模型是算力、演算法和資料三大基礎要素與應用場景之間的橋樑，模型既是算力、演算法和資料三大基礎要素的綜合，又是解決應用場景需求的關鍵。模型是人工智慧領域的核心概念，每一個人工智慧應用都是針對應用場景的具體需求，建立或選取合適的模型，利用相應資料和演算法對模型進行訓練擬合，然後再把訓練擬合好的模型提供推理服務，從而實現自動解決具體應用場景的任務。

模型具有較強的通用性，同一類模型可以在多個領域應用，解決多個場景的具體問題。往往從事模型開發領域的企業，需要針對具體的應用場景進行模型開發，形成對應的AI應用產品，也有些企業提供模型開發服務專案為主。關於模型的具體行業應用，將會在後續的內容裡，結合具體行業應用再分析，在此還是圍繞模型本身的機會展開討論。

一、專業模型開發是AI技術領域的核心環節，大模型、多模態以及小模型等方向值得重點關注。

專業模型一直是AI領域研究和創業的核心領域，主要圍繞視覺影象、語音識別和自然語言處理，以及知識圖譜等方面，許多的專業模型就是為了解決這些領域的問題而誕生。近年來大模型的出現與發展，也帶來了影象、語音和文字等多模態模型的融合發展。邊緣計算應用場景日趨豐富，小模型在邊緣終端優勢明顯。

視覺影象領域有企業和研究單位從事該領域的工作，視覺影象領域模型可能是在行業應用中最廣泛或者最常見的AI模型，不僅誕生了“AI四小龍”，也產生了更多的細分領域的應用創新企業，應用領域包括OCR、安防、自動駕駛等，也拓展到了醫療、工業、港口、水利、能源等更多的領域。

語音識別與合成，包括聲紋等領域也有許多企業和研究單位參與其中，目前在客服和互動等方面應用廣泛，聲紋作為一種新的身份認證方式也在網際網路和金融的相關賬戶系統中應用，另外關於語音方面的模型也開始遷移應用到工業機器運維等領域。

自然語言處理是為了讓計算機能夠處理和理解人類的語言，近年來自然語言處理與知識圖譜的結合越來越緊密，研究範圍也從基礎的分詞、表示等內容更多的向知識推理等更高難度的方向擴充套件，目前主流的大模型研究核心也是圍繞自然語言處理。自然語言處理在搜尋、對話系統以及輿情分析等方面應用廣泛。

Transformer模型最早是解決NLP的經典模型，現在也廣泛的應用於影象和語音等方面，甚至在藥物研發大分子發現方面主要也是基於Transformer模型的應用。許多的大模型和多模態模型，許多也是基於Transformer模型實現。

二、模型安全問題將日益突出，特別在涉及生命、財產和生產安全等領域的應用。

模型安全也是AI安全的核心，主要是開發訓練完成的模型提供推理服務過程的安全問題，目前關於模型安全的發展和關注也還處於比較早期的萌芽階段。由於目前AI模型的普遍黑盒化，可解釋性比較薄弱，可能加入適當的噪聲攻擊，對應的AI應用就會出現故障，影響正常的功能。

隨著AI應用越來越廣泛，AI安全問題即模型安全也將成為越來越需要關注的問題，例如自動駕駛應用中，如果行駛中的自動駕駛車輛被攻擊，將向左轉的標識識別成向右轉，或者剎車或停車的標識識別成繼續行駛，可能造成的後果都會非常嚴重，另外金融、工業等領域的模型安全也是不容忽視。

模型安全大體包括模型安全檢測和防禦措施等內容，檢測過程將進行模擬攻擊，評估模型在各種攻擊下的效果等，根據檢測結果再製定相應的加固防禦措施。就像現在大家熟知的網路安全、資訊保安和資料安全等，AI模型安全也將會是持續動態演進，新的攻擊手段和方法出現，也會要求檢測和防禦手段的升級。

三、模型治理將成為規範組織內部模型管理和加強資源協同的有效手段。

模型治理是建立一套模型的全生命週期管理的體系，資料治理已經逐漸深入人心，但模型治理剛剛有人開始關注。資料治理已經形成了相對成熟的理論和實踐體系，而模型治理才開始發展，理論和實踐都還不完善，關於模型治理的理論與實踐體系也將在實際的發展逐步建立和完善。

隨著組織內部的AI應用越來越多，組織內部應用的AI模型也越來越多，涉及的部門和資料的範圍等越廣泛，AI應用和資料之間可能會有關聯以及底層平臺和資源之間可以相互協同，以及隨著AI應用和演算法等方面的規範逐步完善和實施，透過模型治理來規範企業內部模型管理和資源協同的需求也將逐步顯現。

模型治理需要從模型的訓練驗證、模型的部署執行、模型的修正更新以及模型的下線等幾個環節進行規範管理，明確相關部門和人員的責任，構建統一的管理審計體系等，以及進行必要的合法合規性審查等，包括制度、流程、平臺、技術工具等多方面的內容。

四、模型市場將是AI時代的平臺性機會，也將形成AI技術賦能的新正規化。

模型市場主要是將AI模型作為服務或產品進行交易，在此基礎上形成MaaS（Model as a Service）模式，MaaS可能會成為一種AI技術賦能萬千行業的一種正規化。國內國外的幾家巨頭公司已經開始試水模型市場，後續還會有更多的創新企業參與進來。

模型市場提供了模型執行所需的整套環境，將極大地提高模型獲取和使用的便捷性，降低AI應用開發的門檻，為AI技術賦能更多的行業創造了有利條件。模型市場也為廣大模型開發者或企業提供新的變現和推廣渠道。

模型市場包含兩個層面的內容，一是推理服務模型市場，其中都是各類已經訓練好的模型，可以直接呼叫，如影象識別、OCR和語音識別等模型；二是訓練服務模型市場，常用的各類AI模型，以及針對某些行業或某些問題進行最佳化調整的AI模型，可以直接呼叫進行模型訓練。第二類模型市場的空間和需求預計會更廣闊。