人工智能大模型的強大能力有目共睹，眾多企業(yè)翹首以盼，希望大模型能早日賦能業(yè)務(wù)，真正幫助企業(yè)降本增效。 但大模型所需要的龐大算力、海量數(shù)據(jù)，以及背后的天價成本，讓無數(shù)行業(yè)和企業(yè)“想用大模型而用不上”。對于這個痛點，清博公司“先問”大模型給出的解決辦法是：聚焦，針對每個行業(yè)給出定制化的解決方案。而當AI足夠聚焦時，我們真切感受到了AI的威力。 讓企業(yè)“有得用”，讓大模型“好用”，“先問”在這兩點上的完成度超出了我們的預(yù)期。01能源行業(yè)“先問”企業(yè)專屬的智能生成式知識庫\"先問\"能源行業(yè)大模型，是一種先進的技術(shù)解決方案，能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備端、企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）系統(tǒng)、市場運營等多源應(yīng)用系統(tǒng)的無縫連接和數(shù)據(jù)集成。大模型的核心價值在于，它能夠?qū)⒏鞣N不同的數(shù)據(jù)源整合在一起，打造成能源企業(yè)專屬的智能生成式知識庫。 這種知識庫的功能非常強大，它不僅可以實現(xiàn)業(yè)務(wù)問答，幫助企業(yè)快速解決業(yè)務(wù)問題，還可以進行技術(shù)文檔檢索，幫助企業(yè)快速找到所需的技術(shù)文檔。此外，它還可以進行文檔處理與分析，幫助企業(yè)從大量的文檔中提取有價值的信息，從而提高工作效率。 \"先問\"能源行業(yè)大模型的應(yīng)用，可以極大地提升生產(chǎn)研發(fā)、組織管理、市場營銷等各個環(huán)節(jié)的效率。在生產(chǎn)研發(fā)環(huán)節(jié)，它可以幫助企業(yè)快速找到研發(fā)過程中遇到的問題的解決方案；在組織管理環(huán)節(jié)，它可以幫助企業(yè)提高管理效率，減少管理成本；在市場營銷環(huán)節(jié)，它可以幫助企業(yè)更好地理解市場需求，提高營銷效果。 \"先問\"能源行業(yè)大模型的具體功能是： （1）預(yù)測能源需求預(yù)測能源需求是指通過分析各種因素，預(yù)測未來一段時間內(nèi)能源的消費量。這是一個復(fù)雜的過程，需要考慮到許多變量，如人口增長、經(jīng)濟發(fā)展、技術(shù)進步、政策變化、天氣條件等?！跋葐枴蹦茉葱袠I(yè)大模型通過學習和理解這些變量之間的關(guān)系，生成準確的能源需求預(yù)測。 具體來說，大語言模型可以從以下幾個方面進行預(yù)測：

時間因素：通過分析歷史數(shù)據(jù)，模型可以學習到能源需求在一天中、一周中、一年中的周期性變化，以及長期的趨勢。

天氣因素：天氣條件對能源需求有很大影響。例如，冷熱天氣會增加取暖和空調(diào)的用電量，而風力和太陽能發(fā)電則受到風速和日照的影響。模型可以通過分析天氣預(yù)報，預(yù)測這些因素對能源需求的影響。

社會經(jīng)濟因素：經(jīng)濟發(fā)展水平、人口規(guī)模、生活習慣等社會經(jīng)濟因素也會影響能源需求。模型可以通過分析這些因素的變化，預(yù)測能源需求的長期趨勢。

(資料圖片)

特殊事件：節(jié)假日、大型活動、突發(fā)事件等特殊情況會導(dǎo)致能源需求的短期波動。模型可以通過分析這些事件，預(yù)測它們對能源需求的影響。

技術(shù)因素：新的能源技術(shù)，如可再生能源技術(shù)、儲能技術(shù)、能源效率提升技術(shù)等，也會影響能源需求。模型可以通過分析這些技術(shù)的發(fā)展趨勢，預(yù)測它們對能源需求的影響。

政策因素：政府的能源政策，如能源價格政策、能源補貼政策、能源效率標準等，也會影響能源需求。大模型可以通過分析這些政策的變化，預(yù)測它們對能源需求的影響。

通過這些預(yù)測，能源公司可以提前做好生產(chǎn)和供應(yīng)的準備，避免能源供應(yīng)的短缺或過剩，提高經(jīng)濟效益。 （2）智能故障判斷“先問”能源行業(yè)大模型能夠利用人工智能技術(shù)，如機器學習、深度學習等，對設(shè)備或系統(tǒng)的故障進行自動檢測、識別和預(yù)測的技術(shù)。它可以幫助我們在故障發(fā)生前就發(fā)現(xiàn)潛在的問題，從而提前進行維修或更換，避免更大的損失。

