隨著科技的飛速發(fā)展，云計(jì)算已成為企業(yè)信息化建設(shè)的重要組成部分。而在這個(gè)領(lǐng)域中，智算云作為一種新興的計(jì)算模式，正逐漸受到廣泛關(guān)注和應(yīng)用。智算云以智能計(jì)算為核心，通過將人工智能、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)融入云計(jì)算中，為企業(yè)提供更高效、更智能的計(jì)算服務(wù)。

2023智用大會(huì)發(fā)布的“服務(wù)智能化轉(zhuǎn)型的智算云生態(tài)”，針對(duì)行業(yè)智能化痛點(diǎn)，以創(chuàng)新形式整合行業(yè)數(shù)據(jù)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、智能算力，形成“智算云生態(tài)解決方案”賦能行業(yè)數(shù)科龍頭，助力千行百業(yè)智能化。

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智算云：破解行業(yè)智能化升級(jí)四大障礙

12月17日，“智賦未來·聚力共用”2023智用大會(huì)于北京召開。會(huì)上，千行智云CEO林家楨圍繞智算云平臺(tái)和生態(tài)發(fā)布，詳細(xì)解讀了國內(nèi)行業(yè)智能化領(lǐng)域的實(shí)踐歷程、市場(chǎng)痛點(diǎn)與未來趨勢(shì)。他指出，如今智能化已經(jīng)成為各行各業(yè)的重要發(fā)展趨勢(shì)，然而，行業(yè)智能化升級(jí)過程中仍存在成本高、待集成組件繁多、遷移復(fù)制難、組織認(rèn)知能力缺乏等多方面現(xiàn)存挑戰(zhàn)。具體而言：

首先，行業(yè)智能化需要投入大量資金和資源。一方面，智能化需要先進(jìn)的技術(shù)支持，如人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等，而這些技術(shù)的獲取和維護(hù)成本較高；另一方面，智能化需要對(duì)企業(yè)進(jìn)行全面改造和升級(jí)，包括其業(yè)務(wù)流程、組織結(jié)構(gòu)、人員能力等方面的提升，這需要投入大量人力、物力和財(cái)力。而高昂的改造成本讓不少企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型中“望而卻步”。

其次，行業(yè)智能化需要將各種不同的技術(shù)、系統(tǒng)和組件進(jìn)行集成，以實(shí)現(xiàn)信息的共享和交互。然而，當(dāng)下市場(chǎng)信息繁多難以決策判斷，例如目前關(guān)于AI的最新論文就有3萬多篇，即使一天讀10篇，一年都讀不完，再加上不同的技術(shù)、系統(tǒng)和組件可能來自不同的廠商和平臺(tái)，其標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議會(huì)存在差異，集成由此變得非常困難。

另外，推進(jìn)行業(yè)智能化的過程往往需要對(duì)原有的系統(tǒng)和技術(shù)進(jìn)行遷移復(fù)制。然而原有系統(tǒng)的復(fù)雜性和特殊性往往加大了遷移和復(fù)制難度，其中最大的困難體現(xiàn)于個(gè)性化的AI算法。基于市場(chǎng)和行業(yè)的實(shí)際情況，一家工廠訓(xùn)練出來的算法往往并不適用另一家。

最后，組織認(rèn)知能力缺乏也是行業(yè)智能化一大阻礙。很多企業(yè)新成立的智能化部門，往往由之前的信息化部門直接改造而成，很難在已有的組織架構(gòu)里即刻擴(kuò)展出對(duì)于人工智能這一全新領(lǐng)域的深度認(rèn)知和能力模型。

這四大阻礙成了不少企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的“絆腳石”。而賦能行業(yè)數(shù)科龍頭、助力行業(yè)推進(jìn)智能化的智算云也由此從當(dāng)下市場(chǎng)脫穎而出，有了“用武之地”。

智算云平臺(tái)的價(jià)值在于形成橋梁，一方面承接最底層信息事件里面的算力，包含數(shù)據(jù)中心、企業(yè)機(jī)房或者超算中心，另一方面承接的是生產(chǎn)單位，比如說圍繞某一家推進(jìn)智能化改造的傳統(tǒng)發(fā)電廠，其所有軟硬件都是智算云生態(tài)的范疇。而智算云的生態(tài)框架和整體結(jié)構(gòu)則分為智造大腦、AI云原生和智能一體機(jī)三大部分。

