未来十年，大模型就是系统智能的战场
一些城市和企业开始把大模型当做一个底座来规划。
文｜牛慧
编｜赵艳秋
在2024中国国际大数据产业博览会举行期间，人工智能产业链企业和各行业龙头应用单位，如电力、气象、交通等一并现身，大模型落地、智算建设、高质量行业数据话题成为焦点。
过去半年，行业大模型如火如荼。根据数智前线的不完全统计，仅今年前5个月，就有240多个中标项目。
数博会期间，在浪潮云承办的2024浪潮云数智未来大会上，浪潮云总经理颜亮透露，行业大模型的落地，已呈现出三大阶段——由单一场景，到多场景，再到智能体系统筹建设，即系统智能阶段
。他提出了“系统智能
”概念，称无论政府侧、行业侧还是企业侧，都在向系统智能方向演进
，这要求他们向智能系统的全场景运营商演进。
颜亮认为，只要一年时间，各行各业的系统智能建设就会初见成果，业界围绕系统智能的战争已经打响。
01
“后边十年就是系统智能的战场”
大模型给云计算企业带来的变革愈发明显。
今年初，阿里云提出了“构建面向未来AI架构的云”，腾讯云表态将演进为“AI原生云”。在数博会期间，浪潮云总经理颜亮判断：今后十年就是系统智能的战场。云和智是高度耦合的，云既是基础设施也是运营模式
。
浪潮云总经理颜亮
这意味着，云计算和人工智能等相关企业，将围绕系统智能的赛道，在政务、行业和企业市场，展开长期、全方位的争夺。这也将改变未来的市场格局。
颜亮所说的“系统智能”，是新一代人工智能带来的方向性变化
前些年，业界在人工智能上做的更多的是功能性智能，主要围绕一些点做智能化尝试。大模型出来之后，核心的变化是出现了“类脑”的能力
“之前汽车延展了我们的足，机器臂延展了手，摄像头延展了我们的眼睛，采集器延展了耳朵，但这些都类似于神经的局部集群。大模型则延展了我们的脑，大家现在正在将所有的局部集群与大脑连接
。”这就形成了系统智能。
“从企业内部看，各个部门都在找应用场景，实际上是所有前端的功能性集群，正在和脑进行连接。”颜亮进一步分析，不仅企业市场，城市也在发生类似的变化
。城市中的功能性采集器、交通工具等也正在与大模型连接。
系统智能背后更深层次的原因，是大模型对生产力的改变。“大家很容易把大模型工具化
，但它有角色扮演属性，会产生人和机器分工的变化
。实际上，这是整个进步的基础。”颜亮说。
现在大家看到的大模型扮演的角色，大都是助手，但在浪潮云当下做的一些业务场景中，它已在独立扮演一些角色
。新的分工，将带来各个行业、各个场景的改变。
在这样的变革下，浪潮云也公布了自己的全新定位——智慧系统的全场景运营商
，将围绕系统智能、生态化运营、安全可信赖
，来打造自己的全方位能力，从而抓住新机遇。同时，浪潮云也提出了全新品牌Slogan——有云处皆智能。
为什么在系统智能之外，还要强调生态化运营和安全可信赖？
以生态化运营为例，在这一轮人工智能带来的变革中，很多用户是有顾虑的。比如，投资建设的新基础设施，过时了怎么办？购买了大模型，明天迭代了怎么办？把体系都建好了，自己没有掌握调优技术怎么办？尤其是调优，在这个战场上，调优是技术不是工程
，身在其中的企业都有明显感知。
在这种状况下，大家发现，通过服务态、运营态来解决问题，是容易达成共识的
。通过购买服务，各行业就能放心去做尝试落地。这也是云企业等在新赛道上PK的重点。
“很多人认为大模型
是技术，实际上它含着技术和业务
。从云服务的技术堆栈来讲，它离终端客户特别近
。”浪潮云首席技术官孙思清进一步指出，云计算企业提供基础设施、数据服务，现在大模型是解决业务和技术结合的最好技术，而要更好地利用大模型技术，要靠生态和运营态。
此外，安全可信赖则是客户的底线，只有安全得到保障，很多行业客户才会进场。
02
行业大模型必须下场，呈现三大阶段
实际上，过去一年行业市场上已开始落地大模型，且速度很快。
根据Gartner近期发布的技术成熟度曲线，生成式AI（GenerativeAI）目前处于曲线最顶峰的右侧，这表明大模型虽然还在热度期内，但已奔向了落地的实际周期
今年4月，浪潮云在青岛发布了海若大模型业务战略，定位在行业大模型市场，首批面向政府、交通、应急、制造、医疗、农业六大行业。
颜亮当时介绍，2023年全国掀起了百模大战。“但在后续的裂变中，我们意识到，大模型要能快速展现场景价值、快速落地，行业大模型必须下场
。”
行业大模型已在业界形成共识。相关企业都在行业赛道上展开了布局。如果说2023年是通用大模型的元年，2024年就是行业大模型的落地元年
在行业市场，颜亮观察，他们接触的大量客户，已鲜有质疑的声音，而是在讨论如何去尝试。在经历了去年一段时间的质疑和观望后，很多头部企业都重新入场，或加大入场的权重。
“现在大模型很热，各个峰会、论坛基本都主打大模型。什么时候不热了，或者声音小了，才是大模型真正成熟的阶段。我们后边将面临从泡沫期到沉寂期的过程
。”他说，明确了发展阶段之后，后面要关注的，就是行业市场的节奏。
孙思清则将最近一年来，客户的进展情况总结为三个阶段：
浪潮云首席技术官孙思清
