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服務于該引擎算法中心人才體系建設基地項目可行性研究報告
思瀚產(chǎn)業(yè)研究院 零點有數(shù)    2024-11-13

本項目建設目標為知識增強智能引擎以及服務于該引擎的算法中心人才體系建設和基地場地建設，旨在為各政府與商業(yè)領域提供知識圖譜與垂類模型融合支持能力。項目包括產(chǎn)品研發(fā)及相關(guān)的底層基座、知識增強（內(nèi)容增強、檢索增強、邏輯增強及增強抽?。┑榷鄠€部分，最終實現(xiàn)知識圖譜與垂類模型在各類場景下的融合應用。

本項目基于行業(yè)發(fā)展的最新趨勢，結(jié)合公司現(xiàn)有業(yè)務，在各垂直業(yè)務場景下，構(gòu)建以知識圖譜結(jié)合多維增強技術(shù)對垂類模型進行全面增強的知識增強引擎，是對公司數(shù)據(jù)分析與決策支持業(yè)務開展的新能力支撐。投資總額：7,080.70萬元。建設期：2年。

第一節(jié) 項目的必要性

一、積累前沿技術(shù)，落實國家科技創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的重要舉措

人工智能是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，對我國經(jīng)濟發(fā)展和提升國家戰(zhàn)略安全具有重要意義。我國在“十四五”期間，針對人工智能的未來發(fā)展陸續(xù)出臺了相關(guān)指導方案和激勵政策，對人工智能的整體發(fā)展方向和技術(shù)發(fā)展重點做出重要規(guī)劃，同時提出加強算法創(chuàng)新與應用、推動算力基礎設施建設、完善數(shù)據(jù)基礎支撐體系等關(guān)鍵建議，倡導未來不斷夯實產(chǎn)業(yè)發(fā)展新基礎。

北京、上海、成都多地亦陸續(xù)出臺多項相關(guān)政策，同時在推動通用人工智能技術(shù)創(chuàng)新場景應用中明確提到要推動在政務服務、金融、城市治理等領域的示范應用。

知識增強智能引擎，是將知識圖譜技術(shù)與新興垂類模型技術(shù)有效鏈接的關(guān)鍵技術(shù)，將進一步促進知識圖譜技術(shù)與垂類模型技術(shù)高效融合應用，推進政務與商業(yè)領域數(shù)據(jù)智能化的發(fā)展，并對原有各垂直業(yè)務行業(yè)工作流的進行優(yōu)化，持續(xù)以自主可控的技術(shù)與平臺為我國人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供支撐，是公司落實國家科技創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的重要舉措。

二、構(gòu)建公司核心競爭力，提升長期技術(shù)實力的重要手段

通用認知智能技術(shù)的快速發(fā)展，帶來重大技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)變革，如改變信息分發(fā)和獲取模式、革新內(nèi)容生產(chǎn)模式、全自然交互完成任務、實現(xiàn)專家級虛擬助手、顛覆傳統(tǒng)手工編程方式、成為科研工作加速器。雖然目前通用認知技術(shù)通用知識能力較強，但在解決垂直領域問題與實際應用方面仍顯不足；只有在多樣化的實際應用場景中提升模型的準確性與可解釋性，賦能智能經(jīng)濟與智能社會的發(fā)展，才能找到模型的產(chǎn)業(yè)價值。

知識增強智能引擎項目的建設將通過各種增強技術(shù)實現(xiàn)內(nèi)容增強（狹義上的“知識增強”）、邏輯增強、檢索增強等多維提升改造，疊加知識抽取增強提高專業(yè)知識圖譜的建構(gòu)效率，從而提高垂直業(yè)務場景數(shù)字化知識體系的建構(gòu)效率和垂類模型應用的準確性與可解釋性，進一步提升公司在人工智能數(shù)據(jù)服務領域的智能化水平，構(gòu)筑公司數(shù)據(jù)智能技術(shù)的核心競爭力，促進企業(yè)持續(xù)經(jīng)營，提升技術(shù)能力。

