生产力变革：大模型的价值，大信创的未来

第一新声 2023-05-23

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文/正宇

校对/夏青、Rita

策划/Eason

日前，沃丰科技举办了2023年人工智能应用大会，会上推出了基于LLM大模型的原心引擎2.0，并介绍了公司基于大模型为央国企、金融客户提供信创解决方案的案例。

自2022年11月ChatGPT问世以来，大模型开始备受关注，科技巨头们纷纷推出自有的大模型解决方案。国内不少企业也推出基于大模型的信创解决方案，在央国企、制造业、金融、能源等领域中应用，包含原心大模型的原心引擎2.0正是其中之一。

原心引擎2.0有哪些特点？它能为现有产品带来哪些赋能？沃丰科技基于大模型提供的信创解决方案，主要应用于什么行业和场景？大模型的未来，又能给大信创产业带来什么样的价值？对此，第一新声特采访到沃丰科技技术VP郭杨，为大家逐一揭开谜底。

原心引擎2.0：基于LLM大模型的多模态大模型

自OpenAI发布ChatGPT以来，国内企业纷纷加速布局基础大模型的研发，包括百度文心一言、阿里通义千问、华为盘古大模型、腾讯混元大模型等。

“以ChatGPT为代表的通用大语言模型，在理解人类意图、内容生成等方面展现了杰出能力，但它的应用领域具有一定局限性，在医疗、金融、制造业、电商等垂直领域仍需进行定制化开发。”郭杨介绍道。

作为一款行业大模型产品，原心引擎2.0吸收了LLM大模型的能力，增量训练了多个行业的垂类数据进行升级，在垂直领域形成数据飞轮先发优势。对于原心引擎2.0的理解，主要包括以下三个方面内容：

第一，原心引擎2.0基于LLM大模型，定位于行业大模型。

通用大模型，顾名思义，擅长解决一些通用问题，ChatGPT 4.0、文心一言、通义千问等都是典型的通用大模型产品；而行业大模型，则需要解决一些具备行业know-how的复杂场景问题，原心引擎2.0正是定位于行业大模型的一款产品。

“第一步，我们吸收了通用大模型的能力。第二步，我们在营销+服务领域做了8年多的时间，积累了大量的行业知识，在大模型基础上进行了针对行业的知识训练，这样就把通用大模型变成了行业专家。如果企业有进一步的诉求，我们还能搭建企业自身的知识库，这样就能建立一个既具备行业知识、又具备企业特点的行业大模型。”郭杨介绍道。

由于通用大模型在基础能力上的优异表现，目前很多行业大模型都是站在通用大模型的肩膀上，加入行业知识，训练而来，原心引擎2.0正是基于LLM通用大模型+行业知识训练出来的行业大模型。

“我们只需要在LLM大模型的‘聪明大脑’上，再注入一些行业知识，它就能具备行业的认知。未来，我们也会根据任务的需求，来训练多个属于自己的行业大模型。”郭杨介绍道。

第二，原心引擎2.0是一个AI能力的集成，既包括传统机器学习模型，也包含深度神经网络模型。

原心引擎是沃丰科技核心自研AI基础设施，是其AI能力的集成。它既包含了文本的算法，也有语音的算法，从模型的角度而言，既包含传统机器学习模型，也包含了深度神经网络模型（决策式模型、生成式模型等）。

原心引擎1.0主要解决了语音识别的问题，通过语音语义融合技术，使得行业语音识别准确率超过了80%，达到了业内领先。

原心引擎2.0基于LLM生成式大模型的能力，让模型的理解能力、推理能力大幅提升。

第三，原心引擎2.0将朝着多模态大模型方向发展。

从属性来看，目前业内大模型主要包括NLP大模型、语音大模型、CV大模型、多模态（同时包括NLP和CV等）大模型等。

“原心引擎2.0不仅关注NLP能力提升，同时也在语音、CV等领域进行发力，因为我们判断，未来大模型领域一定会朝着多模态的方向发展。”郭杨介绍道。

新价值：解决传统模型无法解决的问题

目前，沃丰科技已经将原心引擎2.0大模型能力赋能到Udesk、GaussMind、ServiceGo、微丰四大产品线，深入具体的业务场景，一方面可以进一步增强现有AI应用场景的使用效果，另一方面也可以解决企业面临的传统手段无法解决的问题。

