OSINT技術情報精選·2024年9月第1周

• 2024.8.15
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1、中國信通院：《大模型落地路線圖研究報告(2024年)》

近年來，大模型技術能力不斷創(chuàng)出新高，產(chǎn)業(yè)應用持續(xù)走深向?qū)?#xff0c;顯著加快人工智能通用化、實用化、普惠化發(fā)展進程。大模型兼具理論研究和產(chǎn)業(yè)應用雙重價值，已成為當前科技前瞻布局和創(chuàng)新研發(fā)的焦點，受到國際社會高度關注。系統(tǒng)梳理大模型應用落地的共性需求和關鍵要素，給出現(xiàn)狀診斷、能力建設、應用部署、運營管理等落地路線作為參考，將進一步促進大模型賦能千行百業(yè)，為打造新質(zhì)生產(chǎn)力和推進新型工業(yè)化開辟新路徑。

本報告重點梳理了大模型應用落地遵循的診斷、建設、應用、管理四個重要階段，歸納總結(jié)出能力分析、需求挖掘、方案設計、研發(fā)測試、應用開發(fā)、效能評估、運維監(jiān)測、運營管理八個關鍵步驟。基于需求拉動、問題驅(qū)動、創(chuàng)新推動原則，研究分析在每一步驟中基礎設施層、數(shù)據(jù)資源層、算法模型層、應用服務層、安全可信層應重點關注的發(fā)展要素和亟待解決的核心問題。

現(xiàn)狀診斷階段，通過分析大模型技術能力、梳理大模型應用場景、評估大模型發(fā)展基礎，幫助應用方明晰業(yè)務發(fā)展和轉(zhuǎn)型需求。能力建設階段，設計契合應用方戰(zhàn)略規(guī)劃和業(yè)務需求的大模型建設方案，通過系統(tǒng)性研發(fā)和測試手段筑牢大模型技術底座。應用部署階段，給出專用大模型優(yōu)化部署和智能應用定制開發(fā)等參考模式，并構(gòu)建出覆蓋大模型設計開發(fā)、定制優(yōu)化、部署運營等全生命周期的應用效能評估體系。

運營管理階段，面向大模型平臺和服務給出運維監(jiān)測和運營管理的參考模式，給出實時監(jiān)測、動態(tài)追蹤和預警機制等具體方法，指出建立健全大模型運營管理體系的原則和要點。未來，大模型有望持續(xù)為新一輪人工智能階躍式發(fā)展注入強大動能，進一步助力人工智能實現(xiàn)技術能力不斷融合創(chuàng)新、應用場景持續(xù)縱深拓展、產(chǎn)業(yè)生態(tài)加速轉(zhuǎn)型升級、治理體系趨于完善穩(wěn)健。

本研究報告對大模型應用落地的研究和理解還有待加強，報告中如有不足之處，還請各方專家讀者不吝指正。

2、工信部工業(yè)文化發(fā)展中心：《AI應用創(chuàng)新技術案例評估導則》

當前，AI 技術正以前所未有的速度推進各行各業(yè)的發(fā)展與變革。科技部、工業(yè)和信息化部等六部門聯(lián)合印發(fā)了《關于加快場景創(chuàng)新以 AI 高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》，工業(yè)和信息化部、教育部等七部門聯(lián)合發(fā)布了《關于推動未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實施意見》，加速推動 AI 創(chuàng)新應用，培育新質(zhì)生產(chǎn)力。伴隨 AI 技術在產(chǎn)業(yè)領域的創(chuàng)新應用不斷擴大和深化，其在提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)以及增強社會管理能力等方面展現(xiàn)出巨大潛力。《AI 應用創(chuàng)新技術案例評估導則》（以下簡稱“導則”）旨在為AI 應用創(chuàng)新技術的評估提供一套科學、系統(tǒng)的方法和依據(jù)。

《導則》涵蓋了各類 AI 應用創(chuàng)新技術從研發(fā)到市場對接的全面評估范圍，包括技術創(chuàng)新性、技術可行性與實現(xiàn)路徑、技術成熟度、市場對接與經(jīng)濟潛力、技術風險與合規(guī)性以及國產(chǎn)化與自主性等關鍵維度。通過這些評估維度，不僅可以促進 AI 技術和應用的優(yōu)化，還可以為政策制定者、企業(yè)決策者和技術開發(fā)者提供有價值的參考和指導。

《導則》強調(diào)評估工作的基礎和指導原則的重要性，確保評估過程的公正性、有效性及實用性。倡導科學性、引導性、實效性、可操作性、可擴展性、持續(xù)性和公正性等原則，并以此作為評估活動的基石，旨在推動 AI 產(chǎn)業(yè)的良性成長，引領技術革新與應用實踐向滿足社會需求、追求經(jīng)濟效益和遵循倫理道德的方向發(fā)展。

通過實施《導則》，以期能夠更好地識別和支持那些具有巨大市場潛力和社會價值的 AI 技術項目，同時為行業(yè)的健康有序發(fā)展提供堅實的支撐，推動科技與社會發(fā)展的和諧共進。

