江蘇
中國(guó)企業(yè)，正在逐漸改寫全球的AI敘事。
7月4日，騰訊云曾宣布，旗下的數(shù)據(jù)分析智能體在自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)SQL的國(guó)際權(quán)威評(píng)測(cè)基準(zhǔn)BIRD-Bench上斬獲全球第三、國(guó)內(nèi)第一。
拿下這個(gè)成績(jī)有多不容易？
單從參與評(píng)測(cè)的企業(yè)和機(jī)構(gòu)來(lái)看，競(jìng)爭(zhēng)陣容堪比“神仙打架”。
比如排在騰訊前面的，是占據(jù)BIRD-Bench榜單前二位半年以上的兩家美國(guó)頂尖企業(yè)，AT&T（美國(guó)電話電報(bào)公司）和谷歌。
作為BIRD-Bench平臺(tái)成立方之一的阿里巴巴，其推出的XiYan-SQL智能體只能在榜單上排名第五。此外，榜單前十中，還不乏Meta、IBM等國(guó)際科技巨頭以及斯坦福大學(xué)等頂尖科研機(jī)構(gòu)。
出乎所有人意料的是，短短20天后，7月25日，一款名為LongData-SQL智能體悄然登頂，超過(guò)AT&T和谷歌，拿下執(zhí)行準(zhǔn)確率與查詢效率的全球雙料第一。
這款智能體的中文名，叫做朗新九功AI能源大模型數(shù)據(jù)分析智能體（以下簡(jiǎn)稱“朗新九功”），創(chuàng)作者是來(lái)自無(wú)錫高新區(qū)一家專注于電力能源領(lǐng)域的科技企業(yè)——朗新科技集團(tuán)。
一家無(wú)錫的能源科技企業(yè)，如何在AI領(lǐng)域一舉超越眾多國(guó)際科技巨頭？
這場(chǎng)逆襲的背后，又藏著怎樣的AI應(yīng)用新篇？
01.
什么是自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)SQL？
首先科普一個(gè)概念，什么是SQL？
這是一種專門用于數(shù)據(jù)庫(kù)操作和查詢的標(biāo)準(zhǔn)化語(yǔ)言。
我舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，
假設(shè)你身處在一座圖書館，想要借閱一本“2022年出版的歷史文學(xué)小說(shuō)，作者是馬伯庸”，那么圖書館管理員就會(huì)根據(jù)你的需求，先定位到“歷史文學(xué)”，再按“出版年份”和“作者”標(biāo)簽篩選，最后把符合條件的《長(zhǎng)安的荔枝》找出來(lái)遞給你。
而如果把這座圖書館看作一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，每本書是一條數(shù)據(jù)，書架就像數(shù)據(jù)庫(kù)里的“表”，SQL扮演的就是圖書管理員的角色，能夠完成“查詢、入庫(kù)、下架、修改”等一系列動(dòng)作。
在SQL數(shù)據(jù)庫(kù)中，要想找到《長(zhǎng)安的荔枝》這本“書”，需要這樣一串專業(yè)的語(yǔ)句代碼：
SELECT 書名 FROM 圖書表 WHERE 類別='歷史文學(xué)' AND 作者='馬伯庸' AND 出版年份=2022;看起來(lái)是不是很復(fù)雜？
其實(shí)，在如今的數(shù)字化信息時(shí)代，各行各業(yè)每天都會(huì)產(chǎn)生數(shù)以億計(jì)的海量數(shù)據(jù)，并被記錄在規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中。要想精確地調(diào)取并分析某個(gè)特定條件下的具體數(shù)值，就需要學(xué)會(huì)編寫準(zhǔn)確的SQL語(yǔ)句，尤其是在金融、能源、制造等行業(yè)，涉及到金額、成交量、電價(jià)波動(dòng)、產(chǎn)品型號(hào)等等大量的數(shù)據(jù)分析工作，SQL的應(yīng)用相當(dāng)普及。
