6月21日，腾讯、腾讯云和北京大学光华管理学院宣布将推出人工智能通识课。在发布会现场，腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声表示，过去半年自己收到了非常多企业的询问，大家都很关心大模型到底能不能用，以及如何控制成本。

在会上的圆桌讨论中，他与北京大学光华管理学院副院长张影以及几位能源、零售和大健康领域的创业者围绕大模型落地进行了讨论，话题包含如何针对垂直场景需求定制化开发和选择适合大模型产品等展开。

公开数据统计，自3月以来，国内已有超过20家企业入局大模型赛道，共计发布了79个10亿级参数规模的大模型。几位圆桌参与者都认为，大模型技术的产业化落地，必须结合垂直行业的场景需求做定制化开发。

(相关资料图)

百果科技轮值CEO、百果园集团四化研究院院长王筱东认为：“我们不可能从头到尾去训练一个全新的模型出来，一定是基于现有的通用大模型去做垂直领域的小模型。”

在水果领域，不同品类、同一品类的不同品种都存在极大差异，还要受到地理位置、气候、光照、季节等多重因素的影响，生产、运输、保鲜处理等流程涉及到非常多的专业知识。

所以，随着大模型技术的发展，在模型算法和算力开放的情况下，数据质量决定了大模型解决垂直行业问题的能力。王筱东表示，通用大模型是基础，但百果园有数据优势，“只有每一个行业龙头都有数据优势的时候，才能够训练出真正对这个行业适用的垂直大模型”。

深度智控创始人兼CEO李辉也认为，通用大模型更多地是解决80%的通识性问题，要100%解决场景问题必须结合行业属性。

“AI的特点是建模效率高，但AI模型没有物理意义”，李辉表示，深度智控的方式是搭建“机理框架+AI算法”，让AI在机理框架内去做感知，这套模式将算法的精度误差控制在3%以内，相较于市面上专家经验控制或纯AI控制方式提升了至少10%的效果。

除了业务场景的复杂性和多元性，企业选择大模型还有更多考量。以医疗健康行业为例，汤臣倍健精益管理兼AI负责人吕静莲认为，模型可用性、安全性和成本是选择大模型的核心考量因素。

她同时提醒，医疗健康行业不能忽视大模型的负向可能性。“医疗和健康领域容错性是非常低的，像我们这样的行业，大模型的准确度可能要95%以上才勉强可用。”

腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声现场表示，过去半年收到了非常多企业客户的问询，大家都很关心大模型能不能用、如何控制成本等。

吴运声判断称，基于预训练行业大模型，选择合适的平台工具训练适合自己的模型，是大模型和企业结合更有效的落地场景。

对于腾讯和北大推出的这套课程，吴运声介绍称它主要包括场景、工具和方案三大方面。不仅有大语言模型，还覆盖了自然语言处理、计算机视觉、语音和音频处理以及多模态等工具介绍，重点介绍了工业、金融、出行、零售、医疗和能源六个行业的案例。

对此，张影表示现在很多企业家面对AI大模型，要么没有意识到重要性，要么想做却不知道如何做，这也是北大光华选择与腾讯推出企业家人工智能通识课的行业背景。