自去年底 OpenAI 推出 ChatGPT 起，大模型作為新的生產(chǎn)工具登上了新一輪生產(chǎn)力革命的舞臺(tái)。事實(shí)上，數(shù)十年來(lái)歷經(jīng)了多次起落的 AI 技術(shù)，盡管一直被賦予著極高的期待，但在落地產(chǎn)業(yè)端時(shí)，卻總顯得差強(qiáng)人意。大模型的爆發(fā)究竟能否給產(chǎn)業(yè)端帶來(lái)真正的變革?又會(huì)發(fā)生哪些巨變?
另一方面，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)是近年來(lái)全行業(yè)發(fā)展的重要戰(zhàn)略，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的關(guān)鍵一環(huán)便是在最大程度上實(shí)現(xiàn)智能化。如何通過(guò)以大模型為代表的 AI 技術(shù)賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)智化?
帶著以上問(wèn)題，9 月 22 日，騰訊云TVP、騰訊智慧零售與蒙牛集團(tuán)聯(lián)合主辦的“ TVP 走進(jìn)蒙牛”閉門(mén)交流會(huì)成功舉行。50 余位來(lái)自騰訊、蒙牛、中順潔柔等企業(yè)的專家，一同分享了關(guān)于企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的觀點(diǎn)和實(shí)踐。此外，來(lái)自不同行業(yè)的與會(huì)嘉賓也在最后的分組討論環(huán)節(jié)中，對(duì)一些行業(yè)熱點(diǎn)話題發(fā)表了各自的看法。
本次會(huì)議由清華大學(xué)五道口金融學(xué)院 “數(shù)字中國(guó)”項(xiàng)目創(chuàng)始人、騰訊云 TVP 行業(yè)大使唐鑫龍老師主持：“如今，大模型的技術(shù)發(fā)展越發(fā)火熱，除了 C 端的應(yīng)用層出不窮外，在 B 端大模型與各個(gè)行業(yè)的結(jié)合上也越發(fā)緊密。在接下來(lái)的分享和討論中，希望聽(tīng)到來(lái)自各行各業(yè)的聲音，把大家的視角從產(chǎn)業(yè)視角、技術(shù)視角進(jìn)行自由分享和深度研討。”
通用型的AI驅(qū)動(dòng)將是有效抓手
在開(kāi)場(chǎng)環(huán)節(jié)中，騰訊智慧零售技術(shù)架構(gòu)與交付總經(jīng)理 程偉表示，之所以此次騰訊云 TVP 走進(jìn)蒙牛，主要因?yàn)槊膳Ｔ谡麄€(gè) AI 數(shù)字化產(chǎn)業(yè)上位居前列，包括公司想要從奶制品生產(chǎn)商升級(jí)為每個(gè)人的健康顧問(wèn)，這樣的轉(zhuǎn)型正需要 AI 來(lái)驅(qū)動(dòng)。
事實(shí)上，當(dāng)下零售行業(yè)面臨著三大融合趨勢(shì)：線上與線下融合、品牌與渠道融合，以及產(chǎn)品力的融合。結(jié)合未來(lái)社交化趨勢(shì)愈顯，微信、小程序、視頻號(hào)的流量和活躍度都在持續(xù)增長(zhǎng)，在如此多樣化的場(chǎng)景中，零售企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型又將面臨哪些新的挑戰(zhàn)?
