2023年还未过半，几乎可以肯定，“人工智能”一定会登上今年的“年度十大词汇”榜单。 以易为代表的生成式人工智能打破了机器语言的壁垒，终于让人类看到了几十年前提出的“通用人工智能”的希望。 背后是大模型突破带来的AI学习能力和交互能力。 应用场景多维度突破。
随着各大厂商纷纷入局，人工智能技术和应用都迎来了爆发式增长。 此时，正是企业发挥人工智能优势，加速数字化转型的大好机会。 然而，在当今市场环境下，业务需求日新月异、千变万化，不同细分行业之间的业务链存在巨大差异，这也带来了不同行业所需的训练模型和AI应用的巨大差异。企业级应用场景。 . 本文将用3个关键词来解读企业在人工智能驱动的转型之路上如何选择模式？
关键词一：大模型和通用AI
所谓大模型，就是一个包含数百亿甚至更多参数的超大规模神经网络，可以用大量的数据进行训练，产生高质量的预测结果。 大型模型通常需要在大型 GPU 集群上进行训练，因此需要大量的计算资源和数据存储资源。
基于大规模神经网络、网络级海量数据、大规模算力基础设施、高端核心算法，大规模模型驱动人工智能摆脱以往“时间敏感”的尴尬，并拥有更快、更好、更容易适应新任务的表现，在通用场景下掀起生产效率革命。
然而，更大的模型并不总是更好。 过大的模型不仅会增加训练时间和计算成本，还可能导致过拟合。 当模型过于复杂时，它可以记住训练数据的特征而不是学习它们的本质，从而导致新数据的性能不佳。 此外，大型模型需要更多的存储空间和内存，这在某些计算资源受限的场景中可能会出现问题。
另一个需要考虑的因素是模型的应用场景。 在某些情况下，例如在低功耗设备上，模型大小是一个关键因素。 更大的模型需要更多的计算资源和存储空间，这通常在低功耗设备上受到限制。 因此，小型模型更适合这些场景，因为它们可以在有限的资源下快速运行。
关键词二：小样本学习与边缘AI
在选择模型尺寸时，需要根据具体的应用场景和计算资源综合考虑多种因素，使用一些压缩和优化技术来帮助减小模型尺寸，提高模型性能和效率。 就企业级个性化需求场景而言，小样本学习和Edge AI或许是企业加速转型的另一种答题方式。
小样本学习
小样本学习（Few-Shot）是指只用少量训练数据进行学习的方法。 与传统的机器学习算法和大型模型不同，少样本学习可以在没有大量训练数据的情况下取得良好的分类和识别效果。 这对于一些应用场景非常有意义，比如医疗诊断中的罕见病例识别、安全监控中的罕见事件识别、自然灾害的快速识别和响应等。
此外，小样本学习的迁移学习特性可以将学到的知识和经验应用到新的任务中。 这种能力在实际应用中非常有用，因为很多任务之间存在相似性，通过迁移学习可以提高训练效率和准确率。
边缘人工智能
与主流的集中式AI（云AI）相比，边缘AI在不连接云端的情况下，在边缘设备上运行算法和模型。 可以实现实时响应，保证数据隐私，减少云端数据传输。
边缘 AI 算法和模型通常经过优化，可以在资源受限的边缘设备上高效运行。 例如，他们可以使用轻量级的神经网络或一些特别优化的计算方法来实现低功耗、低内存和低带宽的高性能。
由于边缘人工智能使用的模型和算法通常更简单，因此其预测结果更易于解释和理解，这对于需要满足监管或监管要求的企业（如金融或医疗行业）来说非常重要。
关键词三：面向行业的智能AI平台
对于企业来说，构建自己的训练模型和开发人工智能应用面临着诸多困难。 IDC对中国工业领域AI应用痛点调查显示，51.2%的企业认为缺乏AI相关人才，48.8%的企业认为缺乏优质数据资源， 34.1%的企业担心无法保障安全和隐私 34.1%的企业认为AI应用难以与现有IT设施集成，26.8%的企业认为无法进行模型域适配和场景迁移。
为了降低部署、开发和培训成本，面向行业的智能AI平台解决方案可能是企业借力AI东风加速转型的最佳方案。 例如，联想大脑边缘AI平台支持一站式构建边缘智能解决方案，提供自动生成、模型适配、仿真测试、部署实施、运维升级等全流程支持。
根据联想大脑边缘AI在众多企业的实际应用数据，可以发现其在帮助企业降低培训和使用成本的同时，提供更专业的转型体验，为企业带来四大收益：
良好的培训
一种实现快速模型训练、小样本终身学习技术和框架的颠覆性创新。 模型训练周期缩短高达80%，训练所需样本量减少2个数量级。
性能强劲
全芯片平台全面优化的异构AI推理加速技术，推理性能最高可提升10倍，单点同时处理传感器数量可提升2-4倍。
软硬件协同
低代码可视化和优化适配的模型硬件 AI 解决方案生成技术使客户能够节省高达约 45% 的总采购成本和高达 85% 的 AI 解决方案生成时间。
易于管理
大规模云-边-端协同模型远程部署治理技术，最多可节省75%的远程部署时间和55%的远程运维时间。
大模型的出现解决了传统人工智能的诸多不足，也为人工智能的产业应用带来了更多的选择。 面对种类繁多的AI模型和应用产品，企业在选型时应明确需求，擦亮眼睛，选择一条更适合自己的路径。
編輯：碩谷新聞聚合
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