用好大模型、承载“头雁领航”使命，央企如何三路出击？

 

智能化成为两会热议话题，2024政府工作报告中也直接提到要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动。

毫无疑问，大模型热潮下，以智能化推进传统产业升级已经成为普遍共识。

具体如何做？或者，关键的步骤在哪？

两会前，国务院国资委就召开了“AI赋能 产业焕新”中央企业人工智能专题推进会，明确指出要推动中央企业在人工智能领域实现更好发展、发挥更大作用。

在这背后，一个由央企带头突破、全行业示范的路径显现出来。

在用好大模型、推进智能化转型升级不断深入这件事上，央企们在必要的外部助力下，也不负众望。

企业应用大模型进入“大雁群飞”时代，央企“头雁领航”

国资委专题推进会提到，“中央企业要主动拥抱人工智能带来的深刻变革，着力打造人工智能产业集群，发挥需求规模大、产业配套全、应用场景多的优势，带头抢抓人工智能赋能传统产业，加快构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。”

这背后，可以看出两层含义：

首先，央企本身就是国民经济的重要支柱，是产业的关键、主要构成要素，央企在应用大模型上能够做好，就等于产业智能化转型升级的任务完成了重要一部分；

然后，在各自的领域，央企又从来都是行业带头者，往往扮演着“链长”的角色。央企建设好大模型，将面向整个行业尤其是传统产业，在理念上直接引领、在行动上直接示范、在资源上直接助力，带动大范围的企业个体应用好大模型，最终实现大模型的产业驱动价值。

重要组成部分、引领方向、各方面支撑……很明显，如果说企业应用大模型已经进入“大雁群飞”，那么央企责无旁贷要起到“头雁领航”的作用——作为各行各业的领军者，央企有责任、有能力牵头组织好行业人工智能的应用，并赋能传统行业。

大雁群飞看头雁，这时候，央企用好大模型就成为当务之急。

行业场景、基础、合规缺一不可，央企三路出击用好大模型

央企如何用好大模型？

从一些典型企业的实践来看，三路出击的打法已经成型，也成为重要参照。

1、“价值强”：深入行业场景，将大模型从技术概念转化为现实价值

国资委专题推进会提出了“AI+专项行动”，即要“强化需求牵引，加快重点行业赋能，构建一批产业多模态优质数据集，打造从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的大模型赋能产业生态。”

从中可以看出，央企用好大模型最终要在行业场景中实现价值，要能够“懂行”，做出AI+产业的高价值落地应用来——“头雁”首要的是自己要有“高飞”的能力。

在山东能源集团，减人提效、降低劳动强度、提高安全水平等目标下，企业急需要智能化来提升复杂业务流程执行的效率和效果，其通过构建盘古矿山大模型，在首批涵盖采煤、掘进、主运、辅运等9个专业40多个场景实现应用，以卸压钻孔施工质量监管为例，李楼、新巨龙等煤矿引入了AI大模型视觉识别能力，降低了82%的人工审核工作量，让原本3天的防冲卸压施工监管流程缩短至10分钟，实现防冲工程100%验收率。

在国铁集团郑州北车辆段，一边是货物运输繁忙一刻不停，一边是必须细致检车、时刻保证列车安全，急需要智能化创新升级来解决“矛盾”难题。其通过引入大模型，更新了干线位置多个TFDS系统（货车故障检测系统），由人工检车升级为“AI检车”，使它们能够在十几分钟内完成一列货运列车上万个零部件的检查，实现了以铁路货车拦停重点故障为主的400+余种故障的智能识别，让对应作业人数需求由4-5人减少至2-3人，作业时长由平均17分钟减少至14分钟，而同时故障识别准确率则由98.26%提高至99.89%，目前已经在全国多个路局推广试用。

注：TFDS系统场景演示示意

目前来看，通用大模型往往难以精准解决所有企业的具体问题，行业想要真正应用大模型能力，垂直行业的专业模型必不可少。企业需要行业通，而非万事通。自2022年底 ChatGPT 发布后，市面上的大模型应用产品数不胜数。但细看其中大部分都是 “知识问答”、“辅助编码”、“简单助理”等，缺乏真正能够使能领域业务的应用。

就在大家都拼了命地卷基础大模型的时候，华为云的盘古大模型独树一帜，诞生之初就是为行业而生，以现实的产业价值落地为导向。这也是山东能源和国铁选择基于盘古大模型来构建自己专属的行业大模型的原因。

