2024中国联通元景大模型AI终端合作白皮书V1.0

中国联通元景大模型AI终端合作白皮书 1 中国联通元景大模型AI终端合作白皮书 中国联通 （2024V1.0） 目录 1.前言4 2.大模型与AI终端发展趋势5 2.1大模型产业发展趋势5 2.1.1技术演进趋势5 2.1.2市场发展趋势7 2.2AI终端的发展机遇、问题与挑战8 2.2.1大模型重新定义智能终端9 2.2.2AI终端面临的问题与挑战10 2.3端云协同的架构与关键技术12 2.3.1端云协同的架构12 2.3.2端云协同的关键技术12 3.元景大模型架构及能力体系15 3.1基础大模型15 3.2MaaS服务平台16 3.3大模型内生安全17 4.AI终端产品及应用场景18 4.1通用型智能终端+AI19 4.1.1AI手机典型应用场景19 4.1.2智能手表典型应用场景20 4.1.3AI摄像头典型应用场景20 4.1.4AI组网终端典型应用场景21 4.2AI需要专用定制终端22 5.中国联通AI终端合作倡议23 6.结束语25 1.前言 2023年以来，全球科技领域迎来了生成式人工智能（AI）的爆发式增长，特别是以ChatGPT为代表的大型语言模型，凭借其卓越的文本生成、语言理解和逻辑推理能力，正深刻改变着人机交互的方式与体验。这一变革不仅限于云端服务，更在终端侧展现出前所未有的潜力与活力。随着芯片技术的飞速进步和模型优化技术的日臻完善，生成式AI技术得以高效部署于各类消费级及行业级终端设备中，推动了智能终端的全面升级与生态创新。 中国联通，作为中国领先的通信运营商，始终站在技术前沿，积极探索人工智能与通信技术的深度融合，推出了自研的大模型产品--元景大模型，并以元景大模型为基础，推出了元景MaaS(ModelasaService模型即服务)平台。通过“开放训练算力”、“开放通用大模型”、“开放MaaS服务”、“开放行业专家团队”服务千行百业。 本白皮书分析探讨了大模型及AI终端的发展趋势以及元景大模型AI终端应用场景，并据此提出了中国联通AI终端合作倡议，旨在携手终端产业链合作伙伴，构建端云协同的元景大模型AI终端产品生态，加速生成式AI技术在智能终端的广泛应用，为用户带来更加智能、便捷、个性化的服务体验。 2.大模型与AI终端发展趋势 2.1大模型产业发展趋势 大模型产业正步入快速发展阶段，展现出强劲的增长潜力与广阔的应用前景。在生成式AI技术的推动下，大模型产业不仅成为智能数字化优先时代的催化剂，还深刻重塑了数字经济格局。未来，大模型将更加注重生态体系建设，通过开放包容的态度吸引多方合作，共同构建繁荣的AI原生应用生态。这一生态体系将围绕AI大模型为核心支柱，串联产业链上的合作伙伴，创造新的服务模式，挖掘并实现商业潜能。同时，随着技术的不断迭代和市场需求的变化，大模型产业将持续提升自身在高性能计算、模型部署优化、数据管理、安全保障等方面的能力，以应对日益复杂的市场挑战。IDC预测，到2027年，全球生成式AI市场规模将达到1,454亿美元，中国市场也将实现显著增长，年复合增长率高达55.1%，显示出大模型产业蓬勃发展的强劲势头。 2.1.1技术演进趋势 随着人工智能技术的不断进步，AI大模型技术正呈现出以下几个重要的发展趋势： 1.云计算与人工智能深度融合：随着云计算技术的不断成熟，大模型技术正逐步与云计算深度融合，形成“超级工厂” 式的服务模式。这种模式通过提供算力层、模型层、应用层的三层架构，实现了技术与业务的深度融合。云计算的强大算力支持为大模型的训练和推理提供了坚实的基础，使得大规模、高效率的模型训练成为可能。 2.模型架构与算法持续优化：大模型技术不断在模型架构和算法上进行优化。通过引入更先进的神经网络结构、更高效的训练算法和更精细的调参策略，大模型在特征提取、泛化能力等方面取得了显著进步。同时，预训练加微调的策略也已成为大模型开发的标准流程，使得模型能够更快地适应不同的应用场景和任务需求。 