3、沙利文&頭豹：《2024年中國生成式AI行業(yè)最佳應用實踐》

8月28日，由弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，簡稱“沙利文”）主辦的第十八屆中國增長、科創(chuàng)與領導力峰會暨第三屆新投資大會上，沙利文攜手頭豹研究院共同發(fā)布了《2024年中國生成式AI行業(yè)最佳應用實踐》報告，并揭曉了多項實踐方案大獎。其中，商湯科技與海通證券憑借雙方聯(lián)合打造的金融行業(yè)大模型，分別榮獲“中國生成式AI金融行業(yè)最佳解決方案供應商”及“中國生成式AI金融行業(yè)最佳應用實踐”兩項殊榮。

沙利文的《2024年中國生成式AI行業(yè)最佳應用實踐》報告，通過融合傳統(tǒng)與創(chuàng)新的研究方法論，從功能價值與適用性、技術性能與創(chuàng)新、實施與支持、客戶體驗與滿意度反饋四個維度，對行業(yè)內(nèi)各大模型進行了全面而深入的評估。報告高度評價了商湯科技與海通證券合作打造的“e海言道”大模型，該模型在智能問答、合規(guī)風控、代碼輔助、辦公助手、智能研報等多個場景展現(xiàn)出卓越性能，有效助力企業(yè)跨越“效率鴻溝”。

4、FESCO：《2024智能制造行業(yè)洞察報告》

制造業(yè)是?國之本、強國之基，是國家經(jīng)濟命脈所系，要堅定不移把制造業(yè)和實體經(jīng)濟做強做優(yōu)做?，加快建設制造強國。黨的???報告指出：“實施產(chǎn)業(yè)基礎再造?程和重?技術裝備攻關?程，?持專精特新企業(yè)發(fā)展，推動制造業(yè)?端化、智能化、綠?化發(fā)展?！边@為加快推進制造業(yè)?質(zhì)量發(fā)展、推動中國制造向中國創(chuàng)造、“中國智造”轉(zhuǎn)變，指明了?向、提供了遵循。智能制造是基于先進制造技術與新?代信息技術深度融合，貫穿于設計、?產(chǎn)、管理、服務等產(chǎn)品全?命周期，具有?感知、?決策、?執(zhí)?、?適應、?學習等特征，旨在提?制造業(yè)質(zhì)量、效率效益和柔性的先進?產(chǎn)?式。

本報告從智能制造業(yè)的發(fā)展歷程出發(fā)，分析了智能制造產(chǎn)業(yè)鏈和系統(tǒng)體系，探討了當前智能制造業(yè)的?才發(fā)展狀況，并展?了FESCO的解決?案?例，旨在為?業(yè)和?才的發(fā)展提供參考和建議。核?觀點：

1. 智能制造發(fā)展受政策?持、技術發(fā)展等多?因素驅(qū)動，市場規(guī)模擴?，產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化。智能制造發(fā)展受政策推動和技術驅(qū)動，市場規(guī)模不斷擴?。政府通過?范項?和標準化建設等措施，激勵企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。技術進步為智能制造提供?撐。產(chǎn)業(yè)鏈得到優(yōu)化，推動制造業(yè)向更??平發(fā)展，提升競爭?和效率。
2. 智能制造?才需求旺盛，崗位技術相對集中，地域差異顯著。智能制造推動制造業(yè)升級，對?技術?才需求激增，尤其是軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)分析等領域。?業(yè)分布?泛，包括汽?、電?、醫(yī)藥等，但?才主要集中在沿海和發(fā)達地區(qū)。不同地域的薪資和發(fā)展機會存在差異，影響了?才的流動和分配。
3. FESCO根據(jù)不同企業(yè)痛點提供差異化產(chǎn)品服務，滿?客?智能制造的??需求。智能制造需要具備多學科交叉融合能?的?素質(zhì)?才，但企業(yè)?臨?才儲備不?、招聘難度?和獲取渠道有限等挑戰(zhàn)。通過外包服務、專業(yè)培訓和咨詢服務的?持，企業(yè)能快速精準配置合適勞動?資源。

5、工信部消費品工業(yè)司：《輕工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施方案(征求意見稿)》

輕工業(yè)是我國國民經(jīng)濟傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)和重要民生產(chǎn)業(yè)，在穩(wěn)增長、擴內(nèi)需、惠民生等方面發(fā)揮著關鍵作用。為落實《制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動方案》，推動數(shù)字技術加快賦能輕工業(yè)發(fā)展，系統(tǒng)指導輕工業(yè)推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，培育形成新質(zhì)生產(chǎn)力，特制定本實施方案。

