推動大模型 B 端落地，360 想怎么做？

ISC 2023 上，360 發布首個安全行業大模型，并與 8 家企業達成大模型戰略應用合作。

作者 | Ran編輯| 鄭玄

(資料圖片僅供參考)

大模型正從理論走向實踐，解決好安全、成本與可用性，抓住創新機遇，規避行業風險，是推動大模型落地的當務之急。

8 月 9 日，三六零集團在 ISC 2023 第十一屆互聯網安全大會上，發布了國內首個可交付的安全行業大模型——「360 安全大模型」，據稱其目前安全攻防判斷準確率已超 96%。

據介紹，360 安全大模型在私有化部署過程中，將匹配「企業安全智控系統」，利用智能中樞調度模型、知識庫、專用插件，與企業私域數據相結合，從而實現安全問答專家、安全運營專家兩大形式來輔助進行企業安全運營。目前這些都已在 360 內部和自有產品完成落地應用。

360 集團首席科學家兼 360 數字安全集團 CTO 潘劍鋒表示：「360 安全大模型目前已在 360 內部及自有產品落地應用，并能面向市場和用戶交付，幫助其真正提升安全運營效率。」

活動現場，360與8家企業達成大模型戰略應用合作協議。360 智腦分別與奇富科技、英博數科、數引網、忽米科技、創業黑馬、神州融安、出門問問和中稅八家企業簽署合作協議，將 360 智腦大模型深入落地至金融、汽摩、工業、稅務等行業，共創企業級大模型解決方案。據了解，360 已牽頭成立 GPT 產業聯盟，將通過 API 向伙伴開放模型能力。

面對數字化浪潮，大模型已成為推動企業轉型的新引擎。但直接應用通用模型難以釋放業務價值，數據安全、專業知識、成本控制仍是應用難題。解決這些「痛點」，實現大模型的定制優化，將開啟知識服務的數字化新時代。

同時，行業也需要建立生態共同發展。通過構建企業知識庫、微調行業模型、應用場景化等技術手段，360 大模型在政務、制造業、金融科技等關鍵領域取得系統布局，實現從通用模型到定制解決方案的轉化，為企業數字化提供了可復制的方法論與路徑，體現了大模型要落地，需要技術、應用、商業多方協同創新，匯聚各方資源優勢，共享科研成果，形成開放而良性的產業生態。

01

解決企業

使用大模型的痛點

面對企業數字化轉型的新機遇，大模型已成為重要的技術驅動力。360 集團副總裁彭輝談到，在中國環境下，大模型不會出現單一壟斷，企業級應用場景才是最大機遇所在。

一方面，要服務國家產業數字化發展戰略，以提升政企效率為導向，通過企業級模型創新激發增長動能。另一方面，也要防止大模型成為中心化的力量，而是要通過企業定制化模型的靈活應用，讓其「走進千行百業」，真正釋放數字化紅利。

大模型在企業級場景的應用目前也面臨諸多挑戰。業內人士指出，當前大模型應用于企業級場景在垂直專業性、安全合規性、使用成本、知識確權等方面均存在明顯的短板和痛點。解決這些問題是企業級應用的當務之急。

具體來看，公有大模型難以滿足企業級應用對行業專業知識的需求，也難以確保對企業內部數據的保護。此外，直接使用千億級參數大模型的高昂成本也成為企業應用的障礙。大模型的「幻覺」問題也讓企業用戶難以信賴其生成內容的可靠性。快速迭代的企業數據也很難通過公有模型實現即時更新。對企業核心知識訓練出的模型，如何保證知識產權是關鍵所在。

針對上述痛點，業內領先企業已經在積極探索解決方案。以 360 為例，其構建的企業級大模型產品體系，通過定制的垂直模型，以及圍繞模型的知識庫和安全監控模塊，形成了面向企業場景的大模型解決方案。這可以幫助客戶實現業務需求的精準化滿足。

360 企業級大模型能通過行業領域的細致訓練，解決公有模型對專業知識的欠缺。知識庫構建也使模型「理解」了企業的內部業務流程和數據。通過內容檢測和迭代更新，可以確保模型生成的可靠性，并隨企業數據實時演化。相比直接使用龐大公有模型，中小型企業模型降低了應用門檻。私有化部署也保障了核心知識的所有權。

可以預見，針對企業實際場景進行定制和優化，將是大模型落地的關鍵所在。解決好安全性、合規性、成本控制等問題，大模型才能真正成為企業數字化新的增長引擎。業內期待更多案例的涌現，以解決應用中存在的各種「痛點」，釋放大模型的產業價值。

02

系統產業化布局

企業級市場靠的永遠不是單打獨斗。除了做出好的產品，建立起一個互利共贏的合作生態，是當下大模型卡位戰的關鍵。

研發大模型的同時，360 也在積極尋找各行各業的合作伙伴，推動大模型在政務服務、制造業、中小企業等重點領域的產業化應用。

在政務服務領域，360 與國內知名的中稅集團作為合作伙伴，面向稅務等復雜政務場景進行模型定制，輔助決策制定。具體而言，360 提供基礎模型、算力支持、基礎數據等技術優勢，中稅集團提供稅務領域專業數據，如法規、案例等，雙方將共同訓練稅務行業標準大模型，未來將通過樣本優化、算法優化、訓練優化等技術手段，優化模型在注冊稅務師考試等業界標準上的表現，模型未來可應用于智能咨詢、智能風控、自動算稅、智能培訓等稅務行業場景，提升行業效率。