在大語言模型橫空出世以前，AI產(chǎn)業(yè)更多是用單點(diǎn)的AI技術(shù)解決單點(diǎn)的AI問題。但基于如今的智造大腦體系，各類AI傳感器、AI算法都可以被有效利用、整合、集成。

對(duì)于智造大腦而言，之前的傳感器是感官，AI算法是方法論，智造大腦則要運(yùn)用好這些傳感器和算法，更高效解決日常生產(chǎn)流程當(dāng)中影響生產(chǎn)效率與成本的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并最終輸出到生產(chǎn)設(shè)備上。

智造大腦的核心技術(shù)是自動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)。之前我們可能用數(shù)學(xué)、化學(xué)、物理的方法從理論角度去建模，現(xiàn)在則是用人工智能技術(shù)和自動(dòng)化建模來理解現(xiàn)實(shí)的完整面貌，以便于我們更好地管控生產(chǎn)。

從云、算力到算法、再到最終到邊緣盒子的一整套部署中，最重要的技術(shù)環(huán)節(jié)即是算力優(yōu)化。然而受國際環(huán)境和外部市場(chǎng)影響，國內(nèi)企業(yè)目前難以完整使用英偉達(dá)算力，這時(shí)AI云原生就派上用場(chǎng)。AI云原生基于MLIR的多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯優(yōu)化能力，能夠在保證算法精度、感知硬件環(huán)境且兼容系統(tǒng)調(diào)度的情況下，極大提升人工智能算法的運(yùn)行效率，使得原有的IDC、CPU也能跑大語言模型或者直接優(yōu)化一些國產(chǎn)的加速器。

而若要把這些AI能力穩(wěn)定安全地投入到生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，就需要邊緣硬件。智算云生態(tài)解決方案根據(jù)不同企業(yè)的需求研發(fā)相應(yīng)的邊緣智能一體機(jī)，并將其部署在生產(chǎn)單位，而智算云則部署于數(shù)據(jù)中心側(cè)。”

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賦能千行百業(yè)，降本增效大有潛力

目前，智算云生態(tài)解決方案已應(yīng)用于自來水廠、固廢電廠、金融側(cè)投資管理等領(lǐng)域，擁有諸多重要行業(yè)場(chǎng)景的深耕經(jīng)驗(yàn)與實(shí)踐案例。

例如，在智慧賦能固廢電廠方面，智算云針對(duì)固廢發(fā)電場(chǎng)景中的爐溫控制、環(huán)?？刂频扔绊懓l(fā)電效率與成本的核心環(huán)節(jié)，應(yīng)用智造大腦，在保證環(huán)保的前提下減少環(huán)保耗材投入。

對(duì)于垃圾發(fā)電來說，關(guān)鍵環(huán)節(jié)就是燃燒垃圾、產(chǎn)熱、產(chǎn)氣、發(fā)電，如何用人工智能的算法來控制燃燒最為重要。智算云能夠在減少人工操作的情況下，提高每噸垃圾的噸發(fā)，不僅提升了發(fā)電量，還降低了產(chǎn)電成本。

水務(wù)方面也有類似的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，比如加藥和反洗兩大環(huán)節(jié)會(huì)直接影響自來水的生產(chǎn)效率和生產(chǎn)成本。智算云針對(duì)這兩大環(huán)節(jié)應(yīng)用智造大腦，在保證水質(zhì)的情況下，減少加藥、反洗次數(shù)，以此降低自來水生產(chǎn)成本。

在水務(wù)領(lǐng)域中，尚源科技集團(tuán)是一家深耕飲水安全領(lǐng)域的創(chuàng)新型高新技術(shù)企業(yè)，致力于改善和提升城鄉(xiāng)用水安全，利用大數(shù)據(jù)、容器云、數(shù)字孿生、邊緣計(jì)算、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)，努力攻克供水水質(zhì)和管理維護(hù)老大難問題，打造智慧水務(wù)系統(tǒng)。

