在过去的几年中，我们见证了AI技术的迅猛发展，从计算机视觉到语音识别，这些感知智能技术为我们带来了一系列前所未有的便利。然而，相比之下，大模型带来了认知智能的大幅度提升，影响更为深远。与任何新生的技术一样，大模型在迅速发展的同时，也面临着一些挑战。特别是在各行各业的应用落地方面，大模型面临着精准度不够、与业务系统联动不足、数据安全担忧、算力成本居高不下等问题。这些问题直接影响了大模型在实际业务中的有效应用，限制了其在产业界的发展。

另一方面，现在大模型产业已经开始“卷起来”了，甚至出现了“百模大战”的盛况。在这种情况下，对于要进军大模型的企业而言，该如何找到更合适的切入点，并将大模型的技术能力与自己原有的技术产品体系、资源优势结合起来，构建差异化竞争壁垒，是需要回答的问题。

如何解决这些问题呢？认知智能领先企业爱数提供了一个有价值的解决方案：将大模型与数据治理、数据资产化等技术结合，构建特定领域的知识网络+大模型。这种结合可以让大模型更好地理解和适应特定领域的业务需求，提高其在实际应用中的精准度。同时，爱数通过规范的数据治理和资产化，大模型一体机等方法，来提升数据治理能力、降低算力成本、有效解决数据安全问题，最终实现大模型在各行各业的规模化应用落地。对于爱数而言，这种方式可以将其在数据资产管理、内容管理方面的积累很好的利用起来，与其他大模型厂商明显的区别开来，走出自己的差异化道路。

接下来，我们将以爱数的创新实践为例，来探讨基于大模型的领域认知智能构建的方法以及应用前景。

用大模型升级数据资产管理与运营体系，构建领域认知中台

从爱数的经验来看，要推动领域认知智能的应用落地，一个关键的步骤就是通过构建领域认知中台，用大模型技术来提升业务和数据的理解能力，更好实现数据资产化和业务智能化。

数据被誉为21世纪的新型石油，是驱动现代业务发展的关键因素，特别是对于大模型的应用，数据更是无可替代的基础。数据的质量、完整性、一致性以及可用性对大模型的效果有直接影响。然而，当前的数据治理和资产化流程面临诸多挑战，这些挑战在处理和管理大规模、多样化、动态变化的业务数据时尤为突出。传统的数据处理方法，如人工清洗、质量管理和预设规则的治理等，往往效率低下，无法满足现代企业对于数据的快速、准确、安全的需求。

随着大模型和认知智能的发展，我们有了新的可能。具体来看，借助大模型的能力，可以在以下多个方面有效提升数据治理和管理效率：大模型具备从海量数据中学习的能力，可以有效纠正文本中的拼写错误，对非结构化数据进行结构化，从而大幅提升数据清洗和质量管理的效率；传统的数据治理需要人工预设规则，而大模型可以自动执行一些数据治理任务，比如数据检查、数据修复等，进一步优化数据治理流程；通过深度理解数据内容，大模型可以为数据自动生成标签和分类，这有助于元数据管理和更高效的数据搜索；大模型可以识别并处理包含敏感信息的文本，如身份证号、银行账号等，有效保护数据隐私；借助大模型，我们可以自动生成对数据的描述性分析报告，对海量文本数据进行主题模型分析，提取关键词，生成摘要，从而让数据分析变得更加高效、直观。

以爱数的实践经验来看，通过构建数据驱动业务的领域认知中台，能够大幅提升数据治理和管理的效率，从而为领域认知智能应用奠定坚实的数据基础。

爱数领域认知中台的融合式架构

在构建爱数的领域认知中台时，大模型与知识网络的融合是其中的核心环节，尤其是在结构化与非结构化数据理解、数据治理、关联推理分析和数据服务等方面，都展现出强大的价值和应用潜力。当然，大模型在数据知识化的过程中发挥着不可或缺的作用，通过对大模型的训练和应用，原本分散、难以理解的业务数据可以转化为具有价值的业务知识，这种转化过程被称为数据知识化。数据知识化的结果可以为企业提供深入的业务洞见，帮助企业更好地理解和掌握业务动态。在决策支持方面，大模型能够对大量数据进行深度分析和理解，提取出对决策有价值的信息，从而提升决策的准确性和效率。

