王磊。资料图
在“培育‘新质生产力’：科学家与投资人共赴创变之路”闭门研讨会上，中科闻歌董事长王磊分享表示，AI从创造力到生产力的转变可以分为三个阶段。
AI1.0阶段是基础模型应用阶段，这个阶段是把基础模型作为核心出发点，围绕模型打造能力，把模型硬植入到应用场景，也是目前大多数企业所处的阶段。通常的做法是，引入或拿来一个基础模型，开发Copilot应用，或通过API接口实现模型能力调用，或使用模型接入企业数据实现RAG知识检索增强，使得企业具备初步AI能力。但使用者很快就发现，基础模型是一个静态模型，并不能很好解决面临的实际问题，甚至不理解行业中面临的业务问题。
部分先行者已经迈入了AI2.0阶段，不唯模型为出发点，而是进一步深入业务场景，围绕业务场景思考AI能力实现中台化支持，基于行业数据持续预训练、行业知识的微调、行业数据的自然语言处理(NLP)增强随之出现，实现了对行业数据、行业应用的更深层数据处理和上层的业务支持。
未来企业级AI的发展最终会走向AI3.0，即决策智能阶段，也是企业数智化高级追求，面向行业和企业决策应用的场景，把复杂的场景问题要素化和模型化，结合智能体、多智能体协同技术，实现企业决策策略优化和行动规划，把工作流、数据流、决策流与AI结合，最终实现决策智能。
王磊认为，拥有基础模型、具备行业知识积累、实现行业通用决策这“三要素”的企业将会在未来的竞争中胜出，也需要AI从业者帮助企业进行这样的数字化变革。
具体来说，数据工程通过整合开源数据和企业内部数据，进行数据资产管理，并运用一站式清洗工具，将原始数据(Raw Data)转化为高质量数据(High Quality Data)，实现AI训练数据供给。
而依托混合专家模型MoE(Mixture of Experts)模式，企业可以自我构建一个确保自主、可训练迭代、完全可控的专属基座模型，并结合多种外部领域模型，实现模型能力的博采众长，通过混合专家模型实现模型智能调用。
最后，从行业领域的问题出发，通过积累数据、收集领域指令、标准化应用任务，实现领域决策任务的建模和不断优化，使AI从技术转化为业务价值。
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