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大模型推動服務升級 華為云、小i機器人搶跑智慧政務商業落地

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大模型技術的快速迭代給社會帶來了一場深刻的變革,其中政務大模型因其對數字政府建設的積極作用而成為廣泛關注的焦點。隨著大模型群雄逐鹿進入后半賽程,誰能率先實現應用場景落地、引領產業變革、走通 商業 化之路,誰就能取得主導權并搶占先機。近日,已有兩家頭部企業在這方面取得了顯著成果。

10月底,領先的人工智能解決方案提供商小i機器人發布了華藏大模型生態體系,同時也分享了其與某特別行政區政府完成的一項智慧政務服務共創案例。在短短6周左右的時間里,華藏針對客戶中文簡體、中文繁體及英文三種形式的網站內容,進行了數據實時萃取,實現了實時發布并為外部服務提供及時支持,為客戶節省了近70%的人力投入。

大模型推動服務升級 華為云、小i機器人搶跑智慧政務商業落地

(圖片來源:小i機器人)

11月初,香港特區政府環境及生態局表示,香港天文臺引入了華為云盤古氣象大模型,令天氣預報的時效從之前的10天延長至15天。用戶可以查看包括未來十五天的風向、風速、氣溫及海平面氣壓預報,及早了解未來天氣可能出現的變化。

大模型推動服務升級 華為云、小i機器人搶跑智慧政務商業落地

這兩個智慧政務解決方案案例引起了業內外關注,因為它們展示了大模型在公共服務領域的巨大需求市場和商業化前景。以小i機器人華藏大模型與某特別行政區的共創成果為例,它真實反映了政務場景中最急需解決的現狀——各種政務信息及其他有用資訊需要及時、準確地發布到相關的政府部門網站上,后續還可能對這些存量信息及數據進行萃取、分類和提煉,向有需要的市民提供各自需要的精準服務支持。而由于該特別行政區市民結構高度國際化,需要在繁體中文、簡體中文和英文之間進行無縫自由切換,才能滿足市民的不同需求。小i華藏大模型很好地解決了這個問題,其利用二十余年來積累的NLP(自然語言處理)能力和強大的深度學習能力,迅速高效地完成了繁體中文的學習與訓練,達到了非常不錯的效果。同時,通過大模型技術,實現了跨語種的智能交互,滿足了不同語種市民的需求。而在此之前,沒有其他的大模型的能夠非常順暢地解決繁體中文問題——包括ChatGPT在內的大模型,即使能夠較好解決英文和簡體中文語境需求,但對于繁體中文效果始終不好。

另外,在數據萃取、分析、提煉和服務信息智能匹配方面,小i華藏大模型將網站上所有的資訊信息全部抓取過來后,再將內容整理成統一的私有庫。只要鏈接這個私有庫,一個入口就能解答用戶的所有問題,這種智能化的信息處理方式大大提高了政務服務的效率和質量,將原來人工耗時耗力的效率提升了70%。

再看香港天文臺引入的華為云盤古氣象大模型,除了前面提到的可令天氣預報的時效從10天延長至15天外,作為首個精度超過傳統數值預報方法的AI預測模型,盤古氣象大模型的預測速度也大大提升。通過AI推理的方式,研究者只需單臺服務器上單卡配置,10秒內就可以獲得更精確的預測結果。

智慧政務的實踐意義不僅在于技術層面的創新,更在于對傳統治理模式的優化和升級。通過數據共享、流程再造和智能決策,智慧政務有效地提高了政府的治理能力和服務水平。華為云和小i機器人通過 科技 手段提高了政府的服務效率、為民眾帶來更多的便利,進而推動了社會的發展,也讓更多人對大模型的發展充滿期待。

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