基于数据治理的多模态大模型与知识工程

基于数据治理的多模态大模型与多模态知识工程的融合实现数字化转型(DX)12人·数据驱动型问题解决方案数字化变革服务科学(science人·数据驱动型问题解决方案数字化变革服务科学(science)社会系统架构(architecture)机制设计(mechanismdesign)计算社会科学语言语言·知识系的人工智能技术代理(Agent)技术人·人工智能协同与决策支援提高与强化认知的机器人数理模型因果推论决策与最优化的数理计算理论系统设计的数理控制生物规范型机器人操纵型(Manipulation)移动(地上)人机互交(HRI:HumanRobotInteraction)自律分散系统IoT系统的安全IoT系统的安全数据·社会与安全系统的数字信任社会中的信任产业(工业)用机器人服务机器人应对灾害的机器人基础设施维护机器人农林水产机器人计算方式处理器架构(processor计算方式处理器架构(processorarchitecture)量子计算机科学(computing)数据处理基础设施IoT架构(architecture)数字社会基础设施量子通讯网络运营与维护网络计算机科学(computing)未来网络架构(architecture)实现网络服务的技术网络科学3形成数字社会的信任形成数字社会的信任认识(认识(Cognitive)安全数据共享数据共享了解与探究智能模型寄宿于/身了解与探究智能模型寄宿于/身体性的智能生物混合(生物混合(hybrid)机器人以人为中心的互动(以人为中心的互动(interaction)最优化最优化为了解决社会课题的元宇宙设计为了解决社会课题的元宇宙设计网络的智能化网络的智能化社会的数字孪生社会的数字孪生支持社会系统的人工智能架构支持社会系统的人工智能架构(architecture)4n生成式人工智能是自个人电脑出现与互联网诞生以来最具颠覆性的技术创新，随着大模型以及等领域展现出了强大的能力。当前生成式人工智能的发展仍处于起步阶段，潜在经济效益总量在17.1万亿美元-25.6万亿美元，并对各行各业的工作方式产生重大影响。在生成式人工智能产业突变的背后是人工智能技术数十年的积累与酝酿，其演进历程具体可分为4个阶段:专家系统1950年开始专家系统1950年开始机器学习1980年开始RNN循环神经网络RNN卷积神经网络Embedding双向RNNFNN前馈神经网络Multi-TaskLearningLSTM记忆网络SequenceToSequence深度学习ImageNet生成对抗网络GAN1990年-2016年AttentionPFGM变分自编码器VAEsNerfCLIPGPTT5BERT2017年-至今DDPMTransformer5规模技术验证平台的前提下，通过政;产;学的三方不断提携，1.战略性集约高质量的大数据与小数据2.加速人工智能相关技术与软硬件的开发契合社会内外循环体系6契合社会内外循环体系67n目前人工智能技术与应用涉及理论学科众多。随着技术应用的不断深化，涉及学科面亦更为广泛。人工智能研究机构不仅需要不断强化本身理论研究，同时也贯通融汇并不断拓新的心理学心理学知识的模型化与表示常识性推理演绎与问题求解教学与科学以及工程辅助教学与科学以及工程辅助逻辑学逻辑学技术提出更高难度的课题。预测未来20年将会按照以下路 开发能够全面实时的控制网路的人工智能安全技术与加密技术(超同态加密等)培养数学科学家，并能结合其他学科开发计算技术与分析数据的人才应对其他科学领域取得突破性的研究根据目前算法改良并发展更高精度与更高效 开发能够全面实时的控制网路的人工智能安全技术与加密技术(超同态加密等)培养数学科学家，并能结合其他学科开发计算技术与分析数据的人才应对其他科学领域取得突破性的研究根据目前算法改良并发展更高精度与更高效根据目前算法改良与开发更高精度与更高效的机器学习部8__________》__________》n对人脑的解析将会推进类脑人工智能的发展，预计在未来10年内能够诞生真正模拟人脑的「True模型化大脑基底核模型化大脑基底核大脑皮质分区功能模型化实现APCM大脑皮质分区功能模型化实现APCM短期记忆(海马)模型化实现脑型缓存实现HAPI模型实现轨道设计模型(ICM)与BMI连携实现对脑边缘系的拟神经形态线路实现拟神经形态线路的基本模块实现对大脑单分区的实现对脑边缘系的拟神经形态线路实现拟神经形态线路的基本模块实现对大脑单分区的拟神经形态线路脑科学构筑AI的实践实现大脑功能以外(小脑・大脑边缘系)的拟神经形态模块实现全脑级的拟神经形态系统实现大脑功能以外(小脑・大脑边缘系)的拟神经形态模块实现全脑级的拟神经形态系统实现搭积木块(实现搭积木块(BuildingBlock)__________》__________》__________》__________》自然动画认知体化认知自然动画认知体化认知体化认知体化认知自然语言认知自然语言认知9APCM:ArtificialpartialCortexModule(MachiACM:ArtificialCortexModule(MachiHAPI:HumanAIProgramingInterfaIDCDM:IntegratedDevelopmeDecisionmakingModel(MacMCAM:MotorCortexAreaModel(MachiICM:IntegratedCerebelWBM:WholeBrainMachn1929年，随着量子力学的建立，科学研究出现了一个重大转折点:狄拉克称:有了量子力学，除一些极端尺度下的情形以外(如核物理)，人类已经掌握了大多数工程与自然科学所需要的第一性原理并可以进行对其的形式化n人工智能的出现正在带动科学研究的激动人心的转变，并且影响正在扩散到实验室之外，深入到所有人的生活中。如果能明智地采取行动，制定合适的监管措施，并适当支持人工智能在解决科学最紧迫问题方面的创新应用，人工智能就有可能彻底改变科学过程。