大模型如何为我所用？
这是当下B端众多企业都在深入思考的一个问题。今年以来，大模型在办公、对话、搜索等领域所展现出的强大能力，让越来越多B端企业意识到大模型对于业务的巨大价值。
因此，领域认知智能迅速成为B端企业关注的焦点，甚至各个大厂纷纷为之推出各种垂直领域的大模型。但大模型本身尚处于发展的早期阶段，在垂直行业的落地依然面临不小挑战，首当其冲的就是领域数据与大模型如何有效融合、训练等挑战。
“领域认知智能是 AGI 时代面向特定技术或行业领域，基于领域数据对大模型进行预训练或调优，并利用知识工程将私域数据加工成领域知识网络，通过两种技术融合实现机器对特定领域的理解、推理、归纳等认知能力。”爱数总裁贺鸿富直言道。
归根结底，领域认知智能的发展与落地将决定着人工智能未来普及的广度和 。
走向领域 ，用户准备好了吗
对于金融、教育、医疗、制造等B端企业而言，关心的不是大模型如何写诗作画，而是业务场景带来生产力的提升。
B端企业通常具有丰富的场景、领域数据量巨大，有利于大模型能力的发挥；与此同时，又对降本增效需求强烈，且极为看重领域数据的安全性。因此，领域认知智能的建设与面向C端的大模型应用有着本质区别。
在爱数产品副总裁李基亮看来，大模型走向垂直领域是大势所趋，领域认知智能的落地主要面临着两大挑战：一是大模型在面向特定领域落地时面临的生成内容幻觉、不及时和不可解释性等问题；另一个则是大模型在垂直领域带来的安全性以及成本等方面的担忧。
领域认知智能需要解决的首要问题就是数据问题。众所周知，数据决定人工智能发展的天花板，在领域认知智能尤甚。OpenAI CEO Sam Altman今年指出，大规模、高质量的数据，以及数据高效处理、调优的工程化是大模型能力得以展现和提升的关键。
例如，在领域任务中，大模型需要遵循特定领域的规范、制度、流程和知识进行回答。如果不进行适当的调优，大模型往往会抛开给定的文档或信息，倾向于利用已习得的通用知识进行自由发挥。
另一个不容忽视的显示情况就是，B端企业自身积累了大量的领域数据，对安全极其敏感且价值巨大，这就决定着B端企业在领域认知智能的建设中倾向于本地化部署模式。
不过，本地化部署也不可避免会带来成本、复杂性等挑战。例如，垂直类大模型普遍具有多领域数据（多技术、主业与关联行业的多行业）、多场景分析（运营管理、市场营销、产品技术、服务支持等）等特点，场景推理分析复杂、应用整合复杂，且开发整合成本高。
针对领域认知智能落地面临的各种挑战，爱数的思路是将大模型与数据治理、内容管理、数据资产化等技术进行高效结合，降低大模型在实际垂直领域的落地门槛，最终实现帮助B端企业构建起领域认知智能。这其中，爱数认知智能框架AnyDATA Framworks 3又是关键一环。
如何才能高效用好大模型
在中国人工智能市场，最不缺的就是各种大模型。
相关数据显示，中国市场的大模型数量已经突破200个，各类大模型琳琅满目、鱼龙混杂，一定程度也给B端企业造成选择困难，加上部署、训练、开发的复杂性和成本挑战，B端企业对于大模型的心态往往是“想用却不敢用”。
爱数认知智能框架AnyDATA Framework 3的出现，恰到好处地打消了B端企业对于大模型的种种顾虑。
作为一个中立的认知智能框架平台，AnyDATA Framework 3做到大模型的中立，给予B端企业的选择权；同时，屏蔽了大模型接入、知识网络构建与应用开发的复杂性，且兼容目前市场上各类主流大模型，降低大模型的使用门槛，为B端企业提供各类大模型的认知应用开发能力。
“AnyDATA Framework 3是采用私域部署的一站式认知智能框架平台，实现大模型在各种垂直领域的增强与优化，B端企业利用模型工厂、知识网络工作台、认知应用工作台可以快速、高效、合规地实现认知应用的开发。”李基亮介绍道。
例如，针对大模型通过简单类比得出错误答案的“幻觉”问题，AnyDATA Framework 3关键技术检索增强生成模式（RAG模式）在大模型推理生成时，使用私域数据/领域知识库进行检索召回，解决大模型“幻觉”问题，实现生成内容的可解释性，且无需额外训练，不同大模型均可使用，可以充分发挥大模型的推理能力和创造能力。
就像人才培养，首先从通识教育的基础能力培养开始，之后再侧重专业知识的高等教育。B端企业的领域认知智能落地过程也是类似，大模型在AGI时代提供了强大的基础能力，进入到垂直领域必然需要领域数据、知识做支撑，而爱数AnyDATA Framework 3则犹如架起一座桥梁，帮助大模型在B端企业实现从基础到专业的进阶。
事实上，除了AnyDATA Framework 3，爱数近年来持续探索的大数据基础设施战略，开始在AGI时代绽放出巨大的价值。
Data+AI，大数据基础设施开新局
今年起，B端企业在领域认知智能的探索与实践中，愈发意识到基础设施层所起到的关键作用与核心价值。
作为一直深耕在大数据基础设施领域的厂商，爱数也紧跟时代步伐，持续投入领域认知智能的创新，与时俱进的提出了“Data+AI”战略，基于“Data+AI”对各大产品进行全面智能化升级。
之所以会如此，是因为像爱数这种聚焦大数据基础设施创新的企业，在常年与各类数据打交道过程中，深刻洞察到数据要素对于B端企业的巨大价值，以及B端企业对于释放数据生产力的迫切性；另外，数据基础设施领域又是大模型最有希望率先实现落地的领域之一，爱数积极拥抱领域认知智能、大模型，对各大产品全面智能化升级，有利于为B端企业在AGI时代的数据管理、数据消费、使用交互等方面将带来深远影响。
首先，爱数已形成AnyBackup、AnyShare、AnyRobot、AnyDATA和AnyFabric五大产品线，可以帮助B端企业构建起全域数据能力，实现全域数据资产管理和运营创新，满足在云端、本地等多种环境下任何数据类型的各种数据服务需求。例如，爱数今年正式推出的AnyBackup Family 8、AnyShare 领域大模型一体机、AnyShare认知助手等一系列新品。
其次，爱数的五大产品并不是简单的产品堆砌，而是 集成与融合。凭借ONE架构，爱数五大产品的技术堆栈实现统一，各大产品之间 集成，可以带来全域数据的自由流动，以及为全域数据能力实现一致的用户体验和融合管理。
以AnyDATA为例，它除了帮助B端将大模型更安全、更经济地落地行业应用场景，还与AnyBackup、AnyShare、AnyRobot、AnyFabric等产品紧密集成，利用领域认知智能和大模型提升AnyBackup等产品的智能化水平。像基于领域认知智能的AnyShare认知助手，提供创新的智能搜索、智能问答、辅助创作、辅助阅读等认知能力，真正帮助B端企业实现内容管理“智能化”，进一步释放数据内容的价值。
另外，爱数深知领域认知智能的落地是一条长期之路，仅仅依靠爱数一家公司的产品与能力是远远不够的。为此，爱数推出“数字伙伴计划”，该计划旨在将客户的业务场景、行业知识与爱数五大产品结合，形成面向行业的数据服务解决方案，实现以数据驱动业务、增强数字化韧性，共创数据驱动型组织。
“爱数的愿景是希望以数据重塑生产力，共创智能世界。”爱数总裁贺鸿富最后表示道。
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