3.强调生态构建与协同发展：大模型技术的演进不仅仅是技术层面的突破，更强调生态的构建与协同发展。通过搭建开放、协同的合作伙伴网络，大模型技术能够更广泛地应用于各行各业。这种生态模式不仅促进了技术的快速落地应用，还推动了行业的数字化转型和智能化升级。同时，生态中的各方也能够共享资源、共同创新，形成良性循环。 4.强调安全与隐私保护：随着大模型技术在各领域的广泛应用，安全与隐私保护问题日益凸显。因此，大模型技术的演进趋势中，安全与隐私保护成为了不可忽视的重要方面。通过引入先进的加密技术、隐私保护算法和严格的数据管理规范，大模型技术能够确保用户数据的安全性和隐私性，为技术的广泛应用提供坚实保障。 2.1.2市场发展趋势 为了降低大模型的应用门槛，市场上涌现出越来越多的标准化、模块化大模型产品。这些产品通过提供API接口、SDK等开发工具，使得更多的企业和开发者能够轻松集成大模型能力到自己的业务中。针对不同行业、不同场景的需求，大模型产品正逐步向垂直化、定制化方向发展。通过结合行业知识、用户数据等特定信息，定制化大模型能够提供更加精准、高效的解决方案，满足客户的个性化需求。AI大模型作为当前人工智能技术的重要成果，其强大的数据处理、模式识别及预测能力，正在各行各业中展现出巨大的应用价值。 在金融领域，AI大模型被广泛应用于风险评估和信贷审批流程中。通过对海量历史交易数据、用户行为数据、社交媒体信息等多元数据的深度学习，模型能够精准识别潜在的风险点，预测借款人的还款能力，从而优化信贷决策过程。 在医疗健康领域，AI大模型的应用涉及疾病的早期预警、辅助诊断及治疗方案推荐等场景。通过分析患者的基因数据、医疗影像资料、生活习惯等多维度信息，模型能够发现疾病的早期迹象，辅助医生进行精准诊断。尤其在肿瘤、心脑血管疾病等复杂疾病的诊断中，AI辅助显著提高了诊断的准确性和及时性。 在智能制造领域，AI大模型被用于构建智能工厂，实现 生产流程的自动化、智能化。通过对生产数据的实时监控与 分析，模型能够预测设备故障、优化生产计划、提高生产效率。 在教育领域，AI大模型被用于构建个性化学习平台，为学生提供定制化的学习资源和辅导方案。通过分析学生的学习行为、能力水平、兴趣偏好等数据，模型能够推荐适合的学习内容和路径。 2.2AI终端的发展机遇、问题与挑战 AI大模型，作为具有巨大参数量的深度学习模型，其强大的处理能力和学习能力为智能终端带来了全新的智能化体验。这些模型通过学习大量数据，能够在自然语言处理、计算机视觉、自主驾驶等多个领域实现高精度、高效率的预测和决策。在AI大模型的赋能下，智能终端不再仅仅是执行简单任务的工具，而是成为了能够理解用户需求、提供个性化服务的智能伙伴。 AI终端主要呈现以下特点： 1.高度智能化：智能终端在AI大模型的赋能下，能够实现更加智能化的交互和服务。它们能够理解用户的自然语言指令、识别用户的情绪和行为习惯，并据此提供个性化的服务和建议。 2.高效能计算：AI大模型需要强大的计算能力来支撑其复杂的预测和决策过程。因此，智能终端在硬件方面也不断 升级和优化，以提供更高的计算性能和更低的功耗表现。 3.多模态交互：AI大模型支持多模态交互方式，包括语音、图像、文本等多种形式。智能终端也相应地提供了多种交互方式供用户选择，以满足不同场景下的使用需求。 2.2.1大模型重新定义智能终端 随着云、网、边、端配套技术的持续进步与深度融合，终端侧AI领域正迈入一个前所未有的黄金发展时期，展现出蓬勃的生命力和无限的创新潜力，并开辟了多元化的应用路径。当前，AI终端应用的发展趋势可以清晰地划分为两大主要方向： 一方面，传统通用终端如手机、PC以及智能家居设备等，通过深度集成与优化AI技术，实现了智能终端向AI终端的升级。这些设备搭载了各类先进的AI模型与应用，不仅能够精准捕捉用户需求，进行个性化服务推荐，还在交互方式上实现了质的飞跃，为用户带来前所未有的智能化与个性化体验。