7月6日,中軟國(guó)際解放號(hào)正式發(fā)布解放號(hào)JointPilot(靈析)人工智能應(yīng)用平臺(tái),面向政企客戶提供模型引入與落地部署、應(yīng)用生成、應(yīng)用運(yùn)行和管理、行業(yè)應(yīng)用支持、領(lǐng)域知識(shí)治理、安全合規(guī)和開(kāi)發(fā)者生態(tài)運(yùn)營(yíng)等服務(wù)能力,旨在為客戶提供全方位的人工智能解決方案。中軟國(guó)際副總裁、AIGC研究院院長(zhǎng)、解放號(hào)總裁萬(wàn)如意博士在會(huì)上演示了基于JointPilot平臺(tái)開(kāi)發(fā)的城市治理、數(shù)字見(jiàn)證、銷售、招聘、文檔處理等多個(gè)場(chǎng)景智能化應(yīng)用的成果,充分展示了中軟國(guó)際“大模型生態(tài)位發(fā)展戰(zhàn)略”的核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

中軟國(guó)際解放號(hào)堅(jiān)守初心、與時(shí)俱進(jìn),實(shí)施“大模型生態(tài)位發(fā)展戰(zhàn)略”

去年OpenAI發(fā)布ChatGPT,以及從3月以來(lái),國(guó)內(nèi)各家大模型廠商也陸續(xù)發(fā)布了各自的大模型,大家都已經(jīng)體驗(yàn)過(guò)通用大模型,對(duì)意圖理解和各類場(chǎng)景的對(duì)話體驗(yàn)有了不同程度的感受。在最近一個(gè)月以來(lái)的各類發(fā)布會(huì),也陸續(xù)有不少經(jīng)過(guò)精調(diào)后的行業(yè)大模型出現(xiàn)。然而,為大模型本身有缺陷,例如,不可解釋&不一致性、不掌握本地/實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、推理局限在常識(shí)范圍、本地部署成本高等,這些將成為大模型在千行百業(yè)落地的重要制約因素。所以,在大模型發(fā)展的同時(shí),也留出很多空白需要更多的服務(wù)商去填補(bǔ),這就是大模型生態(tài)位。根據(jù)生態(tài)位和大模型形成能力互補(bǔ)的溝通管道的不同類型,大致可以分為Prompt生態(tài)位、Fine-tuning生態(tài)位以及Plugin生態(tài)位三種。大模型真正在千行百業(yè)落地,一定是由生態(tài)位的繁榮來(lái)形成的,一定是需要生態(tài)位應(yīng)用能力的繁榮來(lái)補(bǔ)足,AIGC應(yīng)用生態(tài)位的能力補(bǔ)充對(duì)于大模型在行業(yè)落地來(lái)說(shuō)非常重要。

中軟國(guó)際為了全面擁抱AIGC變革,以解放號(hào)為基礎(chǔ)成立了AIGC研究院,并實(shí)施“大模型生態(tài)位發(fā)展戰(zhàn)略”。今年以來(lái),我們圍繞大模型落地所需要的生態(tài)位能力補(bǔ)充,探索和積累了各種類型行業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用所需的能力模塊,并將這些能力模塊封裝成可以被大模型調(diào)用的一個(gè)個(gè)微應(yīng)用,也就是Gartner所說(shuō)的PBC,Packaged Business Capability。面向千行百業(yè)的應(yīng)用需求,站在生態(tài)位補(bǔ)足大模型能力,這是中軟國(guó)際對(duì)解鎖大模型落地千行百業(yè)最后一公里的準(zhǔn)備。

JointPilot Library:擁有豐富的微應(yīng)用資源與強(qiáng)大的平臺(tái)環(huán)境

PBC化,不僅僅是對(duì)大模型本身缺陷補(bǔ)足的能力模塊,而且也是天然地為大模型帶來(lái)(LUI)新交互而生的一種應(yīng)用調(diào)用方式。AI原生應(yīng)用將在后臺(tái)靈活組裝組件的能力來(lái)交付結(jié)果,在前臺(tái)自適應(yīng)創(chuàng)建大量一次性的、面向某個(gè)特定用戶、某項(xiàng)特定任務(wù)的 GUI方便用戶使用。后臺(tái)是一堆能力組件構(gòu)成的樂(lè)高積木塊,可以自由拼裝,而且可以去網(wǎng)絡(luò)上選擇合適的第三方模塊拼裝進(jìn)來(lái);前臺(tái)也是一堆 GUI 的樂(lè)高積木塊,根據(jù)用戶偏好和需求自由拼裝,組裝成最能夠幫助用戶達(dá)成目的的形態(tài)。通過(guò)PBC的微應(yīng)用,我們可以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)能力的快速組合和定制化,促進(jìn)應(yīng)用的快速開(kāi)發(fā)和集成,使得開(kāi)發(fā)者可以更加高效地構(gòu)建出豐富、靈活和可定制的應(yīng)用。

