大华股份 (002236): 回答：随着 GPT 的迭代发展，我们看到技术上已经有范式转变，即从原来的预训练+微调，转到预训练+情景学习，它可以通过少量的任务示例作为输入，模型能够做到不经过微调就在下游的任务取得明显优于零样本迁移的性能。由此看出，它带来的技术革命是巨大的，包括在 AI 的投入方面，以及前面探讨中提到的 ChatGPT 技术，它证明了现在智能技术向 AIGC 甚至是 AGI 方向演进的可行性，也展示了 GPT 技术的优势和能力。随着 GPT 技术的各种应用落地，尤其是与行业属性的融合，对于智慧物联领域或很多行业的数字化、智能化升级，将大幅提升生产力。视觉 AI 领域已经发展多年并形成很大的产业规模，未来的发展可以从几个维度去考虑进行加强或改变：一是随着 GPT 的发展，AI 的泛化能力和通用性会越来越好，同时 AI 识别的精度会大幅提升，很多以前无法实现的 AI 业务将有望实现，关注的参数可以做得更加精准；二是多模态是人工智能发展的重要技术方向，我们是比较关注的。多模态模型可以进行视觉的理解，不会像以前的 AI 只关注某一个任务，随着 GPT 和多模态的技术发展，它可以进行多种元素的综合表达；三是大模型和行业属性的结合发展很重要。通用的视觉大模型一旦结合行业属性，它会成为一个个行业视频的大模型，这相当于在每个行业部署一个专用大脑，它既懂行业特性，又能发挥大模型的优势。未来，面向行业的视觉大模型将会具备通用泛化能力，通过自主学习和持续学习，将会像行业专家一样与产业协同发展并借助产业数字化能力形成基于智能形态的产业新生产力。

2023-05-26 00:00:00