“我们已经把大模型技术赋能到了沃丰科技的4条产品线，比如GaussMind产品线的知识图谱构建。未来我们将对产品线进行持续迭代升级，预计每个月都会发布基于大模型的新产品功能。”郭杨介绍道。

作为一个典型的AI应用产品，很多企业对于知识图谱都有明确需求。在大模型出现之前，业内更多依赖结构化数据构建企业知识图谱，而企业现有数据多是未经加工的非结构化数据，缺乏规律性，需要大量的人工进行梳理和标注，门槛较高，导致知识图谱在很多行业难以落地。

现在，生成式人工智能大模型诞生之后，上述问题就可以得到很好的解决。

“大模型在实体和实体关系的学习、抽取方面，具备极强的能力，能够快速、准确地将非结构化数据构建成知识图谱。”郭杨介绍到。

以制造业为例，当一个制造企业生产出残次品之后，为了找到背后问题，提升下一次生产质量和效率，企业需要生成一个残次品生产诊断报告，在这背后往往会涉及大量非结构化数据的分析和整理。

每个报告里边的结构虽然是类似的，比如故障发生的产品批次、时间、故障位置等，但由于背后环节众多，真正导致生产失败的原因往往五花八门。你很难判断，具体是哪里出了问题，可能是环节问题，比如运输环节、生产环节、制造环节，也可能是材料问题、温度问题、某个环节的时间问题等等。这背后，可以查阅的公开资料、记录、日志和报告，可能有上万种。

曾经，在没有大模型之前，人工或机器很难有效地从庞杂的数据中发现规律，但现在，学习了海量知识如诊断报告的大模型，能够快速、准确地根据提示语找出关键信息，定位问题所在。

某些针对残次品的诊断报告涉及到的每一个生产环节的参数，都属于需要分析的数据实体，而厘清生产全流程、每个环节生产标准，并对相应的真实数据进行对比、归因、分析，是非常重要的，生成式大模型对这种实体和实体关系、流程链路、因果逻辑的捕捉能力都非常强。

“比如某一个步骤、环节的指标，以及这些非标准化的参数之间的关系，大模型就能够构建出来一个知识图谱。知识图谱出来后，就可以为企业售后维修人员提供问题分析和决策支持。”郭杨介绍道。

8000亿：从制造业到“2+8+N”的广袤大地

作为信创“2+8+N”行业中的一个，制造业的需求和方案，仅仅是大模型赋能信创产业的场景之一，央国企、金融、数字政府更是信创的主战场。

根据第一新声研究分析，2022年信创产业整体的招投标市场规模达到超8000亿元，在招投标市场份额占比中，基础设施占比44.43%，应用软件占比37.54%，信息安全占比9.58%，基础软件占比8.45%。

从采购金额数据看，招投标行业分布基本在“2+8+N” 行业。其中，金融行业的招投标规模最大，占比44.29%；党政机关需求体量位列第二，占比达35.26%；医疗的需求体量位列第三，占比9.09%。从近几年的采购规模看，各行业对信创的采购规模呈上升趋势，信创产业已经逐步从党政机关试点阶段迈向多行业推广阶段，民营企业的信息化基础建设需求开始爆发。

“信创产业正在快速发展，主要是三个方面的增长：第一，以金融、交通、制造为代表的央国企公司；第二，以大模型为代表的人工智能催生了底层芯片等基础设施行业的快速发展；第三，基于大模型的应用软件-信创解决方案的快速发展。”郭杨介绍道。

目前，沃丰科技已经围绕多个行业的央国企赛道提供AI信创解决方案，在郭杨看来，信创产业的发展，主要是来自于央国企公司的内在需求，这些需求具有以下几个特点：

第一，国产替代，自主可控。

2018年-2019年，由于中兴、华为相继被美国制裁等事件的催化，我国推进多个领域技术与产品自主研发的进程，人工智能技术正是其中之一。

“无论芯片、硬件、软件，我们一定不能被卡脖子，这对企业和国家，都至关重要。”郭杨点评道。

第二，从政策引导替代，到技术创新超越。

信创即信息技术应用创新，本质是实现中国提高国内信息化产业的竞争力、提高数字化产业的产值、保障国家安全等目标，短期目的是国产替代，防止被“卡脖子”，但长期来看，最重要的还是提升国内核心技术创新能力，抢占技术高度，超越海外厂商，而不仅仅是市场广度。

