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王昕:基于大模型的解決方案必定是不斷迭代的漸進過程

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專題:2024中國AIGC創(chuàng)新發(fā)展論壇

王昕:基于大模型的解決方案必定是不斷迭代的漸進過程  第1張

  2024年服貿(mào)會專題論壇之一——“2024中國AIGC創(chuàng)新發(fā)展論壇”于9月13日-14日在北京舉行。東華軟件副總裁、東華云執(zhí)行總裁、東華發(fā)思特研究院院長王昕出席并演講。

  王昕介紹,基于東華發(fā)思特在智慧農(nóng)業(yè)十幾年的深厚積累,2024年9月9日,東華發(fā)思特在珠海發(fā)布了:“神農(nóng)新輪AI大模型”beta版。把公司在智慧農(nóng)業(yè)上積累的數(shù)據(jù)、算法、知識、生態(tài)等諸多行業(yè)價值,利用大模型進行了全新研發(fā),推出了新一代產(chǎn)品,這也是東華在AI領(lǐng)域的行業(yè)落地的重要實踐。

  “模型剛剛發(fā)布,雖然還在探索期,我們已經(jīng)在科學(xué)養(yǎng)殖等多個領(lǐng)域完成了成功試點,效果還是非常不錯的,尤其是從原來的被動信息查詢發(fā)展到可以根據(jù)農(nóng)民的需求直接基于大數(shù)據(jù)進行分析和推理,并給出明確的、有價值的輔助決策”,他說。

  王昕認為,基于大模型的全新產(chǎn)品和解決方案必定是一個不斷迭代的漸進過程。先理解并利用應(yīng)用場景和特點,然后進行數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備,進而才進行大模型的選擇和訓(xùn)練,訓(xùn)練完之后再有定制和部署,最后再到應(yīng)用集成。只有應(yīng)用引導(dǎo)才能知曉設(shè)計方向,然后再把訓(xùn)練后的模型反哺應(yīng)用,如此往復(fù),才真正可以從IAAS、DAAS、PAAS向IQAAS的真正升級。

  以下為演講實錄:

  感謝各位來賓、感謝主辦方,今天非常開心有機會聆聽了AI領(lǐng)域的眾多大咖的精彩演講,頗有收獲。

  先簡單介紹一下我們公司,東華軟件成立于2001年,2006年上市,連續(xù)多年營收過百億。擁有控股子公司60余家、投后公司30多家,員工超過萬人、知識產(chǎn)權(quán)超過1700項,聚焦智慧城市、醫(yī)療、金融、能源四大行業(yè),覆蓋系統(tǒng)集成、軟件開發(fā)、運營服務(wù)及產(chǎn)業(yè)投資全棧業(yè)務(wù)。擁有系統(tǒng)集成特一級(全國僅 8 家)、甲級涉密資質(zhì)等眾多頂級行業(yè)資質(zhì),屬于計算機服務(wù)與軟件特大型企業(yè)。

  本次演講重點提及的神農(nóng)新輪AI大模型所在公司,是2015年上市公司在珠海投資增資東華發(fā)思特公司,總部在美麗的珠海,分支機構(gòu)覆蓋北京,深圳,西安,成都,天津,蘇州,福州,南寧等多個城市。該公司著力于基礎(chǔ)技術(shù)研究與應(yīng)用、AI、物聯(lián)網(wǎng)、高端傳感器等開發(fā),擁有230項知識產(chǎn)權(quán),屬于國家高新技術(shù)企業(yè)、廣東省專精特新企業(yè)。

  2018年OpenAI 提出了生成式預(yù)訓(xùn)練 Transformer 模型—GPT,并在2020年5月推出具有里程碑意義的GPT3.0,首次在特定領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)超過人類水平的多個自然語言處理能力。今年我國在《政府工作報告》中圍繞“深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用”作出部署,并首次將“開展‘人工智能+’行動”寫入其中;2024年7月26日,北京市發(fā)展改革委,市經(jīng)濟和信息化局,市科委、中關(guān)村管委會聯(lián)合發(fā)布《北京市推動“人工智能+”行動計劃(2024—2025年)》。

  從出現(xiàn)到今天的家喻戶曉,不過一千多天,放在五千年人類歷史中猶如白駒過隙,但AI技術(shù)在卻在這短短的千天的縫隙中出現(xiàn)了指數(shù)般的增長,令人瞠目。甚至還出現(xiàn)了當(dāng)今的“百模大戰(zhàn)”。我們正處在一個量變到質(zhì)變的大時代。剛才,我有幸看到非常多出色的年輕人和年輕企業(yè)及他們優(yōu)秀的技術(shù)、也看到如美的等傳統(tǒng)企業(yè)利用AI技術(shù)的革新實際,我非常敬佩能夠在AI領(lǐng)域中大膽并勇于涉足原創(chuàng)核心技術(shù)的科學(xué)家、工程師,正是這些優(yōu)秀的底層AI技術(shù),可以讓我們在行業(yè)的落地中實現(xiàn)那個1后面的好多0,我們公司也成功借助各類優(yōu)秀的基礎(chǔ)技術(shù)和幾十年積累的行業(yè)經(jīng)驗與大家共同進入第四次工業(yè)革命,一起用新質(zhì)生產(chǎn)力擁抱人工智能的廣袤未來。

