2024年7月20日，建經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在人工智能領域的專家學者、政府官員及企業代表，通過深入交流與研討，共同探索人工智能技術的最新進展和未來趨勢。參加此次沙龍活動的有建經投資咨詢有限公司董事長黃志挺、上海流程智造科技創新研究院院長賀仁龍、東海實驗室研究員梅林博士、中國科學院上海高等研究院工業人工智能實驗室主任寧德軍、中國科學院寧波材料所李志強博士、電子科技大學長三角（湖州）研究院曾少寧博士、復旦大學博士后范元凱、市經信委產業綠色轉型和發展處副處長張敏、長寧建管委、九三學社長寧區組織專委會主任翁志紅、帆軟軟件公司政企行業總監劉喜朝、北京智譜華章科技有限公司實習項目經理趙梓涵及建經投資咨詢有限公司部分中高層管理人員。
在“行業大模型助力制造業數字化轉型”的主題分享中，賀仁龍院長深入剖析了數字化背景下大模型技術的最新進展及其對各行各業的深遠影響。
賀院長指出，未來20年將是工業物聯網的高速發展期，大模型將有助于提升制造業各環節的效率。他將大模型比作生命體，需要通過語料來“飼養”，并通過不斷的評測與訓練來促進其成長和優化。賀院長提到，大模型正逐漸走向行業深處，如醫療、教育、法律等，這表明大模型技術正變得更加細分和專業化。賀院長強調了人類在數字化轉型中的作用。他提倡將數據視為高質量“飼料”，用以訓練大模型，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合，為社會創造更多價值，以實現人工智能技術的最大化利用。
通過賀院長的分享，我們可以看到行業大模型不僅是技術進步的產物，更是推動制造業和整個社會經濟轉型的重要力量。他的觀點強調了大模型在特定行業應用中的實際效果和潛在價值，以及高質量數據在訓練和應用大模型中的核心作用。
作為中國科學院寧波材料技術與工程研究所的資深研究員，李志強博士在“AI大模型的關鍵技術及主要應用”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網絡的發展歷程，從基礎的神經網絡到卷積神經網絡，再到可變形卷積神經網絡，每一步的創新都為捕捉更加豐富的信息提供了可能。他指出，盡管傳統神經網絡在處理圖像和語言時存在局限性，但通過不斷的技術革新，如引入Self-Attention機制，我們能夠更好地理解數據的結構化特征。Transformer模型的引入，特別是其核心組件Self-Attention，標志著大模型技術的一大飛躍。李志強博士解釋說，Self-Attention機制允許模型中的每個節點與所有其他節點進行比較，從而提取全局上下文信息，這在以往的模型中是無法實現的。大模型不僅僅是處理單一類型數據的工具，它還能夠處理多模態數據，實現不同類型數據之間的翻譯和轉換。李博士提到，通過結合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雜任務。
在談到大模型的未來應用時，李志強博士表示，可以預見大模型將在醫療診斷、編劇創作、建筑設計等眾多領域發揮重要作用。通過學習專家的知識和經驗，大模型能夠輔助甚至替代某些專業工作，極大提高效率和準確性。
成都電子科技大學長三角研究院（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術背景和豐富的行業經驗，為我們深入解讀了大模型技術的最新進展及其在行業應用中的巨大潛力。
曾少寧博士指出，大模型技術已經從最初的聊天機器人發展到了能夠執行復雜任務的“智能體”，并正在逐步實現自動化和智能化的行業應用。他強調，大模型的私有化部署是企業保持數據私密性、實現數據不出戶的關鍵策略。通過構建基于大模型的行業知識管理系統和自動化軟件系統，企業不僅能夠提升效率，還能在保護數據安全的同時，享受到大模型帶來的智能化服務。曾博士還分享了他們的團隊“浙江創界科動科技有限公司”在大模型私有化應用平臺“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軍型創業團隊”項目，并榮獲二等獎。這標志著他們在大模型技術私有化應用領域的領先地位和創新能力。“智拼圖”平臺的核心功能包括開源大模型的私有化部署、面向任務的基準評測、消費級算力推理優化以及統一格式訪問API等。這些功能不僅支持多模型協同機制，還實現了“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，就已實現了任務的無縫切換和快速應用。