一般情況下，對(duì)SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的管理需要依靠專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和專業(yè)人員才能完成。而近年來(lái)，隨著Chat GPT等語(yǔ)言大模型的能力逐漸成熟，業(yè)界開(kāi)始探索如何將自然語(yǔ)言直接轉(zhuǎn)化為SQL語(yǔ)句。
也就是說(shuō)，當(dāng)企業(yè)想獲取某個(gè)特定的數(shù)值時(shí)，不必再花費(fèi)時(shí)間去研究和編寫復(fù)雜的SQL語(yǔ)句，而是直接向AI智能體表達(dá)需求，比如
“我需要了解
過(guò)去半年，銷往華東地區(qū)且單臺(tái)售價(jià)超過(guò)
30
萬(wàn)元的
汽車
型號(hào)及銷售數(shù)量，智能體就能 自動(dòng)將其轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的 SQL 語(yǔ) 句，并將數(shù)據(jù)準(zhǔn)確反饋出來(lái)。
因此，作為AI模型應(yīng)用領(lǐng)域的重要分支，自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)SQL的應(yīng)用前景十分廣闊，也成為眾多國(guó)際科技巨頭和研發(fā)機(jī)構(gòu)競(jìng)相攀登的一座技術(shù)高峰。
朗新，正是其中的攀登者。
2012年，朗新成立AI研究中心，致力于計(jì)算機(jī)視覺(jué)及圖像識(shí)別等領(lǐng)域的研究；2023年，成立AI研究院，全力投入“AI+能源”的研發(fā)與應(yīng)用；歷經(jīng)2年的埋頭探索，今年7月的鏈博會(huì)上，朗新正式發(fā)布“朗新九功AI能源大模型”。
▲ 朗新AI研究院院長(zhǎng) 黃飛博士
朗新的朋友告訴我，九功取自《尚書》的“六府三事”之意，朗新用其代指AI能源大模型的九種核心功能，其中之一就是專注于實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)SQL的數(shù)據(jù)分析智能體“朗新九功”。
而此次登頂?shù)腂IRD-Bench榜單，則是業(yè)界公認(rèn)全球嚴(yán)苛的SQL評(píng)測(cè)基準(zhǔn)，要求AI智能體將自然語(yǔ)言查詢精準(zhǔn)轉(zhuǎn)換為SQL語(yǔ)句，并在真實(shí)復(fù)雜的大規(guī)模生產(chǎn)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)中穩(wěn)定執(zhí)行，覆蓋金融、電力、醫(yī)療等37個(gè)行業(yè)場(chǎng)景，查詢?nèi)蝿?wù)超過(guò)1萬(wàn)條。
憑借出色的意圖理解、推理分析及數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)把控能力，朗新九功不僅以77.53分的高分奪得執(zhí)行準(zhǔn)確率榜單第一，還以71.89分奪得執(zhí)行效率榜單第一。
奮力一躍，一家中國(guó)企業(yè)成為了全球當(dāng)前企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)智能問(wèn)數(shù)能力最強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)。
02.
