大模型引爆數(shù)據(jù)價(jià)值，大華股份如何快速搶占高地？

作者 | 南書 ，編輯?| 余快

以數(shù)據(jù)為核心的產(chǎn)業(yè)鏈正在形成，數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用價(jià)值進(jìn)一步凸顯，整個數(shù)字經(jīng)濟(jì)市場將得到大規(guī)模釋放。

數(shù)據(jù)被認(rèn)為是繼土地、勞動力、資本、技術(shù)之后的又一基礎(chǔ)生產(chǎn)要素。

作為21世紀(jì)的新石油，數(shù)據(jù)存在可復(fù)制性、非排他性等特點(diǎn)，使其具備無限的使用空間和增長潛力，成為驅(qū)動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的原料。

過去十多年，這一要素的價(jià)值已經(jīng)得到初步驗(yàn)證：“數(shù)據(jù)+技術(shù)”的組合應(yīng)用，造就了互聯(lián)網(wǎng)平臺經(jīng)濟(jì)的繁榮，帶動數(shù)以億萬計(jì)的消費(fèi)市場。

而今，AIoT時代已經(jīng)來臨，數(shù)據(jù)正以幾何速度持續(xù)增加。IDC的研究顯示，到2027年，全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)到291ZB，意味著數(shù)據(jù)時代的全面到來，而其中視圖為核心的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)會占據(jù)90%以上。

隨著以CV大模型為代表的多模態(tài)AI實(shí)現(xiàn)了技術(shù)躍遷，其對數(shù)據(jù)的感知、傳輸、計(jì)算等要求變得更高，形成了關(guān)于數(shù)據(jù)生產(chǎn)、治理、運(yùn)營的流程閉環(huán)。

可以預(yù)見，數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，已快速融入生產(chǎn)、分配、流通、消費(fèi)和社會服務(wù)管理等各個環(huán)節(jié)，以數(shù)據(jù)為核心的產(chǎn)業(yè)鏈正在形成，數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用價(jià)值進(jìn)一步凸顯，整個數(shù)字經(jīng)濟(jì)市場將得到大規(guī)模釋放。

如何激發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值，這一問題成為發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵。

10月24日，在2023大華股份“星河璀璨 萬象新生”年度峰會上，大華股份軟件平臺研發(fā)部總經(jīng)理周文凱以《物聯(lián)數(shù)智平臺煥新升級，釋放數(shù)據(jù)生產(chǎn)力》為主題發(fā)表演講，并在會后與掘金志記者，就數(shù)字時代數(shù)據(jù)要素價(jià)值產(chǎn)業(yè)化構(gòu)建進(jìn)行了深入探討。

一、數(shù)據(jù)時代：新價(jià)值、新玩家、新秩序

數(shù)據(jù)并不是新鮮概念，在國內(nèi)卻是一個新興的產(chǎn)業(yè)。

很長一段時間里，數(shù)據(jù)是生產(chǎn)經(jīng)營的衍生品。企業(yè)很少意識到數(shù)據(jù)的價(jià)值，或者由于技術(shù)缺陷，即便知曉數(shù)據(jù)的價(jià)值，也因缺少工具而無法提高數(shù)據(jù)的利用率，很難將數(shù)據(jù)本身的價(jià)值反哺到生產(chǎn)經(jīng)營活動中，形成飛輪效應(yīng)。

舉個例子，在傳統(tǒng)的企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中，產(chǎn)品從生產(chǎn)、銷售到售后，整個閉環(huán)會產(chǎn)生非常多的數(shù)據(jù)。但這些數(shù)據(jù)只是簡單地統(tǒng)計(jì)原材料、銷量、客戶等，方便下一個季度做生產(chǎn)計(jì)劃。

這種粗糙的經(jīng)營模式，在競爭不激烈、市場不飽和的行業(yè)初期，弊端并不明顯。然而一旦市場增長放緩，企業(yè)的經(jīng)營便會受到明顯影響。

為了解決類似問題，國內(nèi)企業(yè)引進(jìn)了ERP、CRM等系統(tǒng)，開啟了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步。隨后，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的利用率進(jìn)一步提升，這些數(shù)據(jù)反哺到業(yè)務(wù)，開辟出全新的增長路徑，企業(yè)們愈發(fā)意識到數(shù)據(jù)的價(jià)值。

