隨著科技的飛速發展，云計算已成為企業信息化建設的重要組成部分。而在這個領域中，智算云作為一種新興的計算模式，正逐漸受到廣泛關注和應用。智算云以智能計算為核心，通過將人工智能、大數據等先進技術融入云計算中，為企業提供更高效、更智能的計算服務。

2023智用大會發布的“服務智能化轉型的智算云生態”，針對行業智能化痛點，以創新形式整合行業數據、行業標準、智能算力，形成“智算云生態解決方案”賦能行業數科龍頭，助力千行百業智能化。

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智算云：破解行業智能化升級四大障礙

12月17日，“智賦未來·聚力共用”2023智用大會于北京召開。會上，千行智云CEO林家楨圍繞智算云平臺和生態發布，詳細解讀了國內行業智能化領域的實踐歷程、市場痛點與未來趨勢。他指出，如今智能化已經成為各行各業的重要發展趨勢，然而，行業智能化升級過程中仍存在成本高、待集成組件繁多、遷移復制難、組織認知能力缺乏等多方面現存挑戰。具體而言：

首先，行業智能化需要投入大量資金和資源。一方面，智能化需要先進的技術支持，如人工智能、大數據、云計算等，而這些技術的獲取和維護成本較高；另一方面，智能化需要對企業進行全面改造和升級，包括其業務流程、組織結構、人員能力等方面的提升，這需要投入大量人力、物力和財力。而高昂的改造成本讓不少企業在智能化轉型中“望而卻步”。

其次，行業智能化需要將各種不同的技術、系統和組件進行集成，以實現信息的共享和交互。然而，當下市場信息繁多難以決策判斷，例如目前關于AI的最新論文就有3萬多篇，即使一天讀10篇，一年都讀不完，再加上不同的技術、系統和組件可能來自不同的廠商和平臺，其標準和協議會存在差異，集成由此變得非常困難。

另外，推進行業智能化的過程往往需要對原有的系統和技術進行遷移復制。然而原有系統的復雜性和特殊性往往加大了遷移和復制難度，其中最大的困難體現于個性化的AI算法。基于市場和行業的實際情況，一家工廠訓練出來的算法往往并不適用另一家。

最后，組織認知能力缺乏也是行業智能化一大阻礙。很多企業新成立的智能化部門，往往由之前的信息化部門直接改造而成，很難在已有的組織架構里即刻擴展出對于人工智能這一全新領域的深度認知和能力模型。

這四大阻礙成了不少企業智能化轉型的“絆腳石”。而賦能行業數科龍頭、助力行業推進智能化的智算云也由此從當下市場脫穎而出，有了“用武之地”。

智算云平臺的價值在于形成橋梁，一方面承接最底層信息事件里面的算力，包含數據中心、企業機房或者超算中心，另一方面承接的是生產單位，比如說圍繞某一家推進智能化改造的傳統發電廠，其所有軟硬件都是智算云生態的范疇。而智算云的生態框架和整體結構則分為智造大腦、AI云原生和智能一體機三大部分。

在大語言模型橫空出世以前，AI產業更多是用單點的AI技術解決單點的AI問題。但基于如今的智造大腦體系，各類AI傳感器、AI算法都可以被有效利用、整合、集成。

對于智造大腦而言，之前的傳感器是感官，AI算法是方法論，智造大腦則要運用好這些傳感器和算法，更高效解決日常生產流程當中影響生產效率與成本的關鍵環節，并最終輸出到生產設備上。

智造大腦的核心技術是自動強化學習。之前我們可能用數學、化學、物理的方法從理論角度去建模，現在則是用人工智能技術和自動化建模來理解現實的完整面貌，以便于我們更好地管控生產。