在制造業領域，360 與工業互聯網領域的領軍企業忽米科技達成戰略合作，雙方聯合發布了工業互聯網數字安全解決方案，未來將強強聯合，發揮各自專業特長，基于工業場景，建立一體化安全運營服務平臺，構建以安全運營服務為核心的集中化、平臺化、服務化的工業互聯網安全解決方案；同時，雙方將共同打造工業互聯網平臺與數字安全融合生態，面向辦公信息網、生產管理網、工業生產網三張網，有效避免勒索導致的停產停工，數據泄密，商業受損，辦公文檔、數據丟失等問題，全面助力工業企業數字化轉型。

在助力中小企業數字化方面，360 發揮創業黑馬的社群和生態資源優勢，以貼近中小企業實際痛點的解決方案，實現簡單場景化。

此外，360 還與出門問問達成合作，涉及技術能力、商業化和生態等不同領域。360 將在自身通用大模型中集成出門問問的模型能力，增強 360 模型的表現；出門問問也可以借助 360 的業務場景和客戶資源，推動模型落地。在商業化方面，出門問問的 AI 工具和產品將可在 360 AI 商店上架，利用 360 的用戶規模進行流量變現。研發方面，雙方在大模型技術研發和訓練上開展深度合作，包括交換數據、技術交流、授權使用等，共同打造中國自主的大模型。在生態建設方面，360 正在發起 GPT 產業聯盟，出門問問作為發起單位加入，雙方聚合生態資源，探索大模型產業化應用，推動行業數字化轉型。

推動生態合作的目標，360希望在大模型領域形成較為系統的產業化布局。在將模型能力轉化為實際解決方案的技術實現上，360 采取了以下多種技術手段和方式：提供通用語言模型與核心算法技術支持，作為基礎能力輸出；構建包括政策、規程、文檔等結構化知識圖譜，以知識增強專業性；利用行業數據和反饋進行定制化模型微調，提高適配度；通過低代碼等方式將模型能力應用場景化，輸出 GUI 工具和 CUI 數字人解決方案；整合產學研各方資源，推動大模型技術持續進步。

360 在重點行業領域的產業化實踐，為大模型走向落地應用提供了可復制的技術和實現路徑。這些實踐也將幫助更多企業利用大模型加速數字化進程，獲得增長動力。

03

從概念賽道

到產業共贏輯

目前，大模型正處在一個快速演進的階段，競爭重心正在從模型技術的概念競爭，向應用場景拓展和商業化實踐轉變。產業各方也在積極探索可持續的技術和商業發展路徑。

彭輝在演講里談到，中國在 ToB 大模型市場上的發展與美國存在差異。美國公有云發展迅速，但在中國，數據所有權和服務器位置的問題制約了相關模式的廣泛應用。大模型不會在中國產生壟斷，不會只有 3-5 個大模型。大模型將無處不在，而關鍵發展機遇就在企業級市場。

360 集團副總裁彭輝正在進行演講

今天數字化已成為中國的核心發展戰略，產業數字化將是一個巨大的去中心化的增量市場，所以更抓住戰略機遇，以賦能產業為導向開發大模型，錨定企業級市場，擺脫大模型只能作為中心化平臺使用的觀念，要更具體地去提升各方的生產力與生產效率。

活動當天的圓桌論壇上，多位業內專家也就大模型技術的發展前景及產業化路徑進行了深入探討：大模型已在文本生成、問答等方面展現強大能力，作為企業數字化轉型的新動力，大模型能為多種場景帶來革命性影響。但是，直接應用通用預訓練模型難以實現業務價值，必須進行深度定制，同時還需解決數據隔離、計算成本、商業變現等多方面問題。

圓桌對話

不同行業和應用場景對大模型提出了個性化的需求，「一刀切」的通用模型已難以滿足。構建企業知識庫，利用行業數據微調模型是非常關鍵的一步，但這需要投入大量的數據工程成本。與此同時，計算能力和向量數據庫等基礎設施仍比較薄弱，也限制了模型的規模和并發能力。

當前大模型應用還存在數據治理不足、知識孤島嚴重等問題。這需要業內形成開放共享的共識，構建面向特定行業與企業的私有化模型。同時，還需持續完善包括向量數據庫、專用芯片在內的數字化基礎設施，以有效對接基礎研究與產業需求。核心關鍵數據的歸屬權和保密問題也影響模型訓練質量。構建面向特定行業和企業的私有化模型，是當前的重要選擇。

此外，直接面向 C 端的模式易被頭部企業壟斷，真正能持續釋放創新活力的，是立足提升企業效率的 B 端服務。大模型要切實賦能實體經濟，就必須在數據安全與業務發展之間尋求平衡，提供真正可落地的解決方案。

展望未來，大模型技術的安全性、解釋性、易用性等綜合指標將成為競爭的關鍵。數據和算力作為基礎資源，其治理和可持續供給能力將直接影響產業發展節奏。目前，向量數據庫、專用芯片等基礎設施建設還比較薄弱。完善數字化基礎設施，實現基礎科研與產業應用的有效對接，還需技術、產學各界以及政府部門的共同努力。

*頭圖來源：360

本文為極客公園原創文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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