用好大模型、承載“頭雁領航”使命，央企如何三路出擊？
作者 | 曾響鈴
文 | 響鈴說
智能化成為兩會熱議話題，2024政府工作報告中也直接提到要深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動。
毫無疑問，大模型熱潮下，以智能化推進傳統產業升級已經成為普遍共識。
具體如何做？或者，關鍵的步驟在哪？
兩會前，國務院國資委就召開了“AI賦能 產業煥新”中央企業人工智能專題推進會，明確指出要推動中央企業在人工智能領域實現更好發展、發揮更大作用。
在這背后，一個由央企帶頭突破、全行業示范的路徑顯現出來。
在用好大模型、推進智能化轉型升級不斷深入這件事上，央企們在必要的外部助力下，也不負眾望。
企業應用大模型進入“大雁群飛”時代，央企“頭雁領航”
國資委專題推進會提到，“中央企業要主動擁抱人工智能帶來的深刻變革，著力打造人工智能產業集群，發揮需求規模大、產業配套全、應用場景多的優勢，帶頭搶抓人工智能賦能傳統產業，加快構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。”
這背后，可以看出兩層含義：
首先，央企本身就是國民經濟的重要支柱，是產業的關鍵、主要構成要素，央企在應用大模型上能夠做好，就等于產業智能化轉型升級的任務完成了重要一部分；
然后，在各自的領域，央企又從來都是行業帶頭者，往往扮演著“鏈長”的角色。央企建設好大模型，將面向整個行業尤其是傳統產業，在理念上直接引領、在行動上直接示范、在資源上直接助力，帶動大范圍的企業個體應用好大模型，最終實現大模型的產業驅動價值。
重要組成部分、引領方向、各方面支撐……很明顯，如果說企業應用大模型已經進入“大雁群飛”，那么央企責無旁貸要起到“頭雁領航”的作用——作為各行各業的領軍者，央企有責任、有能力牽頭組織好行業人工智能的應用，并賦能傳統行業。
大雁群飛看頭雁，這時候，央企用好大模型就成為當務之急。
行業場景、基礎、合規缺一不可，央企三路出擊用好大模型
央企如何用好大模型？
從一些典型企業的實踐來看，三路出擊的打法已經成型，也成為重要參照。
1、“價值強”：深入行業場景，將大模型從技術概念轉化為現實價值
國資委專題推進會提出了“AI+專項行動”，即要“強化需求牽引，加快重點行業賦能，構建一批產業多模態優質數據集，打造從基礎設施、算法工具、智能平臺到解決方案的大模型賦能產業生態。”
從中可以看出，央企用好大模型最終要在行業場景中實現價值，要能夠“懂行”，做出AI+產業的高價值落地應用來——“頭雁”首要的是自己要有“高飛”的能力。
在山東能源集團，減人提效、降低勞動強度、提高安全水平等目標下，企業急需要智能化來提升復雜業務流程執行的效率和效果，其通過構建盤古礦山大模型，在首批涵蓋采煤、掘進、主運、輔運等9個專業40多個場景實現應用，以卸壓鉆孔施工質量監管為例，李樓、新巨龍等煤礦引入了AI大模型視覺識別能力，降低了82%的人工審核工作量，讓原本3天的防沖卸壓施工監管流程縮短至10分鐘，實現防沖工程100%驗收率。
在國鐵集團鄭州北車輛段，一邊是貨物運輸繁忙一刻不停，一邊是必須細致檢車、時刻保證列車安全，急需要智能化創新升級來解決“矛盾”難題。其通過引入大模型，更新了干線位置多個TFDS系統（貨車故障檢測系統），由人工檢車升級為“AI檢車”，使它們能夠在十幾分鐘內完成一列貨運列車上萬個零部件的檢查，實現了以鐵路貨車攔停重點故障為主的400+余種故障的智能識別，讓對應作業人數需求由4-5人減少至2-3人，作業時長由平均17分鐘減少至14分鐘，而同時故障識別準確率則由98.26%提高至99.89%，目前已經在全國多個路局推廣試用。
注：TFDS系統場景演示示意
目前來看，通用大模型往往難以精準解決所有企業的具體問題，行業想要真正應用大模型能力，垂直行業的專業模型必不可少。企業需要行業通，而非萬事通。自2022年底 ChatGPT 發布后，市面上的大模型應用產品數不勝數。但細看其中大部分都是 “知識問答”、“輔助編碼”、“簡單助理”等，缺乏真正能夠使能領域業務的應用。
就在大家都拼了命地卷基礎大模型的時候，華為云的盤古大模型獨樹一幟，誕生之初就是為行業而生，以現實的產業價值落地為導向。這也是山東能源和國鐵選擇基于盤古大模型來構建自己專屬的行業大模型的原因。
2、“基礎牢”：解決算力資源等基礎難題，夯實大模型發展的基礎設施
大模型的落地不僅是大模型本身，還需要考慮相關配套領域的建設和應用，尤其是算力基礎設施、開發服務等。國資委在專題會中提到，“要夯實發展基礎底座，把主要資源集中投入到最需要、最有優勢的領域，加快建設一批智能算力中心，進一步深化開放合作，更好發揮跨央企協同創新平臺作用。”