2、“基础牢”：解决算力资源等基础难题，夯实大模型发展的基础设施

大模型的落地不仅是大模型本身，还需要考虑相关配套领域的建设和应用，尤其是算力基础设施、开发服务等。国资委在专题会中提到，“要夯实发展基础底座，把主要资源集中投入到最需要、最有优势的领域，加快建设一批智能算力中心，进一步深化开放合作，更好发挥跨央企协同创新平台作用。”

无论是自身庞大的体系需要基础算力支撑，还是全行业的带动，央企建设算力基础设施都是必然的要求——“头雁”要煽动气流让“雁群”飞行更顺畅。

在内蒙古，鄂尔多斯市本地大量企业及其相关产业链存在AI“作坊式”开发门槛高、周期长等痛点问题，制约AI在行业、产业推广应用，其通过引入大模型能力，打造了工业互联网平台，以AI和矿山鸿蒙操作系统为核心，包含有智算算力、工业大模型、多个预置算法以及应用开发环境等全套能力，开放普惠给产业链伙伴，使问题迎刃而解。

可以看出，大模型的建设不仅是大模型本身，还需要通盘考虑硬件基础平台、开发平台、工具链，甚至人才储备等相关配套领域的建设和应用。尤其是算力平台的建设，企业用户需要自主选择AI算力、框架和部署模式，如果缺乏必要的软硬结合的调优能力，将难以充分发挥算力潜能。此时选择一个具备全栈产品能力的服务商就会更省时省力。而目前市面上能提供这样能力的厂商寥寥无几，在算力基础设施、大模型、开发平台等领域均有领先产品的华为算得上是其中的佼佼者。

3、“安全稳”：满足严苛合规要求，让智能化转型升级行稳致远

央企在大踏步进行智能化转型升级的同时，还面临特殊的要求：由于关乎国计民生，事关经济命脉，对基础设施的自主创新以及数据安全性有极高要求，尤其央企大多都存在“数据不出企”这类的行业合规性要求。但是，大模型又往往需要企业的私有数据参与训练才能取得更好的效果、更加贴合场景需要。

“既要又要”难题的解决，需要针对性的解决方案。

山东能源采用了混合云平台构建矿山大模型，采取公有云测试、混合云部署的路线，在本地建设企业专属大模型，并通过中心训练、边缘推理、云边协同、边用边学、持续优化的人工智能运行体系，赋能煤矿生产智能化管理转型。

从山东能源的实践中不难看出，基于混合云构建大模型能力，既能满足央企拥抱AI大模型开展业务创新的诉求，也缓解央企对数据安全和隐私的担忧，可以很好地平衡“安全”与“懂行”之间的矛盾。

在这样的背景下，大模型混合云也成为当下众多央企智能转型的主流选择。山东能源所选择的华为云Stack，就是业界首个大模型混合云。

结语

大模型以C端风起，大量流量明星式产品其本质仍然是“消费大众数据的通用AI”，然而，如果要走向产业、带来变革的时代力量，大模型就必须转向“利用企业级数据创造价值”，这一点，与两会热议、国资委重磅部署方向一致，背后都揭示出24年大模型的发展方向将会从C端转向B端。

在这样的背景下，以大型央国企为代表的传统行业，政务、金融等领域都将成为2024年云计算厂商们争夺的核心战场。对应地，云计算厂商们也必须在单纯的C端声量之外将更多的精力放到B端的变现和落地上，才能赢得竞争优势。

从前文所述的案例中可以看出，谁能够满足央企用好大模型的三路打法所需，谁就能够在央企集体入场AI变革中占据先机。而从先行者的实践和选择来看，一个技术领先、产品配套全、服务经验丰富的伙伴，将会是央企发力AI的首要选择。

从这个意义上看，华为云无论是业界首发提供大模型能力的混合云，还是在算力平台、AI开发平台、大数据等核心技术的投入和积累，亦或是长期的政企服务经验，无一不是央企当前大力推进AI所需要的能力，其取得市场优势也就在意料之中，也给行业如何抓住B端机遇带来了某些借鉴。

在大模型应用“大雁群飞”的时代，华为云Stack大模型混合云正在助力央企“头雁领航”，未来这个过程将如何深入，3月14日至15日以“因聚而生 数智有为”为主题的“华为中国合作伙伴大会2024”上，华为云政企智能升级论坛将有新的发布与分享，业界可以进一步关注。

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