程偉認(rèn)為，AI 驅(qū)動(dòng)以及行業(yè)的數(shù)字化將是非常好的抓手：“在零售業(yè)未來(lái)五年的發(fā)展當(dāng)中，會(huì)有一個(gè)確定性的關(guān)鍵點(diǎn)，那就是營(yíng)銷的內(nèi)容以及觸達(dá)的方式非常重要。這些觸達(dá)方式不再依托于個(gè)性化的技術(shù)和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)者，通用型的 AI 驅(qū)動(dòng)將是非常有效的抓手。”
100人，100萬(wàn)噸產(chǎn)能，100億產(chǎn)值
第二位嘉賓是蒙牛集團(tuán)助理副總裁、騰訊云TVP行業(yè)大使 張決。據(jù)她介紹，蒙牛目前在全球有68家工廠，其中8家已完成數(shù)字化建廠。值得一提的是，今年5月剛剛建成投產(chǎn)的寧夏靈武工廠已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了“三個(gè)100”的純數(shù)字化工廠目標(biāo)：100個(gè)人，100萬(wàn)噸產(chǎn)能，實(shí)現(xiàn)100億產(chǎn)值。
在蒙牛“FIRST發(fā)展戰(zhàn)略”中，“T”即Technology。從成立之初，公司就非常注重信息化建設(shè)，從OA到SAP，再到LIMS，都進(jìn)行了系統(tǒng)化的布局。
具體來(lái)看，2016年是蒙牛開(kāi)啟數(shù)字化建設(shè)的元年。公司先用三年時(shí)間進(jìn)行了信息化升級(jí)，包括財(cái)務(wù)共享、智能制造(數(shù)智化工廠)，這段時(shí)期被稱為“一滴奶”的數(shù)智化治理1.0階段。
從2020年開(kāi)始，進(jìn)入到2.0和3.0的建設(shè)階段。其中，2.0的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)包括業(yè)務(wù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)，以及管理數(shù)字化、能力內(nèi)化等。3.0時(shí)代則是通過(guò)AI來(lái)驅(qū)動(dòng)雙飛輪(供給側(cè)飛輪+消費(fèi)側(cè)飛輪)，蒙牛集團(tuán)CDO李琤潔女士在今年8月4日代表蒙牛發(fā)布全球首個(gè)營(yíng)養(yǎng)健康領(lǐng)域模型MENGNIU.GPT，讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)繼續(xù)高效發(fā)揮洞察和決策作用。
“通過(guò)與騰訊混元在內(nèi)的多家大模型合作，我們內(nèi)部已經(jīng)完成了一些基于模型的產(chǎn)品構(gòu)建，比如在數(shù)據(jù)層我們形成了蒙牛的營(yíng)養(yǎng)健康知識(shí)圖譜，已經(jīng)可以在Wow小程序上進(jìn)行對(duì)話。同時(shí)也開(kāi)啟了領(lǐng)域模型的建設(shè)，包括管理、營(yíng)銷、供應(yīng)鏈等細(xì)分領(lǐng)域。在員工生產(chǎn)力的提升上，也開(kāi)通了蒙牛自己的Copilot。”張決表示說(shuō)。
數(shù)據(jù)+AI+大模型：構(gòu)建一體化智能營(yíng)銷
緊接著，騰訊企點(diǎn)副總經(jīng)理 喻帥為現(xiàn)場(chǎng)嘉賓帶來(lái)了主題為《智能應(yīng)用在零售行業(yè)的分析》的分享。
自從零售業(yè)誕生以來(lái)，它的發(fā)展經(jīng)歷了以實(shí)體門(mén)店為主到平臺(tái)電商，再到品牌社交興起的三個(gè)階段。如今，越來(lái)越多的線上商務(wù)平臺(tái)利用微信等社交軟件的推廣做出了很好的營(yíng)銷業(yè)績(jī)。不得不說(shuō)，零售業(yè)的歷史沿革見(jiàn)證了數(shù)據(jù)在沉淀和應(yīng)用的過(guò)程中，是如何一步步走向數(shù)字化變革的。
“從數(shù)據(jù)沉淀到數(shù)字化是一個(gè)讓人欣喜的自然趨勢(shì)，但我們還是面臨一個(gè)很大的問(wèn)題，就是在真正進(jìn)行數(shù)字化的建設(shè)當(dāng)中，數(shù)據(jù)究竟能發(fā)揮什么價(jià)值?在社交電商或者說(shuō)社交私域的運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，能夠帶來(lái)哪些效果上的提升?這個(gè)問(wèn)題目前還沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案。”喻帥表示。
在他看來(lái)，一方面，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)資料，大量沉淀非常重要;另一方面，數(shù)據(jù)的有效性則需要通過(guò) AI 來(lái)挖掘。換句話說(shuō)，數(shù)據(jù)是“增長(zhǎng)引擎”，AI 則是“創(chuàng)新引擎”。那么，落地到具體的營(yíng)銷場(chǎng)景中，AI 能夠如何提升效率，同時(shí)能夠帶來(lái)哪些業(yè)務(wù)形式的創(chuàng)新呢?
