随着AI大模型技能的快速发展，各行各业正在迎来新一轮的智能化变革。作为人工智能领域的新一代核心引擎，天生式AI技能展现出巨大的潜力和广阔的前景，成为推动我国经济社会发展的主要动力。
然而，只管大模型在多个领域展现出强大的赋能能力，但在行业场景的落地过程中也暴露出一系列问题，如大模型“幻觉”征象、推理能力不敷、阐明性差等。这些问题导致很多企业面临大模型“好玩不好用”的困境。如何真正推动大模型技能在企业场景中的深度运用，成为当前AI家当发展的主要课题。
服贸会聚焦：AI如何赋能新质生产力
在2024中国国际做事贸易交易会期间，由工业和信息化部新闻宣扬中央和中国信息通信研究院联合承办的“大模型运用创新论坛”在北京首钢园成功举办。
枫清科技（Fabarta）创始人兼CEO高雪峰受邀出席，并揭橥了题为《AI+行业落地新范式：知识引擎与大模型双轮驱动企业智能化升级》的分享，阐述了他对以大模型技能为代表的人工智能技能赋能家当转型升级的深刻见地。高雪峰认为，“如果仅勾留在对话、文本天生或代码赞助这些根本功能上，没有深入地同行业场景进行领悟，很难实现真正的生产力提升，也难以对行业产生深远的变革。当今的环球共识是：人工智能作为新一代工业革命的关键技能，只有与行业场景深度领悟，才能开释高质量发展的新动能。
回顾Web 2.0时期，门户网站、平台型网站和社交软件兴起，开启了“+互联网”时期。而随着Web 3.0技能的演进，社会迈入“互联网+”时期，互联网不再只是工具，而是一种思维模式和商业模式，通过互联网重塑各行业生态。打车、用餐、购物、娱乐、获取信息等日常生活办法被彻底重塑。
如今，我们正处在一场“人工智能+”重塑千行百业的时期浪潮中。人工智能技能也不再只是工具或平台，而成为一种全新的思维和商业模式。我们须要从人工智能的角度核阅每一个行业，搭建新的生态，重塑其发展模式。未来不久，人工智能将会同样深刻地改变我们的生活办法，为各行各业注入新的活力，迎来前所未有的变革。”
枫清科技创始人兼CEO 高雪峰
创新产品矩阵：驱动行业智能化转型
高雪峰在分享中指出，在机器学习领域，长期以来存在着两种紧张的架构理念之争：Model-Centric（以模型为中央）与 Data-Centric（以数据为中央），这两种路径的核心目的都是为了提升模型的性能与效果。当我们把这个目标再提升一个维度，为了衡量智能化技能在详细运用处景当中表示出来的性能与效果的好坏，同样会有 Model-Centric 与 Data-Centric 两种路径。前者因此模型、算法为核心，将各种企业自身的数据环绕着模型来发挥其代价，不管是大略的 RAG 技能的实现，还是将企业数据对模型进行微调等等。后者则因此企业本地的数据为核心，将其转化为企业的知识，再结合各种不同模型的能力，办理企业各种智能化的需求。在当前非常多的行业场景实践考试测验当中，Data-Centric的理念路径更加有效地办理了企业当前智能化场景落地所碰着的各种困难。
纵不雅观人工智能发展历史，自1956年达特茅斯会议提出人工智能观点以来，AI发展经历了多次技能浪潮。符号逻辑和概率预测作为两大主线交替发展，共同推动了AI技能的进步。联结主义，也便是大型模型所依赖的 Transformer 技能，实质上代表了概率的方法，其核心是通过输入的字符串来预测下一个字符。而符号逻辑推理的范例代表是过去涌现的专家系统。然而，由于各自的局限性，这两种方法在AI的发展过程中并未带来彻底的革命性变革。当前，联结主义的顶峰——AIGC 技能，在企业端场景落地和迈向决策智能的过程中，也同样碰着了诸多技能寻衅，如模型幻觉、可阐明性差、推理能力弱、数据安全可控性以及时效性等问题，这些问题正好是符号逻辑推理技能所能够办理的。AI技能要真正实现企业智能化，必须结合符号逻辑的推理能力与概率体系的上风。两者的深度领悟将为AI技能供应更强的适用性和可阐明性，推动企业智能化转型。
其余，从信息化时期的关系型数据库，到数字化时期的经典数仓、大数据、数据湖、数据中台，每一阶段都伴随着数据根本举动步伐的变革。面向即将到来的智能化时期，企业须要一种新的数据根本举动步伐来支持人工智能技能在决策智能领域中的运用。为了在企业场景中实现更好的智能化效果，枫清科技（Fabarta）武断地选择了 Data-Centric LLM Landing 架构，让不同的模型能力做事于企业本地经由组织的数据与知识，再通过行业智能体平台的能力赋能企业的事情流。
