擁抱人工智能浪潮！中國電子雲“新星”起航，打造全鏈路AI解決方案

【環球網科技報道 記者 馮超男】“AI agent（智能體）無疑是未來發展的必然趨勢。”中國電子雲高級副總裁黃鋒在接受環球網等多家媒體採訪時稱道。不過，在他看來，針對當下企業內部的應用場景而言，AI agent 真正“用起來”仍非易事，因為需與企業內部系統進行深度集成。放眼到未來，要讓AI agent 從“用起來”到“用得好”，構建飛輪效應是關鍵所在。

對於中國電子雲而言，其服務的客羣始終順應着時代大勢，發展軌跡從早期的信息化階段，過渡至數字化階段，如今更是邁向了智能化階段。基於客羣的智能化轉型需求，以及公司對AI技術未來落地應用的信心，7月26日，由世界人工智能大會組委會辦公室指導，中國電子雲主辦的“中國電子雲人工智能創新發展論壇”在上海成功舉辦。會上，中國電子雲正式發佈了中國電子雲·新星。這顆“新星”，是中國電子雲面向國家關鍵行業量身打造的全鏈路AI解決方案。

以深厚技術底藴，揚帆AI新航道

眾所周知，“無數據則無AI”，數據是 AI 發展的基石。中國電子雲長期深耕數字領域，在數據處理、存儲、分析等方面積累了豐富的經驗和技術優勢。因此，發展 AI 對於中國電子雲而言，並非是跨領域的冒險嘗試，是基於自身深厚技術底藴和行業洞察的順理成章之舉。

論壇上，黃鋒詳細介紹了中國電子雲·新星的“3+3+N”產品服務體系，即提供涵蓋多模態數據治理平台、模型開發平台、應用開發平台3大核心產品支撐；構建了AI戰略諮詢、交付、課程3大服務體系；並提供涵蓋多模態視覺融合、採購智能體在內的多個行業通用應用。從數據，到模型，到應用，到服務，讓客户真正將大模型“用起來”。

而目前，中國電子雲在AI領域取得一定成績，如公司與國內超過五家國家實驗室和超過十家的央企達成了高質量數據集建立合作意向。在AI創新應用方面，中國電子雲與東航、南航共創航空領域智能體應用賦能航司智能化轉型；為中國五環定製智能體應用助力化工工程行業智能化轉型。

在接受環球網記者採訪時，黃鋒表示，公司打造的全鏈路AI解決方案——中國電子雲·新星主要面向國家關鍵行業，並以場景應用為牽引。“未來是應用時代，AI作為工具和技術，唯有藉助實際應用，才能真正釋放其價值、創造新的可能。”他強調稱。

直面AI發展困局，解鎖破局“密鑰”

在談及中國電子雲·新星的“3+3+N”產品服務體系的背後核心邏輯時，黃鋒向記者表示，通用模型雖説能力現越來越強，不過在面向國防、軍工、政府、央國企等特定客羣時存在侷限。這類客羣數據難從公開網絡獲取，通用模型能力無法滿足使用要求。再者，訓練和推理使用的 GPU卡成本高昂，性價比問題限制了應用落地。且有些客羣對應用效果要求極致，高準確率、低幻覺等指標缺一不可，效果不佳則難以上線。不僅如此，應用場景落地難以標準化，AI要創造價值其需融合各行各業專業知識。

為了攻克前述問題，在黃鋒看來，針對通用模型現存侷限，需要構建高質量數據集，以此訓練契合行業特性或特定場景需求的模型；為解決性價比問題，需讓軟件（包括模型）與硬件深度適配優化，提升訓練和推理效率；對於應用場景，要打造優質的應用開發工具鏈，為開發智能體提供有力支撐；重視產品與服務深度融合，即單純的產品化交付難以達成有效落地，必須構建與之相匹配的服務體系。

聚焦中國電子雲此次推動的三大平台產品，多模態數據治理平台通過輸出高質量的數據集，為後續環節提供優質的數據原料；模態開發平台則着眼於模型層面，承擔着模型訓練、模型納管以及模型推理等重要任務，並能夠推出豐富多樣的模型矩陣；應用開發平台側重於應用層面的開發，基於前序平台提供的支持，輸出各類具體的應用。

“基於應用開發平台，若客户自身IT基本能力較強，便可依託該平台自主開發專屬智能體。同時，公司依託此打造出多個行業通用應用（如多模態視覺融合應用、採購智能體和情報分析應用）。” 黃鋒稱，為了配套支持這些應用和平台，中國電子雲形成AI 戰略諮詢、深度交付服務以及 AI 課程服務三大服務。

不僅如此，算力堪稱人工智能時代的“電力”，是不可或缺的核心驅動力。鑑於此，論壇上，中國電子雲與沐曦股份、中國長城簽署三方戰略合作，計劃推出一體機產品。該產品融合了沐曦的芯片、長城的整機以及電子雲的上層軟件和模型，為關鍵行業客户提供國產信創、安全可信的優質服務。此外，中國電子雲分別與中國信通院人工智能研究所、上海張江數學研究院、東航數科、南航數科、中國五環、中智股份、僑銀股份簽署相關合作協議。

AI Agent 趨勢已現，如何邁向高階應用？

若沒有數據積累，AI便成了無米之炊。那麼，沒有落地應用，AI只是空中樓閣。當下，AI agent成為科技圈熱議的焦點話題。而黃鋒也向記者闡述自己的觀點：A I Agent本質上可視為一個崗位。這個“崗位”掌握了特定的技能，擁有明確的工作流程、規範以及標準操作程序（SOP），同時還具備嚴謹的處理邏輯。

“不過，在實際各行各業應用中，模型在意圖理解和調用工具環節本身就存在準確率折損。”黃鋒表示，假設每個指令準確率為90%，三個指令疊加後準確率就降至70%，複雜任務經拆解後基本無法使用。而在特定領域，若依託編排好的模板或工作流，模型或許能完成任務。

而無論如何，AI agent代表着未來趨勢。黃鋒認為，針對企業客羣，AI agent若要真正“用起來”，就要與企業內部系統打通。若不實現深度連接，智能體便如同遊離於系統之外的“外掛”程序，雖能施展些許拳腳，但所能解決的問題極為有限。

至於從“用起來”到“用得好”，他指出， “飛輪”效應便成為了核心關鍵。當智能體歷經開發、上線，投入運營一段時間後，難免會出現回答不盡人意的案例。此時，如何讓智能體在不斷的使用中自我優化、持續進化，構建起一個完整且高效運轉的“飛輪”機制，就顯得尤為重要。