當(dāng)前在JointPilot Library已經(jīng)有上百個(gè)PBC,既有信息收集、文檔識(shí)讀、營(yíng)銷文案生成類的微應(yīng)用,也有在城市治理、智慧采購(gòu)、數(shù)字港口等行業(yè)解決方案的應(yīng)用開(kāi)發(fā)中,我們和行業(yè)伙伴共同解構(gòu)并積累了大量PBC。這些PBC里,有的是Plugin,有的是Prompt+Plugin,有的是Fine-tuning,總之,JointPilot提供的PBC Library是大模型落地的生態(tài)位能力補(bǔ)充,可以兼容多種生態(tài)位的形態(tài)及其組合。可以說(shuō),自從大模型誕生的第一天開(kāi)始,中軟國(guó)際解放號(hào)就把目標(biāo)指向了生態(tài)位的繁榮和對(duì)大模型能力補(bǔ)充的定位。未來(lái)5年,所有企業(yè)都是AI企業(yè)。而在這里,總有些PBC是企業(yè)AI應(yīng)用構(gòu)建中需要的。

繁榮的PBC基礎(chǔ)是大模型包括小模型推動(dòng)的AI2.0時(shí)代最需要的平臺(tái)環(huán)境。JointPilot人工智能微應(yīng)用生成平臺(tái),提供微應(yīng)用快速生成工具,將微應(yīng)用開(kāi)發(fā)的共性能力和Prompt最佳實(shí)踐融入其中,同時(shí)接入客戶數(shù)據(jù)和資產(chǎn),構(gòu)建前后約束圖譜和領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)。所生成的微應(yīng)用會(huì)做為PBC沉淀到JointPilot微應(yīng)用市場(chǎng)中去。

為了進(jìn)一步降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)的門檻,JointPilot也可以通過(guò)自然語(yǔ)言的方式直接生成微應(yīng)用。隨著開(kāi)發(fā)周期的大幅縮短,開(kāi)發(fā)門檻的大幅降低,應(yīng)用的創(chuàng)意和數(shù)量將會(huì)被極大地激發(fā),PBC的數(shù)量將會(huì)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)。技術(shù)進(jìn)步給應(yīng)用快速生成帶來(lái)極大的想象空間,意味著普通人無(wú)需掌握編程工具即可實(shí)現(xiàn)自主開(kāi)發(fā)的時(shí)代來(lái)臨。JointPilot就是為了人人都是開(kāi)發(fā)者的時(shí)代而誕生的。

此外,PBC的組合在各行各業(yè)的傳統(tǒng)解決方案AI化升級(jí)改造中也將發(fā)揮重要推動(dòng)作用。我們與有著豐富經(jīng)驗(yàn)的合作伙伴共同探索行業(yè)需求,在交通、教育、醫(yī)療、政務(wù)等行業(yè)開(kāi)展AIGC新場(chǎng)景的聯(lián)創(chuàng)解決方案,并將新能力和解放號(hào)平臺(tái)服務(wù)提供給各個(gè)行業(yè)的客戶。

共性能力服務(wù):幫助政企客戶提升IT資產(chǎn)復(fù)用水平,提供PBC化服務(wù)

我們需要直面中國(guó)政企行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀。大量政企客戶的應(yīng)用并沒(méi)有被PBC化,甚至很多IT投資仍舊在重復(fù)建設(shè),或者在推倒重來(lái)的過(guò)程中浪費(fèi)了IT投資。不是所有的PBC都會(huì)被復(fù)用,但I(xiàn)T建設(shè)需求的旺盛和IT投資預(yù)算的緊縮這之間的巨大差距,導(dǎo)致IT資產(chǎn)強(qiáng)調(diào)復(fù)用的壓力倍增,這將極大地推動(dòng)新舊應(yīng)用的PBC化。所以,盡管今天我們?cè)谶@里探討的是面向未來(lái)的新趨勢(shì),但面向過(guò)去,特別是IT資產(chǎn)來(lái)說(shuō),我們應(yīng)當(dāng)盡可能去利舊。基于PBC化的共性能力梳理就是我們提供的一款配套服務(wù)。不僅是順應(yīng)了廣大政企客戶對(duì)IT共性能力建設(shè)的時(shí)代性需求,更是一種面向過(guò)去IT資產(chǎn)利舊的PBC化服務(wù)。