枫清科技（Fabarta）创新性地推出了“一体两翼”产品矩阵，包括自研的多模态知识引擎与行业通用智能体平台，致力于构建未来通用人工智能（AGI）时期的核心数据根本举动步伐，为企业供应大模型与知识引擎双轮驱动的办理方案。枫清·天枢多模态智能引擎基于Data-Centric AI的核心理念，支持图、向量、表格、时序等多种数据模态的领悟与处理，为企业供应私有化影象存储做事及强大的推理能力，并已通过中国信通院代码自研认证，确保技能的自主可控。
同时，枫清·锦书数据血缘管理平台和枫清·瑶光企业知识中台分别在数据与知识的转换和领悟方面供应了支持。锦书数据血缘管理平台通过对企业多模态数据的智能解析，构建语义丰富的企业数据资产的导航舆图，可以确保数据的来源、传输和用场的透明度和可追溯性，从而增强数据的质量和可信度，并进一步将数据存储于天枢多模态智能引擎中。瑶光企业知识中台则在大模型原生的知识剖析与智能体构建上表现出色，可以将企业的多模态数据转化为大模型可理解的知识，实现企业本地数据与大模型泛化知识的相互转化与领悟，有效办理了大模型在企业运用中的可阐明性差、推理能力弱、模型幻觉、企业数据时效性与权限管理难等难题，加速企业级大模型场景的落地。
深度互助与落地：枫清科技与行业头部企业的智能化实践
高雪峰认为，实现行业大模型的智能化发展须要经历三个关键阶段：单点运用的AI创新、知识引擎驱动的行业AI智能运用平台，以及领悟精准知识与大模型泛化知识的行业大模型阶段。
培植行业领域的大模型以实现行业智能化赋能，一定要与央国企互助。央国企拥有丰富的场景资源和不同模态的数据积累，也有实力在创新领域投入并获取未来回报。实现详细的智能化场景后，可凭借其在家当链中的影响力推动行业智能化，从而真正落地具有丰富业务场景代价的行业大模型。在B端企业市场中，只有切实提升企业的生产力，产品才具备生命力。因此，人工智能技能仍需在客户的实际场景中进行打磨和复制。目前，枫清科技的产品已被金融、制造、能源等多个行业头部央国企运用在实际生产环境当中。
在金融行业，龙盈智达整合多源家当数据与中原银行内部高质量数据，采取枫清科技的图智能和大模型技能，为银行供应智能化金融营销和风险评估量划，实现了创新金融智能运用。通过图数据库与图算法，构建关系图，揭示潜在客户、实控人关系和风险特色，优化客户挖掘和风险管理。通过AIGC技能实现自动化报告天生，提升了数据处理效率和决策智能化水平，使银行能够快速相应市场需求，显著提高业务效率与精准度，同时确保数据隐私与合规性，可以为金融企业创造显著的商业代价。
在制造行业，立臻科技凭借领先的智能化工厂培植履历和科技人才，基于枫清科技的技能，有效提升了企业数智化水平。面对员工管理、数据处理繁芜性与多模态数据剖析等寻衅，立臻科技通过枫清科技供应的知识解析、智能问数、智能工具调用、企业级权限掌握等技能，实现了却构化与非构造化数据进行深度领悟，支持更精准的员工管理和高效的数据决策。这些创新运用显著降落了技能门槛，使员工能够轻松利用系统进行查询和操作，大幅提升了管理效率和数据利用率。通过这一创新方案，立臻科技不仅优化了生产流程和管理本钱，加倍强了企业在聪慧工厂培植中的竞争力，这也充分表示了人工智能技能在制造业领域中的巨大代价。
在能源行业，中化信息通过引入枫清科技的“枫清·瑶光企业知识中台”，针对企业构造化数据和非构造化数据，验证和打造共创方案，将数据转换为知识，利用平台快速构建智能运用，发挥数据的代价，构建企业智能化升级之路。基于双方联合打造的灵巧自主可控核心做事矩阵，包括知识引擎和智能体引擎两大关键组件，可通过文档问答、智能问数以及智能体办法串联大模型运用与业务系统，助力运用的智能化，提升用户与业务系统的交互效率以及事情和生产效率。
未来展望：探索 AI+计策的无限可能
高雪峰表示，枫清科技（Fabarta）将连续致力于推动人工智能技能在不同行业的深入运用，通过不断优化和创新的AI产品，助力各行业在智能化转型中得到更大的竞争上风。
未来，枫清科技将进一步深化与行业头部企业及央国企的互助，利用自身在大模型与知识引擎领域的技能上风，共同探索智能技能在新经济形态中的运用潜力。通过不断提升 AI 技能的实用性和落地能力，枫清科技期待与更多企业携手，共同推动中国经济迈向智能化、数字化。
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