很重要的一點(diǎn)，是解決數(shù)據(jù)和通路彼此割裂的問(wèn)題。對(duì)此，喻帥先用四個(gè)“合適”來(lái)說(shuō)明何謂“精準(zhǔn)推薦”：“就是要把合適的內(nèi)容，在合適的時(shí)間，通過(guò)合適的渠道，推給合適的人。”然而，現(xiàn)實(shí)卻沒(méi)有這么理想，面臨著多重割裂：不同產(chǎn)品和模塊數(shù)據(jù)的割裂，以及用戶不同渠道中的身份割裂。
為解決這一問(wèn)題，騰訊提供了“兩化”方案：數(shù)據(jù)一體化和數(shù)據(jù)的場(chǎng)景化。首先，在數(shù)據(jù)一體化的建設(shè)上，整合“兩平臺(tái)、5A、5M”。兩平臺(tái)分別是指底層的 CDP 客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)，以及頂層的 AB 試驗(yàn)平臺(tái)。5A、5M 分別為分析應(yīng)用和營(yíng)銷應(yīng)用;其次，數(shù)據(jù)場(chǎng)景化則是借助大數(shù)據(jù)與 AI 技術(shù)，將品牌進(jìn)行多觸點(diǎn)的數(shù)據(jù)整合，從而精確識(shí)別用戶身份和旅程階段，在不同的場(chǎng)景下提供差異化的營(yíng)銷內(nèi)容與策略。
此外，通過(guò)大模型的應(yīng)用，騰訊也在進(jìn)一步提升客戶體驗(yàn)，提高營(yíng)銷轉(zhuǎn)化效果。喻帥認(rèn)為“我們的業(yè)務(wù)分析都很依賴數(shù)據(jù)的處理者，在人的能力參差不齊的情況下，很可能得出的結(jié)論，或者效率和方向都有偏差。希望通過(guò)我們的大模型，在給到充足語(yǔ)料的情況下，可以提供給用戶相對(duì)及格的答案。”同時(shí)，喻帥也指出，僅僅是回答仍是不夠的，如何通過(guò)大模型實(shí)現(xiàn)文生圖、文生樂(lè)、文生視頻，以及和數(shù)智人的聯(lián)動(dòng)，甚至生成風(fēng)格化的 UGC 創(chuàng)意內(nèi)容，也是未來(lái)騰訊探索的重點(diǎn)。
把握新技術(shù)機(jī)遇，未來(lái)是產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)圈的競(jìng)爭(zhēng)
在對(duì)“蒙牛的AI創(chuàng)新探索”這個(gè)主題的詮釋中，蒙牛開(kāi)放式創(chuàng)新總監(jiān) 高璟琳首先介紹了蒙牛數(shù)智化戰(zhàn)略3.0——AI驅(qū)動(dòng)雙飛輪的核心架構(gòu)?；贏I中臺(tái)，在蒙牛內(nèi)部已經(jīng)打造出?；蹎?wèn)、牛慧畫(huà)、牛魔王等一系列應(yīng)用，經(jīng)過(guò)提示詞工程師培訓(xùn)考核的員工，已經(jīng)在AI場(chǎng)景工廠上構(gòu)建出400+多張場(chǎng)景卡片。
在外部，蒙牛在今年發(fā)布了營(yíng)養(yǎng)健康模型MENGNIU.GPT以及AI營(yíng)養(yǎng)師“蒙蒙”。并與騰訊數(shù)智人技術(shù)結(jié)合生成了生動(dòng)的3D卡通形象，為給客戶提供營(yíng)養(yǎng)健康咨詢服務(wù)。
通過(guò)回顧數(shù)智化創(chuàng)新探索的歷程，高璟琳試圖解答這樣一個(gè)問(wèn)題：當(dāng)新技術(shù)出現(xiàn)時(shí)，如何才能把握住機(jī)會(huì)?
