2024年7月20日，建經(jīng)投資咨詢有限公司在上海總部舉辦了2024夢享沙龍活動。本次活動以“我AI長三角”為主題，旨在匯聚長三角地區(qū)在人工智能領(lǐng)域的專家學(xué)者、政府官員及企業(yè)代表，通過深入交流與研討，共同探索人工智能技術(shù)的最新進展和未來趨勢。參加此次沙龍活動的有建經(jīng)投資咨詢有限公司董事長黃志挺、上海流程智造科技創(chuàng)新研究院院長賀仁龍、東海實驗室研究員梅林博士、中國科學(xué)院上海高等研究院工業(yè)人工智能實驗室主任寧德軍、中國科學(xué)院寧波材料所李志強博士、電子科技大學(xué)長三角（湖州）研究院曾少寧博士、復(fù)旦大學(xué)博士后范元凱、市經(jīng)信委產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型和發(fā)展處副處長張敏、長寧建管委、九三學(xué)社長寧區(qū)組織專委會主任翁志紅、帆軟軟件公司政企行業(yè)總監(jiān)劉喜朝、北京智譜華章科技有限公司實習(xí)項目經(jīng)理趙梓涵及建經(jīng)投資咨詢有限公司部分中高層管理人員。
在“行業(yè)大模型助力制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的主題分享中，賀仁龍院長深入剖析了數(shù)字化背景下大模型技術(shù)的最新進展及其對各行各業(yè)的深遠影響。
賀院長指出，未來20年將是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展期，大模型將有助于提升制造業(yè)各環(huán)節(jié)的效率。他將大模型比作生命體，需要通過語料來“飼養(yǎng)”，并通過不斷的評測與訓(xùn)練來促進其成長和優(yōu)化。賀院長提到，大模型正逐漸走向行業(yè)深處，如醫(yī)療、教育、法律等，這表明大模型技術(shù)正變得更加細分和專業(yè)化。賀院長強調(diào)了人類在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的作用。他提倡將數(shù)據(jù)視為高質(zhì)量“飼料”，用以訓(xùn)練大模型，并確保價值對齊。通過這種方式，我們可以更好地推動大模型與特定場景的結(jié)合，為社會創(chuàng)造更多價值，以實現(xiàn)人工智能技術(shù)的最大化利用。
通過賀院長的分享，我們可以看到行業(yè)大模型不僅是技術(shù)進步的產(chǎn)物，更是推動制造業(yè)和整個社會經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的重要力量。他的觀點強調(diào)了大模型在特定行業(yè)應(yīng)用中的實際效果和潛在價值，以及高質(zhì)量數(shù)據(jù)在訓(xùn)練和應(yīng)用大模型中的核心作用。
作為中國科學(xué)院寧波材料技術(shù)與工程研究所的資深研究員，李志強博士在“AI大模型的關(guān)鍵技術(shù)及主要應(yīng)用”主題分享中，為我們揭開了大模型的神秘面紗。
李博士首先回顧了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程，從基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再到可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每一步的創(chuàng)新都為捕捉更加豐富的信息提供了可能。他指出，盡管傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理圖像和語言時存在局限性，但通過不斷的技術(shù)革新，如引入Self-Attention機制，我們能夠更好地理解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化特征。Transformer模型的引入，特別是其核心組件Self-Attention，標(biāo)志著大模型技術(shù)的一大飛躍。李志強博士解釋說，Self-Attention機制允許模型中的每個節(jié)點與所有其他節(jié)點進行比較，從而提取全局上下文信息，這在以往的模型中是無法實現(xiàn)的。大模型不僅僅是處理單一類型數(shù)據(jù)的工具，它還能夠處理多模態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)不同類型數(shù)據(jù)之間的翻譯和轉(zhuǎn)換。李博士提到，通過結(jié)合Bert、Transformer以及擴散模型，大模型能夠完成從語言問答到圖像生成等多種復(fù)雜任務(wù)。
在談到大模型的未來應(yīng)用時，李志強博士表示，可以預(yù)見大模型將在醫(yī)療診斷、編劇創(chuàng)作、建筑設(shè)計等眾多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。通過學(xué)習(xí)專家的知識和經(jīng)驗，大模型能夠輔助甚至替代某些專業(yè)工作，極大提高效率和準(zhǔn)確性。