三、支撐核心業(yè)務及新業(yè)務發(fā)展，迎合公司業(yè)務戰(zhàn)略布局的需要

公司結(jié)合30年來積累的不同應用場景的業(yè)務模型，運用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，為客戶提供數(shù)據(jù)分析與決策支持服務，提高決策支持的精準性和高效性，助力實現(xiàn)客戶快速響應、科學決策和高效行動。通用認知智能技術(shù)將持續(xù)快速發(fā)展，客戶有大量垂類模型的使用需求；但目前各類垂類模型在解決實際問題表現(xiàn)與實際應用之間仍有距離。

知識增強智能引擎項目，通過前沿的多種增強算法技術(shù)實現(xiàn)內(nèi)容增強（狹義上的“知識增強”）、邏輯增強、檢索增強，在多樣化的實際應用場景中提升模型的準確性與可解釋性，提升垂類模型在應用場景應用的效果，擴展了公司原有解決方案的應用場景。

因此，公司對本項目的研發(fā)投入，將進一步提升公司業(yè)務開展過程中數(shù)據(jù)支撐決策的智能化水平，是公司現(xiàn)有戰(zhàn)略規(guī)劃產(chǎn)品及業(yè)務方向的重要支撐，其實施基于公司中長期的發(fā)展規(guī)劃，符合公司整體的發(fā)展戰(zhàn)略。

四、知識增強引擎賦能知識圖譜，是未來垂直應用解決方案成功的關(guān)鍵

公司上市后開展知識智譜項目研發(fā)，通過抽象、泛化等技術(shù)實現(xiàn)類人腦的知識建模、推理與分析決策，相關(guān)成果成為公司若干垂直應用解決方案的底層支撐，并在公司關(guān)鍵業(yè)務領域和場景建設了若干知識智譜垂直應用算子。

知識增強引擎項目與知識智譜項目一脈相承：知識增強引擎通過增強抽取提高專業(yè)知識圖譜的建構(gòu)效率；通過知識、檢索、邏輯多角度增強，提高更多新領域垂直業(yè)務場景知識圖譜的建構(gòu)效率和模型應用的準確性與可解釋性，是未來垂直應用解決方案成功的關(guān)鍵。本項目的研發(fā)，將進一步提升公司在人工智能基礎數(shù)據(jù)服務領域的智能化水平，構(gòu)筑公司數(shù)據(jù)智能技術(shù)的核心競爭力，促進企業(yè)持續(xù)提升技術(shù)能力。

第二節(jié) 項目的可行性

一、項目建設符合政策要求和行業(yè)發(fā)展趨勢

自2015年七月，國務院出臺《關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》首次將人工智能納入重點任務之一開始，我國的人工智能便步入了新階段。此后，人工智能行業(yè)相關(guān)政策密集出臺，2017年7月，國務院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，戰(zhàn)略確立了新一代人工智能發(fā)展三步走戰(zhàn)略目標，將人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面，提出到2030年，人工智能理論、技術(shù)與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。

“十三五”規(guī)劃時期，根據(jù)《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》和《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，發(fā)展人工智能，培育人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，推動人工智能技術(shù)向各行業(yè)全面融合滲透以及發(fā)展大數(shù)據(jù)驅(qū)動的類人智能技術(shù)方法，在基于大數(shù)據(jù)分析的類人智能方向取得重要突破這兩方面成為這一階段的主要任務;十四五規(guī)劃時期，根據(jù)《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》和《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》，人工智能要繼續(xù)進行研發(fā)突破和迭代應用，深化應用端多場景滲透。

