从ChatGPT到Sora，一系列因AI技术突破而诞生的“未来场景”令人目不暇接，在今年的全国两会中，“人工智能+”更是被写入政府工作报告，推进人工智能形成新质生产力，已成为当前亟待推进的“关键工程”。金现代高度重视并密切跟踪AI技术的发展，深耕以服务场景落地为基础的AI技术研究，在近日东兴证券人工智能专题论坛上，金现代董事长黎峰发表题为“生产力变革，大模型时代的产品重塑”演讲，分享了新一代人工智能发展趋势及金现代在大模型应用领域的实践成果。

2024年将是大模型实现企业应用的元年

黎峰提出，2024年将是大模型实现企业应用的元年，并从以下6个方面进行了论证：以昇腾、海光、海飞科为代表的多种国产芯片，已完成对多个大模型的适配；从营销、在线客服、数字化办公到信息化安全与策略，大模型的应用场景日益清晰；截至2023年8月，全国大模型企业参与起草标准3065条，大模型标准建设如火如荼；截至2023年8月，大模型授权专利超20万件；从传统的服务器部署向模型盒子、一体机模式转变，大模型应用终端在发生深刻变革。

自然语言交互是实现产品重塑的率先突破点

黎峰表示，自然语言交互是实现产品重塑的率先突破点。DOS系统时代，需要专业人士以敲指令的形式进行交互；Windows时代上升到以可视化视窗的方式，普通人就可以上手；而大模型时代则实现了“机器适应人”的转变。自然语言交互使得机器能够直接理解人类语言，进而执行各种命令、完成多种任务和提供反馈。这种交互方式的变革将极大提升用户体验和工作效率。

然而，通用大模型的训练主要基于公开互联网知识，对企业内部知识缺乏了解，无法满足企业内部业务开展的要求。为了解决这一问题，金现代结合企业文档、数据库等内部知识库对大模型进行干预，构建垂直领域的大模型，使其更好地适应企业业务需求。

以CRM为例，通过结合大模型技术，使CRM具备自然语言交互能力，不仅可以随时解答企业用户的各类问题，实现个性化回答，还支持以图表等形式展示数据，帮助用户更直观地了解业务情况，真正实现以数据驱动决策。同时，通过LoRA微调和SQLCoder等技术手段，对大模型进行训练和优化，将回答准确率从68%提升至96%，成功实现CRM业务处理能力的大幅提升。

针对非结构化数据查询中由“模型幻觉”、“过时知识”及“不透明推理过程”导致的答非所问等难题，金现代较早地探索并应用高级RAG技术，提升生成答案的准确性，使答案逻辑更加清晰、条理更为分明。

在论坛上，黎峰还分享了大模型重塑“电力应急管理系统”“汽车大数据综合分析平台”“智慧识才干部大数据分析系统”“LIMS实验室管理系统”等多个产品的实践经验。大模型技术的持续演化和突破将对全社会生产力和生产关系产生颠覆性变革，金现代致力于以AI引领产业革新，未来将持续关注大模型技术的最新进展，以创新驱动发展，为各行各业注入新的活力。