岩芯数智亮相云栖大会，展示RockAI模型大脑
10月31日至11月2日，以“计算，为了无法计算的价值”为主题的2023年云栖大会在杭州举办。云栖大会是在浙江省人民政府指导下，由杭州市人民政府、浙江省经济和信息化厅、阿里巴巴集团主办，以技术创新为宗旨的互联网科技行业盛会。大会涵盖算力、人工智能+、产业创新三大主题，上海岩芯数智人工智能科技有限公司（下文简称“岩芯数智”）作为创新的AIGC服务商应邀参展，岩芯数智CEO刘凡平出席展会并参加“商业与科技版块”闭门研讨会，与业内专家学者及企业家代表，就数字经济创新、大模型商业落地等重磅议题，畅谈前沿趋势，探求转型之路。
岩芯数智是岩山科技（002195.SZ）旗下子公司，近年来岩山科技全面拥抱人工智能，目前已经在人工智能领域的智能驾驶、类脑智能、AIGC等新兴领域进行了布局。
自研大模型技术底座，构建企业级AI差异化优势
大会现场，岩芯数智展示了其业务方案与行业案例，当前岩芯数智拥有百亿级参数的自有模型，从而针对To B行业领域提供多种智能产品。例如RockAI模型大脑可以让企业拥有私域的知识大模型，实现跨文档知识整合、实时信息记录，可用于银行金融、政务办公等场景。通过深耕垂类场景，岩芯数智希望构建实现“1个MaaS平台，多种应用场景策略”，为行业开发可信赖的、高性能的垂类模型。未来在15-30天内即能完成对一个企业客户的私域模型部署。
岩芯数智CEO刘凡平表示：“岩芯数智ROCK AI具备三大优势。第一是‘自研自建’， 以“自研大模型+多个垂类模型”为技术结构，自研大模型底座使得岩芯数智在自主可控、实时数据接入、客户私有化部署等方面具有领先优势；第二是‘适配性与安全性’，在保证企业客户私有数据安全的前提下，岩芯数智支持企业客户根据自身需求进一步定制专属模型，快速实现应用适配；第三是‘产品路径和商业模式’，和大厂相比，能立足优势行业、专注打磨行业模型的岩芯数智，有着策略灵活、落地执行力强、资源集中等优点。”
深耕垂类专业模型，通过行业数据积累打造壁垒
纵观全行业，在政务、公共安全、医疗、金融、健康、制造业等领域，垂直领域应用型大模型正在陆续落地。刘凡平也表示：“岩芯希望帮助各行各业拥抱数智化时代，专注于打造为百业赋能的一站式AIGC数智化服务平台。“
对私有化部署需求较多与数据安全需求较高的行业来说，因为涉及安全及隐私保护要求，数据大多存储在本地，而通用大模型在特定行业上缺乏必要的训练数据，其行业常识、可控性和专业度都达不到要求，需要针对行业特性进行大模型定制。
对此刘凡平认为：构建企业级AI差异化优势的关键，是要根据客户的特定需求来定制和调整技术。垂直行业大模型需要根据行业属性提供场景化服务，而行业数据的累积对于AIGC和大模型具有壁垒价值。在训练语料方面，除常规的涵盖该领域的专业知识和术语外，定制的模型还将包含特定领域的实际案例和数据、专家的经验和见解等，以适应不同垂直领域特定的语言风格和表达方式。
商业落地标杆案例，国内最早一批银企联动AIGC项目
从商业落地进程来看，岩芯数智持续加强核心算法自研与优势场景落地，以标杆客户为案例快速拓展市场。2023年6月，岩芯数智与邮储银行合作成立了银企联动AIGC项目，项目针对组织架构、硬件保障、软件创新等方面进行了重点部署。后续双方将持续深化技术探索，以系统内问答应用为核心，围绕下一代智能客服、获客效能提升，开展项目投研建设，并逐步投产落地。
由于银行业务具有特殊性，对内容专业性、严谨性、可解释性、合规性、数据安全性等有着严格要求，对此刘凡平介绍到：“企业级的生成式AI必须是可信、开放和可扩展的。目前国内大部分使用开放模型微调，而我们拥有自主知识产权的 AI 算法技术，拥有自主研发的Transformer架构大模型和非transformer架构的记忆逻辑模型等，所以我们能够去做这件事情，而且可以对模型进行深度改造和业务适配。“
据悉，岩芯数智核心团队在大数据分析、机器学习领域深耕多年， CEO刘凡平是上海市科技专家库专家，人工智能应用方向高级工程师，曾出版《大数据搜索引擎原理分析》、《大数据时代的算法》、《神经网络与深度学习应用实战》、《突围算法》等技术著作，其中《大数据时代的算法》被翻译为《大數據時代的演算法》，在港台地区上市。并作为发明人申请人工智能技术相关专利20余项。
第三方数据显示，中国AIGC产业规模2023年约143亿元，2028年预计将达7202亿元。中国信息协会常务理事、国研新经济研究院创始院长朱克力认为，当前国家对民营经济高度重视，大模型构成了我国加快实现高水平科技自立自强的重要力量。
目前大多数AIGC服务商都在发力商业化，作为目前少量已经在部分领域“跑”起来的平台，岩芯数智未来将继续通过积累不同垂类领域数据，使业务覆盖至更多行业。“用更垂直、更精准的行业模型去打磨算法，在每一个细分场景下都拥有巨大潜力，应该利用好国内丰富的数据维度和广阔的应用场景。” 刘凡平表示。