推进AI规模化应用 IBM携手中国企业共创先发优势

　　如今，我们正处在一个经济快速发展、技术不断涌现的AI时代。面对这一时代的机遇与挑战，企业需要通过战略转型、组织变革和领导力重塑，积极探索AI的跨场景应用，从而推动组织的全面AI转型。

　　IBM商业价值研究院的调研显示，47%的受访CEO表示，他们已经开始试点AI，以此来提升企业效率，推动业务增长。67%的CEO相信在2030年前，AI将加速推动公司内部变革。IBM大中华区董事长、总经理陈旭东表示，2024是企业从试用AI迈向大规模应用AI的关键一年。AI的规模化应用将成为企业的先发优势。

推动AI规模化应用落地

　　陈旭东表示，在企业应用AI的道路上，关键在于有效地整合和利用数据资源，推动AI技术的发展和应用，从而提升企业的竞争力和创新能力。坦白讲，就是利用企业数据去训练大模型，让其能够掌握企业的知识和技能，助力企业的自动化和智能化变革。为此，IBM为企业提供了完整、领先的工具和方法。

　　一是选择可信的基础模型。在这一过程中，企业可以自己选择认为可信的模型，也可以选择IBM提供的Granite模型。IBM Granite系列模型都是基于优质、可信的数据构建，有着严苛的数据隔离和监管标准。同时，还移除了潜在的有害内容和重复数据。

　　二是利用IBM InstructLab这种用于大规模语言及代码模型的全新AI训练方案，帮助企业客户提升AI模型的性能、克服规模扩展挑战、简化LLM(大型语言模型)的培训过程、以及促进AI的规模化应用。

　　三是部署、扩展和使用AI。IBM提供模型开发平台、数据处理，以及AI治理等完整的技术工具，能够帮助企业从数据的准备到AI模型和应用的构建，再到全生命周期的AI治理，快速完成AI应用的构建和部署。

　　“得益于技术+咨询的独特价值以及在全球市场的广泛应用，增强了IBM在AI时代的信心和底气。早在2011年，IBM就率先发布了企业级AI产品Watson，目前在全球已经累积了4万多家企业客户。2023年，发布了企业级 AI 与数据平台watsonx，不仅能帮助企业找到需要的数据，建立合适的模型，还与Watson产品无缝连接，为企业客户提供从传统AI到生成式AI的完整解决方案。”陈旭东如此说道。

　　对此，江苏省农村信用社联合社人工智能负责人丁翼基于与IBM在大模型领域的合作，谈了自己的切身感受。他表示，面对海量复杂的交易信息，一直以来，运维工程师都缺少智能辅助分析、快速定位问题，以及自动归纳总结可复制经验的知识管理工具。“随着大模型的快速发展，我们一直探索大模型在金融领域的应用。为此，我们与IBM合作开展了前沿性的创新实验，搭建了基于大语言模型的知识问答系统。借助大语言模型本身的学习能力，不仅能够理解并回答运维工程师所提出来的问题，还能给出答案的出处和来源，从而最大程度消除AI幻觉问题所带来的影响，大幅提升运维团队的工作效率。”丁翼解释道。

三大平台帮助企业将数据转化为生产力

　　众所周知，经过长期的技术创新和行业实践之后，IBM能够面向企业的IT全流程提供混合云、数据和 AI和自动化三大平台，以支持企业的数字化转型和运营优化。其中，混合云平台提供了基础架构和灵活性，数据和 AI 平台提供了智能和洞察力，而自动化平台则提高了效率和性能。企业利用这些平台的组合，可以实现数据驱动决策、资源管理优化和业务流程自动化，从而在竞争激烈的市场中保持领先。

　　IBM 咨询大中华区总裁陈科典表示，关于AI，行业内普遍认为“no data no AI”。也就是说，没有数据就没有AI。过去15年，之所以云行业增长最快，是因为云能够承载急剧增长的数据。因此，IBM认为，现在一定是多云的世界，企业只有依托混合云架构，才能最大程度释放出数据和AI的力量。

