“沒有哪一次工業(yè)革命像今天這樣，技術(shù)與商業(yè)模式同時發(fā)生巨變，所有的企業(yè)都站在同一條起跑線上。” 這句克萊頓·克里斯坦森在《創(chuàng)新者的窘境》中的斷言，在如今AI的浪潮從概念回歸到產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵節(jié)點上，使企業(yè)對待新技術(shù)的態(tài)度更加務(wù)實。

企業(yè)的高管們開始意識到，將AI技術(shù)真正融入到各行各業(yè)的毛細血管中，遠比想象中更加復(fù)雜和艱難。AI 領(lǐng)域的“最后一公里”難題不僅正考驗著每一個企業(yè)用戶的智慧和決心，更考驗著ISV的工程能力和系統(tǒng)整合能力。

正如大型制造業(yè)數(shù)字化總監(jiān)李為民所言，“國內(nèi)以制造業(yè)為例，除了機器視覺識別和質(zhì)量控制等少數(shù)領(lǐng)域外，大部分有關(guān)大模型的AI應(yīng)用場景的投資回報率并不高。”

我國的大模型落地究竟路在何方？

一方面，通用大模型的“軍備競賽”方興未艾，巨額投入能否換來等量的回報，仍是一個未知數(shù)。 另一方面，我國人工智能產(chǎn)業(yè)在底層技術(shù)、核心算法、高端芯片、關(guān)鍵基礎(chǔ)軟件等方面與國際先進水平仍存在差距。 尤其是近來一些技術(shù)封鎖的出現(xiàn)，更加凸顯了中國人工智能產(chǎn)業(yè)“缺芯少魂”的困境。

答案或許在于“聚焦”和“協(xié)同”。

首先，要聚焦行業(yè)應(yīng)用，促進大模型落地。與其在通用大模型上展開無休止的“軍備競賽”，不如將更多的資源和精力投入到行業(yè)專用大模型的研發(fā)和應(yīng)用上。例如，航空公司可以開發(fā)專門用于航班查詢、機票預(yù)訂、行李托運等業(yè)務(wù)的客服大模型；醫(yī)療機構(gòu)可以開發(fā)用于輔助診斷、個性化治療方案推薦的醫(yī)療大模型等

其次，要加強大模型工程化能力建設(shè)，使其更加成熟和標(biāo)準(zhǔn)化。工程化是所有技術(shù)規(guī)�；�落地的關(guān)鍵能力，大模型也不例外。通過共建語料庫、大小模型協(xié)同、模型推理加速等手段，可以不斷降低大模型訓(xùn)練成本，縮短訓(xùn)練周期，為重塑企業(yè)核心業(yè)務(wù)流程提供重要基礎(chǔ)。

最后，要積極擁抱生態(tài)，抱團取暖。面對國際巨頭和國內(nèi)競爭對手的雙重壓力，我國的大模型企業(yè)需要加強合作，共同打造開放共贏的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。通過技術(shù)共享、資源互補、市場協(xié)同，可以共同做大市場蛋糕，提升整體競爭力。

大模型在這“千帆競發(fā)，百舸爭流之際”，深耕通信行業(yè)30余年的老牌ISV企業(yè)亞信科技選擇了獨特的突破口：行業(yè)大模型。他們并沒有盲目追逐“通用大模型”的熱潮，而是基于對行業(yè)的深刻理解和豐富的應(yīng)用積累，推出了“淵思”行業(yè)大模型產(chǎn)品體系，并將其應(yīng)用于軟件工程、網(wǎng)絡(luò)智能化、IT運維等多個具體業(yè)務(wù)場景。

深耕行業(yè)，破解“最后一公里”難題

大模型要真正發(fā)揮作用，關(guān)鍵在于找到能夠與市場需求精準(zhǔn)匹配的產(chǎn)品，即實現(xiàn)PMF（Product-Market Fit）。亞信科技執(zhí)行董事、首席執(zhí)行官高念書清醒地認(rèn)識到：大模型的落地應(yīng)用不能“為了AI而AI”，而要聚焦于解決實際問題，為客戶創(chuàng)造價值。

深度融合行業(yè)Know-how，打造差異化競爭優(yōu)勢。亞信科技執(zhí)行董事、首席執(zhí)行官高念書指出：“亞信科技在通信行業(yè)專注30年以上，在新的技術(shù)方面、AI方面有專門的專家團隊，所以這兩方面結(jié)合基于我們對通信背景理解、通信業(yè)務(wù)系統(tǒng)理解，我們深知未來大模型在傳統(tǒng)通信領(lǐng)域跟很多很多已有的業(yè)務(wù)可以做疊加……”

