數(shù)字化正在成為中國經(jīng)濟社會的一種變革力量。當前，我國正在全面加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，縮小數(shù)字鴻溝，全面支持大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、量子計算等新技術的應用。

數(shù)字經(jīng)濟成為穩(wěn)增長、促轉(zhuǎn)型的重要引擎，快速的演進躍遷投射到產(chǎn)業(yè)中，成為數(shù)字技術對研發(fā)、管理、營銷、售后產(chǎn)業(yè)各個重要環(huán)節(jié)的重塑。

12月14日，騰訊科技Hi Tech Day 暨 2023 數(shù)字開物大會在北京國家會議中心召開，大會以“智能涌現(xiàn) 數(shù)開萬物”為主題的。

大會邀請到中科院院士、知名大學院長、中國信通院領導、AIGC領域知名投資人、知名科技大廠高管、央國企數(shù)字化轉(zhuǎn)型代表重磅嘉賓蒞臨現(xiàn)場，圍繞生成式AI、量子計算、數(shù)據(jù)要素、AI大模型、數(shù)字孿生等創(chuàng)新技術，共同探索前沿數(shù)字科技，探討產(chǎn)業(yè)數(shù)字化生存法則，揭開生成式AI爆發(fā)下萬物盛開的奧秘。

騰訊新聞運營總經(jīng)理黃晨霞表示，在應用落地的路上，我們首先要厘清大模型的基礎還有哪些卡點，AI與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的可能性以及AI產(chǎn)品的潛在形式。

對于2023年科技產(chǎn)業(yè)和人類未來的特殊意義，科智集團董事長、數(shù)字開物創(chuàng)始人黃超在主辦方演講中也表示，2023年是全球數(shù)字科技領域重要的變革之年，也是中國數(shù)字經(jīng)濟篤定前行的提速之年。在這樣的科技革新背景之下，數(shù)字化正在成為中國經(jīng)濟社會的變革性力量。

科智集團董事長、數(shù)字開物創(chuàng)始人黃超

數(shù)據(jù)要素

數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展，正深刻改變著人們的生產(chǎn)生活方式。隨著“數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表”即將正式落地、相關政策制度密集出臺，加速數(shù)據(jù)要素市場全面加速發(fā)展，讓數(shù)據(jù)要素成為數(shù)字經(jīng)濟的主要驅(qū)動力。

數(shù)據(jù)要素價值的充分釋放，將促進產(chǎn)業(yè)鏈全要素的生產(chǎn)力提升，助推經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

數(shù)據(jù)對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營和運營管理能夠產(chǎn)生巨大價值，已經(jīng)成為企業(yè)越來越重要的一個戰(zhàn)略資源和極具價值的資產(chǎn)。企業(yè)只有真正挖掘和釋放出數(shù)據(jù)的價值，才有望成為數(shù)智化時代的領先者。

教育部“長江學者”特聘教授、中國人民大學交叉科學研究院院長楊東在會上指出，為什么大模型不能及早地產(chǎn)生和發(fā)展？主要原因不在于算力，也不在于算法。根本原因在于數(shù)據(jù)沒有互聯(lián)互通。

在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，中國擁有海量的數(shù)據(jù)、豐富的場景、信息，這些都是非常好的優(yōu)勢，并且讓我們在數(shù)據(jù)上獲得先機。但是在進一步的數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)開放方面，中國是是落后的，這樣的結(jié)果導致大模型訓練需要的語料、數(shù)據(jù)的基礎設施比美國落后。

簡單來說，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，一個APP就是數(shù)字分界的帝國，數(shù)據(jù)不開放、數(shù)據(jù)不共享，就會導致海量的數(shù)據(jù)豐富的場景沒有充分應用到大模型的訓練，國家數(shù)據(jù)局的成立就是對數(shù)據(jù)的共享、數(shù)據(jù)的開放，包括和國家數(shù)據(jù)局合作和一系列數(shù)據(jù)要素中心，就是專注于數(shù)據(jù)的開放共享。

“數(shù)據(jù)要素會成為我們社會的主體和根本，以及未來經(jīng)濟發(fā)展的核心驅(qū)動力量，就如同當年的土改一樣，土地和房地產(chǎn)推動經(jīng)濟發(fā)展，而如今的社會發(fā)展主要是靠公共數(shù)據(jù)的開發(fā)利用、公共數(shù)據(jù)的價值來實現(xiàn)。

