助力AIGC应用落地 百业灵犀最懂“行” 原创

当企业实现数字化之后，必然会积累出异常丰富的数据，可是如何将积累数据高效运用？这个问题又开始提上企业数字化转型的日程。依靠人力或传统的数据分析方法已经无法对海量数据进行有效处理，于是通过人工智能生成内容（AI generated content）的AIGC应运而生了。AIGC可以利用深度学习和自然语言处理等技术，生成高质量、个性化的内容。在许多行业中，AIGC已经成为一项具有重要价值的技术，能够产生深远的影响。

比如在大多数企业所关注的营销领域，通过AIGC可以实现个性化的推荐、订制化的创意生成、智能化的内容管理和生成。此外，在医疗领域，AIGC技术可以用于辅助医生诊断，减少误诊，提高治疗效果。在金融领域，AIGC技术可以用于风险控制，提高投资效率和决策的准确性。在制造和物流领域，AIGC技术可以用于优化物流路径和流程，提高生产和配送效率。在教育领域，AIGC技术可以用于个性化学习，让学习更加高效和生动有趣……

AIGC的行业落地困境

当前，人工智能生成内容（AIGC）技术正在以惊人的速度融入各行各业，不断推动着产业的发展和变革。随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，行业客户们正积极拥抱AIGC技术，将其引入到各自的业务领域中。然而，在AIGC的实际应用落地中，企业的CEO/CIO们还在关心AIGC的应用效果和使用成本。对于企业而言，AIGC的行业大模型到底具备什么样的潜在价值，投入与收获是否可以成为正比？这个效费比问题，让大部分有意向的企业望而却步。

目前看来AIGC技术所面临的行业落地困境，有以下几个原因：

首先，数据治理复杂。AI训练需要大量的数据支持，数据的获取主要有两种途径，一种为使用开源数据集，但开源数据集和客户实际业务差距较大，训练的模型不能满足客户实际业务需求；另一种是客户从自己的业务系统收集数据并进行治理，包含数据接入、数据清洗、数据质量和数据标注，最终输送给AI进行模型训练使用。

其次，AI开发技术门槛高。AI开发首先需要搭建开发训练环境，操作系统、GPU驱动、算子库、开发框架安装繁琐，之间的版本配套复杂往往需要很长时间进行搭建，搭建完成后易出现系统故障导致重新安装；在开发的过程中，算法程序、训练的模型结果在记录、保存、对比，的过程耗时耗力；整个AI开发过程中，对AI开发人员有较高的要求，需要具备多方面的技能。

第三，训练算力利用率低。在传统的AI开发中，AI算力资源分配给某个特定的部门或开发者，在开发者进行AI进行算法开发和训练时使用，其他大部分时间（如数据处理、应用程序开发等）不需要AI算力，基于释放资源后被其他人占用风险，往往不会进行资源释放，导致组织的整体AI算力的利用率不足40%，低下的算力利用率导致了AI开发成本的偏高。

第四，AI行业应用不成熟。在行业应用中，往往不是单一的物体检测、语音识别、文字识别等场景，而是综合了多种场景的综合体，在实际落地时需要结合实际的场景做针对性的算法调整和模型应用处理。

总之，AIGC技术在行业中落地需要解决包括数据治理复杂、AI开发技术门槛高、训练算力利用率低、AI行业应用不成熟等一系列问题。如果这些问题得不到有效解决，将会限制AIGC技术的发展和应用前景。

助推AIGC落地的百业灵犀

正是观察到AIGC在行业应用中的现状，以“精耕务实 为时代赋智慧”为己任的新华三，充分发挥自身在数字技术、人工智能领域的深厚积淀与领先优势，凭借从传统行业到新兴行业积累的行业案例和成功经验，能够根据不同行业的特点和需求，提供个性化的AIGC解决方案。