尚源科技集團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人、副總裁胡許冰表示，“在水務(wù)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，智算云和人工智能都是重要的抓手?！睙o論是數(shù)據(jù)采集和處理、智能化監(jiān)控和管理，還是預(yù)測(cè)和決策支持，智能化服務(wù)都離不開人工智能、智算云的加持。

與之不同的是金融行業(yè)的智能化實(shí)踐案例。智算云針對(duì)金融側(cè)投資管理系統(tǒng)的實(shí)際需求，結(jié)合大語言模型、向量知識(shí)庫等技術(shù)，提出了平臺(tái)智能化解決方案，著力提升金融工作效率，后期將持續(xù)為金融行業(yè)數(shù)科龍頭企業(yè)持續(xù)運(yùn)營金融智算云。

圍繞金融行業(yè)從業(yè)者希望極致提高工作效率，智算云生態(tài)中的金融智算云，幫助企業(yè)撰寫投研和項(xiàng)目管理，通過大語言模型來深入快速理解每個(gè)項(xiàng)目的偏向，在數(shù)據(jù)庫里快速查找檢索相關(guān)材料。例如，寫項(xiàng)目投研時(shí)需要了解各類最新行業(yè)政策，金融機(jī)構(gòu)研究員就可以在已有的政策庫里通過語義檢索的方式自動(dòng)化生成材料，供后續(xù)參考修訂，將金融智算云作為有效的輔助研究工具。

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大模型為高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)能

如今，智算云平臺(tái)和大語言模型已經(jīng)成為推動(dòng)科技進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的重要力量，而這兩者也存在共生共進(jìn)的關(guān)系。一方面，智算云平臺(tái)通過云計(jì)算技術(shù)，可以提供大規(guī)模的分布式計(jì)算和存儲(chǔ)能力，加速大語言模型的訓(xùn)練和推理過程。另一方面，智算云平臺(tái)可以提供穩(wěn)定、安全、高效的云計(jì)算服務(wù)，保障了大語言模型的應(yīng)用和部署。

ChatGPT爆火以來，國內(nèi)科技大廠、科研機(jī)構(gòu)、各路創(chuàng)業(yè)者都在快速涌入大模型領(lǐng)域。例如百度的“文心一言”、阿里的“通義大模型”、科大訊飛的“訊飛星火認(rèn)知大模型”、百川智能的“Baichuan2”、智譜華章的“智譜清言”、瀾舟科技的“孟子”、商湯的“日日新”、三六零的“360智腦”……據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2023年7月底，我國累計(jì)有130個(gè)大模型問世，其中我國10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型已發(fā)布近80個(gè)，全球排名第二，僅次于美國。

在這場(chǎng)硝煙彌漫的“百模大戰(zhàn)”中，各家打得火熱，但也逐漸意識(shí)到通用大模型的商業(yè)化之路還很漫長(zhǎng)，真正要落地、能變現(xiàn)，還得看垂直行業(yè)大模型。

垂直行業(yè)大模型是針對(duì)特定行業(yè)、領(lǐng)域或業(yè)務(wù)場(chǎng)景的人工智能模型，具有較強(qiáng)的行業(yè)針對(duì)性和實(shí)用性。目前制造、金融、醫(yī)療、文娛、教育、電商等行業(yè)都已經(jīng)出現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)大模型或者產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用。

在制造業(yè)中，AI大模型開始應(yīng)用于智能質(zhì)檢和生產(chǎn)優(yōu)化。以生產(chǎn)企業(yè)為例，利用AI大模型，可以輔助快速生成大量質(zhì)檢小模型訓(xùn)練所需的缺陷圖片，從而訓(xùn)練出專用的質(zhì)檢模型，對(duì)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品進(jìn)行外觀檢測(cè)，提高檢測(cè)準(zhǔn)確率，降低了人工成本。同時(shí)，AI大模型還可以通過對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析，為企業(yè)提供生產(chǎn)優(yōu)化建議，提高生產(chǎn)效率。

金融是數(shù)據(jù)密度和智能化非常高的行業(yè)，不少金融機(jī)構(gòu)和金融科技公司均已下場(chǎng)布局AI大模型，并涉及財(cái)富管理、保險(xiǎn)理賠、債券問答、政策預(yù)測(cè)、投資分析和提升業(yè)務(wù)效率等各個(gè)方面。

