2024年7月20日，建经投资咨询有限公司在上海总部举办了2024梦享沙龙活动。本次活动以“我AI长三角”为主题，旨在汇聚长三角地区在人工智能领域的专家学者、政府官员及企业代表，通过深入交流与研讨，共同探索人工智能技术的最新进展和未来趋势。参加此次沙龙活动的有建经投资咨询有限公司董事长黄志挺、上海流程智造科技创新研究院院长贺仁龙、东海实验室研究员梅林博士、中国科学院上海高等研究院工业人工智能实验室主任宁德军、中国科学院宁波材料所李志强博士、电子科技大学长三角（湖州）研究院曾少宁博士、复旦大学博士后范元凯、市经信委产业绿色转型和发展处副处长张敏、长宁建管委、九三学社长宁区组织专委会主任翁志红、帆软软件公司政企行业总监刘喜朝、北京智谱华章科技有限公司实习项目经理赵梓涵及建经投资咨询有限公司部分中高层管理人员。

在“行业大模型助力制造业数字化转型”的主题分享中，贺仁龙院长深入剖析了数字化背景下大模型技术的最新进展及其对各行各业的深远影响。

      贺院长指出，未来20年将是工业物联网的高速发展期，大模型将有助于提升制造业各环节的效率。他将大模型比作生命体，需要通过语料来“饲养”，并通过不断的评测与训练来促进其成长和优化。贺院长提到，大模型正逐渐走向行业深处，如医疗、教育、法律等，这表明大模型技术正变得更加细分和专业化。贺院长强调了人类在数字化转型中的作用。他提倡将数据视为高质量“饲料”，用以训练大模型，并确保价值对齐。通过这种方式，我们可以更好地推动大模型与特定场景的结合，为社会创造更多价值，以实现人工智能技术的最大化利用。

      通过贺院长的分享，我们可以看到行业大模型不仅是技术进步的产物，更是推动制造业和整个社会经济转型的重要力量。他的观点强调了大模型在特定行业应用中的实际效果和潜在价值，以及高质量数据在训练和应用大模型中的核心作用。

作为中国科学院宁波材料技术与工程研究所的资深研究员，李志强博士在“AI大模型的关键技术及主要应用”主题分享中，为我们揭开了大模型的神秘面纱。

      李博士首先回顾了神经网络的发展历程，从基础的神经网络到卷积神经网络，再到可变形卷积神经网络，每一步的创新都为捕捉更加丰富的信息提供了可能。他指出，尽管传统神经网络在处理图像和语言时存在局限性，但通过不断的技术革新，如引入Self-Attention机制，我们能够更好地理解数据的结构化特征。Transformer模型的引入，特别是其核心组件Self-Attention，标志着大模型技术的一大飞跃。李志强博士解释说，Self-Attention机制允许模型中的每个节点与所有其他节点进行比较，从而提取全局上下文信息，这在以往的模型中是无法实现的。大模型不仅仅是处理单一类型数据的工具，它还能够处理多模态数据，实现不同类型数据之间的翻译和转换。李博士提到，通过结合Bert、Transformer以及扩散模型，大模型能够完成从语言问答到图像生成等多种复杂任务。

      在谈到大模型的未来应用时，李志强博士表示，可以预见大模型将在医疗诊断、编剧创作、建筑设计等众多领域发挥重要作用。通过学习专家的知识和经验，大模型能够辅助甚至替代某些专业工作，极大提高效率和准确性。

成都电子科技大学长三角研究院（湖州）的人工智能与公共安全研究中心曾少宁博士以其深厚的学术背景和丰富的行业经验，为我们深入解读了大模型技术的最新进展及其在行业应用中的巨大潜力。

