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人物速寫：觀察宗雲兵的工作日常，會發現他和團隊人員不僅有算法工程師基本的專業素養，還有着敏銳的洞察力和商業思維。眼前，宗雲兵正高度專注于一場小組讨論，在他詳實有據的分析中，一種新的應用場景逐漸清晰。
4月25日下午，在濟南金現代公司，剛剛從廣州傳回濟南不久的宗雲兵，又投入到與團隊的研讨中。他們計劃與廣州某大型證券公司合作，嘗試将AI大模型運用在政策法規查詢和證券市場報告的撰寫中。
這是宗雲兵與團隊自電力、建築、實驗室、企業管理之外，對AI技術實際應用領域的又一次探索。這些，自他們組建團隊，打開AI大模型的大門，僅僅過去了一年。
業内形容，目前的人工智能産業正處在一個“速度夠快，不需要風”的黃金時代。宗雲兵與很多算法工程師一樣，正加足馬力，搶抓這一風口。
天降一把“神錘”
“大家都知道AI這兩年很熱，但我們要做的是從商業角度去分析這一熱度有着怎樣的前景，能有哪些可以比對的商業場景。也就是說，不能光打雷，還得下雨。”宗雲兵回憶，大概去年這個時候，公司組建了人工智能研究所，戰略化的調整下，一半以上的算法工程師轉向大模型方向。作為帶頭人的宗雲兵，深知此刻他們要做的事，有着劃時代的意義。
“我們都知道，人工與大模型的效率有着宇宙級的天差地别，這就是生産力質的改變。”宗雲兵深耕的“大模型”，是指具有巨大參數規模的AI模型，這些模型通過“學習”能了解龐大的資料量。它的問世，意味着人類可以運用技術将海量資料壓縮，并友善快捷地抽取和使用。
以前，宗雲兵團隊隻能靠智能文檔處理技術為企業解決智能化問題，大模型的出現，對這些工程師來說，無疑是令人興奮的。“就像是面前有着一大排釘子，突然間天降了一把‘神錘’。”宗雲兵這樣形容他們與新技術的相遇。好奇心和探索欲也驅使着他們，去嘗試“馴化”大模型，讓它更接近人的邏輯，并為人所用。
大模型的“不完美”
滿懷着技術革新帶來的希望，宗雲兵準備大展拳腳、着手開發，他們最初的發力點，是服務了多年的電力等行業的數字化領域。
但設想要落地，并非易事。随着大模型的實際應用，一系列問題也逐漸凸顯。其中最突出的是，大模型最初隻能支援非常簡單的對話，不能了解複雜的語言，思考和回答缺乏邏輯。可以說，“一本正經地胡說八道”成了大模型應用的緻命缺陷。
能否解決這一缺陷，是影響大模型落地企業應用的關鍵。由于通用大模型的訓練主要基于公開網際網路知識，對企業内部知識一無所知，是以不能滿足業務開展的要求。
“企業往往有着資料私密的特點，是以我們嘗試将大模型私有化部署到企業内網。”宗雲兵介紹，這背後“知識投喂”的過程不僅工程量巨大，也對算法工程師提出了更高的要求：“我們必須要懂這些行業的業務知識，否則難以處理資料。”
這個過程，花的是時間和成本，考驗的是信心和耐心。宗雲兵說，他們願意為夢想拼搏一次。在辦公現場，我們感受到了這些年輕人拼搏的姿态：十餘名算法工程師中，有的集中精力敲擊着代碼;有的三兩人聚在展闆前，就一個技術難點讨論得火熱;還有的工程師，帶着電腦長期駐紮在企業辦公，隻為把企業的業務學懂弄通……
蘊藏機遇的“黃金時代”
基于業務知識的資料整理是十分辛苦的工作，也是決定大模型準确性最重要的基礎建設。他們與客戶坐在一起學習業務知識，與客戶和業務人員一起去驗證準确性……經過反複調整和适配，一個個技術難點逐一攻破。在宗雲兵團隊的支撐下，該公司孵化出一款大模型産品——“小金智問”。這個産品逐漸能夠學習适配于各種業務場景，所生成的資料有真實事實依據，并且符合使用者預期。
在電力企業的應急管理中，從業人員在應急搶修過程中可随時對行業規範要求、突發事件和應急措施等問題“提問”，系統可以給出準确答案以及答案來源，比如“面對12級台風應該采取哪些應急搶修措施”等等。
在汽車制造和維修領域，大模型能夠幫助車企的研發部門、法務部門、生産部門以及試驗部門随時定位并了解各項标準要求，無論是設計階段的材料選擇、制造階段的工藝流程，還是檢測階段的性能評估，甚至是維修階段的故障診斷，都能提供準确、及時的指導。
實驗室是一個資料密度非常高的部門，訂單資訊、質控資料、原始資料、分析報告、績效排名等各類資料接入大模型後，能夠随時調取資料，解答各類問題，并支援以圖表的形式展出。
在過去的一年中，宗雲兵帶領團隊抓住“大模型”這一技術風口，成功在多個領域實作落地應用，幫助客戶大大提升工作效率、降低營運成本、實作資料驅動決策。如今，他們并未止步，因為成功的案例給他們帶來了更多靈感和啟發……
“以大模型為代表的人工智能技術，在我們算法工程師看來，就是新質生産力，将會對社會發展起到強大的推動作用。”宗雲兵坦言，這個時代充滿着無限可能，他們要做的，就是搶抓技術風口，把“可能”變成“現實”。