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近期，省委書(shū)記王浩在深化“數(shù)字浙江”建設(shè)推動(dòng)人工智能高質(zhì)量發(fā)展大會(huì)上強(qiáng)調(diào)，要做深做實(shí)AI賦能的文章，加快打造人工智能創(chuàng)新發(fā)展高地，加速落地一批牽引力強(qiáng)、影響力大的應(yīng)用場(chǎng)景，為高質(zhì)量發(fā)展建設(shè)共同富裕示范區(qū)提供強(qiáng)勁動(dòng)力。為積極響應(yīng)省委省政府號(hào)召，浙江大學(xué)管理學(xué)院教授、浙江數(shù)字化發(fā)展與治理研究中心主任劉淵于6月9日在《浙江日?qǐng)?bào)》理論版發(fā)表《大模型賦能數(shù)字浙江提速》一文，推動(dòng)大會(huì)精神貫徹落地。該文是學(xué)院發(fā)揮學(xué)科與理論優(yōu)勢(shì)，主動(dòng)服務(wù)地方發(fā)展、邁出理論引領(lǐng)步伐的重要體現(xiàn)，旨在以學(xué)術(shù)助力浙江在新一輪人工智能發(fā)展大潮中贏得優(yōu)勢(shì)、贏得主動(dòng)、贏得未來(lái)。

《浙江日?qǐng)?bào)》理論版刊發(fā)劉淵文章

學(xué)者簡(jiǎn)介

劉淵

浙江數(shù)字化發(fā)展與治理研究中心主任

浙江大學(xué)信息技術(shù)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)研究中心主任

浙江大學(xué)管理學(xué)院教授

大模型賦能數(shù)字浙江提速

文/劉淵

大模型作為人工智能領(lǐng)域的突破性創(chuàng)新，不僅重構(gòu)了人機(jī)交互的應(yīng)用范式，更通過(guò)強(qiáng)大的通用能力和持續(xù)的技術(shù)迭代，逐漸成為引領(lǐng)全球科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新動(dòng)能，深入賦能千行百業(yè)。

當(dāng)前的人工智能大模型技術(shù)已能基于海量知識(shí)庫(kù)進(jìn)行深度推理，通過(guò)上下文感知和環(huán)境建模，動(dòng)態(tài)評(píng)估多種可能性，最終輸出面向目標(biāo)的最優(yōu)決策方案，這標(biāo)志著人工智能正邁入“決策智能”新階段。這一演進(jìn)不僅拓展了人工智能大模型的應(yīng)用邊界，更為產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)提供了全新的技術(shù)范式，成為推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的典型代表。

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技術(shù)的價(jià)值不在于復(fù)制過(guò)去，而在于創(chuàng)造未來(lái)。深化人工智能大模型技術(shù)賦能行業(yè)應(yīng)用，需立足行業(yè)實(shí)際、錨定場(chǎng)景需求，以技術(shù)突破與行業(yè)融合為雙輪驅(qū)動(dòng)，著力構(gòu)建高效可控的行業(yè)模型基座、打造多模協(xié)同的智能生態(tài)體系、推動(dòng)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用范式轉(zhuǎn)變，從而為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注入強(qiáng)勁動(dòng)能。

構(gòu)建高效可控的行業(yè)模型基座

深化人工智能大模型賦能行業(yè)應(yīng)用，要以模型通用能力為錨點(diǎn)，以模型基礎(chǔ)設(shè)施為支撐，以模型要素共享為紐帶，構(gòu)建高效可控的行業(yè)模型基座，為高質(zhì)量發(fā)展提供有效的智能支撐。

一是夯實(shí)通用大模型底座，筑牢自主可控技術(shù)根基。通用大模型作為人工智能技術(shù)體系的核心基座，為行業(yè)大模型提供了堅(jiān)實(shí)的知識(shí)基礎(chǔ)和交互能力。大力推動(dòng)通用大模型國(guó)產(chǎn)化，統(tǒng)籌算力與數(shù)據(jù)、算法的一體化應(yīng)用，是實(shí)現(xiàn)技術(shù)自主可控的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，能夠保證下游模型運(yùn)行的穩(wěn)定性與安全性。