“信创的目的不是照抄照搬海外厂商，而是要有技术上的创新，实现多个领域的技术自研，让这些技术掌握在我们的手里。”郭杨介绍道。

第三，信创生态的搭建最重要。

搭建信创生态，推动国产软硬件加速应用，降低客户迁移难度，提升信创产品运行质量，对整个国内信息技术产业的发展产生有利影响。

根据第一新声调研数据显示，目前基础设施、基础软件的头部厂商获得国产信息化产品兼容认证较多，以数据库行业为例，头部企业每年获得200多个国产信息化产品兼容认证，累计获得1000个及以上，信创生态正在蓬勃发展。

“信创生态的建设非常重要，因为目前国内信创产业，还存在很多不足，多个领域的产品跟海外相比存在一定距离，这个差距的缩小，需要从政府、到厂商、到央国企及金融客户的整个生态共建。比如操作系统和硬件，如果大家都不用，很难提升，只有大量公司使用，大家发现了更多的问题，倒逼它的完善，才能进步。”郭杨介绍道。

信创解决方案：大模型，新方案，新模式

生态共建，这句话的背后，体现出的本质是：技术要与产业融合才能打开新市场，产业需要引入技术才能焕发新活力。

近年来，沃丰科技乘着国家政策和市场需求的东风，积极开展信创工作，成为信创工委会会员单位，并基于华为鲲鹏、龙芯中科、兆芯、飞腾、中科海光、统信软件、麒麟软件、东方通、金蝶天燕、华为高斯、人大金仓、南大通用、达梦数据库等进行兼容适配，形成强大的信创生态闭环。沃丰科技利用大模型技术打造的AI信创解决方案，为以金融、央国企为代表的“2+8+N”行业解决具体场景的问题，正是生态共建的典型范式。

以金融行业为例，沃丰科技金融信创解决方案，针对金融机构C端用户、B端企业、内部员工等服务对象，打造了“3+1”金融数智化服务解决方案，“3”即智慧运营、智慧客服、智慧服务，“1”即金融机构内部智慧知识中台。其本地化部署模式基于微服务集群负载均衡架构，有效避免企业业务模块单点故障，确保业务数据不中断，保障数据安全。

除了金融，AI信创解决方案在其他央国企行业也得到了广泛应用。

中铁鲁班网上商城，是中国铁路物资集团有限公司旗下的在线商城，主要经营建筑工程、铁路工程、市政工程等领域的物资销售和租赁服务，涵盖了建筑材料、机械设备、劳保用品、电气设备等各个领域产品。

在数字化转型的过程中，中铁鲁班遇到了很多央国企都有的痛点，主要包括几个方面：

一是中铁鲁班主要采购渠道涉及移动网站、微信、APP等，渠道多元而不统一导致客服回复速度较慢，给客户访问体验带来了一定影响。

二是各部门之间存在工作配合，但缺乏流程把控的辅助系统，给后续的问题跟进带来了不小的难题。

三是由于技术人员匮乏，平台客服效率和人力成本把控困难。

沃丰科技主要会通过几个方面为客户提供解决方案：第一，将原有的移动网站、微博、微信、APP等全渠道接入客服统一进行响应和管理；第二，智能客服系统融合呼叫中心、在线聊天、工单系统、智能文本机器人、智能语音机器人（呼入、呼出）、智能客服助手、智能质检七大产品模块；第三，智能客服系统实现数据互通，快速、高效解决客服问题，客户服务流程实现全线上可追溯且闭环，实现客服系统使用和管理提升的双重效果。

在郭杨看来，基于原心引擎2.0大模型的解决方案，沃丰科技可以解决搜索场景很多传统AI模型难以解决的深层次问题：

第一，自然语言描述直接搜索。

目前国内大部分网站的搜索功能，都是传统基于关键词的检索，为客户输出十几个甚至几十个选项，而大模型解决方案，则是通过向量搜索方式，通过自然语言表述就能为用户提供精确答案的搜索。

第二，在线客服智能化。

很多企业使用的在线客服，最核心的是文本机器人、语音机器人，这些机器人的背后有一些人工整理的、固定的知识库，根据用户的提问关键词，给到用户相应的标准答案，不具备自我语境思考和分析能力。