目前曾少寧博士的團隊正在積極探索大模型在智能政務、園區系統、旅游等領域的應用，并積極與各行業伙伴加強合作，以便共同推動大模型技術的行業應用和創新發展。
作為復旦大學的博士后研究員，范元凱博士分享了《大模型時代下的智能化數據分析與理解方法探索》，為大家深入剖析了RAG技術如何助力企業突破數據分析的瓶頸，實現更深層次的數據價值挖掘。
范元凱博士指出，盡管大數據時代為企業帶來了豐富的信息資源，但隨之而來的挑戰也顯而易見。傳統的數據分析方法在處理海量、多樣化的數據時顯得力不從心，而RAG技術的出現，為這一難題提供了有效的解決方案。RAG技術通過結合檢索與生成模型，不僅解決了大模型在知識局限性、滯后性以及數據安全性方面的難題，還極大提升了智能化數據分析的準確性和效率。范元凱博士強調，RAG技術的難點在于檢索效果的優化、信息的準確向量化以及復雜語義搜索的準確性。他詳細介紹了進階RAG技術的實現方法，包括檢索前的知識切分、索引方式優化和query改寫，以及檢索中的微調嵌入模型和混合搜索策略。此外，他還提到了檢索后優化的重要性，如提示壓縮和重新排序，進一步提高了數據分析的精準度。
特別值得一提的是，范元凱博士還深入探討了GraphRAG技術。這一技術通過構建語義圖譜，支持對數據全局性的總結查詢，為企業領導提供了一種全新的數據匯報方式。GraphRAG技術不僅能夠捕捉全局語義信息，還能夠通過圖社區挖掘，為復雜問題提供精準的答案。在分享的最后，范元凱博士展望了智能化數據分析的未來方向，包括多智能體系統等前沿技術的發展，讓大家對未來的數據分析充滿了期待。
中國科學院上海高等研究院工業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用前景時，提出了一系列精辟的見解。他認為，在大模型時代，企業面臨的選擇既充滿機遇也充滿挑戰。它通過分享商湯數據中心的實例，強調了大模型訓練和推理過程中對資源的巨大需求。他提出，并非所有企業都有必要投入如此巨大的資源去訓練自己的大模型。相反，企業應該考慮利用產品開發性，即L2級別的模型，或者探索智能體應用，這可能是一個更為可行和高效的方向。此外，寧主任還強調了對大模型本質的理解。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量、數據量和計算量密切相關。他同時提出，盡管大模型在參數量上可能已超過人腦，但在復雜系統中，目前人類依然是最優秀的。
在討論大模型訓練過程時，寧主任詳細闡述了無監督學習、有監督學習、問答對齊以及強化學習等關鍵步驟，并強調了數據的重要性。他提出，企業應該基于現有數據和目標任務，反向推導出所需的數據類型和量，從而決定是否投入大模型的開發。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，培養數據思維和邏輯性思考能力。他建議企業建立起與AI協同工作的新科研范式，讓AI成為每個員工的助手，從而實現生產力的倍增。
市經信委產業綠色轉型和發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的重任，不僅要考慮管理層面的創新，更要思考如何將數字化人工智能AI與綠色發展戰略相結合。數字化轉型并非一蹴而就，它是一個持續的探索過程。從制造業的數字化行動方案到建筑節能領域的應用，大家一直在挖掘潛力，尋找突破，目標是通過技術的力量，實現資源的優化配置，提升整個社會的運行效率。
長寧建管委、九三學社長寧區組織專委會主任翁志紅分享了她對于城市基礎設施建設與數字化轉型的深刻見解。她指出，隨著城市化進程的加速，傳統的城市建設模式已難以滿足現代城市發展的需求。因此，數字化轉型不僅是大勢所趨，更是推動城市高質量發展的關鍵。翁主任強調，數字化轉型并非一蹴而就，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，隨著數字化轉型的深入，長寧區的城市基礎設施建設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總監劉喜朝談到，在企業中會經常面臨重復性工作和無效溝通的問題，如何將知識庫轉化為智能問答系統，減少內部溝通成本，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，從而減少重復勞動，提升工作效率。劉總提到，數據智能與企業效能的融合，是推動企業持續創新和增長的關鍵，他們將繼續在這條道路上探索前行。