并在此基础上，新华三通过构建面向行业的私域大模型，利用人工智能技术解决行业内特定的复杂问题，提升效率、降低成本、优化决策等方面带来的巨大价值。

如今，为了加快各行业在AIGC相关应用的探索步伐，新华三进一步推出了面向行业的私域大模型——百业灵犀LinSeer。

新华三百业灵犀以合适的切入场景、合理的模型大小、高效的数据治理、合规的内容安全、合用的落地工具为核心的“五星原则”，将有利于促进AIGC与产业的深度融合。

如今，要快速落地行业大模型，一是充分理解和熟悉所在行业的需求和问题，深入了解领域知识和掌握高质量的数据要素；二是拥有大数据资源和良好的数据管理能力，能够获取、清洗和整理高质量的数据；三是具备强大的算力和推理和训练模型的能力，能够高效地进行模型开发和迭代优化；四是具备相关的技术和专业知识，能够应对行业内复杂的问题和挑战。

为此，新华三的百业灵犀采用最新的Transformer架构，自主研发动态混合专家（Dynamic Mixture of Experts）模型技术，能够将多个专家模型的预测结果进行加权组合，根据输入任务类型和内容，动态地选择和组合不同的专家模型，从而实现更性能的推理和预测。支持大模型扩展到千亿或万亿参数规模。通过扩展专家个数来扩展模型规模及参数量，从而具备既可处理复杂问题、多种模态组合的情况，也可针对单领域样本，仅激活极少数专家进行计算，实现快速推理输出的目标。

另一方面，新华三依托全栈ICT基础设施、百业灵犀以及大模型使能平台，打造MaaS（模型及服务）整体架构，从数据平台、算力平台、使能平台着手，全面助力行业用户AIGC应用全场景落地。

最深入行业的私域大模型

现如今，新华三私域大模型百业灵犀主要能针对具备以下特点的行业用户提供服务：

一、政府/运营商

对外提供公共的AI开发算力，面临的用户类型多样，业务复杂，需要满足从数据治理、算法开发、模型训练、业务部署的全流程的能力，同时基于云服务提供数据平台、AI开发平台和模型部署平台。

二、集团企业

业务复杂多样，ICT技术设施规模庞大，人员结构较完善，需要实现AI场景的高性能ICT基础设施搭建，如高性能GPU服务器、高性能存储和高性能网络。在传统的集团企业，还需要提供基于云服务的AI开发平台。

三、中小企业/高校科研

专业且垂直的研究行业，ICT规模不大，人员结构相对简单，主要业务为研究专业领域内的算法，需要包含便捷易用的AI开发平台及整体AIGC方案，让用户更高效率地专注于领域研究。

针对这些不同行业用户的不同需求，新华三私域大模型百业灵犀（LinSeer），具备行业专注、区域专属、数据专有、价值专享的特点，可为垂直行业和专属地域的客户提供安全、订制、独享、生长的AIGC智能化服务。

行业专注：拉通行业伙伴，打通垂直应用数据，形成精准、精确、精益的私域垂直特定能力，帮助百行百业建设最懂“行”的私域大模型。

区域专属：和各地政府一起，凸显地域特色，横向融合数据，贯通区域服务，帮助各省市县建设最懂“你”的私域大模型。

数据专有：确保To B、To G数据专有不出域、可用不可见，帮助客户以私有数据训练订制化的人工智能，建设最“放心”的私域大模型。

价值专享：根据需求量身订制AI能力，有针对性地解决行业发展的痛点、区域治理的难点，用AI创造专属于域内客户的价值，建设最“独特”的私域大模型。

与此同时，百业灵犀通过建立内容输入防护、模型本身防护和内容输出防护为一体的内容安全体系可有效规避安全问题。内置安全限制提示词和出入内容过滤拦截功能，可对所有场景下大模型生成内容进行安全性限制，为用户信息和数据安全保驾护航。

在算力、算法、平台、应用、服务等方面，新华三协同全链条生态伙伴、客户，共同打造健康、可持续的AI生态，积极探索应用场景，与不同行业的头部企业合作，共同探索AI在各行业的应用模式。在此基础上，新华三将为各行业提供订制化的AIGC解决方案，帮助他们提升运营效率、优化服务质量、提高竞争力。

作为国内较早投入AI领域的企业，新华三集团有着长期的技术积累。据了解，面向未来，新华三将聚焦AIGC技术创新，持续投入资源进行相关技术的研发，保持技术领先地位，例如积极研发新的算法，参与AI技术的规范制定等，促进AI技术的标准化和规范化，推动产业的健康发展。