火星但相比之下MSC地中海邮轮回归的速度更快。

但是在这个过程当中，上有生命技术需要发展，产业也需要落地。按照刷榜的成绩，火星国内的模型早就超过了GPT-4了。

据我了解，上有生命现在的大模型厂商纷纷转型，往产业方向走、往垂直方向走。问题随之而来，火星作为人工智能发展的核心引擎，火星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》。而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，上有生命现在大模型厂商在造世界上最牛、最快的发动机，但是B端企业要的不是发动机，而是一辆车。

但真正用一用，火星我觉得国内的大部分都达到或者超过了GPT-3.5的能力，全世界也就只有中国有这个能力。我觉得，上有生命国产大模型能否做到Sora这种水平就是一个资源和时间的问题。

关于大模型如何与产业相结合，火星你提出了一个理念，叫小切口，大纵深。

所以我主张要在企业用大模型不要一下子宏大叙事，上有生命而是在内部业务链条，或在外部产品功能中，选取两到三个场景，用大模型赋能。比如，火星要给医疗机构做一个医药医疗大模型，火星必须把医疗进行场景细分——在里边找出50到100个场景，并对每个场景分析，看看文章生成、情感判断、内容翻译等大模型最常见的功能能不能发挥作用。

我们有这么多的工业门类，上有生命国家这么重视制造业的数字化转型，上有生命如果中国企业都用上了这种小规模的大模型，在自己的场景上让大模型跟业务相结合，其意义不亚于我们在超级AGI上追赶国外。所以，火星我们要找到一个底盘，把发动机装上，再给它装上外壳、座椅，最后交付一辆车，企业才能用。

报告提出，上有生命深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。我认为，火星大模型比光刻机、芯片的难度要低很多，因为毕竟是软件，但未来是要奔着AGI，也就是通用人工智能去的，这块的挑战就是算力。