大數(shù)據(jù)局,作為我國(guó)政府高質(zhì)量數(shù)據(jù)的匯聚中樞,IT項(xiàng)目規(guī)劃建設(shè)的統(tǒng)籌單位,歷年IT投資是否沉淀為可復(fù)用的共性能力模塊,是否實(shí)現(xiàn)了煙囪式系統(tǒng)和孤島式的系統(tǒng)的減少,特別是在財(cái)政資金節(jié)約、集約的壓力下,現(xiàn)在這方面的需求尤為急迫。解放號(hào)已經(jīng)服務(wù)各地40多個(gè)大數(shù)據(jù)局,我們?cè)趲涂蛻糇黾夹g(shù)審查、立項(xiàng)審查等服務(wù),讓項(xiàng)目在立項(xiàng)的時(shí)候減少重復(fù)立項(xiàng),這是因?yàn)榧追降馁Y金在IT上投入越來(lái)越精細(xì)化,不希望出現(xiàn)重復(fù)建設(shè),所以委托我們來(lái)做技術(shù)審查,幫客戶梳理已經(jīng)投資建設(shè)的IT資產(chǎn),如何把建設(shè)過(guò)的IT資產(chǎn)的能力歸集起來(lái),共性數(shù)據(jù)資源、共性應(yīng)用模塊、共性算法模型。哪些能力是共性的,哪些能力是可以復(fù)用的。因此,我們的配套服務(wù)包括:幫客戶建設(shè)共性能力管理體系、基于共性能力識(shí)別/復(fù)用對(duì)新建IT項(xiàng)目的技術(shù)評(píng)審、共性能力使用效果評(píng)價(jià)、以及共性能力管理平臺(tái),從而減少重復(fù)建設(shè)和投資浪費(fèi)。

更深層的重要意義在于,在服務(wù)過(guò)程中逐漸形成的共性能力的模塊化表達(dá),不僅僅是實(shí)現(xiàn)了IT投資在財(cái)務(wù)上節(jié)約了應(yīng)用開(kāi)發(fā)的投入成本,而且還實(shí)現(xiàn)了構(gòu)建一套面向未來(lái)AI友好型的應(yīng)用落地環(huán)境。共性能力建設(shè)是最重要、最有效、最適合中國(guó)國(guó)情的關(guān)鍵路徑。在中國(guó)很多正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)構(gòu)中,歷經(jīng)多輪IT建設(shè),需要一種不再是傳統(tǒng)中臺(tái)的,輕量化的,而且能夠針對(duì)IT資產(chǎn)利舊的,共性能力抽取、管理、復(fù)用的工具,同時(shí)還能面向未來(lái)AI應(yīng)用構(gòu)建提供支撐和過(guò)渡,這就是我們要幫助客戶解決的問(wèn)題。

JointPilot已經(jīng)實(shí)現(xiàn)豐富的能力接入,聚力打造AI友好型的平臺(tái)

為了支撐好微應(yīng)用構(gòu)建所需要的能力模塊和資源集合,JointPilot在能力開(kāi)放平臺(tái)上還會(huì)不斷拓展和強(qiáng)化各種能力,包括模型能力、模態(tài)能力、數(shù)據(jù)服務(wù)以及數(shù)據(jù)資源能力,打造AI友好型的平臺(tái)環(huán)境。在模型能力方面,我們已經(jīng)積累并接入不同的模型(包括大模型和小模型)能力。其中,針對(duì)核心的大模型,中軟國(guó)際已經(jīng)和國(guó)內(nèi)主流大模型廠商形成了緊密的伙伴關(guān)系,包括國(guó)內(nèi)主流的開(kāi)源模型已經(jīng)在JointPilot上實(shí)現(xiàn)了能力接入。進(jìn)一步,我們還將在模型工廠里通過(guò)自動(dòng)化的訓(xùn)練流程,高效快速地形成定制化大模型,以支撐客戶對(duì)定制大模型的需求。

