主要观点总结
阿里云希望将大模型技术交到政企手中，以推动政企数字化转型。文章介绍了大模型在矿业、金融行业的应用，以及政企在数字化转型中面临的技术和挑战。同时，阿里云通过提供云+AI一体化的技术体系和一站式AI大模型开发平台，帮助政企解决大模型和算力问题。文章还提到，数字化转型是业务转型、组织升级和技术助力的结合，而大模型技术可以降低和数据交流的门槛，让企业有机会重新审视内部数据，挖掘价值。
关键观点总结
关键观点1: 大模型技术在政企数字化转型中的应用和挑战
随着大模型技术的发展，政企看到了解决业务问题的新手段。但大模型技术面临模型选择、训练以及算力等多方面的挑战。模型需要能够支撑海量非结构化数据的查询分析，理解业务并动态跟上业务变化。同时，大模型的训练需要大量的算力支持，而可用的算力资源有限，这也是一个需要解决的问题。
关键观点2: 阿里云提供的解决方案
阿里云通过提供云+AI一体化的技术体系和一站式AI大模型开发平台，帮助政企解决大模型和算力问题。其平台兼容多种GPU，提供从开发、训练、推理到智能体搭建的服务，简化底层算力部署、模型预训练、工具开发等复杂工作。
关键观点3: 数字化转型的本质和大模型技术的价值
数字化转型本质上是业务转型、组织升级，最后是技术助力。大模型技术的价值在于让人类在技术上第一次可以去大规模的降低和软件——或者说数据——交流的门槛。结合新的业务场景，企业有机会重新审视内部积累起来的数据，挖掘价值。
文章预览
阿里云想把大模型这把锤子交到政企手上。 作者 | 甘德 编辑 | 郑玄 今年 4 月，大模型能力第一次扎实的嵌进了陕煤建新煤矿等十余座矿山里。 矿山重大风险辨识、告警预警及处置，对安全生产与管理至关重要。在过去很多年里，虽然通过对图像数据的标注、训练，基于机器视觉模型的风险辨识在业内已相对成熟，但告警、处置环节仍高度依赖人工。 在煤矿调度指挥中心，调度员需时刻关注十余块监控屏幕，发现风险问题后手动创建处置文档、填写问题描述、查阅处置依据，并最终给出处置办法。 处置依据多且庞杂，以 2022 年 1 月第二次修订的国家级煤矿安全规范为例，共有 719 条。各座矿山会依据各自地质、施工条件，对规范再做增补。在人工处置期间，还可能遗漏重点区域发生的其它风险。「因此，缺了告警处置这一环，就无法实现自动化
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