今日解读！大模型热度依旧，落地应用仍需破局：周鸿祎谈人工智能发展新挑战

大模型热度依旧，落地应用仍需破局：周鸿祎谈人工智能发展新挑战

北京讯，6月6日，360公司创始人、董事长兼CEO周鸿祎在360AI新品发布会暨开发者沟通会上表示，自去年大模型技术发布以来，虽然取得了长足的进步，但在落地应用方面仍然存在较大的挑战，离用户还比较远。

周鸿祎指出，大模型技术拥有强大的学习和处理能力，能够在自然语言处理、计算机视觉等领域取得卓越的成果。然而，大模型的应用场景仍然比较局限，主要集中在科研和开发领域，尚未真正走进大众生活。

究其原因，主要有以下几点：

• **大模型的训练和使用成本高昂。**大模型需要大量的算力和数据进行训练，这对于大多数企业和个人来说都是难以承受的。
• **大模型的易用性和可解释性差。**大模型的内部结构复杂，普通人难以理解和使用，也无法解释其做出决策的依据。
• **大模型存在伦理问题。**大模型可能会被用于恶意目的，例如制造虚假信息或操纵舆论。

针对这些挑战，周鸿祎建议：

• 加强大模型的基础研究，降低训练和使用成本。
• 开发更加易用和可解释的大模型。
• 建立大模型的伦理规范，防止其被滥用。

周鸿祎强调，大模型技术拥有广阔的应用前景，但其发展也面临着诸多挑战。只有共同努力，解决这些挑战，才能让大模型技术真正走进大众生活，服务社会。

除了周鸿祎的观点，业界人士也对大模型的未来发展表达了看法。

• **中国人工智能学会副理事长、清华大学教授唐杰表示，**大模型技术是人工智能发展的必然趋势，但其落地应用需要一个长期的过程。在未来，大模型技术将与其他人工智能技术融合发展，在更多领域发挥作用。
• **百度副总裁、百度研究院院长吴恩达表示，**大模型技术已经取得了重大突破，但仍然处于早期发展阶段。未来，大模型技术将更加开放，更加易用，为更多开发者和用户所用。

总体而言，大模型技术正在快速发展，但其落地应用仍需破局。只有解决成本高、易用性差、伦理问题等挑战，大模型技术才能真正发挥其潜力，服务社会。

气象数据赋能实体经济：“温度指数（保险）+天气衍生品”创新应用落地

北京，2024年6月17日 - 近日，中国气象局印发了《关于表彰2024年第一批“气象数据要素×”典型案例的通知》，由国家气象中心申报、大商所参与的“温度指数（保险）+天气衍生品”应用试点案例成功入选。该案例充分发挥了气象数据的经济价值，为涉农、能源、制造等多个领域提供了风险管理新工具，助力实体经济高质量发展。

创新指数赋能风险管理

“温度指数（保险）+天气衍生品”应用试点，以国家气象中心权威的温度指数为基准，通过金融创新手段，将天气风险转化为可交易的金融产品，为相关产业链条上的企业提供风险保障。

该项目的核心技术在于温度指数的构建。该指数通过机器学习技术，对我国20亿条气象大数据进行归纳分析，遴选哈尔滨、呼和浩特、乌鲁木齐等15个城市作为基准城市，构建了包括日平均温度指数（DAT）、月度累积平均温度指数（CAT）和反映温度偏离18℃的月度制热/制冷指数（HDD/CDD）等在内的多层次温度指数体系。

衍生品创新助力产业发展

基于温度指数，各试点项目开发了丰富的衍生品产品，包括指数保险、期货、期权等，为相关产业提供了多样化的风险管理方案。

例如，广东省推出的“水产养殖温度指数保险+衍生品”，为水产养殖户提供因高温或低温导致的鱼虾死亡风险保障；湖北省推出的“茶叶寒潮指数保险+衍生品”，为茶叶种植户提供因寒潮冻害导致的茶叶减产减收风险保障；北京市推出的“果树寒潮指数保险+衍生品”，为果树种植户提供因寒潮冻害导致的果树受损风险保障。

典型案例引领示范效应

“温度指数（保险）+天气衍生品”应用试点的成功落地，为气象数据赋能实体经济提供了宝贵经验，也为其他行业领域的气象数据应用开创了先河。

中国气象局表示，将继续推动气象数据价值挖掘和应用，开发更多高质量的气象数据产品和服务，助力各行各业降本增效、转型升级。

案例亮点

• **创新性强：**该项目首次将温度指数与天气衍生品相结合，为气象数据在金融领域的应用开创了新模式。
• **实效性高：**该项目已在多个行业落地应用，取得了良好的经济效益和社会效益。
• **示范性强：**该项目为其他行业领域的气象数据应用提供了可借鉴的经验。

未来展望

随着气象数据的不断积累和完善，以及金融科技的快速发展，“温度指数（保险）+天气衍生品”应用模式将进一步推广应用，为更多产业和领域提供风险管理服务，助力气象数据赋能实体经济高质量发展。