称之为「AIforScience」一个由人工智能驱动的未来，人工智能工具可以从繁琐乏味与耗时的劳动中得到解放，同时引导进行创新性的发明与发现，促使提前实现本应需要几十年的突破主要成就:微观世界的多尺度探索;宏观+微观尺度科学成果各尺度物理模型各尺度物理模型湍流模型雷诺应力,…湍流模型雷诺应力,…H本构关系,…连续介质力学宏观H本构关系,…连续介质力学宏观波尔茨曼方程矩模型,…波尔茨曼方程矩模型,…ms粗粒化分子动力学介观ms粗粒化分子动力学介观自由能面自由能面;动态算子,…分子动力学势能面分子动力学势能面;量子动力学,…微观ps密度泛函/波函数nsps密度泛函/波函数ns 密度/轨道泛函数近似,…薛定谔方程薛定谔方程mmAngstromnm 多电子波函数,…空间尺度mmAngstromnmmm数学模型 马尔可夫决策过程贝尔曼方程数学模型•推进环保标准与新技术•碳达峰，碳中和•提高人口素质保障民生•分配社会资源保就业•强化战略科技力量•科研体制机制重组•数字新经济•政府数字转型一带一路参与全球治理坚持市场化改革扩大金融市场开发•促进服务业发展•新基建投资开发三横二纵城市带开发自贸区与免税区•城市更新•城乡人口调整•畅通国内大循环••推进环保标准与新技术•碳达峰，碳中和•提高人口素质保障民生•分配社会资源保就业•强化战略科技力量•科研体制机制重组•数字新经济•政府数字转型一带一路参与全球治理坚持市场化改革扩大金融市场开发•促进服务业发展•新基建投资开发三横二纵城市带开发自贸区与免税区•城市更新•城乡人口调整•畅通国内大循环•完整内需体系•港澳选举制度调整•推进两岸统一发展软实力提升社会文明•农村脱贫•城乡土地供给侧改革•保障社会治安•增强军队加强法制社会建设完善监督体制l保持开放姿态l促进对外贸易l吸引国外对内投资l积极参与国际交流l促进新兴产业发展维护经济体制l以基建投资等手段保就业l推进被解耦的产业的自我完结l对已解耦的领域进行重组l维护社会安定与国家安全l促进人口流动，扩大内需以解决外需不足l强化中央政府监督调控权限l强化政府管理能力l加大公权力范围积极参加国际贸易组织保持开放体制••制造强国战略新兴产业强化经济安全保障加强中央统筹发展维护社会稳定加强中央规划完善实施体制n多种多样的信息与通讯技术在城市与各种交流中的利用促使b「区域」内的生活与工作环境的变革b行政系统的改良传传感器(sensor)和执行机构(actuator);硬件;网络认证;安全;方法人工智能平台n多种多样的信息与通讯技术在城市与各种交流中的利用促使b「区域」内的生活与工作环境的变革b行政系统的改良传传感器(sensor)和执行机构(actuator);硬件;网络方法人工智能平台认证;安全;· 设定目标· 设定目标1实现从Smart1实现从Smart到Intelligent的飞跃利用地理语义(GeoSemantics)技术54利用高层输出的数据和技术为提供人工智能(A利用中层的商务智能(BI)技术为用户提供服务和产品(数业务管理和分析类软件和中间件;行业解决方案;行业类3通过不同类型的算法建立业务模型，形成有2n国内战略机构的发展方向b精品咨询机构处于萌芽期(特别是既有中国特色的「汉魂洋才·汉魂智才·汉魂科才」)模型不足n数据治理模型是实现数据治理的一个重要组成部分，其作用非常明显。在实际使用中，即使组织·企业在数据治理领域进行了深入的研究，构造了广泛的模型，其成果不仅没有得到学界公认，彼此之间也有矛盾之处。每个数模型不足优势优势职能分工明确，环境要素清晰，具有较好的模仿性对组织规模与数据的要求较低，执行难度小拥有具体和客观的基准，有利于评估组织当前数据治理状态与有效性制定每个阶段的行动方案强调管理信息作为数据资产应得到高层重视机构类型发布时间模型名称Mustimuhw信息解决方案公司(MustimuhwInformationSolutionn数据治理模型的基本信息机构类型发布时间模型名称Mustimuhw信息解决方案公司(MustimuhwInformationSolution发布机构发布机构发布时间模型名称n数据治理模型的内涵发布时间模型名称数据治理模型的内涵数据治理模型的内涵是一种质量控制规程，用于在管理;使用;改进与保护组织信息的过程中添加新的严谨性与纪律性;有效的治理可以通过促进跨组织协作与结构化策略制定来提高公司数据的质量;可用性与完整性;平衡派系孤岛与组织利益，直接影响了任何组织最关心的4个因素:增加收入;降低成本;降低风险与提高数据信心是数据管理的核心功能，指对数据资产管理行使权力与控制的活动集合(包括计划;功能指导所有其他数据管理功能的执行，数据治理是在更是信息化(IT)治理的一部分，同时也属于公司治理的范畴，企业应该建立是信息相关流程的决策权与责任制，根据商定的模型执行，这些模型描述了谁可新兴学科的总称，包括数据质量;数据管理;业务流程管理与风险管理等许多不同实践;其目标是确保数据以可持续的方式服务于商业目的。数据治理也可定义为人员;流程与技术的正式协调，使组织能够将数据用作企业资产模型类型模型名称模型特点每种成熟度模型都有5个成熟度等级;整个模型即是成熟度框架，又是一组评估数据治理成熟度的问题/工具织结构与认知度;政策;数据相关责任人4)成果:数据风险与合规;元数据管理3)构建:模式设计;数据架构;数据质量规范4)运行:数据质量监每个阶段都需要采取特定措施将组织提升到下模型类型模型名称模型特点每种成熟度模型都有5个成熟度等级;整个模型即是成熟度框架，又是一组评估数据治理成熟度的问题/工具织结构与认知度;政策;数据相关责任人4)成果:数据风险与合规;元数据管理3)构建:模式设计;数据架构;数据质量规范4)运行:数据质量监每个阶段都需要采取特定措施将组织提升到下过程分为5个阶段:1)决议2)分配3)解决/审查4)批准5)关闭类似于数据治理生命周期模型，但每个阶段都可重复或回退构成要素构成要素1)人员与组织结构:数据利益相关人;数据治理委员会;数据管理员2)规则与协同工作规范:使命;关注域;数据规则与定义;决策权;职责分工;控制3)过程;数据治理过程1)职能框架:战略;组织和角色;政策和标准;项目与服务;问题;估值2)环境要素子框架:组织与文化;活动;主要交付物;角色与职责;实践与方法;1)原则:战略一致;风险可控;运营合规;绩效提升2)范围:大数据生命周期;大数据安全与隐私;大数据架构;数据质量;大数据服务创新3)实施与评估:促成因素;实施过程;成熟度评估审计模型名称适用范围将数据利益相关者的多样性与清晰的思想结合在作为一个具体与客观的基准，评估组织当前数据治理状态与有效提供具有指定工具与流程的综合框架，建立实现业务价值最大化并建立数据治理可持续发展计划的实用n模型名称适用范围将数据利益相关者的多样性与清晰的思想结合在作为一个具体与客观的基准，评估组织当前数据治理状态与有效提供具有指定工具与流程的综合框架，建立实现业务价值最大化并建立数据治理可持续发展计划的实用功能功能骤n数据安全首先需要能够描述与说明数据的属性与数据的结构，包括模型认为数据中重要特征，数据中的每个特征如何影响模型的预测结果，基于统计学在大量分析过程中每一个特征对预测结果n可释性数据(ExData)介于知识范式与数据范式之间，是一种对数据进行描述与说明的方法，基于可释性数据合规性可用性可释性可释性数据合规性可用性可释性 场景提取特征提取场景提取特征提取场景-特征的关联性场景相似度计算场景-特征的关联性场景相似度计算合规性可用性可释性合规性可用性可释性基于运筹学的策略概率矩阵执行体数据收集模型训练模型使用n约束满足问题(CSP:ConstraintSatisfactionProblem)搜索算法利用了状态结构的优势，并且使用通用的而不是领域特定的启发式算法在非开放的「解空间」与「问题空间「来求解复杂问题。现代求解器每秒可以处理有数千万个变量的问题。为诸如硬件验证与(区块链等)安全协议验证等领域带来了革命性的变化。主要思想是通过识别违反约束的变量/值组合来一次性消除大部分搜索空间。