從云、算力到算法、再到最終到邊緣盒子的一整套部署中，最重要的技術環節即是算力優化。然而受國際環境和外部市場影響，國內企業目前難以完整使用英偉達算力，這時AI云原生就派上用場。AI云原生基于MLIR的多層次神經網絡編譯優化能力，能夠在保證算法精度、感知硬件環境且兼容系統調度的情況下，極大提升人工智能算法的運行效率，使得原有的IDC、CPU也能跑大語言模型或者直接優化一些國產的加速器。

而若要把這些AI能力穩定安全地投入到生產環節中，就需要邊緣硬件。智算云生態解決方案根據不同企業的需求研發相應的邊緣智能一體機，并將其部署在生產單位，而智算云則部署于數據中心側。”

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賦能千行百業，降本增效大有潛力

目前，智算云生態解決方案已應用于自來水廠、固廢電廠、金融側投資管理等領域，擁有諸多重要行業場景的深耕經驗與實踐案例。

例如，在智慧賦能固廢電廠方面，智算云針對固廢發電場景中的爐溫控制、環保控制等影響發電效率與成本的核心環節，應用智造大腦，在保證環保的前提下減少環保耗材投入。

對于垃圾發電來說，關鍵環節就是燃燒垃圾、產熱、產氣、發電，如何用人工智能的算法來控制燃燒最為重要。智算云能夠在減少人工操作的情況下，提高每噸垃圾的噸發，不僅提升了發電量，還降低了產電成本。

水務方面也有類似的關鍵環節，比如加藥和反洗兩大環節會直接影響自來水的生產效率和生產成本。智算云針對這兩大環節應用智造大腦，在保證水質的情況下，減少加藥、反洗次數，以此降低自來水生產成本。

在水務領域中，尚源科技集團是一家深耕飲水安全領域的創新型高新技術企業，致力于改善和提升城鄉用水安全，利用大數據、容器云、數字孿生、邊緣計算、人工智能、工業互聯網等新一代信息技術，努力攻克供水水質和管理維護老大難問題，打造智慧水務系統。

尚源科技集團聯合創始人、副總裁胡許冰表示，“在水務行業的數字化轉型過程中，智算云和人工智能都是重要的抓手。”無論是數據采集和處理、智能化監控和管理，還是預測和決策支持，智能化服務都離不開人工智能、智算云的加持。

與之不同的是金融行業的智能化實踐案例。智算云針對金融側投資管理系統的實際需求，結合大語言模型、向量知識庫等技術，提出了平臺智能化解決方案，著力提升金融工作效率，后期將持續為金融行業數科龍頭企業持續運營金融智算云。

圍繞金融行業從業者希望極致提高工作效率，智算云生態中的金融智算云，幫助企業撰寫投研和項目管理，通過大語言模型來深入快速理解每個項目的偏向，在數據庫里快速查找檢索相關材料。例如，寫項目投研時需要了解各類最新行業政策，金融機構研究員就可以在已有的政策庫里通過語義檢索的方式自動化生成材料，供后續參考修訂，將金融智算云作為有效的輔助研究工具。

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大模型為高質量發展注入新動能

如今，智算云平臺和大語言模型已經成為推動科技進步和產業升級的重要力量，而這兩者也存在共生共進的關系。一方面，智算云平臺通過云計算技術，可以提供大規模的分布式計算和存儲能力，加速大語言模型的訓練和推理過程。另一方面，智算云平臺可以提供穩定、安全、高效的云計算服務，保障了大語言模型的應用和部署。

ChatGPT爆火以來，國內科技大廠、科研機構、各路創業者都在快速涌入大模型領域。例如百度的“文心一言”、阿里的“通義大模型”、科大訊飛的“訊飛星火認知大模型”、百川智能的“Baichuan2”、智譜華章的“智譜清言”、瀾舟科技的“孟子”、商湯的“日日新”、三六零的“360智腦”……據統計，截至2023年7月底，我國累計有130個大模型問世，其中我國10億參數規模以上的大模型已發布近80個，全球排名第二，僅次于美國。