與全球?qū)υ?/strong>的實(shí)力
利用AI智能體將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成SQL語(yǔ)句，其實(shí)存在很多復(fù)雜的技術(shù)難點(diǎn)。
比如在自然語(yǔ)言的表達(dá)上，就常常出現(xiàn)問(wèn)題表述不完整、語(yǔ)義模糊甚至歧義等情況。
假設(shè)有人提問(wèn)“工廠上周生產(chǎn)的不合格零件數(shù)量是多少？”
這樣一個(gè)看似簡(jiǎn)單的問(wèn)題，對(duì)AI而言卻很容易陷入“一頭霧水”。
“工廠”是指總部工廠還是哪個(gè)分廠、車間？
“上周”是指自然周（周一至周日）還是工作日（周一至周五）？
“不合格零件”是指所有類型零件的不合格品，還是某類特定零件？
“數(shù)量”是按生產(chǎn)批次統(tǒng)計(jì)，還是按單日累計(jì)？
語(yǔ)義理解上的“差之毫厘”，將導(dǎo)致數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的“謬之千里”。
朗新AI研究院院長(zhǎng)黃飛告訴我，尤其是在BIRD-Bench提供的復(fù)雜場(chǎng)景考題里，不僅題目就埋下了諸多的模糊語(yǔ)義和理解難點(diǎn)，在數(shù)據(jù)庫(kù)中還帶有大量容易產(chǎn)生誤導(dǎo)和混淆的“臟數(shù)據(jù)”，極大提升了任務(wù)的復(fù)雜難度。
也因此，回顧起團(tuán)隊(duì)挑戰(zhàn)BIRD-Bench的經(jīng)歷，他由衷地感慨，“難度相當(dāng)高，這個(gè)成績(jī)來(lái)之不易?！?/p>
在黃飛看來(lái)，朗新科技之所以能在自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)SQL領(lǐng)域拔得頭籌，核心在于技術(shù)的突破創(chuàng)新。
針對(duì)以往該領(lǐng)域存在的理解偏差、糾錯(cuò)困難等痛點(diǎn)，朗新科技構(gòu)建起六大技術(shù)創(chuàng)新體系
。通過(guò)多種數(shù)據(jù)處理及
AI
創(chuàng)新算法，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)字段的精準(zhǔn)定位、語(yǔ)義歧義的自動(dòng)識(shí)別、
SQL
邏輯的準(zhǔn)確保障，能生成并篩選最優(yōu)方案，
還能
同步完成自動(dòng)糾錯(cuò)，形成完整的優(yōu)化閉環(huán)。
由此，“朗新九功”智能體不僅能精準(zhǔn)理解用戶意圖，更能像專業(yè)數(shù)據(jù)專家般進(jìn)行邏輯推理與自我修正，最終生成既精準(zhǔn)又高效的SQL語(yǔ)句。
而除了技術(shù)創(chuàng)新之外，朗新科技還格外重視人才與場(chǎng)景能力的積累。
自2012年成立AI研究中心、2023年成立AI研究院至今，朗新已經(jīng)在AI領(lǐng)域投入研究長(zhǎng)達(dá)13年，逐漸組建起一支近百人的全碩博團(tuán)隊(duì)，技術(shù)底蘊(yùn)扎實(shí)。
同時(shí)，作為一家能源科技企業(yè)，朗新長(zhǎng)期堅(jiān)守“聚焦AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)能源科技”戰(zhàn)略，積極推動(dòng)AI技術(shù)在實(shí)際項(xiàng)目中的場(chǎng)景落地。
“朗新科技所處的能源電力行業(yè)，本身就擁有龐大的數(shù)據(jù)管理需求，從發(fā)電預(yù)測(cè)到能源調(diào)度，數(shù)據(jù)場(chǎng)景復(fù)雜且專業(yè)，與AI技術(shù)具有高度適配性?！秉S飛表示，朗新科技近期發(fā)布的“朗新九功AI能源大模型”，目前至少在十多個(gè)項(xiàng)目中得到實(shí)踐，展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用能力。
據(jù)央視報(bào)道，朗新九功大模型目前已廣泛應(yīng)用于廣東、山東、浙江等電力現(xiàn)貨市場(chǎng)核心區(qū)域，為全國(guó)超2300萬(wàn)注冊(cè)用戶的“新電途”聚合充電平臺(tái)提供支撐服務(wù)，助力電力市場(chǎng)化交易、虛擬電廠、零碳園區(qū)等新型場(chǎng)景落地。
同樣，這些在業(yè)務(wù)的實(shí)踐也在反向滋養(yǎng)著AI技術(shù)的進(jìn)步：朗新團(tuán)隊(duì)對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)的特征、技術(shù)落地的痛點(diǎn)、系統(tǒng)優(yōu)化的方向理解得更透徹，為提升AI模型功能奠定了更扎實(shí)的基礎(chǔ)。
黃飛指出，“中國(guó)能源市場(chǎng)獨(dú)特的復(fù)雜性和多樣性，為AI技術(shù)提供了極其豐富的‘練兵場(chǎng)’。在這里淬煉出的能力，正展現(xiàn)出與全球?qū)υ挼膶?shí)力?！?/p>
“朗新九功”智能體在BIRD-Bench斬獲雙料第一，或許正是中國(guó)企業(yè)與全球前沿技術(shù)之間最直接的一次對(duì)話。
03.
