近兩年來，以ChatGPT為代表的生成式AI迅速火爆，成為各大企業發力的主要方向。作為“致力于成為領先的數字化轉型合作伙伴”的神州數碼，也于近期正式發布了神州問學，并聯合信百會研究院發布行業《生成式AI企業級落地白皮書》，攜手十余家產業生態力量共同開啟“生成式AI問學共創計劃”，三位一體打造企業生成式AI破局之道。

神州數碼副總裁CTO 李剛

10月26日，神州數碼副總裁CTO 李剛、神州數碼戰略營銷部總經理皇甫子喬在接受記者采訪時共同表示，如何將通用大模型技術落地到企業組的應用場景場景中，是神州數碼重點考慮的問題。為此，神州問學并不做基礎大模型，而是將重點放在生成式AI企業落地實現層面，通過打造一站式企業大模型集成平臺和企業大模型運營平臺，幫助行業客戶快速搭建模型、算力、數據和場景四大層面的能力，在企業內有效打通從生成式AI技術到業務場景的通道。與此同時，神州數碼將聯合業界的合作伙伴，以此來更好的支持應用生態環境。

打造一站式企業大模型集成平臺和企業大模型運營平臺

與最近各大廠商陸續發布的生成式AI最大的區別在于，神州數碼并不打算做一種基礎大模型平臺，而且通過發布神州問學平臺，致力于打造一站式企業大模型集成平臺和企業大模型運營平臺。

李剛以一家洗衣機廠商的真正應用訴求為例，詳細介紹了神州問學平臺是如何幫助企業充分利用生成式AI技術的。李剛表示，大部分洗衣機廠商的售后維修手冊都PDF文檔，如何讓大模型真正理解PDF中的內容，例如“第三步，接下水管。下水管長度跟墻距離不要超過20厘米，請見圖片3”。如何讓大模型知道圖片3跟這一段話之間的對應知識關系？這在模型訓練和企業的知識梳理中是非常難的。

因此，我們首先要幫助企業用大模型技術把對應的知識關系梳理出來，梳理之后進入到知識庫，然后將問題聚焦，不能是超越知識庫內容。之后，當如果用戶提問有效問題時，它要把問題轉回到知識庫去查詢正確的回答方法，然后再反饋給用戶。

“目前來看，這一步驟并不是大模型天生具有的，而且這些非常專業的問題，由于不在訓練數據中，ChatGPT也不可能回答出來。”李剛表示，這一系列的工作，都需要有人去做應用。當然，如果一個個應用去開發顯然是不對的，肯定有大量工作是共性的，可以抽象出來的。為此，神州問學平臺將以應用為重點，聯合神州數碼的生態伙伴，為客戶提供大模型應用的全生命周期管理，包括開發、運維、運營。

神州數碼戰略營銷部總經理皇甫子喬

皇甫子喬同時表示，基礎大模型正如云計算一樣，都是基礎設施，神州數碼要做的是連接基礎設施和應用場景之間的“一平方公里”。她強調，在云計算上我們管PaaS叫平臺，在大模型時代，云原生時代和數字原生時代，三者并存之下中間還是要有平臺的。神州問學就是基于生成式AI基礎大模型之上，一直到客戶層。

用白皮書闡釋生成式AI技術應用落地實踐

為了幫助企業更好的了解生成式AI的發展趨勢，神州數碼在發布神州問學平臺的同時，還聯合信百會研究院共同發布了《致廣大而盡精微--生成式AI企業應用落地技術白皮書》。

據李剛介紹，本白皮書從六層技術生態的角度闡釋生成式AI帶來的技術創新和挑戰，探索和總結生成式AI企業應用落地實踐以及AI產業政策與發展趨勢，兼顧宏觀事件和每一個關鍵的落地技術細節，以此來助力企業加速數字化轉型。

除了六層技術框架之外，白皮書中還包含了神州數碼在過去大半年時間中，與客戶的交流、實踐、思路沉淀等，通過體系化的內容，全面介紹大模型企業落地應該走的思路，有哪些問題需要解決，解決問題的方法等等，甚至還包括了哪些場景是易于實現的，哪些場景是比較有挑戰的等內容。

除此之外，神州數碼還與北京信百會研究院合作，將關于產業政策、國家法規方向性的內容整合到白皮書當中。通過將六層技術架構、客戶實踐、國家政策等內容相結合，從認知上、知識結構上、信息獲取上得到一個比較體系化的解決方案。

攜手合作伙伴共同推動大模型技術應用落地

任何產業的發展都離不開生態的力量，尤其對于神州問學平臺而言，與合作伙伴聯手更是有著重要的意義。

據記者了解，神州數碼在“數云融合+信創”領域深耕多年，與AWS、Azure、阿里云、谷歌云、騰訊云、華為云、中國移動云、中國電信天翼云、京東智聯云等國內外主流公有云廠商保持長期緊密的合作關系，已累計為超過300家中大型企業提供云服務，在布局生成式AI方面具備天然的供應鏈及客戶基礎。

李剛更是表示，神州問學目前已經有正式的簽約客戶。

皇甫子喬同樣表示，對于與大模型廠家的合作，我們持非常開放的態度。神州問學平臺能夠與多個大模型的供應商銜接，公司會根據以需求場景為牽引去匹配相應的大模型，幫助客戶降低選擇成本。

在采訪過程中，皇甫子喬還公布了關于生態平臺建設的四個目標：

第一，加速構建在企業級生產力上可以落地的基于大模型技術的應用，讓企業可以去快速應用到底層價值。

第二，把一系列大模型廠商所面臨的瓶頸、困難進行拉通。由于這幾個大模型廠商比較缺少場景實踐，致使他們訓練一次成本非常高。但是，面向企業級場景的針對性訓練的數據和場景正是神州數碼的優勢，因此利用神州問學平臺能夠幫助他們節省自己技術發展的成本。

第三，攜手伙伴不斷地把場景探索、固化，并探索出一些標準，在產業上能夠進行復制。

第四，打造標準化成果和APP，并基于神州數碼過往積累的客戶生態、產業生態伙伴的力量，把它發揚光大。

在本次會議上，神州數碼發起“問學共創計劃”，攜手十余家創新頭部行業用戶、大模型企業、云計算企業、金融科技企業、汽車行業大數據創新企業、AI算力基礎設施等產業鏈上下游共建行業生態。