中科聞歌王磊：企業級AI將走向決策智能，競爭勝出需具備“三要素”

21世紀經濟報導記者趙娜報導

今年，新質生產力成為全國熱詞。與此同時，長期耐心資本為形成新質生產力提供充足的血液和養分，“投早、投小、投科技”仍然是最具共識的投資方向。加速形成新質生產力的環境下，科學家和投資人之間的合作日益緊密。

7月31日，21世紀經濟報導、21世紀創投研究院聯合清華大學經管學院成功舉辦“培育‘新質生產力’：科學家與投資人共赴創變之路”閉門研討會，共同就為中國基礎科學、應用科學研究助力，探索未知領域、創造社會價值、延展資本價值，資本助力科技成果轉化為新質生產力等話題展開討論。

中科聞歌是一家中科院自動化所孵化的人工智能公司，其核心團隊均來自中國科學院等科研院所及海內外頂尖高校。創辦中科聞歌之前，中科聞歌董事長王磊長期從事安全信息學、決策智能和社會計算的研究。在他看來，AI從創造力到生產力的轉變可以分為三個階段。

AI 1.0階段是基礎模型應用階段，這個階段是把基礎模型作為核心出發點，圍繞模型打造能力，把模型硬植入到應用場景，也是目前大多數企業所處的階段。通常的做法是，引入或拿來一個基礎模型，開發Copilot應用，或通過API接口實現模型能力調用，或使用模型接入企業數據實現RAG知識檢索增強，使得企業具備初步AI能力。但使用者很快就發現，基礎模型是一個靜態模型，並不能很好解決面臨的實際問題，甚至不理解行業中面臨的業務問題。

部分先行者已經邁入了AI 2.0階段，不唯模型為出發點，而是進一步深入業務場景，圍繞業務場景思考AI能力實現中台化支援，基於行業數據持續預訓練、行業知識的微調、行業數據的自然語言處理（NLP）增強隨之出現，實現了對行業數據、行業應用的更深層數據處理和上層的業務支援。

未來企業級AI的發展最終會走向AI 3.0，即決策智能階段，也是企業數智化高級追求，面向行業和企業決策應用的場景，把複雜的場景問題要素化和模型化，結合智能體、多智能體協同技術、實現企業決策策略優化和行動規劃，把工作流、數據流、決策流與AI結合，最終實現決策智能。

王磊認為，擁有基礎模型、具備行業知識積累、實現行業通用決策這“三要素”的企業將會在未來的競爭中勝出，也需要AI從業者幫助企業進行這樣的數字化變革。

具體來說，數據工程通過整合開源數據和企業內部數據，進行數據資產管理，並運用一站式清洗工具，將原始數據（Raw Data）轉化為高質量數據（High Quality Data），實現AI訓練數據供給。

而依託混合專家模型MoE（Mixture of Experts）模式，企業可以自我構建一個確保自主、可訓練迭代、完全可控的專屬基座模型，並結合多種外部領域模型，實現模型能力的博采眾長，通過混合專家模型實現模型智能調用。

最後，從行業領域的問題出發，通過積累數據、收集領域指令、標準化應用任務，實現領域決策任務的建模和不斷優化，使AI從技術轉化為業務價值。