那么，爱数的领域认知中台在实际应用中如何发挥价值呢？我们可以从某个智慧城市案例来进行更实际的了解。

爱数某智慧城市客户案例

在这个案例中，爱数帮助客户构建涵盖AnyFabric业务认知平台和AnyDATA知识网络平台的认知功能区，来支撑上层的经济调节、市场监管、公共安全、城市管理、民生保障、交通出行等领域应用。其中，AnyFabric业务认知平台由数据功能区和AI功能区构成，数据功能区帮助客户构建政务大数据资源池，实现数据标准、汇聚、加工、质量管控等全生命周期治理；AI功能区则构建AI能力资源池，实现人体事件分析、车辆事件分析、城运事件分析等。AnyDATA知识网络平台则涵盖丰富的应用能力资源池，比如物联网领域的视频监控、电子围栏，决策方面的趋势分析、异常预警、数据挖掘，监管方面的统计分析、监测预警、指挥调度等。

从上面例子可看出，爱数的领域认知中台，无论是在数据理解、业务流程智能化、数据知识化、决策支持，还是在数据安全防护等方面，都显示出了其强大的能力。这使得领域认知中台能够更好地服务政企数字化，实现业务智能化。

以领域认知助手，实现最自然的人机交互

虽然领域认知中台可以显著提升数据处理能力，为各项认知智能服务奠定基础。但是，这些能力对于用户而言“看不见摸不着”，不能真切的感知到。为了能让更多的用户尤其是业务人员能直接使用领域认知智能大模型的能力，就需要构建更自然的人机交互方式，降低学习和使用门槛。认知智能大模型为我们提供了一个全新的视角来理解、探索并处理复杂的行业问题。特别是在人机交互方面，大模型为基础的认知助手已经显示出了强大的潜力。爱数的AnyShare认知助手就是一个不错的尝试。

AnyShare认知助手可实现人机自言语言对话

认知助手，顾名思义，是为了帮助人们更好地理解、获取并使用知识。基于大模型的认知助手可以处理各种自然语言输入，使得人机交互过程更加自然流畅。在这种交互过程中，人们可以向认知助手提出各种复杂的问题，或者请求助手帮助生成、整理或解析内容。无论是对深奥的专业问题进行搜索，还是生成专业的报告，甚至辅助阅读一篇难懂的论文，认知助手都能以人类的思维方式进行深入理解，并给出贴近实际的回答或建议。

接下来，我们以爱数的AnyShare认知助手为例，来探索基于大模型的认知助手，能够在哪些方面带来有益的帮助。

爱数AnyShare认知助手的部分能力

在内容和知识的生产与消费过程中，基于大模型的AnyShare认知助手能提供全方位的支持。

1、内容生产端，认知助手可以辅助创作和知识运营。

在生产端，AnyShare认知助手辅助用户进行创作。通过智能引用，助手可以理解和获取相关引用信息，进而提供给用户；撰写辅助功能能通过理解用户的创作目标，为用户提供适当的创作建议；智能补全和语法纠错功能则能根据用户输入的内容，预测并生成完整的句子，同时修正其中的语法错误。

此外，AnyShare认知助手还辅助进行知识运营。它能自动化知识主题，生成主题标签，帮助用户更快地找到所需知识；主动知识推荐功能能根据用户的需求和行为，推送相应的知识内容；自动化知识聚合则能将相关知识进行整合，为用户提供完整的知识体系。

