世界 500 強(qiáng) CIO 齊聚第八屆南方信息大會(huì)丨漢數(shù)創(chuàng)始人陳開冉受邀發(fā)表演講

8月16日，由廣東省首席信息官協(xié)會(huì)主辦的第八屆南方信息大會(huì)在廣州盛大啟幕。作為華南地區(qū)極具權(quán)威性與前瞻性的 CIO 年度巔峰盛會(huì)，本屆大會(huì)匯聚 AI 領(lǐng)域頂尖學(xué)者、各行業(yè)頭部企業(yè) CIO 及全球領(lǐng)先大模型廠商，其中包括南航、華為、阿里、字節(jié)、美的、西門子等世界 500 強(qiáng)公司的 CIO，共同探討 AI 時(shí)代 CIO 的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

*華為董事兼質(zhì)量流程 IT 總裁 陶景文

*美的集團(tuán)首席信息安全官 劉向陽

探跡科技創(chuàng)始人兼 CTO、漢數(shù)科技創(chuàng)始人陳開冉受邀出席本次盛會(huì)，他以《大模型時(shí)代下的高質(zhì)量數(shù)據(jù)云》為主題發(fā)表精彩演講，與一眾行業(yè)頂尖 CIO 嘉賓同臺(tái)分享AI技術(shù)趨勢(shì)，展現(xiàn)出卓越的行業(yè)洞察力與前瞻性思維。

*探跡科技創(chuàng)始人兼 CTO、漢數(shù)科技創(chuàng)始人陳開冉

作為本次主論壇首位演講嘉賓，陳開冉深入剖析高質(zhì)量數(shù)據(jù)集在 AI 發(fā)展進(jìn)程中的核心價(jià)值，為大模型在千行百業(yè)的應(yīng)用落地提供了清晰可行的 “數(shù)據(jù)破局” 路徑，引發(fā)嘉賓的廣泛關(guān)注與熱烈反響。

01高質(zhì)量數(shù)據(jù)集“高標(biāo)號(hào)汽油”，為AI產(chǎn)業(yè)落地賦能

人工智能浪潮席卷全球，數(shù)據(jù)作為驅(qū)動(dòng)AI發(fā)展的 “新石油”，其戰(zhàn)略地位已毋庸置疑。而在陳開冉看來，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集更是如同 “高標(biāo)號(hào)汽油”，直接決定AI模型性能與應(yīng)用效果。

“人工智能已從‘以模型為中心’轉(zhuǎn)向‘以數(shù)據(jù)為中心’，” 陳開冉引用吳恩達(dá)等學(xué)者的觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)，“高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)是釋放AI價(jià)值的關(guān)鍵，直接決定了大模型的應(yīng)用效果與產(chǎn)業(yè)落地能力。只有經(jīng)過深度治理、精準(zhǔn)標(biāo)注的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，才能讓AI真正服務(wù)于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐?！?/p>

02高質(zhì)量數(shù)據(jù)集解決“幻覺”，讓大模型從“通才”變“專才”

盡管大模型技術(shù)日新月異，但其在產(chǎn)業(yè)落地中仍面臨兩大核心痛點(diǎn)，而高質(zhì)量數(shù)據(jù)集正是破解這些難題的關(guān)鍵。

1.解決“幻覺”問題：以權(quán)威數(shù)據(jù)筑牢模型可信度

大模型本質(zhì)是概率模型，“幻覺現(xiàn)象”（生成錯(cuò)誤或無依據(jù)信息）成為其落地行業(yè)的重要障礙，尤其在缺乏專業(yè)數(shù)據(jù)支撐時(shí)更為凸顯。陳開冉指出：“高質(zhì)量數(shù)據(jù)集能為模型提供權(quán)威依據(jù)，從源頭減少‘無中生有’的錯(cuò)誤?！?通過專業(yè)領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，可讓大模型輸出的信息有跡可循、有據(jù)可依。

2. 突破“專業(yè)壁壘”：讓大模型從“通才”進(jìn)階“專才”

通用大模型雖能應(yīng)對(duì)基礎(chǔ)問題，卻在垂直行業(yè)的專業(yè)場(chǎng)景中 “力不從心”。陳開冉解釋：“大模型在專業(yè)問題上的表現(xiàn)，高度依賴垂直行業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)。只有融入行業(yè)專識(shí)數(shù)據(jù)，大模型才能真正理解產(chǎn)業(yè)細(xì)節(jié)，給出有價(jià)值的答案?！?/p>

