2015年，安防行業(yè)開始大范圍引入AI技術(shù)，但市場的反應(yīng)卻比較的平淡，沒有激起任何水花。反而在隨后的兩年里，也就是伴隨著AlphaGo連續(xù)戰(zhàn)勝兩位人類圍棋冠軍后，全市場對AI的關(guān)注度才不斷升溫。對于AI來講，才真正的打響知名度，對它的期待也越來越高。
  然而隨著時間的推移，大眾以及資本對AI的耐心開始逐漸降溫。特別是作為AI應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域，安防行業(yè)也遇到發(fā)展瓶頸，如行業(yè)市場對AI落地應(yīng)用的場景及產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重，企業(yè)業(yè)績增長乏力等等，行業(yè)亟需新的技術(shù)、新的業(yè)態(tài)、新模式來沖破這一瓶頸。
  2023年一季度，隨著由Open AI發(fā)布的以用戶為中心的聊天及機器人ChatGPT的突然爆火，再次點燃大眾和資本對AI技術(shù)的熱情。對安防來說如同雪中送炭，而且經(jīng)過6個多月時間的發(fā)酵，AI大模型已然成為安防從業(yè)人員積極討論的話題，國內(nèi)已有多家知名企業(yè)推出針對性的大模型，如宇視科技、科大訊飛、商湯科技等。
  對此，有業(yè)內(nèi)人士表示，大模型或許正式開啟AI2.0時代，將為各行各業(yè)帶來巨大的潛力和機遇，AI1.0時代已然成為歷史。那么什么是AI1.0和AI2.0呢？看如下介紹！
  01.大模型開啟AI2.0時代？
  對于大模型開啟AI2.0時代這一命題，市場還是存在部分疑慮的，畢竟大模型這一熱詞存在的時間說長不長、說短不短，更重要的一點就是它落地應(yīng)用、存在的商業(yè)價值還沒有真正地體現(xiàn)出來，而且各行業(yè)人士對該領(lǐng)域涉及的專業(yè)名詞理解度也還不是非常的透徹，更別說終端客戶了。
  所以，作為普通大眾理應(yīng)首先理解大模型定義和中心思想，方能跟上市場的腳步。大模型，它是指具有大量參數(shù)（數(shù)億甚至數(shù)十億）的機器學習模型，這些模型可以在訓練過程中處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，并且能夠提供更高的預(yù)測能力和準確性，比如圖像識別、語音識別等等。
  對于其他諸如GPT、AIGC等概念熱詞，市場也有諸多解析。但總的來說，它們與大模型是一種包含與被包含的關(guān)系。如大模型是一種技術(shù)手段，可以用來構(gòu)建各種類型的機器學習模型，其中包括生成式語言模型如GPT。AIGC則是生成式AI的一種范疇，涵蓋了各種生成式人工智能的應(yīng)用和技術(shù)。
  如果還是不能理解，或許從投資產(chǎn)生經(jīng)濟效益的角度更好的理解。此時對AI的劃分就可以分為兩個階段，一個是1.0時代，另一個是2.0時代。其中，AI1.0時代是AlphaGo之后發(fā)生的深度學習，以及這種深度學習進入各行各業(yè)并創(chuàng)造了價值，時間維度大概是2015年至2022年。AI2.0就是從2023大模型熱潮開始，延續(xù)時間多長未知，但可以明確的是，大模型解決的是AI1.0遇到的瓶頸問題。
  比如，AI1.0在沒有大模型的時候針對某個領(lǐng)域AI應(yīng)用，需要對該領(lǐng)域進行收集、清洗、標注數(shù)據(jù)，然后在調(diào)整模型，整個過程程序繁雜且成本非常昂貴，同時也是此前資本對AI降溫的首要因素。
  而大模型的特點剛好彌補了這一缺陷，不僅降低了成本還簡單便捷。即當你應(yīng)用的時候，在大模型的基礎(chǔ)之上針對你所在的細分領(lǐng)域稍微微調(diào)即可，可以說大模型開啟了AI2.0時代，其特點就是大數(shù)據(jù)、大計算和大模型。
  當然評價大模型的好與壞，以現(xiàn)在的視角來看主要涉及三個方面：算法、算力和數(shù)據(jù)。算法決定了其本身的學習能力，算力則影響著算法的學習效率，數(shù)據(jù)則決定了AI的訓練效果。未來可能涉及就是終端客戶需求情況，他們想要大模型能做什么，能否打造成自己的專屬大模型等等。
  換言之，當下在AI進階階段，研發(fā)大模型搶抓市場或能為企業(yè)打開新的藍海，拭目以待。
  02.大模型能做什么？
  前面談到大模型開啟AI2.0時代，那么大模型在這個時代具體能做什么，能為我們普通大眾帶來什么等等，都是普通大眾普遍想問的問題。
  回答這個問題，其實我們可以從AI2.0時代AI改變的是什么入手。目前有業(yè)內(nèi)人士表示，在AI2.0時代，如果你有了大模型這一技術(shù)作為一個基礎(chǔ)平臺，然后疊加應(yīng)用，它會改寫每一個領(lǐng)域。換言之，大模型改變的是AI落地應(yīng)用生態(tài)，比如目前已落地應(yīng)用的領(lǐng)域智能醫(yī)療、智能家居、智能交通、智能客服、智能金融等等。
  然而，也有人反駁稱，單就目前市面上已經(jīng)公布的大模型，它們所在的落地應(yīng)用領(lǐng)域，實際創(chuàng)造的價值并不多，多數(shù)都是迎合數(shù)字化轉(zhuǎn)型而衍生的附屬品以期望在具體的業(yè)務(wù)中能起到提質(zhì)增效的作用。
  對于C端客戶來說，現(xiàn)階段購買企業(yè)產(chǎn)品，大模型也只能算是錦上添花，最實際的商業(yè)價值并沒有凸顯。所以，短期來看，大模型所帶來的價值可能被高估，長期或許能有成長空間。
  另外，在剛剛過去不久的2023世界人工智能大會，如果有朋友去咨詢過參展的相關(guān)展商和現(xiàn)場的觀眾，大體上也可以了解到，大模型對企業(yè)產(chǎn)品的可用性的提升是有很大的幫助，但大模型并不是其產(chǎn)品的全部。對企業(yè)和觀眾來說，他們的真正的目標而是用上了AI技術(shù)的數(shù)字化、智能化產(chǎn)品。
  而且，在一項新興技術(shù)問世且快速傳播的期間，總會有一些不確定的因素制約著大模型的發(fā)展，比如算法還有提升空間、數(shù)據(jù)還不夠完善等等。
  也就是說，在大模型持續(xù)發(fā)酵的今天，我們要保持清醒的頭腦，別只看大模型，要更多關(guān)注現(xiàn)階段事件的本身。企業(yè)為何發(fā)展大模型、或者在各種會議場所談?wù)摯竽Ｐ?，其實多?shù)是為了迎合市場，而且如果你作為一家AI公司或者創(chuàng)新型企業(yè)，不提大模型、不提AIGC，對外就顯得不夠?qū)I(yè)，很可能會影響企業(yè)的未來的發(fā)展?？偟膩碚f，大模型從技術(shù)上來講是很好的發(fā)展趨勢，理論上它能包容一切，但暫時還不能完全包容。因為找到一個合適的應(yīng)用場景對AI大模型來說著實不易，況且在它所應(yīng)用的場景能創(chuàng)造多少價值，還是個未知數(shù)，需要時間來檢驗。