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在2025世界人工智能大會上，科大訊飛（002230.SZ）展出的“星火知識庫”成為行業(yè)關(guān)注的焦點，這一創(chuàng)新成果不僅展示了中國人工智能技術(shù)的最新進展，更揭示了當前大模型發(fā)展面臨的核心挑戰(zhàn)——高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的稀缺與建設(shè)難題。隨著人工智能技術(shù)進入深水區(qū)，央國企在推進智能化轉(zhuǎn)型過程中遭遇“數(shù)據(jù)瓶頸”日益凸顯，如何破解這一困局，成為關(guān)乎國家數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略的關(guān)鍵命題。

央國企大模型落地困境：高質(zhì)量數(shù)據(jù)成核心瓶頸

當前，央國企在大模型應用落地過程中遭遇的困境具有典型性。一方面，行業(yè)大模型對數(shù)據(jù)的需求極為多元且專業(yè)，不同業(yè)務部門對模型場景數(shù)據(jù)的需求差異顯著，這大大增加了數(shù)據(jù)處理和管理的復雜度。以能源行業(yè)為例，勘探開發(fā)、煉化生產(chǎn)、銷售服務等不同環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型、格式和專業(yè)術(shù)語迥然不同，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法難以滿足這種高度專業(yè)化的需求。另一方面，在行業(yè)大模型的實際建設(shè)中，構(gòu)建和采買數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一衡量標準，不同業(yè)務系統(tǒng)、不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)完整性和準確性參差不齊，直接影響了模型的訓練效果和預測準確性。研究顯示，一般來說，10%的臟數(shù)據(jù)可造成30%的GPU資源浪費，同時導致模型調(diào)試周期延長50%，效果下降10%，這種資源浪費對于追求高效運營的央國企而言尤為致命。

國務院國資委規(guī)劃發(fā)展局副局長胡武婕認為，“隨著基礎(chǔ)模型開源態(tài)勢的形成，各方在算力和模型算法層面的差距正在不斷收窄，數(shù)據(jù)要素價值更加凸顯，已成為人工智能競爭的核心領(lǐng)域?！边@一判斷精準揭示了當前人工智能發(fā)展的新趨勢——在算法和算力逐漸趨同的背景下，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集已成為決定AI應用成敗的關(guān)鍵要素。然而，央國企在數(shù)據(jù)治理方面面臨特殊挑戰(zhàn)：歷史積累的龐雜語料分散在各個業(yè)務系統(tǒng)中，價值數(shù)據(jù)難以有效提??；通用大模型在專業(yè)場景中存在知識幻覺、專業(yè)性不足等問題；缺乏統(tǒng)一標準導致數(shù)據(jù)質(zhì)量評估困難，這些問題共同構(gòu)成了央國企智能化轉(zhuǎn)型道路上的“數(shù)據(jù)鴻溝”。

科大訊飛知識工程平臺：破解數(shù)據(jù)困局的“利器”

面對這一行業(yè)痛點，科大訊飛推出的知識工程平臺提供了一套系統(tǒng)化解決方案。該平臺的創(chuàng)新之處在于，它并非簡單的數(shù)據(jù)處理工具，而是構(gòu)建了一個從多源語料獲取、稀缺數(shù)據(jù)合成、高質(zhì)量數(shù)據(jù)加工到模型訓練的完整生態(tài)閉環(huán)。其核心技術(shù)突破體現(xiàn)在全自動化的知識構(gòu)建能力上——通過多教師模型混合蒸餾、知識融合增強等前沿技術(shù)，實現(xiàn)了行業(yè)專業(yè)知識的自動合成，無需依賴傳統(tǒng)昂貴且低效的人工標注流程。實際應用數(shù)據(jù)顯示，該平臺可將數(shù)據(jù)構(gòu)建成本降低90%，知識構(gòu)建周期縮短50%，同時使模型效果提升15%，這種效率與質(zhì)量的雙重突破，為行業(yè)大模型的快速落地提供了可能。

在技術(shù)架構(gòu)層面，訊飛知識工程平臺展現(xiàn)出三大差異化優(yōu)勢。首先是其強大的多元異構(gòu)數(shù)據(jù)處理能力，平臺內(nèi)置的高精度語音轉(zhuǎn)寫和OCR識別引擎，能夠高效處理央國企常見的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如會議錄音、掃描文件、工程圖紙等，解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程中的“卡脖子”環(huán)節(jié)。其次是建立了全方位的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，平臺可結(jié)合傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)質(zhì)量要求和人工智能模型訓練應用要求，輸出《面向人工智能的數(shù)據(jù)集質(zhì)量通用評估方法總體要求》，將標準落地為可執(zhí)行的質(zhì)量控制節(jié)點，從完整性、規(guī)范性、準確性、及時性、一致性等多個維度構(gòu)建了數(shù)據(jù)質(zhì)量的“防火墻”。尤為關(guān)鍵的是，平臺還通過正向追蹤和反向溯源機制，確保了知識構(gòu)建過程的透明性和可解釋性，這一設(shè)計有效防范了行業(yè)大模型常見的知識“幻覺”問題，同時也規(guī)避了版權(quán)合規(guī)風險。