约束满足问题(CSP:ConstraintSatisfactionProblem)的并可以从问题描述中推导出行动与转移模型。使用①分量分析;②变量排序与值排;③智能回溯;④随机重启与⑤聪明索引把问题形式化为约束满足问题(CSP:ConstraintSatisfactionProblem):b1.约束满足问题(CSP:ConstraintSatisfactionProblem)可以自然地表示各种问题，将一个问题形式化为约束满足问题b2.多年来对求解器的研究使得约束满足问题(CSP:ConstraintSatisfactionProblemb3.相比于原子的状态空间搜索器，约束满足问题(CSP:ConstraintSatisfactionProblem)求解器可以n双引擎智能决策:融合运筹优化与机器学习的双引擎智能决策，将推进全局动态资源配置优化。企业需在纷繁复杂;动态变化的环境中快速精准地做出经营决策。经典决策优化基于运筹学，通过对现实问题进行准确描述来构建数学模型，同时结合运筹优化算法，在多重约束条件n目前，在对于不确定性课题与问题的解决方案中引入了机器学习，构建「数学模型」与「数据模型」双引擎新型智能决策体系，弥补彼此局限性;提升决策速度和质量。使用大模型等双引擎智能决策将进一步拓展应用场景，在大规模实时电力调度n组织·企业依赖安全可信的数据来做出最明智的业务决策，但是很可能被太多与太复杂的数据与数据安全需求所淹没很多目录的元数据功能非常有限，无法在足够的范围内扫描并发现所有的数据，或者，更多的传统的数据目录可能仅仅限于单个用例，组织·企业利用数据与保护数据的能n「人工智能安全」基于运筹学(求解器)对「概率矩阵执行体」内的「无交集功能集」与「权重的数据集」进行最优解的求解，得出组织·企业对于不同安全需求的与整体业务相关的「数据主目特定于系统特定于用例如果目录无法发现并跟踪企业所有不同工具;应用程序与流程中组织·企业需要数据目录能为多个用例或业务场景提供支持其大多数目录受限于可扫描对象的数量。如果目录无法轻松地扫描数百万或数千万的对象，就无法查看与管理所有的数据，更有限的回溯功能有限的元数据功能数据沿袭描述数据如何从源头流动到目标位置，显示数据经过大多数目录都能够扫描特定类型的元数据，但是不具备综合功无法扩展无法扩展基于「人工智能安全」的数据安全的架构基于「人工智能安全」的数据安全的架构无交集功能集无交集功能集权重数据集权重数据集n限于特定工具;系统或用例的数据目录可以带来价值，但企业需要管理更多不同企业数据系统中的数据:n主目录可以从所有系统与目录中提取元数据，企业能过获得集中与全面的数据视图，涵盖所有工具;云与本地;应用系统与生态系统中所有数据以及端到端的数据沿袭，并无需针对相关内容的目录进行重新的目录编制n主目录还能够覆盖所有数据的标准目录的编制，包括基于知识图谱的人工智能技术(机器学习)的自动化数据审核扫描大量数据不仅耗时耗力，还占用资源严重减低业务效直接从其他目录中导入元数据，无需重新扫描已经扫描大量数据不仅耗时耗力，还占用资源严重减低业务效直接从其他目录中导入元数据，无需重新扫描已经无需分别查看各个目录来获取不同信息，主目录允许从单元数据。基于主目录的数据全局视图涵盖了数据沿袭功能数据在企业中使用的来源;流动情况与相关性，对基于人通过提供涵盖所有数据源系统与目录的单一;标准化视图，主目录将其他目录以及特定目录中没有涵盖的任何系统中的信息连贯地整合通过提供涵盖所有数据源系统与目录的单一;标准化视图，主目录将其他目录以及特定目录中没有涵盖的任何系统中的信息连贯地整合主目录的使用者与管理者可能没有地底层数据源的访问权n主目录基于知识图谱与人工智能的技术帮助组织·企业实现提高效率与产生价值，主要具有以下3个特征:全面:发现流程的低效导致很多组织·企业智能编制部分数据的目录或记录一个数据子集的沿袭与关系。主目录无需再从数据优先级b自信:主目录可以了解数据环境中任何改动所产生的影响，确保改动对数据用户与业务负载的干扰降至最低。进而实现智能数据治理据;BI工具;Hadoop与NoSQL)提取结说明从待评估资产在评估基准日的重置成本中扣减价估计未来数据资产产生的业务收益，并考虑资金的时间价值，将各期收益考虑数据质量低下导致的低业务绩效或负债金额,对数据的强调某些数据的缺失可能尚未对企业造成实质性损失，而只是对其业务造成n说明从待评估资产在评估基准日的重置成本中扣减价估计未来数据资产产生的业务收益，并考虑资金的时间价值，将各期收益考虑数据质量低下导致的低业务绩效或负债金额,对数据的强调某些数据的缺失可能尚未对企业造成实质性损失，而只是对其业务造成方法方法说明n非货币度量的估值方法说明方法方法根据数据的客观特征(正确率;完整程度等)衡量数据内部的价值，不依核心是衡量数据对业务的价值(业务相关性;及时性)，同时也考虑数据内部的价值衡量数据应用前后KPI的变化，即通过数据对企业关键目标的作用评估数据价充分结合企业自身数据资产的评估目的与相关特资产确认条件之一:资产确认条件之一:的分类:n数据资源价值评估模型:基础治理模型与驱动力模型，对于不同的数据资源与评估目的有以下共6个子模型:数据资产入表数据要素市场流通数字化价值评估体现业务价值体现经济效益数据资产盘点内在价值①数据质量②数据规模③使用频度④数据完整性⑤…成本价值理;运维成本等一般用于数据资产入表时，针对数据投入数据资产入表数据要素市场流通数字化价值评估体现业务价值体现经济效益数据资产盘点内在价值①数据质量②数据规模③使用频度④数据完整性⑤…成本价值理;运维成本等一般用于数据资产入表时，针对数据投入成本的资本化能力价值能力价值无法量化的价值，一般是针对数据驱动的管理能力提升，比如:科学的决策能力业务价值业务价值①营销转换率②运营效率③理赔反欺诈④…经济价值经济价值产生的具体业务经济收益，降低成本市场价值市场价值按照市场买卖双方确定的价值内部深度加工数据外部购入的数据报表/分析报告类场景化数据服务数据产品数据工具原始/粗加工数据内部深度加工数据外部购入的数据报表/分析报告类场景化数据服务数据产品数据工具原始/粗加工数据n2015年，Gartner提出了基于算法的智能运维模式(AIOps)概念，智能运维(AIOps)是AlgorithmicITOperation的缩写，目前智能运维(AIOps)将人工智能技术应用于运维领域，基于既有的运维数据(日志;监控信息;业务应用信息等),通过机器学习实现智能化(非自动化)运维。智能运维(AIOps)不依赖于人为设定的规则，基于机器学习算法于知识图谱智能地从海量运维数据中不断地学习与不断地提炼并总结规则。