8月19日，由用友主辦的“2023全球商業(yè)創(chuàng)新大會”在上海隆重召開。本次大會以“數(shù)據(jù)驅(qū)動 智能運營”為主題，匯聚眾多行業(yè)領先企業(yè)及各界商業(yè)精英，深入探討解決企業(yè)數(shù)智化面臨的全面數(shù)據(jù)服務、AI普及應用、升級數(shù)智底座、主題化融合應用創(chuàng)新、價值化國產(chǎn)替代及中企出海等諸多課題。

會上，中國科學院院士 、著名計算機軟件科學家何積豐做了《數(shù)智經(jīng)濟擁抱AI大模型》精彩演講。針對企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型和大模型的關系，他表示，大模型和企業(yè)數(shù)智化是互動關系。企業(yè)服務大模型更加考驗業(yè)務場景的接觸和理解，以及對企業(yè)數(shù)據(jù)的應用。企業(yè)通過大模型的逐步升級，實現(xiàn)數(shù)字化的升級，推動產(chǎn)業(yè)改革，同時為大模型提供更加豐富的數(shù)據(jù)。

以下內(nèi)容根據(jù)2023全球商業(yè)創(chuàng)新大會演講內(nèi)容整理。

何積豐：首先，我對會議組織者用友集團邀請我來參加會議感到非常榮幸，今天我和大家報告的題目是《數(shù)智經(jīng)濟擁抱AI大模型》。

01

人工智能的發(fā)展歷程

人工智能發(fā)展的過程，歷經(jīng)了專家系統(tǒng)、機器學習、弱人工智能，強人工智能四個階段

早期出現(xiàn)了簡單的專家系統(tǒng)，將專家經(jīng)驗用軟件的方式固定在機器上。機器收到相關指令后，專家系統(tǒng)就會自動生成報告文檔。但是自動生成的文檔并不能完全滿足要求，此時，就需要培養(yǎng)機器的智能能力。就像教育系統(tǒng)一樣，培養(yǎng)機器也要準備“數(shù)據(jù)”教材，并對數(shù)據(jù)打標簽，讓機器識別特征數(shù)據(jù)，并在這個過程中不斷進階，了解自然語言。

在實踐中，人工智能的發(fā)展是有三個不同類型的系統(tǒng)。

第一類系統(tǒng)是用于感知。早些人工智能用在人臉設備并用于視覺模塊上，這是第一層技術產(chǎn)品，盡管非常原始，但是這個產(chǎn)品是不可或缺的，沒有感知系統(tǒng)，機器就無法辨別周圍環(huán)境。

第二類系統(tǒng)，即自然語言處理的技術。過去人機交互界面上工具和手段比較簡單，需要用鍵盤，工作量大且只能處理文字。但是多模態(tài)數(shù)據(jù)不僅有文字，還有圖像。目前，自然語言處理上取得了很大突破，這個方面最典型的成果就是生成式大模型，ChatGPT也是一種人工智能技術驅(qū)動的自然語言處理工具。

第三類系統(tǒng)是智能執(zhí)行系統(tǒng)，又稱為具身智能。這種智能產(chǎn)品擁有人的外形，不是數(shù)字人，更像一個物理人。這種智能產(chǎn)品的主要成果不是賣服務，是賣產(chǎn)品。比如說醫(yī)院里面用的開刀機器人就是具身智能。未來，新型的智能設備都在朝著這個方向發(fā)展：視覺模塊和具身智能都將有自己的自覺和語言，為自己學習，會自己作主，做自己喜歡的事情，這就是關于人工智能發(fā)展的路徑。

數(shù)智經(jīng)濟的發(fā)展歷經(jīng)了信息化、網(wǎng)絡化、數(shù)智化三個階段。目前，衡量企業(yè)數(shù)智化有多個指標：創(chuàng)新領先的產(chǎn)品服務、客戶喜愛的極致體驗、高速自治的產(chǎn)品運行、與時俱進的員工賦能、無人少人的安全作業(yè)、綠色低碳循環(huán)發(fā)展、全部在線的企業(yè)資產(chǎn)以及及時可得的金融服務。

