我们为什么需要大模型？
自2016年开始，安防以其天然的“感知”能力和海量数据池的属性，成为AI技术的首批“练兵场”，由此也开启了AI在包括安防在内的千行百业融合应用的热潮。
千行百业对 AI 的需求海量而碎片化，没有标准化通用的解决方案，每个细分场景的需求满足往往都需要定制化的开发。
而在传统深度学习算法开发过程中，存在数据采集困难、算法泛化性能差等问题，算法开发周期往往以季度计，无法满足 AI 快速落地的需求。
随着人工智能技术的发展，传统深度学习算法在安防场景中的局限性愈发凸显。算法通用、场景不通用，无法以较低的边际成本解决场景碎片化的问题，同时针对边端算法受限、内存受限等问题也限制了AI的进一步普及与落地。
2023年，大模型的概念开始席卷人工智能产业，大家普遍认为大模型将是人工智能的下一代技术形态。
相比之下，大模型则有着更好的泛化能力，有望进一步突破传统算法的精度与数据局限，也能解决传统深度学习算法的数据依赖问题，在此基础上不仅能够降低训练研发成本，还可实现在垂直场景中的快速落地。
2024年，从爆火的ChatGPT到Sora，大模型正冲向边缘侧、端侧设备，从而重构千行百业，小到一个摄像头，大到一个个物联网场景。一时间，大模型化身为“百变战士”，成为多个行业推进人工智能落地应用的核心产品和工具。
我们都有所耳闻大模型卓越的效能表现，一个模型之所以“大”，在于其规模宏大，无论是样本数据还是学习量，都达到前所未有的规模和强度。这使得人工智能算法在性能上实现质的飞跃。这种提升主要体现在两个方面：
首先，是AI本身效果的提升。当学习样本数量充足时，AI 算法通过大量训练，能获得比以往更精准、更深入的理解。这种训练效果与样本数量和学习深度密切相关。过去，受算法和运行 方式限制，无法达到大规模训练效果。但在大模型概念下，训练数据量和次数能提升千万倍，极大提高了 AI 算法的效果。
其次，大模型强化了 AI 的反馈机制，增强了逻辑推理和数据关联的能力。在边缘计算和云计算的背景下，大模型提供了更强大的数据收集和学习能力，使不同区域、不同场景下的应用能更有机地融合环境信息和学习样本，推动了“云脑”概念的实现。
大模型的普遍优势
无论是通用大模型还是行业大模型，现阶段的大模型产品，普遍从泛化能力、计算能力、应用场景等方面实现了质的提升。
1、强大的学习能力：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，可以更好地拟合数据，从而使得大模型能够更准确地捕捉和理解数据的内在规律和模式。
2、优秀的泛化能力：大模型通常具有更好的泛化能力，能够在新的、未见过的数据上表现出色。
3、高效的计算能力：大模型的参数数量庞大，但通过采用分层设计和分布式训练等技术，可以在现有的硬件设备上进行高效地训练。这使得大模型在实际应用中能够更快速地适应和响应各种任务需求。
4、广泛的应用场景：大模型可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像处理、游戏AI等。它们可以处理复杂的任务，如机器翻译、语音识别、图像分类等，为各行各业提供强大的技术支持。
5、推动技术进步和创新：大模型的应用和发展推动了人工智能技术的进步和创新。它们为各种复杂任务提供了更好的解决方案，同时也催生了新的应用场景和商业模式。
行业大模型的涌现
如果说2023年是通用大模型诞生元年，2024年则是行业大模型的涌现之年。通用大模型普遍是AI技术能力大模型，拥有良好的计算能力和学习能力，但距离不同行业终端用户的需求还存在着较大差异，无法实现精准定制。
行业大模型成为各行各业产品技术提供商追逐的热点。行业大模型即利用大模型技术，针对特定数据和任务进行训练或优化，形成具备专用知识与能力的大模型及应用。与通用大模型相比，行业大模更专注于提高性价比、增强专业性并保障数据(特别是私有数据)的安全性。