在第一个阶段
，客户初步接触大模型，他们关心大模型如何与自己的业务结合，开展一些场景的PoC（试点）
，了解大模型的实际价值。
进入第二个阶段
，客户会更加追求场景的多样化和准确率
，他们也需要提供更多的行业数据，来提高模型的效果。
到了第三个阶段
，客户开始考虑如何统筹智能化体系建设
。他们意识到，要把大模型当做一个底座来规划。
“这也是浪潮云正在推进的系统智能。”孙思清表示，未来十年，大模型就是系统智能的战场这是一个螺旋上升的过程中，目前在行业中，处于三个阶段的客户都有
颜亮认为，过去一年，行业市场走的较快，因为大模型有一个“压迫效应”
“我们在一个制药企业用大模型做靶点分析，过去10个博士的工作，现在1个博士就能完成。这对其他制药企业的压迫性非常强。”由于大模型对业务可以带来直接改变，一旦行业标杆出来了，其他企业就不得不跟进。
在过去一段时间，浪潮云海若大模型在六大行业市场，打造了300多个场景，实现落地。
展区中展示海若大模型落地产品和技术
比如，海若政务大模型
，在上海虹口区落地的“智能小虹”，通过智能问答，为基层工作人员提供办事指南，让材料整理效率提升了100倍；通过办事助手减轻1000多名基层工作人员的政务负担。
海若“项目评审助手”
，评审时长降低到2分钟，准确率达到90%以上，节约财政资金20%。海若“领导驾驶舱”
，实现了跨表分析，指标灵活设定，生成时间从3天缩短到3秒，高效辅助决策。海若“智慧人社”
，社区工作站岗位推荐匹配成功率达70%，高于人工匹配成功率的25%。
海若医疗大模型的“急救助手
”，呼叫即急救，让医疗接触时间缩短到2分钟，分析医患对话，辅助指导精准率达到98%。
海若交通大模型的“道路智能巡检”
，人机协同，100公里巡检只要2人天，每天自动识别200万张图片，实现道路的“常态化预防性”养护。
海若制造大模型的“合同评审”
，将合同评审周期减少到3天左右，风险规避率达到98%，评审一次通过率提升至90%......更多场景还在落地实践中。
03
政府和企业客户，正在落地系统智能
只有在全场景能力的加持下，行业大模型才能顺利落地，这对云计算企业提出了全新要求。
大模型对云计算的技术是颠覆性的。在底层算力结构上，中国信通院统计，最近5年，智算在总算力中的占比从10%飙升到60%
。在数据层，业界从传统数据治理，转向高质量数据集
的相关工程，并关注数据合成技术。云服务中出现了MaaS服务
（模型即服务）。在应用层，出现了助手型应用，未来Agent
将带来更多改变。
国际国内大厂的技术堆栈，都在向人工智能方向转变，并从量变走向质变。
顺应这一大势，浪潮云在技术堆栈上也有了演进。
“在算力上
，我们前期在全国已布局了120多个云中心，在智算、算力调度部分花了很大力气。”孙思清介绍。
在智算上，需要解决多元异构算力的融合，以及异构算力与海若大模型的适配。同时，浪潮云判断，由于行业专有数据不出域，分布式算力基础设施将成为标准模式
。在分布式算力下，训练、推理算力的调度，是研发投入的重点。
在数据方面，
人工智能是一个热数据产业。“我认为，中国不缺少数据，但缺少高质量数据集。”孙思清指出，高质量数据集有六个要求，分别是相关性、可信性、准确性、完整性、合规性，以及可持续性
。他判断，高质量数据集在中国将变成一个产业。
过去一年，通过收集、购买、授权和治理，浪潮云已持有3000多个行业数据集
，在给客户提供相关大模型服务时，会带着数据入场。同时，根据相关报告，到2030年互联网数据将被人工智能使用殆尽，这对数据生成技术提出需求。浪潮云在投入数据合成技术。
政府侧的公共数据授权运营，今年受到更多的关注，但仍处于起步阶段，存在数据流通基础设施不完善的问题。浪潮云投入研发可信数据空间技术，包括为客户搭建授权运营技术平台。
孙思清透露，浪潮云与国家信息中心在开展合作，进行相关技术突破，在今年底之前，会在一些地方对数据空间技术进行试点
，依托全国的算力基础设施网络，构建出数据流通的基础设施。
浪潮云与国家信息中心联合发布数据空间报告
在算法方面
，今年，海若大模型参与了一些打榜，通过打榜来解决不同层面的技术瓶颈，并判定自身达到的技术水平。海若也获得了包括QASC国际榜单在内的榜首。
有了算力基础设施、高质量行业数据集、模型算法，以及可信赖的服务和可持续的运营后，浪潮云展开了系统智能的实践。
一个典型案例是在黑龙江省落地的“龙政智数”，这是省级政府在大数据上的一个整体尝试，把政府公共数据业务链条中七个核心节点全部做了大模型的支撑改造
，形成了构数、找数、问数、比数、写数、解数和审数能力，从而充分释放数据要素的价值。这一平台建成后，将辐射到行业单位。
数智前线获悉，不仅是政府市场，在大型行业中，也将在系统智能上取得阶段性成果。
“当下，我们要集中精力，帮助各行各业去升级基础设施。”颜亮称，从而让大模型在基础设施层快速生长出来，面向城市也好，各行各业也好，这样运营模式自然而然就会出来。“从节奏来讲，我认为一年时间，各行各业的系统智能建设就会初见成果
