AI大模型混战后，以知识为中心驱动的人工智能迎来风口？

21世纪经济报道见习记者李佳英 广州报道

近日，第136届中国进出口商品交易会开幕。在本届广交会的第一期中，包含智慧生活、工业机器人、智能制造生产线等领域共吸引近400家企业参会。

在多个AI大模型密集推出后，AI大模型正逐渐跨越文本、图像、声音等单一模态的界限，展现出强大的多模态处理能力。生成式 AI 不再仅用于文本生成，还扩展到了自动驾驶、医疗、金融等行业。

AI技术公司亦如雨后春笋般冒出。然而，如何降低生成式人工智能应用中的幻觉问题，仍是成为业内的重要关注点之一。

“未来必然是AGI时代，这也将催生新的数据基础设施。数据基础设施是不可或缺的，目前市场也出现了多种探索数据基础设施的动作，这是一个百花齐放的过程，最终将通过实践效果来检验谁最能满足实际需求。”枫清科技创始人兼CEO高雪峰告诉21世纪经济报道记者。

破除幻觉，呈现逻辑链路

目前，各界对AI技术的关注达到一个高峰，然而幻觉、模型推理能力、模型可解释性以及数据的安全可控性等仍有待行业给出新答案。

业内人士指出，降低生成式人工智能应用中的幻觉问题，增强其推理能力和可解释性，确保企业能够安全、高效、及时地使用企业本地积累的海量数据，同时将智能能力高效嵌入企业现有工作中，仍是行业面临的主要挑战。

其实，人工智能技术赋能场景应用，不断提升效果的主要架构有两种。

据高雪峰介绍，其一是以模型为中心的Model-Centric，围绕模型来使用企业数据；其二是以数据为中心的Data-Centric，将企业本地数据转化为知识，并根据具体的智能化需求选择合适的模型来加以应用。

在这两种路径里，在高雪峰看来，Data-Centric 架构，更有助于让不同的模型能力服务于企业本地经过组织和加工的数据与知识。

换言之，此路径有助于生成企业“定制化”的AI工具，既直接助力其提高生产力，又挖掘更多产生实际经济效益的“方案”。

高雪峰进一步指出，以往常见的做法是将大模型引入企业，并尝试用本地数据对其进行Fine-tuning，以期将其转化为企业专属的大模型。然而，随着模型参数的急剧增加，Fine-tuning已不再是理想的解决方案，其在数据安全方面也存在解释困难。

在业内人士看来，在人工智能时代，企业的重要资产之一是数据以及可能由此衍生而出的“精准知识库”。以往积累得到的数据，企业将其转变为“知识”。这一过程，不是简单获取信息片段，而是在构建出数据之间的逻辑关系后，进而获得符合实际应用需求的“解决答案”或“指导意见”。

产业赋能，立足湾区面向世界

业界对AI技术的关注，也由大模型算法，转向大模型智能应用及其基础设施支撑。例如，大型国企或央企如何有效利用大模型以及其他技术快速构建智能应用，实现企业智能化升级。

具体来看，在金融行业，通过整合银行内部整合多源产业数据，采用AI数据基础设施公司搭建的智能体平台，银行能够打造智能化的金融营销和风险评估应用，揭示潜在客户、实控人关系和风险特征，优化客户挖掘和风险管理；在能源行业，则可以利用知识引擎和智能体引擎，通过文档问答、智能问数等技术，将大模型应用无缝连接至业务系统，实现智能化应用的落地，优化企业生产流程和管理成本。

AI对各行各业均在重塑中，随着ChatGPT、Sora等AI工具的快速迭代，跨境电商行业亦迎来诸多变革。

如AI技术被广泛应用于精准营销、智能客服、数据分析及内容制作等环节，实现降本增效。随着AI数据基础设施不断受到关注，业内已有相关企业瞄准这一赛道。

高雪峰透露，此次广交会期间，枫清科技已与多家企业达成合作意向。未来，枫清科技将立足广州，进一步拓展华南区业务，辐射粤港澳大湾区，助力本地区企业智能化转型升级。枫清计划在华南地区打造领先的AI应用生态，依托广州的区位优势和大湾区强大的产业基础，加速AI技术与产业的深度融合，推动制造、金融、物流等关键行业的智能升级，为区域经济发展注入新动能。

“广东是跨境电商的重要聚集地，未来将重点在这里开展业务。一方面，直接触达中小型企业；另一方面，赋能老牌大型服务商，共同形成跨境电商行业的智能化平台。”高雪峰告诉21世纪经济报道记者。

立足广州，辐射粤港澳大湾区，亦有助于企业未来“出海”。

高雪峰坦言，直接切入海外市场难度较大，与可靠的大型渠道商或集成商开展合作会是更好的选择。

“对AI数据基础设施供应商而言，海外发展路径其实有区别于国内。在国内，可以利用大型企业内部的精准知识构建自研的多模态知识引擎；在海外，则应侧重产品功能模块的标准化与精简化，推出精简、易用的性强的产品。”高雪峰在对比国内外市场时指出，AI数据基础设施公司，可以先积累丰富的产品打磨经验，再将其应用于海外市场的产品优化。