成都電子科技大學(xué)長三角研究院（湖州）的人工智能與公共安全研究中心曾少寧博士以其深厚的學(xué)術(shù)背景和豐富的行業(yè)經(jīng)驗，為我們深入解讀了大模型技術(shù)的最新進展及其在行業(yè)應(yīng)用中的巨大潛力。
曾少寧博士指出，大模型技術(shù)已經(jīng)從最初的聊天機器人發(fā)展到了能夠執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的“智能體”，并正在逐步實現(xiàn)自動化和智能化的行業(yè)應(yīng)用。他強調(diào)，大模型的私有化部署是企業(yè)保持?jǐn)?shù)據(jù)私密性、實現(xiàn)數(shù)據(jù)不出戶的關(guān)鍵策略。通過構(gòu)建基于大模型的行業(yè)知識管理系統(tǒng)和自動化軟件系統(tǒng)，企業(yè)不僅能夠提升效率，還能在保護數(shù)據(jù)安全的同時，享受到大模型帶來的智能化服務(wù)。曾博士還分享了他們的團隊“浙江創(chuàng)界科動科技有限公司”在大模型私有化應(yīng)用平臺“智拼圖”項目中取得的成就。該項目成功入選“2024年湖州市西塞山英才計劃領(lǐng)軍型創(chuàng)業(yè)團隊”項目，并榮獲二等獎。這標(biāo)志著他們在大模型技術(shù)私有化應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)先地位和創(chuàng)新能力。“智拼圖”平臺的核心功能包括開源大模型的私有化部署、面向任務(wù)的基準(zhǔn)評測、消費級算力推理優(yōu)化以及統(tǒng)一格式訪問API等。這些功能不僅支持多模型協(xié)同機制，還實現(xiàn)了“無模型”的用戶體驗，使用戶在使用過程中幾乎感覺不到背后模型的存在，就已實現(xiàn)了任務(wù)的無縫切換和快速應(yīng)用。
目前曾少寧博士的團隊正在積極探索大模型在智能政務(wù)、園區(qū)系統(tǒng)、旅游等領(lǐng)域的應(yīng)用，并積極與各行業(yè)伙伴加強合作，以便共同推動大模型技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用和創(chuàng)新發(fā)展。
作為復(fù)旦大學(xué)的博士后研究員，范元凱博士分享了《大模型時代下的智能化數(shù)據(jù)分析與理解方法探索》，為大家深入剖析了RAG技術(shù)如何助力企業(yè)突破數(shù)據(jù)分析的瓶頸，實現(xiàn)更深層次的數(shù)據(jù)價值挖掘。
范元凱博士指出，盡管大數(shù)據(jù)時代為企業(yè)帶來了豐富的信息資源，但隨之而來的挑戰(zhàn)也顯而易見。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法在處理海量、多樣化的數(shù)據(jù)時顯得力不從心，而RAG技術(shù)的出現(xiàn)，為這一難題提供了有效的解決方案。RAG技術(shù)通過結(jié)合檢索與生成模型，不僅解決了大模型在知識局限性、滯后性以及數(shù)據(jù)安全性方面的難題，還極大提升了智能化數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率。范元凱博士強調(diào)，RAG技術(shù)的難點在于檢索效果的優(yōu)化、信息的準(zhǔn)確向量化以及復(fù)雜語義搜索的準(zhǔn)確性。他詳細介紹了進階RAG技術(shù)的實現(xiàn)方法，包括檢索前的知識切分、索引方式優(yōu)化和query改寫，以及檢索中的微調(diào)嵌入模型和混合搜索策略。此外，他還提到了檢索后優(yōu)化的重要性，如提示壓縮和重新排序，進一步提高了數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)度。
特別值得一提的是，范元凱博士還深入探討了GraphRAG技術(shù)。這一技術(shù)通過構(gòu)建語義圖譜，支持對數(shù)據(jù)全局性的總結(jié)查詢，為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)提供了一種全新的數(shù)據(jù)匯報方式。GraphRAG技術(shù)不僅能夠捕捉全局語義信息，還能夠通過圖社區(qū)挖掘，為復(fù)雜問題提供精準(zhǔn)的答案。在分享的最后，范元凱博士展望了智能化數(shù)據(jù)分析的未來方向，包括多智能體系統(tǒng)等前沿技術(shù)的發(fā)展，讓大家對未來的數(shù)據(jù)分析充滿了期待。