數(shù)據(jù)采集：通過各種傳感器收集設(shè)備或系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、振動、電流等。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗和格式化，去除噪聲和異常值，使其適合進行后續(xù)的分析。

特征提?。簭念A(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取出反映設(shè)備或系統(tǒng)狀態(tài)的特征，如平均值、標準差、峰值等。

模型訓(xùn)練：使用機器學習算法，如決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，根據(jù)提取出的特征和已知的故障情況，訓(xùn)練出故障診斷模型。

故障識別：將新收集到的數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的模型中，識別出設(shè)備或系統(tǒng)的故障類型和程度。

故障預(yù)測：根據(jù)設(shè)備或系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)和當前狀態(tài)，預(yù)測未來可能出現(xiàn)的故障。

（3）環(huán)保政策分析“先問”能源行業(yè)大模型通過收集和處理大量數(shù)據(jù)，對政府發(fā)布的環(huán)保政策進行深入的分析和解讀。這種解讀不僅清晰，而且準確，能夠幫助能源公司了解政策的具體內(nèi)容和要求，以及政策可能帶來的影響。 通過這種方式，能源公司可以根據(jù)政策解讀的結(jié)果，及時調(diào)整自己的生產(chǎn)和運營策略。比如，如果政策要求降低碳排放，那么公司就可以提前采取措施，比如改進生產(chǎn)工藝，提高能源利用效率，或者投資研發(fā)新的清潔能源技術(shù)。 同時，能源行業(yè)大模型的政策解讀也可以幫助公司避免因違反政策而受到 罰款。因為如果公司不了解或者誤解政策，就可能在不知不覺中違反規(guī)定，結(jié)果可能會被罰款，甚至可能會影響公司的聲譽和市場地位。因此，通過能源行業(yè)大模型的政策解讀，公司可以更好地遵守政策，避免不必要的損失。 （4）綠色能源推廣“先問”能源行業(yè)大模型可以處理和分析大量的數(shù)據(jù)，包括公眾的觀點、態(tài)度、行為等信息，這些信息來自于社交媒體、新聞報道、公眾調(diào)查等多個來源。通過對這些信息的深入分析，大模型可以揭示公眾對綠色能源的看法和接受程度，以及他們在日常生活中使用綠色能源的情況。 基于這些分析結(jié)果大模型可以為能源公司提供綠色能源推廣的策略。比如，如果分析結(jié)果顯示公眾對綠色能源的認知度不高，那么公司就可以采取提高公眾認知度的策略，比如開展公眾教育活動，發(fā)布綠色能源的相關(guān)信息等。如果分析結(jié)果顯示公眾對綠色能源的接受度已經(jīng)很高，但使用率不高，那么公司就可以采取提高使用率的策略，比如提供更便捷的綠色能源服務(wù)，或者推出吸引人的優(yōu)惠政策等。 通過這種方式，能源行業(yè)大模型可以幫助能源公司更有效地推廣綠色能源，提高綠色能源的接受度和使用率。這不僅可以幫助公司提高市場份額，也有助于推動社會的可持續(xù)發(fā)展。 在使用場景上，“先問”能源垂類版本能夠近乎完美地覆蓋企業(yè)端和用戶端的問答場景，成為企業(yè)的專屬AI知識庫。通過行業(yè)和企業(yè)專門數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，“先問”的能源垂類的知識庫更加聚焦，信息數(shù)據(jù)更新更加及時，無論是回答客戶對產(chǎn)品、服務(wù)、價格、訂單方面的問題，還是為銷售人員提供技術(shù)支持，相較于依靠于人和流程的傳統(tǒng)形式，“先問”在內(nèi)容準確度和及時性上，優(yōu)勢明顯。在試用過程中，我們給“先問”拋出了諸如太陽能工作原理、碳捕獲等能源行業(yè)的專業(yè)問題，在經(jīng)過驗證后，證實“先問”的回答質(zhì)量相當出色，即使和ChatGPT這樣的絕對頭部人工智能相比也不遑多讓，甚至在部分回答上更加優(yōu)秀。 雖然“先問”能源行業(yè)版目前還處于內(nèi)測階段，但能看到已經(jīng)有相當高的完成度，對于技術(shù)密集和資金密集型的能源行業(yè)來說，像“先問”這樣的垂類大模型，可能為這個行業(yè)帶來巨大的效率提升。