·首先需要行業(yè)洞察：正視消費(fèi)者營(yíng)養(yǎng)健康需求的猛增和營(yíng)養(yǎng)健康知識(shí)供給的不足。經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)推動(dòng)了人們對(duì)于營(yíng)養(yǎng)健康的需求，而相關(guān)知識(shí)的供給方式單一、供給量不足，如中國(guó)營(yíng)養(yǎng)師的供給缺口大概有400萬(wàn)。而AIGC技術(shù)的出現(xiàn)，對(duì)打破這種不平衡提供了新的可能。
·其次把握技術(shù)趨勢(shì)：我們又一次站在了歷史的拐點(diǎn)，將見(jiàn)證和親歷新一輪的“所有行業(yè)都值得重做一遍”。大語(yǔ)言模型將成為底層新基建(MaaS)，但需要在專業(yè)領(lǐng)域訓(xùn)練才能發(fā)揮更大價(jià)值。
“一方面，大語(yǔ)音模型未來(lái)會(huì)成為新的基礎(chǔ)建設(shè);另一方面，要真正落地到專業(yè)領(lǐng)域，僅靠大語(yǔ)言模型的原生能力是不夠的，需要在行業(yè)知識(shí)上進(jìn)行更多專業(yè)的訓(xùn)練，這樣才能發(fā)揮出更大的價(jià)值。”
在如此判斷的基礎(chǔ)上，蒙牛堅(jiān)定地選擇了全面擁抱AI，聯(lián)手微軟、智譜AI、騰訊、阿里等國(guó)內(nèi)外的科技企業(yè)，共同訓(xùn)練調(diào)優(yōu)模型，整合了市場(chǎng)上多個(gè)算法。并聯(lián)合了一批營(yíng)養(yǎng)健康領(lǐng)域的專家學(xué)者，與多個(gè)營(yíng)養(yǎng)健康權(quán)威機(jī)構(gòu)，將高質(zhì)量?jī)?nèi)容作為訓(xùn)練素材一并灌入。此外，蒙牛還開(kāi)放營(yíng)養(yǎng)健康領(lǐng)域模型MENGNIU.GPT能力, 與更多的創(chuàng)新生態(tài)伙伴一起自由地探索和創(chuàng)造場(chǎng)景。
最后，高璟琳從封閉式創(chuàng)新和開(kāi)放式創(chuàng)新兩個(gè)維度，介紹了不同創(chuàng)新的路徑選擇。在他看來(lái)，封閉式創(chuàng)新和開(kāi)放式創(chuàng)新是兩種不同的范式：封閉式創(chuàng)新的典范如貝爾實(shí)驗(yàn)室，能產(chǎn)出影響人類文明的偉大創(chuàng)造;而開(kāi)放式創(chuàng)新更活躍，講求生態(tài)化，關(guān)乎到產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)圈的競(jìng)爭(zhēng)，是諸多國(guó)際大型企業(yè)的創(chuàng)新范式。
“產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈最終決定產(chǎn)品能做到什么程度，而生態(tài)圈則是更高維的競(jìng)爭(zhēng)方式。希望通過(guò)開(kāi)放式創(chuàng)新為蒙牛建立出這樣一個(gè)生態(tài)，以MENGNIU.GPT為基礎(chǔ)鏈接更多的可能性，共同創(chuàng)造數(shù)智營(yíng)養(yǎng)健康的新體驗(yàn)。”
從成本中心到利潤(rùn)中心，未來(lái)是投資中心
對(duì)于“AI 時(shí)代的企業(yè)如何布局”，包括算法和大模型在零售行業(yè)的應(yīng)用，中順潔柔 CTO 楊森林分享了一些不同看法：“首先，我認(rèn)為從當(dāng)下的環(huán)境來(lái)講，改變這個(gè)時(shí)代的不是 AI，而是駕馭 AI 的人。從技術(shù)角度來(lái)看，我們中國(guó)實(shí)際上沒(méi)有自己的技術(shù)平臺(tái)，也沒(méi)有自己的技術(shù)語(yǔ)言和操作系統(tǒng)。就是說(shuō)，一直以來(lái)我們都是技術(shù)的應(yīng)用者或者說(shuō)組裝者，這才是我們的真實(shí)現(xiàn)狀。所以，過(guò)于復(fù)雜的技術(shù)，像 AI，如果不是因?yàn)?ChatGPT 大火，可能這兩個(gè)字都不會(huì)列在企業(yè)的日程上。”
而當(dāng)進(jìn)一步談到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的現(xiàn)狀，楊森林的看法是：行業(yè)整體上做得都不好。他向與會(huì)者展示了麥卡錫的一份報(bào)告：核心數(shù)據(jù)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功率僅為 20%。“實(shí)際上，20% 都是高估了，我們還是需要給自己清晰定位，通過(guò)應(yīng)用AI想做什么，能做什么。”
