楓清科技高雪峰：所有行業都可以用 AI 重新做一遍
隨着 AI 大模型技術的快速發展，各行各業正在迎來新一輪的智能化變革。作爲人工智能領域的新一代核心引擎，生成式 AI 技術展現出巨大的潛力和廣闊的前景，成爲推動我國經濟社會高質量發展的重要動力。
然而，儘管大模型在多個領域展現出強大的賦能能力，但在行業場景的落地過程中也暴露出一系列問題，如大模型“幻覺”現象、推理能力不足、解釋性差等。這些問題導致很多企業面臨大模型“好玩不好用”的困境。如何真正推動大模型技術在企業場景中的深度應用，成爲當前 AI 產業發展的重要課題。
服貿會聚焦：AI 如何賦能新質生產力
在2024 中國國際服務貿易交易會期間，由工業和信息化部新聞宣傳中心和中國信息通信研究院聯合承辦的“大模型應用創新論壇”在北京首鋼園成功舉辦。會議期間，來自工信部科技司、工信部新聞宣傳中心等相關領導與業界專家共同探討了大模型技術如何賦能千行百業，提升產業技術水平。
楓清科技（Fabarta）創始人兼 CEO 高雪峰在會上表示，大模型如果僅停留在對話、文本生成或代碼輔助這些基礎功能上，沒有深入地同行業場景進行融合，很難實現真正的生產力提升，也難以對行業產生深遠的變革。當今的全球共識是：人工智能作爲新一代工業革命的關鍵技術，只有與行業場景深度融合，才能釋放高質量發展的新動能。
隨着“人工智能+”首次被寫入政府工作報告，我們正處在一場“人工智能+”重塑千行百業的時代浪潮中。人工智能技術也不再只是工具或平臺，而成爲一種全新的思維和商業模式。我們需要從人工智能的角度審視每一個行業，搭建新的生態，重塑其發展模式。未來不久，人工智能將會同樣深刻地改變我們的生活方式，爲各行各業注入新的活力，並使這些行業迎來前所未有的變革。
楓清科技創始人兼CEO 高雪峰
架構理念之爭：Model-Centric與 Data-Centric
高雪峰在分享中指出，在機器學習領域，長期以來存在着兩種主要的架構理念之爭：Model-Centric（以模型爲中心）與 Data-Centric（以數據爲中心），這兩種路徑的核心目的都是爲了提升模型的性能與效果。當我們把這個目標再提升一個維度，去衡量智能化技術在具體應用場景當中體現出來的性能與效果，同樣會有 Model-Centric 與 Data-Centric 兩種路徑。
另外，從信息化時代的關係型數據庫，到數字化時代的經典數倉、大數據、數據湖、數據中臺，每一階段都伴隨着數據基礎設施的變革。面向即將到來的智能化時代，企業需要一種新的數據基礎設施來支持人工智能技術在決策智能領域中的應用。
爲了在企業場景中實現更好的智能化效果，楓清科技（Fabarta）堅定地選擇了 Data-Centric LLM Landing 架構，讓不同的模型能力服務於企業本地經過組織的數據與知識，再通過行業智能體平臺的能力賦能企業的工作流。
據瞭解，楓清科技（Fabarta）推出了“一體兩翼”產品矩陣，包括自研的多模態知識引擎與行業通用智能體平臺。其中，楓清·天樞多模態智能引擎基於 Data-Centric AI 的核心理念，支持圖、向量、表格、時序等多種數據模態的融合與處理，爲企業提供私有化記憶存儲服務及強大的推理能力，並已通過中國信通院代碼自研認證。
楓清·錦書數據血緣治理平臺和楓清·瑤光企業知識中臺分別在數據與知識的轉換和融合方面提供了支持。錦書數據血緣治理平臺通過對企業多模態數據的智能解析，構建語義豐富的企業數據資產的導航地圖，可以確保數據的來源、傳輸和用途的透明度和可追溯性。
而瑤光企業知識中臺則可以將企業的多模態數據轉化爲大模型可理解的知識，實現企業本地數據與大模型泛化知識的相互轉化與融合，有效解決了大模型在企業應用中的可解釋性差、推理能力弱、模型幻覺、企業數據時效性與權限管理難等難題。
高雪峰表示，未來在中國，建設行業領域的大模型以實現行業智能化賦能，必然要從頭部的央國企着手。央國企具備需求規模大、產業配套全、應用場景多的顯著優勢，擁有豐富的場景資源和不同模態的數據積累，也有實力在創新領域投入並獲取未來回報。在 B 端企業市場中，只有切實提升企業的生產力，產品才具備生命力。因此，人工智能技術仍需在客戶的實際場景中進行打磨和複製。
目前，楓清科技的產品已被金融、製造、能源等多個行業頭部央國企應用在實際生產環境當中。
在金融行業，龍盈智達整合多源產業數據與華夏銀行內部高質量數據，採用楓清科技的圖智能和大模型技術，爲銀行提供智能化金融營銷和風險評估方案，實現了創新金融智能應用；在製造行業，立臻科技通過楓清科技提供的知識解析、智能問數、智能工具調用、企業級權限控制等技術，實現了結構化與非結構化數據進行深度融合，支持更精準的員工管理和高效的數據決策；在能源行業，中化信息通過引入楓清科技的“楓清·瑤光企業知識中臺”，針對企業結構化數據和非結構化數據，驗證和打造共創方案，將數據轉換爲知識，利用平臺快速構建智能應用，發揮數據的價值，構建企業智能化升級之路。