n智能运维(AIOps)整合了大数据与机器学习的能力，基于松耦合;可扩展方式对于数据量(volume);种类(variety)与速度(velocity)，提供提取与分析功能，为信独立;开放的历史/实时数据采集;算法分析平台，整合信息根据机器学习结果，预测未来事件，防止潜在的故障n敏捷型数据治理(DGOps)需要基于:AIOps:智能运维(AlgorithmicITOperationDevOps:开发运营一体化(Development和OperaAPM:应用性能管理(ApplicationPerformanceManagemeNPM:网管系统(NetworkPerformanceManageme实现数据安全与智能数据治理。n基于以下3个知识体系智能运维(AIOps)初步实现了人工智能与运维的结合:行业与业务领域知识，基于业务的知识与经验(知识图谱)，能异常检测异常预测异常检测异常预测根因分析根因分析趋势分析趋势分析故障修复故障修复容量规划成本分析容量规划成本分析改善架构改善架构整理碎片整理碎片性能优化性能优化智能预测智能变更智能预测智能变更智能问答智能问答智能助理智能助理风险评估风险评估智能开发框架与工具库机器学习平台/算法库机器学习平台/算法库元数据与数据仓库数据采集代理(agent)/数据中枢/清洗/ETL/特征工程0101020203030404数据质量从业务源头抓起，好的数据质量从设计与执行2个维度开展数据质量从业务源头抓起，好的数据质量从设计与执行2个维度开展06060707以用户/业务需求驱动，推进各业务领域的数据消费08080909理最基本的原则，包括信息架构;数据产生理最基本的原则，包括信息架构;数据产生企业级的数据综合治理体系，确保了关键数晰的业务管理责任，信息化系统建设有稳定裁决机构与升级处理机制;治理过程所需的人预算有充足的保障，最终建立有效的数据治据的质量与安全得到保障，数据的价值得以来企业的每一个数据，必须由对应的业务部门承担管理责任，而且企业的每一个数据，必须由对应的业务部门承担管理责任，而且据所有者(owner)，在各业务领域设置领域数据所有者(owner)据所有者(owner)的统筹下负责所域的数据管理体系的建设与优化，保证数据质量构，监控数据质量，披露重大数据问题，建立建议在各业务领域要建立实体化的数据管理专为了能高效的使用数据资产，必需要像管理财务科目数据一样进行分级管理「主目录」，基于主目录的企业为了能高效的使用数据资产，必需要像管理财务科目数据一样进行分级管理「主目录」，基于主目录的企业某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，应作为企业层面的标准在企业内被共同遵守(主代码与编3)发布企业级数据模型:通过ER模型实现对源端系统数据及关系的描述，用于4)明确企业级数据分布:要展现源端数据在业务流程与信息化系统系统上流动的全景视图「主目录」，可以识别数据开展。但数据质量不是追求100%的完美，而开展。但数据质量不是追求100%的完美，而起点是需求方提出数据需求(审批与审核)，具体衡量标准包括如下:1天:对于已发布数据服务的场景，从需求提出题(实体)联接;数据服务设计落地;消费者通过服务获取数据，在1个月40n2015年，阿里提出了「中台战略」，也就有了相关的「数据中台」;「业务中台」，「技术中台」等概念，各专业领域推进自身工作时也需要有点中国哲学性模糊「数据中台」的概念，目前为止缺乏相应的各级标准主要是处于「差不多」就开始了商业实践的阶段。现在在实施「数据治理」中有必要进一步的提高「数据中台」的概念严谨性。相关的主要7个课题如下:中台的本质是共享复用，但这仅仅是一种理念，一般还需要化作具体的行动，但没人说得清楚落地共性复用理念的标准动作是什么，中台的本质是共享复用，但这仅仅是一种理念，一般还需要化作具体的行动，但没人说得清楚落地共性复用理念的标准动作是什么，比如就「数据中台」来讲，数据领域哪些东西可以共享复用?平台本来就有这个性质，工具也有这个性质，数据也可以有这个性质，数据仓库本身似乎也是为共享复用构建的，那么对于已经建完成数据仓库的企业，干嘛还要建「数据中台」呢?「数据中台」到底带来什么具体的增量价值?很多业务和技术发展到一定阶段都会有白皮书，至少还是有中立的组织想标准化一下的，但中台没有，更别提「数据中台」了，能想到的破解的方法只有一个，回归业务本身，看看做哪些优化能提升数据赋能的效率，如果能力沉淀的价值未来可期，那就去做，比如API，这就是「数据中台」;如果能力沉淀的价值还不大，就没必要强求。数据仓库是OLTP(联机事务处理)发展到一定阶段自然演化出来的，但「数据中台」不是，很多企业的数据仓库被动要求升级成「数新概念来装点，显然这样的「数据中台」是无法创造出超越数据仓库的新价值的。「数据中台」在原始数据和应用数据中间增加了一层数据实体，流程增加了，信息衰减了，连接变弱了，这就需要施加更多的外力来进行补偿。因此，如果这些新增的实体无法创造出增量价值来弥补由于引入了新的实体后带来的成本增加，这就违背了「奥卡姆剃刀原则」，即「如无必要，勿增实体」，直白的解释就是「切勿浪费较多东西去做，用较少的东西，同样可以做好的事情」。「数据中台」如果没有实际超越数据仓库，那么就无法躲开「奥卡姆剃刀原则」的魔咒，为了进行对抗得干点「数据中台」该干的事情，比如API，这是每个「数据中台」运营者要想清楚的事情，需要做出一些不一样的有价值的东西。「数据中台」希望用共享复用的理念来沉淀能力，然后基于能力来更快的支撑应用创新，但快速支撑应用创新的前提是要有足够多的已经沉淀出来的能力。可惜「数据中台」初期，根本就没有什么拿得出手的能力，很多人喜欢用「数据中台」的结局来表达其价值，但少有人能真正理解「数据中台」构筑能力过程的艰辛，不知道前期要付出多大的代价。就好比以前说去IOE，说要自主掌控，企业以为可以降低信息化投入了，但其实完全错了。比如:业务方需要开放一批原始表，信息部门说:「业务部门能不能告诉原始业务需求，「数据中台」用融合模型来支撑?」业务部门说:「认为信息部门不用管，业务部门等不了信息部门修改融合模型，到时改来改去沟通成本也高，模型业务部门可以自己建。」为了兼顾能力沉淀和响应速度，信息部门就说:「那能不能这样，信息部门安排多一倍的资源来支撑业务部门的需求?」业务部门后来妥协了，但这个多出的资源需要公司买单。无论从哪个方面看，运营「数据中台」都要付出巨大的代价，包括建章立制;组织构建;能力打造;迭代优化等。41「数据中台」概念屹立不倒，是因为大多数人坚信「数据中台」沉淀的能力在未来一定有机会创造更多的价值，「数据中台」概念屹立不倒，是因为大多数人坚信「数据中台」沉淀的能力在未来一定有机会创造更多的价值，这足以弥补前期的投入，但从潜力市场;回报周期;价值产出等要素看，企业投资「数据中台」的确是门高风险的生意。1)狭义的「数据中台」仅限于数据模型和服务，这些数据模型和服务打上了企业和业务的烙印，因此很难复制到其他领域，这实际限制了「数据中台」的投资回报率。现在兜售「数据中台」的企业卖得并不是数据模型和服务，而是工具平台，这并不属于「数据中台」的核心内容范畴。2)参考各家大型与超大型企业，「数据中台」3年小成，这还是在人才充足的前提下，因此，一般企业并不一定有足够的耐心。