“向星力·未来数据技术论坛”城市巡回厦门站成功举办

9月13日，由厦门市人工智能行业协会、厦门大学数据库实验室支持，星环科技主办的“向星力·未来数据技术论坛”城市巡回厦门站成功举办。聚焦大模型、制造业数字化转型、数据中台等热门话题，星环科技与各领域大咖为大家分享了前沿技术与实践成果。星环科技助理副总裁黄宁蔚作开场致辞。

星环科技高级产品总监童欣欣发表了《大模型时代的未来数据技术》主题演讲。大模型时代为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了企业级大模型统一运营管理平台Sophon LLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据库Hippo 和分布式图数据库 StellarDB，能够赋予大模型“长期记忆”， 打破通用大模型的时空限制，用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型，从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”，促进金融分析和大数据分析的平民化。

紫金智信（厦门）科技有限公司管理软件事业部副部长庄贤荣分享了《紫金矿业数据体系建设实践》。针对紫金矿业面临的各业务系统独立规划、缺乏数据标准及业财数据协同、权属企业数据管理方式多样等数据痛点，建设覆盖数据全链路治理能力的紫金矿业大数据平台，支撑紫金矿业全业务域数据的归集、存储和分析，不断提升数据价值，为业务赋能。其数据应用场景主要有：集团大数据平台支持全面预算系统，支撑经营目标落地；全球企业信息平台构建，提供风险分析；全球矿业信息平台，为企业并购提供支撑；集团经营决策系统；构建矿山生产数据管理系统，将T3层指标落地；支撑采矿全工序设备级别的成本、产值分析。

厦门大学数据库实验室专家、厦门大数据教育与研发中心夏小云发表了《从大数据到教育大模型——探索AI与教育的融合之路》主题演讲。夏小云表示，人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习，大数据技术为人工智能提供了强大的存储能力和计算能力，大语言模型发展经过三阶段在2023年进入爆发阶段，融合大模型和AIGC将重塑千行百业。AI大模型为智能教育在视、听、音等多模态下，实现教育场景全覆盖提供了可能，成为“AI+教育”的核心引擎，与教育契合度高，并能够为用户带来更加智能的教育体验。AI大模型可同时在B端和C端发力，在撬动庞大教育市场的同时，可做到 小成本实现“因材施教”的教学目标，非常契合当下教育市场阶段需求。C端的教育培训消费和B端的教育信息化投入大有可为。

星环科技制造行业解决方案总监黄堃分享了《制造业行业数字化转型项目实践》。黄堃表示以业务需求为牵引，数据平台架构在不断演进，星环科技通过打造统一化的数据基础底座、构建常态化的数据治理体系，助力制造企业数据平台建设，实现数据“用起来”。星环科技助力某乳业集团数字化建设，通过对奶业研发、生产、供应、营销、服务等全域数据的集中汇聚与管控，有效辅助领导决策和精细化运营、调控；通过供应链、营销、服务等领域关键指标的自动生成，降低人工报送成本；通过供应链可视化、物流配送优化、物流风险预警等，实现了奶业供应链智慧管控，增强了供应链的柔性和韧性，提升了供应链效能；通过奶制品市场区域订单分析、市场需求分析等，并结合牧场奶牛产能预测分析与生产工厂产能分析，做到了产供销协同能力。

福建天创信息科技有限公司总工冯惠斌分享了《大模型在治安领域的探索与应用》。冯惠斌表示大模型在治安领域的潜在价值有犯罪趋势预测、案件调查辅助、可视化和数据理解、自动化决策支持、预警系统。虽然大模型在公共安全、犯罪侦查、维护治安等方面有着重要作用，但在应用中也面临一些挑战，例如需要处理大量数据、难以快速分析、民警不易使用等。将星环科技智能分析工具Sophon与治安大模型结合，可以提供更高效、更精确的预测预警，从而提高治安管理工作的效率和质量。具体实现路径为统筹规划“一盘棋”，强化数据共享化汇聚；推动关联“多触角”，强化数据标准化建设；做实反哺“大数据”，强化数据实战化应用；优化警务“微循环”，强化勤务数字化管理。

厦门市人工智能行业协会大数据顾问柴年华发表了《解锁数据价值：企业数据中台的建设指南》主题演讲。数据中台的底层逻辑是以数字化的手段，将数据抽像成服务响应前端业务的快速变化，理是前提，采是基础，建、管理是途径，用的 高境界是驱动业务创新和变革。数据中台体现了全面梳理数据资产，构建全域数据中心；落地战略和组织保障，培养业务创新的土壤；数据资产管理在线化，形成数据人才成长的摇篮；通过业务的不断滋养，打造业务和数据闭环的企业核心价值。比如某世界500强饮料企业中台+BI赋能项目，通过构建多层级管理的智能决策平台，面向种植、物流、进销存、拜访、费用、生产基地6大主题建设以数据仓库为基础的BI商业智能系统，构建简单、直观的仪表盘分析图形展示，为企业管理层提供管理决策的数据支撑。