由奥科环境主办的《生成人工智能在企业AI升级以及水务智能管理中的应用前景》云讲堂系列活动顺利开展并圆满结束。奥科环境全球技术云讲堂是由奥科环境主办的线上系列活动，针对全球清洁技术行业热门需求痛点，邀请海内外专家与新老朋友分享各环保细分领域的领先科技与先进技术产品，旨在联动全球技术市场资源，为中国环保企业的技术升级以及自主创新提供新思路，共创全球环保科技新生态。本次讲座由 LexiconSpark and SparkCraft Inc. 项目总监周文洛及AI数据科学家郭天宇作为主讲嘉宾，与大家分享生成人工智能在企业AI升级以及水务智能管理中的应用前景。
在本次讲座中，周文洛和郭天宇介绍了生成人工智能的前沿发展及商业应用、生成人工智能的功能原理以及工程应用场景，分享了企业由数据升级到 AI 升级的路径及思考、生成人工智能在水务智能管理中的应用及前景，以及风险规避和 AI 项目开展的要点。关于更多讲座具体内容，请前往 Bilibili 奥科环境云讲堂观看活动回放:
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在问答环节中，多位听众针对模型整合、数据准备、智慧水务领域生成式模型的现状和前景、多助理协同优先级等方面进行了积极提问，嘉宾一一做出了详尽的解答。以下为部分问题及回答总结：
Q & A
Q
在工业或者非工业领域，关于大模型和小模型以及模型是如何整合的
A
首先，大模型可以给小模型提供训练的数据，整理成小模型可懂的数据。第二，小模型也可以反哺大模型，在小模型做出判断后，可以生成数据图表，从中找到内在关系，可以更好的在大模型的数据库中产生新的内在关系，辅助大模型做出决定。第三，大模型和小模型之间，本质上是没有任何边界的，是数据空间的两种结构，大模型可以更好的完成整个决策。大模型涉及到的参数更多，小模型更精炼。
Q
在建立生成式模型之前应该如何做数据准备
A
先要明确实施阶段，生成式模型有不同种类的训练，对于泛通领域，可能几千个数据集去微调就可以了，如果我们想从头到尾的去训练一个大模型，或者持续训练一个大模型，它需要的数据量非常大。要找到均衡的大量数据完成自训练。在训练后，还要针对极端情况，通过特殊手段，输入到大模型认知中，让大模型了解这种极端情况。
对于一些传统行业，希望利用生成式模型，但是缺乏数据积累，我们可以人和机器协作的模式生成数据，也就是把已有的很小的数据变多。在不同的地方产生一些变量，这些数据可能就能够产生，达到小数据变成大数据的目的。还可以把已有的低质量数据变成高质量的数据。另外我们可以用语言去描述出数据的样式，加上机理模型，完成数字孪生，再与大语言模型结合，产生不同情况下的不同数据。
我们发现很多客户缺少储存数据的机制，先要把比如 ERP 系统中的数据储存到数据平台，才能不断的延伸，在这个基础上去做更高级的数据分析、数据提升、数据转化。需要搭建相对完善的数据储存和数据接入模式，打通企业架构的链路。
企业 AI 项目成功的关键是要考量应用场景有没有足够条件寻找获取数据，进而用数据来指引如何在实际的工作场景中应用。在应用模型之前需要考虑数据能不能支撑。
Q
在智慧水务方面，生成式模型的现状和前景
A
目前水务行业非常注重日常的运营数据积累，并开始收集其它相关数据。不少企业也完成了数字孪生和机理模型的搭建，完善诊断逻辑，逐步理解细节机理在决策中如何去发挥作用。大家也非常关注无效数据对于整个决策系统的影响。在工业体系的决策环节中，很多时候要和控制进行联动，这也是和非工业的很大区别。非工业本质上还是人来做决策，而工业的决策要落实在控制层。水务行业相对比较特殊，它非常符合生成式模型的大方向，但在数据安全、数据清洗、数据准备，还有很长的路要走。
Q
生成式模型在多助理协同的过程中，如何确定优先级
A
这相当于虚拟的企业架构，可以理解为如何在一个自主的系统中做决策，也就是在组织框架内自主决策。这当中有很多种情况，有的是由被分配领导权限的 Agent 根据任务的特点来决策其它不同的 AI Agent 的优先顺序。有的是由多个平等优先级的 Agent 来共同推理作出决定。还有一种叫做加权制度，每个 Agent 都可以做决策，AI 来匹配哪个 Agent 在某个场景更多的话语权，或者对不同 Agent 的结果进行合并或者加权。在设计中。考虑让 AI 做多么深的决定时，我们可以把人的部分也加进去，人可以主动的介入有关优先级的决策，AI 也可以决定在什么样的条件下把人接进来作为辅助，这是我们可以编程的。这几个模块是不矛盾的，可以同时使用。
以智慧水务为例，要看业务体系是什么样的，数据来源、控制机制是什么。对于水务行业，一个由单一 Agent 领导其他 Agent 的多助理协同架构可能更契合，因为水务行业相对标准化。就搭建的流程而言，可以从单 Agent 开始，把每个模型作为一个工具，再逐渐升级成多助理协同的架构。
在数学空间里是不定义模型的。所谓大模型或小模型只是一个结构。水务行业从最开始的简单设计模型比如 Excel，逐步衍生到机理模型，然后出现了工艺模型软件、自动设计软件，模型的复杂度不断提升。直到这两年，大家发现机理模型好像不太够用了，机理模型很难适应数据的变化，它是比较硬的模型，而且很容易溢出合理边界。在这种情况下，大家就开始引入一些小模型，又发现小模型在决策的可解释性方面不够强，因此往混合模型方向发展，现在我们可以用几千万甚至上亿个参数一起训练，跑出大模型。
在下个阶段，第一步就是多工具 Agent，再去做联动。多 Agent 在大多数行业都还是没有完全实现，还在探索过程中。水务行业处在一个高速数字化升级的过程中，大模型与传统工业行业的距离已经不远。
奥科环境是全球智慧水务领先技术方案集成商与全流程技术咨询服务提供商，承接各类流体仿真/机理模型/数据模型/混合模型的工程化应用项目，覆盖数据诊断、工艺建模、运营优化与自动控制等智慧水务全流程环节。凭借核心团队在系统建模、智能算法、智能物联网、数字孪生与水务运营的深度沉淀与长期积累，奥科环境在智慧水务领域拥有系统化产品布局与深厚人才储备。如您希望获得更多智慧水务与工艺建模相关资讯，敬请关注：
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