大洋彼岸種下了一顆AI的種子，擁有“算力魔法”的ChatGPT在海內(nèi)外掀起一場“大”爆發(fā)——大型語言模型爆發(fā)，帶動了AI大模型技術(shù)的新熱潮。

“你問我答”的不僅是ChatGPT上的交互形態(tài)，更是一張名為“大模型”的問卷，答的是全球人工智能賽道上的科技企業(yè)，紛紛成為大模型成果的“交卷人”。

大模型本身并不是同一起跑線的競爭，而是過往AI技術(shù)積累的硬科技比拼。人工智能賽道日漸擁擠，不乏率先破局之者。

ChatGPT的爆火不是偶然，是因為能解決實際應用中的問題才會開始關(guān)注它，使用它，甚至讓非IT領(lǐng)域的人員也開始接觸并使用它。

任何先進的技術(shù)、優(yōu)秀的發(fā)明，都需要跟業(yè)務結(jié)合，都需要產(chǎn)品化落地，方可發(fā)揮其價值和巨大的能力。因此，“大模型如何在真實商業(yè)場景中快速、有效落地”成為科技界與產(chǎn)業(yè)界最關(guān)注的首要問題。

在大模型與商業(yè)應用相結(jié)合的道路上，國內(nèi)AI準獨角獸企業(yè)實在智能以其垂直化戰(zhàn)略和超級自動化融合的策略，為科技界與產(chǎn)業(yè)界樹立了典范。

實在智能不只是停留在技術(shù)的表面，更注重技術(shù)的深入融合與實際應用，實現(xiàn)快速、有效的商業(yè)落地。縱向通過打造垂直大模型的方向，提高了模型的精準性和實用性；橫向全面融合超級自動化平臺，結(jié)合大模型技術(shù)全面融合升級RPA、IDP等產(chǎn)品的進一步突破，為企業(yè)數(shù)智化之路帶來了更廣闊的發(fā)展空間。

實在智能為什么選擇垂直大模型的方向？

在大模型領(lǐng)域，數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)和領(lǐng)域知識儲備變得愈發(fā)重要。實在智能選擇垂直大模型的方向，體現(xiàn)了其對專業(yè)化驅(qū)動全面拓展的戰(zhàn)略思考：構(gòu)建自研、有效、安全、可信任、可落地的垂直領(lǐng)域大語言模型，實在智能讓人人擁有一個智能助理成為可能。”

實在智能以其自研大模型“塔斯（TARS）”為例，通過推出行業(yè)首個基于大模型的TARS-RPA-Agent，將數(shù)字員工應用門檻進一步降低，實現(xiàn)了“所說即所得，你說，PC做”的理念。這是業(yè)界首款計算機視覺與大模型結(jié)合的智能體產(chǎn)品。在文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理、代碼生成等主流能力上表現(xiàn)優(yōu)異，駕輕就熟。

而深入特定領(lǐng)域構(gòu)建深度垂直模型，實在智能在業(yè)務上的差異化得以凸顯，垂直大模型能夠更好地滿足行業(yè)需求，提供更精準的信息和解決方案，從而在商業(yè)場景中實現(xiàn)更高的價值。具體表現(xiàn)在實在智能全新發(fā)布的垂直系列大模型TARS-BASE-7B以及面向證券行業(yè)的TARS-Finance-7B模型，紛紛展現(xiàn)了垂直大模型的巨大潛力。

財經(jīng)證券類大模型TARS-Finance-7B，不僅能從一個證券領(lǐng)域?qū)＜业慕嵌葹楣善毙“捉忉尮善蓖顿Y的概念，在“如何選擇適合我的股票進行投資？是否有評估指標可以輔助決策？”等問題上也能提供非常客觀、中肯、可操作又不含誘導性的答案。在TARS-Finance-7B的幫助下，我們不僅可以更完整地理解財經(jīng)證券行業(yè)，甚至可以著手制定一個關(guān)于投資分析的研究計劃，解決客戶的問題。

大模型很多，但是喧囂之后怎么落地？

傳統(tǒng)ChatGPT及類GPT式下你問我答的形式雖各有特色但難免千篇一律，距離自動化執(zhí)行仍有距離。我們可以看到，大模型的興起也引發(fā)了“怎么能用起來”的落地難題。在喧囂之后，實在智能選擇了務實的落地策略：將TARS-RPA-Agent的應用與實際業(yè)務場景相結(jié)合，從客戶場景入手，在“聽得懂”之后，讓大模型“看得見、動起來”。