AI+能源，大有可為
在朗新的AI戰(zhàn)略布局中，登頂BIRD-Bench，只是其探索AI技術(shù)應(yīng)用的一個(gè)里程碑。朗新科技集團(tuán)高級(jí)副總裁侯立民表示，未來(lái)隨著全國(guó)統(tǒng)一電力市場(chǎng)的建設(shè)推進(jìn)，電力市場(chǎng)化機(jī)制的不斷完善，“AI+能源”將會(huì)有更大的作為。
這是一道看得足夠長(zhǎng)遠(yuǎn)的目光。
過(guò)去十多年來(lái)，我國(guó)的電力生產(chǎn)組織方式正在由“計(jì)劃經(jīng)濟(jì)”向“市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)”轉(zhuǎn)變。
曾經(jīng)，電力從生產(chǎn)到消費(fèi)主要依賴計(jì)劃調(diào)配，發(fā)電企業(yè)按指標(biāo)發(fā)電，用戶按固定電價(jià)用電，“發(fā)多少，用多少”，電網(wǎng)扮演著“統(tǒng)購(gòu)統(tǒng)銷”的中間角色，而從2015年新電改啟動(dòng)后，我國(guó)才逐漸邁開(kāi)電力市場(chǎng)化的步伐。
如今，工商業(yè)用戶全面進(jìn)入電力市場(chǎng)自主購(gòu)電，2025國(guó)家發(fā)布136號(hào)文加快推進(jìn)新能源入市，電價(jià)通過(guò)現(xiàn)貨交易與中長(zhǎng)期合約形成，價(jià)格隨供需實(shí)時(shí)波動(dòng)，市場(chǎng)化電量占比高達(dá)63%，一個(gè)由市場(chǎng)主導(dǎo)的能源生態(tài)正在形成。
這種變革帶來(lái)了前所未有的復(fù)雜性。以一個(gè)省級(jí)電力市場(chǎng)為例，每天參與交易的主體包括數(shù)十家發(fā)電企業(yè)、上百家售電公司、數(shù)萬(wàn)名工商業(yè)用戶，交易品種涵蓋日前、日內(nèi)、實(shí)時(shí)多個(gè)時(shí)段，價(jià)格受天氣、負(fù)荷、政策等數(shù)十種因素影響。要在這樣的市場(chǎng)中實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)轉(zhuǎn)，單靠人工決策早已力不從心。
這正是AI技術(shù)的用武之地。
以朗新九功AI能源大模型為例，其時(shí)序預(yù)測(cè)引擎在缺乏歷史數(shù)據(jù)的冷啟動(dòng)場(chǎng)景中，電力現(xiàn)貨價(jià)格在某些省份預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率已超90%；在廣東、山東、浙江等電力現(xiàn)貨市場(chǎng)，負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)97%以上，價(jià)差預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率超70%。并且，其AI智能體具備動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)融合與秒級(jí)響應(yīng)能力，在電力交易端可實(shí)現(xiàn)7*24小時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控極端事件自動(dòng)對(duì)沖止損的能力。
侯立民表示，在電力市場(chǎng)化交易中，AI所提供的能力能夠更好地輔助電力交易員，幫助售電企業(yè)做出更精準(zhǔn)的決策，提升交易效益。
技術(shù)落地的步伐也在加快。
