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2015年，安防行業開始大范圍引入AI技術，但市場的反應卻比較平淡，沒有激起任何水花。反而在隨后的兩年里，也就是伴隨著AlphaGo連續戰勝兩位人類圍棋冠軍后，全市場對AI的關注度才不斷升溫。對于AI來講，才真正的打響知名度，大眾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應用最廣泛的領域，安防行業也遇到發展瓶頸，如行業市場對AI落地應用的場景及產品同質化嚴重，企業業績增長乏力等等，行業亟需新的技術、新的業態、新模式來沖破這一瓶頸。

  2023年一季度，隨著由Open AI 發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技術的熱情。對安防來說如同雪中送炭，而且經過6個多月時間的發酵，AI大模型已然成為安防從業人員積極討論的話題，國內已有多家知名企業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，有業內人士表示，大模型或許正式開啟AI2.0時代，將為各行各業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用、存在的商業價值還沒有真正地體現出來，而且各行業人士對該領域涉及的專業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（數億甚至數十億）的機器學習模型，這些模型可以在訓練過程中處理大規模的數據集，并且能夠提供更高的預測能力和準確性，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系。如大模型是一種技術手段，可以用來構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用和技術。

  如果還是不能理解，或許從投資產生經濟效益的角度更好理解。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之后發生的深度學習，以及這種深度學習進入各行各業并創造了價值，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域AI應用，需要對該領域進行收集、清洗、標注數據，然后再調整模型，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。即當你應用的時候，在大模型的基礎之上針對你所在的細分領域稍微微調即可，可以說大模型開啟了AI2.0時代，其特點就是大數據、大計算和大模型。

  當然評價大模型的好與壞，以現在的視角來看主要涉及三個方面：算法、算力和數據。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，數據則決定了AI的訓練效果。未來可能涉及的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，研發大模型搶抓市場或能為企業打開新的藍海，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，都是大家普遍想問的問題。

  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。目前有業內人士表示，在AI2.0時代，如果你有了大模型這一技術作為一個基礎平臺，然后疊加應用，它會改寫每一個領域。換言之，大模型改變的是AI落地應用生態，比如目前已落地應用的領域：智能醫療、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公布的大模型，它們所在的落地應用領域，實際創造的價值并不多，多數都是迎合數字化轉型而衍生的附屬品以期望在具體的業務中能起到提質增效的作用。

  對于C端客戶來說，現階段購買企業產品，大模型也只能算是錦上添花，最實際的商業價值并沒有凸顯。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展商和現場的觀眾，大體上也可以了解到，大模型對企業產品的可用性的提升有很大的幫助，但大模型并不是其產品的全部。對企業和觀眾來說，他們的真正目標而是用上了AI技術的數字化、智能化產品。

  而且，在一項新興技術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展，比如算法還有提升空間、數據還不夠完善等等。

  也就是說，在大模型持續發酵的今天，我們要保持清醒的頭腦，別只看大模型，要更多關注現階段事件的本身。企業為何發展大模型、或者在各種會議場所談論大模型，其實多數是為了迎合市場，而且如果你作為一家AI公司或者創新型企業，不提大模型、不提AIGC，對外就顯得不夠專業，很可能會影響企業的未來的發展。

  總的來說，大模型從技術上來講是很好的發展趨勢，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用場景對AI大模型來說著實不易，況且在它所應用的場景能創造多少價值，還是個未知數，需要時間來檢驗。

（內容來源：CPS中安網）

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