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二是強(qiáng)化垂域精準(zhǔn)適配能力，深耕行業(yè)知識(shí)融合賦能。行業(yè)大模型的核心競(jìng)爭(zhēng)力，在于對(duì)行業(yè)垂直領(lǐng)域的深度推理理解與精準(zhǔn)決策支持。通過(guò)提示詞工程優(yōu)化、檢索增強(qiáng)生成、領(lǐng)域微調(diào)等技術(shù)的組合應(yīng)用，推動(dòng)通用模型能力與行業(yè)專(zhuān)有知識(shí)的有機(jī)融合。

三是完善模型要素配置體系，構(gòu)建可共享的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。深度萃取各領(lǐng)域、各地區(qū)的行業(yè)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)、典型案例和最佳實(shí)踐，將碎片化知識(shí)整合為標(biāo)準(zhǔn)化、可共享的行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)與知識(shí)庫(kù)，為行業(yè)大模型提供豐富的訓(xùn)練語(yǔ)料與微調(diào)數(shù)據(jù)。聚焦產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)，制定科學(xué)合理的行業(yè)大模型能力評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)行業(yè)大模型規(guī)范建設(shè)與高效落地。

打造多模協(xié)同的智能生態(tài)體系

深化人工智能大模型賦能行業(yè)應(yīng)用，要堅(jiān)持系統(tǒng)觀思想，構(gòu)建“基座模型+支撐平臺(tái)+智能應(yīng)用”的分層聯(lián)動(dòng)架構(gòu)，打通數(shù)據(jù)協(xié)同壁壘，完善模型進(jìn)化機(jī)制，形成高效可持續(xù)的多模協(xié)同智能生態(tài)。

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一是構(gòu)筑分層聯(lián)動(dòng)的整體智能架構(gòu)，推進(jìn)大模型深入落地應(yīng)用場(chǎng)景。大模型的場(chǎng)景化應(yīng)用絕非簡(jiǎn)單的技術(shù)疊加，需要以頂層設(shè)計(jì)思維構(gòu)建科學(xué)實(shí)施體系。利用基座模型筑牢行業(yè)通用認(rèn)知底座，依托支撐平臺(tái)集成可插拔、可復(fù)用的標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)組件，面向具體應(yīng)用場(chǎng)景，開(kāi)發(fā)輕量級(jí)、專(zhuān)業(yè)化的智能體應(yīng)用，讓大模型能力能夠精準(zhǔn)滴灌到千行百業(yè)的“毛細(xì)血管”。

二是突破數(shù)據(jù)協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，構(gòu)建開(kāi)放共享的價(jià)值融合生態(tài)。數(shù)據(jù)貫通是智能生態(tài)高效運(yùn)轉(zhuǎn)的“血脈”。通過(guò)制定標(biāo)準(zhǔn)化API接口規(guī)范與數(shù)據(jù)交互協(xié)議，克服數(shù)據(jù)接口不統(tǒng)一、系統(tǒng)兼容性不足等關(guān)鍵數(shù)據(jù)協(xié)同問(wèn)題。通過(guò)建立跨模型、跨行業(yè)、跨場(chǎng)景的能力調(diào)用機(jī)制，推動(dòng)模型基座、領(lǐng)域知識(shí)與智能體應(yīng)用無(wú)縫銜接，形成“通用能力可復(fù)用、專(zhuān)業(yè)能力可組合、場(chǎng)景能力可定制”的價(jià)值融合生態(tài)。

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三是完善數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型進(jìn)化機(jī)制，塑造全鏈路閉環(huán)的智能大腦。建立場(chǎng)景反饋到模型優(yōu)化的閉環(huán)迭代體系，在數(shù)據(jù)采集端部署實(shí)時(shí)傳感設(shè)備，在模型端持續(xù)分析場(chǎng)景并優(yōu)化模型組合策略，實(shí)現(xiàn)需求精準(zhǔn)感知、決策智能分析、自動(dòng)執(zhí)行反饋，塑造具備自我學(xué)習(xí)、自我進(jìn)化、自我革新能力的真正“智能大腦”。

推動(dòng)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用范式轉(zhuǎn)變

深化人工智能大模型賦能行業(yè)應(yīng)用，要通過(guò)深度融合行業(yè)數(shù)據(jù)與領(lǐng)域知識(shí)，推動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景從技術(shù)適配向價(jià)值創(chuàng)造躍遷，形成價(jià)值驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用范式轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變不僅體現(xiàn)為技術(shù)突破，更在于重構(gòu)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)服務(wù)，以智能融合釋放生產(chǎn)力，最終形成可持續(xù)的價(jià)值閉環(huán)，引領(lǐng)人工智能時(shí)代的應(yīng)用范式轉(zhuǎn)變。

