AI大模型元年，“百模大战”硝烟弥漫。
硝烟弥漫的战场中，大模型的胜负手已经由通用大模型切换到行业大模型。换句话说，对于大部分公司而言，其大模型“抢滩登陆”的关键，是快速与场景相结合。
虽然从通用走向垂直已成为行业共识，但具体实现路径仍不清晰。最近开普云召开的开悟行业大模型成果发布会给了我们一个很好的观察样本。
在发布会上，开普云就大模型的应用能力与行业结合做了现场视频演示。透过现场演示，不难发现开普云是将大模型应用能力与具体行业场景结合最好的公司之一。与行业更紧密的结合度，也将使开悟大模型更顺利的走进千行百业去赋能行业发展。
01开悟大模型，与行业结合最深的大模型
进入下半年后，大模型的方向从最初的聊天、写诗、作画、问答等C端落地走向零售、金融、物流、政企等B端场景的落地，即从通用层面驶入产业大航海时代。
在应用与产业的结合方面，开普云无疑走在了行业前列。近日，在开普云举办的开悟大模型发布会中，开普云将开悟大模型的应用能力与政务、能源、媒体、知识产权、法律等多个场景的结合做了现场的详细演示。
1）开悟大模型政务应用演示：问答精准+问办一体
在开悟大模型的政务应用展示中，开悟大模型展现出了问答精准性与问办一体的优势。
演示过程中，演示人员将同一个问题，“卖房子有税收优惠政策，我要把河北的房子卖了，这套房买了三年了，请问满足优惠条件吗？”，分别向通用大模型、政务网站和开悟大模型提问。
在回答效果上，通用大模型给出了错误回答，而政务网站给出的是多个法律条文知识，并没有提供明确回答。开悟大模型不仅提供了正确答案，还给出了分析推理过程以及相关的政策依据。
精准性之外，问办一体是开悟大模型的另一大特点。例如，在发布会上，演示人员向大模型提问，“公司的发票机器坏了，有人要增值税普通发票，请问办理流程是什么？”大模型引导说“不同地区，政策不同。”
当演示人士进一步追问：“我们是西城公司时？”开悟大模型直接给出了一个办理流程的答案。当用户进一步追问“网上是否可以办理时？大模型直接给到了办理链接。
2）开悟大模型能源应用演示：与业务流程深度结合
在能源领域中，开悟大模型与能源领域的业务场景做出了深度结合。以虚拟电厂为例，开悟大模型已经和虚拟电厂的市场需求采集、报量报价策略等业务流程深度融合到一起。
在现场演示中，演示人员向开悟大模型提问，近期虚拟电厂中需求侧响应业务的市场需求有多少？开悟大模型能够明确回答出：“过去某一天，在公司虚拟电厂所管辖的范围内有多大的电力调节量需求。”
当了解完市场需求后，演示人员进一步问到应该如何向客户进行报量、报价？此时开悟大模型会结合公司聚合电力量的供给能力，以及历史同期报量、报价情况，还有竞争对手的报量、报价情况等多个维度，制定出合理的报量、报价策略。之后开悟大模型还可将报量、报价策略提交给电力交易相关部门，公司也可直接看到交易雏形的结果。
3） 开悟大模型媒体应用演示：全流程赋能+内容安全
在媒体领域，开普云能够从选题策划、新闻创作、公文写作、日常写作、数字人播报等进行内容生产的全流程赋能。
在现场演示中，演示人员向开悟大模型提出以促进夜间经济为题写一篇稿件。开悟大模型直接创造出了1000字左右的稿件。后续，当演示人员陆续提出了增加强调营商环境优化的政策、生成近三年夜间经济GDP占比表格、添加夜市图片等意见时，开悟大模型能够直接搜索出了相关政策以及数据，并根据使用者需要进行了一键内容添加，加深了论点的权威性。在文章主体完成后，开悟大模型还提炼了全文内容并给出了合适的标题。
当内容创作完成后，为加强文章的传播性，文章还可通过数字人进行传播。在现场演示中，数字人现场提炼《促进夜间经济》文章的内容，将1000字文章提炼到了200字左右，并对文章的核心要点进行播报。
当然在赋能内容生产完成后，内容安全同样重要。开悟大模型可很好的辨别信息真伪。演示人员将一篇名为《长江三峡决堤用户被困》的文章给到开悟大模型鉴真，开悟大模型以文章配图不符合实际情况以及全网并没有三峡决堤的消息，辨别出了这是一篇境外势力恶意中伤的虚假文章。
4）开悟大模型法律应用演示：强大的复杂案情分析能力
在法律领域，开普云展现出了对复杂案情的分析能力。演示人员做了一个具体的案例演示：马某与钱某，一言不合就动手，马某将钱某头打破了，钱某很生气回到车了拿了弹簧刀，把马某扎伤了。
开悟大模型根据马某入院就医后出院以及入院就医后死忙等不同的受伤程度，给出了不同的量刑标准。随后，演示人员加大难度问道：“钱某是最先被打的人，有没有可能通过正当防卫理由，不承担刑事责任？”开悟大模型通过马某已经离开现场不被伤害后折回，以及拿刀具备了伤害别人的主动意图，判定不符合正当防卫标准。