      曾少宁博士指出，大模型技术已经从最初的聊天机器人发展到了能够执行复杂任务的“智能体”，并正在逐步实现自动化和智能化的行业应用。他强调，大模型的私有化部署是企业保持数据私密性、实现数据不出户的关键策略。通过构建基于大模型的行业知识管理系统和自动化软件系统，企业不仅能够提升效率，还能在保护数据安全的同时，享受到大模型带来的智能化服务。曾博士还分享了他们的团队“浙江创界科动科技有限公司”在大模型私有化应用平台“智拼图”项目中取得的成就。该项目成功入选“2024年湖州市西塞山英才计划领军型创业团队”项目，并荣获二等奖。这标志着他们在大模型技术私有化应用领域的领先地位和创新能力。“智拼图”平台的核心功能包括开源大模型的私有化部署、面向任务的基准评测、消费级算力推理优化以及统一格式访问API等。这些功能不仅支持多模型协同机制，还实现了“无模型”的用户体验，使用户在使用过程中几乎感觉不到背后模型的存在，就已实现了任务的无缝切换和快速应用。  

      目前曾少宁博士的团队正在积极探索大模型在智能政务、园区系统、旅游等领域的应用，并积极与各行业伙伴加强合作，以便共同推动大模型技术的行业应用和创新发展。

作为复旦大学的博士后研究员，范元凯博士分享了《大模型时代下的智能化数据分析与理解方法探索》，为大家深入剖析了RAG技术如何助力企业突破数据分析的瓶颈，实现更深层次的数据价值挖掘。

      范元凯博士指出，尽管大数据时代为企业带来了丰富的信息资源，但随之而来的挑战也显而易见。传统的数据分析方法在处理海量、多样化的数据时显得力不从心，而RAG技术的出现，为这一难题提供了有效的解决方案。RAG技术通过结合检索与生成模型，不仅解决了大模型在知识局限性、滞后性以及数据安全性方面的难题，还极大提升了智能化数据分析的准确性和效率。范元凯博士强调，RAG技术的难点在于检索效果的优化、信息的准确向量化以及复杂语义搜索的准确性。他详细介绍了进阶RAG技术的实现方法，包括检索前的知识切分、索引方式优化和query改写，以及检索中的微调嵌入模型和混合搜索策略。此外，他还提到了检索后优化的重要性，如提示压缩和重新排序，进一步提高了数据分析的精准度。

      特别值得一提的是，范元凯博士还深入探讨了GraphRAG技术。这一技术通过构建语义图谱，支持对数据全局性的总结查询，为企业领导提供了一种全新的数据汇报方式。GraphRAG技术不仅能够捕捉全局语义信息，还能够通过图社区挖掘，为复杂问题提供精准的答案。在分享的最后，范元凯博士展望了智能化数据分析的未来方向，包括多智能体系统等前沿技术的发展，让大家对未来的数据分析充满了期待。

市经信委产业绿色转型和发展处张敏副处长谈到，作为政府部门工作人员，深感自己在推动社会效率提升方面所肩负的重任，不仅要考虑管理层面的创新，更要思考如何将数字化人工智能AI与绿色发展战略相结合。数字化转型并非一蹴而就，它是一个持续的探索过程。从制造业的数字化行动方案到建筑节能领域的应用，大家一直在挖掘潜力，寻找突破，目标是通过技术的力量，实现资源的优化配置，提升整个社会的运行效率。

长宁建管委、九三学社长宁区组织专委会主任翁志红分享了她对于城市基础设施建设与数字化转型的深刻见解。她指出，随着城市化进程的加速，传统的城市建设模式已难以满足现代城市发展的需求。因此，数字化转型不仅是大势所趋，更是推动城市高质量发展的关键。翁主任强调，数字化转型并非一蹴而就，它需要时间、耐心以及不断的探索和实践。翁主任表示，她对未来充满信心。她相信，随着数字化转型的深入，长宁区的城市基础设施建设和管理将更加智能化、高效化，必将为居民带来更加便捷和舒适的生活体验。

帆软软件公司政企行业总监刘喜朝谈到，在企业中会经常面临重复性工作和无效沟通的问题，如何将知识库转化为智能问答系统，减少内部沟通成本，是他们一直在探索的方向。他们期望通过AI模型，将知识库打造成一个可视化、可交互的图库，形成自己的智能助手，从而减少重复劳动，提升工作效率。刘总提到，数据智能与企业效能的融合，是推动企业持续创新和增长的关键，他们将继续在这条道路上探索前行。