實在智能深耕千行百業(yè)，從客戶場景入手。因為對客戶來說，他們最關(guān)心的是能否解決問題，而不是RPA工具本身。而當產(chǎn)品交付后，如果不多花些時間，做行業(yè)know-how的沉淀和積累。長此以往，就無法擴展出更深的應用場景，只能解決簡單、表面的問題，效率還很低，最終也無法為客戶提供更高的價值。在本次發(fā)布會上，實在智能圍繞TARS大模型，除了金融，還應用于數(shù)字員工、智能辦公、電商場景等方面，對實在智能超級自動化平臺的產(chǎn)品矩陣進行全面智能升級，將再一次提升用戶體驗。

TARS-RPA-Agent的核心工作流程主要包括：自主拆解任務、感知當前環(huán)境、執(zhí)行并且反饋、記憶歷史經(jīng)驗。能夠通過文本指令或?qū)υ捔奶斓姆绞街苯由蓴?shù)字員工，操作PC電腦自主完成工作任務。在日常辦公里，TARS-RPA-Agent不僅是你的“互聯(lián)網(wǎng)嘴替”，更是“數(shù)字助手”。比如你需要在日常辦公軟件上請假，TARS-RPA-Agent能夠根據(jù)你的“吩咐”，理解指令需要達成的步驟，并將步驟自動生成對應的自動化流程，再通過RPA自動執(zhí)行。說完指令之間，你的“數(shù)字分身”已經(jīng)自動完成了腦海中的想法，整個過程實現(xiàn)“人機同頻”。

比如在電商業(yè)務場景下，TARS-RPA-Agent模式下的RPA可以處理訂單查詢、收集、加工等任務。通過實在智能在語義語音理解能力上的突破，TARS能夠準確理解用戶的自然語言，避免了過去常見的“人工智障”模式，為客戶提供更加自然和準確的交互體驗。

大模型的落地是RPA的突破，實在智能通過自研雙模型技術(shù)底座，實現(xiàn)RPA人人可用。

在實現(xiàn)大模型的商業(yè)應用中，超級自動化的融合發(fā)揮著關(guān)鍵作用。超級自動化是全球科技風向標 Gartner 提出的一種技術(shù)合集，已成為全球組織實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、降本增效的最重要工具之一，也代表著數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的最高境界?人機協(xié)同。

需要注意的是，超級自動化不是要取代人類的工作，而是開創(chuàng)一種 “人機協(xié)作” 的全新工作模式。實在智能先是融合了AI技術(shù)，將傳統(tǒng)拖拉拽式的RPA，升級為實在IPA模式，從專家模式到小白模式，人人可用RPA走進現(xiàn)實；如今再是在大模型的技術(shù)加持下，為RPA數(shù)字員工注入“TARS+ISSUT”雙模引擎，前者提供自然語言理解及邏輯知識的歸納泛化能力（大腦），后者提供識別屏幕一切元素的自動化能力（眼睛），雙模互動構(gòu)成TARS-RPA-Agent，實現(xiàn)對屏幕上一切元素的自動化操作，為行業(yè)帶來全新的布置工作方式：你說，PC做，實現(xiàn)“所說即所得。”

這種雙模型的底座不僅擴展了RPA的適用范圍，還提升了其在商業(yè)場景中的價值。實在智能通過將大模型與RPA（Robotic Process Automation）相結(jié)合，為企業(yè)提供了更廣泛的應用場景。他們不僅僅將大模型作為信息查詢和分析的工具，還將其嵌入到TARS-RPA-Agent產(chǎn)品中，使其能夠執(zhí)行更加復雜的任務。

這種融合不僅降低了數(shù)字員工的應用門檻，還提高了工作效率，不僅可以處理復雜的文本數(shù)據(jù)，還能夠分析圖像、視頻等多媒體信息。通過視覺模型的支持，RPA能夠更好地理解和應對多樣化的任務，實現(xiàn)更高程度的自動化。企業(yè)可以借助這一技術(shù)，實現(xiàn)更高效、更精確的業(yè)務自動化，在激烈的市場競爭中保持優(yōu)勢。

總的來說，實在智能以其垂直大模型戰(zhàn)略和超級自動化融合策略，為大模型在商業(yè)應用中的落地提供了可借鑒的范例。在大模型時代，技術(shù)的深入應用和融合，才是真正將科技帶入商業(yè)領(lǐng)域的關(guān)鍵。在技術(shù)的發(fā)展中，需求導向、深度合作、技術(shù)創(chuàng)新是實現(xiàn)商業(yè)價值的不二法門。