中国工业报记者 曹雅丽
作为履职第七年的全国政协委员，360集团创始人周鸿祎日前在媒体采访时透露，今年全国两会他带来一份关于深化人工智能多场景应用支持大模型向垂直化、产业化方向发展的提案，围绕大模型在人工智能上助力中国新质生产力发展给出了宝贵建议，他认为，用大模型来驱动产业恰恰就是在打造新质生产力。
周鸿祎
现在中国企业在AI领域的应用上有哪些不足之处？大模型在人工智能上面的发展能够给中国新质生产力的挖掘提供什么样的方向或者帮助？
对此，周鸿祎表示，现在企业对AI都比较向往，但不知道从何切入，特别是非AI企业对AI距离还比较远，毕竟大多数企业没有用过GPT。
“所以，我们提出来一个概念企业的含AI量，首先是AI信仰，要往“AllinAI”的方向走。企业应该首先建立AI信仰，要考虑改造自己的业务流程和产品服务流程，在流程中找到尽可能比较多的环节拿AI进行加持和赋能。所以，含AI量更多的是衡量企业对AI的认知，企业里面AI应用人才的多少，企业里面员工对AI的熟悉程度。”周鸿祎表示。
“企业应用AI，先不要急着和自己的业务做整合，首先要先一个私有化的通用大模型。其次，要把企业大数据平台升级为企业的知识平台。再次，企业在业务上选几个小场景，无论是内部业务场景还是对外服务场景，用这种训垂直的小模型来跟企业业务结合，逐渐把企业的业务用大模型进行赋能”周鸿祎建议。
周鸿祎表示，从目前来看，GPT真正的作用还是在提高生产力。
“在中国，国家也在支持更多的企业做数字化，所以大模型进企业，而且用百亿的规模非常低的成本进企业是完全可行的，企业不能贪大，要选一个比较具体而微的场景解决问题，那么它超过GPT4的可能性是非常大的。”周鸿祎说。
周鸿祎认为，企业将来不会只有一个超级大模型，而是会有多个小规模的、百亿级参数的大模型，每个大模型聚焦一个场景的工作，这类大模型再跟企业的业务平台结合。按此种模式，对现在很多企业来说，大模型“完全用得起，而且可以用得很好”。
“所以，我理解这件事本身就是新质生产力的一个最重要的体现。”周鸿祎说。
周鸿祎认为，新质生产力是科技创新驱动的生产力、能带来高质量发展的生产力。他表示，目前来看，科技创新要赋能大部分传统行业，还是要靠产业数字化。数字化的本质最终是智能化，智能化才能实现业务的自动化，先进性，所以，大模型就是解决自动化的一部分。
周鸿祎表示，现在除了在通用大模型上保持跟进和跟踪追赶之外，就是要想办法把大模型和各个企业，特别是新型工业化的主角，就是制造业，特别是传统制造业在数字化转型升级、数转智改的过程中一定要把大模型用上。
周鸿祎表示，场景很重要，大模型在垂直领域大有可为，建议政府、央国企率先提供更多应用场景，聚焦“小切口，大纵深”，推动大模型垂直化、产业化落地。企业用大模型不能冒进，而是要用AI逐步改造业务，循序渐进，积小胜为大胜。在实践中要拆分场景具体分析，在业务流程上找准切入点，选择与大模型成熟能力匹配的业务环节切入，切入点虽小，但纵深推进，对业务影响很大，改造收效更大。
“近期，国资委召开中央企业人工智能专题推进会，10家央企率先倡议社会开放应用场景，建议政府和央国企持续提供更多应用场景，为发展垂直化、小型化、低成本的大模型开放更多‘小切口、大纵深’的落地机会，助力百行千业数字化转型，实现数转智改。”周鸿祎表示。
周鸿祎表示，知识很重要，基于“暗知识”的垂直大模型能更好解决企业问题。建议鼓励企业在定制AI前，做好知识管理，将企业大数据平台升级为企业知识平台。大模型的数据、知识只是人类知识的冰山一角，企业还有大量的“暗知识”，如战略规划、产品设计图等企业具有的独特知识，只存在于特定企业中，在互联上难以找到。建议鼓励企业构建知识平台，将“暗知识”汇总起来，打造企业专属知识库，做好管理，在此基础上，通过垂直训练，深入企业级场景，满足企业需求。
“业务融合很重要，建议鼓励和引导企业将大模型与数字化业务系统深度结合，同业务流程相结合，充分发挥大模型价值。大模型像发动机，不是用来秀的，而是要与业务相结合，特别是传统制造业，大模型是推动数转智改的利器。大模型与业务场景的融合，关键是智能体应用与企业数字化系统的连接打通。”周鸿祎表示，企业层面，通过打通组织、人员、业务、流程，构建业务协作平台，促进与大模型的全面融合。国家层面，鼓励企业拿出一至两个业务场景与大模型融合，创造大量可落地推广的与业务紧密融合的大模型，推动这些大模型与数字化系统融为一体，这将对中国的产业数字化、新型工业化产生巨大作用，本质上成为新质生产力的重要部分。
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