2、内容消费端，实现智能搜索和辅助阅读。

在消费端，AnyShare认知助手以其深度学习和自然语言处理能力，推动智能搜索与辅助阅读两大功能的创新。智能搜索不仅仅是简单地通过关键词匹配进行信息查找，而是通过理解用户的查询意图和上下文，提供更精准的搜索结果。它涵盖了图片搜索、专家搜索、知识问答和知识搜索等多个维度，能够为用户提供更丰富的信息源。这使得用户能够在海量的数据中，迅速找到他们需要的信息。

当用户通过智能搜索获取信息后，辅助阅读功能能进一步提高用户对信息的理解和吸收。例如，内容摘要功能可以帮助用户快速了解一篇文章或报告的主要观点，而无需阅读全文；知识问答功能可以让用户通过提问，获取他们在阅读过程中产生的具体问题的答案；关联知识功能则能根据用户当前的阅读内容，推荐与之相关的其他知识或信息，增强用户的知识广度；大纲生成和表格理解等功能则以结构化的方式帮助用户理解复杂的文本和数据，进一步提高阅读效率。

3、以任务管理优化流程，以多端扩展实现不同设备、平台的无缝对接。

在任务管理和多端扩展方面，AnyShare认知助手提供了一套完整的工作流程解决方案。任务规划功能通过智能推理，帮助用户合理安排任务的执行顺序，预见可能的问题和冲突，从而提高工作效率。内容自动化功能则是通过大模型的自然语言处理能力，自动完成一些文本相关的任务，比如撰写报告、生成摘要等，极大地减轻了用户的工作负担。

最后，多端扩展功能实现了AnyShare认知助手在不同设备和平台上的无缝对接。无论是在电脑上的Office软件，还是在移动设备上的应用，甚至在浏览器上，用户都能通过AnyShare认知助手获取所需的服务，实现高效的工作流程。

需要指出的是，大模型技术带来的不仅仅是更自然的人机交互方式，更重要的是智能水平的提升。在大模型带来“智能涌现”之前，认知智能已经在行业中实现了广泛的应用。然而，跟以往的认知智能相比，在上面的诸多任务中，大模型技术都能带来显著的能力提升。以智能搜索为例，相比于传统的基于关键词的搜索方式，基于大模型的智能搜索可以理解语境，甚至进行跨文档、跨领域的信息整合，为用户提供更完整、更深入的答案。在智能问答方面，基于大模型的认知助手可以根据用户的问题，结合全局知识和上下文信息，生成直观、明了的答案。这不仅可以帮助用户快速理解复杂的知识，还可以提供深入的见解和建议，对用户的决策过程提供强大的支持。

接下来，我们通过爱数的某化工客户案例，来分析如何利用基于大模型的认知助手进行更自然的人机交互，并且如何在实际应用中提升效率。

爱数某化工集团客户应用案例

化工行业有着巨量的专业知识，专业术语和复杂的工艺流程。AnyShare结合AnyDATA认知智能框架，可以对这些专业知识进行深度理解和学习，而后以更自然的方式为专业人员提供支持。例如，在复杂的工艺开发阶段，研究人员可能需要对某种特定的化学反应进行深入理解。在这种情况下，AnyShare认知助手可以通过AnyDATA的知识网络提供详尽的反应机理、可能的副反应、安全控制要点等专业知识，有效地辅助研究人员进行工作。在化工行业中，人们常常需要查找各种复杂的化学反应，而这些反应的信息往往分散在不同的数据库和文献中。AnyShare能理解用户的搜索需求，自动汇总各个数据源中的信息，迅速返回精确、全面的搜索结果。

大模型为基础的认知助手还可以在化工行业的新产品研发、生产工艺优化、环境安全评估等方面提供强大的支持。它可以理解复杂的技术需求，提供相应的解决方案或建议。例如，在新产品研发过程中，AnyShare可以提供最新的研究动态、新型材料、新工艺等信息，帮助研发团队了解最前沿的科研进展，有效推动新产品的研发。