我們需要和央企、數(shù)據(jù)交易所、各種大學等各方機構，構建一個數(shù)據(jù)生態(tài)平臺，建立一套數(shù)據(jù)流通規(guī)則和標準體系，確保數(shù)據(jù)安全的基礎上，推動數(shù)據(jù)的開發(fā)、利用。數(shù)據(jù)生態(tài)平臺不是簡單的撮合，而是數(shù)據(jù)生態(tài)體系構建的平臺企業(yè)，類似于BAT，必須有平臺上的生態(tài)企業(yè)，才能發(fā)揮平臺生態(tài)效果和功能。

當然，這個過程中需要數(shù)據(jù)資產(chǎn)登記、數(shù)據(jù)要素開發(fā)利用產(chǎn)品的登記，最近已經(jīng)和深數(shù)所、北數(shù)所開展相關的研究，推動雙邊市場構建下數(shù)據(jù)流通的機制、模式和方法。

值得一提的是，傳統(tǒng)BI企業(yè)經(jīng)營的模式下，企業(yè)客戶對數(shù)據(jù)的價值和治理的價值往往還是有質(zhì)疑的，因為是一個下水道工程，體現(xiàn)的沒有那么明晰，但到了AI領域，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)和算法、數(shù)據(jù)和模型是一體的。沒有好的數(shù)據(jù)，你的模型肯定不行，所以大家突然意識到?jīng)]有辦法逃避數(shù)據(jù)這個問題。”楊東說道。

同時，中國信息通信研究院云大所大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈部主任姜春宇指出，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為通用人工智能訓練產(chǎn)生的核心要素。數(shù)據(jù)、算力和算法，可以看到算法領域差距不算特別大，很多開源的框架，算力也有一定的難度，但國內(nèi)也在積極布局，比較大的希望就是數(shù)據(jù)端。

因為我們天然是一個數(shù)據(jù)大國，人工智能的發(fā)展從以模型為中心向以數(shù)據(jù)為中心的方向轉(zhuǎn)變，這些是一系列硅谷科學家提出來的，與其訓練模型，不如把數(shù)據(jù)質(zhì)量提升一下，可能帶來的效果會更好。

生成式AI落地到行業(yè)的機遇與挑戰(zhàn)

在2023年，我們都見證了這個激動人心的科技變革——ChatGPT等生成式AI技術的突破。任何人都意識到，我們正身處科技臨界點，數(shù)字世界正在迸發(fā)強大的生命力和創(chuàng)造力。

但與此同時，除了看到很多應用方向仍不足夠清晰的AI產(chǎn)品，聽到各種訓練大模型的巨量成本的討論，大多數(shù)企業(yè)面對AI更多的是迷茫，企業(yè)該如何不被落下，又該如何面向未來3-5年的科技變革？

對于企業(yè)、機構而言，與人工智能深度融合，加入行業(yè)特色數(shù)據(jù)，精準匹配真實應用場景的專業(yè)大模型能夠極大提升業(yè)務流程效率和水平，成為驅(qū)動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要力量。

不少業(yè)內(nèi)認為，有大模型助力的專業(yè)產(chǎn)品，是未來發(fā)展的關鍵，因為大模型賦能千行百業(yè)才能真正發(fā)揮作用，而只有通用大模型是不能直接落地應用的，需要和行業(yè)充分結(jié)合，進行垂直產(chǎn)品化，才能真正發(fā)揮出價值。

同時，根據(jù)業(yè)內(nèi)行業(yè)分析師的數(shù)據(jù)和分析報告指出，企業(yè)使用大模型主要關注這些方面：使用目的和重點應用場景。其中，在重點應用場景方面，第一個應用場景是就是BI數(shù)據(jù)分析。

這背后的原因首先是由于整體數(shù)據(jù)分析的理念在企業(yè)用戶的滲透過程中已達到普遍接受的程度。

除金融、零售、能源等數(shù)字化預算投入較多的行業(yè)外，傳統(tǒng)的政府和企業(yè)、工業(yè)等都在應用數(shù)據(jù)分析的理念，這些理念的變化帶來了對企業(yè)內(nèi)部從高層角度的期望。而AI大模型在制造業(yè)的場景應用，是現(xiàn)階段熱點話題。