这一转变不仅提升了用户的工作效率与生活品质，更推动了整个智能终端行业的转型升级。 另一方面，随着AI技术的不断创新与突破，专为特定场景设计的智能AI终端也应运而生。这些终端紧密围绕用户的具体需求与场景特点，深度融合AI技术，实现了在特定领域内的深度定制与极致体验。例如，在医疗领域，AI 辅助诊断终端能够精准分析患者数据，提供个性化的治疗方案；在教育领域，智能教学机器人则根据学生的学习进度与兴趣，定制学习路径与互动体验；而实时翻译眼镜等AI新兴终端，正逐步成为促进全球化交流与合作的重要桥梁，为用户带来跨越国界的无缝沟通体验。这些新兴终端以其独特的价值主张与卓越的用户体验，正逐步成为推动相关行业快速发展的关键力量。 2.2.2AI终端面临的问题与挑战 当下AI终端领域在快速发展的同时，也面临着多方面的挑战与问题，尤其在端侧算力、性能功耗以及安全隐私等方面尤为突出。 在芯片算力方面，端侧AI的发展受到芯片能力的显著制约。中低端芯片的算力、内存带宽以及异构计算能力普遍不足，难以有效支撑AI算法的复杂性和数据处理需求。这使得在终端设备上部署大型AI模型变得尤为困难。此外，端侧模型还需适配不同芯片的推理框架，这进一步增加了部署的复杂性和成本。因此，芯片能力的提升成为端侧AI发展的关键瓶颈之一。为了推动端侧AI的广泛应用，需要不断研发高性能、低功耗的AI芯片，并优化芯片与模型的适配性，以提高整体系统的运行效率和稳定性。 在性能与功耗的平衡上，端侧AI同样面临着严峻挑战。 一方面，为了提升模型的准确性和泛化能力，需要增加模型的参数和复杂度，但这会显著增加资源消耗和功耗。另一方面，如果为了降低功耗而减小模型参数，又会导致模型的泛化能力大幅下降，影响实际应用效果。因此，如何在保证模型性能的同时降低功耗，成为端侧AI研究的重要课题。目前，研究者们正在探索通过优化模型结构、算法设计和硬件加速等多种手段来解决这一问题。例如，通过设计轻量级神经网络结构、利用剪枝、量化等技术降低模型复杂度，以及采用低功耗硬件加速芯片来降低功耗等。 在安全隐私方面，端侧AI同样面临诸多挑战。由于端侧设备通常直接与用户交互，因此保护用户数据的安全和隐私至关重要。然而，在数据收集、处理和传输过程中，很容易发生数据泄露或被恶意利用的风险。为了保障用户隐私，端侧AI需要采取一系列安全措施。例如，在数据收集阶段采用脱敏技术处理个人敏感信息；在数据传输过程中采用加密技术保护数据安全；在数据处理和存储过程中加强访问控制和权限管理，防止未经授权的数据访问和篡改。此外，还需要建立完善的安全管理机制和应急预案，以应对可能的安全威胁和突发事件。通过这些措施的实施，可以有效提升端侧AI系统的安全性和可靠性，保障用户数据的安全和隐私。 2.3端云协同的架构与关键技术 2.3.1端云协同的架构 端云协同架构主要由云端的大模型与端侧设备的本地计算结合而成，通过优化资源配置，从而实现计算任务的高效分配。其中预训练模型参数储存在云端，等待端侧设备上传本地参数在云端出构建个性化模型，然后，云端将模型的输出结果传回给端边设备，从而缓解端侧设备存储和计算的压力。这一体系不仅提升了实时响应速度和系统鲁棒性，还确保了可扩展性与个性化服务的提供。 2.3.2端云协同的关键技术 在端云协同的架构中应用的关键技术主要有大模型微调关键技术、端侧模型部署关键技术以及软件加速关键技术。 1.大模型微调关键技术 大模型微调关键技术主要包括参数增量微调、指令微调以及提示词工程等，旨在避免微调模型的所有参数，从而降低成本和代价。 参数增量微调方法以LoRA微调方法为主流，该方法冻结原模型参数，往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅finetune的成本显著下降，还能获得和全模型参数参与微调 类似的效果。指令微调是在预训练模型上微调的方法，旨在提高模型在自然语言格式的任务上的泛