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集正是打通這一壁壘的核心——通過注入行業(yè)知識(shí)、業(yè)務(wù)邏輯等專屬數(shù)據(jù)，推動(dòng)大模型從“全而不精”的“通才”，轉(zhuǎn)變?yōu)椤皩６鴥?yōu)”的“行業(yè)專家”。

03曠湖數(shù)據(jù)云構(gòu)建大模型時(shí)代的高質(zhì)量數(shù)據(jù)底座

面對(duì)大模型對(duì)數(shù)據(jù)的高要求，以及針對(duì)企業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型中 “數(shù)據(jù)整合難、調(diào)用難” 的痛點(diǎn)，陳開冉詳細(xì)介紹了漢數(shù)科技推出的 “曠湖” 高質(zhì)量數(shù)據(jù)集平臺(tái) —— 這一平臺(tái)正是基于高質(zhì)量數(shù)據(jù)云所必備的 “輸入輸出標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量高、適配大模型調(diào)用、高并發(fā)高性能、計(jì)費(fèi)方式靈活” 五大核心能力構(gòu)建，為企業(yè)的行業(yè)大模型訓(xùn)練和應(yīng)用落地提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1、全場(chǎng)景數(shù)據(jù)生態(tài)：覆蓋18大垂直領(lǐng)域的 “數(shù)據(jù)百科”

曠湖數(shù)據(jù)云整合了3.8億+企業(yè)、25萬+樓宇、30億+商品等海量數(shù)據(jù)，覆蓋工商企業(yè)、實(shí)體制造、零售門店、產(chǎn)業(yè)招商、宏觀經(jīng)濟(jì)等18大垂直領(lǐng)域。通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、分級(jí)治理體系與實(shí)時(shí)質(zhì)量監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高可信融合，為AI大模型提供 “權(quán)威可信” 的全場(chǎng)景數(shù)據(jù)供給。

2. “三段式” 對(duì)接：讓數(shù)據(jù)獲取從“復(fù)雜開發(fā)”到“簡(jiǎn)單配置”

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)對(duì)接流程復(fù)雜、周期長(zhǎng)，難以適配敏捷的AI開發(fā)需求。曠湖創(chuàng)新 “三段式數(shù)據(jù)對(duì)接” 模式，將數(shù)據(jù)獲取簡(jiǎn)化為：創(chuàng)建數(shù)據(jù)對(duì)接器（配置基礎(chǔ)信息，支持 API、文件等多形式）、篩選數(shù)據(jù)范圍（利用上千個(gè)條件精準(zhǔn)框定）、選擇數(shù)據(jù)字段（在萬級(jí)維度中自由勾選，實(shí)時(shí)計(jì)價(jià)交付），大幅降低企業(yè)數(shù)據(jù)獲取門檻。

3. MCP服務(wù)市場(chǎng)：打通大模型落地“最后一公里”

當(dāng)大模型開始“無所不能”，卻卡在“最后一公里”，缺少連接內(nèi)外部數(shù)據(jù)與工具的標(biāo)準(zhǔn)化方式。為解決大模型實(shí)時(shí)調(diào)用高質(zhì)量數(shù)據(jù)的難題，曠湖利用多場(chǎng)景高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，通過MCP服務(wù)跨越大數(shù)據(jù)與大模型的鴻溝。

目前，曠湖數(shù)據(jù)云已與字節(jié)、阿里、百度等頭部大模型廠商深度合作，并且上架火山引擎、百度千帆、阿里百煉、Github 等知名大模型平臺(tái)，為企業(yè)提供更豐富的調(diào)用方式。

“我們希望通過高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，助力行業(yè)大模型解決幻覺問題，哪怕是在專業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景中，也能給出令人滿意的答案；同時(shí)積極擁抱各大模型生態(tài)，降低數(shù)據(jù)調(diào)用門檻，更好地適配大模型的應(yīng)用場(chǎng)景。” 陳開冉總結(jié)道。

從“新石油”到“高標(biāo)號(hào)汽油”，“通才”到“專才”，“數(shù)據(jù)孤島”到“數(shù)據(jù)即服務(wù)”，漢數(shù)科技以曠湖數(shù)據(jù)云為支點(diǎn)，撬動(dòng)大模型落地千行百業(yè)的無限可能。未來將持續(xù)拓展數(shù)據(jù)覆蓋的廣度與深度，攜手合作伙伴構(gòu)建開放共贏的數(shù)據(jù)生態(tài)，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。

責(zé)任編輯：張薇