数智鹭岛，懿心十载。值此CCF YOCSEF厦门10周岁生日之际，来自全国27个分论坛的兄弟姐妹们齐聚厦门共襄盛举。8月24日上午9:00-12:00，YOCSEF厦门开展了一场主题为《大模型产业赋能：是技术昙花一现，还是产业升级机遇？》观点论坛。

以ChatGPT和SORA为代表的大模型是当下的学术届的研究热点，也是政府部门和众多企业关注的重要科技技术。但是开展大模型技术研究与产业化应用需要大量的资源投入，对于许多部门单位及企业而言具有潜在的投资风险。在此背景下，本论坛将深度思辨大模型技术是对于地方的一次重要产业升级机会，还是一次盲目的热点跟风?

本次观点论坛由周奕毅（CCF YOCSEF厦门主席，厦门大学）和赵集民（CCF YOCSEF厦门副主席，睿优智造）担任执行主席，许清泉（厦门AC，美图）和刘伟权（厦门AC，集美大学）担任线上主席。

论坛伊始，两位执行主席感谢各位嘉宾的到来，同时介绍了本次论坛的背景和由CCF YOCSEF介绍、引导发言、思辨讨论三个部分组成的议程，同时强调了青年计算机科学论坛在推动计算机领域创新与发展中的积极作用。

图1：执行主席 赵集民&周奕毅

引导发言1：厦门大学信息学院李辉副教授

《自主可控多模态大模型》

他以其所在厦门大学多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室构建的“思源”大模型为案例，介绍了其课题组在大模型的研究成果。思源模型的设计强调多模态能力、强感知、高细腻度和高效率，能够支持高分辨率图像处理，并在OCR等场景中表现出色。思源大模型的核心优势包括快速拓展、适配低成本硬件、以及端到端的优化能力。这些特点使得思源在国内大模型领域中具有独特竞争力。思源模型已公开了7B和21B两个版本的大模型，它们在层数、词表大小等方面存在差异，重点在于多模态能力。模型的特点包括强感知（支持1536分辨率图像）、高细腻度（在OCR场景中表现出色）和高效率（处理速度提升1.8倍）。模型研发围绕科技部项目，具有快速多模态拓展、高效参数迁移和无需重训的模型压缩特点，这些优势使其在垂直领域应用中表现突出。思源大模型具备强大的OCR能力和代码生成能力，已在多个行业中进行适配应用，如漏洞检测、修复以及支付医疗等领域，此外，还在低成本国产设备上实现了大模型的部署。

图2：厦门大学李辉副教授引导发言

引导发言2：浙江大学、YOCSEF杭州副主席况琨副教授

《自垂直领域大模型构建及思考》

主题进行发言。他指出，自2013年以来，随着大数据和超算力的发展，AI应用取得了重大进展，特别是在自注意力机制和大模型的训练上。大模型的训练包括三个核心步骤：首先，通过完形填空式的监督学习让模型学习单词间的关联关系；其次，通过提示学习和微调使模型理解任务；最后，通过强化学习优化模型的输出。大模型的核心在于利用大数据、大算力来挖掘统计规律，实现不同模态之间的关联分析。模型的规模越大，能力越强，推动了通用模型的发展。况琨提到浙江大学也在探索构建垂直领域的大模型，探索了跨媒体和垂直领域大模型，发现垂直领域不需要超大模型，70亿参数已能解决大部分问题。通过收集学科语料并进行预训练和微调，针对特定领域如司法领域，开发适用于实际应用的大模型。尽管数据量不大，但通过针对性的训练，模型能够有效解决领域内的核心任务。当前，已使用40G数据和14万条微指令进行了大模型预训练，并与浙江省法院合作进行实际应用，但发现大模型生成的法条有错误，因此建立了知识库以替代生成机制。项目开源后获得了广泛使用，并在浙江省法院系统中部署，提高了审判效率。他指出团队也意识到单一大模型难以解决所有问题，现在已经开始探索结合小模型与大模型的协同工作，以优化具体任务的处理。