6、浪潮云：《數(shù)據(jù)空間關鍵技術研究報告》

近年來，隨著全球數(shù)字經(jīng)濟加速發(fā)展，數(shù)據(jù)成為基礎性戰(zhàn)略資源和關鍵生產(chǎn)要素。世界各國紛紛搶抓機遇，在加強數(shù)據(jù)保護的同時，積極探索技術、制度和商業(yè)模式創(chuàng)新，促進數(shù)據(jù)流通利用，繁榮數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)和數(shù)字經(jīng)濟。數(shù)據(jù)空間概念由國際數(shù)據(jù)空間協(xié)會(IDSA)提出，并得到歐盟采用。2020年《歐洲數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》提出“單一數(shù)據(jù)市場”愿景，并將歐洲共同數(shù)據(jù)空間作為實現(xiàn)該愿景的重要戰(zhàn)略舉措。數(shù)據(jù)空間旨在為數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個互聯(lián)的生態(tài)系統(tǒng)，使數(shù)據(jù)在不同組織和行業(yè)之間安全、透明地流動，同時尊重數(shù)據(jù)隱私和治理的要求。在歐盟的推動下，數(shù)據(jù)空間在全球的采用情況正在逐漸擴大。但總體上看，數(shù)據(jù)空間的建設仍處于探索發(fā)展階段。

黨的二十屆三中全會審議通過的《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現(xiàn)代化的決定》提出，“建設和運營國家數(shù)據(jù)基礎設施，促進數(shù)據(jù)共享”。數(shù)據(jù)基礎設施將在承載數(shù)據(jù)基礎制度落地、構(gòu)建全國一體化數(shù)據(jù)市場、提升數(shù)據(jù)安全治理能力等方面發(fā)揮重要作用。為進一步借鑒歐盟數(shù)據(jù)空間建設經(jīng)驗，深入理解數(shù)據(jù)空間的關鍵技術特征，助力我國數(shù)據(jù)基礎設施建設國家信息中心公共技術服務部聯(lián)合浪潮云信息技術股份公司，在深入調(diào)研基礎上共同編制《數(shù)據(jù)空間關鍵技術研究報告》。

報告梳理了數(shù)據(jù)空間概念提出過程、目標愿景、主要特征和建設進展，提出了數(shù)據(jù)空間的業(yè)務、功能和技術框架，分析了數(shù)據(jù)空間的信任體系、數(shù)據(jù)互操作、流通控制、分布式架構(gòu)等關鍵技術路線，總結(jié)了數(shù)據(jù)空間面臨的主要挑戰(zhàn)和未來發(fā)展建議，旨在凝聚廣泛社會共識，為有關單位和行業(yè)提供建設參考。

7、帆軟：《商業(yè)智能應用白皮書5.0》

在新質(zhì)生產(chǎn)力、數(shù)字經(jīng)濟、AI 技術等關鍵詞大熱的大背景下，數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟時代的基礎性和戰(zhàn)略性資源，開始加速成為企業(yè)競爭的關鍵生產(chǎn)要素，加速讓數(shù)字化顛覆成為各行各業(yè)的“新常態(tài)”。各行業(yè)雖然數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程不一，但是大多不約而同地將企業(yè)層面的全面數(shù)據(jù)決策能力和數(shù)據(jù)價值洞察列為迎接變革和商業(yè)創(chuàng)新的決勝因素，并把商業(yè)智能作為其中重要的數(shù)據(jù)利器。

BI 的發(fā)展已有二十余年，從開始的報表式 BI 到自助分析式 BI 到智能 BI，均受到各行業(yè)的廣大企業(yè)的廣泛應用，碩果累累。BI 產(chǎn)品的發(fā)展歷史有一條清晰的主線，即不斷地利用新技術降低數(shù)據(jù)分析門檻，讓更多的企業(yè)能夠從大數(shù)據(jù)中受益，真正把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成生產(chǎn)力去驅(qū)動業(yè)務，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累。不同類 BI 各有優(yōu)劣，分別適用于不同的場景，不是絕對的相互替代的關系。企業(yè)除了需要根據(jù)自身信息化情況去選擇合適的 BI 工具類別，也要做好數(shù)倉建設；當業(yè)務規(guī)模和復雜度不斷增加時，更需要關注數(shù)據(jù)治理、維護數(shù)據(jù)指標體系等問題。

帆軟數(shù)據(jù)應用研究院基于最新的洞察，在《商業(yè)智能應用白皮書 5.0》中闡述了以下核心內(nèi)容：

1. 解讀 BI 產(chǎn)品演變，BI 多形態(tài)共生理念究竟包括什么？
2. 強調(diào)數(shù)據(jù)全鏈路管理和建設，產(chǎn)品的價值主張是什么？
3. 對話企業(yè)內(nèi)部 BI 資深用戶，有哪些工具使用的感悟？
4. 探究智能 BI 更多是 AI for BI，如何定位方向及落地？
5. 解析案例如何用 BI 發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，加速數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表？
6. 分享浙高運實踐經(jīng)驗，企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表該準備什么？
7. 提出企業(yè)數(shù)據(jù)治理的優(yōu)解：如何用“拉式策略”做治理？
8. 指導企業(yè)如何建指標體系、建底層，以及如何應用指標？
9. 傳遞帆軟如何用 BI 進行數(shù)字化建設的心得，以財務為例？