而基于大模型的智能客服，一方面可以进行机器人构建知识库，让这种相似问题的内容生产加速，降低内容生产和训练成本；另一方面，理解能力更强，回答能力更强，可以通过阅读理解的能力，进行知识库外的其他问题回答，使得客服机器人的拦截率会更高一些。

第三，从多入口到单入口。

以招采平台为代表的网站/APP，往往会有多个搜索框、客服服务框、400电话、小程序或其他用户沟通入口，单一入口往往查询出来的信息不够准确，或者难以解决用户问题，而现在，基于原心引擎2.0大模型的信创解决方案，这些入口都可以省略，只保留一个智能入口。

“未来，可能搜索框都不需要了，就是一个问答入口，你叫搜索也好，叫客服也好，反正就是那个入口，因为，背后的机器人在场景上的问题处理能力提升了，所以能处理绝大多数问题，只有那些极少数的问题，需要人工协助，以前一个问题的答案是10-30页选项给到用户，现在直接是1个精准答案了。”郭杨介绍道。

第四，从传统搜索模式，到下一代搜索模式。

从多入口，到单入口，大模型带来的，不仅是解决最后1公里的问题，而是一个更大的产品变革，标志着传统搜索模式，将会被全新的搜索模式所替代。

“搜索可能要进入到下一代的模式，下一代搜索模式可能是一个跟你互动的机器人，你不是通过关键字搜索了，而是一句话，就跟机器人聊天似的。”郭杨表示。

生产力变革：大模型的价值，大信创的未来

信创的本质不是替代，而是创新；大模型的价值，不是解决最后一公里问题，而是重构传统的生产力。

从上一代搜索，到下一代搜索，产品的背后体现的是大模型在应用时具备的革新意义，而这，正是以中铁鲁班为代表的央国企公司，在数字化转型浪潮中想要寻找的答案，也是以工信部为代表的政府部门在信创产业扶持过程中，真正想要替代、追赶的短板。

据第一新声不完全统计，目前国内已有超37家企业官宣投入大模型产研，参与者既有互联网大厂、TO B软件公司，亦有高校、科研院所和教育行业背景企业，大模型已然成为必然发展趋势。

在郭杨看来，未来，大模型将赋能信创产业，在更多的领域和场景中得到应用，并且将会变得更便宜、更普惠，并提升社会生产力。

第一，更便宜、使用门槛更低，才能成为人人可用的普惠模型。

未来，随着大模型的训练成本下降，基础大模型的进一步开源，摩尔定律带来的硬件成本逐渐降低，企业获取大模型解决方案的费用降低，大模型将会变成更便宜、门槛更低、人人可用的普惠模型。

未来，随着模型体积逐渐缩小，使用成本将会降低，模型反应也会更快，同时它能解决更多问题，通用化能力则更强。这时很多企业就有直接应用模型的能力，未来应用的场景以及人群会更广。

第二，通用大模型是一款入口级/基础类产品，行业大模型商业价值更高。

目前，以ChatGPT、谷歌Bard、百度文心一言等为代表的大模型，基本都是通用大模型，在行业场景中难以落地，未来可能会以入口级或基础类产品形态存在，而行业大模型具有更多的行业知识沉淀，更强的专业性，在行业场景应用方面更有针对性，因此行业大模型在未来具有更强的商业前景。

通用大模型只有国内外的几家巨头有能力投入研发，国内绝大多数的企业比如沃丰科技，则聚焦、挖掘、深耕生成式大模型的行业机会，就像沃丰科技这样的AI厂商，结合自身服务制造业、消费零售、央国企、金融、汽车等各领域几万家企业的经验，以足够的耐心加大AI场景应用的研发投入，这也是沃丰科技的机会所在。

第三，一场由技术和需求驱动的生产力变革。

目前，大模型的应用还处于初期，很多行业并没有找到很成熟的场景。而信创生态的建设、央国企数字化转型的需求，将为大模型的应用提供最佳的实践土壤，反过来，大模型也将会为中国信创产业的发展，带来更大的成功。

信创的本质，是创新，而不是替代。基于大模型的创新应用，不仅会提升中国核心技术、产业的优势，更会从根本上，提升社会的生产力。

“大模型+大信创，未来这将不仅仅是一个政策扶持和引导的现象，而是一场由AI技术和数字化需求驱动的，更深层次的生产力变革现象。”郭杨介绍。

转载、采访报道：请联系艳红工作号（微信：beijingyh1992）；
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