5）开悟大模型知识产权应用演示：专利生成从10-15天缩短到10-15分钟
开普云率先完成了开悟大模型与知识产权领域的结合。在知识产权领域，开悟大模型起到了提质增效的作用。传统专利撰写人工环节多、效率低、周期长，通常需要10-15天的时间才能完成一篇专利撰写。而开悟大模型将一篇专利撰写时间缩短到了10-15分钟。
演示人员现场演示了通过开悟大模型生成一篇专利申请书的过程。演示人员先是在专利生成业输入原始创意，之后通过一次性检测工具判断创意是否自洽，开悟大模型深入理解创意含义后，找到了方案不自洽的部分，后在演示人员要求下做了修改。
修改完成后，演示人员要求大模型借鉴同行业的行业词汇，大模型列出了行业词汇并根据需要选择了相关术语对创意进行润色。
初步完成创意后，大模型对专利进行了查重。待查重完成后，大模型依次生成了交底书、权力要求书等多个专利内容，并根据工作人员需要丰富了内容。以添加图片为例，开悟大模型会先理解内容，然后抽取关键术语和关键内容，生成流程图。当各个专利文档都生成后，演示人员点击文档生成，一键生成了具有专业格式的专利申请书。
透过上述案例不难发现，开悟大模型是将应用能力与场景结合最深的公司之一。那么，开普云是如何做到的？
02三大工程化能力为行业落地护航
开普云能够做到开悟大模型与行业的深度结合，离不开三大工程化能力的支持，分别是模型仓库选择+二次训练工具、大模型+向量数据库、大模型+知识图谱，三种工程化能力分别是开悟大模型提供灵活性、实时性、精准性。
先从模型仓库选择+二次训练工具的工程化能力说起。众所周知，行业大模型都会根据行业特性做微调。但开悟大模型不同的是，它微调的颗粒度更细，除了提供行业大模型的产品服务外，还提供了模型仓库，用户能够在已有的大模型之上进行个性化的训练与调整。换句话说，开悟大模型不仅根据行业特性做模型的调试，还会根据客户需求，做出客户专属大模型。
调试出了符合客户需求的客户专属大模型，还要能保证模型的实时性，客户需要一个懂行业know-how、又能实时解决业务问题的大模型，但很多大模型，都有数据不能及时跟进的BUG，也就不能解决客户的实时问题。
这时候，开普云大模型+向量数据库的工程化能力就起了作用。开悟大模型通过与开普云向量数据库产品的深度融合，企业能够将数据实时导入开悟大模型，满足了企业在使用大模型产品的实时性需求。
除了实时性的BUG，大模型还容易产生幻觉，也就是回答客户问题时容易胡说八道。这也暴露出了大模型问答需要提高精准性的问题。大模型+知识图谱的工程化能力正是赋予了开悟大模型精准性。
具体来说，开悟大模型能够将知识图谱导入成为大模型的提示器，通过模型微调提升答案的准确度和可靠性，进而提高开悟大模型问答系统的准确度和可靠性。
三大工程化能力加持下，开普云大模型也走到了破局时刻。
03开普云行业大模型迎来破局时刻
从概念到落地的蜕变，既得益于大模型日益优化的产业基础，也得益于开普云自身的资源禀赋。
产业基础方面，国内各个产业链环节的大模型玩家，正在形成合力，一同把大模型市场做大。
比如腾讯与元数科技、多点 DMALL、肯德基、来伊份等22 家企业达成“行业大模型共建合作”。而开普云也与协鑫集团、太初元碁等14家企业在开悟大模型上实现合作。
与此同时，开普云具备的技术积累与成建制的顶尖研发团队，为大模型的研发提供了保障。以技术为例，开普云始终坚持以AI技术驱动，在面对AIGC风口时，公司看到了内容安全痛点后，自主研发出了AIGC内容安全审核能力，可针对AIGC内容多模态、海量化、碎片型、变异快、反检测等特征，进行快速识别。
产业的合力以及自身的优势，开普云正在将大模型应用转化为商业成果。
从产业逻辑看，开普云大模型的商业价值足够大。大模型的价值=各项技术能力×产业厚度的平方。甚至产业厚度起到了决定性作用，“规模大”或是“参数高”并不能解决实际问题。当泡沫期结束，大模型落地终究还是要回归产业、才是商业的最终归宿，也是大模型良性发展的开端。
从商业层面看，开普云的产业厚度足够大。以开普云切入的能源行业为例，能源市场规模在数十万亿级，而开悟大模型在源网荷储调度、智能电力巡检、智能设计开发、智能决策办公等多个业务链条中契合能源行业。在以大模型对能源行业的改造中，开普云也大概率获得不菲的商业回报。
更重要的是，开悟大模型与行业的结合刚刚开始，未来开悟大模型将切入更多行业，去成为各行各业产业应用的底座，去赋能千行百业的发展。这也为开普云提供了广阔的发展空间，速途网与大模型之家联合发布的一份报告显示，到2028年，全球人工智能大模型市场规模将达到1095亿美元。
毫无疑问，大模型市场百舸争流，像开普云这样具备扎实技术和有着足够产业厚度的企业正走向台前。
