临的问题与挑战问题与挑战当下 AI 终端领域在快速发展的同时,也面临着多方面的挑战与问题,尤其在端侧算力、性能功耗以及安全隐私等方面尤为突出。在芯片在芯片算力方面算力方面,端侧 AI 的发展受到芯片能力的显著制约。中低端芯片的算力、内存带宽以及异构计算能力普遍不足,难以有效支撑 AI 算法的复杂性和数据处理需求。这使得在终端设备上部署大型 AI 模型变
15、得尤为困难。此外,端侧模型还需适配不同芯片的推理框架,这进一步增加了部署的复杂性和成本。因此,芯片能力的提升成为端侧 AI 发展的关键瓶颈之一。为了推动端侧 AI 的广泛应用,需要不断研发高性能、低功耗的 AI 芯片,并优化芯片与模型的适配性,以提高整体系统的运行效率和稳定性。在性能与功耗的平衡上在性能与功耗的平衡上,端侧 AI 同样面临着严峻挑战。中国联通元景大模型 AI 终端合作白皮书11一方面,为了提升模型的准确性和泛化能力,需要增加模型的参数和复杂度,但这会显著增加资源消耗和功耗。另一方面,如果为了降低功耗而减小模型参数,又会导致模型的泛化能力大幅下降,影响实际应用效果。因此,如何在保
16、证模型性能的同时降低功耗,成为端侧 AI 研究的重要课题。目前,研究者们正在探索通过优化模型结构、算法设计和硬件加速等多种手段来解决这一问题。例如,通过设计轻量级神经网络结构、利用剪枝、量化等技术降低模型复杂度,以及采用低功耗硬件加速芯片来降低功耗等。在安全隐私方面在安全隐私方面,端侧 AI 同样面临诸多挑战。由于端侧设备通常直接与用户交互,因此保护用户数据的安全和隐私至关重要。然而,在数据收集、处理和传输过程中,很容易发生数据泄露或被恶意利用的风险。为了保障用户隐私,端侧 AI 需要采取一系列安全措施。例如,在数据收集阶段采用脱敏技术处理个人敏感信息;在数据传输过程中采用加密技术保护数据安全
17、;在数据处理和存储过程中加强访问控制和权限管理,防止未经授权的数据访问和篡改。此外,还需要建立完善的安全管理机制和应急预案,以应对可能的安全威胁和突发事件。通过这些措施的实施,可以有效提升端侧 AI 系统的安全性和可靠性,保障用户数据的安全和隐私。中国联通元景大模型 AI 终端合作白皮书122.3 端云协同的架构与关键技术端云协同的架构与关键技术2.3.1 端云协同的架构端云协同的架构端云协同架构主要由云端的大模型与端侧设备的本地计算结合而成,通过优化资源配置,从而实现计算任务的高效分配。其中预训练模型参数储存在云端,等待端侧设备上传本地参数在云端出构建个性化模型,然后,云端将模型的输出结果传
18、回给端边设备,从而缓解端侧设备存储和计算的压力。这一体系不仅提升了实时响应速度和系统鲁棒性,还确保了可扩展性与个性化服务的提供。2.3.2 端云协同的关键技术端云协同的关键技术在端云协同的架构中应用的关键技术主要有大模型微调关键技术、端侧模型部署关键技术以及软件加速关键技术。1.大模型微调关键技术大模型微调关键技术大模型微调关键技术主要包括参数增量微调、指令微调以及提示词工程等,旨在避免微调模型的所有参数,从而降低成本和代价。参数增量微调方法以 LoRA 微调方法为主流,该方法冻结原模型参数,往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少,这样不仅finetu
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