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　　本期介绍中国联通数据科学与人工智能研究院首席科学家、联通数据智能有限公司副总经理廉士国，讲述如何破局AI技术落地，赋能智能经济新赛道。

　　近期DeepSeek R1大模型火爆出圈，在掀起用户体验热潮的同时，也激起了国内外新一轮人工智能技术迭代竞速。“人工智能不仅是技术革命，更是推动实体经济高质量发展的核心引擎。”中国联通数据科学与人工智能研究院首席科学家、联通数据智能有限公司副总经理廉士国在接受采访时表示。中国联通积极落实国家“人工智能+”战略，凭借前瞻视野与技术创新，在AI技术落地、大模型构建及行业赋能中不断创新，以技术突破与场景深耕双轮驱动，引领行业迈向智能化新纪元，成为数字经济时代的领航者。

　　廉士国深耕人工智能领域近二十年，亲历了AI技术从实验室研究到产业落地的全过程。自加入中国联通以来，他负责推进“人工智能+”行动，基于集团“联网通信 算网数智”融合优势，构建了自主可控、性能先进、安全可靠的元景“1+1+M”大模型体系，打造了集约化“职业技能”赋能体系，助力AI普惠千行百业场景应用。“元景‘1+1+M’大模型体系的第一个‘1’代表一套基础大模型，第二个‘1’代表一个大模型MaaS平台，而‘M’则代表多种具备‘职业技能’的行业大模型。”廉士国解释道。

　　这一体系的精髓在于“适配”。“每类模型都有其擅长的能力，例如视觉、听觉和语言能力，面对不同应用场景，如方言识别、食用油质检、穿戴合规检测、服装款式设计、设备故障运维等，模型需要具备特定能力以应对特定问题。我们MaaS平台上储备了多类基础模型，并提供‘选模型-改模型-用模型’工具链，客户可低成本高效定制适配自身场景需求的‘职业技能’模型。”廉士国说道。目前这套体系已支撑打造政务热线、城市治理、公共安全、港口生产等超40个行业场景的“职业技能”。

　　中国联通曾为一个化工厂部署安全生产识别报警系统，这套系统能自动检测工人是否佩戴安全帽和口罩，每秒至少识别一次，正确识别率高达98%。“业界的识别率普遍能达到98%，我们最初也是采用类似方法。然而，在现场部署一段时间后，客户却要求拆除系统。”廉士国回忆道，“问题出在2%的误报率上——系统每天误报多次，每次都需要人工确认关闭报警系统，产线工人不堪其扰。客户认为算法存在问题，尽管我们从技术角度分析验证算法甚至高于业界水平，但由于识别率98%的上限，误报不可避免。”

　　团队发现强光反射、工人侧脸等“非标场景”是误报主因。最终，团队变换思路，根据实际应用场景调整了算法机制，将误报率尽可能降到最低，允许一定程度的漏报，确保每一次警报都真实有效。

　　“向客户提出这个解决方案后，起初客户并不接受，但在尝试了其他厂家产品后，最终认同了我们的方案。”廉士国说。这个项目让他深刻意识到：“技术落地需要根据实际应用场景进行调整和创新，在技术因为有瓶颈而不完美的情况下，调整目标侧重进行算法创新依然可以实现应用的有效落地。”

　　在推进技术落地的过程中，尤其是实现“最后一公里”时，与传统从“0”到“1”的基础科研突破不同。作为一名在研究院所和企业都工作过的技术专家，回顾自己各类原创性技术研究与技术落地经历，廉士国坦言：“人工智能的发展既需要基础创新，也需要应用创新。一方面基础创新会推动应用创新，另一方面通过紧密结合落地场景来解决实际问题，应用创新可以拉动基础创新。”

　　移动互联网的出现解决了信息不对称的问题，而新一代人工智能大模型则可能解决知识不对称和能力不对称的问题。AI的迅猛发展为不同行业的从业者带来冲击。廉士国举例道：“即便是经验较浅的程序员，借助人工智能编程助手也能迅速提升编程效率。人工智能的介入提高了行业平均水平，这导致经验丰富的程序员可能感到职业压力。”

　　人工智能+B端场景应用，AI参与大米分类估重（左），AI数鸡蛋（右）（受访者供图）

　　面对日益强大的人工智能，如何调整和提升自己从而适应AI技术的持续发展？廉士国认为，“人类需要不断追求更高层次的能力和创新，并在创新领域与人工智能形成分工协作。”学会挖掘人工智能尚未沉淀的经验能力和超过平均水平的技能，并将其转变成自身的创新领域，或许是各行各业适应AI技术持续发展的秘籍。“当前人工智能正在某些垂直场景形成类人的‘职业技能’或超人的‘超人专家’。尽管人工智能可能会替代人类承担部分重复性工作，但其面向现实世界的综合感知、决策和执行能力与人类还有距离，创新活动仍需人类主导，除非人工智能发展出自主创造能力。” 廉士国表示：未来中国联通会持续关注人工智能最新进展，致力于用AI技术解决实际生产生活场景中存在的问题，以技术创新推动产业创新，为实体经济高质量发展创造价值。