北京智谱华章科技有限公司实习项目经理赵梓涵简单介绍了智谱A I并分享了自己的感悟。目前在国内的人工智能赛道，智谱华章已经迈入头部企业行列，去年智谱AI已正式上线首款生成式AI助手智谱清言。智谱最新的GLM—4在多模态理解、代码生成、网络搜索以及语义和逻辑推理能力等方面均有显著优势。对话模型ChatGLM—6B在国际开源社区GitHub上的星标数累计超过5万，超过LLaMA。智谱AI将坚持技术升级和市场驱动，共同推动行业进步。

建经投资咨询有限公司总经理助理、数字中心主任俞阳表示，团队正积极推动流程改革，致力于实现数据的标准化和系统化分析，以期与数字化及人工智能的趋势同步，并从中找到清晰的发展方向。在数字化转型的征途上，俞阳及其团队不断探索和尝试，期望将人工智能与公司现有应用相结合，激发创新思维，开启工作的新篇章。

建经投资咨询有限公司数字中心副主任王谦分享了团队在技术上与AI应用融合的实践。他谈到，AI不仅能够显著提升编程工作的辅助效能，还能在专业模型和任务中发挥关键作用。目前团队已经在软件开发中成功集成了AI代码生成技术，这不仅优化了编程流程，还显著提高了编码效率。通过这次沙龙的学习，对人工智能在技术深度和应用实践方面的潜力更加充满信心。

东海实验室研究员梅林博士表示，专家们的交流揭示了大模型技术的可行性与可操作性，这些见解不仅适用于建筑行业，更可推广至整个工业乃至更多领域。他同时指出了招投标、审计、监理等环节中大模型技术的广泛应用潜力。面对设计领域的挑战，梅博士认为关键在于将人文情怀与自然和谐融入城市设计，创造出既具有中国特色又符合现代审美的城市空间，这要求专业人士贡献创新思维，融合专业技术与创新理念。梅博士谈到，人工智能的快速发展为工作和生活带来了便利，但同时也带来了潜在的风险。他强调应提高自我保护能力的重要性，并呼吁加强人工智能的治理与安全设计，以防范技术滥用的风险。梅博士呼吁国家相关部门加强对人工智能的监管，并提升公众的安全意识，共同面对挑战，探索人工智能的潜力与未来。

建经投资咨询有限公司董事长黄志挺在发言时谈到了人的价值和专业经验的重要性。他指出，尽管人工智能技术日益成熟，但经验丰富的人才依然不可替代，特别是在成本控制和数据分析等关键领域。同时，黄董也强调了理论研究的重要性，认为项目经济研究将为投资决策提供新的视角，他倡导建立多维度的评价体系，利用人工智能技术进行综合分析，从而更准确地评估项目的成功。黄董在发言中谈到了对人工智能时代机遇和挑战的思考，展现了对未来的坚定信心。

      他提出，我们应该拥抱技术，而不是被技术所替代，要通过构建公益平台，促进人工智慧成果的转化和应用。AI 研究应该更加包容，确保不同规模和背景的研究机构都有机会参与并从中受益。黄董还强调了当前教育和培训工作的重要性，以缓解普通人对AI的焦虑，并不断推动企业的转型升级。他认为，只有通过培养懂管理、懂IT、懂专业的“三位一体”的复合型人才，才能更好地适应新时代的要求。

扬帆起航波涛涌，千帆竞发正当时。2024年，人工智能持续火爆，宛若春季的繁花，姹紫嫣红，悄然盛开在各行各业。人工智能是新质生产力的引擎，大语言模型仍然将是主要的增长点，大语言模型百家争鸣，各大科技公司竞相研发的核心技术，并进入群雄逐鹿的时代。本次沙龙通过回顾人工智能的发展过程，展望未来发展趋势，让人受益匪浅。尤其是大语言模型的技术创新催生了新的AI世界观、新科学范式，也会对未来人类发展和企业创新带来新的启迪。下一步我们要积极应对人工智能带来的挑战和机遇，加深对新质生产力的理解，更好地学习贯彻二十届三中全会精神中关于健全推动经济高质量发展体制机制的相关要求，为企业可持续、健康发展注入强劲动能。