【大河财立方 记者 王宁宁 深圳报道】4月25日至26日，以“智慧共创 华知未来”为主题的“人工智能+”产业发展论坛暨华为·知网大模型生态合作伙伴大会在深圳举行，来自全国各行各业的700余位专家与代表汇聚于此，共同探讨AI大模型在出版、教育、医药等领域的发展趋势与应用前景。
会上，同方知网与华为共同发布中华知识大模型（下称华知大模型）2.0及系列解决方案，一同发布的还有法律大模型、医学大模型等行业垂直大模型，并举行了“华知大模型生态合作伙伴计划”首批合作伙伴签约仪式，加速知识密集型行业大模型落地应用。
全栈国产化，华知大模型具备产业化应用能力
2024年政府工作报告首次提出，要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动。作为驱动新质生产力的重要引擎，AI大模型如何做到自主可控、安全可信？解决行业生产经营中的实际问题？
记者了解到，华知大模型就是同方知网与华为公司在解决这些问题方面的探索与尝试，此次发布的华知大模型2.0及系列解决方案，由双方历时1年联合创新与技术攻关打造，继承了华为盘古大模型“不作诗，只做事”的发展定位，致力于面向全球客户打造可融入行业生产系统的专业知识增强大模型。
“当用户将问题抛给华知大模型，大模型在‘知网向量数据库’中自动检索生成内容，经过验证溯源，最后将专业答案给到用户。”同方股份首席科学家、人工智能联合创新实验室主任薛德军在《数据赋能、知识增强，共创大模型应用新生态》主题演讲中表示，华知大模型从1.0到2.0，相比于通用大模型，多了专业知识加持，在终端用户看来，通用能力有了20%的显著提升，华知大模型已经基本具备产业化应用能力和模型优势。
薛德军表示，华知大模型定位为L0+专业基础大模型，重点解决现有通用基础大模型知识记忆错误、信息时效性不足、逻辑推理错乱、缺乏专业知识等问题，突出专业、安全、可信等特色，受到了知识密集型行业的广泛关注，已在教育、科研、政务、医疗、企业等领域得到广泛应用落地。
“再往上我们面向TOC和TOB客户，打造更多的L2层模型，也可以支撑不同部署方式和使用模式，例如既可以支持伙伴公有云的增量训练，对数据敏感的客户支持私有云的部署，在端侧也可以支撑一体机的部署。”华为云盘古大模型首席技术官、总架构师李寅表示。
基于当前AI大模型与各行各业的融合发展趋势，李寅指出，华知大模型做了6个特性，包括系列化大模型、多种部署形态、3.2万上下文长序列窗口、高效训练推理、通过工具链赋能更多行业伙伴使用华知大模型，以及全栈从底层硬件到上层应用全部都是自主可控。
构建可持续生态，华知大模型迎首批生态合作伙伴
落地应用是今年大模型发展的关键词。
据介绍，华知大模型定位为专业基础大模型，对于专业性和安全性要求高的应用场景，华知大模型支持用户注入领域业务知识，服务各行业的生态合作伙伴打造自己的垂类大模型，用自己的模型解决自己的问题；更能满足知识密集行业领域对信息处理、可靠知识和智能决策的需求，如教育科研、法律医疗、能源电力等。
记者在现场注意到，“华知大模型生态合作伙伴计划”首批签约的合作伙伴，同方知网、华为云、广东省科协、中核集团财务中心、江铃汽车、北京青年政治学院、北京儿童医院、新华社媒体融合生产技术与系统国家重点实验室等20家单位，也多属于知识密集行业。
值得一提的是，大会还发布了法律大模型、医学大模型、制度大模型、专利分析大模型等行业垂直大模型，多位专家及企业家也分享了AI在不同领域的应用成果与发展前景。
清华大学计算社会科学与国家治理实验室副主任、公共管理学院教授张楠在《政务大模型发展的现状、挑战与对策》主题演讲中提出了四点在AI探索层面的思考，包括加强大模型的多维评价和不同政务场景的适用性研究、拓宽大语言模型在政务领域的应用模式、构建大模型在政务领域私域部署的安全应用范式，以及探索顺应技术发展的多方参与合作建设模式。
谈及AI赋能教育高质量发展的逻辑，北京青年政治学院党委书记杨志成表示，未来教育的本体将超越知识、走向智能教育，现在部分师范院校有了一个新学科——智能教育学。“对于教育学来讲，我们在构建这个体系的时候需要用未来教育的哲学去引领整个模型，不能只是在算力、算法和统计学意义上的归纳演绎，而要建立在顶层未来哲学层面上的顶层设计演绎方式来推进，这是上下贯通的模型。”
在国家卫健委统计信息中心党委副书记代涛看来，没有信息化、智能化的技术应用，医学这个行业很难满足大卫生、大健康、全生命周期健康的需要。
“我们提出这个概念有没有意义？”中国电力建设股份有限公司首席信息官工程数字化首席技术专家吴张建表示，这些概念对于技术人员来说是很简单的关系，信息化就是在流程化时代，把人管好，让合适的人执行好标准、制度、工艺、流程；数字化时代，要找到合适的人干活。“我们认为未来是智能化和智慧化时代，替人干活或者思考，任何一个技术的最终目的就是干这个事情。”
据了解，“华知大模型生态合作伙伴计划”旨在解决各单位大模型应用场景落地中存在的算力紧缺、高质量训练数据匮乏、人才短缺等难点，建立政府、产业和学术界的合作伙伴关系，以华知大模型为智能底座，促进上下游要素衔接、共享与合作，深化人工智能技术的应用，加速应用场景落地，促进伙伴间的智慧融合与协同发展。
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