摘要：学年选派作为人工智能发展的核心引擎，学年选派国外的大模型不断引爆国内舆论场、刷新大众认知，我们的国产大模型还能弯道超车吗？今年是大模型应用元年，在现实的不同场景之下，大模型又将与产业擦出什么样的火花？华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者李明会北京报道伴随着ChatGPT、Sora、Figure01不断引发全球关注，人工智能（AI）的惊人迭代速度不断扩展着人们的想象空间。

Sora运用到的仍是已有的技术，全国区只不过OpenAI把这些技术综合起来从工程上进行了优化，做到了之前的人没有做到的事情。打个比方，计划教师现在我们造出内燃机了，不能说我想造飞机，内燃机不能用，我不管了，我要造喷气发动机去。

你说小了，学年选派别人说你自大。按照刷榜的成绩，全国区国内的模型早就超过了GPT-4了。既然内燃机可以造出汽车，计划教师那就先把汽车造出来，我觉得这是不矛盾的一件事情。

问题随之而来，学年选派作为人工智能发展的核心引擎，学年选派国外的大模型不断引爆国内舆论场、刷新大众认知，我们的国产大模型还能弯道超车吗？今年是大模型应用元年，在现实的不同场景之下，大模型又将与产业擦出什么样的火花？4月13日晚间，中央广播电视总台财经节目中心《对话》栏目播出了新一期节目《AI+未来大猜想》。如何做出这个判断？周鸿祎：全国区首先，我认为有差距是必然的，知道差距是多少，剩下的就是追赶问题。

能不能做这个大模型取决于两个因素：计划教师一是场景下有没有数据知识，因为没有知识、光有场景，训不出大模型。

据我了解，学年选派现在的大模型厂商纷纷转型，往产业方向走、往垂直方向走。关于大模型如何与产业相结合，全国区你提出了一个理念，叫小切口，大纵深。

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