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演讲嘉宾 |李直旭
李直旭，复旦大学计算机科学技术学院研究员（准聘教授）、博士生导师，数据科学重点实验室主任助理，复旦大学知识工场实验室执行副主任。
近日，第七届数字中国建设峰会同期会议“创新引领·数智时代——2024·新质生产力赋能公共资源交易高质量发展高峰论坛”和“聚数字力量·迎数智未来——2024·新质生产力赋能企业采购供应链高质量发展高峰论坛”顺利召开。李直旭受邀出席两场论坛并发表主旨演讲，深入剖析了在人工智能技术的加持下，招标采购行业的优化与升级路径。
1 人工智能技术是新质生产力的典型代表
新质生产力代表先进生产力的演进方向，是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的先进生产力质态。人工智能技术作为新质生产力的典型代表具有创新驱动、效率提升、跨界融合等特点。
2 大模型和知识图谱是人工智能的主要抓手
大模型引领着人工智能的前沿技术水平，通过基于海量数据的自训练，用千亿参数量掌握了人类的语言和知识，在开放世界的理解能力、常识推理与符号推理能力、跨域组合创新能力上相对于其他技术展现出多方面的显著优势。知识图谱满载着人类知识准确无误地传递给机器，使得机器与人达成知识对齐，在搜索引擎、电商推荐、智能问答等场景发挥了巨大价值。
3 大模型技术应用于数据要素市场建设
2022年3月，十三届全国人大五次会议审查的计划报告提出，加快培育数据要素市场。数据已经成为和土地、劳动力、资本、技术并列的五大生产要素之一。数据只有流入生产、分配、流通、服务和管理等各个环节，形成完整的数据驱动闭环，才能释放出数据要素价值，而持续提升大模型解决复杂实际问题的能力，是推动大模型释放行业数据要素价值的关键。
4 大模型驱动下的数据治理技术
数据要素流通的首要困难是数据治理，小模型难以应对日益复杂的数据治理需求，大模型本质上是数据工程，大模型的训练数据治理从根本上决定其应用效果，为数据治理技术带来重大革新契机。
5 “数据+知识”双轮驱动招标采购行业高质量发展
大模型对多源异构数据进行深度分析，基于历史数据进行智能化预测与优化，实时感知数据变化做出快速响应。知识图谱可对私密知识进行管理，包括领域知识、参数变量，可实现信息整合、可视透明、决策支持等功能。通过大模型协同小模型、大模型联合知识图谱，赋能招标采购领域。