图3：浙江大学、YOCSEF杭州副主席况琨引导发言

引导发言3：火山引擎教育行业架构师李春梅

《AI驱动的教育科研新范式》

在教育领域的应用中，大模型通过精准营销和精准推荐，将学生和老师视为用户进行精细化运营，结合抖音的技术优势，实现了精准推送和个性化学习。然而，在实际落地时，因学生学习动机不强，面临政策和考核等挑战。在科研领域，大模型通过知识库构建提高了知识搜索和科研决策的效率。此外，大模型在校园管理中，提供智能化决策支持，并通过智能体优化校园服务，如网络中心和图书馆的推荐系统。在大模型落地过程中，学校面临模型效果、成本和落地难度的挑战。为解决这些问题，一些公司通过自研大模型和推出低代码开发平台，降低了使用成本和技术门槛，使用户能够轻松应用大模型解决实际问题。大模型的推广需要分阶段进行，建议从小场景入手，逐步积累技术和经验，最终实现全场景覆盖。大模型落地过程中，各行业面临人才短缺这一关键挑战，影响其广泛应用。为推进大模型产业发展，实验室与学校合作，着重培养AI电商、数据分析等领域的人才，尤其是在电商、金融、汽车等赛道，培养深层次的工程师和模型优化专家。这些举措旨在加快大模型的产业化进程，确保更多人才参与并推动其广泛应用。

图4：火山引擎教育行业架构师李春梅引导发言

CCF YOCSEF厦门现任主席周奕毅、副主席赵集民分别为嘉宾颁发感谢牌，对嘉宾们的精彩分享表示衷心的感谢。

图5：嘉宾颁奖合影

议题一：大模型是一项革命性技术还是一个阶段性技术？

思辨嘉宾纪家沂（新加坡国立大学）首先就议题一进行引导发言，表示大模型虽然对智能技术的发展起到了重要作用，但它只是技术进步的一个阶段性成果，其存在高昂的计算成本和能源消耗问题，未来可能会出现更智能、高效的技术来取代大模型，大模型是智能技术发展的一个阶段性高峰，但并非最终的终点。晁平复（CCF YOCSEF苏州24-25主席，苏州大学）指出大模型并非革命性突破，其技术路线早已存在，且仍有许多未成熟之处，如成本和推断能力。因此，大模型在产业应用上虽具潜力，但实际影响仍有限，需要继续技术迭代和非技术问题的解决。虽然大模型在学术上已被视为革命性技术，但在产业端仍需时间来弥合技术与实际应用之间的差距。张磊（CCF YOCSEF郑州23-24主席，河南大学）认为大模型在定义上既具有革命性，也有潜在的颠覆性。尽管人工智能已有多年发展，但缺乏关键技术和产业支持，而大模型由于其庞大的参数量，可能成为未来人工智能的重要支撑，推动各行业发生深刻变革。况琨（CCF YOCSEF杭州24-25副主席,浙江大学）认为大模型的强大吸引力在于其规模增加后展现出的潜在价值，目前大模型的实际价值尚未完全落地，尽管它可能具有革命性，但仍处于阶段性发展中，尚未完全实现其潜力。王朕（CCF YOCSEF天津24-25主席，天津大学）指出大模型是革命性技术的初级阶段，尽管尚未成熟，但其发展是过去几十年技术积累的结果，结合了数据、大算力和现代模型架构，这种通用的大模型有望跨越多个领域，虽然目前仍面临挑战，但其革命性毋庸置疑。郝关兵（CCF YOCSEF 厦门23-24主席，携程）认为大模型是革命性技术，它颠覆了人类对智慧的认知，不再单纯依赖算力、逻辑和因果关系，此外，大模型还改变了以往对数据量的追求，强调质量和应用的革新，这些因素都论证了其革命性。温苏湘（厦门城市学院）指出在医疗模型开发中的经验，大模型在实际应用中效率不高，但是转向小模型并通过调整参数可以取得了较好效果，人工智能的发展尤其在细分领域，依赖于足够的人工数据积累，只有这样大模型才可能实现革命性飞跃。周奕毅（CCF YOCSEF厦门24-25主席，厦门大学）认为大模型是革命性技术，主要基于以下三个角度：一是从学术研究角度，大模型在数据处理和任务执行上的表现远超以往技术，对细分行业造成巨大冲击；二是从社会影响力角度，大模型在智能表现上接近人工智能的终极目标，难以区分真人与机器；三是从产业角度，大模型有潜力颠覆多个行业，特别是对文职和代码工作产生重大影响。李辉（厦门大学）指出GPT的出现让之前的小模型研究变得无意义，甚至颠覆了多年的科研成果。然而，随着时间推移，发现大模型并未完全取代旧技术，反而推动了信息检索等领域的革新。这表明大模型带来的更多是技术革新而非彻底革命。张晓宏（厦门市规划数字技术研究中心）指出大模型的出现是人工智能领域的一个里程碑，标志着技术的革命性转折点。尽管人工智能发展多年，真正对社会产生广泛影响是在大模型出现后。大模型的本质是智力增强，它为人类提供辅助，但也引发了对个体和社会影响的思考。关键在于各方如何在这一技术变革中找到自己的位置并应对潜在的挑战。崔建峰（厦门英才学校）认为任何革命性技术都具有阶段性，并且技术周期长度难以预测。尽管新技术可能获得广泛应用，但其真正的革命性还需通过广泛的社会和行业应用来验证。为何某些地区没有产生行业领军企业，其实早期投入更多资源，以引领技术应用方向，是可以在城市发展中取得突破的。赵集民（CCF YOCSEF厦门23-25副主席，睿优智造）认为任何革命性技术都具有阶段性，并且技术周期长度难以预测。尽管新技术可能获得广泛应用，但其真正的革命性还需通过广泛的社会和行业应用来验证。