  天地陰陽,一切的事物總是兩面的,這也是歷史的宿命。質(zhì)變的背后便是“失控”,有一本書大家可能都看過,正是《失控》,我非常推薦。正如馬斯克所言“ChatGPT 好得嚇人,我們離危險而強大的AI越來越近”。大家有沒有想過,AI技術(shù)出現(xiàn)了幾十年了,而就在剛剛過去的一千多天里突然突飛猛進,隨著算力基建競賽、瘋狂的填喂、日以繼夜的大模型訓(xùn)練,我們身邊越來越多的設(shè)備、信息、知識都正在被各式各樣的大模型不斷地吸收,如個人隱私、公司的商業(yè)秘密、工業(yè)領(lǐng)域的核心設(shè)備、寶貴的業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)都很快會面臨一個終極問題——“安全”,正如我們經(jīng)常開玩笑說:將來,AI會控制人類嗎?我想表達的觀點是,無論我們處于AI大潮的哪個層面,都要把大數(shù)據(jù)信息安全作為底線和核心要素來進行考量和設(shè)計,以延緩在大模型自主互聯(lián)互通后出現(xiàn)的失控局面。時間原因,有機會再一起探討這個非常挑戰(zhàn)的話題吧。

  接下來,我再介紹一下我們的AI行業(yè)落地實踐?;谖覀儢|華發(fā)思特在智慧農(nóng)業(yè)十幾年的深厚積累,就在前幾天,2024年9月9日,東華發(fā)思特在珠海發(fā)布了:“神農(nóng)新輪AI大模型”beta版。把我們在智慧農(nóng)業(yè)上積累的數(shù)據(jù)、算法、知識、生態(tài)等諸多行業(yè)價值,利用大模型進行了全新研發(fā),推出了新一代產(chǎn)品。這也是我們在AI領(lǐng)域的行業(yè)落地的重要實踐,因為我們發(fā)現(xiàn)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中,對數(shù)據(jù)及分析的需求非常大,并且這個數(shù)據(jù)來源比較分散,大模型的引入正好可以對很多過去的痛點一一解決。模型剛剛發(fā)布,雖然還在探索期,我們已經(jīng)在科學(xué)養(yǎng)殖等多個領(lǐng)域完成了成功試點,效果還是非常不錯的,尤其是從原來的被動信息查詢發(fā)展到可以根據(jù)農(nóng)民的需求直接基于大數(shù)據(jù)進行分析和推理,并給出明確的、有價值的輔助決策。

  最后分享一下我們的發(fā)思特AI方法論,我們認為基于大模型的全新產(chǎn)品和解決方案必定是一個不斷迭代的漸進過程。先理解并利用應(yīng)用場景和特點,然后進行數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備,進而才進行大模型的選擇和訓(xùn)練,訓(xùn)練完之后再有定制和部署,最后再到應(yīng)用集成。只有應(yīng)用引導(dǎo)才能知曉設(shè)計方向,然后再把訓(xùn)練后的模型反哺應(yīng)用,如此往復(fù),才真正可以從IAAS、DAAS、PAAS向IQAAS的真正升級。

  數(shù)據(jù)離不開萬物互聯(lián),我們從幾年前就開始布局物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,東華發(fā)思特研發(fā)了AI物聯(lián)平臺和大數(shù)據(jù)中臺等產(chǎn)品,并已經(jīng)在數(shù)十億規(guī)模的項目中的積累與實踐,為大模型實踐提供了非常優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)底座和連接器。

  我本人還擔(dān)任了東華發(fā)思特研究院院長一職,正在與中科院和多所大學(xué)的頂尖科學(xué)家團隊一起緊密合作,帶領(lǐng)眾多科研人員一起研發(fā)具有國際領(lǐng)先水平的高端傳感器產(chǎn)品,并已經(jīng)在多個央企的核心場景中進行了成功測試,進一步補齊了AI物聯(lián)感知的重要環(huán)節(jié),也歡迎大家在各自的AI物聯(lián)實踐中向我們的傳感科學(xué)家團隊提出挑戰(zhàn),早日實現(xiàn)萬物互聯(lián)。

  如果對于我們的技術(shù)、實踐、產(chǎn)品感興趣的,大家可以關(guān)注“東華發(fā)思特軟件”微信公眾號并聯(lián)系我們。如果對于AI大模型等新技術(shù)感興趣的,也關(guān)注我們的AI專家“光哥說AI”微信視頻號,里面有很多有趣的AI科普小視頻。

  再次感謝大家的聆聽,希望未來有更多的時間一起探討和相互學(xué)習(xí),謝謝大家!

  新浪聲明:所有會議實錄均為現(xiàn)場速記整理,未經(jīng)演講者審閱,新浪網(wǎng)登載此文出于傳遞更多信息之目的,并不意味著贊同其觀點或證實其描述。