2023年4月底的中共中央政治局會議提出，要重視通用人工智能（AGI）發(fā)展，營造創(chuàng)新生態(tài)，重視防范風險。

5月初召開的第二十屆中央財經(jīng)委員會第一次會議指出，要把握AI等新科技革命浪潮。隨后全國各地相繼根據(jù)各自的情況和條件推出人工智能扶持政策。7月13日國家網(wǎng)信辦聯(lián)合國家發(fā)展改革委、教育部、科技部等7部門公布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，促進人工智能良性、健康、安全發(fā)展，為生成式人工智能的研究與發(fā)展留足空間，利好人工智能未來可持續(xù)發(fā)展。

《生成式人工智能服務管理暫行辦法》已于8月15日正式施行，這也是我國首個針對生成式人工智能產(chǎn)業(yè)的規(guī)范性政策。《生成式人工智能服務管理暫行辦法》的落地預示著我國人工智能商用浪潮即將開啟，在政策與技術(shù)的共振下，我國AIGC(AI Genersted Content，AI生成內(nèi)容)產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展前景廣闊。

二、公司深耕公共服務、商業(yè)服務領域，人工智能有廣闊的應用發(fā)展空間

根據(jù)IDC數(shù)據(jù)預測，2021年中國人工智能軟件及應用市場規(guī)模為51億美元，預計2026年將會達到211億美元。數(shù)據(jù)、算法、算力是AI發(fā)展的驅(qū)動力，其中數(shù)據(jù)是AI發(fā)展的基石。公司長期深耕公共服務、商業(yè)服務領域，建設了系列輔助決策的數(shù)據(jù)智能應用產(chǎn)品，得到市場的認可。

垂類模型問世后持續(xù)得到業(yè)內(nèi)關(guān)注，但垂類模型在某些專業(yè)場景下的應用與市場的期待略有距離。而“知識增強智能引擎”項目將鏈接通用垂類模型與“知識智譜”項目成果，形成新的產(chǎn)品解決方案，實現(xiàn)在客戶垂類業(yè)務下的軟件產(chǎn)品級應用，拓展目標客戶群體和應用場景，改變產(chǎn)品交互模式，滿足公共服務、商業(yè)服務多個業(yè)務場景的實際需要，有廣闊的應用前景。

三、公司擁有扎實的建設項目實施基礎

公司自成立起，就一直關(guān)注于數(shù)據(jù)的應用與算法模型的探索；公司上市后，通過實施知識智譜項目，通過抽象、泛化等技術(shù)實現(xiàn)類人腦的知識建模、推理與分析決策。知識增強智能引擎項目，是最終實現(xiàn)公司研發(fā)的知識智譜、公司整合的知識圖譜技術(shù)和垂類模型在垂直場景下的融合應用，公司前期項目的研發(fā)為本項目奠定了良好的技術(shù)基礎。

同時，公司自成立以來通過多年業(yè)務經(jīng)驗積累，以知識庫的形式儲備了大量知識文本，并針對文本數(shù)據(jù)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)積累了大量的基礎技術(shù)與算法模型，對于政務和商業(yè)領域的數(shù)據(jù)分析基礎處理與應用模塊，擁有豐富的研發(fā)項目經(jīng)驗，可以為本項目研發(fā)提供強大的基于行業(yè)知識進行研發(fā)的基礎。

在團隊建設上，公司擁有一支在NLP（自然語言處理）、多源數(shù)據(jù)融合和多元算法技術(shù)等領域具備豐富經(jīng)驗的技術(shù)團隊，是項目建設的重要技術(shù)團隊保障。在業(yè)務經(jīng)驗積累、技術(shù)儲備和人才團隊搭建等方面的優(yōu)勢將為項目實施提供堅實的基礎支撐。

第二節(jié) 行業(yè)市場規(guī)模

一、人工智能發(fā)展歷程

自上世紀50年代人工智能概念提出以來，科學家們不斷探索如何讓計算機模擬人類的思維過程。從符號主義到機器學習，再到知識工程、專家系統(tǒng)、智能代理；21世紀以來，人工智能的研究重點轉(zhuǎn)向深度學習領域。