中國科學(xué)院上海高等研究院工業(yè)人工智能實驗室主任寧德軍在深入探討大模型的潛力與應(yīng)用前景時，提出了一系列精辟的見解。他認(rèn)為，在大模型時代，企業(yè)面臨的選擇既充滿機遇也充滿挑戰(zhàn)。它通過分享商湯數(shù)據(jù)中心的實例，強調(diào)了大模型訓(xùn)練和推理過程中對資源的巨大需求。他提出，并非所有企業(yè)都有必要投入如此巨大的資源去訓(xùn)練自己的大模型。相反，企業(yè)應(yīng)該考慮利用產(chǎn)品開發(fā)性，即L2級別的模型，或者探索智能體應(yīng)用，這可能是一個更為可行和高效的方向。此外，寧主任還強調(diào)了對大模型本質(zhì)的理解。他形象地使用“白日依山盡”的“古詩接龍”，并指出其智能化程度與參數(shù)量、數(shù)據(jù)量和計算量密切相關(guān)。他同時提出，盡管大模型在參數(shù)量上可能已超過人腦，但在復(fù)雜系統(tǒng)中，目前人類依然是最優(yōu)秀的。
在討論大模型訓(xùn)練過程時，寧主任詳細闡述了無監(jiān)督學(xué)習(xí)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、問答對齊以及強化學(xué)習(xí)等關(guān)鍵步驟，并強調(diào)了數(shù)據(jù)的重要性。他提出，企業(yè)應(yīng)該基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)和目標(biāo)任務(wù)，反向推導(dǎo)出所需的數(shù)據(jù)類型和量，從而決定是否投入大模型的開發(fā)。最后，寧德軍主任呼吁，面對人工智能這一新物種，每個人都需要改變思維，培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維和邏輯性思考能力。他建議企業(yè)建立起與AI協(xié)同工作的新科研范式，讓AI成為每個員工的助手，從而實現(xiàn)生產(chǎn)力的倍增。
市經(jīng)信委產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型和發(fā)展處張敏副處長談到，作為政府部門工作人員，深感自己在推動社會效率提升方面所肩負(fù)的重任，不僅要考慮管理層面的創(chuàng)新，更要思考如何將數(shù)字化人工智能AI與綠色發(fā)展戰(zhàn)略相結(jié)合。數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非一蹴而就，它是一個持續(xù)的探索過程。從制造業(yè)的數(shù)字化行動方案到建筑節(jié)能領(lǐng)域的應(yīng)用，大家一直在挖掘潛力，尋找突破，目標(biāo)是通過技術(shù)的力量，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置，提升整個社會的運行效率。
長寧建管委、九三學(xué)社長寧區(qū)組織專委會主任翁志紅分享了她對于城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深刻見解。她指出，隨著城市化進程的加速，傳統(tǒng)的城市建設(shè)模式已難以滿足現(xiàn)代城市發(fā)展的需求。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是大勢所趨，更是推動城市高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。翁主任強調(diào)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非一蹴而就，它需要時間、耐心以及不斷的探索和實踐。翁主任表示，她對未來充滿信心。她相信，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，長寧區(qū)的城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和管理將更加智能化、高效化，必將為居民帶來更加便捷和舒適的生活體驗。
帆軟軟件公司政企行業(yè)總監(jiān)劉喜朝談到，在企業(yè)中會經(jīng)常面臨重復(fù)性工作和無效溝通的問題，如何將知識庫轉(zhuǎn)化為智能問答系統(tǒng)，減少內(nèi)部溝通成本，是他們一直在探索的方向。他們期望通過AI模型，將知識庫打造成一個可視化、可交互的圖庫，形成自己的智能助手，從而減少重復(fù)勞動，提升工作效率。劉總提到，數(shù)據(jù)智能與企業(yè)效能的融合，是推動企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新和增長的關(guān)鍵，他們將繼續(xù)在這條道路上探索前行。
北京智譜華章科技有限公司實習(xí)項目經(jīng)理趙梓涵簡單介紹了智譜A I并分享了自己的感悟。目前在國內(nèi)的人工智能賽道，智譜華章已經(jīng)邁入頭部企業(yè)行列，去年智譜AI已正式上線首款生成式AI助手智譜清言。智譜最新的GLM—4在多模態(tài)理解、代碼生成、網(wǎng)絡(luò)搜索以及語義和邏輯推理能力等方面均有顯著優(yōu)勢。對話模型ChatGLM—6B在國際開源社區(qū)GitHub上的星標(biāo)數(shù)累計超過5萬，超過LLaMA。智譜AI將堅持技術(shù)升級和市場驅(qū)動，共同推動行業(yè)進步。