例如，工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、交通銀行、招商銀行、中信銀行、興業(yè)銀行、華夏銀行、浙商銀行等9家銀行，在半年報(bào)中明確提出已經(jīng)在探索大模型的應(yīng)用，諸如數(shù)字營業(yè)廳、智能客服、金融產(chǎn)品智能推薦、客戶分析及沉睡客戶喚醒、貸后報(bào)告生成等場(chǎng)景成為首批大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用試點(diǎn)。

在海外市場(chǎng)，摩根士丹則開始利用GPT-4服務(wù)財(cái)富管理部門，通過獲取、處理和合成內(nèi)容，以洞察公司、行業(yè)、資產(chǎn)類別、資本市場(chǎng)和世界各地地區(qū)的方式，吸收其資管自身廣泛的智力資本；摩根大通利用AI預(yù)測(cè)貨幣政策，并計(jì)劃推出IndexGPT選股服務(wù)；蘇黎世保險(xiǎn)使用ChatGPT進(jìn)行理賠和數(shù)據(jù)挖掘，美國的量化對(duì)沖基金公司Two Sigma利用ChatGPT進(jìn)行投資分析……

醫(yī)療健康也是行業(yè)大模型落地的重要場(chǎng)景。在這一行業(yè)場(chǎng)景中，AI大模型不僅可以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和制定治療方案，還可以為患者提供個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)。以肺癌診斷為例，AI大模型可以分析患者的影像資料，提供病灶檢測(cè)和病理分型的預(yù)測(cè)結(jié)果，從而協(xié)助醫(yī)生制定更為精準(zhǔn)的治療方案。

再如科大訊飛的“訊飛曉醫(yī)”，百度的“靈醫(yī)AI大模型”均擅長(zhǎng)輕問診，用戶看病前不知道掛什么科，用藥時(shí)不知道有何禁忌，拿到體檢報(bào)告后想馬上“識(shí)別”出自己去年和今年對(duì)比有什么健康異動(dòng)……都可以求助醫(yī)療AI大模型。

傳媒廣告、出版、游戲等行業(yè)則使用文生圖、文生視頻等大模型，有效降低原畫設(shè)計(jì)等環(huán)節(jié)的成本，提高內(nèi)容生成效率，加快與客戶基于內(nèi)容的溝通頻率。例如迪士尼將大模型應(yīng)用于觀眾分析、內(nèi)容創(chuàng)作以及市場(chǎng)營銷策略優(yōu)化。

在教育行業(yè)，國內(nèi)外不少主流在線教育公司已經(jīng)將AI能力融入到自身的產(chǎn)品和服務(wù)中，AI?可以化身為教師、助教或?qū)W習(xí)伙伴來提升教學(xué)趣味性，實(shí)現(xiàn)千人千面的個(gè)性化教學(xué)。例如，網(wǎng)易發(fā)布的“子曰”教育AI大模型，就是專為教育場(chǎng)景自研的類ChatGPT模型，基于此，網(wǎng)易研發(fā)了六大創(chuàng)新應(yīng)用——“LLM翻譯”、“虛擬人口語教練”、“AI作文指導(dǎo)”、“語法精講”、“AI Box”以及“文檔問答”。

此外，在電商行業(yè)，AI大模型可以用于智能推薦和庫存管理。以淘寶為例，利用AI大模型分析用戶購物行為和喜好，為用戶推薦更為精準(zhǔn)的商品。同時(shí)，AI大模型還可以預(yù)測(cè)商品銷量，幫助企業(yè)進(jìn)行庫存管理，降低庫存成本。

大模型的興起，打開了產(chǎn)業(yè)通向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能決策時(shí)代的大門，而智算云則可以作為為大語言模型發(fā)展“保駕護(hù)航”的底座。未來十年，數(shù)據(jù)與智能的結(jié)合將帶來生產(chǎn)力的大幅提升，在生成式AI浪潮下，智算云的廣泛應(yīng)用也將有望持續(xù)推動(dòng)和賦能千行百業(yè)的商業(yè)模式升級(jí)。

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