這個框架雖然得到了很多用戶的認可，但是落地的難度比較大，這個難度不在框架本身，而在于模型能力的成熟度。目前，不論是通用大模型還是領域大模型，業(yè)界都沒有一個標準的成熟度模型，這也是未來我們關注的方向、投入研發(fā)的方向。
應用場景的選擇是目前的熱點問題，而成熟度是最終決定應用場景的關鍵因素之一。以我們的實際客戶案例為例，這家客戶是國內最大的上市公司之一，但他對整個數(shù)字化轉型里面采用人工智能的方法非常焦慮，通過一次整天的Workshop，神州數(shù)碼團隊把他們的應用分成了6個專業(yè)領域和30項業(yè)務場景，然后進行細節(jié)分析，幫助客戶用數(shù)字化轉型的關鍵技術，包括機器學習、深度神經網絡和數(shù)據(jù)分析，來對應哪一個場景采用什么樣的技術，幫助客戶梳理了用AI推動數(shù)字化轉型的方法。
由此，我們產生了一個從數(shù)據(jù)產生價值支撐業(yè)務的基本框架，這個框架里有兩大核心構建，一個是ModelOps，另外一個是我們現(xiàn)在正在研發(fā)的產品——神州問學，神州問學的目前定位是滲透平臺，通過這個平臺解決企業(yè)對大模型應用場景的焦慮，同時驗證我們的能力、業(yè)務場景和回報價值，后面神州問學會發(fā)展成為企業(yè)智能總線。
我今天的演講叫做“數(shù)字化轉型的萊特兄弟時刻”，但是嚴格來說，我們正處在“庫塔時刻”，我們在等待一個重大的突破，因為這個突破一旦發(fā)生以后，所有的一切都會發(fā)生改變。
