人工智能大模型的强大能力有目共睹，众多企业翘首以盼，希望大模型能早日赋能业务，真正帮助企业降本增效。

但大模型所需要的庞大算力、海量数据，以及背后的天价成本，让无数行业和企业“想用大模型而用不上”。

对于这个痛点，清博公司“先问”大模型给出的解决办法是：聚焦，针对每个行业给出定制化的解决方案。

(资料图)

而当AI足够聚焦时，我们真切感受到了AI的威力。

让企业“有得用”，让大模型“好用”，“先问”在这两点上的完成度超出了我们的预期。

01

能源行业“先问”

企业专属的智能生成式知识库

"先问"能源行业大模型，是一种先进的技术解决方案，能够实现生产设备端、企业资源规划（ERP）系统、市场运营等多源应用系统的无缝连接和数据集成。大模型的核心价值在于，它能够将各种不同的数据源整合在一起，打造成能源企业专属的智能生成式知识库。

这种知识库的功能非常强大，它不仅可以实现业务问答，帮助企业快速解决业务问题，还可以进行技术文档检索，帮助企业快速找到所需的技术文档。此外，它还可以进行文档处理与分析，帮助企业从大量的文档中提取有价值的信息，从而提高工作效率。

"先问"能源行业大模型的应用，可以极大地提升生产研发、组织管理、市场营销等各个环节的效率。在生产研发环节，它可以帮助企业快速找到研发过程中遇到的问题的解决方案；在组织管理环节，它可以帮助企业提高管理效率，减少管理成本；在市场营销环节，它可以帮助企业更好地理解市场需求，提高营销效果。

"先问"能源行业大模型的具体功能是：

（1）预测能源需求

预测能源需求是指通过分析各种因素，预测未来一段时间内能源的消费量。这是一个复杂的过程，需要考虑到许多变量，如人口增长、经济发展、技术进步、政策变化、天气条件等。“先问”能源行业大模型通过学习和理解这些变量之间的关系，生成准确的能源需求预测。

具体来说，大语言模型可以从以下几个方面进行预测：

时间因素：通过分析历史数据，模型可以学习到能源需求在一天中、一周中、一年中的周期性变化，以及长期的趋势。

天气因素：天气条件对能源需求有很大影响。例如，冷热天气会增加取暖和空调的用电量，而风力和太阳能发电则受到风速和日照的影响。模型可以通过分析天气预报，预测这些因素对能源需求的影响。

社会经济因素：经济发展水平、人口规模、生活习惯等社会经济因素也会影响能源需求。模型可以通过分析这些因素的变化，预测能源需求的长期趋势。

特殊事件：节假日、大型活动、突发事件等特殊情况会导致能源需求的短期波动。模型可以通过分析这些事件，预测它们对能源需求的影响。

技术因素：新的能源技术，如可再生能源技术、储能技术、能源效率提升技术等，也会影响能源需求。模型可以通过分析这些技术的发展趋势，预测它们对能源需求的影响。

政策因素：政府的能源政策，如能源价格政策、能源补贴政策、能源效率标准等，也会影响能源需求。大模型可以通过分析这些政策的变化，预测它们对能源需求的影响。

通过这些预测，能源公司可以提前做好生产和供应的准备，避免能源供应的短缺或过剩，提高经济效益。

（2）智能故障判断

“先问”能源行业大模型能够利用人工智能技术，如机器学习、深度学习等，对设备或系统的故障进行自动检测、识别和预测的技术。它可以帮助我们在故障发生前就发现潜在的问题，从而提前进行维修或更换，避免更大的损失。

数据采集：通过各种传感器收集设备或系统的运行数据，如温度、压力、振动、电流等。

数据预处理：对收集到的数据进行清洗和格式化，去除噪声和异常值，使其适合进行后续的分析。

特征提取：从预处理后的数据中提取出反映设备或系统状态的特征，如平均值、标准差、峰值等。

模型训练：使用机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，根据提取出的特征和已知的故障情况，训练出故障诊断模型。

故障识别：将新收集到的数据输入到训练好的模型中，识别出设备或系统的故障类型和程度。

故障预测：根据设备或系统的历史数据和当前状态，预测未来可能出现的故障。

（3）环保政策分析

“先问”能源行业大模型通过收集和处理大量数据，对政府发布的环保政策进行深入的分析和解读。这种解读不仅清晰，而且准确，能够帮助能源公司了解政策的具体内容和要求，以及政策可能带来的影响。

通过这种方式，能源公司可以根据政策解读的结果，及时调整自己的生产和运营策略。比如，如果政策要求降低碳排放，那么公司就可以提前采取措施，比如改进生产工艺，提高能源利用效率，或者投资研发新的清洁能源技术。

同时，能源行业大模型的政策解读也可以帮助公司避免因违反政策而受到罚款。因为如果公司不了解或者误解政策，就可能在不知不觉中违反规定，结果可能会被罚款，甚至可能会影响公司的声誉和市场地位。因此，通过能源行业大模型的政策解读，公司可以更好地遵守政策，避免不必要的损失。

