海峽網訊(記者 王挺)4月29日至30日,由國家發改委、國家數據局、國家網信辦、工信部與福建省人民政府共同主辦的第八屆數字中國建設峰會在福州舉辦。期間,北京電控旗下重點布局人工智能領域的產業公司,北京電子數智科技有限責任公司(簡稱“北電數智”),攜“星火·大平臺”首秀峰會,為不同區域、不同行業的智能化轉型升級提供全新解決方案,受到業內關注。
大模型技術持續突破,產業落地要解決四大挑戰
當下,大模型技術持續突破并加速落地應用,但實際運用過程中仍面臨產業需求差異大、行業數據流通壁壘、企業對AI認知不足、缺少AI應用人才等綜合挑戰。
在產業需求方面,不同產業工作流不同,需要解決的實際問題各有差異。面對醫療領域疾病診斷、藥物研發;金融領域風險預測、合規審查;工業領域產品質量檢測、設備故障預測與維護等等各類多樣化需求,基礎大模型很難憑目前的通用“智力水平”解決各領域的業務痛點。
數據壁壘是影響行業智能化升級的主要卡點之一。與金融、醫療、制造、政務、科研等領域 Know-how深度融合的高質量專業數據,直接決定了領域大模型的專業能力。而這些高質量數據普遍存在數據煙囪、流通交易標準不統一、安全合規壓力大等問題,導致“供不出、流不動、用不好、風險大”的多重困境。
在企業意愿層面,不少企業對AI認知不足,對大模型技術了解有限,方法少、思路少。部分愿意嘗試大模型的中小企業也苦于不知從何開始、如何引入資源,深入業務需求解決業務難點、提高效率。
當前行業還缺乏AI與業務復合型人才,導致企業在AI應用落地中難以從需求端精準定義技術落地路徑。企業依賴第三方技術服務時,也常因技術與業務適配難,導致難尋高價值的智能化升級場景。
深耕產業需求,高價值、高站位推動智能化升級
人工智能不止于軟件工程,是幫助企業找到高價值的智能化升級核心場景,解決企業業務痛點。北電數智認為推動大模型加速產業落地需具備四大核心要素:高價值場景定位、戰略視角高、強落地執行性、促行業生態賦能四大特點。
高價值場景定位,強調以業務導向而非技術為牽引,助力企業找到真正有痛點的需求場景,為企業創造價值。戰略視角高,智能化升級需以企業掌舵人視角進行業務規劃,而非散點的IT項目,助力企業實現成功的戰略轉型。強落地執行性,指升級場景來自AI專家和業務專家的充分共創,找到技術和業務的最佳結合點,真正服務企業的智能化目標。促行業生態賦能,在打造標桿案例的具體實踐中沉淀行業模型,讓模型能力從細分場景走向行業泛化,推動行業模型發展。
不同行業對智能化升級所需不同,北電數智創新打造的“1個AI底座+2大產業平臺”模式,正是在AI全棧能力技術基礎上,深刻洞悉不同行業需求,深度整合產業與生態資源,打通AI基礎設施與產業落地之間的關鍵環節,實現端到端智能化升級閉環,結合精準賦能模式,形成一套為不同區域、不同行業的智能化轉型升級提供助力的實踐參考樣本,加速地方產業競爭力重塑。
集星火之力,構建數字中國建設“新范式”
通過“1個AI底座,2大產業平臺”的創新模式,北電數智“星火·大平臺”快速實現多行業布局,通過構建“星火·金融底座”、“星火·醫療底座”、“星火·政務底座”、“星火·精密制造底座”、“星火·AIGC影視底座”、“星火·泛家居底座”、“星火·低空經濟底座”等AI底座,賦能多地、多產業的AI建設和在地運營,為地方優勢產業的數字化轉型升級提供全面的支撐。
在醫療健康領域,北電數智聯合中日友好醫院打造“中日櫻智Agent開發平臺”,基于“櫻智?α專病大模型”推出Agent醫療助手應用,大幅減輕醫生負擔,提升診療效率。
裝備制造領域,通過面向高端制造領域打造產業賦能平臺,整合多模態數據資源,推動生產流程智能化改造,助力全鏈條產能與質量雙提升。
泛家居領域,助力家居企業探索實現智能化設計與生產,激活產業升級與生態重塑。
低空經濟領域,通過新興產業加速平臺助力珠海探索打造“地空協同”全域智能支撐體系,幫助城市消防救援、安防巡檢提升應急響應速度,推動低空資源從傳統應用向數字經濟增長極轉型。
金融場景中,北電數智構建“算力適配 - 場景落地”全鏈路解決方案,在智能投顧、風險預警、合規審查等核心領域,正通過知識推理與數據合約技術重構業務流程,提升金融服務效率與風險管控能力。
政務領域,北電數智打造的政務行業大模型實現政務問答、政策咨詢及城市治理的智能化升級。大模型具備幻覺監測、安全可控等技術亮點,并以政務AI助手為載體,帶來全新的交互式體驗、靈活的場景應用、高效快速的響應能力。
北電數智通過“星火?大平臺”全景呈現AI生產力圖景,將持續深化人工智能領域布局,推動不同行業實現AI生產力躍遷和商業價值閉環。面向未來,北電數智將攜手產業鏈上下游不斷完善協同創新生態,加速AI賦能區域數智化轉型,為數字中國建設注入持續動能,助力構建具有全球競爭力的數字經濟新格局。
峰會期間,北電數智還發布了“AI可信數據服務”,助力推動數據要素價值釋放,以數據為燃料驅動大模型智能化升級。
責任編輯:趙睿
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