2020年4月，數(shù)據(jù)被首次寫入政府文件，并成為與土地、勞動力等并駕齊驅(qū)的基礎(chǔ)要素，標(biāo)志著數(shù)據(jù)完成了從伴生品向基礎(chǔ)要素的角色轉(zhuǎn)變。

“政策的東風(fēng)已經(jīng)吹到了數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，這個市場正在逐漸擴(kuò)大?！?/p>

周文凱告訴掘金志，伴隨著制度規(guī)范的日益完善、技術(shù)體系的逐步成熟以及加速釋放的市場需求，數(shù)據(jù)作為新型的生產(chǎn)要素，對經(jīng)濟(jì)的推動作用將愈發(fā)明顯，并且圍繞數(shù)據(jù)產(chǎn)生的價(jià)值鏈條正在浮現(xiàn)。

周文凱表示，數(shù)據(jù)的價(jià)值鏈很長，從采集到傳輸再到計(jì)算、治理、應(yīng)用，涵蓋數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、確權(quán)、交易、安全等多個環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)都隱藏著潛在的巨大價(jià)值。

從市場參與者的角度看，周文凱認(rèn)為，未來的數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)市場，很可能出現(xiàn)一個三級市場。按照產(chǎn)業(yè)鏈上下游角色劃分，分別是：上游的數(shù)據(jù)所有方、中游的數(shù)據(jù)加工商、下游的數(shù)據(jù)應(yīng)用方，三方將圍繞數(shù)據(jù)的價(jià)值化和交易展開博弈與合作。

所有方：即數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)歸屬者；

加工方：提供數(shù)據(jù)采集、存儲、傳輸、計(jì)算、治理工具&方案的廠商；

應(yīng)用方：利用工具發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值，給終端客戶提供服務(wù)的企業(yè)；

三者之間的關(guān)系是，數(shù)據(jù)應(yīng)用方從所有方（運(yùn)營方）獲取數(shù)據(jù)，利用加工方的工具（方案）做價(jià)值呈現(xiàn)，為最終的需求方提供服務(wù)。

在整個閉環(huán)中，下游應(yīng)用方最貼近一線業(yè)務(wù)需求，但很多公司缺乏處理數(shù)據(jù)的能力，難以在理解客戶需求的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)來打通這“最后一公里”的價(jià)值閉環(huán)。所以，必然要有加工方的存在，來作為上下游的連接器，提供數(shù)字化工具&方案，賦能下游應(yīng)用方，給最終客戶解決痛點(diǎn)，進(jìn)而打通整個數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的價(jià)值鏈。

但要做好這個連接器并不容易，因?yàn)樵跀?shù)據(jù)大爆炸時代，數(shù)據(jù)、技術(shù)、需求都在時刻變化，企業(yè)要在這個動態(tài)的變化過程中，去解決客戶的痛點(diǎn)，首先要理解變化、擁抱變化。

二、以視頻為核心的數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)：類型多、難治理、難計(jì)算

伴隨著AIoT在千行百業(yè)的持續(xù)滲透，以視頻數(shù)據(jù)為核心的數(shù)據(jù)要素市場數(shù)據(jù)的乘數(shù)效應(yīng)加速價(jià)值釋放，但仍有海量個性化、碎片化、復(fù)雜化、融合化需求未被解決，而隨著AI在數(shù)據(jù)方面的深入應(yīng)用，極大地提高了數(shù)據(jù)處理能力和利用效率；同時，基于數(shù)據(jù)的AI模型、應(yīng)用，又產(chǎn)生了全新的業(yè)務(wù)價(jià)值，二者之間相互支持、共同成就。

作為AI的進(jìn)階態(tài)，大模型因其泛化能力強(qiáng)，能夠處理更復(fù)雜的場景任務(wù)，并且一定程度上解決傳統(tǒng)AI面臨的場景化落地痛點(diǎn)，成為當(dāng)下AI發(fā)展的重點(diǎn)，也是激發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值、發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要路徑。