一是深化人機(jī)協(xié)同機(jī)制，促進(jìn)“人工體能”向“機(jī)器智能”轉(zhuǎn)變。利用人工智能大模型自動(dòng)處理重復(fù)性、機(jī)械性工作，將人力資源解放出來(lái)，投入到更具創(chuàng)造性和決策性的任務(wù)中，構(gòu)建“機(jī)器執(zhí)行—人類(lèi)決策”的新型生產(chǎn)方式，推動(dòng)整體效能躍升。例如，在影視行業(yè)中，由華策AIGC應(yīng)用研究院研發(fā)的“有風(fēng)”大模型可在3分鐘內(nèi)完成一部IP作品的初篩評(píng)估，30分鐘內(nèi)完成百萬(wàn)字作品內(nèi)容精確評(píng)估，提升了IP開(kāi)發(fā)效率，開(kāi)創(chuàng)了大模型技術(shù)賦能藝術(shù)創(chuàng)作的新范式。

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二是打造智能服務(wù)體系，促進(jìn)“被動(dòng)響應(yīng)”向“主動(dòng)預(yù)見(jiàn)”轉(zhuǎn)變。通過(guò)歷史大數(shù)據(jù)，大模型能夠深入分析用戶的偏好、習(xí)慣和行為模式，提前研判用戶的深層次需求，提供更及時(shí)、有溫度的服務(wù)，實(shí)現(xiàn)從“人找服務(wù)”到“服務(wù)知人”的范式躍遷。例如，在企業(yè)服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景中，大模型能夠主動(dòng)推送惠企服務(wù)、稅務(wù)辦理等信息，幫助企業(yè)提前了解相關(guān)政策和辦事流程，提高企業(yè)辦事效率，實(shí)現(xiàn)從“接訴即辦”到“未訴先辦”的服務(wù)升級(jí)。

三是建立精準(zhǔn)決策模式，促進(jìn)“經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)向”向“模型驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變。以行業(yè)大模型為核心，深度調(diào)用嵌入的通用智能與領(lǐng)域知識(shí)，將行業(yè)知識(shí)庫(kù)、專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可計(jì)算、可復(fù)用的模型參數(shù)，通過(guò)持續(xù)迭代優(yōu)化，使決策過(guò)程更具科學(xué)性、預(yù)見(jiàn)性和適應(yīng)性，構(gòu)建可精準(zhǔn)觸達(dá)、動(dòng)態(tài)響應(yīng)的服務(wù)體系，為復(fù)雜場(chǎng)景中傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)做法提供全新的科學(xué)模型指導(dǎo)。例如，在金融服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景中，網(wǎng)商銀行通過(guò)人工智能大模型融合產(chǎn)業(yè)鏈圖譜，精準(zhǔn)評(píng)估小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況，破解傳統(tǒng)金融服務(wù)“重經(jīng)驗(yàn)、輕數(shù)據(jù)”的困局，讓小微企業(yè)不再“被隱身”，能夠獲得更公平、更精準(zhǔn)的金融服務(wù)機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)增信”的普惠價(jià)值。

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建設(shè)“數(shù)字浙江”，浙江是先行者；發(fā)展人工智能，浙江有基礎(chǔ)、有條件、有責(zé)任繼續(xù)當(dāng)好先行者。浙江要進(jìn)一步深化人工智能大模型賦能行業(yè)應(yīng)用，聚焦當(dāng)前應(yīng)用場(chǎng)景的真需求、真問(wèn)題，適配性地融入人工智能能力，全面激發(fā)人工智能大模型潛能，推動(dòng)“數(shù)字浙江”建設(shè)，實(shí)現(xiàn)價(jià)值落地與規(guī)模化推廣，爭(zhēng)創(chuàng)全國(guó)行業(yè)應(yīng)用基地，打造人工智能創(chuàng)新發(fā)展高地。

信息來(lái)源：浙江日?qǐng)?bào)

編輯排版：伍梁永

審核：佟慶、郭瑩