北京智譜華章科技有限公司實習項目經理趙梓涵簡單介紹了智譜A I并分享了自己的感悟。目前在國內的人工智能賽道，智譜華章已經邁入頭部企業行列，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在多模態理解、代碼生成、網絡搜索以及語義和邏輯推理能力等方面均有顯著優勢。對話模型ChatGLM—6B在國際開源社區GitHub上的星標數累計超過5萬，超過LLaMA。智譜AI將堅持技術升級和市場驅動，共同推動行業進步。
建經投資咨詢有限公司總經理助理、數字中心主任俞陽表示，團隊正積極推動流程改革，致力于實現數據的標準化和系統化分析，以期與數字化及人工智能的趨勢同步，并從中找到清晰的發展方向。在數字化轉型的征途上，俞陽及其團隊不斷探索和嘗試，期望將人工智能與公司現有應用相結合，激發創新思維，開啟工作的新篇章。
建經投資咨詢有限公司數字中心副主任王謙分享了團隊在技術上與AI應用融合的實踐。他談到，AI不僅能夠顯著提升編程工作的輔助效能，還能在專業模型和任務中發揮關鍵作用。目前團隊已經在軟件開發中成功集成了AI代碼生成技術，這不僅優化了編程流程，還顯著提高了編碼效率。通過這次沙龍的學習，對人工智能在技術深度和應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的可行性與可操作性，這些見解不僅適用于建筑行業，更可推廣至整個工業乃至更多領域。他同時指出了招投標、審計、監理等環節中大模型技術的廣泛應用潛力。面對設計領域的挑戰，梅博士認為關鍵在于將人文情懷與自然和諧融入城市設計，創造出既具有中國特色又符合現代審美的城市空間，這要求專業人士貢獻創新思維，融合專業技術與創新理念。梅博士談到，人工智能的快速發展為工作和生活帶來了便利，但同時也帶來了潛在的風險。他強調應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計，以防范技術濫用的風險。梅博士呼吁國家相關部門加強對人工智能的監管，并提升公眾的安全意識，共同面對挑戰，探索人工智能的潛力與未來。
建經投資咨詢有限公司董事長黃志挺在發言時談到了人的價值和專業經驗的重要性。他指出，盡管人工智能技術日益成熟，但經驗豐富的人才依然不可替代，特別是在成本控制和數據分析等關鍵領域。同時，黃董也強調了理論研究的重要性，認為項目經濟研究將為投資決策提供新的視角，他倡導建立多維度的評價體系，利用人工智能技術進行綜合分析，從而更準確地評估項目的成功。黃董在發言中談到了對人工智能時代機遇和挑戰的思考，展現了對未來的堅定信心。
他提出，我們應該擁抱技術，而不是被技術所替代，要通過構建公益平臺，促進人工智慧成果的轉化和應用。AI 研究應該更加包容，確保不同規模和背景的研究機構都有機會參與并從中受益。黃董還強調了當前教育和培訓工作的重要性，以緩解普通人對AI的焦慮，并不斷推動企業的轉型升級。他認為，只有通過培養懂管理、懂IT、懂專業的“三位一體”的復合型人才，才能更好地適應新時代的要求。
揚帆起航波濤涌，千帆競發正當時。2024年，人工智能持續火爆，宛若春季的繁花，姹紫嫣紅，悄然盛開在各行各業。人工智能是新質生產力的引擎，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的核心技術，并進入群雄逐鹿的時代。本次沙龍通過回顧人工智能的發展過程，展望未來發展趨勢，讓人受益匪淺。尤其是大語言模型的技術創新催生了新的AI世界觀、新科學范式，也會對未來人類發展和企業創新帶來新的啟迪。下一步我們要積極應對人工智能帶來的挑戰和機遇，加深對新質生產力的理解，更好地學習貫徹二十屆三中全會精神中關于健全推動經濟高質量發展體制機制的相關要求，為企業可持續、健康發展注入強勁動能。
