如果说互联网促成了信息革命，把人类带入了数字化时代。那么大模型的横空出世，则会带来一场智能革命，引领人类进入智能化时代。
我相信大模型会席卷所有行业，重塑所有行业，成为新一轮工业革命的驱动引擎。
在国家的大力支持和全行业的共同努力下，我国大模型产业已跻身全球领先行列，但是在算力芯片、公开数据上还面临一定的限制，所以我建议要扬长避短，选择适合自己的发展道路。
随着认知的深入，最近我越来越怀疑OpenAI试图打造一个全知全能，像神一样的超级通用大模型的可行性。一方面，人类训练已经用地差不多了，规模定律遭遇了巨大瓶颈。另一方面，想要开发一个大模型“一统江湖”，解决不同企业、国家、用户所有问题的目标，在逻辑上也很难自恰。
未来，大模型会形成两条发展路线：一条路是越做越大，继续探索超级人工智能的发展方向，探索人类的星辰大海，这是一条造“原子弹”的路。
ThinkDifferent，如果将大模型与具体场景结合，向着垂直化、产业化方向发展，走专业大模型之路，就不用卷算力、卷数据，只需要在一个百亿参数，甚至几十亿参数的通用大模型基础上，结合垂直领域的高质量、高密度知识进行训练即可。
这样就能把大模型拉下神坛，从“原子弹”变为“茶叶蛋”。当年超级计算机并没有带来工业革命，倒是PC走入了千家万户，进入了百行千业，带来了信息革命。
我认为，将大模型的能力与中国六个重要的应用场景结合，正好可以发挥中国工业门类比较齐全、产业链比较完整的优势。
首先，科技以人为本，AI对人的意义应该是正向的，与人的关系是协作，而不是要替代人、淘汰人。所以，大模型的第一个应用场景是“科技平权”下的人人普惠、人人智能，消除数字鸿沟。
现在“用上”大模型不难，想要“用好”很难，只有将大模型与个人需求充分结合，才能进一步让全民都能了解AI、使用AI、学习AI。
360全力打造的AI搜索、AI办公正在帮助亿万用户提高工作效率、解放生产力。
第二个应用场景是万物智能。受益于5G的发展，现在中国已经实现了万物互联。随着大模型越做越小，小参数的大模型能力越来越强，下一步就是实现万物智能。
未来，所有的硬件设备都要有AI搭载、都变成AI设备，大到智能网联车，小到个人电脑和手机，大模型都是标配。AI加持下，智能硬件的场景也会更加丰富，大模型能走入家庭、走入生活，离用户更近。
顺应这一趋势，360也在今年下半年发布了首款搭载大模型的AI儿童手表。
第三个应用场景是赋能传统产业的“数转智改”，这也是推动新质生产力发展的关键所在。
对大模型的能力，我们既不要低估未来，也不要高估现在。通用大模型由互联网公开数据进行训练，猛一用很惊艳，细一问对具体业务并不了解。对政府和企业而言，大模型不是产品，而是能力，能力结合场景才能产品化。只有将大模型与具体的业务场景结合起来打造专业大模型，用一个专业大模型解决一个专业问题，才能真正提升核心生产力。
所以大模型未来是数字化功能的组件，在企业和政府内部一定是多个大模型组合起来工作。
经过100多个PoC，360在实践中沉淀了成熟的企业级大模型解决方案，已经广泛落地于智慧政府、公安警务、工业生产等场景，取得了远超预期的效果。
第四个场景是赋能新兴产业、未来产业，充分发挥大模型的能力，变不可能为可能。
例如由于人工智能大模型的进化，原来遥不可及的全自动驾驶在一年内就会落地。
第五个场景则是AIforScience，打造科研新范式，改变基础科学问题的研究方法，破解人类发展面临的能源问题，引领人类未来发展的方向。
举个例子，AlphaFlod将蛋白质结构预测从过去几年缩短到几分钟，成功预测了地球存在的2亿种蛋白质结构，背后的AI专家也获得了今年的诺贝尔生物学奖。
这不仅是对AI的一次世界级认可，也证明了专业大模型路线的正确。
最后一个场景是人工智能安全。既然如此多的场景都要结合AI，安全的问题就更应该受到重视。
大模型是把双刃剑，在提升生产力的同时，带来了前所未有的安全新挑战。如果没有安全作为保障，智能化的发展无从谈起。
实践中，360训练了行业内首个安全大模型，既用来提升传统安全能力，又实现了“以模制模”的设想，为攻克AI安全新挑战提供了可行性方案。
最后，感谢世界互联网大会的邀请，号召大家学AI、用AI、爱AI，率先进入智能时代。