加快政府数字化变革进程，营造良好数字生态环境。2024年政府工作报告提出，要加快发展新质生产力，其中，加快大数据、人工智能等研发应用是新质生产力发展的重要部分。当前，南京擎天科技有限公司正在以数据为切入点，提高数据资源的可用性，整合行业经验为政府数字化改革赋能，推动政府治理能力和效能的提升。

对于培育新质生产力来说，拥抱人工智能已经不是各行各业的“选修课”，而是关乎生存发展的“必修课”。谈及当前软件系统开发的核心方向，南京擎天科技有限公司产品总监赵鸣浩一语中的：“数据应用和行业大模型，是双重发力点。”

目前，各行各业都已经沉淀了大量数据，如何解决数据资源规模庞大价值没有释放的问题？这是一个较大的难题。赵鸣浩认为，首先要构建好“数据仓库”，把“数据家底”摸清楚，告诉应用方目前有哪些数据、数据有什么样的特点，有效增强数据供给。此外，以行业为发力点打造数据资产化赋能体系，实现数据的资产化和产品化，提升行业客户基于数据的处置、决策、服务能力，提高数据资源的可用性，不断提高数据的价值。

“以应用带技术，是实现大模型赶超的优选路径。”有了数据沉淀和开发的基础，结合机器学习、人工智能等多种算法，形成赋能特定行业的业务模型。而丰富的应用场景，就是人工智能加速迭代的“试炼场”。赵鸣浩以帮助相关部门开展经营性自建房治理举例，通过大数据和人工智能算法帮助评估危房风险系数，将政府多年来的数据经验与工作人员的业务经验结合，推进治理能力提升，精准决策，“基于不断沉淀的大数据资源，面向未来做前瞻性布局，通过数据揭示下一阶段应用方的发力方向。”

据悉，擎天发布数据赋能平台目前已应用于政府多类场景。通过利用分类聚类算法、分析预测算法、自然语言处理算法、大模型等技术，帮助政府单位实现区域业务差异化监测、行业预警预测、智能画像匹配等数据应用场景，提升行业数据驱动决策能力。“通过这种方式，可更加全面地挖掘和分析各类业务场景，及时采取有效的措施加以解决。这不仅有助于保障社会的稳定和安全，还可以提高政府现代化治理水平。”赵鸣浩说。

“当前，垂直行业对于大模型生成内容的容错率相对较低，这也给行业大模型发展带来一定压力。”他坦言，当前行业大模型需要大量高质量的训练语料，这需要长期积累和筛选。另外，与通用大模型以问答形式解答问题不同，垂直领域大模型通常需要将更多技术嵌入业务系统，比如多意图融合、自动化提示词工程，这就要更深入的算法学习研究。

围绕前沿颠覆性技术前瞻性布局，突破关键软硬件“堵点”，是未来大模型领域赋能新质生产力的重要发展方向。当前，擎天科技已通过技术攻关打下较为坚实的底层技术基础，以低代码的行业大模型的构建能力，快速响应各领域在大模型方面的应用需求。

“还要从顶层设计统筹规划算力平台，帮助行业大模型在更多领域得到应用。我们将持续加强政务行业应用的场景化、数字化、智能化体系建设，以数字技术研发为基础，整合优势资源，提升服务能力，深化各领域全方位业务应用，助力国家治理体系和治理能力现代化。”赵鸣浩表示。