这半年来，大模型走出“尝鲜期”，渗入产业发展。
所有的大模型都在寻找出路，试图将技术想象力转化为切实生产力。制造、金融、政务、交通等领域纷纷成为试水对象，与大模型的应用结合或深或浅，但目前看，尚未迎来声势浩大的“落地潮”。
这不是大模型的理念技术问题，是融合问题。
不同行业、规模的企业需求各异，无论是通用大模型还是垂直大模型，在深入领域解决复杂问题上仍旧很青涩，这也让企业对大模型充满不确定、不信任。
如何打破这层信任壁垒？10月24日，爱数领域认知智能解决方案全国巡展从北京站正式开启，面向特定技术或行业领域，从领域数据源头着手，对大模型进行预训练或调优，从以前的私域数据到现成的领域知识网络，这是爱数给出的答案。
01 解决企业真正要什么
没有企业不想跟上大模型的风口，关键是怎么跟。
大模型诞生的初衷是为人服务，可以拿来聊天写诗，也可以一键生成绘画等等。但是做“玩具”终归不是长久之计，拥抱行业应用，才有希望看到真金白银的回报。
要怎么敲开千行百业大门？以技术为主体的老路显然行不通。对于大模型技术，越是大型的企业，越是核心的系统，应用越谨慎。
厂商唯一的办法是深入领域、深入业务场景当中去，以客户为主，将企业需求放在第一位。
这时候，我们看到微软、谷歌、百度、华为等科技巨擘陆续下场，推动行业化的垂直大模型，把深入特定领域和应用场景，作为商业化价值的体现，例如金融大模型、政务大模型、能源大模型等等。
不过，其中的商业化阻碍依然存在。
比如说，通用大模型和垂直大模型都存在的可解释性差问题。简单来说，是因为大模型规模大、参数众多，导致模型内部结构和决策过程变得非常复杂，这使得外界无法获取参数之间的逻辑发展关系，也就很难直观地理解模型行为。
而对于医疗、金融、航空航天等对安全合规“吹毛求疵”的领域，任何不确定性都有可能成为风险事故。
因此，要想深入行业领域，大模型还须将这些“拦路虎”一一化解，为企业提供足够的安全和可靠保障。
02 落地领域的最优解
大模型落地领域，说到底是让领域内的企业买账，要企业看到部署的好处，感到物有所值。
这一切，显然得建立在大模型足够适应领域的基础上。这里有三点，也就必不可少：
技术驱动：强大的计算能力和高效的算法是基础，大模型不是一成不变的，从问世至今，厂商也在做不断的技术加码，通过创新优化来提高性能和效率，满足场景的应用需求。
数据驱动：数据资源是大模型的立身之本。可以说，没有大量的、高质量的领域数据来进行训练、验证和调优等工作，就没办法保证大模型的准确性、决策效果、泛化能力等等。
领域知识驱动：面向特定领域，了解行业的专业知识、规则是最基本的，大模型也不例外。要结合专业内容和经验，要理解行业运营规律和特点，看企业需要什么，就构建怎样的知识图谱体系。
简单来说，市面上大部分大模型更像是基础设施，而技术驱动更侧重模型本身发展，看这个设施牢不牢固、生产力够不够强大，需不需要扩建等。
要落地领域，则更注重数据和领域知识双驱动，要厘清数据、领域知识与企业本身的内生关系，看怎样落地更具有普适性，更安全、更便捷，同时又能实现成本控制。
领域认知智能是大势所趋。
在这里，如果将“领域认知”和“智能”拆分，前者代表领域知识图谱的知识驱动，后者表示大模型的数据驱动，再加上技术本身的创新、迭代能力，共同强化面向特定领域的理解、推理、归纳等认知能力。
这样的大模型，才是领域内企业孜孜以求的。
03 领域落地核心：行业化+产品化
那么经过综上筛选，能站上领域认知智能发展风口的厂商还有多少？
不会太多，爱数是其中之一，以“行业化+产品化”核心理念积极投入领域认知智能的创新。
行业化层
爱数作为数据服务行业的“领航者”，从2010年就开始探索大数据基础设施，实现了从0到1的创新。可以说，它抓住了包括结构化数据、非结构化数据、机器数据等在内的所有数据入口迭代进化。
而有了全域数据能力入口，无论是从领域数据驱动来说，还是从领域知识驱动来说，都有了坚实的地基和卓越成长的可能。
以最新推出AnyDATA Framework 3领域认知智能框架为例，集成知识网络工作台、认知应用工作台和认知应用工厂三大领域落地“利器”，来构建丰富、准确、合规的知识支撑，以及便于快速整合开发环境和生态。