大模型为基础的认知助手不仅提供了强大的专业知识支持，也极大地改进了人机交互的体验。其自然的语言理解和生成能力，让用户可以直观地提出问题和需求，得到准确、详尽的答复。这对于快速、准确地获取信息，提高工作效率具有重要意义。

以大模型一体机，解决大模型的算力成本与安全问题

在数智化时代，大模型的商业应用显得尤为重要。然而，大模型的规模化商用面临着显而易见的两大问题，即算力成本和数据安全。对此，爱数提出的AnyShare大模型一体机，或许是一种解决之道。

首先，AI算力成本无疑是大模型规模化商用的一大阻碍。大模型的运行和训练需要强大的计算能力和储存容量，而这些都需要高昂的硬件投入和能源消耗。例如，一些高级的深度学习模型，例如OpenAI的GPT-4模型，其训练需要大量的计算资源和时间，这需要巨量的资金投入。在此背景下，如何有效降低大模型的算力成本，成为了业界亟待解决的问题。

对此，爱数的AnyShare大模型一体机AS19000给出了一个有力的答案。它以优化的硬件配置和算法优化技术，大幅降低了运行大模型所需的计算资源。该一体机通过提供适配大模型应用的计算、存储能力，能够更精确地匹配大模型的需求，从而提高资源利用率，降低硬件投入和能源消耗。这一切，使得大模型的规模化商用变得更为可能。

然后，数据安全问题也是大模型规模化商用的另一大挑战。大模型的训练和应用，都涉及到大量的数据，这其中包含了用户的个人信息、商业机密等各种敏感信息。如果数据安全得不到有效保障，那么数据泄露的风险就会大大增加。例如，三星员工泄露芯片数据事件，就是一次典型的数据安全事故。

对于这一问题，爱数大模型一体机提供了一种有效的解决方案。它可以实现私有化部署，这意味着所有的数据处理和模型运行，都在用户自己的硬件环境中完成，不需要将数据上传到公有云平台。这一设计，极大地减少了数据在传输过程中被截取或窃取的风险，从而更好地保障了业务数据的安全。

总的来说，爱数的大模型一体机，通过解决算力成本和数据安全两大问题，为大模型的规模化商用铺平了道路。这无疑是对大模型商用化的一次有力的探索，也为其在未来的发展打开了更广阔的可能。

领域认知智能赋能千行百业

在未来的数字经济时代，领域认知智能就如同一艘开往未知的探险船，将带领我们驶入数智化的全新世界，帮助金融、制造、医疗、教育等各行各业实现智能跃升。

在金融行业，领域认知智能将不仅仅作为一个工具，更像是一位全知全能的顾问，通过大数据分析、预测模型等高级算法，为金融机构提供实时的市场动态，为投资者提供精准的投资建议，甚至预见未来的风险，让金融市场的运行更加稳定和有序。

在制造领域，制造业中的每一个流程、每一件产品，都将在领域认知智能的指引下，变得更为精准、高效，甚至是自动化。工厂的生产线不再只是冷冰冰的机器运转，而是通过领域认知智能，与人类进行互动和学习，实现智能优化，创造出前所未有的生产力。

在医疗领域，领域认知智能则可能成为医生的得力助手。通过对海量医疗数据的深度挖掘和学习，能够帮助医生更准确地诊断疾病，为患者提供更个性化的治疗方案，乃至于破解一些医学难题，带给人类更健康的生活。

教育领域也将从领域认知智能中受益。通过深度学习和自适应学习的技术，我们可以构建出个性化的教学平台，让每个孩子都能在最适合他们的方式和节奏下学习，实现真正意义上的因材施教。

这些都只是冰山一角，领域认知智能的潜力和价值远远超过我们的想象。在数字经济的浪潮中，它将是推动产业数字化的强大引擎，创造出无数新的可能性，描绘出一个全新的未来。我们期待在领域认知智能的引领下，走向这个充满惊喜和希望的新世界。

文：月满西楼 / 数据猿

来源：数据猿