人工智能技術(shù)發(fā)展如火如荼，從聊天模型進(jìn)化到實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。 

國家大力支持，資本熱捧，機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)并存。 

然而，深入AI應(yīng)用實(shí)踐后發(fā)現(xiàn)，真正阻礙AI落地的并非技術(shù)短板，而是數(shù)據(jù)瓶頸。

套殼應(yīng)用的尷尬處境

張總負(fù)責(zé)某國企數(shù)字化轉(zhuǎn)型，決定引入AI助手提升工作效率。

項(xiàng)目上線后，員工反饋："這助手只會(huì)回答通用問題，問它公司制度、流程、專業(yè)知識(shí)就一竅不通。"

李工程師在醫(yī)療科技公司工作，開發(fā)了基于某通用大模型的醫(yī)療診斷助手。

測(cè)試階段發(fā)現(xiàn)，它能講述常見疾病知識(shí)，卻無法準(zhǔn)確識(shí)別罕見病例特征，更無法結(jié)合醫(yī)院歷史病例提供參考。

這些真實(shí)場(chǎng)景展現(xiàn)了當(dāng)下AI套殼應(yīng)用的尷尬局面。

所謂套殼應(yīng)用，指直接調(diào)用通用大模型API，添加簡(jiǎn)單界面后就推向市場(chǎng)的產(chǎn)品。這類應(yīng)用看似便捷，實(shí)則難以解決行業(yè)痛點(diǎn)。

通用大模型基于互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)訓(xùn)練，缺乏特定行業(yè)專業(yè)數(shù)據(jù)支撐。它們像萬金油，樣樣通，樣樣松。

問它"人工智能的發(fā)展趨勢(shì)"能侃侃而談，問它"貴公司去年第四季度銷售額環(huán)比增長(zhǎng)率"就啞口無言。

問題核心在于數(shù)據(jù)斷層—通用模型與具體應(yīng)用場(chǎng)景之間缺乏必要的專業(yè)數(shù)據(jù)連接。

定制模型：數(shù)據(jù)為王的時(shí)代

某行3年前開始AI應(yīng)用探索，先嘗試接入市面上流行大模型，效果不盡如人意。

去年，他們投入資源，收集整理內(nèi)部十年客戶服務(wù)記錄、規(guī)章制度、產(chǎn)品說明書、專家經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建專屬知識(shí)庫，基于通用模型基座微調(diào)出行業(yè)定制模型。

上線后，智能客服準(zhǔn)確率提升40%，業(yè)務(wù)處理效率提高56%。

王醫(yī)生負(fù)責(zé)一家三甲醫(yī)院的智慧醫(yī)療項(xiàng)目。

他不滿足于市面上的通用醫(yī)療AI助手，決定利用醫(yī)院20年積累的診療數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像資料和專家會(huì)診記錄，訓(xùn)練定制化醫(yī)療模型。

該模型能分析患者歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合最新病例提供診斷建議，輔助醫(yī)生決策，大幅減少誤診率。

這兩個(gè)案例展現(xiàn)了數(shù)據(jù)在AI應(yīng)用中的核心地位。

定制模型區(qū)別于通用模型的關(guān)鍵，正是行業(yè)專屬數(shù)據(jù)的深度融合。

數(shù)據(jù)就像模型的"養(yǎng)料"，決定了它的能力邊界。

沒有金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)支撐的模型，如何理解復(fù)雜金融產(chǎn)品特性？沒有醫(yī)療數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，如何精準(zhǔn)識(shí)別疾病特征？沒有法律案例喂養(yǎng)的模型，如何準(zhǔn)確解讀法律條文含義？

專業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值遠(yuǎn)超算法創(chuàng)新。

當(dāng)下，AI技術(shù)架構(gòu)日趨成熟，算法優(yōu)化空間有限，真正能帶來競(jìng)爭(zhēng)壁壘的是獨(dú)特的數(shù)據(jù)資源。

結(jié)語

智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)入下半場(chǎng)，企業(yè)不再追逐表面的AI應(yīng)用，而是深耕數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)。

未來AI應(yīng)用競(jìng)爭(zhēng)格局取決于誰擁有更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源，誰能構(gòu)建更系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系。