02要數(shù)量也要質(zhì)量讓大模型“好用”為行業(yè)定制垂類模型的基礎(chǔ)，是擁有一個足夠可靠的標準版，“先問”的標準版滿足了我們對一個AI大模型的基本期許：它擁有類似聊天的界面，能夠快速地反饋答案，更重要的是，沒有胡說八道，給出的回答相當準確。 在這些基礎(chǔ)上，先問還給出了足夠的驚喜。首先，它能夠?qū)崟r聯(lián)網(wǎng)。比如問它關(guān)于上周馬斯克在世界人工智能大會上的講話內(nèi)容，“先問”在通過聯(lián)網(wǎng)搜索后，都給出了詳細且準確的回答。 據(jù)“先問”的首席工程師介紹，“先問”是國內(nèi)開創(chuàng)性的基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大語言模型。 拋開晦澀的術(shù)語，只從用戶的體驗角度上看，“先問”的算法工程師們有效解決了AI“幻想”問題，這大大提高了 AI 回答的可信度。在這些基礎(chǔ)之上，“先問”還進一步給了用戶“溯源”的權(quán)利。對于 AI 給出的每一句回答，用戶都可以單獨查詢它的來源，對于需要試用 AI 來產(chǎn)出正式內(nèi)容的用戶，這種方式雖然會多花些時間，但能真正保證內(nèi)容的真實度。 實時聯(lián)網(wǎng)功能讓“先問”擁有了檢索海量信息的能力，在這個基礎(chǔ)上，溯源能力讓“先問”給出的答案更加可靠、可信。要數(shù)量也要質(zhì)量，是“先問”敢于開發(fā)行業(yè)定制版的基礎(chǔ)。在近日召 開 的2023世界人工智能大會上，搭載有先問大模型的元媧虛擬人交互一體機，吸引了眾多圍觀客戶和媒體來與虛擬人面對面互動。元媧虛擬人大屏的特色功能包含智能迎賓、智能播報、智能導(dǎo)覽、營銷互動、廣告宣傳等。在“先問”大模型的加持下，元媧虛擬人大屏支持AI定制大腦，支持部署本地數(shù)據(jù)和問答庫，可實時聯(lián)網(wǎng)，在追趕人工智能最新浪潮的同時真正做到可落地面向大眾。 03雄厚技術(shù)基底開發(fā)垂類大模型的底氣在我們的印象中，大模型開發(fā)是需要巨大技術(shù)投入和經(jīng)費投入的，但為什么清博公司能如此快速地開發(fā)出有這么高完成度的AI大模型，甚至完成對融媒體行業(yè)的定制開發(fā)？ 清博的工程師立刻回答：“我們在技術(shù)上，算是很牛的”然后，我們就收到了工程師發(fā)來的一個叫“獎狀”的文件夾。 國際比賽的獎項： 2020Kaggle:GoogleQUEST Q&A Labeling-金牌谷歌Kaggle比賽是全世界最權(quán)威的人工智能算法比賽之一。參賽者包括來自美國、法國、日本、德國、新加坡等的全球1571支隊伍，1904位參賽選手。 2022年kaggle上舉辦的《U.S.Patent Phrase to Phrase Matching》比賽上獲得金牌（第三名） 2022年kaggle主辦的《NBME-Score Clinical Patient Notes》全球比賽金牌 還有其他大大小小幾十個獎狀和榮譽： 所以，“先問”大模型及其行業(yè)垂類版本的發(fā)布，不是在ChatGPT之后的臨時起意，而是開發(fā)團隊早已在語義分析、算法等方面有深厚功底和積累，是真正的厚積薄發(fā)。 “先問”大模型的出品方，北京清博智能科技有限公司，是一家以大數(shù)據(jù)、人工智能為技術(shù)底盤的科技公司，從2014年成立起，這家公司有多年為政務(wù)部門、企業(yè)、媒體和高校提供輿情分析服務(wù)的經(jīng)驗。 作為國內(nèi)頭部的輿情分析服務(wù)商，這家公司的工程師和科學家們很早就意識到，AI是能夠變革輿情行業(yè)的工具，于是“先問”大模型在近十年的積淀中、在AIGC的浪潮下，“先問”大模型由此誕生。 無論是為了提高生產(chǎn)效率，還是降低用工成本，我們已經(jīng)很久沒在人工智能以外的工具上，見到能帶來如此巨大變革的方式了。 “先問”大模型和各行業(yè)垂類版本目前已開放大客戶內(nèi)測。我們還會繼續(xù)關(guān)注清博公司的后續(xù)動態(tài)，期待“先問”大模型在千行百業(yè)中的亮眼表現(xiàn)。 作者：蒹葭 排版：孫可盈 圖片源于Q仔互聯(lián)網(wǎng)沖浪所得，若有侵權(quán)，后臺聯(lián)系，Q仔滑跪刪除~ 清博旗下的產(chǎn)品大多開放 免費試用權(quán)限，想體驗我們的產(chǎn)品，歡迎咨詢~ 對咱們文章有興趣或者有意見的朋友也可以掃碼勾搭Q仔哦~ 想找到志同道合，相互學習進步的朋友，歡迎大家掃碼進群~

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