3月20日，“萬物智生 百業賦能”首屆生成智能產業峰會在北京舉辦，作為國內領先的對話式AI技術解決方案提供商，中關村科金受邀出席，與業界專家共話生成式人工智能技術的發展應用。

本次峰會由人工智能關鍵技術和應用評測工業和信息化部重點實驗室、中國信息通信研究院云計算與大數據研究所主辦，南京新一代人工智能研究院承辦。中國信通院云大所所長、實驗室主任何寶宏，百度智能云主任架構師謝永康，中關村科金技術副總裁張杰，華為云高級研究員魏龍輝，中國聯通研究院智能技術研究部AIGC團隊負責人兼高級研究員吳浩然，中國信通院云大所人工智能部副主任（主持工作）曹峰等領導嘉賓出席會議。

峰會以“技術前沿、行業賦能、應用示范、標準引領”為主線，圍繞技術走向、落地機遇、標準建設、發展趨勢，與業界專家展開探討。中關村科金技術副總裁張杰博士發表《大模型在ToB場景下的挑戰與實踐》主題演講，并獲聘成為人工智能關鍵技術和應用評測重點實驗室人工智能工程化推進委員會“生成式人工智能工作組”專家委員會成員。

今年以來，ChatGPT在全球范圍內引發了一場科技革命的討論熱潮，背后的支撐技術大規模語言模型也成為熱門話題。

張杰表示：大模型不是一件新鮮事，2018年以后就已經出現各種預訓練語言模型，但最近引起各界廣泛關注的主要原因是大家看到了大模型的廣泛前景。我們可以把大模型想象成一座冰山，冰山浮在水面上的部分，是我們看到它帶來的直觀效果，火爆是因為大家“看到”了水面以下，大模型對未來產來的深遠影響和技術趨勢。

大模型具有效果好、泛化性強、研發流程標準化程度高等特點，正在成為人工智能技術及應用的新基座。大模型技術的引爆，不僅為廠商提供了更多“解題”思路，不單局限于關注專業領域智能技術的突破，通過引入巨量參數對基礎知識關系進行復雜表達，還朝解決通用智能問題邁進了一大步。但在具體場景應用上，想要充分發揮大模型的潛能和價值，仍需解決一些實際問題。

張杰認為，大模型在ToB賽道上面臨六大挑戰：

一是模型更新與壓縮，當模型表達對某事的信念時，如果該信念是錯誤的，我們可能很難實時糾正它；另外大模型針對具體任務有能力冗余，需要做壓縮，提升推理速度。

二是事實知識，包括模型的內部知識總是在某個時間點的切片快照、模型始終需要新知識來回答新問題，以及處理長尾知識的準確性問題。

三是多模態融合，多模態讓機器人有很好的感知能力。未來，多模態LLM或者具身AI或許可以讓真正的陪伴式機器人、家庭管家出現。

四是數學計算與符號推理，大模型不能在數學或一階邏輯等形式嚴格的系統中進行推理，理想情況是能夠將知識部分卸載到外部的檢索系統，讓語言模型只專注于推理。

五是可解釋性，模型內部的運作機制中沒有顯式的邏輯推理與判斷，無法保證準確性；此外回答和推理過程始終是個黑盒。

六是倫理與安全，大模型需加深對于道德倫理、社會準則的理解，與人類價值觀對齊，應對更加復雜的倫理問題；另外需要在安全性與可用性之間做平衡，目前仍存在解鎖倫理限制的風險。

在挑戰之外，大模型“冰山藏于水面以下”的部分已足夠讓產業振奮。大模型標志著一個巨大的AI開發范式的轉換，隨著產業鏈上下游廠商不斷追趕，逐步完善底層基礎設施和提出適配方案，大模型有望作為基礎平臺支撐無數智能應用，形成初步生態。

張杰曾提出，對上游云計算廠商來說，大模型會逐漸成為標配，通過自研或并購的方式投資大模型研發，MaaS(模型即服務)模式的業務占比會增加。大模型開發廠商群體中，第一梯隊廠商短期內依然會保持技術領先，在多模態、復雜推理、安全性方面持續挖掘大模型的潛能；第二梯隊廠商則會依賴各自優勢加強投入，爭搶基礎模型方面的技術人才，縮短代際技術差距。應用側業務變化將更為突出，ToC和ToB領域都會出現更多工具和機會。

作為國內領先的對話式AI技術解決方案提供商，中關村科金自成立以來一直關注企服賽道對話場景，圍繞大模型所涌現出的復雜推理能力，自研的多項對話式AI產品已在企業服務賽道實現了眾多應用落地，如：通過AI生成營銷文案、7*24小時在線回答客戶咨詢的“得助智能客服系統”、模擬真實業務場景進行新員工沉浸式陪練的“得助智能陪練”、以數字人形態處理在線業務辦理的“企業數字員工”等，從不同場景切入，幫助企業實現提質增效。

當前，大模型是現今AI領域最吸睛的熱點，作為產業鏈條中的一員，中關村科金已在產品設計和開發過程中，通過使用預訓練模型+微調的模式實現大幅度提升，為客戶提供更多價值。未來，中關村科金將繼續圍繞生成式AI與大模型、知識對話進行應用實踐，賦能金融、政務、汽車、零售等多個垂直領域的智能化應用，為企業數智化轉型提供更專業高效的解決方案。