远光软件智领AI新突破 多模态大模型融合掀热潮

多模态大模型是概念炒作还是技术革命?

远光软件智领AI新突破 多模态大模型融合掀热潮

当ChatGPT掀起AI浪潮时,全球企业都在追逐大模型风口。面对“投入巨大却难以落地”的行业困境,远光软件智领AI新突破,多模态大模型融合掀热潮的实践给出了新思路:2025年3月,其自主研发的“远光智言”通过中国信通院大模型基础能力权威认证,并在财务知识问答、虚拟电厂调度等场景实现规模化应用。这不禁让人思考——当检索增强生成(RAG)遇上多模态技术,究竟如何突破传统AI的局限?

1. 如何用AI解决行业“老大难”问题?

远光软件智领AI新突破 多模态大模型融合掀热潮

在珠海举办的“AI大家说”专题活动上,远光软件展示了一组数据:基于多模态RAG技术开发的财务知识问答系统,响应准确率提升至92%,数据填报效率提高60%。这套系统不仅能解析PDF报表、Excel表格,还能通过语音交互指导用户完成复杂操作。例如某能源集团使用该系统后,原本需要3天编制的预算报告,现在仅需30分钟即可生成初稿。 更典型的案例来自虚拟电厂领域。通过融合物联网数据与AI预测算法,远光软件将风电、光伏等分布式电源的出力预测误差从15%压缩至5%以内。在2024年华东电网夏季负荷高峰中,该系统协调调度了2000余个充电桩、储能站,累计调节电力负荷达1.2GW,相当于一座中型火电厂的装机容量。

2. 技术架构藏着哪些创新密码?

远光智言的核心竞争力在于“三层融合架构”:底层接入了DeepSeek、通义千问等通用大模型,中间层构建企业专属知识库,上层通过RAG技术实现多模态数据处理。这种设计就像给AI装上“专业大脑”和“感官系统”——当用户上传一张模糊的发票图片时,系统能自动调用OCR识别、税务规则库和自然语言生成模块,输出合规的报销建议。 在智能体开发平台上,技术人员通过拖拽式操作即可构建业务流程。某制造企业利用该平台开发的RPA机器人,成功将供应商对账周期从7天缩短至4小时。这种“可视化编程+多模态交互”的模式,让AI应用开发效率提升3倍以上,真正实现了“让业务人员自己造AI”。

3. 生态合作如何打破技术孤岛?

2025年2月,远光软件全面接入DeepSeek大模型的举措引发行业关注。测试数据显示,融合后的系统在电力调度指令理解场景中,语义解析准确率从78%跃升至91%。这种开放兼容的特性,使其能够灵活适配不同企业的技术底座。例如在某省级电网公司项目中,远光智言与华为鸿蒙系统深度整合,打造出国内首个支持语音、手势、触控三模交互的巡检机器人。 更值得关注的是产学研协同创新模式。通过与珠海市南方人工智能赋能中心合作,远光软件构建了覆盖2000+企业知识点的行业语料库。这种“技术厂商+生态伙伴”的共创机制,让AI模型迭代速度提升40%,特别是在电力行业术语理解、设备故障诊断等细分领域形成技术壁垒。

给企业的三个实战建议

面对多模态AI浪潮,企业需避免陷入“为技术而技术”的误区。首先应学习远光软件的“场景优先”策略,从财务、供应链等高频业务切入,利用RAG技术将PDF手册、会议录音等“沉睡数据”转化为知识资产。其次建议采用“1+N”技术架构,即1个自主知识库搭配多个通用大模型,既保证专业性又降低训练成本。最后要建立动态评测机制,参考中国信通院的三大测评维度(数据安全、性能效率、兼容性),定期验证AI系统的实际价值。 远光软件智领AI新突破,多模态大模型融合掀热潮的实践表明:当技术突破遇上真实需求,AI才能真正从实验室走进生产线。正如其虚拟电厂项目中展现的——不是用AI替代人类,而是让人机协作创造出1+1>2的价值。这场始于技术融合的变革,终将重塑企业智能化的底层逻辑。
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