建經(jīng)投資咨詢有限公司總經(jīng)理助理、數(shù)字中心主任俞陽表示，團隊正積極推動流程改革，致力于實現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和系統(tǒng)化分析，以期與數(shù)字化及人工智能的趨勢同步，并從中找到清晰的發(fā)展方向。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的征途上，俞陽及其團隊不斷探索和嘗試，期望將人工智能與公司現(xiàn)有應(yīng)用相結(jié)合，激發(fā)創(chuàng)新思維，開啟工作的新篇章。
建經(jīng)投資咨詢有限公司數(shù)字中心副主任王謙分享了團隊在技術(shù)上與AI應(yīng)用融合的實踐。他談到，AI不僅能夠顯著提升編程工作的輔助效能，還能在專業(yè)模型和任務(wù)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。目前團隊已經(jīng)在軟件開發(fā)中成功集成了AI代碼生成技術(shù)，這不僅優(yōu)化了編程流程，還顯著提高了編碼效率。通過這次沙龍的學(xué)習(xí)，對人工智能在技術(shù)深度和應(yīng)用實踐方面的潛力更加充滿信心。
東海實驗室研究員梅林博士表示，專家們的交流揭示了大模型技術(shù)的可行性與可操作性，這些見解不僅適用于建筑行業(yè)，更可推廣至整個工業(yè)乃至更多領(lǐng)域。他同時指出了招投標(biāo)、審計、監(jiān)理等環(huán)節(jié)中大模型技術(shù)的廣泛應(yīng)用潛力。面對設(shè)計領(lǐng)域的挑戰(zhàn)，梅博士認(rèn)為關(guān)鍵在于將人文情懷與自然和諧融入城市設(shè)計，創(chuàng)造出既具有中國特色又符合現(xiàn)代審美的城市空間，這要求專業(yè)人士貢獻創(chuàng)新思維，融合專業(yè)技術(shù)與創(chuàng)新理念。梅博士談到，人工智能的快速發(fā)展為工作和生活帶來了便利，但同時也帶來了潛在的風(fēng)險。他強調(diào)應(yīng)提高自我保護能力的重要性，并呼吁加強人工智能的治理與安全設(shè)計，以防范技術(shù)濫用的風(fēng)險。梅博士呼吁國家相關(guān)部門加強對人工智能的監(jiān)管，并提升公眾的安全意識，共同面對挑戰(zhàn)，探索人工智能的潛力與未來。
建經(jīng)投資咨詢有限公司董事長黃志挺在發(fā)言時談到了人的價值和專業(yè)經(jīng)驗的重要性。他指出，盡管人工智能技術(shù)日益成熟，但經(jīng)驗豐富的人才依然不可替代，特別是在成本控制和數(shù)據(jù)分析等關(guān)鍵領(lǐng)域。同時，黃董也強調(diào)了理論研究的重要性，認(rèn)為項目經(jīng)濟研究將為投資決策提供新的視角，他倡導(dǎo)建立多維度的評價體系，利用人工智能技術(shù)進行綜合分析，從而更準(zhǔn)確地評估項目的成功。黃董在發(fā)言中談到了對人工智能時代機遇和挑戰(zhàn)的思考，展現(xiàn)了對未來的堅定信心。
他提出，我們應(yīng)該擁抱技術(shù)，而不是被技術(shù)所替代，要通過構(gòu)建公益平臺，促進人工智慧成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。AI 研究應(yīng)該更加包容，確保不同規(guī)模和背景的研究機構(gòu)都有機會參與并從中受益。黃董還強調(diào)了當(dāng)前教育和培訓(xùn)工作的重要性，以緩解普通人對AI的焦慮，并不斷推動企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。他認(rèn)為，只有通過培養(yǎng)懂管理、懂IT、懂專業(yè)的“三位一體”的復(fù)合型人才，才能更好地適應(yīng)新時代的要求。
揚帆起航波濤涌，千帆競發(fā)正當(dāng)時。2024年，人工智能持續(xù)火爆，宛若春季的繁花，姹紫嫣紅，悄然盛開在各行各業(yè)。人工智能是新質(zhì)生產(chǎn)力的引擎，大語言模型仍然將是主要的增長點，大語言模型百家爭鳴，各大科技公司競相研發(fā)的核心技術(shù)，并進入群雄逐鹿的時代。本次沙龍通過回顧人工智能的發(fā)展過程，展望未來發(fā)展趨勢，讓人受益匪淺。尤其是大語言模型的技術(shù)創(chuàng)新催生了新的AI世界觀、新科學(xué)范式，也會對未來人類發(fā)展和企業(yè)創(chuàng)新帶來新的啟迪。下一步我們要積極應(yīng)對人工智能帶來的挑戰(zhàn)和機遇，加深對新質(zhì)生產(chǎn)力的理解，更好地學(xué)習(xí)貫徹二十屆三中全會精神中關(guān)于健全推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展體制機制的相關(guān)要求，為企業(yè)可持續(xù)、健康發(fā)展注入強勁動能。