但也正因如此，大模型對數(shù)據(jù)的依賴更強(qiáng)，所需要的數(shù)據(jù)量是傳統(tǒng)AI算法的成百上千倍。傳統(tǒng)的模型訓(xùn)練，數(shù)據(jù)量要求在幾億至數(shù)十億不等，而大模型的訓(xùn)練，則需要千億至萬億級的數(shù)據(jù)量。

周文凱表示當(dāng)前占據(jù)數(shù)據(jù)總量90%以上的非結(jié)構(gòu)化的視圖數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)價(jià)值化過程中呈現(xiàn)出了場景多樣且協(xié)議泛雜、數(shù)據(jù)量大但價(jià)值密度低、視圖和信息異構(gòu)數(shù)據(jù)計(jì)算難等痛點(diǎn)難點(diǎn)：

?協(xié)議多、數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，導(dǎo)致數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)效率低

在數(shù)據(jù)前端集采環(huán)節(jié)，存在大量的碎片化場景，不同的客戶會買多種類型的設(shè)備，即便是同一個客戶，也會采購不同的產(chǎn)品，并且不同的數(shù)據(jù)類型對采集的要求也相互迥異。這就導(dǎo)致一個問題：設(shè)備之間的協(xié)議并不互通，數(shù)據(jù)格式多樣化，不論是數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)還是處理，都要花費(fèi)大量的資源。

?非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量大、質(zhì)量低，數(shù)據(jù)治理難度大

根據(jù)IDC的研究，在日益增長的數(shù)據(jù)量中，絕大部分為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，即視頻、圖片、音頻等等，要讓AI讀懂這些數(shù)據(jù)，還有很大難度。并且，隨著數(shù)據(jù)量的增加，數(shù)據(jù)的質(zhì)量參差不齊，噪音隨之而來，很多時候AI會出現(xiàn)“幻覺”（即一本正經(jīng)地胡說八道）。這些原因都會給數(shù)據(jù)治理帶來困難，當(dāng)前的技術(shù)還不能完全解決這些問題。

?視頻圖片和信息化數(shù)據(jù)交叉計(jì)算難，影響業(yè)務(wù)創(chuàng)新落地

當(dāng)前AI的大規(guī)模落地能夠更大范圍的提取視頻結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，歸納視頻采集信息、構(gòu)建對象關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、形成行業(yè)知識，通過視圖數(shù)據(jù)與信息數(shù)據(jù)的融合計(jì)算，讓視頻數(shù)據(jù)價(jià)值升維，但在數(shù)據(jù)融合的價(jià)值計(jì)算過程中，視頻圖片和信息化異構(gòu)數(shù)據(jù)交叉計(jì)算難，影響業(yè)務(wù)創(chuàng)新落地。

即便現(xiàn)階段存在這些問題，大模型仍然是解決復(fù)雜場景問題的最優(yōu)解，周文凱認(rèn)為，大模型是一種實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的手段、方式。其核心價(jià)值在于，基于原有的數(shù)據(jù)，通過大模型的更強(qiáng)泛化能力、更高的準(zhǔn)確率和場景的自主解析，能夠規(guī)?；鉀Q更多的場景痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值創(chuàng)造。

不過，并非所有公司都具備研發(fā)大模型的能力，只有那些既能夠接觸數(shù)據(jù)、懂?dāng)?shù)據(jù)，又懂下游客戶的業(yè)務(wù)場景需求痛點(diǎn)，并兼顧極強(qiáng)技術(shù)轉(zhuǎn)化能力的公司，才能提供對應(yīng)的行業(yè)大模型，承擔(dān)起數(shù)字經(jīng)濟(jì)“連接器”的重要職能。

在AIoT行業(yè)深耕多年的大華股份，顯然具備這個資格。

三、“天機(jī)”+“天衍”，大華掘金數(shù)字經(jīng)濟(jì)的兩個抓手

與市面上許多NLP大模型不同，大華股份推出的“星漢大模型”，本質(zhì)上是一個融合多模態(tài)的CV行業(yè)大模型。

大華股份在AIoT行業(yè)有著多年的積累，始終聚焦于以視頻為核心的數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈，“這個市場非常大，能做好就已經(jīng)足夠”。

