需要大量简单设计图的场景中, AI 大模型的参与能够极大提升工程师设计效率;在仿真建模分析测试领域, AI 大模型可以协助工程师在虚拟环境中测试汽车材料与部件、完善空气动力学设计、基于虚拟碰撞仿真提升车辆安全性等。
目前国际知名整车厂已逐步开始使用 AI 大模型辅助日常整车开发,以宝马 集团为例, 其已使用英伟达旗下的 Omniverse 平台改善设计及生产效率,宝马集 团未来工厂 2.0 从设计、模拟、运营到维护均完全在 Omniverse 中完成, 并实现生产规划效率整体提高 30%的成果。
算法、算力和数据是人工智能的三大核心要素, 其中数据是 AI 发展的基础, 为各类应用的场景落地都需要庞大的数据支撑进行模型训练和深度学习; 算法决 定 AI 运行的最终效果,而算力则决定 AI 运行的效率。当前国内外 AI 大模型快 速演进,千亿甚至万亿级的参数规模导致大模型训练需要极大的算力支撑。此外, 人工智能应用加快向纵深发展, 与众多垂直领域相结合, 不断催生新产业、新业 态、新模式, 推动智能算力成为数字经济时代的新引擎。在大模型复杂程度不断 提升、数据量规模高速增长, 以及应用场景的持续开拓和深入发展的背景下, 智 能算力的需求和规模势迎来爆发式的增长,智算中心亦随之逐步成为经济社会运 行的重要基础设施。 2020 年 4 月,国家发改委首次明确新型基础设施范围,将 智能计算中心作为算力基础设施的重要代表纳入信息基础设施范畴。2022 年 8 月, 科技部发布《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》, 启动支 持建设新一代人工智能示范应用场景工作,首批支持建设十个示范应用场景。 2023 年 2 月,北京市经济和信息化局发布了《2022 年北京人工智能产业发展白 皮书》,提出支持头部企业打造对标 ChatGPT 的大模型, 着力构建开源框架和通 用大模型的应用生态, 加强人工智能算力基础设施布局, 加速人工智能基础数据供给。