议题二：发展大模型目前是应该“等待”还是“入局”？

思辨嘉宾黄典（CCF YOCSEF深圳24-25主席，广东省智能院）就议题二进行引导发言，指出一些企业，如服装设计公司，已积极布局大模型，已看到其提升生产效率的潜力。但许多中小企业仍在观望，担心投入无法带来即时回报。然而，当前大模型在很多行业尚未得到广泛应用，主要是因为企业缺乏相应的人才和直接应用的能力。因此，培养适应大模型发展的专业人才，是未来需要解决的重要问题。晁平复（CCF YOCSEF苏州24-25主席，苏州大学）认为大模型的发展应由大型企业，尤其是国资背景企业来主导，因为他们有能力承担高成本，并在实际应用中探索解决方案。高校应专注于基础研究和技术探索，而具体的行业应用和规模化发展则应由大企业推动。李蒙（CCF YOCSEF深圳，深圳技术大学）认为大模型具有变革性潜力，但目前的发展阶段仍缺乏理论支撑。各方应积极关注并尝试参与，但要区别对待是否真正入局。先行探索可能带来优势，但也需面对尚未解决的问题。大模型的发展是从量变到质变的过程，未来需解决理论支撑不足的问题，这将决定其能否真正成为变革性技术。李春梅（火山引擎）认为在当前技术不成熟的情况下，企业应先等待。许多企业在传统业务下滑时，需要寻找新方向或赛道来应对市场变化。尽管大模型技术尚未完全成熟，无法解决核心场景的问题，但企业仍应积极拥抱这一技术，同时等待其逐渐成熟并形成完整的商业化闭环，以满足市场需求。马骏（CCF YOCSEF上海24-25副主席，蓝忆智能）指出大模型的发展归根结底需要人才储备。除了一线城市外，二三线城市在人才储备上存在较大差距，因此这些城市应等待一线城市先行入局并形成规模后，再考虑自己的入局时机。王朕（CCF YOCSEF天津24-25主席，天津大学）他认为大模型的发展需要上层推动和基层应用相结合，普通人应以开放的心态接纳和应用大模型技术。同时，大模型对某些行业已造成巨大压力，如作曲、编程和插画领域，普通人应该通过提升自身能力以适应这一变革。任建吉（CCF YOCSEF郑州24-25主席，河南理工大学）认为即使二三线城市在人才方面不如一线城市，但通过大力投入基础设施建设，可以逐步吸引人才和计算资源。他认为，只有通过基础设施的完善，才能吸引人才和资源，最终推动大模型的部署和发展。洪玉玲（集美大学）认为大模型是技术途径，而大数据挖掘是目标。虽然形式不同，但它们的本质是相通的。每个人在技术发展中所处的阶段不同，有的人已经在深入探索，有的人还在起步，但大家其实都已经在这场技术变革中参与其中。况琨（CCF YOCSEF杭州24-25副主席,浙江大学）认为大企业应主导通用大模型的开发，而高校和中小企业则应专注于特定领域的大模型，避免资源浪费，集中资源开发通用大模型，供企业和其他主体使用。资源和价值的平衡，以及社会责任的承担，是各方需要考虑的重要因素。

