清科技高雪峰:知识和模型双轮驱动,用智能体方式赋能研产供销服各个环节

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  中国国际服务贸易交易会-2025中国AIGC创新应用论坛于2025年9月12日在北京举行。主题为“从大模型到智能体,驱动AI新生态”。枫清科技创始人兼CEO高雪峰出席并演讲。

  以下为演讲实录:

  各位来宾,大家下午好,我是枫清创人高雪峰,在创办枫清科技之前,我曾经是IBM AI研究院的院长,后来去了阿里云,负责阿里云大数据和人工智能的团队,一路走来将近20年的时间一直是在大数据和人工智能的技术和2B的的产业界和的领域当中,一直在摸爬滚打。所以我今天给大家带来的演讲的题目,其实也是在当下的人工智能+产业的浪潮之下,我们如何真正的做到不在是向上一个时代一样做一些点状的人工智能的场景的赋能,而是通过我们人工智能+的思考的模式,真正的能够实现平台驱动的企业全域场景智能化的赋能。

  我们大家都看到了最近国家发布了人工智能+的行动意见,具体的内容可能大家都看过很多遍了,我可以在这儿给大家分享一下,我在过往的20年左右的时间之内,经历的人工智能从技术到产业融合的变迁,我记得在最早的时候我们叫做传统的BI的时代,那个时候我们讲啤酒和尿布的故事,就是沃尔玛的故事,大家都比较清楚,我们怎么通过基本的数据的关联分析,能够给我们带来一些产业的价值,最后能够导致我们有非常好的业务价值的提升。

  再到后面我们看到上一个时代,我们叫计算机视觉爆发的时代,就是随着ImageNet和深度学习爆发的时刻,我们有了非常多的计算机视觉场景的应用,那个时候我们的人脸识别、OCR等等各种各样的技术,都涌现出来,我们在现在很多的业务场景的点,我们也都用到了计算机视觉的上一代技术。

  我当时在阿里的时候,那个时候应该是2020年的时候,我们那个时候就有一个相应的M6的大模型,所以在2020年的时候,我们当时见所有的客户,都会给他们展示AIGC生成式人工智能的技术给我们带来的变化。当时经常用的一个例子就是给一张图片,电商的图片生成一个几百字的小软文,有一个是人写的,我们让客户来选,哪个是计算机写的,哪个是人写的,大部分的客户都分不清楚哪个是人写的。所以那个是2020年的时候,我顺势也问了金融保险客户另外一个问题。这样的技术大家想一想可能在你们的产业当中带来什么样的变革和价值呢?其实当时所有的我们在金融、保险、制造的客户里面,能够想到的都是客服、营销等等这样的一些场景。

  所以从那个时候开始,AIGC的技术在学术圈就一直在深耕了,直到2023年初的时候,ChatGPT真正的让这个技术火爆出圈了,所有人都开始关注生成式人工智能技术将来会不会把人类取代,但是大部分的人都关注到大模型本身上,而很少真正的把它关注在大模型生成式的人工智能技术怎么应用在产业发展的过程中,直到去年的时候,我记得去年3月份的时候,国家正式的把AI+、人工智能+写到了政府行动报告里面。当时也是让大部分的链主央企开放人工智能场景给全社会,让大家真正的依托我们链主企业的能力、数据、场景和资本的力量,来真正的实现人工智能的产业赋能。直到今年年初的时候DeepSeek火爆出圈,也导致了所有的不只是头部国央企,任何一个民营企业都在考虑人工智能要怎么赋能我的产业,否则我可能就会被人工智能取代。

  直到现在,我们发布了人工智能+的行动意见,给每一个产业的每一个用户提供了一个生死闲的时间表,我们必须在什么时间点之前用人工智能的方式重塑这个产业、重塑自己的产业链,不是单纯的做点上的创新,而是在研、产、供、销、服的各个环节都想办法用人工智能来赋能,把自己的生产力能够提升到一个新的阶段才可以,所以这个是国家推出的人工智能行动意见的要求。