将这些创新优势落到企业身上，就是切实可见的效果，比如保证了领域输出的准确性和可解释性、数据知识化和业务智能化开发成本的下降、一站式认知应用的便捷搭建和领域知识使用门槛的降低等等。
再说开放性，AnyDATA Framework 3内核框架Kweaver是开源的，自带大模型工具、知识网络构建工具以及认知应用开发工具等等，对企业基于AnyDATA Framework 3的开发也好，基于Kweaver的开发也好，都十分友好。
产品化层
企业知识数据管理需求不断扩容，特别在大模型技术驱动下，爱数的产品体系也在不断丰富、优化，主动向领域认知智能创新靠拢，“Data+AI”打底，产品全面智能化升级。
最典型的如2023年推出AnyBackup Family 8，应对多云时代的复杂数据管理挑战，像是海量数据增长、应用迭代焕新、更严苛的合规要求等等。
产品层级上，它不再停留在数据保护这一项，而是纵深发展，形成面向业务的统一数据管理平台；能力上，拥有了备份数据湖、开放架构等多项增益，轻松完成不同业务的数据生命周期管理，整体提高企业数字化韧性。
如果是要提升传统内容的管理能力呢？
AnyShare Family 7不失为一个极佳选择。过去，知识管理、数据洞察等多依赖人工，数据量越大，效率越低、效果越差。如今AnyShare Family 7充分挖掘非结构化数据价值，将管理、查找、审查的智能化水平十倍百倍地拉高，成本降下来，还释放了生产力。
除此之外，论数据高效、标准化，AnyFabric基于领域认知智能和Data Fabric实现架构创新，业务和数据更标准，找数、用数更便捷，小成本实现一体化数据运营；AnyRobot则主攻数据割裂、闭环割裂等，突破传统技术界限，面向多云环境建立可观测性，运维运营一体化，业务更敏捷、高效排障。
总而言之，爱数对领域认知智能的创新是全维度的，有大的方面也有小的细节。要立足企业需求，做到产品既可耦合又能拆分，要每一项领域认知智能的挑战，都能在爱数找到相应的产品或解决方案。
04 与客户共创同频
回头再看企业的态度。据机构调查，除了一小部分企业基于开源自研，国内绝大多数企业用户都在等大模型的商业化落地。
但这绝大多数企业中，持观望态度的远超实际采购的。特别对领域企业而言，大模型的私域智能化够不够、知识图谱体系完善与否、有没有同一领域的落地标杆案例……都是需要关心的。
在这一层上，爱数也很早意识到，并在巡展北京站上做了技术、产品和解决方案的全方位展示，以及实际案例应用的解析。
比如，爱数与北京航空航天大学合作。通过引入AnyShare打造的北航云盘，累计成功运行近4年，实现内嵌便捷管理访问、一键收发作业、远程在线考试等多项实用功能，总计服务北航师生超9万、累计存管文件数达7000万。就在今年，北航云盘再次迎来大版本升级，全新的AnyShare Family 7加入，使云盘存算分离，容量升级至1000TB。
此外，在与北京紧密相连的天津，爱数同样冲在各领域转型升级第一线，与中新天津生态城、中国天辰、天津银行、南开大学、天津市儿童医院等建立广泛合作关系。
爱数AnyDATA认知智能框架走进中国天辰，充分汇聚、整合化工行业生产原料数据、生产工艺知识和专家经验等，打破外部科技与内部知识体系屏障，促进全链条协同创新、数字化运营和作业；与中新天津生态城开展战略合作，爱数深度参与生态城智慧城市建设、产业大脑项目，以AnyDATA知识网络工作台、AnyDATA认知应用工作台协助打造产业图谱、政策图谱等，让认知智能融入智慧城市兴业、善政等宏观布局。
与客户共创数据驱动型组织，爱数要做的是将业务场景、行业知识与全域数据能力及领域认知智能技术结合，根据客户需求解决问题。
这是爱数的承诺，也是数十年发展沉淀的实力。
可以预见，爱数的未来是无限风光，也是积极求索。在领域认知智能征途上，会有越来越多的伙伴加入，共赴领域深处，共同打造智慧世界。
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