议题三：发展大模型是要自力更生还是依赖外力协助？

思辨嘉宾张晓宏（厦门市规划数字中心）就议题三进行思辨发言，表示大模型发展的核心问题在于如何选择路径，需要根据自身定位和资源做出决策。不同组织在大模型发展中的策略有所不同，一些选择独立开发，另一些则倾向于合作。彭振皖（CCF YOCSEF合肥，安徽医科大学）指出在安徽尤其是合肥，在人工智能产业中重点投入，科大讯飞和华为等公司在大模型领域领先。然而，国外掌握大模型技术可能带来的个人和国家安全风险的担忧，自主发展技术是非常重要的。胡珂立（CCF YOCSEF杭州）认为如果以国家为主语，大模型的发展应当自力更生，特别是出于安全考虑，需要控制数据与信息的安全性。对于高校和中小机构，资源有限的情况下，可能更适合在现有基础上进行微调和改造，而非独立开发大模型。张宁豫（CCF YOCSEF杭州）认为从学术界角度来看，独立开发基础大模型几乎是不可能的，大多是高校与企业联合完成。然而，这种依赖外部合作的模式可能对长期的学术创新不利。胡鉴（CCF YOCSEF昆明）指出昆明作为三四线城市，人才相对稀缺，因此更需要依靠外部力量。科研院所和企业能够更多地到云南，特别是昆明，去发展合作。李春梅（火山引擎）首先，做模型需要具备足够的资金和专利优势，否则容易失败。其次，在做基于小模型的商业应用时，企业必须具备足够的市场推广优势，否则同样难以成功。最后，如果选择做服务模型，企业必须有长期积累的技术服务能力。对于学校来说，可以根据科研实力和人才条件来判断是否参与模型的制作、应用或服务。陈洋（CCF YOCSEF杭州）认为从中小企业的角度来看，自力更生还是依赖外力的问题，答案是依赖外力。从商业角度看，依赖外力更为现实。但从国家的宏观视角来看，为了确保安全和可控性，某些关键技术仍需自力更生。周奕毅（CCF YOCSEF厦门24-25主席，厦门大学）指出厦门在软件信息和动漫文化等领域拥有两个主要下游产业，这些产业将受到大模型这一革命性技术的巨大冲击。如果厦门未来的产业仍然依赖外地大厂来推动，可能会陷入像过去老工业区一样的衰落。私企可能只关注短期利益，但对地方政府而言，这种局面可能导致整个城市的人才和资源为外地服务，而无法自主发展。因此，厦门需要通过自力更生来主导本地产业，避免沦为外地企业的附庸，这也是举办此次论坛和讨论的一个重要动机。张雪白（CCF YOCSEF厦门AC，厦门理工学院）指出如果厦门能够掌握核心技术并确保技术可控，就应该自力更生。李菁（厦门城市学院）认为厦门作为拥有985高校的城市，应该在大模型的开发和应用上有所布局，尤其是在厦门的现代化产业体系中。而对于不打算重点发展的行业，则可以依赖其他龙头企业的资源，共同合作，而不必坚持自力更生。郭翰林（厦门理工学院）主张依赖外力，通过借助外力，例如可以参考先有的基础，再结合自身的升级，这样可以缩短研发周期，更快地为社会服务，提高生产效率和质量。张晓宏（厦门市规划数字技术研究中心）指出适合自己的就是最好的，无论是个人还是单位，评价的标准应当是商业闭环。与其拘泥于必须自己开发基础模型，不如利用大厂或其他城市的资源，在此基础上开发有特色的专业应用。这种合作模式也能带来良好的发展路径。

在本次“大模型产业赋能：是技术昙花一现，还是产业升级机遇？”观点论坛中，我们有幸聆听了来自不同领域的专家学者们的精彩演讲和见解，共同探讨了大模型产业赋能的未来趋势、技术革新。我们对所有参与讨论的嘉宾表示诚挚的感谢，他们的实践经验和深刻洞察为与会者带来了丰富的信息和启发。

图6：现场图片

再次感谢CCF YOCSEF兄弟论坛们对本次活动的鼎力支持。

展望未来，我们将持续致力于推动大模型产业的创新发展，加强学术界与产业界的交流合作，共同为数字经济的繁荣发展贡献力量。

期待在下一次论坛中再次相聚。