作為AIoT行業(yè)的佼佼者，大華的優(yōu)勢在于，向下懂視頻數(shù)據(jù)，向上懂業(yè)務(wù)場景，自身又具備AI和大數(shù)據(jù)能力。

周文凱表示，數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素在推動著業(yè)務(wù)升級的同時也給原有的生產(chǎn)作業(yè)工具提出更高的要求?！拔覀兊亩ㄎ皇抢么笕A在行業(yè)的積累，以及以大模型、大數(shù)據(jù)為代表的技術(shù)能力，給客戶提供‘?dāng)?shù)據(jù)價(jià)值化’的工具，幫助客戶解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)?！?/p>

從2010年第一個行業(yè)軟件平臺產(chǎn)品推出至今，大華始終堅(jiān)持客戶價(jià)值導(dǎo)向，業(yè)務(wù)牽引、技術(shù)驅(qū)動，不斷積累行業(yè)范式理解，圍繞設(shè)計(jì)、協(xié)議、開發(fā)、組件四大領(lǐng)域構(gòu)建了高效的軟件工程化能力，在大華提供的工具賦能下，客戶能夠?qū)⑺形锫?lián)的信息串聯(lián)起來，根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)做整合、分析、處理，然后做具體的業(yè)務(wù)呈現(xiàn)。

基于此，大華推出了全新升級的物聯(lián)數(shù)智平臺2.0，該平臺融合了“星漢大模型”、圖數(shù)融合計(jì)算、算網(wǎng)自智等技術(shù)，面向城市、企業(yè)等行業(yè)場景，構(gòu)建了“天機(jī)”“天衍”兩款面向不同客戶的產(chǎn)品系列，賦能千行百業(yè)。

“天機(jī)”系列主要面向G端客戶，以城市治理為核心，聚焦“社會安全、城市有序、綠色惠民、治理提效”四個維度，覆蓋了超過200個城市場景，助力城市治理效率提升和優(yōu)化。

“天衍”則面向B端客戶，為企業(yè)提供數(shù)字化管理工具，幫助企業(yè)解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，尋找新價(jià)值，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

當(dāng)前，AIoT行業(yè)進(jìn)入了新的發(fā)展階段，呈現(xiàn)出明顯的融合特征，包括數(shù)據(jù)要素的融合、跨行業(yè)間的業(yè)務(wù)融合、算網(wǎng)融合等等。因此“物聯(lián)數(shù)智平臺2.0”也必須融合多種能力，才能解決長尾場景下的痛點(diǎn)，滿足不同行業(yè)客戶的需求。

“但大華也不會只提供工具?！敝芪膭P告訴掘金志，AIoT行業(yè)有非常之多的業(yè)務(wù)場景，大華不可能每個場景都能實(shí)現(xiàn)覆蓋，所以大華也會與懂行業(yè)的合作伙伴做端到端的閉環(huán)解決方案。

“AIoT這個市場足夠大，我們希望能夠與行業(yè)客戶合作，解決問題，用自身的技術(shù)能力去提高數(shù)據(jù)處理、利用效率，在經(jīng)營上幫助客戶；同時也歡迎合作伙伴參與進(jìn)來，豐富市場，把市場做得更大。”

總結(jié)

伴隨著國家數(shù)據(jù)局的揭牌，以及各種政策文件的出臺，昭示著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代即將全面到來。

在大模型技術(shù)的加持下，數(shù)據(jù)的價(jià)值得到了有效釋放。但對于千行百業(yè)的場景而言，當(dāng)前技術(shù)的泛化能力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，各行各業(yè)都存在業(yè)務(wù)難點(diǎn)，這既需要時間，也需要資源，才能一點(diǎn)點(diǎn)將問題解耦。

有一點(diǎn)可以肯定的是，以數(shù)據(jù)為核心的價(jià)值鏈將趨于完整，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化價(jià)值化、確權(quán)、交易、安全治理等都將迎來規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化，整個數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)也將形成完整的商業(yè)生態(tài)和市場秩序。

這條路來日方長，但大華已經(jīng)在路上了。