就在上周的上海人工智能大會(huì)上，朗新攜手沐曦股份聯(lián)合發(fā)布朗新九功AI能源一體機(jī)，搭載朗新九功大模型，擁有“時(shí)序預(yù)測(cè)”與“AI智能體”雙引擎技術(shù)，具備精準(zhǔn)負(fù)荷預(yù)測(cè)、發(fā)電預(yù)測(cè)、智慧能源調(diào)度等九大功能，能夠?qū)崿F(xiàn)能源領(lǐng)域從精準(zhǔn)預(yù)測(cè)到智能決策的閉環(huán)優(yōu)化，滿足電力能源行業(yè)對(duì)大模型應(yīng)用的需求。
▲ 朗新科技集團(tuán)高級(jí)副總裁 侯立民（圖右）、沐曦股份高級(jí)副總裁 孫國(guó)梁（圖左）
更深層的動(dòng)能，還來(lái)自于企業(yè)創(chuàng)新與地方產(chǎn)業(yè)生態(tài)的共振。
深植于無(wú)錫高新區(qū)這片新興產(chǎn)業(yè)沃土，朗新科技得以進(jìn)一步發(fā)展AI產(chǎn)業(yè)協(xié)同、搭建產(chǎn)學(xué)研平臺(tái)。
今年4月，由香港理工大學(xué)主辦、香港理工大學(xué)無(wú)錫科技創(chuàng)新研究院承辦的首屆“AI4X”國(guó)際學(xué)術(shù)＆產(chǎn)業(yè)會(huì)議在無(wú)錫高新區(qū)舉行，朗新與香港理工大學(xué)無(wú)錫科技創(chuàng)新研究院達(dá)成戰(zhàn)略合作，推動(dòng)“AI+能源”、“AI+制造”等場(chǎng)景化應(yīng)用落地。 而截至目前，無(wú)錫高新區(qū)已經(jīng)建成5大智算中心，總算力超1000P，已有12個(gè)算法通過(guò)國(guó)家級(jí)深度合成服務(wù)算法備案，2個(gè)大模型通過(guò)生成式人工智能服務(wù)登記，累計(jì)16個(gè)產(chǎn)品和方案入選“江蘇省人工智能優(yōu)秀應(yīng)用解決方案和融合創(chuàng)新產(chǎn)品”，已經(jīng)初步形成人工智能產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展的聚集地。
展望未來(lái)，“AI+能源”將會(huì)有怎樣的發(fā)展前景？
侯立民表示，當(dāng)前中國(guó)新型電力系統(tǒng)建設(shè)速度日新月異，在本土高端制造和AI技術(shù)的雙重優(yōu)勢(shì)下，能源領(lǐng)域的市場(chǎng)化和智能化正加速推進(jìn)，有望在全球能源轉(zhuǎn)型中占據(jù)領(lǐng)先地位。
另一方面，侯立民強(qiáng)調(diào)，能源是個(gè)很“重”的行業(yè)，這里的“重”不單單指電力生產(chǎn)和運(yùn)輸?shù)奈锢磉^(guò)程，還包括能源行業(yè)必須考慮到的安全、穩(wěn)定和可控性。與之相比，AI技術(shù)的迭代速度極快，每天都有大量的新技術(shù)涌現(xiàn)，需要企業(yè)甄別可落地的方向，確保模型在實(shí)際場(chǎng)景中穩(wěn)定、安全、可用?！袄市孪Ｍㄟ^(guò)數(shù)智化、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等全面的技術(shù)能力，為能源行業(yè)提供更多完善的技術(shù)解決方案?！?/p>
當(dāng)AI的"快"遇上能源的"重"，平衡好創(chuàng)新與耐心，才是真正的破局之道。
朗新的探索，或許正是“AI+能源”時(shí)代一個(gè)不錯(cuò)的無(wú)錫樣本。
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