人工智能2.0時代，IT技(ji)術的(de)技(ji)術棧將發生根本性的(de)變化：由過去芯(xin)片(pian)，操作系(xi)統和應(ying)用 三(san)層，變化為芯(xin)片(pian)層、框架層、模(mo)型層和應(ying)用層四(si)層，其中模(mo)型層中會出(chu)現中間層、應(ying)用 層這類針對應(ying)用場景適配的(de)技(ji)術棧；

機(ji)器(qi)(qi)人(ren)“智”的(de)體現在(zai)(zai)于環(huan)境感知、智能決(jue)策和(he)執(zhi)行控制，其中智能決(jue)策指機(ji)器(qi)(qi)人(ren)具備一 定獨立自主解決(jue)問(wen)題(ti)的(de)能力(li)，通過感知理(li)解行為環(huan)境，在(zai)(zai)與環(huan)境的(de)交互中積累經驗，形成 在(zai)(zai)復(fu)雜環(huan)境中安(an)全高效地執(zhi)行復(fu)雜任務(wu)的(de)能力(li)，而這也是未來智能機(ji)器(qi)(qi)人(ren)的(de)關鍵技術突破 點。

機(ji)(ji)器(qi)(qi)人的(de)決策主要依(yi)靠算法(fa)實現，微模型、中小模型對智能機(ji)(ji)器(qi)(qi)人在特定(ding)場景的(de)感知、決策具備(bei) 技術支撐基(ji)礎，而基(ji)礎大模型則有機(ji)(ji)會打造真正的(de)“通用機(ji)(ji)器(qi)(qi)人”。 

微模型：個性化模型

• 微數據：追求數據專業(ye)度和(he)個性化(hua)需(xu)求

• 小算力：算力需求小，邊(bian)緣算力即可滿足

• 低投入：訓練成本投入較(jiao)少

• 多(duo)樣化(hua)(hua)(hua)：滿足千行百業需求，多(duo)樣化(hua)(hua)(hua)、場景化(hua)(hua)(hua)、定制化(hua)(hua)(hua)

中小模型：專用模型

• 小數據(ju)：不追求(qiu)數據(ju)規模(mo)，而追求(qiu)數據(ju)深(shen)度和專業度

• 中算(suan)力：算(suan)力需求中等(deng)，不依賴超算(suan)能力

• 低投入(ru)：訓練(lian)成(cheng)本投入(ru)較(jiao)少

• 低(di)能(neng)耗：能(neng)源(yuan)消耗較少(shao)

大模型：通用模型

• 大(da)數據(ju)(ju)：數據(ju)(ju)規模大(da)，追求廣度

• 大(da)算(suan)力：算(suan)力需(xu)求高

• 高(gao)投入：高(gao)成(cheng)(cheng)本投入，訓練成(cheng)(cheng)本高(gao)

• 高能(neng)耗：高能(neng)源(yuan)消耗