聚智能之力，打造AIGC應(yīng)用新引擎！中軟國際解放號JointPilot平臺正式發(fā)布
7月6日，中軟國際解放號正式發(fā)布解放號JointPilot（靈析）人工智能應(yīng)用平臺，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)域知識治理、安全合規(guī)和開發(fā)者生態(tài)運(yùn)營等服務(wù)能力，旨在為客戶提供全方位的人工智能解決方案。中軟國際副總裁、AIGC研究院院長、解放號總裁萬如意博士在會上演示了基于JointPilot平臺開發(fā)的城市治理、數(shù)字見證、銷售、招聘、文檔處理等多個(gè)場景智能化應(yīng)用的成果，充分展示了中軟國際“大模型生態(tài)位發(fā)展戰(zhàn)略”的核心競爭優(yōu)勢。
中軟國際解放號堅(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，國內(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)過通用大模型，對意圖理解和各類場景的對話體驗(yàn)有了不同程度的感受。在最近一個(gè)月以來的各類發(fā)布會，也陸續(xù)有不少經(jīng)過精調(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)位的繁榮來形成的，一定是需要生態(tài)位應(yīng)用能力的繁榮來補(bǔ)足，AIGC應(yīng)用生態(tài)位的能力補(bǔ)充對于大模型在行業(yè)落地來說非常重要。
中軟國際為了全面擁抱AIGC變革，以解放號為基礎(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，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，這是中軟國際對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)大的平臺環(huán)境PBC化，不僅僅是對大模型本身缺陷補(bǔ)足的能力模塊，而且也是天然地為大模型帶來（LUI）新交互而生的一種應(yīng)用調(diào)用方式。AI原生應(yīng)用將在后臺靈活組裝組件的能力來交付結(jié)果，在前臺自適應(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。后臺是一堆能力組件構(gòu)成的樂高積木塊，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；前臺也是一堆 GUI 的樂高積木塊，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)用的快速開發(fā)和集成，使得開發(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、文檔識讀、營銷文案生成類的微應(yīng)用，也有在城市治理、智慧采購、數(shù)字港口等行業(yè)解決方案的應(yīng)用開發(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，自從大模型誕生的第一天開始，中軟國際解放號就把目標(biāo)指向了生態(tài)位的繁榮和對大模型能力補(bǔ)充的定位。未來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)代最需要的平臺環(huán)境。JointPilot人工智能微應(yīng)用生成平臺，提供微應(yīng)用快速生成工具，將微應(yīng)用開發(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)域知識庫。所生成的微應(yīng)用會做為PBC沉淀到JointPilot微應(yīng)用市場中去。為了進(jìn)一步降低應(yīng)用開發(fā)的門檻，JointPilot也可以通過自然語言的方式直接生成微應(yīng)用。隨著開發(fā)周期的大幅縮短，開發(fā)門檻的大幅降低，應(yīng)用的創(chuàng)意和數(shù)量將會被極大地激發(fā)，PBC的數(shù)量將會指數(shù)級的增長。技術(shù)進(jìn)步給應(yīng)用快速生成帶來極大的想象空間，意味著普通人無需掌握編程工具即可實(shí)現(xiàn)自主開發(fā)的時(shí)代來臨。JointPilot就是為了人人都是開發(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)開展AIGC新場景的聯(lián)創(chuàng)解決方案，并將新能力和解放號平臺服務(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)我們需要直面中國政企行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀。大量政企客戶的應(yīng)用并沒有被PBC化，甚至很多IT投資仍舊在重復(fù)建設(shè)，或者在推倒重來的過程中浪費(fèi)了IT投資。不是所有的PBC都會被復(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，盡管今天我們在這里探討的是面向未來的新趨勢，但面向過去，特別是IT資產(chǎn)來說，我們應(yīng)當(dāng)盡可能去利舊?；赑BC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IT共性能力建設(shè)的時(shí)代性需求，更是一種面向過去IT資產(chǎn)利舊的PBC化服務(wù)。大數(shù)據(jù)局，作為我國政府高質(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。解放號已經(jīng)服務(wù)各地40多個(gè)大數(shù)據(jù)局，我們在幫客戶做技術(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上投入越來越精細(xì)化，不希望出現(xiàn)重復(fù)建設(shè)，所以委托我們來做技術(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)過的IT資產(chǎn)的能力歸集起來，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、基于共性能力識別/復(fù)用對新建IT項(xiàng)目的技術(shù)評審、共性能力使用效果評價(jià)、以及共性能力管理平臺，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)用開發(fā)的投入成本，而且還實(shí)現(xiàn)了構(gòu)建一套面向未來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、最適合中國國情的關(guān)鍵路徑。在中國很多正處于數(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)中臺的，輕量化的，而且能夠針對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AI應(yīng)用構(gòu)建提供支撐和過渡，這就是我們要幫助客戶解決的問題。 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在能力開放平臺上還會不斷拓展和強(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，針對核心的大模型，中軟國際已經(jīng)和國內(nèi)主流大模型廠商形成了緊密的伙伴關(guān)系，包括國內(nèi)主流的開源模型已經(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)用開發(fā)的種類就越豐富。解放號與中國最大、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、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。解放號自研不良言論識別助手，被應(yīng)用在招投標(biāo)中的數(shù)字見證場景，通過JointPilot的多模態(tài)能力應(yīng)用，對語音進(jìn)行識別分析。為客戶提供了更高效和準(zhǔn)確的評審和見證機(jī)制，系統(tǒng)能夠更全面地理解和分析評審過程，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)用對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高。而且，越來越多的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，我們也把開放數(shù)據(jù)集納入JointPilot平臺能力開放給應(yīng)用開發(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。未來我們還將接入更多互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)源，特別是政府和交易所的開放數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)在JointPilot上充分匯聚。對于企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)來說，我們也會給客戶提供數(shù)據(jù)治理和知識工程的配套的數(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)問題，我們?yōu)榭蛻籼峁┲R采集、加工、融合、校驗(yàn)等數(shù)據(jù)治理服務(wù)。特別地，對于大模型應(yīng)用的落地來說，尤其是在企業(yè)級的應(yīng)用里邊，為提高大模型的可解釋性，還需要通過知識工程來實(shí)現(xiàn)對大模型應(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)過領(lǐng)域知識圖譜識別后，再去調(diào)相關(guān)的應(yīng)用，這個(gè)環(huán)節(jié)在未來是大模型落地的剛需環(huán)節(jié)。中軟國際解放號現(xiàn)有的DKG能力包括采購、商品、城市治理、知識產(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，采購管理場景中，選品比價(jià)就需要利用商品領(lǐng)域知識圖譜來約束對用戶需求理解的前約束，以及應(yīng)用結(jié)果反饋的后約束。在采購管理的Pilot方案中就會用到這個(gè)DKG能力。 未來AI對千行百業(yè)的改變，將是通過與產(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。中軟國際解放號聚智能之力，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)用開發(fā)門檻，實(shí)現(xiàn)人人都是開發(fā)者，讓各行各業(yè)的解決方案都實(shí)現(xiàn)AI化升級改造。面向未來，中軟國際也愿意持續(xù)貢獻(xiàn)自己的能力，以開放的心態(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。??
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