高念書表示：“我們的核心優(yōu)勢在于對行業(yè)應(yīng)用場景的深刻理解。不同于通用大模型廠商，亞信科技選擇深耕通信、能源、交通、政務(wù)等擁有深厚積累的行業(yè)，并將行業(yè)知識與大模型技術(shù)深度融合，打造出更懂行業(yè)、更貼近業(yè)務(wù)需求的‘淵思’行業(yè)大模型產(chǎn)品體系。”

據(jù)亞信科技最近公布的半年報顯示，今年上半年，亞信科技“AI+”類項目訂單金額上升逾 55%，其中“AI 大模型+BSS”創(chuàng)新應(yīng)用項目達 56 項，充分印證了其“行業(yè)大模型”戰(zhàn)略的前瞻性。

亞信科技在充分調(diào)研市場需求和技術(shù)趨勢的基礎(chǔ)上，歷經(jīng)一年半的潛心研發(fā)，推出了“淵思”行業(yè)大模型產(chǎn)品體系，包括：

為解決企業(yè)算力不足，計算芯片種類繁多的問題，淵思·通用人工智能與認(rèn)知增強平臺（TAC MaaS） 作為大模型應(yīng)用開發(fā)的底座，TAC MaaS 平臺提供了行業(yè)差異化的能力，支持多樣的異構(gòu)算力，實現(xiàn)了通用知識和行業(yè)認(rèn)知的融合增量，并以 AI Agent 為核心，實現(xiàn) AI 原生應(yīng)用的快速構(gòu)建。

為解決行業(yè)問題，提供行業(yè)大模型能力，開發(fā)了淵思行業(yè)大模型。亞信科技發(fā)布了面向軟件工程領(lǐng)域的淵思編程大模型、面向網(wǎng)絡(luò)智能化領(lǐng)域的淵思自智網(wǎng)絡(luò)大模型，和面向IT運維領(lǐng)域的淵思智能運維大模型。

針對具體業(yè)務(wù)場景，讓企業(yè)能通過大模型解決生產(chǎn)任務(wù)，亞信推出了淵思慧見認(rèn)知增強工具集。通過八個認(rèn)知增強工具，將大模型能力無縫嵌入到現(xiàn)有的軟件生產(chǎn)系統(tǒng)中，解決大模型應(yīng)用的“最后一公里”落地問題。

從“30分鐘”到“21秒”，見證效率革命 ； 開放合作，構(gòu)建共贏生態(tài)

“淵思”大模型的應(yīng)用，不僅帶來了效率的提升，更實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。以淵思·智能運維大模型為例，通過將行業(yè) FAQ 與大模型相結(jié)合，該模型在知識問答方面達到了90%以上的準(zhǔn)確率，能夠幫助客戶快速解決運維問題。同時，其工單攔截率也較業(yè)界平均水平提升了20%，有效降低了運維成本。

在一個具體的故障處理案例中，傳統(tǒng)的運維方式需要30分鐘才能定位和解決問題，而采用智能運維大模型后，這一時間被縮短至21秒，效率提升了整整一個數(shù)量級！

類似的效率革命，也發(fā)生在軟件工程、網(wǎng)絡(luò)智能化等領(lǐng)域。淵思·編程大模型能夠?qū)�業(yè)務(wù)開發(fā)的協(xié)作效率提升20%，并將代碼質(zhì)量提升20%，讓開發(fā)人員從繁瑣的重復(fù)性勞動中解放出來，專注于更具創(chuàng)造性的工作。而淵思·自智網(wǎng)絡(luò)大模型則將原本需要數(shù)小時才能完成的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析報告的撰寫時間縮短至10分鐘，并生成圖文并茂的高質(zhì)量報告。

同時，為了讓場景更豐富，服務(wù)能力更強大，在推動AI落地過程中，亞信科技秉持開放合作的態(tài)度，積極與阿里、百度等頭部通用大模型廠商開展戰(zhàn)略合作，并與相關(guān)政府部門合作，共同推動數(shù)據(jù)要素在行業(yè)應(yīng)用的落地。

亞信科技的實踐表明，AI 落地并非一蹴而就的過程，需要企業(yè)對行業(yè)應(yīng)用場景有深刻的理解，并持續(xù)進行技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品迭代。隨著 AI 技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用場景的不斷豐富，AI 將逐步從“量的積累”走向“質(zhì)的飛躍”，為千行百業(yè)帶來顛覆性的變革。而那些能夠真正解決行業(yè)痛點，創(chuàng)造真實價值的企業(yè)，終將成為 AI 時代最大的贏家。