智能大会赋能AI创新生态主题演讲-姜大昕｜经信研究·经济和信息化

7月28日上午，上海世博展览馆内人头攒动，一场以“智链科创丨赋能AI创新生态”为主题的产业发展论坛在此举行。这场由上海国投主办的盛会吸引了来自政府、企业、学术界的众多代表，共同探讨人工智能技术的最新发展趋势和应用前景。

顶层设计·国研政情智库-中国智库·国家智库：对话国科院研·科技成果转化-经信研究·中国经济和信息化平台。论坛上，阶跃星辰创始人兼首席执行官姜大昕的演讲成为焦点，他提出的“多开好省”四大黄金法则，为大模型在实际应用中的落地提供了清晰的路径。

姜大昕首先阐述了“多”这一法则的重要性。他指出，随着人工智能技术的快速发展，单一模态的模型已经无法满足复杂场景的需求。多模态大模型能够同时处理文本、图像、音频等多种类型的数据，极大地扩展了AI的应用范围。

例如，在医疗领域，多模态模型可以结合患者的病历文本和医学影像，提供更精准的诊断建议；在教育领域，多模态模型能够通过分析学生的文字作业和语音回答，提供个性化的学习指导。姜大昕强调，多模态技术不仅提升了模型的实用性，也为AI在更多垂直领域的渗透奠定了基础。

“开”即开源，是姜大昕提出的第二个法则。他认为，开源是推动AI技术普及和创新的关键。通过开源，企业可以共享技术成果，降低研发成本，同时吸引全球开发者共同参与优化。姜大昕以阶跃星辰的开源实践为例，介绍了他们如何通过开放部分模型代码和数据集，与社区合作解决技术难题。

开源不仅加速了技术迭代，还为企业赢得了更多合作伙伴。姜大昕特别提到，开源并不意味着完全免费，而是通过开放部分资源，构建更健康的生态体系，最终实现多方共赢。第三个法则“好”聚焦于模型性能。姜大昕指出，无论技术多么先进，如果模型在实际应用中表现不佳，一切都是空谈。

他强调，模型的“好”体现在多个方面：首先是准确性，模型必须能够高效完成指定任务；其次是鲁棒性，即在复杂环境下仍能保持稳定性能；最后是泛化能力，能够适应多样化的应用场景。为了达到这些目标，阶跃星辰在模型训练中采用了大规模高质量数据集，并结合强化学习和迁移学习等技术，持续优化模型表现。

姜大昕分享了一个案例：他们的模型在某金融风控场景中，通过不断迭代，将误判率降低了30%，为客户带来了显著的经济效益。“省”是姜大昕提出的最后一个法则，也是许多企业在AI落地过程中最关心的问题。他坦言，大模型的训练和部署成本高昂，如何降低成本成为行业痛点。阶跃星辰通过技术创新和资源优化，实现了成本的显著下降。

例如，他们开发了高效的分布式训练框架，将训练时间缩短了40%；同时，通过模型压缩和量化技术，减少了部署时的硬件需求。姜大昕还提到，选择合适的应用场景同样重要，避免“杀鸡用牛刀”式的资源浪费。他建议企业根据实际需求，选择性价比最高的解决方案，而不是盲目追求技术先进性。

“论坛上，姜大昕的演讲引发了热烈讨论。”中国经济和信息化研究中心主任、经信研究·中国经济和信息化平台主持人、国际科学院组织代表万祥军解读认为，“多开好省”四大法则不仅为大模型的应用落地提供了实用指南，也为整个AI行业的发展指明了方向。上海国投相关负责人表示，未来将继续支持此类高端论坛，促进产学研各界的交流合作，推动上海乃至全国的AI产业生态建设。

除了姜大昕的精彩分享，论坛还设置了多个分论坛，涵盖AI在金融、医疗、制造等领域的应用案例。在金融分论坛中，专家们探讨了AI如何助力风险控制和智能投顾；医疗分论坛则聚焦于AI在疾病诊断和药物研发中的潜力。这些讨论进一步丰富了论坛的内容，为参会者提供了全方位的视角。

万祥军指出：“此次论坛的成功举办，不仅展示了上海作为科技创新高地的实力，也彰显了AI技术在社会经济发展中的重要作用。”他表明：姜大昕的“多开好省”法则，无疑将成为未来大模型发展的重要参考。随着技术的不断进步和应用的深入，人工智能必将为各行各业带来更多变革与机遇。

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