2006年Geoffrey Hinton提出通過逐層無監(jiān)督預訓練的方式來緩解由于梯度消失而導致的深層網(wǎng)絡難以訓練的問題，為神經(jīng)網(wǎng)絡的有效學習提供了重要的優(yōu)化途徑。此后，深度學習在計算機視覺、語音、自然語言處理等眾多領域取得了突破性的研究進展開啟了新一輪深度學習的發(fā)展浪潮。

總結(jié)過去十多年的技術(shù)發(fā)展，基于深度學習的人工智能技術(shù)主要經(jīng)歷了如下的研究范式轉(zhuǎn)變:從早期的“標注數(shù)據(jù)監(jiān)督學習”的任務特定模型，到“無標注數(shù)據(jù)預訓練+標注數(shù)據(jù)微調(diào)”的預訓練模型，再到如今的“大規(guī)模無標注數(shù)據(jù)預訓練+指令微調(diào)+人類對齊”的前沿技術(shù)，經(jīng)歷了從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)，從小模型到大模型，從專用到通用的發(fā)展歷程，人工智能技術(shù)正逐步進入大模型時代。

2022年底，由Open AI發(fā)布的語言大模型Chat GPT引發(fā)了社會的廣泛關(guān)注。語言大模型通過在海量無標注數(shù)據(jù)上進行大規(guī)模預訓練，能夠?qū)W習到大量通用的語言知識與世界知識，并且通過指令微調(diào)、人類對齊等關(guān)鍵技術(shù)擁有面向多任務的通用求解能力。在原理上，語言大模型旨在構(gòu)建面向文本序列的概率生成模型。隨著模型參數(shù)規(guī)模和預訓練數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增加，模型能力與任務效果將會隨之改善。

除了深度學習外，知識圖譜作為人工智能的一個分支，也是起源于上世紀50年代。但真正繁榮要到2012年谷歌提出Google Knowledge Graph 才正式得名。谷歌通過知識圖譜改善了搜索性能。伴隨人工智能技術(shù)的發(fā)展，知識圖譜涉及到的知識抽取、表示、融合、推理、問答等關(guān)鍵問題得到一定程度的解決和突破。知識圖譜成為知識服務領域的一個新的熱點得到關(guān)注。

二、人工智能行業(yè)市場規(guī)模

隨著數(shù)字經(jīng)濟、元宇宙等概念的逐漸興起，人工智能進入大規(guī)模落地應用的關(guān)鍵時期，但其開發(fā)門檻高、應用場景復雜多樣、對場景標注數(shù)據(jù)依賴等問題開始顯露，阻礙了規(guī)?；涞亍?021年中國人工智能軟件及應用市場規(guī)模為51億美元，預計2026年將會達到211億美元，各行業(yè)的需求正大力推進AI的發(fā)展，將推動市場的持續(xù)增長。

第三節(jié) 行業(yè)發(fā)展情況

一、客戶需求量及需求復雜度增加

1、數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長對數(shù)據(jù)價值挖掘提了挑戰(zhàn)

隨著數(shù)據(jù)量的高速增長，數(shù)據(jù)特征高維、模態(tài)格式多樣的趨勢也逐漸明顯，對數(shù)據(jù)的AI建模也相應地更加復雜，涉及到研究對象的多變量維度，如時間、空間維度，計算復雜度會隨之呈指數(shù)增加，數(shù)據(jù)標注難度也會增加。同時，海量的數(shù)據(jù)將不可避免帶來更大的數(shù)據(jù)噪聲問題、數(shù)據(jù)偏見風險，為模型如何有效利用好數(shù)據(jù)、學習其中的知識帶來更大挑戰(zhàn)。