02

大模型和企業(yè)數(shù)智化有互動關系

大模型和企業(yè)數(shù)智化有互動關系。依靠人工智能，產(chǎn)業(yè)數(shù)智化發(fā)展比較快。企業(yè)大數(shù)據(jù)是其中的核心問題。沒有企業(yè)大數(shù)據(jù)的話，也不可能生成好的企業(yè)模型。從這個意義來講，通過大數(shù)據(jù)，幫助產(chǎn)業(yè)走向數(shù)智化道路。產(chǎn)業(yè)在數(shù)智化的過程當中會產(chǎn)生更加豐厚的數(shù)智土壤，這個土壤倒過來也會對原來模型進行修正和改善，它們之間是互動關系，而不是單單一個助手，AI對企業(yè)很有幫助，但是沒有數(shù)智工廠提供的經(jīng)驗和know-how的話，這個系統(tǒng)就不是完善的系統(tǒng)。

大模型促進企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的作用體現(xiàn)在以下三個方面：

第一：企業(yè)大模型能夠幫助產(chǎn)業(yè)伙伴完成數(shù)智化轉(zhuǎn)型和降本增效，為產(chǎn)業(yè)和社會創(chuàng)造更大的價值；

第二：企業(yè)大模型主要是通過自身積淀的行業(yè)化、場景化的數(shù)據(jù)和知識，對大模型進行訓練，并結合自身所積累的行業(yè)Know-How，對大模型進行修正，以提升大模型在特定行業(yè)及應用場景的表現(xiàn)，并提高實用性和可控性；

第三：大模型通過逐步深入各個產(chǎn)業(yè)，提升企業(yè)的智能化水平。反過來，企業(yè)的數(shù)智化升級也可以推動產(chǎn)業(yè)變革，進而為大模型提供更豐富的數(shù)據(jù)土壤，形成正向循環(huán)。

03

大模型的價值和應用場景

企業(yè)大模型和通用大模型相比，企業(yè)大模型建設難度遠比通用大模型高得多。企業(yè)大模型是基于通用大模型的基礎訓練而來，二者不是對立關系。企業(yè)大模型更關注產(chǎn)業(yè)厚度，生成的內(nèi)容更符合產(chǎn)業(yè)垂類場景的需求，更有針對性。通用大模型考驗的是算力、算法積累，企業(yè)大模型更考驗業(yè)務場景的觸達與理解，以及對產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的積淀與運用。

企業(yè)大模型的訓練不能只用產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，還需要使用大量通用數(shù)據(jù)，來提供常識性知識。企業(yè)大模型，除了需要源源不斷供給的高質(zhì)量產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，還需要了解行業(yè)Know-How，即對產(chǎn)業(yè)擁有特有的知識，對理解力要求也更高。

大模型價值的實現(xiàn)，一定是在真實的企業(yè)場景中。只有深入企業(yè)、解決實際問題的大模型，才具備價值。大模型的價值體現(xiàn)在：

一、數(shù)據(jù)分析：實時掌握企業(yè)經(jīng)營和財務數(shù)據(jù)的分析，趨勢預測等。

二、決策支持：可以幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息，從而幫助企業(yè)制定相應的計劃；另外大模型數(shù)據(jù)的處理能力，可以幫助企業(yè)降低風險，提高決策的準確性。

三、提高效率：大模型具備非常強的語義處理技術，可以幫助企業(yè)更好的理解用戶的意圖和需求。這樣，企業(yè)能夠構建智能客服系統(tǒng)，有效地實現(xiàn)自動問答，提升客戶的服務體驗感。

四、產(chǎn)品的研發(fā)與創(chuàng)新：通過訓練大模型，企業(yè)可以按客戶的歷史行為和偏好，推薦最相關的產(chǎn)品；另外大模型也可以用于產(chǎn)品的智能生成和創(chuàng)意生成。

在企業(yè)實踐中，大模型大模型應用場景有：智能客服，基于強大模型推理能力、結合上下文快速理解推論、實現(xiàn)精準回復；任務智能調(diào)度，自動協(xié)調(diào)不同部門的工作安排，分析、規(guī)劃、執(zhí)行和展示任務結果；智能知識引擎，類似企業(yè)私域知識的智慧大腦，無論是文字、文檔、圖片還是語音都能識別和理解，促進知識的傳播和應用；智能人力資源管理，借助大模型信息抽取和匯總能力，邏輯判斷能力等，實現(xiàn)智能招聘、人員管理、員工考核；智能生成銷售訂單，融合供應鏈經(jīng)驗，通過一邊“聊天”一邊生成“訂單”。

未來，希望和企業(yè)界進行更加深度的融合和合作，專家團隊將根據(jù)企業(yè)需求，結合國際上交流、分析、比較的經(jīng)驗，提供更好的產(chǎn)品以及服務方案，助力中國企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。