近两年，生成式AI技术取得了突破性进展，特别是在语言模型、图像生成等领域。OpenAI的ChatGPT一经问世便吸引了全世界的目光，其强大的深度学习和大数据处理能力，为用户提供了前所未有的交互体验，颠覆了人们的认知。此后，百度、腾讯、阿里、字节等一众国内大厂争相入局AI大模型赛道，各家的AI大模型如雨后春笋一般破土而出。
然而AI大模型领域的繁荣景象背后却存在一个尴尬的问题，即当下AI大模型的使用场景过度集中于终端用户或消费者一端，且往往停留在对话、图文生成或代码辅助这些基础功能上，并没有深入地同行业场景进行融合，实现真正的生产力提升。
在枫清科技创始人兼CEO高雪峰看来，与企业用户需求融合才能发挥AI真正的生产力。因此，在国内大厂拼命争夺的大数据、大模型领域之外，高雪峰正带领着枫清科技，找准大厂间的战略缝隙，致力于让AI在企业应用场景中产生实际的生产力，构建AI时代的数据基础设施，为各行各业发展新质生产力注入强劲动能。
创新理念破解行业痛点
产品矩阵赋能企业转型
为什么当下最为常见的AI大模型技术难以适应企业需求，给企业带来实质上的生产力提升？高雪峰向记者解释道:“主要是因为这种AIGC技术在企业端场景落地的过程中，一定会遇到模型幻觉、可解释性差、推理能力弱、数据安全可控性等问题。”
通俗来说就是AI在回答我们的问题时常常会一本正经地胡说八道，对于AI生产的内容，我们也无法得知其内在的思考逻辑。同时，AI难以将一些较为复杂的问题进行拆解分析，回答时往往乱说一通或只回答了其中一部分内容。
概率体系和符号逻辑推理是AI领域中非常核心的两个技术栈，当下的大模型技术更加侧重于概率预测体系，而以上问题恰恰是符号逻辑推理技术所能够解决的，因此AI技术要实现企业智能化，必须要将二者的优势深度融合。高雪峰告诉记者:“我们从第一天创业开始就在寻求怎么把这两种技术融合在一起，推动 AI 技术在企业场景中的落地应用”。
人工智能技术赋能场景应用，不断提升效果的主要架构有两种:以模型为中心的 Model-Centric 和以数据为中心的 Data-Centric。这两种路径都能够帮助企业将人工智能技术融入其应用场景。前者围绕模型来使用企业数据，后者则将企业本地数据转化为知识，并根据具体的智能化需求选择合适的模型来加以应用。高雪峰指出，Data-Centric 架构更能有效应对企业当前智能化场景中的挑战。为实现更优的智能化效果，枫清科技坚定地选择了 Data-Centric LLM Landing 架构，让不同的模型能力服务于企业本地经过组织和加工的数据与知识，并通过行业智能体平台进一步赋能企业工作流。
基于此，枫清科技推出了“一体两翼”的产品矩阵:枫清·天枢多模态智能引擎、枫清·瑶光企业知识中台、枫清·锦书数据血缘治理平台，旨在实现大模型时代数据、算力和模型的一体化。能够将包括文档、视频、语音等大量企业不知道怎么使用的数据盘活，找到数据和数据之间的逻辑关系，让它们不再只是无意义的、向量化的数据，而是变成可利用的知识。并在企业本地数据知识化之后实现与各种模型之间的有效连接，让这些知识在业务场景中被利用起来，从而打造创新+质优的新质生产力工具，提升企业的生产力，赋能企业智能化转型。
头部企业深入合作落地
持续性探索应用新场景
人工智能作为培育和发展新质生产力的重要载体，近年来受到了政府的高度重视，政府在鼓励大模型和 AI 技术发展方面出台了多项政策文件。2022 年科技部、教育部、工业和信息化部等六部门联合发布了《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，旨在推动人工智能技术在各行业的应用，提升经济高质量发展。2024年2月19日，国务院国资委召开“AI 赋能 产业焕新”中央企业人工智能专题推进会，要求中央企业把发展人工智能放在全局工作中统筹谋划，承担起构建行业人工智能平台的使命和责任，提倡中央企业主动向社会开放人工智能应用场景。
而在高雪峰眼里，建设行业领域的大模型要实现行业智能化赋能，恰恰要从央国企着手。因为央国企具备需求规模大、产业配套全、应用场景多等优势，拥有丰富的场景资源和不同模态的数据积累，实现具体的智能化场景后，可凭借其在产业链中的影响力推动行业智能化，从而真正落地具有丰富业务场景价值的行业大模型。