那么，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵在于哪些因素?主要在于三點(diǎn)：系統(tǒng)、流程和人。
·系統(tǒng)：沒(méi)有一個(gè)系統(tǒng)是第一版就能達(dá)到最佳使用的，持續(xù)不斷的優(yōu)化和迭代是打造各類系統(tǒng)的關(guān)鍵;
·流程：再好的系統(tǒng)，也只能管理 50%-80% 的流程，仍然有 20%-50% 的流程、溝通、決策是在系統(tǒng)外做出的，將線下和線上的流程進(jìn)行有效及高效對(duì)接是項(xiàng)目的核心挑戰(zhàn)之一;
·人：即使具備了好的系統(tǒng)和流程，缺乏可以高效使用的人，就像殲-20 飛機(jī)遇如果讓普通人來(lái)開(kāi)，起飛都困難。系統(tǒng)和流程應(yīng)用者的思想轉(zhuǎn)變，如何走出固有思維，擁抱新的方法，才是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否成功的最關(guān)鍵因素。
對(duì)于如何通過(guò) AI 賦能數(shù)字化，他的觀點(diǎn)是：相較于擁抱 AI，更應(yīng)該駕馭 AI。據(jù)其觀察，當(dāng)下 AI 的價(jià)值產(chǎn)出主要在于以下幾點(diǎn)：
·降低成本：包括優(yōu)化算法、分布式訓(xùn)練加速和模型壓縮;
·提升易用性：通過(guò)完成直觀、易用的用戶界面設(shè)計(jì)，搭建簡(jiǎn)單、輕松上手的開(kāi)發(fā)工具和平臺(tái)，降低用戶的使用門(mén)檻;
·安全可解釋：可以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時(shí)增強(qiáng)魯棒性，實(shí)現(xiàn)持續(xù)監(jiān)控和升級(jí);
·數(shù)據(jù)安全：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加密，訪問(wèn)控制和身份認(rèn)證，同時(shí)進(jìn)行安全審計(jì)和監(jiān)控。
基于“人”在 AI 賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的關(guān)鍵作用，楊森林認(rèn)為，作為企業(yè)數(shù)字化的掌舵者，CTO、CDO、CIO 應(yīng)該成為“六邊形戰(zhàn)士”，需要懂戰(zhàn)略、懂業(yè)務(wù)、懂技術(shù)、懂?dāng)?shù)據(jù)、懂流程、懂創(chuàng)新。
“如果我們對(duì)底層生意不了解，會(huì)發(fā)現(xiàn)很多規(guī)劃，不管是模型、算法，還是系統(tǒng)，都會(huì)在天上飄著，落不了地。很多時(shí)候我們幻想出的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和真實(shí)場(chǎng)景是完全不一樣的，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)應(yīng)該時(shí)刻以企業(yè)自身情況為核心點(diǎn)，將數(shù)字化部門(mén)完成從成本中心到利潤(rùn)中心的轉(zhuǎn)變，未來(lái)還可能進(jìn)一步成為投資中心。”
技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)原動(dòng)力：生產(chǎn)工具、生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率
最后出場(chǎng)的分享嘉賓是騰訊云大數(shù)據(jù)產(chǎn)品總監(jiān) 呂瀟，他的演講主題是《騰訊新一代大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)與探索》。
分享開(kāi)始，他首先介紹了技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)的原動(dòng)力，主要在于三點(diǎn)：生產(chǎn)工具的安全穩(wěn)定和靈活便捷，生產(chǎn)力上要求技術(shù)的先進(jìn)性和低成本使用，生產(chǎn)效率上需要保證高效和易用。
“騰訊大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展經(jīng)歷過(guò)幾個(gè)階段，在第一階段，騰訊內(nèi)部在零幾年的時(shí)候就用大規(guī)模分布式技術(shù)解決了很多在線業(yè)務(wù)大規(guī)模并行計(jì)算和擴(kuò)展的訴求。從PC端轉(zhuǎn)到移動(dòng)端之后，我們通過(guò)AI能力展開(kāi)了用戶畫(huà)像、商品推薦等業(yè)務(wù)，形成了各種各樣的模型，這是第二個(gè)階段。”