（4）绿色能源推广

“先问”能源行业大模型可以处理和分析大量的数据，包括公众的观点、态度、行为等信息，这些信息来自于社交媒体、新闻报道、公众调查等多个来源。通过对这些信息的深入分析，大模型可以揭示公众对绿色能源的看法和接受程度，以及他们在日常生活中使用绿色能源的情况。

基于这些分析结果大模型可以为能源公司提供绿色能源推广的策略。比如，如果分析结果显示公众对绿色能源的认知度不高，那么公司就可以采取提高公众认知度的策略，比如开展公众教育活动，发布绿色能源的相关信息等。如果分析结果显示公众对绿色能源的接受度已经很高，但使用率不高，那么公司就可以采取提高使用率的策略，比如提供更便捷的绿色能源服务，或者推出吸引人的优惠政策等。

通过这种方式，能源行业大模型可以帮助能源公司更有效地推广绿色能源，提高绿色能源的接受度和使用率。这不仅可以帮助公司提高市场份额，也有助于推动社会的可持续发展。

在使用场景上，“先问”能源垂类版本能够近乎完美地覆盖企业端和用户端的问答场景，成为企业的专属AI知识库。通过行业和企业专门数据的训练，“先问”的能源垂类的知识库更加聚焦，信息数据更新更加及时，无论是回答客户对产品、服务、价格、订单方面的问题，还是为销售人员提供技术支持，相较于依靠于人和流程的传统形式，“先问”在内容准确度和及时性上，优势明显。

在试用过程中，我们给“先问”抛出了诸如太阳能工作原理、碳捕获等能源行业的专业问题，在经过验证后，证实“先问”的回答质量相当出色，即使和ChatGPT这样的绝对头部人工智能相比也不遑多让，甚至在部分回答上更加优秀。

虽然“先问”能源行业版目前还处于内测阶段，但能看到已经有相当高的完成度，对于技术密集和资金密集型的能源行业来说，像“先问”这样的垂类大模型，可能为这个行业带来巨大的效率提升。

02

要数量也要质量

让大模型“好用”

为行业定制垂类模型的基础，是拥有一个足够可靠的标准版，“先问”的标准版满足了我们对一个AI大模型的基本期许：它拥有类似聊天的界面，能够快速地反馈答案，更重要的是，没有胡说八道，给出的回答相当准确。

在这些基础上，先问还给出了足够的惊喜。

首先，它能够实时联网。

比如问它关于上周马斯克在世界人工智能大会上的讲话内容，“先问”在通过联网搜索后，都给出了详细且准确的回答。

据“先问”的首席工程师介绍，“先问”是国内开创性的基于结构化数据的大语言模型。

抛开晦涩的术语，只从用户的体验角度上看，“先问”的算法工程师们有效解决了AI“幻想”问题，这大大提高了 AI 回答的可信度。

在这些基础之上，“先问”还进一步给了用户“溯源”的权利。对于 AI 给出的每一句回答，用户都可以单独查询它的来源，对于需要试用 AI 来产出正式内容的用户，这种方式虽然会多花些时间，但能真正保证内容的真实度。

实时联网功能让“先问”拥有了检索海量信息的能力，在这个基础上，溯源能力让“先问”给出的答案更加可靠、可信。要数量也要质量，是“先问”敢于开发行业定制版的基础。

在近日召开的2023世界人工智能大会上，搭载有先问大模型的元娲虚拟人交互一体机，吸引了众多围观客户和媒体来与虚拟人面对面互动。元娲虚拟人大屏的特色功能包含智能迎宾、智能播报、智能导览、营销互动、广告宣传等。在“先问”大模型的加持下，元娲虚拟人大屏支持AI定制大脑，支持部署本地数据和问答库，可实时联网，在追赶人工智能最新浪潮的同时真正做到可落地面向大众。

03

雄厚技术基底

开发垂类大模型的底气

在我们的印象中，大模型开发是需要巨大技术投入和经费投入的，但为什么清博公司能如此快速地开发出有这么高完成度的AI大模型，甚至完成对融媒体行业的定制开发？

清博的工程师立刻回答：“我们在技术上，算是很牛的。”

“先问”大模型及其行业垂类版本的发布，不是在ChatGPT之后的临时起意，而是开发团队早已在语义分析、算法等方面有深厚功底和积累，是真正的厚积薄发。

“先问”大模型的出品方，北京清博智能科技有限公司，是一家以大数据、人工智能为技术底盘的科技公司，从2014年成立起，这家公司有多年为政务部门、企业、媒体和高校提供舆情分析服务的经验。

作为国内头部的舆情分析服务商，这家公司的工程师和科学家们很早就意识到，AI是能够变革舆情行业的工具，于是“先问”大模型在近十年的积淀中、在AIGC的浪潮下，“先问”大模型由此诞生。

无论是为了提高生产效率，还是降低用工成本，我们已经很久没在人工智能以外的工具上，见到能带来如此巨大变革的方式了。

“先问”大模型和各行业垂类版本目前已开放大客户内测。我们还会继续关注清博公司的后续动态，期待“先问”大模型在千行百业中的亮眼表现。

作者：蒹葭 排版：孙可盈

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