AI大模型混戰後，以知識爲中心驅動的人工智能迎來風口？

21世紀經濟報道見習記者李佳英 廣州報道

近日，第136屆中國進出口商品交易會（廣交會）開幕。在本屆廣交會的第一期中，包含智慧生活、工業機器人、智能製造生產線等領域共吸引近400家企業參會。

在多個AI大模型密集推出後，AI大模型正逐漸跨越文本、圖像、聲音等單一模態的界限，展現出強大的多模態處理能力。生成式 AI 不再僅用於文本生成，還擴展到了自動駕駛、醫療、金融等行業。

AI技術公司亦如雨後春筍般冒出。然而，如何降低生成式人工智能應用中的幻覺問題，仍是成爲業內的重要關注點之一。

“未來必然是AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）時代，這也將催生新的數據基礎設施。數據基礎設施是不可或缺的，目前市場也出現了多種探索數據基礎設施的動作，這是一個百花齊放的過程，最終將通過實踐效果來檢驗誰最能滿足實際需求。”楓清科技創始人兼CEO高雪峰告訴21世紀經濟報道記者。

破除幻覺，呈現邏輯鏈路

目前，各界對AI技術的關注達到一個高峰，然而幻覺、模型推理能力、模型可解釋性以及數據的安全可控性等仍有待行業給出新答案。

業內人士指出，降低生成式人工智能應用中的幻覺問題，增強其推理能力和可解釋性，確保企業能夠安全、高效、及時地使用企業本地積累的海量數據，同時將智能能力高效嵌入企業現有工作中，仍是行業面臨的主要挑戰。

其實，人工智能技術賦能場景應用，不斷提升效果的主要架構有兩種。

據高雪峰介紹，其一是以模型爲中心的Model-Centric，圍繞模型來使用企業數據；其二是以數據爲中心的Data-Centric，將企業本地數據轉化爲知識，並根據具體的智能化需求選擇合適的模型來加以應用。

在這兩種路徑裡，在高雪峰看來，Data-Centric 架構，更有助於讓不同的模型能力服務於企業本地經過組織和加工的數據與知識。

換言之，此路徑有助於生成企業“定製化”的AI工具，既直接助力其提高生產力，又挖掘更多產生實際經濟效益的“方案”。

高雪峰進一步指出，以往常見的做法是將大模型引入企業，並嘗試用本地數據對其進行Fine-tuning，以期將其轉化爲企業專屬的大模型。然而，隨着模型參數的急劇增加，Fine-tuning已不再是理想的解決方案，其在數據安全方面也存在解釋困難。

在業內人士看來，在人工智能時代，企業的重要資產之一是數據以及可能由此衍生而出的“精準知識庫”。以往積累得到的數據，企業將其轉變爲“知識”。這一過程，不是簡單獲取信息片段，而是在構建出數據之間的邏輯關係後，進而獲得符合實際應用需求的“解決答案”或“指導意見”。

產業賦能，立足灣區面向世界

業界對AI技術的關注，也由大模型算法，轉向大模型智能應用及其基礎設施支撐。例如，大型國企或央企如何有效利用大模型以及其他技術快速構建智能應用，實現企業智能化升級。

具體來看，在金融行業，通過整合銀行內部整合多源產業數據，採用AI數據基礎設施公司搭建的智能體平臺，銀行能夠打造智能化的金融營銷和風險評估應用，揭示潛在客戶、實控人關係和風險特徵，優化客戶挖掘和風險管理；在能源行業，則可以利用知識引擎和智能體引擎，通過文檔問答、智能問數等技術，將大模型應用無縫連接至業務系統，實現智能化應用的落地，優化企業生產流程和管理成本。

AI對各行各業均在重塑中，隨着ChatGPT、Sora等AI工具的快速迭代，跨境電商行業亦迎來諸多變革。

如AI技術被廣泛應用於精準營銷、智能客服、數據分析及內容製作等環節，實現降本增效。隨着AI數據基礎設施不斷受到關注，業內已有相關企業瞄準這一賽道。

高雪峰透露，此次廣交會期間，楓清科技已與多家企業達成合作意向。未來，楓清科技將立足廣州，進一步拓展華南區業務，輻射粵港澳大灣區，助力本地區企業智能化轉型升級。楓清計劃在華南地區打造領先的AI應用生態，依託廣州的區位優勢和大灣區強大的產業基礎，加速AI技術與產業的深度融合，推動製造、金融、物流等關鍵行業的智能升級，爲區域經濟發展注入新動能。

“廣東是跨境電商的重要聚集地，未來將重點在這裡開展業務。一方面，直接觸達中小型企業；另一方面，賦能老牌大型服務商，共同形成跨境電商行業的智能化平臺。”高雪峰告訴21世紀經濟報道記者。

立足廣州，輻射粵港澳大灣區，亦有助於企業未來“出海”。

高雪峰坦言，直接切入海外市場難度較大，與可靠的大型渠道商或集成商開展合作會是更好的選擇。

“對AI數據基礎設施供應商而言，海外發展路徑其實有區別於國內。在國內，可以利用大型企業內部的精準知識構建自研的多模態知識引擎；在海外，則應側重產品功能模塊的標準化與精簡化，推出精簡、易用的性強的產品。”高雪峰在對比國內外市場時指出，AI數據基礎設施公司，可以先積累豐富的產品打磨經驗，再將其應用於海外市場的產品優化。