2、應用場景多元化和復雜化，及帶來廣闊市場空間，也增加了模型生產(chǎn)的難度

隨著AI技術(shù)的發(fā)展、產(chǎn)業(yè)應用的深入，應用場景變得更多元、更復雜，客戶也越來越希望模型能夠最大限度的具備人腦智慧發(fā)揮作用；按照現(xiàn)在主流的算法應用，這意味著技術(shù)廠商需要針對不同場景、不同任務生產(chǎn)大量的專業(yè)算法或模型。一方面這將會導致重復性工作量加大，另一方面也對開發(fā)人員的算法能力和業(yè)務理解有更高的要求。

隨著智能化轉(zhuǎn)型的需求增加，AI開發(fā)門檻和研發(fā)效率問題凸顯，知識增強智能引擎的研發(fā)，將大大提升新領域數(shù)字化知識體系構(gòu)建效率和預訓練垂類模型在垂直場景的效果表現(xiàn)，滿足多元化、復雜化業(yè)務場景的實際需要。

二、國家政策支持

從“十二五”到“十四五”規(guī)劃，國家從宏觀層面上對人工智能新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)給予巨大支持，頂層設計從方向性引導到強調(diào)落地應用與場景創(chuàng)新，進一步細化、深化。

地方政府積極響應國家戰(zhàn)略，加快規(guī)劃人工智能產(chǎn)業(yè)建設。2023年7月1日，《人工智能 知識圖譜技術(shù)框架》（GB/T 42131-2022）正式開始實施，規(guī)定了知識圖譜架構(gòu)、輸入要求、場景定義、性能指標、構(gòu)建知識圖譜所需的人工智能技術(shù)和數(shù)字基礎設施等。這一標注你的實施，對推動企業(yè)進行知識驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級具有重要意義，為進一步加快知識要素的規(guī)劃化獲取、挖掘與應用奠定了基礎。

國家重視人工智能產(chǎn)業(yè)的安全可信和倫理秩序，兩會期間科技部部長十天兩提ChatGPT，強調(diào)規(guī)范科技倫理，趨利避害。國家近日出臺人工智能相關(guān)管理條例，如《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》，進一步促進AI技術(shù)的規(guī)范應用和產(chǎn)業(yè)整體的高質(zhì)量發(fā)展。

三、科技進步賦能

知識圖譜作為知識體系的數(shù)字化表達，在實現(xiàn)人工智能規(guī)模性應用中擁有巨大價值。初代知識圖譜及事理知識圖譜、知識智譜，其應用領域較為廣泛，涉及金融、民生政務、醫(yī)療和商業(yè)等各個細分領域，提高了業(yè)務效率和服務水平。垂類模型的出現(xiàn)所帶來的模型知識融合能力、內(nèi)容生成能力等新能力，將重構(gòu)人工智能生產(chǎn)范式，釋放開發(fā)者生產(chǎn)力。

傳統(tǒng)的軟件開發(fā)模式是通過任務/業(yè)務數(shù)據(jù)集形成專屬模型，小模型不斷迭代，開發(fā)人員用明確的代碼去表達程序執(zhí)行的邏輯，而隨著業(yè)務場景從通用場景發(fā)展到長尾、碎片場景，該模式則逐漸顯現(xiàn)出開發(fā)成本高，精確度不佳等一系列挑戰(zhàn)。垂類模型問世后，逐漸形成圍繞垂類模型結(jié)合人工反饋強化學習為核心的軟件開發(fā)新范式，通過模型微調(diào)的手段，可以基于超大規(guī)?；Ｐ停诤蠈I(yè)知識，打造出領域垂類模型或者行業(yè)垂類模型，進而覆蓋更多行業(yè)應用場景。

與此同時，通過提示工程，只需用示例向計算機表達預期目標，計算機將通過神經(jīng)網(wǎng)絡自行找出達到目標的方法。綜上所述，隨著客戶需求量及需求復雜度增加、國家政策支持和科技進步賦能，未來我國基于知識增強智能引擎的人工智能領域?qū)⒂瓉砭薮蟮陌l(fā)展機遇。

四、知識增強能力技術(shù)研發(fā)

