2022年7月8日，在世界人工智能大会第八届中国产业互联网高峰论坛上，澳大利亚科学院院士、JD.COM探索研究院院长陶大成博士表示，超模生态系统引领新一轮产业变革。他认为，超模生态系统的构建可以推动人工智能技术更高效的落地，其应用涵盖技术创新、经济发展、文化融合等多个维度，从而引领新一轮产业变革。
陶大成博士认为，目前人工智能技术落地过程中存在一些难点，如应用场景复杂、模型单一、计算能力分布分散、基础理论层面缺乏可解释性等。由此，中小企业更容易面临数据和计算能力有限的人工智能的应用困境。在此背景下，超模生态圈应运而生。
在他看来，超深度学习模型是超模型生态系统的核心。针对各领域普遍存在的数据不足、数据孤立、模型表现有限等问题，提出了有效的解决方案，包括自我监控预训练、知识升华、迁移学习等。通过使用超大规模的未标记数据。同时，通过构建完整的数学理论等模式，增强了模型的可解释性，使得人工智能算法做出的决策更容易评估。
目前，超级深度学习的发展趋势主要体现在三个方面，包括训练模型的数据量越来越大，数据种类越来越多；模型规模增大，参数呈指数增长；计算资源更加丰富，模型训练的计算成本大大增加。超级深度学习模型已经在一些领域实现，衍生出了很多超级模型。在NLP领域，如GPT-3，可用于机器翻译或智能问答等下游任务。在多模式领域，如DALL。e、可用于视觉信息问答或图像描述等下游任务。
陶大成博士认为，超级深度学习将引领下一轮产业变革，它可以有效整合不同模式、来源和任务的数据和信息，以满足新的生产需求、新的应用场景和新的商业模式，实现数字经济的变革。可以预见，超级深度学习将进一步推动智能制造、数字智能健康、智造出行等产业应用，成为引领产业变革的重要力量。
比如在智能健康领域，超级深度学习可以表征海量分子结构，加速新药研发；还可以对全栈医学影像进行表征，实现自动诊断、治疗方案推荐、预后分析、康复辅助、全周期护理，还可以对大量多模态公共服务数据进行聚合分析，实现全方位多角度的公共健康监测，帮助人工智能在公共卫生、疫情研判、情绪管理、地图服务、基因检测、药物研发、互联网医院等各种特定场景中发挥重要作用。
此外，对于制造业，超级深度学习可以实现全生命周期数字化产业升级，提高效率，降低成本，敏捷制造，实现数字化智能生产模式变革；在文化产业方面，超级深度学习可以推动国际文化产业的变革，实现基于多语种识别和翻译技术的多元文化遗产保护和交流，促进多国文化和商业的融合发展。
他表示，各国都在布局超级深度学习，预计未来5到10年，超级深度学习将在数字智能社会的供应链体系中发挥关键支撑作用，从而赋能全产业链，包括智慧零售、智慧物流、智慧供应链等诸多与人类需求密切相关的行业。JD.COM探索研究院将继续深耕超深度学习领域，与行业一起探索产业升级的新机遇，赋能产业的智力发展，为数字经济转型做出“超”的贡献。
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