科技日报记者 马爱平
在数字化转型的大潮中，中国联通正积极探索人工智能（AI）技术的应用与发展。中国联通数据科学与人工智能研究院首席科学家廉士国，是这一领域的实践者。
“随着数字化转型的深入推进和AI技术的不断发展，中国市场对AI技术的需求将持续增长。”近日，在由北京市科协、北京科技记协组织的北京“首都科技人”采访活动中，“首都科技人”廉士国在接受采访时如是说。
廉士国自2019年加入中国联通以来，负责中国联通人工智能技术总体规划、团队组建、关键技术攻关、产品研发及行业落地赋能等工作。
为了解决AI技术在实际应用场景中的落地难题，廉士国带领团队提出并实践了行业AI范式。通过食用油质检、铜米纯度测量、服装拆线工序合规监测等多个项目的实践，廉士国总结出了一套可快速应用于其他场景的AI工具和方法论。
目前，这一范式已在液体质检、物品精确测量、操作工序合规监测等超30类应用场景中得到验证和应用，有效推动了AI技术的行业普及和深入发展。
除了行业AI范式外，廉士国带领团队还主导构建了中国联通的元景“1+1+M”大模型体系。
“这一体系包括一套基础大模型、一个大模型平台以及M种行业大模型，实现了从通用技术模型到行业职业技能的转化。其中，基础大模型涵盖了不同参数量级，具备多模态能力，同参数性能达到业界先进水平。大模型平台则提供了一套工具集，帮助用户快速定制和开发符合行业需求的AI应用。而M种行业大模型则是由各行业专家基于前两个‘1’打造而成，确保了AI技术的行业适应性和实用性。”廉士国说。
在谈到推动AI技术落地过程中遇到的挑战时，廉士国分享了一个关于化工厂安全防护监测项目的案例。在项目初期，廉士国团队采用业界通用的技术方法，虽然识别率达到了较高水平，但在实际应用中仍频繁出现误报情况。客户要求团队解决这一问题。经过深入分析和技术创新，团队最终通过调整算法策略，将虚警率降至极低水平。
“这一解决方案虽然并非完美，但在权衡了客户需求和技术可行性后，得到了客户的认可和接受。”廉士国说。
对于未来，廉士国认为，目前AI技术虽然取得了显著进展，但在实际应用中仍存在诸多挑战和瓶颈。因此，他呼吁更多既懂行业又懂AI的人才加入到这一领域中来，共同推动AI技术的落地和普及。