  枫清科技在这个之前就已经跟农业、化工、先进制造、金融、医疗各个行业头部的客户深耕了超过1年多的时间,真正的把我们的技术融入到了他们产业的研、产、供、销、服的各个环节。

  所以我们这儿从最开始面对的客户的问题到现在我们依然和很多客户接触的时候,所面临的问题一样,大家有没有做人工智能+本质性产业提升改造的动力呢?其实所有的产业,大中小的客户都有这样强大的动力,他们需要自己的产业去做升级,他们一把手会担心,我没有拥抱人工智能的技术来做降本提效和提质,将来就会被别人吞并掉,然后我有一个大的集团,有这么多二级单位,数据知识分散在不同的单位里面,我没有办法真正的把它汇聚到一起来形成真正的合力,这个也是很多企业面对的问题,只有数据库数舱里面不到5%的数据能够被用起来,去用于生产经营的指导分析,另外95%非结构化的数据、图片、文档、文本、视频等等,这些数据都没有被很好的利用起来,所以生成式的人工智能技术爆发到现在,演进到现在,是不是能够把企业这么多的数据都利用起来呢?这个是所有企业存在的动力。

  挑战依然在,我们说生成式人工智能技术直接就能解决我们刚才提到的这么多产业智能化的困境和挑战吗?其实并不是,我们都知道在人工智能发展的路径上,一个理论是连接主义,就是我们的Transformer,大模型的技术,就是概率。还有另外一个技术栈,符号逻辑推理,不管是图、数各个数据结构上的符号逻辑推理,一定是把这两个技术深度融合在一起,才能够解决真正的AGI的问题。

  现在还有一个行为主义,就是具身智能,我们还要做执行,所以连接主义、符号主义和行为主义结合起来,才能够真正的诞生智能,所以在之前光有连接主义,光有大模型、光有Transformer,认为它就能够解决所有的问题,产业问题,到现在为止我相信所有人经过了3年的时间,都能够回答出并不是这样。

  所以我们说,把真正的生成式的人工智能技术应用于产业里面最大的挑战有几个:

  一是模型的幻觉,就是我们所说的一本正经的胡说八道这个现象依然存在。

  二是推理能力薄弱。

  三是可解释性差。

  四是相应的数据安全。我们跟一个企业链主去合作的时候,他们就提出来了一个非常清晰的问题,我想要一个我的行业的大模型,但是部门A的数据不能够被部门B看到,部门B的数据不能够被部门C看到。所以我们用模型蒸馏或者模型微调的方式,把部门ABC的数据全部扔进来,清洗、知识化去做模型的微调,最后真正在做模型推理的时候,可以很容易的就把ABC的数据调取出来,或者是勾出来,这个其实就是在模型的参数内化、知识泛化过程当中没有数据安全隔离的。所以我们需要以一种方式能够真正的让我们的产业去通过平台式的方式,来解决我刚才提到的这些产业落地的困难。

  所以我们枫清给出了这样的一个技术的路径:第一个就是我们要以企业的数据为中心,第二个就是我们要把企业沉淀的知识和模型双轮驱动,用智能体的方式去赋能产业的研产供销服各个环节。还有一个,我们任何一个大型企业要构建云边端协同的知识融合和智能体融合的架构,来真正解决彻底的AI+产业的问题。

  提到以数据为中心,大家可能就想到以模型为中心,在AI圈里的人大家可能都知道,以数据为中心和以模型为中心,原来是在模型的训练和收敛的技术过程当中,到底是不断的调模型的参数,还是不断的去优化训练的数据。大部分在模型训练微调的过程中我们都知道要以数据为中心的路径来实现模型的微调。