如凯恩斯经济学派在批驳市场学派所谓的自由市场最终会实现资源的最优配置这种观点所说的那样:「长远是对当前事务错误的指导。从长远看，我们都已经死了」。3)「数据中台」概念不清，对于企业的文化;组织;机制;流程;数据;平台又有很高的要求，输入和产出的关系也不是很明显，这也是投资比较忌讳的。当然企业对于自己的投资不一定要那么斤斤计较，毕竟不是简单的买卖，但还是要有所权衡。2000年的数据仓库时代，业界曾经提出过一个非常超前的概念:数据封装，就是把数据封装成API供业务调用，类似于编程语言中的函数。比如把某种即席查询封装成一个API，而不是跟应用强捆绑，估计这是最早的「数据中台」的原型，后来很多人对数据封装的可复用性提出了质疑。数据跟功能不同，数据的指标和维度可以成千上万，组合之后更是不胜枚举，也许日常的函数1000个就可以满足基本的编程需要的，但数据封装不知道要多少数据封装才能满足一个数据分析应用的需要，大多还是需要靠定制化取数满足。函数的贡献来自于所有编程者，这个超越了行业，因此它能够快速更新迭代，但数据封装很难超越行业，能贡献经验的也仅限于企业的某些人，数据封装出来的功能可能等不到规模化用的时候，就已经被新的业务淘汰了，或者企业根本没有那么多标准化能力复用的场景。正是这个原因，也许只有超大型的企业才可能在「数据中台」的能力标准化方面获益。现在云原生如火如荼，微服务;容器化;DevOps在保证业务中台敏捷的同时，也确保其连续性。「数据中台」并没有吃到什么连续性的红利，对于大多数公司，「数据中台」一般是没有容灾的，也许连应急也没有，因为对数据的容灾与安全就意味着成倍的投资增加，这在一般的公司无法实现。hadoop虽然有数据3备份的策略，但其对于人为操作失误;数据逻辑错误也是无能为力。「数据中台」的目标是把分散的数据能力集中化;共享化，实现其能力「一点发布，全部共享」的理想，但在「数据中台」连续性问题无法彻底解决之前，集中化的「数据中台」也带来了集中化的风险，比如一旦集中化的数据被删除，那么对于企业应用的影响是全方位的。「数据中台」做的越好，共享能力越高，风险就越高，这就是悬在「数据中台」连续性与安全性上的「达摩克里斯之剑」，也就是「一点故障，全面影响」。基本上很多企业都曾经历过这么一个hadoop事故，换做现在，估计就是灾难了。以前有两个GIS(地理信息系统)应用，一个GIS(地理信息系统)应用由于历史原因自己采集了很多数据，另一个GIS(地理信息系统)应用则是基于「数据中台」提供的数据构建的，某天运维人员误删了「数据中台」的所有GIS(地理信息系统)相关数据，hadoop无法恢复，幸亏另一个应用有重复数据的存在，才避免了核心数据的丢失。「数据中台」的确有很大的价值，也隐含着不少风险，以前谈其优点多了，缺点谈少了，这不是实事求是的作风，更可怕的是，也许自己并不知道这些风险的存在。「数据中台」的确有很大的价值，也隐含着不少风险，以前谈其优点多了，缺点谈少了，这不是实事求是的作风，更可怕的是，也许自己并不知道这些风险的存在。42n数据治理工作非常繁杂，需要耗费大量的人力;资源与时间。与数据治理相关的机器学习需要大量的数据进行训练，但是，绝大多数业务场景的原始数据无法直接使用，存在大量的缺损值;错误值与异常样本等;训练集很可能有多个数据源，在数据融合时存在各种格式;冗余信息;连接开销巨大等课题。需要基于面向人工智能的数据库技术优化整个数据流程，提高数据治理的效率,以下7个过程构成了基于机器学习的生命周期: 43n人工智能技术的强大特征化与泛化的能力被广泛地应用在各个商业领域，基于人工智能的数据治理也得到了极大的关注。由于人工智能技术起点要求较高，很难普遍地较为容易地应用到数据治理领域。目前人工智能模型训练严重依赖数据的质量;效率低下;需要大量的计算资源;并很可能延误决策时机。结合数据库;数据仓库;数据湖以及图数据库等数据库技术可以有效地解决以上这些课题。n面向人工智能的数据库技术使用「可释性数据」(降低AI的技术起点);「计算引擎的优化」(提高训练效率);「概率(基于形式化声的明性模型)面向AI的SQL完备性(基于运筹学的求解器)AI模型的版本管理(概率矩阵执行体)智能数据分析(MADlib)(智能数据管理)面向AI的数据清洗技术AI执行优化技术(节点控制)分布式加速架构(目录节点)面向AI的数据融合技术面向AI的数据发现技术面向AI的SQL智能推荐AI算子的代价估算AI算法的自动生成面向AI的引擎优化面向AI的-to-SQL异构AI计算引擎44n与网络安全产品与服务最大的不同点，数据治理与业务密切相关产品与服务也相对复杂，一个错误的规则，很可能造成业务的中断甚至毁坏核心数据，因此对系统安全与环境安全以及精度有很高的要求，数据治理需要一个递进的过程，也就是基于敏捷型数据治理(DGOps)。n数据治理的实施成本非常高而且无法确认收益，数据治理与业务紧耦合，其实施;部署必然需要大量访谈;梳理;修改;整合及持续运维。如果缺乏必要的收益就不符合商业习惯，也就不是大多数企业所需要的以收益来持续推动的项目。数据治理实施无法持续推进是导致数字化转型失败主要原因，使用以收益推动的基于敏捷型数据治理(DGOps)成为组织·企业在数字化转型中的必然选择。n数据治理风险高;责任大。万一造成数据丢失;业务中断;数据无法解密等会对组织·企业带来巨大的无可挽回的损失,具有极高的项目责任风险，对实施团队的技术能力与咨询能力要求极高。因此需要循序渐近式的基于敏捷型数据治理(DGOps)来减低风险。n组织·企业的部门之间的数据需要组织架构的调整;融合与重构，推进数据治理的人为阻力非常巨大。必须在确保收益的前提下阶段性的规划;实施。因此基于敏捷型数据治理(DGOps)成为较为合理的选择。n敏捷型数据治理(DGOps)主要可以降低以下5个风险:2.分类分级(对数据进行分类，不仅仅是算法(人工智能技术)的课题，很多非咨询类技术(网络安全企业)企业不具备各行各业的业务知识，无法识别行业的数据，数据分类需要4.控制(数据治理与业务紧耦合，比如在对数据操作进行「阻断」的操作时，无法智能地准确把握住控制的时机与效果以及很有可能45门，也包括个人4.数据治理不是一种正式的制度，而是持续的互动2.数据治理过程的基础不是控制，而是协调则，也不是一个项目，而是一个过程门，也包括个人4.数据治理不是一种正式的制度，而是持续的互动2.数据治理过程的基础不是控制，而是协调则，也不是一个项目，而是一个过程46数据治理是驱动，数据对公司管理与决策，起到赋能作用。数据治理是驱动，数据对公司管理与决策，起到赋能作用。数据治理是支持，数据对公司管理与决策，起到辅助作用。数据驱动所有决策。在这种类型的架构中，数据驱动所有决策。在这种类型的架构中，涵盖业务规则与策略;数据的质量与完整性;数据的安全性以及对规则与法规的遵从性;审计和控制等等，组织·企业在业务活动中，数据管理会优先得到处理。在这个架构中，数据治理与公司战略需要保持一致性，驱动企业各种管理决策的关键因素，不再是流程与人而是数据。