尊敬的各位嘉宾、业界同仁们，非常高兴能和产业界的各位专家共同探讨大模型与数据要素的共生共赢。
人工智能是发展心智生产力的重要引擎，习主席对人工智能发展多次作出重要批示，强调人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。今年政府工作报告也提出，要深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。
2024年是大模型应用的元年，与2023年大模型在技术层面进行参数、规模、性能指标等比拼不同，大模型走向行业应用时已经变得更加理性和务实，进入了静水流深的新阶段，在落地进程中仍面临诸多挑战。
我们看到，尽管行业大模型应用产品和应用案例层出不穷，但对实际业务的帮助还很有限，在行业应用中，模型的泛化能力还不够强，深度赋能行业核心业务的杀手锏级大规模应用还未出现，行业用户获得感不强；企业端认为对核心业务的帮助不大，采购意愿不强，技术厂商市场开拓困难，订单很卷，中标很难，难以形成商业闭环……行业大模型的规模化应用仍然任重而道远，我们需要考虑如何真正让大模型技术在各行业核心业务场景中发挥真正的价值和作用。
北京市是大模型创新资源和产业发展的领先区域，拥有教育、医疗、政务等中多丰富的人工智能落地场景。去年，我们和爱分析等单位一同举办了首届北京行业大模型创新应用大赛，通过大赛，我们对大模型的行业应用的堵点、痛点有了更深的认识，对如何推动行业大模型应用也有了新的尝试。
一是行业用户甲方在引入大模型的过程中，目前大部分都愿意用、敢用、积极拥抱，但存在不会用、不好用等问题。行业用户难以定位大模型应用的实际业务流程中的落脚点，有的缺乏结合行业业务流程和行业数据进行模型微调，开发定制化智能体的技术能力无法具体在业务场景中完全释放模型效能，让行业用户特别是业务端的同志们对大模型应用效果产生了较大的心理落差。另外，一些大型企业在引入新技术、新产品时需要考虑年度预算，在无法直接评估大模型应用的预期效益的情况下，难以为采购大模型申请合适的预算金额，导致无法为大模型应用直接买单。
二是技术厂商在行业大模型应用研发到推广的过程中，对行业核心业务逻辑的理解不够深入，而且行业内的高质量数据支撑不足，导致只能摸石头过河，自以为是地设计大模型产品，耗费了大量的研发成本，但仅能满足行业用户低层次的业务需求，难以触及核心业务场景。即便开发了初步适配场景的行业大模型产品，实际落地中还需要对甲方的定义可能不太清晰的个性化场景进行二次开发，导致落地成本不断提升。
三是甲乙双方深度合作的机制尚未形成，数据价值难以释放。目前大模型应用的落地主要由技术厂商主导，先形成较为成熟的产品解决方案，再由甲方根据业务需求判断是否需要采购。甲乙双方还没有从产品初期就形成绑定的合作关系，行业用户难以真正将有价值的数据开放给技术厂商。
另外一方面，部分行业用户对业务数据的价值认知不足，并且缺乏有效的数据治理策略，即使愿意为大模型的研发提供数据，也会因为缺乏数据标注清洗能力而无法形成可供大模型训练的高质量行业数据集。我们认为联合研发是有效解决上述痛点，加速行业大模型应用的关键一招。
大模型应用落地的阻碍来源于应用场景与大模型技术能力之间的鸿沟，行业大模型开产品开发本身就具有较强的科研属性，一个基础模型打遍天下的产品并不存在，打造深度适配业务逻辑的行业大模型产品必须依靠行业用户和技术厂商的联合研发。
一是联合研发能够有效解决甲乙双方的痛点。一方面引导行业用户以研发者的角色定位，联合技术厂商共同开发产品，提供核心业务场景和高质量的行业数据，组织业务专家梳理行业业务知识，而非只提需求。另外一方面，帮助技术厂商快速定义产品、定制化开发模型，调优知识库，搭建智能体开发，形成产品级的解决方案，双方共享场景资源、业务逻辑和行业知识，能够加速大模型新应用、新产品的落地。
二是联合研发能够有效释放高质量行业数据资源。行业联合研发以行业用户的场景为主战场，联合研发的过程中，模型可以私有化部署于行业用户内部，能够有效控制敏感数据的流通范围，打消行业用户对数据安全的顾虑，进而促进行业用户开放核心业务场景数据。同时，技术厂商可以与行业用户共同定制大模型输入及输出的规范，并且协助行业用户针对数据进行清洗标注，能够进一步提升行业大模型的产品性能。
三是以大甲方牵头开展联合研发，能够快速推动产品在行业内的推广。处于龙头地位的行业用户作为大甲方，在相关行业积累了大量高质量的行业数据和核心业务场景，本身具有行业的代表性，同时大甲方在行业内上下游市场资源丰富，相关应用产成果优先在大甲方内应用，能够有效地形成示范效应，快速辐射至整个行业，对促进大模型产品的规模化应用具有较强的示范作用。
基于以上考虑，我们今年4月启动了北京市人工智能应用场景联合研发平台的储备工作。征集面向高质量数行业数据，面向具备高质量行业数据和行业标杆示范效应的大甲方，组织其牵头与大模型优势技术厂商开展联合研发平台征集，受到了产业界的广泛关注。一个月征集期内，收到了国家博物馆、国家图书馆、新华社、央视网等中央单位以及市气象局、北京师范大学、北京体育大学、北汽集团、北京银行等近 300 家行业用户的申报，涵盖金融、医疗、政务、智慧城市、产业升级、文化教育等重点行业。
下一步，市科委将支持其中行业代表性强、场景需求明确、数据治理程度较好的行业用户牵头开展联合研发项目，通过科研课题前补贴的方式补贴甲乙双方初期投入，推动甲乙双方迅速联合启动。基于行业共性高价值场景的大模型产品及解决方案的研发，按照产品导向的要求，在联合研发平台项目一年的执行期间内，甲方需要将联合研发的成果应用于本单位的核心业务，打造行业内的标杆应用案例。同时要求甲乙双方在联合研发中配备产品经理，鼓励双方形成合资公司，持续提升应用效果的市场拓展能力，凭借大甲方的行业影响力以及丰富的市场渠道，最终实现产品的规模化应用和商业化推广。
基于联合研发平台征集工作的良好效果，市科委已于今年9月10号启动了常态化征集北京市人工智能应用场景联合研发平台储备的工作，不设截止日期，希望有条件的大甲方行业用户积极申报。针对大模型技术厂商，我们将于近期启动第二届行业大模型创新应用大赛，推动人工智能家行动在北京实施，加快行业大模型联合研发和成果转化，打造标杆大模型应用。
我们希望通过甲方牵头的联合研发平台的建设，推动场景方与技术厂商以联合研发形式更加紧密合作、协同创新，共同开发出深度适配行业场景特点和需求的行业大模型产品，促进大模型新应用、新产品实现落地。同时希望借助行业大模型创新大赛的乙方的赛马机制，评选一批创新性强、成熟度高、示范性好的优质典型应用案例，挖掘一批人工智能核心业务应用场景，发现一批有潜力、有实力的大模型技术企业，加快拓展大模型的行业应用。
北京市将始终站在发展心智生产基地上、走在前、做表率，持续推动产品创新和大模型深度应用，加快实现大模型技术对实体经济的深度赋能，以高质量发展扎实推进中国式现代化建设。
注：文/李顺超，文章来源：爱分析ifenxi(公众号ID：ifenxicom)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
文章来源：爱分析ifenxi
