中科汇联董事长游世学在第五届科创汇联论坛上接受中国网专访
——让AI大模型普及化,推动新质生产力加速发展
人工智能(AI)正以惊人的速度崭露头角,从医疗诊断的精准化、金融服务的智能化,到教育资源的个性化配置和娱乐方式的多样化,AI技术的应用正渗透进我们生活的方方面面,带来了前所未有的便捷与高效,更预示着一个全新的智能时代的到来。
2024年5月18日,在北京中关村国家自主创新示范区会议中心举办的2024第五届科创汇联人工智能发展高峰论坛上,中科汇联董事长游世学作了题为“科创汇联· AI无限”的主旨演讲,并在会议间隙接受了中国网专项记者采访,谈及人工智能大模型、新质生产力等话题,并就人工智能大模型的发展趋势和应用前景进行了深入探讨。游董事长强调,大模型技术应摆脱高不可攀的形象,转化为广泛应用的工具,助力新质生产力的发展。
中科汇联作为国家级专精特新“小巨人”企业,积极推动人工智能技术在智能政务、智能金融、数智企业、智慧教育等领域的项目落地与成果转化。“数字化转型为什么会阵痛?因为它涉及到底层构建,就像房子要更换地基。数据开放、数据交易、数据服务之所以很难做?是因为数据如果不通过中间层转变为大模型和服务,数据的价值就很难把它发挥出来。”游世学董事长表示,随着AI大模型时代的到来,由“大数据治理+大模型驱动+元宇宙支撑”组合的新质生产力,正逐步解决这些难题和痛点,推动构成了人类未来的“数智世界”,并走进千家万户。
“数字化转型需要强大的算力支持,从CPU到GPU的转变不仅涉及经费问题,更要求企业和政府重新构建其软件和架构体系,以适应新的技术趋势。”游世学董事长表示,中科汇联在数字化转型的浪潮中,通过多年在AI大模型领域的深耕,为企业提供了从底层到上层的全方位智能化技术服务。
深耕垂直场景
如同蒸汽机引领蒸汽时代,计算机塑造信息时代,当今时代,“大模型”无疑象征着最尖端的生产力。在追求创新和竞争优势的道路上,任何渴望与时俱进的企业都渴望拥抱或重构属于自己的企业“大模型”。在未来,中科汇联将坚持走AI大模型这条道路。
“大模型并不是只有越做越大这一条路。”游世学董事长指出,大模型的出现使人机交互成为可能,混合AI的发展使得大模型在端侧的应用百花齐放。通用基础大模型不可能解决企业的所有需求,如何把大模型做小以实现终端化,能让企业把大模型真正用起来,必将成为“大模型”竞争的真正赛场。
“梦想着通过构建一个超级大模型来解决所有问题,对于多数企业来说是不切实际的。”游世学董事长强调,大模型只是代表了一种能力,需要与企业、用户的实际场景相结合,才能发挥其最大的价值。就比如中科汇联AICOS智能中台,可以帮助企业以低成本、短周期、高效率的方式实现各类数字化应用,为行业客户提供全方位的数智化解决方案与服务保障,赋能行业客户快速实现数智化转型与创新突破。
其实,为推动企业加速数字化转型,中科汇联可以提供完整的大模型解决方案,不仅有AICOS智能中台、面向政务服务慧政大模型平台等赋能行业客户,还有强大的ICT基础架构能力来支撑大模型的训练和推理。为此,中科汇联将为垂直行业和专属地域的客户,提供安全、生长的智能化服务。
AI大模型版本迭代不息
当前AI大模型应用向多个领域快速拓展,去年,由国家网信办联合国家发展改革委等部门发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式实施,鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用。在此背景下,有着20多年技术积累的中科汇联更是凭借其深厚的技术底蕴和前瞻性的战略眼光,成为了人工智能领域的佼佼者。
针对当前国家推动产业数字化的战略部署,游世学董事长表示,将人工智能大模型与中国各个产业,特别是制造业和工业等传统产业相结合,将为中国在人工智能领域实现弯道超车提供重要机遇。他举例说,中科汇联的AIDT智能+敏捷的数据全生命周期管理平台的开发应用已经成功落地,对于智能制造大数据分析、汽车制造数据治理、纺织服务数据治理等应用场景,实现一站式数据治理,形成降本增效的新方式。
为了满足日益增长的市场需求,中科汇联研发了AiHuman数智人交互平台。这一平台融合了数字人、身份识别、自然语言处理等多项先进的AI技术,致力于为用户提供更加智能、便捷的交互体验。通过模拟人与人之间的真实对话方式,AiHuman数智人交互平台能够准确理解用户的意图,并给出相应的回应,极大地提升了服务的效率和准确性。
作为一家在人工智能领域拥有丰富技术积累和实战经验的企业,中科汇联已经在智能政务、智能金融、数智企业、智能航旅与教育等多个领域实现了广泛的成熟落地应用。“未来,中科汇联将持续致力于AI大模型的深度训练。我们不仅会通过不断部署和升级算法来优化性能,还会持续更新迭代大模型的版本,以满足行业日益增长的需求。同时融入我们在行业领域的深厚积累和专业能力,以期更精准、高效地服务于市场,让大模型技术真正走进千家万户、百行千业。”游世学董事长表示。
声明:本站所有文章资源内容,如无特殊说明或标注,均为采集网络资源。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系本站删除。