1. 內(nèi)容增強

內(nèi)容增強（狹義上的“知識增強”）是將知識圖譜作為“邊信息”（Side Information*）輔助增強垂類模型，知識圖譜可以提供很多長尾分布的事實數(shù)據(jù)，是預訓練語料中幾乎不存在的。同時，知識圖譜及其對應的文本可以提供額外的預訓練監(jiān)督信號，提升模型對事實相關(guān)文本的理解能力，提升在知識密集型任務上的性能。

2．檢索增強檢索增強

（RAG）是一種結(jié)合了檢索和生成的自然語言處理算法模型。它通過在垂類模型中引入檢索算法的有效產(chǎn)出信息，提高了生成結(jié)果的質(zhì)量和準確性。RAG中通過構(gòu)建合理的數(shù)據(jù)庫，與知識檢索方案，構(gòu)建詞向量模型，計算詞向量之間的相似度，再加以最長公共子序列匹配等方法。匹配合理信息，拼接合理模板，從而更好的引導垂類模型生成合理答案。在垂類模型應用落地中，利用知識庫進行上下文檢索增強（In-Context Retrieval-Augmented ）來進一步提升LLM效果，解決知識記憶、幻覺消弭等問題。

3、邏輯增強

邏輯增強是指在模型的自然語言處理任務中，通過引入事理圖譜和常規(guī)圖譜的知識邏輯推理算法和推演技術(shù)來提高模型的邏輯能力和推理能力。例如將一個復雜問題按照邏輯拆分為多個簡單問題，引導模型在回答問題時能更細致化的去解析問題從而得到答案，在提高了生成結(jié)果的質(zhì)量和準確性的同時，還能得到解答問題的思考線路?；蛘咦匪萃评硪粋€問題發(fā)生的可能的原因，并推斷主因等。

邏輯增強技術(shù)擬集合兩大高智能的功能，一是實現(xiàn)以常規(guī)知識圖譜結(jié)合規(guī)則以及圖算法等多元化推理技術(shù)，綜合實現(xiàn)高性能邏輯推理，包括基于描述邏輯推理、基于產(chǎn)生式規(guī)則推理等算法，應用于路徑查詢、多跳查詢等場景。

二是在此基礎上，結(jié)合事理圖譜技術(shù)，實現(xiàn)基于規(guī)則或事理的增強，適用于獨立場景推理、大主題推演等場合。比如，基于主體特征，以及已發(fā)生的事項和外部數(shù)據(jù)，共同推演未來可能發(fā)生的事項，用于預警等場合；在特定條件下，生成相應的解決策略，回答復雜的業(yè)務問題。上述能力用于業(yè)務產(chǎn)品的開發(fā)，可形成推演系統(tǒng)等產(chǎn)品。

4.增強抽取

增強抽取（偏向于生成式的結(jié)構(gòu)化抽取方案）方法結(jié)合了生成式和抽取式這兩種方法的優(yōu)勢。它使用生成式模型來生成候選結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然后利用抽取式的規(guī)則和模式進行篩選和修正。這樣可以在保持靈活性和泛化性的同時，提高準確性。另外，可以幫助補全知識圖譜中缺失的知識要素。

第四節(jié)、項目投資效益情況

一、經(jīng)濟效益

本項目建設落地后，將有利于公司收入規(guī)模和盈利水平的持續(xù)提升。通過構(gòu)建底層基座建設和知識增強能力技術(shù)，鏈接通用垂類模型與“知識智譜”項目成果，形成新的產(chǎn)品解決方案，實現(xiàn)在客戶垂類業(yè)務下的軟件產(chǎn)品級應用，拓展目標客戶群體，改變產(chǎn)品交互模式。

另外，“知識增強智能引擎”項目中的部分增強引擎，也將對原有“知識智譜”項目起到支持作用，加速新領域知識圖譜的抽取能力與構(gòu)建能力。公司將通過本項目的實施，實現(xiàn)“知識智譜”項目成果在垂類模型中的便捷有效應用，能夠幫助相關(guān)領域重塑工作流，打造數(shù)智化的工作模式，提高生產(chǎn)效率，節(jié)省人工成本以及工作人員的學習成本。