高雪峰告诉记者:“一些大型央企对于让人工智能在企业场景端产生价值的需求较为迫切，即使是一个基础的知识库问答，他们自己的研发人员可能研究了很久的大模型，但效果可能不理想。在试用我们产品的过程中短时间内就能感受到在问答效果、准确率等方面的不同，所以我们不用怎样去推介我们的产品，他们主动会和我们合作。”
目前，枫清科技的技术产品已成功应用于多个行业，典型的标杆客户包括立臻科技、亨通数科、龙盈智达、常熟农商、上汽集团、泰康养老、中化信息等等。亨通数科通过枫清的多模态智能引擎构建了设备全生命周期管理系统，实现了跨工厂的知识复用。龙盈智达结合枫清的图智能和大模型技术，为金融行业提供了智能化金融营销和风险评估方案，优化了客户挖掘和风险管理，提升了决策效率与精准度。立臻科技在制造行业，通过枫清的智能问数与数据融合技术，显著提升了员工管理和数据决策的效率。中化信息则在能源行业通过枫清·瑶光企业知识中台，将数据转化为可操作的知识，通过文档问答、智能问数以及智能体串联大模型应用与业务系统，实现了智能化升级，有效提升了生产与工作效率。
同时，高雪峰还表示，生成式人工智能技术在企业端场景的应用这件事，可能今年年初才开始被人们重视起来并着手推进，其在企业场景中的应用还有待进一步开发，“我们目前在与企业的合作过程中已经接触到了很多很好的场景，会进一步在行业中去验证人工智能对生产力提升的反馈，后续也会持续性探索新的应用场景。”
将立足广州辐射大湾区
为本土产业注入强动能
广东省作为我国经济第一大省，制造业发展历史悠久，门类齐全。近年来广东省政府高度重视制造业的数字化转型，出台了一系列政策措施推动工业互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与制造业的深度融合。
广东优质的产业环境与一系列政策支持为人工智能在企业端场景的落地提供了肥沃的土壤。高雪峰告诉记者，未来枫清科技将立足广州，进一步拓展华南区业务，辐射粤港澳大湾区，助力本地区企业智能化转型升级，计划在华南区打造领先的 AI 应用生态，依托广州的区位优势和大湾区强大的产业基础，加速 AI 技术与产业的深度融合，推动制造、金融、物流等关键行业的智能升级，为区域经济发展注入新动能。
“目前广东有非常多头部的国企和央企跟我们已经有合作了。”对于枫清科技未来在大湾区的生根发芽，高雪峰表现得信心十足，“广州在这件事上，让我感受到出乎意外的高效率，而且有战略的眼光，他们对于人工智能的场景布局，在每一处需要什么样的布局的思路很明确，让我很惊讶，我认为双方在认知上是同频共振的。”
10月15日，第 136 届中国进出口商品交易会在广州琶洲展馆开幕，枫清科技积极参与本届广交会，并与多家企业就人工智能技术合作达成初步意向。作为中国 AI 行业的创新型企业，枫清科技未来将在技术研发、市场拓展和国际合作方面持续发力，推动 AI 技术在全球范围内的应用，助力企业实现智能化转型，为全球经济发展贡献力量，引领 AI 赋能的智能经济新时代。
记者:目前可以说你们是在大厂之间的战略缝隙去做这件事，那么未来当大厂看到这件事能够取得高性价比的回报之后，他们是否会以强大的技术能力快速向你们这个领域去覆盖？
高雪峰:这个问题并没有绝对的答案，但是在当下看来做我们这件事的投入产出比还远远比不上投入公共云、算法、大模型，这些才是现在大厂之间的兵家必争之地。大厂的关注点都在怎么快速形成规模上，而我们其实在做一个慢功夫。另外，大厂也非常希望他们的大模型能够深入国央企的行业中产生实际价值，而我们的产品正好能打通从基础大模型到企业业务场景应用的“最后一公里”，我们能够推动大模型在企业发挥实际价值。所以目前我们和大厂之间更多的是合作共赢。
记者:广州的跨境电商产业规模十分庞大，你们的企业过去合作对象中没有涉及这一行业，未来会不会和跨境电商企业进行合作？
高雪峰:我们一直计划自己下场深入一个行业去推动人工智能的企业端落地，而跨境电商恰好是我们计划选择的一个行业。目前我们已经有相关的产品原型，初步选择运营和营销两大类场景，再找一些细节的点，之后就是开始找种子用户。
记者:回顾这一年，有没有觉得哪个事件节点让您觉得影响了整个行业的发展？
高雪峰:对我来说一个最重要的事件就是AI+写进了政府工作报告，这代表各个行业的龙头企业一定要做AI转型。那但凡他们要真正把AI+和场景连接在一起，对我们来说就是一个巨大的机会。大家的注意力都会开始集中到企业端的场景建设上来，慢慢也会意识到Data-Centric的逻辑带来的价值。