當企業實現數字化之後，必然會積累出異常豐富的數據，可是如何將積累數據高效運用？這個問題又開始提上企業數字化轉型的日程。依靠人力或傳統的數據分析方法已經無法對海量數據進行有效處理，於是通過人工智慧生成內容（AI generated content）的AIGC應運而生了。AIGC可以利用深度學習和自然語言處理等技術，生成高質量、個性化的內容。在許多行業中，AIGC已經成為一項具有重要價值的技術，能夠產生深遠的影響。
比如在大多數企業所關注的營銷領域，通過AIGC可以實現個性化的推薦、訂製化的創意生成、智能化的內容管理和生成。此外，在醫療領域，AIGC技術可以用於輔助醫生診斷，減少誤診，提高治療效果。在金融領域，AIGC技術可以用於風險控制，提高投資效率和決策的準確性。在製造和物流領域，AIGC技術可以用於優化物流路徑和流程，提高生產和配送效率。在教育領域，AIGC技術可以用於個性化學習，讓學習更加高效和生動有趣……
AIGC的行業落地困境
當前，人工智慧生成內容（AIGC）技術正在以驚人的速度融入各行各業，不斷推動著產業的發展和變革。隨著技術的不斷進步和應用領域的不斷拓展，行業客戶們正積極擁抱AIGC技術，將其引入到各自的業務領域中。然而，在AIGC的實際應用落地中，企業的CEO/CIO們還在關心AIGC的應用效果和使用成本。對於企業而言，AIGC的行業大模型到底具備什麼樣的潛在價值，投入與收穫是否可以成為正比？這個效費比問題，讓大部分有意向的企業望而卻步。
目前看來AIGC技術所面臨的行業落地困境，有以下幾個原因：
首先，數據治理複雜。AI訓練需要大量的數據支持，數據的獲取主要有兩種途徑，一種為使用開源數據集，但開源數據集和客戶實際業務差距較大，訓練的模型不能滿足客戶實際業務需求；另一種是客戶從自己的業務系統收集數據並進行治理，包含數據接入、數據清洗、數據質量和數據標註，最終輸送給AI進行模型訓練使用。
其次，AI開發技術門檻高。AI開發首先需要搭建開發訓練環境，作業系統、GPU驅動、算子庫、開發框架安裝繁瑣，之間的版本配套複雜往往需要很長時間進行搭建，搭建完成後易出現系統故障導致重新安裝；在開發的過程中，算法程序、訓練的模型結果在記錄、保存、對比，的過程耗時耗力；整個AI開發過程中，對AI開發人員有較高的要求，需要具備多方面的技能。
第三，訓練算力利用率低。在傳統的AI開發中，AI算力資源分配給某個特定的部門或開發者，在開發者進行AI進行算法開發和訓練時使用，其他大部分時間（如數據處理、應用程序開發等）不需要AI算力，基於釋放資源後被其他人占用風險，往往不會進行資源釋放，導致組織的整體AI算力的利用率不足40%，低下的算力利用率導致了AI開發成本的偏高。
第四，AI行業應用不成熟。在行業應用中，往往不是單一的物體檢測、語音識別、文字識別等場景，而是綜合了多種場景的綜合體，在實際落地時需要結合實際的場景做針對性的算法調整和模型應用處理。
總之，AIGC技術在行業中落地需要解決包括數據治理複雜、AI開發技術門檻高、訓練算力利用率低、AI行業應用不成熟等一系列問題。如果這些問題得不到有效解決，將會限制AIGC技術的發展和應用前景。
助推AIGC落地的百業靈犀
正是觀察到AIGC在行業應用中的現狀，以「精耕務實 為時代賦智慧」為己任的新華三，充分發揮自身在數字技術、人工智慧領域的深厚積澱與領先優勢，憑藉從傳統行業到新興行業積累的行業案例和成功經驗，能夠根據不同行業的特點和需求，提供個性化的AIGC解決方案。
並在此基礎上，新華三通過構建面向行業的私域大模型，利用人工智慧技術解決行業內特定的複雜問題，提升效率、降低成本、優化決策等方面帶來的巨大價值。
如今，為了加快各行業在AIGC相關應用的探索步伐，新華三進一步推出了面向行業的私域大模型——百業靈犀LinSeer。
