步入数智化转型深水区，路在何方？-德赢Vwin官网网

进入智能新时代，企业的数智化转型也迈入深水区，需要直面更多的“智能化”挑战。面对企业内部研发、生产、市场、人力、财务一直到 CEO 的“智能化”转型需求，CTO 如何为自身企业构建起长期、坚实、可靠的底层方案，开始企业 AI 赋能的第一步？

而选择基础大模型，是开启 AI 赋能的“第一步”。聚焦智能新时代，【比特熊故事汇3.0】升级回归。首期节目，比特熊与微软 Azure 市场部数据和人工智能市场总监李冕、华大生命科学研究院时空组学主任科学家张勇一起探讨了基础大模型的选择与应用，并结合华大时空科研案例，逐步解析微软智能云能力和技术赋能，帮助企业走出 AI 赋能的第一步，全链加速业务转型与发展。

本期关键词：

#AzureOpenAI #PromptEngineer

#泛医疗领域应用 #华大时空组学

行业大观

OpenAI 大语言模型火爆

提及 AI，过去一段时间最引人瞩目的就是与 OpenAI 大语言模型的合作。微软与 OpenAI 合作，打造企业级国际版的可定制、可优化、可集成、安全合规、高可用的 Azure OpenAI 服务，在 Azure 云平台上提供 GPT-3.5/4 基座模型、Codex 生成和理解代码模型、DALL·E2 通过文本生成图像模型，及 ChatGPT 企业版交流模型。

在医疗行业，Azure OpenAI 大语言模型在临床、制药、基因分析环节的应用。未来，AI 应用肯定不止于文本、图像，它将渗透到每一个行业、每一个使用方向。

实践应用

Azure OpenAI 赋能文献阅读

时空组学技术是华大自主研发的多组学应用技术，对于科研人员来说，他们需要花费大量的时间来阅读和理解时空组学领域的文献，以了解当前领域的最新进展、方法和技术。在6月份的 Microsoft Build 中国黑客松挑战赛中，华大集团提出了华大文献知识库的赛题，与参赛团队一起初探 Azure OpenAI 大模型，并在微软智能云的辅助下，快速实现文献阅读辅助，这也证明了 Azure OpenAI 是真正实现通用人工智能的很好的技术方式。

✦ Azure OpenAI 能够更好地压缩知识，并应用到翻译、管理关系搜索之中，辅助用户进行文献阅读；

✦ Azure OpenAI 能够担当客服机器人的角色，基于现有素材快速回答素材相关的问题；

✦ 很好的脚本语言的生成能力，辅助大家进行代码构建。

但随着研究的深入，需求会更加复杂化和多样化，也会遇到很多挑战：如何提升专业领域的准确度？如何让问题回答的更准确？如何嵌入中文语料，在降本增效的情况下获得较好的回答？亟需一一化解。

创新探索

微软加速迭代

针对华大研究过程中遇到的问题，微软带来了非常技术性、专业性的创新，助力华大应对实践过程中的挑战。

随着 AI、大语言模型的到来，很多传统的软件应用都要重新做一遍、重新升级，集成最新的 AI 能力。而且，随着新的 AI 能力的出现，有很多以前没有做过的、新的、精彩的应用，以更加创新、颠覆的方式构建出来。

基于这些趋势，围绕 Azure OpenAI 大引擎，微软推出了一系列周边服务，包括能为华大时空组学带来更好模型调用、测试、调优体验的 Azure AI Studio，通过拖拉拽带入自己数据的 On Your Data 功能，打通外部应用协同的 Plugins 插件，专享预配置吞吐量的专属资源池 Provisioned Throughput，更可控的内容检查机制 Content Safety。

而且，Azure AI Studio 还推出了 Add your data (preview) 功能，在这里可以添加 data source，从模型之外引入私有数据（非模型调优 Fine-Tune），让模型跟用户的知识库去做集成，实现 Azure OpenAI ‘On Your Data’。当用户跟大模型交互时，它会优先从现有的 data source 中检索并寻找答案，让回答更合理更精准。

除此之外，在 Azure Machine Learning Studio 中，也能调用和开机现在很火的开源大模型，如 Meta Llama 2、Databricks 的Dolly、Hugging Face 上的第三方开源大模型等，从而去创建、拖拉拽部署、上传数据微调开源大模型。

负责任人工智能（负责任 AI）是一种以安全、可靠和合乎道德的方式开发、评估和部署 AI 系统的方法。微软始终坚守“负责任的人工智能”原则，包括隐私&保障、包容、负责任、透明、公平、可靠&安全六大维度，不同年龄、不同族群、不同背景的用户都能公平的使用人工智能。

未来展望

扩展新技术在实际应用中的可能性

从新技术在华大落地实践中可以看到其中的可行性，在智能技术步入“可用”阶段，产品与商业模式逐渐成熟，如何由点到面，将新技术的落地普及到多个领域开始应用，助力大家从基础性工作中解放出来，提高工作效率。

行业化

高科技行业、制造业、零售、汽车、教育、医疗、农业等各个行业的不同部门，都是加速推进 AI 应用，雨后春笋般的产出新的想法、新的应用。

水平化

每一个组织、每一个公司的每一个部门，甚至每层楼的每个房间，都有可能是 AI 创新的起点。

更多应用可能性

Azure OpenAI 未来会在一个发展方向上与图像等不同的功能去衔接，构建成一个理解能力更丰富、覆盖内容更广阔的大模型；基于现有的技术能力，Azure OpenAI 正在走进不同行业的不用应用场景，带来更深层次的理解；汽车、医疗手术等实时性 AI 也将实现突破、迎来新的发展，让我们的工作生活更加高效、简单。

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原文标题：步入数智化转型深水区，路在何方？

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