5月6日，由国家金融与发展实验室金融科技研究中心学术指导，北京立言金融与发展研究院、神州控股、神州信息、神州数码集团共同主办的2023数云原力大会“数据资产•金融核心竞争力”主题论坛在京盛大举办。作为全球金融科技大会系列论坛之一，本次活动大咖云集，神州数码技术总监、通明湖云和信创研究院院长李刚带来主题演讲《数字化转型的莱特兄弟时刻》。
1903年，莱特兄弟找到了用翅膀飞行的秘密，实现了第一次可控制的人类飞行。到1910年，库塔总结出异性结构在流体上产生升力的公式。从这两个故事我们可以推导出:莱特兄弟在公式出来前7年就实现了第一次飞行，而另一方面，如果没有这个公式的话，那飞机可能永远就是莱特兄弟发明的样子。
我们现在实际上正处在“莱特兄弟时刻”。人类模仿鸟类的翅膀试图尝试飞行，而人工智能试图想模仿人类的大脑。之前大家在神经网络领域里面有很多的尝试，GPT的出现，其实产生了一个重大的突破。这段时间以来，大家对GPT有很多的讨论，这些讨论实际上是三种不同的领域混淆在一起。一个是能力领域的问题，也就是在问莱特兄弟发明的飞机第一次飞了59秒，能不能飞5个小时；第二个工程领域，这个飞机发明出来有什么用？能不能取代轮船？还有一类是公式的问题，就是说这个模型的原理背后到底是什么？它能不能真正实现AGI？
这个问题本质上是“科学向左、技术向右”。我们现在正处在这样一个时刻，模拟一个自然现象，然后把这个自然现象用人工的方法非常完美的实现。但是对这个现象本身的能力的上限是什么，我们不知道，对这个现象的背后科学理论也没有探索清楚。
作为数字化转型探索的一部分，神州数码在2018年推出了企业级的知识管理ChatBot产品Jarvis。这个产品在神州数码内部特别受欢迎，之后我们围绕Jarvis做了一些自有的人工智能产品开发，2022年谷歌BERT模型开源，我们用BERT模型也取得了非常好的用户体验和效果。当我们还在做BERT模型的时候，GPT3.5推出。今年春节以后，我们团队所接受POC和客户Workshop的请求应接不暇，到现在我们已经完成了大量的用户团队的POC。在这个过程当中，我们也跟国内外的一些团队做了很多技术交流。
目前，神州数码探索的主要是能力问题和工程问题，我们认为最核心的是大模型的理解能力和执行能力，这两个能力构成了大模型时代的指令集，由此可以产生大量的想象空间。以医药企业私域知识理解的POC为例，我们通过大模型去理解企业跟监管机构来回往复的邮件过程，产生对知识的理解。首先在收到需求的邮件以后，通过查询数据库，查询药监局的最新公告和产品的召回信息，然后送交药企专业人员做审核，审核的过程中做交互，最终形成对药监局的回复意见。因为涉及到几千份跟制药相关的国家的监管规定，之前一个流程下来至少一周的时间，现在只需要一小时。
基于类似这样的POC，我们帮助用户设计企业现在的大模型的运用框架，这个运用框架组建了大模型的主要场景，最主要的场景就是超级员工助理、超级决策助理、还有超级员工本身，超级员工本身最典型的应用场景就是超级客服和销售。模型的下层则是最核心的部分，包括模型管理、私域知识管理、数据Agent，以及执行Agent。
这个框架虽然得到了很多用户的认可，但是落地的难度比较大，这个难度不在框架本身，而在于模型能力的成熟度。目前，不论是通用大模型还是领域大模型，业界都没有一个标准的成熟度模型，这也是未来我们关注的方向、投入研发的方向。
应用场景的选择是目前的热点问题，而成熟度是最终决定应用场景的关键因素之一。以我们的实际客户案例为例，这家客户是国内最大的上市公司之一，但他对整个数字化转型里面采用人工智能的方法非常焦虑，通过一次整天的Workshop，神州数码团队把他们的应用分成了6个专业领域和30项业务场景，然后进行细节分析，帮助客户用数字化转型的关键技术，包括机器学习、深度神经网络和数据分析，来对应哪一个场景采用什么样的技术，帮助客户梳理了用AI推动数字化转型的方法。
由此，我们产生了一个从数据产生价值支撑业务的基本框架，这个框架里有两大核心构建，一个是ModelOps，另外一个是我们现在正在研发的产品——神州问学，神州问学的目前定位是渗透平台，通过这个平台解决企业对大模型应用场景的焦虑，同时验证我们的能力、业务场景和回报价值，后面神州问学会发展成为企业智能总线。
我今天的演讲叫做“数字化转型的莱特兄弟时刻”，但是严格来说，我们正处在“库塔时刻”，我们在等待一个重大的突破，因为这个突破一旦发生以后，所有的一切都会发生改变。