数字化转型(DX)中，推荐使从公司治理开始，从公司治理开始，其次是信息化(IT)治理，然后是数据仓库，最后是数据治理。在这个架构中，数据治理的活动是围绕着公司治理为公司治理的相关决策提供支撑。注重公司治理的企业，往往采用这样的架构。47n公司治理是指通过一整套包括正式或非正式的;内部的或外部的制度来协调公司与所有利益相关者之间(股东;债权人;职工;潜在的投资者等)的利益关系，以保证公司决策的科学性与有效性，确保组织·企业的利益。数据治理是基于数据管理概念，是通过组织机制;标准规范;管理制度;技术工具来协调数据利益相关方关系，确保在数据的整个生命周期中的数据治理与数据安全与数据合法合规，提高数据资产的价值。数据治理是面向数据，目的是协调数据资产相关方关系，确保数据的管理和使用过程中的数据质量;数据安全与数据合法合规，提高n在数字化时代，缺乏有效的数据治理的公司治理是残缺的，生存能力低下，没有及时与准确的数据支撑企业的利益就无法得到保障;缺乏有效的公司治理的数据治理是缺乏组织动力机制，没有组织·企业战略的支撑，数据治理不仅困难重重，也无法持续提高数据资产的价值。n公司治理驱动的数据治理在数字化时代，缺乏有效的数据治理的公司治理是残缺与不完整的，没有及时与准确的数据支撑企业的n数据治理驱动的公司治理数据驱动就是通过数字化的手段完善与改进制度与体系，并监督与保障48n信息化(IT)治理是组织·企业在信息化时代的重要要素，主要用于描述与说明组织·企业是否(能否)采取有效的机制与体系，使得信息化(IT)的系统与应用在能够完成被赋予的使命的同时平衡技术与过程的风险，确保实现组织·企业的战略目标。广义上:信息化(IT)治理是公司治理的一部分，是引导和控制企业各种关系和流程的结构，旨在通过平衡信息技术(IT)及其流程中的外部各利益相关人的协调，信息化(IT)治理的目的是实现信息有关信息化(IT)治理，业界常用的两个框架:COBIT5和ITIL(2008年本人主导实施了中国移动广东分n目前企业的数据治理工作是由信息化(IT)部门负责的「信息化(IT)主导的数据治理」，基于信息化(IT)系统管理为主，基本能解决信息系统之间数据的流通问题，但是对于数据的问题就非常容易被忽视，需要跨职能的团队对数据相关的决策作出必要的处理与决策。无论是确保信息化(IT)系统正常运行的信息化(IT)治理，还是确保数据质量与安全合法合规的数据治理，目标都是为实现组织·企业目标而服务。对于大多组织·企业而言，信息化(IT)部门是并不具备治理数据能力。建立数据治理团队并需要高层领导的深度参与，引入与培养数据科学家(团队)，实现信息化(IT)与数据治理的相互融合。n在企业治理的过程中，信息化(IT)治理与数据治理必须实现相互融合;整体规划与统一实施，同时信息化(IT)与数据的相关规划与决策必须与公司治理的总体战略以及利益保持高度一致性。49n信息化(IT)的构建中，数据治理的应用是使用数据仓库，基于数据仓库实现数据的完整性;一致性;唯一性;准确性;及时性等课题，为数据管理与数据分析提供高质量的数据。数据仓库是面向主题与集成并能相对稳定地管理数据谱系的数据集。n数据集成是数据仓库的主要功能，根据主题汇聚与集成不同的数据源(与地理信息系统的主题图类似)，再经过加工处理，支持企业的分析与决策，数据质量管理与分析是数据仓库核心要素。n为了基于数据仓库解决数据治理课题，企业需要梳理管理体系;定义数据标准;制定数据的指标与标签;规范数据来源;完善数据获取与处理(ETL等)的流程;优化处理与分析的算法等，数据治理很多时候也就被认为是解决构建数据仓库及使用过程中的各种数据质量课题。n目前关于数据治理的讨论主要是基于数据仓库，对组织·企业的数据资源实现全面的规范化与标准化，以形成与提高组织·企业数据资产的价值，数据治理涉及了组织;标准;制度;流程;技术与工具等内容。n根据DAMA-DMBOK2框架，数据治理涵盖了数据战略;元数据;数据质量;数据安全;主数据与参考数据;数据仓库与商业智能;数据集成;数据操作;文件与内容等领域。n数据仓库是数据治理的必要与重要的应用，缺乏数据仓库的知识与经验是无法应对数据治理的课题，也无法有效地应对数据安全与数据跨境等合法合规的要求。孤岛阶段(管理单位:项目;产品)/孤岛阶段(管理单位:项目;产品)/n以DMBOK为标准的数据质量管理的主要活动(activity):1.数据质量管理的主要活动(activ3.按顺序(sequence)方式描述并进行必要的说明，在实际应用中可以根据情况调整活动(activity_____」 _____」 主要活动结果输出4.对信息的要求等n基于DMBOK1与DMBOK2的数据质量管理的主要活动(activity):2.在DMBOK1为基础的资料上追加了DMBOK3.DMBOK1与DMBOK2主要活动(activity)与顺序(sequence)并没有进行精确化的对应，概要如下:_____」_____」 _____」_____」 表n①业务需求:主要活动 主要活动 _____」结果输出4.对信息的要求等n①业务需求: 机会/风险的计算依据/补充完整性一贯性最新性精度隐私性(分类;分级)妥当性参照整合性适时性唯一性有效性重要度优先度取得效果的难易度机会/风险主要课题背景 机会/风险的计算依据/补充完整性一贯性最新性精度隐私性(分类;分级)妥当性参照整合性适时性唯一性有效性重要度优先度取得效果的难易度机会/风险主要课题背景业务流程的名称实施频度实施的时间点流程所有者-组织(业务流程的名称实施频度实施的时间点流程所有者-组织(owner)流程所有者-负责人(owner)收益者(组织)收益者(负责人)质量要件质量测定的频度质量测定的时间点n②数据质量(DQ)管理对象(文):4.基于数据概述(profile)的结果评价数据质量管理的可主要活动 _____」结果输出主要活动 _____」结果输出4.对信息的要求等n②数据质量(DQ)管理对象:的的的或的的的的或的的内的列最终结果n③数据质量(DQ)检查与精细化:_____」_____」 _____」主要活动结果输出4.对信息的要求等n③数据质量(DQ)检查与精细化:服务等级协议(SLA:ServiceLevelAgre的的的的的 的的的的的与n④运营维护的检查·汇报:_____」_____」 _____」主要活动4.对信息的要求等结果输出n④运营维护的检查·汇报:列列的n数据治理的过程必须面对复数的利益相关者(multi-stakeholder)与复数的使用者(multi-player)，这个过程很难用较为简单的方法来说明。本文基于由6个主要的过程所组成的敏捷型循环来描述处理多层对象主体的同时并行的敏捷型数据治理(DGOps)实施过程。1.复数的利益相关者(multi-stakeholder):在元宇宙(人工智能与互联网)时代价值观的多样化，利益相关者根据自己的信息与价值观通过提高互相的理解程度(透明度)与有效交流，来实现与其他利益信任与协作(合作)的治理也变得越来越重要。