　　事实上，这也是IBM提出混合云和AI战略的重要原因。IBM 大中华区科技事业部总经理、IBM中国总经理侯淼表示，通过这一战略，IBM 致力于提供灵活、可扩展的云服务和先进的人工智能技术，帮助企业优化运营，推动创新，并在竞争激烈的市场中获得竞争优势。此外，IBM还致力于构建开放、互操作性强的平台，以支持企业在不同云环境和设备上无缝部署和管理AI应用，同时确保数据安全和合规性，从而实现可持续的业务增长和价值创造。

　　“IBM是客户值得信赖的合作伙伴。因为在混合云、数据和AI、自动化三个方面，IBM拥有Red Hat OpenShift、watsonx和IBM Concert等核心技术和平台，能够广泛赋能客户的IT变革。同时，IBM拥有完整的业务支撑体系，包括IBM Consulting和基础架构的软硬件产品。此外，IBM还拥有完整的生态系统，能够与合作伙伴共同为客户量身打造所需要的解决方案，满足企业内部转型以及AI应用的需求。”侯淼进一步解释道。

与合作伙伴携手共创

　　通过IBM的观察发现，今天的大模型实现了云端和边缘端的紧密整合，大模型的能力从云端被推送到了边缘端。“要想在边缘端实现AI无处不在的‘盛况’，不仅仅要在边缘端运行大模型，还要创作一个开放、可管理、可信、安全的环境。”IBM大中华区专家实验室总经理魏永明强调。

　　基于这一理解，同时也为了与合作伙伴共同打造行业解决方案，IBM与橡豫智能共创了“边云协同的大模型管理平台”和“车企新一代研发支撑平台”两大资产。在“边云协同的大模型管理平台”中，通过在边缘端植入GPU和构建云端大模型runtime运行平台，有望帮助企业拓展边缘端的大模型应用。基于大模型的新一代研发支撑平台则能够有效提升技术研发的自动化、智能化水平，加速研发进程，降低研发成本。

　　橡豫智能首席技术官霍伟表示，橡豫智能使用以上资产成功地推出了新一代的OAK EtherMind TestArray智能化汽车测试平台。双方在整个测试环节中，梳理出了多个AI大模型的应用场景，通过深度定制，打造出了具备具身想象能力的智能体，并嵌入到了公司的产品当中。

　　“传统硬件在HIL(硬件在环，Hardware-in-the-Loop)测试系统中，人作为每一个测试环节的主体，不仅需要具备较高的专业能力和丰富的测试经验，还需要面对巨大的手动工作量。因此，如何解决投入大、效率低、周期长的问题就成为了整个汽车行业共同面对的挑战。基于IBM成熟的解决方案，我们在系统中注入了智能体，让我们的产品进化成为了具备具身感知、具身执行和具身想象能力的HIL测试系统。”霍伟说。

　　不仅如此，OAK EtherMind TestArray智能化汽车测试平台结合了橡豫智能对智能制造、汽车行业的深入洞察，以及IBM业界领先的开发和集成能力，通过AI实现了更高效的测试需求分析、更全面的测试用例设计、更丰富的测试策略结合、更智能的测试脚本维护和优化以及个性化的测试报告定制生成;在实际应用中，综合降本率可达到80%至90%。未来，双方还将积极探索落地场景，将上述平台拓展到更多行业。

　　可以看出，IBM 通过与合作伙伴的紧密协作，共同创造创新的解决方案和服务，旨在利用IBM在混合云、人工智能、数据和自动化等领域的技术专长和市场领导地位，结合合作伙伴的行业洞察、本地市场知识和特定技术，共同开发满足客户需求的产品，推动技术进步，加速数字化转型，并通过开放的生态系统，为客户提供更加丰富、灵活和定制化的服务体验。

(本文不涉密)
责任编辑：路沙

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