到后來(lái)，當(dāng)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)AI技術(shù)在計(jì)算效率和準(zhǔn)確度上無(wú)法滿足業(yè)務(wù)需求時(shí)，便開(kāi)始引入機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和大模型快速構(gòu)建了騰訊云的框架和體系，能夠每天支持幾百萬(wàn)次的模型迭代，從而更加高效和精準(zhǔn)地完成用戶畫(huà)像。
“目前我們進(jìn)入到第四個(gè)階段，更多是把云、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)湖倉(cāng)，甚至是一些跨源、協(xié)同計(jì)算、多邊計(jì)算、安全計(jì)算、隱私計(jì)算等技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)各種各樣的場(chǎng)景當(dāng)中，不斷進(jìn)行技術(shù)革新。”
從2009年開(kāi)始，騰訊自研大數(shù)據(jù)平臺(tái)TBDS開(kāi)始不斷演進(jìn)迭代，從3.0版正式商用，到4.0版的規(guī)?；黄?，直至5.0版完成流批一體、湖倉(cāng)一體和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖。如今該平臺(tái)迭代到最新版本TBDS 5.3，實(shí)現(xiàn)了云原生和存算分離的技術(shù)架構(gòu)升級(jí)。
具體來(lái)說(shuō)，相較之前版本，TBDS 5.3在多個(gè)方面進(jìn)行了升級(jí)：
·架構(gòu)靈活提升——存算分離：相較于傳統(tǒng)存算一體，存算分離可以讓數(shù)據(jù)剝離，實(shí)現(xiàn)計(jì)算無(wú)狀態(tài)化，達(dá)成秒級(jí)彈性、靈活伸縮;
·生產(chǎn)效率提升——云原生化：實(shí)現(xiàn)資源的彈性伸縮，提高資源利用率，進(jìn)行有效的資源隔離，達(dá)成敏捷、高效的部署和管理，統(tǒng)一生產(chǎn)、開(kāi)發(fā)、測(cè)試等應(yīng)用環(huán)境;
·生產(chǎn)力提升——湖倉(cāng)一體化：開(kāi)放敏捷、彈性伸縮、混合負(fù)載、節(jié)約成本;
·生產(chǎn)工具升級(jí)——數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理平臺(tái) Wedata：達(dá)成全鏈路覆蓋、效率提升和多團(tuán)隊(duì)協(xié)同。
“(Wedata)從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，在數(shù)據(jù)建模、加工過(guò)程當(dāng)中落地企業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)落地，同時(shí)我們會(huì)對(duì)所以數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量勘察，形成事前、事中、事后不間斷的數(shù)據(jù)質(zhì)量反饋和提升。最終能夠幫助我們快速完成針對(duì)不同目標(biāo)、不同組織和數(shù)據(jù)資產(chǎn)的業(yè)務(wù)重塑，這是我們目前提供的一整套數(shù)據(jù)全生命周期的能力。”
在當(dāng)前國(guó)產(chǎn)化的浪潮下，騰訊在自主可控和技術(shù)領(lǐng)先性上完成了相當(dāng)?shù)某恋?，包括在大?shù)據(jù)領(lǐng)域申請(qǐng)150+專利，大數(shù)據(jù)產(chǎn)品軟著也達(dá)到70+。在行業(yè)影響和生態(tài)建設(shè)上，全面適配國(guó)產(chǎn)芯片、OS、服務(wù)器20+種，同時(shí)參與了國(guó)家/行業(yè)/團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)制定30+項(xiàng)。在信創(chuàng)建設(shè)上，據(jù)呂瀟介紹：“無(wú)論是政務(wù)，還是企事業(yè)單位，對(duì)信創(chuàng)的要求都非常高，我們?cè)趪?guó)稅總局、中國(guó)銀行這些非常大的單位都有大規(guī)模的落地。”
分組討論
為了讓本次活動(dòng)與會(huì)嘉賓都能參與到“數(shù)字化轉(zhuǎn)型和 AI 賦能”的話題探討，在主會(huì)嘉賓演講結(jié)束后，主持人唐鑫龍也組織了現(xiàn)場(chǎng)嘉賓的分組討論環(huán)節(jié)。到場(chǎng)嘉賓被分為四組，分別對(duì)不同的議題進(jìn)行了深入探討，并結(jié)合自身企業(yè)實(shí)踐，匯總了不同觀點(diǎn)。
未來(lái)大模型將會(huì)如何發(fā)展?有哪些期待?