组织·企业通过提供产品与服务创造价值，需要定义价值观;使命与愿景并基于规则(rule)形成监管与解决问题方案等。在复数的利益相关者治理中，对于来至利益相关者问责(accountability)需要通过交2.复数的使用者(multi-player):需要基于一个可以信任的系统实现每个复数的利益相关者实体的治理，必须在各个功能的关键节点上建立信任(比如:可信区块链等基础设施)。以复数的使用者的可信与协作(合作)方式建立信任可以实现每个复数的利益相关者的利n敏捷型数据治理(DGOps)实施过程:5.评价与学习(构建事后可验证与追溯的信息集约中心;基于透明的数字 n敏捷型数据治理(DGOps)实施过程:2)抽取与确定创新对于利益相关者的影响。包括:积极性以及正面的影响(解决各种社会课题;提高用户的便3)对以上1)与2)所抽取与确定的影响与关系，分析与梳理相互的关联性，n敏捷型数据治理(DGOps)实施过程:2.治理的整体架构的设计:在设定目标之后，需要设计实现目标的最合适(最合理)治理的整体架构。比如:如何管理风险;确定合法合规的要点;基础功能;治理整体的架构。治理的整体架构的设计也被称为「治理的治理(governanceofgovernance)」。协同(coordination))为导向，同时兼顾创新与风n敏捷型数据治理(DGOps)实施过程:2)规则治理:为了实施创新治理，需要设定各利益相关者之间的规则(rule)。对于无法基于既存的规则(rulen敏捷型数据治理(DGOps)实施过程:4.复数的利益相关者治理系统的运营:在分析与整理治理的整体架构之后，基于各个职能与角色确定与事实各主体的技术与规则1)监管:作为治理的主体需要基于自己的责任所在对治理的对象的系2)利益相关者之间的交流对话与信息公开:在分散型敏捷型数据治理(DGOps)中，各治理的主体，对于各利③交流与沟通的质量:④各利益相关者形成合意的方法:⑤无论是否同3)处理纠纷与补救的手段:在以不确定性为前提的社会环境中，敏捷型数据治理(DGOps)确保受到损变得更为重要。希望能尽早构建线上的处理纠纷与补救的手段(ODR:onlinedisputeresolution)。①处理服于中立的第三者的裁判以外的解决纷争的方法(ADR:alternativedisputeresolutn敏捷型数据治理(DGOps)实施过程:5.评价与学习(构建事后可验证与追溯的信息集约中心;基于透明的数字化平台的各利益相关者的评价):敏捷型数据治之一就是对敏捷型数据治理(DGOps)系统运营的结果的评价，并且依据评价迅速地校正(update)敏捷型数据治理(DGOps理的结果可以与初期设定的目标进行对比，得到来之复数的利益相关者(multi-stakehold2)确定评价基准:创新的加速对于可信领域与可信强度对于各个复数的利益相关者(multi-stakeholder)在时刻变化的环境中，实际上，对隐私保护与持续可能性等的目标无法进行具有统一性的定量化与定性化，需(process)需要得到利益相关者的参与与关与n敏捷型数据治理(DGOps)实施过程:标与技术的关系在不断地迅速变化。需要对目标本身以及成为目标的前提条件的环境与风险，定期或依据状况的变化进行必要的修正与调整，环境与风险需要包含法律与法规等制度的变更。对于这些变化需要在复数的利益相关者(multi-stakeholder)之间得到迅速的信息共享，并希望能快速地进行对敏捷型数据治理(DGOpn为促进AIGC产业健康发展与规范应用，央地各级政府围绕算力;数据;模型;应用等不同方面逐渐完善支持政策体系，且国家层面快速出台聚焦AIGC的合规监管政策。支持政策方面，以完善算力与数据等要素供给为基础，以模型算法创新为关键，以场景应用为牵引，构建活跃的AIGC创新与应用生态应用开放政策性场景资源;建设场景应用试点应用开放政策性场景资源;建设场景应用试点;场景实验室;发布场景清单实施揭榜挂帅;评选应用示范项目等模型支持通用大模型与行业模型的开发，并给予专项奖励网络信息内容生产者责任个人信息处理者责任数据构建训练数据集;标准测试数据集等数据资源及数据数据构建训练数据集;标准测试数据集等数据资源及数据要素市场;数据分级分类;交流;数据安全管控体系等算力网终信息安全义务规范安全评估申报与备案;提高训练数据质量保障训练数据安全;依法标识生成内容;不收集非必要个人信息等建立多云算力调度平台，增强算力统筹能力;支持市场化企业建设商业算力基础设施及大型公共算力中心n大模型将成为人工智能产业的操作系统，其基础设施特性可为人工智能应用开发做好底座，将人工智能模型变得可维护;可扩展;可迭代，极大降低人工智能应用的开发门槛。从需求侧来看，客户能通过更低成本;高效率的模型即服务(MaaS:ModelAsaService)路径获得人工智能能力，完成AIGC应用的个性化开发;优化及部署，持续兑现大模型的技术红利，将人工智能能力应用渗透到各行各业的场景业务中挖掘充分体现其核心价值的关键场景，从而让大挖掘充分体现其核心价值的关键场景，从而让大产品优化，符合创作者使用习惯，可提供低代码产品优化，符合创作者使用习惯，可提供低代码通用/行业/场景基础大模型(FoundationModel)的评测指标趋于稳定，是产品和技术持续输出的关键和基通用/行业/场景基础大模型(FoundationModel)的评测指标趋于稳定，是产品和技术持续输出的关键和基n大模型能力评测意义重大，评测结果可让供需两侧了解各大模型能力的优势与不足，做出更好的产品调优与应用选择。随着大模型产业的发展迭代，评测基准体系也在不断完善。未来大模型的产品服务能力评测将作为标准功能，基于大模型平台中为客户提供服务产品能力服务能力Ratio1迁移性:从基础大模型(FoundationModelRatio1迁移性:从基础大模型(FoundationModel)到下游二次开微调的适配度可行性:将大模型能力封装到产品或解决方案中，与实际需求达成高质量与高效率的结合Ratio1效率稳定性(Efficiency)___」工程化能力(Engineering)___」___」平台生态能力Ratio2平台资源:提供大模型关联能力资源，比如:数据管理;算力资源___」工程化能力(Engineering)___」___」平台生态能力Ratio2平台资源:提供大模型关联能力资源，比如:数据管理;算力资源;云服务能力等生态合作:生态联盟友好度，基于生态合作伙伴完成应用落地的正向循环性能优越性(Performance)Ratio3需求匹配能力 Ratio3价格:从需求侧出发，产品模式及价格适配是核场景覆盖:服务模块，比如:对财务;营销;客服;推荐等场景的覆盖度行业覆盖:行业可行性，比如:对金融;零售;工业;汽车等领域的覆盖度安全可控性响应速率:评估问题生成时间/字数比鲁棒性:改变拼写;大小写;Prompt，衡量模型-Invarianceandeguationtransformation回复质量:综合文本生成;语言理解;知识问答;逻辑推理;数学能力编程能力;多模态能力维度不确定提示:反馈模型的不确定信息，助力人工判断引入Prompt效率:调试后的问题优化，提升质量情感理解:对情绪的感知与判断偏见评估:评估性别歧视;伦理问题;偏见;刻板印象;黄色暴力;不良引导等情况安全可信:确保数据安全;模型安全;内容安全;指令安全虚假信息甄别:甄别Prompt中的虚假信息与不合理前提n大模型需要历经训练;调优;二次开发与推理4个核心步骤。