  在我这儿我所提到的概念并不是刚才说的我们在模型训练过程当中,到底是以数据为中心还是以模型为中心,而是我们在人工智能的产业价值落地的过程当中,我们是以企业的数据为中心还是以泛化还是行业蒸馏的模型为中心解决产业的问题,我们不能说A和B哪个一定能够解决所有的产业问题,我们只能够说按照不同的场景、客户的诉求、场景价值的需求来选择不同的技术路径。比如说我更能接受一些模型的幻觉,或者是它的创意性能够带来的误差,我们就选择以模型为中心,我们以蒸馏模型、行业模型或者泛化模型为中心,如果我需要用到一点企业数据的时候,就通过RAG的方式去调用企业的数据就好了。

  如果我需要非常精准的产业的场景,就是要产业经营指导分析的具体意见,来提升产业价值赋能,我就尽量以企业的数据为中心,配合模型相应体系,所以这个是我们在产业落地的过程当中,大部分的精准场景下,我们一定是以数据为中心,以泛化的智能化的场景,我们是以相应的模型为中心,所以任何场景的产业落地都是要把这两个方式给它融合在一起,这个是我们要真正的做到模型和数据双轮驱动来解决真正实际的产业问题。

  这个就是我们在真正的AI+产业大的时代,我们真正的把客户的知识、数据融合在了一起,我们把模型汇聚在了一起,通过丰富的智能体的插件去赋能整个产业所带来的这样的一个AI+,不是+AI的这样一个体系化的变革。我们可以看到产生所有的产业智能体就会从生成、理解、交互、决策和多模态的智能体几个领域来做智能化的改造。

  这个就是枫清科技和所有的产业链主推出的以数据为中心,我们的多模态知识引擎和行业蒸馏模型双轮驱动的产业智能体平台,来赋能所有产业核心的智能体。同时我们支持云边端协同一体化的架构,这个就是为所有链主的企业、头部的企业搭建的能够赋能产业核心的架构。这个就可以帮助用户和产业的链主企业或者中小B的企业提供智能化的核心能力。

  这个是举了一个例子,枫清和不同行业的链主深入合作,大家可以看到它不是一个单纯的非常简单的对话聊天客服、文档分析生成等等很简单的智能体。我们已经帮助不同的行业深入他们的产业逻辑,跟大家共创了这么多的智能体,都是基于我们融合的多模态的知识引擎和我们帮助客户蒸馏的不同的行业模型来产生的,真正融入产业的核心例子。这是我们的例子,和一个头部企业制造业的客户来产生的,大家可以看到从真正的研产供销服,从研究、研发到决策各个链路里面,我们有非常丰富的上百个核心的产业智能体来真正的重新打造我们这个行业和产业智能化的链路。

  这个是给很多的企业客户提供的云边端一体化协同的整体架构,我们可以帮助企业,甚至每个人的个人电脑上,企业的边端,云上的知识体系、知识中台形成云边端知识的融合,智能体在云端可以随意的下发到每个人的笔记本电脑上,形成个人生产力的效应,我们也呼应了国家要求我们在每一个的个人办公,或者是个人智能体终端上达到不断提高的覆盖率。

  这个是我们深入另外一个行业,也是和服贸会遥相呼应的,我们帮助很多对外出海的企业能够更合规,用我们更多的报关、退税、营销、IP Listing等等各种行业、产业的智能体,帮助企业更加高效、更加合规的出海。这个我们已经赋能了非常多的报关行、税务机构等等一些产业客户,这个是我们在深入跨境行业智能体的体系。

  最后我给大家用一个小的短片来展示一下,枫清科技融入产业的智能化,谢谢。

  (视频)

  我们目前个人终端的智能体在官网上是开放大家随意免费使用的,我们没有收取任何的费用,我们在大型的企业、产业当中积累了很多行业的智能体,单证识别,包括合同比对各种方面的智能体,我们会直接在云端下推多每个人的端侧,真正的响应国家的号召,把我们在产业当中积累的各种智能化的能力,能够让每一个人真正的使用起来,这个是我们真正的实现AI赋能整体产业很重要的一环。

  这就是我今天给大家带来的内容,谢谢大家!