平臺操作界面的易用性設(shè)計同樣值得稱道。針對央國企技術(shù)團隊的特點，訊飛知識工程平臺采用零代碼畫布式建模工具，用戶通過簡單的組件拖拽即可自定義知識加工流程，節(jié)點參數(shù)配置界面支持精細化調(diào)整，而斷點調(diào)試功能則確保了處理結(jié)果的可控性。這種“低門檻、高靈活”的設(shè)計理念，極大降低了人工智能技術(shù)的應用難度，使業(yè)務專家無需深入掌握編程技能也能參與知識構(gòu)建工作，真正實現(xiàn)了“業(yè)務驅(qū)動”的智能化轉(zhuǎn)型。

本次WAIC大會期間，科大訊飛所展示的“星火知識庫”便充分展現(xiàn)了其在企業(yè)知識管理領(lǐng)域的創(chuàng)新突破，方案提供從知識創(chuàng)作、知識加工、知識管理到知識共享、知識應用的全生命周期閉環(huán)管理，可顯著提升知識加工效率、檢索效率和問答體驗，實現(xiàn)企業(yè)知識的高效生產(chǎn)、有效沉淀、快速應用。

中石油昆侖大模型落地：數(shù)據(jù)驅(qū)動的行業(yè)AI價值

中國石油的實踐案例生動詮釋了訊飛知識工程平臺的價值。作為能源行業(yè)的龍頭企業(yè)，中石油擁有海量的勘探開發(fā)、煉化生產(chǎn)、經(jīng)營管理數(shù)據(jù)，但如何將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為大模型的“營養(yǎng)”，曾是企業(yè)面臨的主要障礙。

通過部署訊飛知識工程平臺，中石油成功構(gòu)建了覆蓋油氣全產(chǎn)業(yè)鏈的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，并以此訓練出專屬的“昆侖大模型”。該模型已成功應用于57個業(yè)務場景：其專業(yè)領(lǐng)域的應用范圍從勘探延伸至煉化、銷售、裝備制造等。通用領(lǐng)域推出“員工助手”、“行業(yè)大家”、“智能油伴”等專業(yè)應用，其中“員工助手”覆蓋科研、辦公等場景，可助力開啟“AI+”高效辦公模式；“行業(yè)大家”應用助力從業(yè)者提升技能；“智能油伴”以更智能、擬人化交互提升客戶服務體驗等，實現(xiàn)了成本降低30%、周期縮短50%、效果提升30%的顯著效益。

昆侖大模型并非空中樓閣，而是緊密圍繞能源化工行業(yè)的痛點和需求，打造了一系列具有行業(yè)特色的深度應用場景。無論是賦能地質(zhì)研究、生產(chǎn)優(yōu)化，還是提升辦公效率、客戶服務水平，昆侖大模型正逐步滲透到業(yè)務與管理的各個環(huán)節(jié)，這種基于企業(yè)自身數(shù)據(jù)訓練的大模型真正貼合了行業(yè)專業(yè)需求，實現(xiàn)了AI技術(shù)與實體經(jīng)濟的深度融合。

從中石油等多家央國企業(yè)項目成功實踐，訊飛進一步沉淀了豐富的行業(yè)知識構(gòu)建模板和成熟的DREAM大模型構(gòu)建框架——Define場景定義、Review資源審視、Extract數(shù)據(jù)提取、Algorithm模型訓練、Measure效果測試。這一方法論不僅是一套技術(shù)流程，更代表了“場景驅(qū)動、數(shù)據(jù)為先”的行業(yè)大模型建設(shè)理念。目前，該框架已在多家央國企項目中得到驗證，形成了覆蓋能源、金融、制造等多個行業(yè)的知識構(gòu)建模板，為后來者提供了可復制的成功路徑。

站在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的歷史節(jié)點，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)已成為推動人工智能與實體經(jīng)濟深度融合的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施?？拼笥嶏w知識工程平臺的創(chuàng)新實踐，為破解央國企大模型落地難題提供了可行路徑，其價值不僅在于技術(shù)突破，更在于構(gòu)建了一套從數(shù)據(jù)治理到模型應用的全生命周期解決方案。

隨著數(shù)字經(jīng)濟深入發(fā)展，數(shù)據(jù)要素的市場價值將持續(xù)釋放，而那些能夠率先構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)、掌握智能技術(shù)核心能力的央國企，將在未來的產(chǎn)業(yè)競爭中占據(jù)制高點。從這個意義上說，解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題不僅是一個技術(shù)課題，更是關(guān)乎國家數(shù)字經(jīng)濟戰(zhàn)略實施和產(chǎn)業(yè)競爭力的重大命題?？拼笥嶏w的探索為行業(yè)提供了有益啟示：只有打通數(shù)據(jù)—知識—智能的轉(zhuǎn)化通道，才能真正釋放人工智能的變革力量，推動千行百業(yè)實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。