从算力应用角度出发，可拆解为训练开发与推理算力:复制目标数据集调优基于目标数据集对预训练模型进行参数调整，微调后得到目标模型复制应用模型二次开发垂直数据集基于垂直数据集对大模型进行参数调整，二次训练开发后得到应用模型推理推理复制目标数据集调优基于目标数据集对预训练模型进行参数调整，微调后得到目标模型复制应用模型二次开发垂直数据集基于垂直数据集对大模型进行参数调整，二次训练开发后得到应用模型推理推理输出结果应用数据基于应用数据+应用模型，推理计算获得最终输出结果，服务人工智能应用训练自监督学习(Transformer自监督学习(Transformer)大量大量源数据集通过预训练调整模型参数并保存，得到预训练模型数据强化/Data数据强化/DataReinforcement数据标注/DataAnnotating数据清理/DataCleaning数据采集/DataCollection芯片芯片厂商服务器厂商服务集成服务器厂商服务集成板卡厂商推理应用/推理应用/ReasoningApplication衍生模型/Derived基础模型/FoundationalModel软件工程/SoftwareEngineering软件工程/SoftwareEngineering学术研究/学术研究/AcademicResearchn大模型基于①物数转换②数字化身③演进优化④发展升级来实现元宇宙的有机融合的物理空间;信息空间与·社会空间的进步社会空间物理空间大模型社会空间物理空间大模型数字化身物数转换数字化身物数转换2121演进优化发展升级演进优化发展升级4343n算力是评价人工智能芯片的核心要素，而除了运算次数外，芯片的性能衡量还需考虑运算精度。基于运算数据精度不同，算力可分为双精度算力(FP64);单精度算力(FP32);半精度算力(FP6)及整型算力(INT8;INT4)。数字位数越高,代表运算精度越高,可支持的运算复杂程度越高，以此适配更广泛的人工智能应用场景。此外，人工智能芯片的性能峰值算力是指芯片能够输出的最大算力，而由于硬件架构的限制，算法模型特性;工具链以及软件框架等各方面因素，人工智能芯片算力不会被百分之百利用。为了适配大模型的训练及推理，人工智能芯片要求有更大的内存访问带宽并减少内存访问延迟，由此带动由GDDR到HBM的显卡内存技术的升级，另一方面需要更高的片间互联甚至片内互联能力以满足人工智能加速器访问内存与交换数据的需求。n大集群不等于大算力，在大规模集群部署下，集群训练会引入额外通信成本，节点数越多算力利用率越低，且单点故障影响全局运行。因此，同比增加GPU卡数或计算节点，不能线性提升算力收益。2.推理算力需求=模型参数量×(「输入+输12345123456n大模型的多种价值，将加速人工智能的技术进步与规模化应用。n人工智能大模型具有降低开发门槛;提高模型精度与泛化能力;提高内容生成质量与效率等多种价值，实现了对传统人工智能技术的突破，主要表现在一下2个方面:1)大模型可以帮助降低机器学习与自然语言处理应用的开发门槛，能够对复杂新自己的参数来提高其性能与准确度，提高模型的精度，更好地泛2)大模型通常能够更好地泛化到新的数据集与任务中，可以提高内容生成质量与效率，比如:生成对话;摘要;翻译等。除此之外，大模型的开源性与可复制性可以促进学术研究的发展与技术的普及，增强生态的多样性与繁荣度，从而加速人工智能大模型通过自动学习更多的特征和规律，减少手动特征工程12345大模型通过学习大量数据和任务获得广泛知识，捕捉更多细大模型可以更好地捕捉和分析信息，用于生成高质量的内容，大模型拥有更多的参数与更深的层次结构，能对复杂的模式12345大模型通过学习大量数据和任务获得广泛知识，捕捉更多细大模型可以更好地捕捉和分析信息，用于生成高质量的内容，大模型拥有更多的参数与更深的层次结构，能对复杂的模式高性能与准确度大模型的开源性与可复制性能够聚合开发者;高校;实验室等人工智能技术的进步与应用n大模型类似于一个能力全面且突出的「完全体」，不仅通用性强，且能力相比小模型有较大提升。因此，用大模型做应用开发，可以采用「预训练+微调」开发范式，只需要针对具体任务，对大模型进行二次开发;微调甚至只是单纯以领域知识库做辅助，就可以快速赋能应用。相比独立分散的小模型开发，标准化与流程化程度更高，在开发效率与运维成本上都有较大改善，有效促进了人工智能的工程化与工业化。同时，模型能力的提升使得更多人工智能服务的可行性，有效扩展了人工智能的应用范围，共同促进人工智能供需两侧潜力释放。n建立基于知识工程的多模态大模型的应用机制与体系，实现AIGC的多模态的大模型与知识工程两种实现路径的融合:2)多模态知识工程(图论):符号与形式化，在传统知识图谱的基础上，增加多种模态数据以丰富符号知识的表达，多模态数据包括但不限于图像;视频;语音与代码。能够将符号直接关联具体的视觉等模态对象3)数据编制(DataFabric)是一种数据管理设计模式，利用所有类型的元数据来观察;分析与推荐数据管理解决方案。数据编制(DataFabric)通过组装与丰富底层数据的语义，对元数据应用持续分析，以生成警报与建议，让人类和系统可以用于采取行动。数据编制(DataFabric)让业务用户能够自信地使用数据，并促进技能较低的全民开发人员在集成与建模过程中在不考虑调用成本和响应速度的情况下，大模型在各类任务上的效果普遍相比小模型有显著提升，同时在部分任务上成本也比小模型有所降低，能够覆盖大量从前难以服务的长尾问题小模型的能力相对独立且分散，多个应用任务需要由多个模型共同支撑完成每一个模型建设都要经历单独的算法开发;数据处理;模型训练与调优过程，难以标准化和批量化进行。预训练大模型具备很强的通用性和泛化性，能够以零样本或小样本微调以及其他相对高效的方式支持多种应用，这种方式下模型训练和微调成为两个完全独立环节，极大促进了流程标准化和产业分工。同时，「预训练大模型+微调」的开发范式不需要下游应用厂商从头进行模型训练，降低了对其算法能力的要求，使得更多应用厂商有能力研发自己的人工智能应用n基础大模型(FoundationModel)落地面临2大难题:n基础大模型(FoundationModel)需要通过领域数据或专属知识库进行训练与调优，形成垂直领域的行业大模型以及业务大模型n企业也需要深度定制与私有化部署，在行业大模型基础上加入企业专有数据进行训练或微调，构成企业级大模型直接向企业端用户开放调用服务直接赋能企业应用通过微调形成企业专属模型直接赋能企业应用直接向C端开放服务直接向企业端用户开放调用服务