在這場硝煙彌漫的“百模大戰”中，各家打得火熱，但也逐漸意識到通用大模型的商業化之路還很漫長，真正要落地、能變現，還得看垂直行業大模型。

垂直行業大模型是針對特定行業、領域或業務場景的人工智能模型，具有較強的行業針對性和實用性。目前制造、金融、醫療、文娛、教育、電商等行業都已經出現了產業大模型或者產業大模型應用。

在制造業中，AI大模型開始應用于智能質檢和生產優化。以生產企業為例，利用AI大模型，可以輔助快速生成大量質檢小模型訓練所需的缺陷圖片，從而訓練出專用的質檢模型，對生產線上的產品進行外觀檢測，提高檢測準確率，降低了人工成本。同時，AI大模型還可以通過對生產數據的分析，為企業提供生產優化建議，提高生產效率。

金融是數據密度和智能化非常高的行業，不少金融機構和金融科技公司均已下場布局AI大模型，并涉及財富管理、保險理賠、債券問答、政策預測、投資分析和提升業務效率等各個方面。

例如，工商銀行、農業銀行、中國銀行、交通銀行、招商銀行、中信銀行、興業銀行、華夏銀行、浙商銀行等9家銀行，在半年報中明確提出已經在探索大模型的應用，諸如數字營業廳、智能客服、金融產品智能推薦、客戶分析及沉睡客戶喚醒、貸后報告生成等場景成為首批大模型在金融領域的應用試點。

在海外市場，摩根士丹則開始利用GPT-4服務財富管理部門，通過獲取、處理和合成內容，以洞察公司、行業、資產類別、資本市場和世界各地地區的方式，吸收其資管自身廣泛的智力資本；摩根大通利用AI預測貨幣政策，并計劃推出IndexGPT選股服務；蘇黎世保險使用ChatGPT進行理賠和數據挖掘，美國的量化對沖基金公司Two Sigma利用ChatGPT進行投資分析……

醫療健康也是行業大模型落地的重要場景。在這一行業場景中，AI大模型不僅可以輔助醫生進行診斷和制定治療方案，還可以為患者提供個性化的醫療服務。以肺癌診斷為例，AI大模型可以分析患者的影像資料，提供病灶檢測和病理分型的預測結果，從而協助醫生制定更為精準的治療方案。

再如科大訊飛的“訊飛曉醫”，百度的“靈醫AI大模型”均擅長輕問診，用戶看病前不知道掛什么科，用藥時不知道有何禁忌，拿到體檢報告后想馬上“識別”出自己去年和今年對比有什么健康異動……都可以求助醫療AI大模型。

傳媒廣告、出版、游戲等行業則使用文生圖、文生視頻等大模型，有效降低原畫設計等環節的成本，提高內容生成效率，加快與客戶基于內容的溝通頻率。例如迪士尼將大模型應用于觀眾分析、內容創作以及市場營銷策略優化。

在教育行業，國內外不少主流在線教育公司已經將AI能力融入到自身的產品和服務中，AI?可以化身為教師、助教或學習伙伴來提升教學趣味性，實現千人千面的個性化教學。例如，網易發布的“子曰”教育AI大模型，就是專為教育場景自研的類ChatGPT模型，基于此，網易研發了六大創新應用——“LLM翻譯”、“虛擬人口語教練”、“AI作文指導”、“語法精講”、“AI Box”以及“文檔問答”。

此外，在電商行業，AI大模型可以用于智能推薦和庫存管理。以淘寶為例，利用AI大模型分析用戶購物行為和喜好，為用戶推薦更為精準的商品。同時，AI大模型還可以預測商品銷量，幫助企業進行庫存管理，降低庫存成本。

大模型的興起，打開了產業通向數據驅動、智能決策時代的大門，而智算云則可以作為為大語言模型發展“保駕護航”的底座。未來十年，數據與智能的結合將帶來生產力的大幅提升，在生成式AI浪潮下，智算云的廣泛應用也將有望持續推動和賦能千行百業的商業模式升級。

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