南方财经全媒体记者魏彤 实习生赖恩馨 广州报道

　　出入门禁、移动支付、安全认证…...随着AI大模型的进步，人脸识别技术已经深入包括软件业在内的各个领域，成为了人机交互、身份识别等众多领域的重要工具。相比于人脸识别技术的司空见惯，大家对商品的“人脸识别技术”了解多少？

　　作为中国软件产业发展的重要区域，天河区不少软件企业正积极运用人工智能、大数据等技术，加快向数智化转型。

　　玄武云科技控股有限公司（下称“玄武云”，境内运营实体为广州市玄武无线科技股份有限公司）便是利用AI技术赋能行业发展的软件企业之一。据了解，该公司聚焦快消零售行业，利用AI技术成功实现了商品陈列识别、店头拍照、防翻拍以及价签识别等超30个业务场景，打造出属于快消商品的高精准“人脸识别”技术。

　　快消产品分散且品类更新迭代迅速，商品识别需要处理大量不同形状、尺寸、颜色和重量的产品，任何微小的误差都可能导致识别错误，从而失去应用价值。

　　“在快消品行业的AI应用中，对于商品识别的准确率要求相较人脸识别更高。”玄武云董事长兼CEO陈永辉表示，“一般来说，人脸识别通常在达到60%的识别率时就被判定为有效，而快消品识别所要求的准确率高达95%以上，即使同一品牌的产品也可能存在细微的差异。”

　　据了解，玄武云的智慧CRM可通过AI及物联网技术打造的智慧冰柜赋能终端，为快消品企业带来革命性的终端门店管理方式，使企业能够实时监控终端门店的冰柜情况，能够实现陈列、动销、销售趋势等关键数据的抓取，从而助力品牌商精准制定库存管理和营销策略。截至2023年底，玄武云已服务超过800万家快消品终端门店，覆盖近30万+SKU类别，1000万+特征库，市占率超20%，得到业内的广泛应用和认可。

　　玄武云的“识别”系统仅是广州、广东在大力发展人工智能产业的一个缩影。

　　广东省正加强大模型关键技术攻关，研发具有自主可控技术体系的大模型，并推动核心技术研发及产学研融合发展。《生成式人工智能服务已备案信息》中显示，截至今年3月，全国已经有117家“大模型”成功备案。其中，属地来自广东的有包括银河大模型（Galaxy bot）、云从从容大模型、佳都知行大模型等19家企业。

　　当大模型遇到软件强省

　　广东为何能够在大模型的竞争中脱颖而出？这要得益于广东的软件业基础。

　　最早在1989年，天河科技街落成开业，网易、佳都、南方测绘等一批龙头企业来到天河播下种子，一路高歌，让天河成为备受瞩目的中国软件产业“摇篮”。工业和信息化部官网显示，2023年，广东省软件业务共完成收入19970亿元，累计增速14%，位列全国第二，仅次于北京。

　　6月初发布的《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》提出，到2027年，广东要丰富智能终端产品供给，打造100款以上大规模使用的智能终端产品，人工智能核心产业规模超过4400亿元，同时聚焦多个领域，打造500个以上应用场景，各行各业劳动生产率显著提升。

　　AI大模型在软件行业展现出强劲的发展势头，广东通过政策推动、技术创新和产业应用等多方面的努力，正逐步构建起具有竞争力的AI大模型产业生态。

　　赛意信息（300687）聚焦制造业大模型，以大厂AI大模型为底座，通过专业训练优化大模型顶层设计，推出了产品工业大脑，并打造出与实际的工业需求相结合的善谋GPT平台。

　　赛意信息副总裁林立岳告诉南方财经全媒体记者，与普通AI应用相比，善谋GPT不仅在于技术本身，更在于结合大数据和设备参数，使之更贴近工业实际，为工业升级提供强大支持。

　　在行业应用方面，善谋GPT通过实时数据分析和优化，帮助焦化煤和地炼企业为企业生产运营降本增效，并协调各环节运营，形成高效的经营模式；在光伏行业，通过精细分析光电转化率等关键指标，优化生产工艺，提高产品质量和光电转化效率。

　　网易人工智能自2011年起即专注于计算机视觉、自然语言处理、语音交互、模式识别、深度学习等技术研究领域。据介绍，网易伏羲人工智能实验室在2018年就着手训练AI大模型，且网易明确AI发展路线为——不追风口，不拼模型大小，脚踏实地把AI的产业应用作为头号任务。

　　佳都科技（600728）在2023年6月发布了自主研发的佳都知行交通大模型，推动算力、算法、应用三位一体AI大模型产品化落地，该大模型在轨道交通智能客服、智能运维、交管电子书等场景落地应用，有效赋能智慧交通场景，让市民出行更便捷、交通管理更智慧、城市运转更畅通。“作为广州人工智能产业链‘链主’，未来我们希望推动大模型等技术在文旅场景创新落地，助力旅游业数字化的转型升级。”佳都科技集团股份有限公司城交事业群产品总监叶曦昊表示。

　　打通数据资源提升大模型性能

　　数据是人工智能训练的重要基石，AI大模型应用衍生出多类型海量数据（603138），对国内大模型产生着直接的影响。

　　在数据收集方面，佳都科技为确保大模型训练与开发所需的高质量数据，采取了多元化的数据获取策略，积极利用合规的互联网资源，收集广泛的通用数据，为模型提供丰富的基础支撑。同时，注重与行业合作伙伴进行数据交换，获取行业特色数据。

　　佳都科技（中央研究院）首席AI科学家王凯表示，公司通过积极参与国家级数据集建设项目，交付大量合规且不含已开源数据的数据集，佳都科技已成功构建既符合法规要求又凸显行业特色的高质量数据集，为大模型的训练与开发提供了有力的数据保障。

　　“玄武云在不断积累内外部数据的同时，着重留意反映市场动态的实时数据。”陈永辉提出，数据资产是驱动快消领域业务增长的关键，必须将数据重视起来，通过内外部及实时数据的整合，更精准地了解业务情况、预测未来趋势。

　　林立岳观察发现，赛意信息在服务的过程中同样积累了不少数据资源。然而当前的数据资源主要属于各自企业，相对散落，并未形成大规模的平台化资产。因此，打破数据孤岛，将分散的数据有效利用起来，是AI大模型厂家面临的重要挑战之一。

　　对软件企业而言，数据是形成新质生产力的一大生产要素。但从Bert开始到GPT-3再到谷歌的PALM，人工智能技术的发展潮流始终由OpenAI、谷歌等少数几家巨头主导，其他厂商根据先行者的开源资料以及相关论文进行模仿并创新。

　　国内大模型企业使用的数据主要来自国外开源社区和平台机构，主流数据集多以英文为主，中文数据较难获取、国内厂商资源投入不足、训练调试不足等问题，一定程度上影响现有大模型的性能表现。

　　业内人士认为，中国要在AI大模型的竞争中迎头赶上，补齐数据短板迫在眉睫。要推动社会各领域的数据开放利用，一方面，使公共数据可作为发挥产业优势和制度优势、增加数据供给的关键抓手；另一方面，充分利用好大型数字、软件企业开源的生产数据，从而准确感知市场需求和应用场景，覆盖产业生态所需的全链全域技术体系。

　　“随着AI智能的不断提升，软件行业必将迎来翻天覆地的变化。”林立岳提出，在代码编写和设计工作会变得更为智能化，工作更加高效和便捷的情况下，也必须面对数据安全和隐私保护等新挑战，这些挑战将催生新的市场空间，为软件业提供新的发展机遇。

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