新華三百業靈犀以合適的切入場景、合理的模型大小、高效的數據治理、合規的內容安全、合用的落地工具為核心的「五星原則」，將有利於促進AIGC與產業的深度融合。
如今，要快速落地行業大模型，一是充分理解和熟悉所在行業的需求和問題，深入了解領域知識和掌握高質量的數據要素；二是擁有大數據資源和良好的數據管理能力，能夠獲取、清洗和整理高質量的數據；三是具備強大的算力和推理和訓練模型的能力，能夠高效地進行模型開發和疊代優化；四是具備相關的技術和專業知識，能夠應對行業內複雜的問題和挑戰。
為此，新華三的百業靈犀採用最新的Transformer架構，自主研發動態混合專家（Dynamic Mixture of Experts）模型技術，能夠將多個專家模型的預測結果進行加權組合，根據輸入任務類型和內容，動態地選擇和組合不同的專家模型，從而實現更性能的推理和預測。支持大模型擴展到千億或萬億參數規模。通過擴展專家個數來擴展模型規模及參數量，從而具備既可處理複雜問題、多種模態組合的情況，也可針對單領域樣本，僅激活極少數專家進行計算，實現快速推理輸出的目標。
另一方面，新華三依託全棧ICT基礎設施、百業靈犀以及大模型使能平台，打造MaaS（模型及服務）整體架構，從數據平台、算力平台、使能平台著手，全面助力行業用戶AIGC應用全場景落地。
最深入行業的私域大模型
現如今，新華三私域大模型百業靈犀主要能針對具備以下特點的行業用戶提供服務：
一、政府/運營商
對外提供公共的AI開發算力，面臨的用戶類型多樣，業務複雜，需要滿足從數據治理、算法開發、模型訓練、業務部署的全流程的能力，同時基於雲服務提供數據平台、AI開發平台和模型部署平台。
二、集團企業
業務複雜多樣，ICT技術設施規模龐大，人員結構較完善，需要實現AI場景的高性能ICT基礎設施搭建，如高性能GPU伺服器、高性能存儲和高性能網路。在傳統的集團企業，還需要提供基於雲服務的AI開發平台。
三、中小企業/高校科研
專業且垂直的研究行業，ICT規模不大，人員結構相對簡單，主要業務為研究專業領域內的算法，需要包含便捷易用的AI開發平台及整體AIGC方案，讓用戶更高效率地專注於領域研究。
針對這些不同行業用戶的不同需求，新華三私域大模型百業靈犀（LinSeer），具備行業專注、區域專屬、數據專有、價值專享的特點，可為垂直行業和專屬地域的客戶提供安全、訂製、獨享、生長的AIGC智能化服務。
行業專註：拉通行業夥伴，打通垂直應用數據，形成精準、精確、精益的私域垂直特定能力，幫助百行百業建設最懂「行」的私域大模型。
區域專屬：和各地政府一起，凸顯地域特色，橫向融合數據，貫通區域服務，幫助各省市縣建設最懂「你」的私域大模型。
數據專有：確保To B、To G數據專有不出域、可用不可見，幫助客戶以私有數據訓練訂製化的人工智慧，建設最「放心」的私域大模型。
價值專享：根據需求量身訂製AI能力，有針對性地解決行業發展的痛點、區域治理的難點，用AI創造專屬於域內客戶的價值，建設最「獨特」的私域大模型。
與此同時，百業靈犀通過建立內容輸入防護、模型本身防護和內容輸出防護為一體的內容安全體系可有效規避安全問題。內置安全限制提示詞和出入內容過濾攔截功能，可對所有場景下大模型生成內容進行安全性限制，為用戶資訊和數據安全保駕護航。
在算力、算法、平台、應用、服務等方面，新華三協同全鏈條生態夥伴、客戶，共同打造健康、可持續的AI生態，積極探索應用場景，與不同行業的頭部企業合作，共同探索AI在各行業的應用模式。在此基礎上，新華三將為各行業提供訂製化的AIGC解決方案，幫助他們提升運營效率、優化服務質量、提高競爭力。
作為國內較早投入AI領域的企業，新華三集團有著長期的技術積累。據了解，面向未來，新華三將聚焦AIGC技術創新，持續投入資源進行相關技術的研發，保持技術領先地位，例如積極研發新的算法，參與AI技術的規範制定等，促進AI技術的標準化和規範化，推動產業的健康發展。