中工互聯(lián)科技集團董事長智振指出，大模型核心能力是什么？首先是人機交互能力。交互能力就是智能客服，包括前端的營銷，后端的管理、智控、設計等。我們現(xiàn)在思考大模型與工業(yè)場景如何結(jié)合，如何進行人機交互。

其次，要看工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與大模型結(jié)合，這是智能大腦相關的問題。概括來講，智能工廠大模型就是最核心的大腦，二維怎么轉(zhuǎn)化為三維，如何做到高度精準度，這是現(xiàn)階段做大模型比較困難的事情。

第三，一項新的技術在工業(yè)中的應用是循序漸進的，因為工業(yè)中的所有東西都要投資，投資一個軟件需要五到十年的回報期。我們認為大模型在工業(yè)領域的應用必然是循序漸進，未來很有可能是顛覆的。

“因為工業(yè)領域有大量自己的數(shù)據(jù)，隨著大模型技術的逐步通用化，把大模型應用到企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)中，使系統(tǒng)更加智能化，更好的與業(yè)務結(jié)合，幫助企業(yè)降低能效。

我們講到算力、算法和數(shù)據(jù)，如果是從應用端來講還有知識，知識其實就是場景，場景最終必須是客戶給我們提供的。”智振說道。

“目前，制造企業(yè)對大模型的認知表現(xiàn)是：高端制造業(yè)對大模型需求更大，他們有密切的需求，足夠的資金，以及擁有海量工業(yè)數(shù)據(jù)和工業(yè)軟件，他們需要利用大模型優(yōu)化生產(chǎn)流程、管理流程等方面業(yè)務系統(tǒng)，重新構建企業(yè)管理、運營、生產(chǎn)體系，降本增效，為企業(yè)創(chuàng)造更大的價值。

整體來說，大部分制造企業(yè)對大模型還是在觀望階段，他們關注點是制造企業(yè)做大模型的門檻有多高？能解決哪些問題？帶來哪些效果？投入產(chǎn)出比是怎樣？由于數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)安全等問題，這些還是模糊的，所以還是在觀望。其實不僅僅制造業(yè)，金融、醫(yī)療等行業(yè)也是這些顧慮。”北京信息化和工業(yè)化融合服務聯(lián)盟理事長閆同柱指出。

除了上面提到的制造業(yè)，目前行業(yè)大模型還在金融、網(wǎng)絡安全、消費品、智慧政務等行業(yè)相對落地。金融行業(yè)大模型應用相對比較廣泛。金融行業(yè)沉淀了海量數(shù)據(jù)，例如金融交易數(shù)據(jù)、客戶信息、市場分析、風控數(shù)據(jù)等，其中包含大量非結(jié)構化數(shù)據(jù)（如客戶的證件掃描等）。

這既占用了大量的存儲資源，又無法將數(shù)據(jù)標準化進行分析利用，造成了極大的資源浪費，還存在大量復雜數(shù)據(jù)處理任務。這催生了金融業(yè)對大模型這種能高效、準確處理數(shù)據(jù)的技術的強烈需求。

金融業(yè)同時又是科技驅(qū)動型行業(yè)，許多新技術如區(qū)塊鏈技術、云計算、大數(shù)據(jù)等，都率先在金融行業(yè)應用落地，并為金融行業(yè)創(chuàng)造了巨大的價值，也深刻改變著金融業(yè)。

總的來說，經(jīng)過過去一段時間的發(fā)展，企業(yè)在大模型方向的探索已經(jīng)度過了“嘗鮮期”，“產(chǎn)業(yè)落地”成為評估大模型價值的重要標準。

所以，以“大模型”為代表數(shù)字化革命正在發(fā)生。對于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)而言，航空、石化、鋼鐵、汽車、建筑、家電、服裝、機械、零售等多個行業(yè)都在利用數(shù)字技術進行全方位、多角度、全鏈條的改造過程。

這些企業(yè)利用數(shù)字技術破解企業(yè)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的難題，重新定義、設計產(chǎn)品和服務，助力傳統(tǒng)企業(yè)正確做出決策，提升運營效率，降低管理和運營成本，開源節(jié)流，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。