在多模態(tài)能力方面,文檔、音頻、視頻、地圖,這些都是構(gòu)建AI應(yīng)用所需的各種模態(tài)能力資源,模態(tài)能力接入越多元,那么能夠支撐AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的種類就越豐富。解放號(hào)與中國(guó)最大、全球第二的PDF廠商——福昕進(jìn)行合作,并將其文檔能力整合到機(jī)器人助理中,可以執(zhí)行各種文檔相關(guān)的任務(wù),如打開(kāi)、編輯和導(dǎo)出PDF文件,提取文本和圖像,進(jìn)行文檔搜索等,為用戶提供了更方便和高效的文檔處理功能。解放號(hào)自研不良言論識(shí)別助手,被應(yīng)用在招投標(biāo)中的數(shù)字見(jiàn)證場(chǎng)景,通過(guò)JointPilot的多模態(tài)能力應(yīng)用,對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別分析。為客戶提供了更高效和準(zhǔn)確的評(píng)審和見(jiàn)證機(jī)制,系統(tǒng)能夠更全面地理解和分析評(píng)審過(guò)程,提供有價(jià)值的信息和判斷。

在數(shù)據(jù)能力方面,我們知道AI類應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高。而且,越來(lái)越多的AI應(yīng)用構(gòu)建是需要內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源融合起來(lái)使用的,為了給AI應(yīng)用構(gòu)建提供更廣泛的數(shù)據(jù)支撐,我們也把開(kāi)放數(shù)據(jù)集納入JointPilot平臺(tái)能力開(kāi)放給應(yīng)用開(kāi)發(fā)者,并接入了近30種常用數(shù)據(jù)集,包括信用、資質(zhì)、氣象、人口、樓宇、企業(yè)動(dòng)態(tài)等,為PBC提供豐富的數(shù)據(jù)素材,支撐更多的數(shù)據(jù)創(chuàng)意,形成更大的創(chuàng)造空間。未來(lái)我們還將接入更多互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)數(shù)據(jù)源,特別是政府和交易所的開(kāi)放數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)在JointPilot上充分匯聚。

對(duì)于企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō),我們也會(huì)給客戶提供數(shù)據(jù)治理和知識(shí)工程的配套的數(shù)據(jù)服務(wù),使得企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)資源可以被用于AI應(yīng)用。中軟國(guó)際已經(jīng)有了一些積累,為了讓客戶可以運(yùn)用大模型解決業(yè)務(wù)問(wèn)題,我們?yōu)榭蛻籼峁┲R(shí)采集、加工、融合、校驗(yàn)等數(shù)據(jù)治理服務(wù)。特別地,對(duì)于大模型應(yīng)用的落地來(lái)說(shuō),尤其是在企業(yè)級(jí)的應(yīng)用里邊,為提高大模型的可解釋性,還需要通過(guò)知識(shí)工程來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)大模型應(yīng)用進(jìn)行約束,JointPilot強(qiáng)化大模型基于DKG的約束。當(dāng)用戶發(fā)起一個(gè)需求chat的時(shí)候,需要先經(jīng)過(guò)領(lǐng)域知識(shí)圖譜識(shí)別后,再去調(diào)相關(guān)的應(yīng)用,這個(gè)環(huán)節(jié)在未來(lái)是大模型落地的剛需環(huán)節(jié)。

中軟國(guó)際解放號(hào)現(xiàn)有的DKG能力包括采購(gòu)、商品、城市治理、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等領(lǐng)域,有些DKG的節(jié)點(diǎn)達(dá)到了5億多個(gè)。例如,采購(gòu)管理場(chǎng)景中,選品比價(jià)就需要利用商品領(lǐng)域知識(shí)圖譜來(lái)約束對(duì)用戶需求理解的前約束,以及應(yīng)用結(jié)果反饋的后約束。在采購(gòu)管理的Pilot方案中就會(huì)用到這個(gè)DKG能力。

未來(lái)AI對(duì)千行百業(yè)的改變,將是通過(guò)與產(chǎn)業(yè)的融合實(shí)現(xiàn)的,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)更高的效率、更低的成本、更好的體驗(yàn)和更卓越的創(chuàng)新。中軟國(guó)際解放號(hào)聚智能之力,打造AIGC應(yīng)用新引擎。JointPilot致力于打造一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng),整合大小模型能力、多模態(tài)能力、數(shù)據(jù)資源能力、數(shù)據(jù)治理和知識(shí)工程能力,為客戶提供AI應(yīng)用構(gòu)建所需要的全棧能力,降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)門檻,實(shí)現(xiàn)人人都是開(kāi)發(fā)者,讓各行各業(yè)的解決方案都實(shí)現(xiàn)AI化升級(jí)改造。

面向未來(lái),中軟國(guó)際也愿意持續(xù)貢獻(xiàn)自己的能力,以開(kāi)放的心態(tài)和創(chuàng)新力,和客戶以及合作伙伴共同擁抱智能時(shí)代,建設(shè)數(shù)字中國(guó)。