現(xiàn)場(chǎng)嘉賓認(rèn)為，未來(lái)的大模型會(huì)分成三層：最頂層是像騰訊這樣的技術(shù)公司，提供最普適的基礎(chǔ)通用大模型能力;中間一層是像蒙牛這類行業(yè)頭部公司，依據(jù)行業(yè)內(nèi)積累，提供行業(yè)專屬模型;最后則是一些行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)，會(huì)結(jié)合自己的數(shù)據(jù)與需求，形成最后落地的模型。就是基礎(chǔ)模型、行業(yè)模型和企業(yè)自己的模型。未來(lái)也希望更多的行業(yè)可以做到模型的標(biāo)準(zhǔn)化。
大模型百花齊放，未來(lái)這一技術(shù)是否給全行業(yè)帶來(lái)深遠(yuǎn)影響?
現(xiàn)場(chǎng)嘉賓指出，今年年初 ChatGPT 火了之后，眾多企業(yè)都開(kāi)始做 AIGC 方面的嘗試，也發(fā)現(xiàn)其實(shí)大家對(duì)生成式 AI 的期望經(jīng)歷了一條曲線式的變化，最初認(rèn)為它什么都能干，幾乎可以替換掉所有的崗位，但在實(shí)踐過(guò)程中，這樣的想法很快就遇到了上升瓶頸，雖然在生產(chǎn)力上確實(shí)有推動(dòng)，但要是說(shuō)能夠替代哪個(gè)崗位還是距離很遠(yuǎn)的，所以也就慢慢冷靜了。未來(lái)如何能夠在私有大模型上做得更好，這是需要更多的企業(yè)共同去一道探索的。
作為大健康領(lǐng)域的服務(wù)企業(yè)，新時(shí)代下對(duì)數(shù)據(jù)的獲取和應(yīng)用方式提出了哪些新要求?
現(xiàn)場(chǎng)嘉賓認(rèn)為，在大模型的時(shí)代，大健康服務(wù)企業(yè)數(shù)字化的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)、算法和算力三個(gè)方面，目前國(guó)內(nèi)企業(yè)在算法上不差，和國(guó)外的差距主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)和算力上。騰訊云可以給我們提供算力上的支持，但在數(shù)據(jù)層還是需要我們企業(yè)自己解決。
那么，我們?cè)陬A(yù)訓(xùn)練的過(guò)程中究竟需要什么樣的數(shù)據(jù)?現(xiàn)在大部分的數(shù)據(jù)都是結(jié)果型，中間的過(guò)程數(shù)據(jù)還是缺失的，但實(shí)際上中間的推理型數(shù)據(jù)對(duì)我們的訓(xùn)練才是至關(guān)重要的，也是未來(lái)企業(yè)應(yīng)該重點(diǎn)發(fā)力的方向。
AI/大模型的落地還有哪些困難?
針對(duì)該問(wèn)題，現(xiàn)場(chǎng)嘉賓指出，關(guān)于 AI 我們有很多暢想，但要真正落地其實(shí)還面臨兩個(gè)比較大的困難。
第一個(gè)困難在于 AI 在正確率上的不確定性。我們一直說(shuō) ChatGPT 如何厲害，但主要是在于它能發(fā)揮的不涉及到正確率上的能力，比如一篇作文就不會(huì)說(shuō)正不正確，只有好還是不好，是感受性的。我們不介意 AI 的準(zhǔn)確率高不高，但是如果不能確定正確與否的問(wèn)題，這就是一個(gè)很大的痛點(diǎn)。
第二個(gè)困難剛才大家也談了不少了，就是行業(yè)模型還是很缺乏的。要做行業(yè)模型還是需要沉淀，只有沉淀進(jìn)行了足夠的技術(shù)與數(shù)據(jù)積累，才能厚積薄發(fā)，迎來(lái)新一輪更高的增長(zhǎng)。
結(jié)語(yǔ)
人工智能時(shí)代的新一輪發(fā)展，為傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)了又一次的增長(zhǎng)推動(dòng)力。該如何正確看待大模型技術(shù)的運(yùn)用，在未來(lái)為企業(yè)帶來(lái)的無(wú)限可能;又該在技術(shù)上如何更好地運(yùn)用大模型技術(shù)，跟上技術(shù)發(fā)展，助推企業(yè)高效增長(zhǎng)，這將是每一位企業(yè)技術(shù)管理者在未來(lái)深入研究分析的關(guān)鍵。
騰訊云 TVP 自成立之初，便懷揣著「用科技影響世界」的美好愿景，踐行科技向善的初衷與本心，希望凝結(jié)更多專家的實(shí)踐與思考，推動(dòng)各行業(yè)數(shù)字化建設(shè)邁向新高度。
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