大模型開源生態體系的創新主體與創新機制
開源大模型是基于開源軟件模式，由開發者共同參與、共同維護、共同發展的機器學習模型。開源由開源規則、開源對象、開源基
礎設施、參與主體組成。是參與主體在基礎設施之上針對對象在遵循一定規則下的一種開放式協作模式，其目的是為了能產生公開復用
的產出物。
開源的優勢，在于降低商業軟件采購成本、增強可定制性、保障軟件G質量更新、維持技術創新等。
第三階段AI聚焦學習環節,注重大模型的建設,AI能力覆蓋學習和執行;第四階段則聚焦執行與社會協作環節,開始注重人機交互協作,注重人類對人工智能的反饋訓練
數據、算力、算法作為人工智能發展的核心三要素已經具備基礎條件;大數據+大算力+通用大模型成為新的發展范式;大模型開源生態成為推動AI產業發展的重要模式
深入分析了人工智能大模型的開源生態體系,探討了其在不同行業中的應用,并展望了未來的商業化潛力與挑戰,閉源大模型的融資規模高于開源大模型
提供了詳細的數據分析、圖表和預測模型，以及對未來AI技術和應用的深入探討。整體而言，報告對AI產業的未來發展持樂觀態度，并認為AI將深刻影響社會生產力和人類生活的各個方面
生成式人工智能技術可以用于參與數字內容創作，突破傳統內容創作的數量約束，有著更為流暢和高效的人機 交互模式，減少了重復性的任務負擔，實現生產力解放
面對行業用戶多樣的智能化需求,AI如何真正走出實驗探索期,實現與不同行業的眾多業務場景的融合,幫助企業實現商業價值,是AI在企業數字化轉型中面臨的首要挑戰
挑選了5個典型案例進行分析,深入分析中小企業在 AI 時代的機遇,評估中小企業當前智能化的現狀,找出智能化過程中遇到的痛點, 給出中小企業應對 AI 時代的路徑建議
金融行業中不少細分領域的領先者已經開始將生成式人工智能引入業務實踐,其卓越的內容理解和創造能力將對金融服務行業不同細分賽道帶來極大的效能提升
將煤礦和非煤礦山智能化標準建設納入同一體系，通盤考慮、統籌規劃，注重大數據、人工智能、機器人等新技術與傳統礦山行業深度融合
核心的智能調度模塊預計提升整體生產效率 10~30%,按照 1000mt/a 生產規模計算,每年可多 開采 100~300 萬 t 原煤,年經濟效益預計大于 3 億元
打造具有安全可靠,無人值守,實時預警能力的智慧物 流系統;實現預付款,貨場和市場數據管理,調度指揮,結算和報表管理信息化, 配套集裝箱車號識別系統集成以及新鐵運聯貨票應用信息系統集成
適用于零下-40℃ 的圖像型智能火災探測技術應用在極嚴寒地區的輸煤系統火災多梯級早期報警,解決了傳統火災探測設備難以解決的火災早期預警問題