公司預計會面向政府（如政務12345熱線、公安等）和商業(yè)領域（煙草、汽車等行業(yè)）實現(xiàn)知識增強智能引擎的應用落地，通過私有化部署形式，向政府/企業(yè)提供專有的服務能力，提升公司收入規(guī)模和盈利能力。

與此同時，知識增強智能引擎還將對公司原有數(shù)智化解決方案升級優(yōu)化，給到客戶更加自然友好的類體感交互模式、拓展新的數(shù)智化應用場景。一是基于客戶需求與業(yè)務場景，大模型將通過強大的自然語言處理（NLP）的能力，大幅度提升信息檢索的效率，從而降低信息獲取的成本。二是大模型技術(shù)通過實時指導與輔助，降低復雜技能的學習成本，并提供實時反饋從而縮短新技能的學習周期，快速提升技能。

公司將基于以上知識增強智能引擎，探索發(fā)展應用端Agent智能體，融合大模型技術(shù)以及知識管理系統(tǒng)，利用其在數(shù)據(jù)分析、趨勢預測與決策支持等方面的卓越的性能，幫助企業(yè)、政府機構(gòu)管理業(yè)務流程，提升企業(yè)與機構(gòu)的生產(chǎn)力與創(chuàng)新力，進一步促進公司業(yè)務的發(fā)展和收入的提升。

二、社會效益

知識圖譜技術(shù)和垂類模型均是人工智能技術(shù)向更高層次發(fā)展的探索，也是人工智能技術(shù)向更廣泛領域應用的嘗試。本項目的落地可以為社會帶來更多的便利和價值，比如在政務12345熱線領域通過上述技術(shù)建設垂類模型可以提供智能咨詢和辦事問答，在商業(yè)企業(yè)方面可以提供客戶意圖識別優(yōu)化銷售支持和服務能力評估等，在決策領域也可以提供為企業(yè)和政府對大數(shù)據(jù)進行深入挖掘和分析，從而更好地了解真實問題，有針對性地制定措施和建議。本項目的建設可以通過服務政府/企業(yè)，提高服務效率與效果；進一步提升居民生活和企業(yè)發(fā)展的獲得感，使得居民/企業(yè)在政務服務辦理、生活消費等全方面更加便利。

第五節(jié)、項目綜合評價

本項目符合國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，緊密圍繞公司的主營業(yè)務，是公司依據(jù)未來發(fā)展規(guī)劃做出的戰(zhàn)略性安排，項目流程完善，整體抗風險能力較強。項目的定位準確，投資結(jié)構(gòu)清晰?？傮w來看，本項目的實施將增強公司的綜合競爭實力，有利于公司業(yè)務的發(fā)展以及行業(yè)地位的提升，經(jīng)濟效益和社會效益顯著。因此，該項目是可行的。

完整版可行性研究報告依據(jù)國家部門及地方政府相關(guān)法律、法規(guī)、標準，本著客觀、求實、科學、公正的原則，在現(xiàn)有能夠掌握的資料和數(shù)據(jù)的基礎上，主要就項目建設背景、需求分析及必要性、可行性、建設規(guī)模及內(nèi)容、建設條件及方案、項目投資及資金來源、社會效益、經(jīng)濟效益以及項目建設的環(huán)境保護等方面逐一進行研究論證，以確定項目經(jīng)濟上的合理性、技術(shù)上的可行性，為項目投資主體和主管部門提供決策參考。

此報告為摘錄公開部分。定制化編制政府立項審批備案、國資委備案、銀行貸款、產(chǎn)業(yè)基金融資、內(nèi)部董事會投資決策等用途可研報告可咨詢思瀚產(chǎn)業(yè)研究院。