神州数码：助力医药企业夯实数智底座，共启未来新篇章

致力于成为领先的数字化转型合作伙伴，神州数码在过去的两年里积极投身于人工智能技术的研发与应用。李盛表示，自成立以来，神州数码便致力于成为中国企业数字化转型的重要推动力量。两年前，公司成立了通明湖云和信创研究院，将AI作为其重点发展的领域之一，深入探索生成式AI的应用。这一战略决策不仅反映了神州数码对未来科技趋势的敏锐洞察，也体现了其持续创新的决心。

尽管AI技术为各行各业带来了前所未有的机遇，但在实际落地过程中却面临着诸多挑战。李盛指出，团队建设困难、高回报应用场景稀缺以及预算分配上的博弈是企业在推进AI项目时可能遇到的主要问题。他强调，AI的到来已是不争的事实，但如何有效利用这项技术为企业创造价值，则需要更为深入的思考与实践。为了帮助客户更好地理解和应对这些挑战，神州数码在过去的一年中组织了多场大型研讨会，邀请了众多行业专家共同探讨解决方案。

针对医药行业对精度要求极高的特点，李盛提出了构建可信灰盒系统的理念。即通过将显性知识（白盒）与复杂的大模型（黑盒）相结合，创建一个既能保证透明度又能确保决策过程符合行业标准的平台。他认为，高质量的数据治理是实现这一目标的基础，也是当前许多企业在AI项目中忽视的关键环节。“我们发现，很多企业拥有大量的非结构化数据或未经治理的数据，而这些正是制约AI模型准确性的主要因素之一。”李盛说道。

为了更直观地展示AI技术在实际应用中的效果，李盛分享了几则成功案例。例如，在处理复杂的文档检索任务时，神州数码通过对文档进行细致的知识治理，包括图片转文本、流程图解析等操作，使得同一平台上使用相同大模型的结果有了显著差异。治理后的版本能够准确回答关于出库流程的问题，而未治理前则容易出现误读或错别字的情况。此外，神州数码还开发了一系列算力加速模块，以满足不同场景下的需求，从而提高了AI模型的效率与性能。

为了让更多的企业能够顺利实施AI项目，神州数码推出了名为AI Factory的咨询产品。该产品分为三个阶段，旨在帮助企业解构不同应用场景并制定相应的推进策略。具体来说，AI Factory不仅提供了从算力到大模型集成再到知识治理的一站式服务，还包括了产品经理和算法经理两个关键角色的支持。前者负责理解客户需求并将之转化为技术语言，后者则专注于解决具体的算法层面问题，确保最终方案既符合业务逻辑又具备较高的可行性。通过AI Factory，神州数码希望帮助企业建立起一套完整的AI实施框架，加速其数字化进程。