本報(bào)記者 賀王娟

    5月29日，以“智變：人工智能重構(gòu)增長新范式”為主題的2026證券市場年會行業(yè)分會數(shù)字經(jīng)濟(jì)大會在京舉辦，此次大會由《證券日報(bào)》社主辦、中國上市公司協(xié)會指導(dǎo)、華為技術(shù)有限公司支持。

    在主題分享環(huán)節(jié)，中國信息通信研究院總工程師何寶宏以《AI發(fā)展新觀察》為題發(fā)表了他對于AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新觀點(diǎn)，針對基礎(chǔ)模型的技術(shù)發(fā)展、模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)、算力、Agent（智能體）、具身智能、AI產(chǎn)品形態(tài)等多個(gè)層面分享了他的最新觀察。    

    中國信息通信研究院總工程師何寶宏

    從基礎(chǔ)模型技術(shù)進(jìn)展來看，何寶宏提到，過去一年不論是語言模型還是多模態(tài)模型，都取得了長足進(jìn)步。

    何寶宏表示，據(jù)中國信息通信研究院評測，過去一年語言大模型能力提升約35%，多模態(tài)模型能力提升50%以上；產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重心正從語言模型走向多模態(tài)，多模態(tài)正在加速突破各類技術(shù)瓶頸。同時(shí)，越來越多的開源模型的性能已經(jīng)逼近閉源模型的性能；頂級開閉源模型間性能差距快速縮小，從內(nèi)部變化來看，開源模型數(shù)量開始走向收斂，下載量、使用量及衍生模型高度集中于頭部，TOP5開源模型下載量占比超過83%，而半數(shù)模型累計(jì)下載量不足200次；此外，業(yè)界開始發(fā)展世界模型，以學(xué)術(shù)界主導(dǎo)為主尚處于探索初級階段；還存在技術(shù)路線不清、概念邊界模糊等問題；但這一技術(shù)路線發(fā)展趨勢不變。

    具體到數(shù)據(jù)層面，何寶宏認(rèn)為，當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)上的模型預(yù)訓(xùn)練撞上了“數(shù)據(jù)墻”，數(shù)據(jù)已成為制約模型性能提升的核心因素，換而言之，即當(dāng)下模型已將互聯(lián)網(wǎng)上的公域數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)消耗殆盡，已無新數(shù)據(jù)源提升模型能力。

    要如何解決這一問題？何寶宏認(rèn)為有以下三個(gè)解決路徑，一是從公域走向私域，針對特定行業(yè)私域數(shù)據(jù)的開發(fā)利用；二是合成數(shù)據(jù)，控量使用傳統(tǒng)算法及AI的算法合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型；三是提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量；用先進(jìn)的數(shù)據(jù)工程不斷提升已有數(shù)據(jù)的質(zhì)量，更好服務(wù)好AI。

（編輯 才山丹）