無論是自身龐大的體系需要基礎算力支撐，還是全行業的帶動，央企建設算力基礎設施都是必然的要求——“頭雁”要煽動氣流讓“雁群”飛行更順暢。
在內蒙古，鄂爾多斯市本地大量企業及其相關產業鏈存在AI“作坊式”開發門檻高、周期長等痛點問題，制約AI在行業、產業推廣應用，其通過引入大模型能力，打造了工業互聯網平臺，以AI和礦山鴻蒙操作系統為核心，包含有智算算力、工業大模型、多個預置算法以及應用開發環境等全套能力，開放普惠給產業鏈伙伴，使問題迎刃而解。
可以看出，大模型的建設不僅是大模型本身，還需要通盤考慮硬件基礎平臺、開發平臺、工具鏈，甚至人才儲備等相關配套領域的建設和應用。尤其是算力平臺的建設，企業用戶需要自主選擇AI算力、框架和部署模式，如果缺乏必要的軟硬結合的調優能力，將難以充分發揮算力潛能。此時選擇一個具備全棧產品能力的服務商就會更省時省力。而目前市面上能提供這樣能力的廠商寥寥無幾，在算力基礎設施、大模型、開發平臺等領域均有領先產品的華為算得上是其中的佼佼者。
3、“安全穩”：滿足嚴苛合規要求，讓智能化轉型升級行穩致遠
央企在大踏步進行智能化轉型升級的同時，還面臨特殊的要求：由于關乎國計民生，事關經濟命脈，對基礎設施的自主創新以及數據安全性有極高要求，尤其央企大多都存在“數據不出企”這類的行業合規性要求。但是，大模型又往往需要企業的私有數據參與訓練才能取得更好的效果、更加貼合場景需要。
“既要又要”難題的解決，需要針對性的解決方案。
山東能源采用了混合云平臺構建礦山大模型，采取公有云測試、混合云部署的路線，在本地建設企業專屬大模型，并通過中心訓練、邊緣推理、云邊協同、邊用邊學、持續優化的人工智能運行體系，賦能煤礦生產智能化管理轉型。
從山東能源的實踐中不難看出，基于混合云構建大模型能力，既能滿足央企擁抱AI大模型開展業務創新的訴求，也緩解央企對數據安全和隱私的擔憂，可以很好地平衡“安全”與“懂行”之間的矛盾。
在這樣的背景下，大模型混合云也成為當下眾多央企智能轉型的主流選擇。山東能源所選擇的華為云Stack，就是業界首個大模型混合云。
結語
大模型以C端風起，大量流量明星式產品其本質仍然是“消費大眾數據的通用AI”，然而，如果要走向產業、帶來變革的時代力量，大模型就必須轉向“利用企業級數據創造價值”，這一點，與兩會熱議、國資委重磅部署方向一致，背后都揭示出24年大模型的發展方向將會從C端轉向B端。
在這樣的背景下，以大型央國企為代表的傳統行業，政務、金融等領域都將成為2024年云計算廠商們爭奪的核心戰場。對應地，云計算廠商們也必須在單純的C端聲量之外將更多的精力放到B端的變現和落地上，才能贏得競爭優勢。
從前文所述的案例中可以看出，誰能夠滿足央企用好大模型的三路打法所需，誰就能夠在央企集體入場AI變革中占據先機。而從先行者的實踐和選擇來看，一個技術領先、產品配套全、服務經驗豐富的伙伴，將會是央企發力AI的首要選擇。
從這個意義上看，華為云無論是業界首發提供大模型能力的混合云，還是在算力平臺、AI開發平臺、大數據等核心技術的投入和積累，亦或是長期的政企服務經驗，無一不是央企當前大力推進AI所需要的能力，其取得市場優勢也就在意料之中，也給行業如何抓住B端機遇帶來了某些借鑒。
在大模型應用“大雁群飛”的時代，華為云Stack大模型混合云正在助力央企“頭雁領航”，未來這個過程將如何深入，3月14日至15日以“因聚而生 數智有為”為主題的“華為中國合作伙伴大會2024”上，華為云政企智能升級論壇將有新的發布與分享，業界可以進一步關注。
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#響鈴說 Focusing on企業數字化與產業智能化升級，這是關注一切與創業、產業和商業相關的降本增效新技術、新模式、新生態 NO.393深度解讀
【完】
曾響鈴
1鈦媒體、人人都是產品經理等多家創投、科技網站年度十大作者；
2 虎嘯獎評委；長沙市委統戰部旗下網絡名人聯盟成員；
3 作家：【移動互聯網+ 新常態下的商業機會】等暢銷書作者；
4 《中國經營報》《商界》《商界評論》《銷售與市場》等近十家報刊、雜志特約評論員；
5 鈦媒體、36kr、虎嗅、界面、澎湃新聞等近80家專欄作者；
6 “腦藝人”（腦力手藝人）概念提出者，現演變為“自媒體”，成為一個行業；
7 騰訊全媒派榮譽導師、功夫財經學者矩陣成員、多家科技智能公司傳播顧問。
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