MoPaaS魔泊云创始人、CEO 鲁为民
紧跟国家数字化建设发展，深耕人工智能（AI）技术和应用，为高校和企业提供优质AI平台解决方案，为行业提供更加有价值的方案支撑，同时打造AI应用生态，为人工智能产业高质量发展贡献力量。
栏目：总裁专访
作者：张晓蒙
大模型AI的高速发展使得市场感受到了AI的无限潜力
上海殷泊信息科技有限公司（MoPaaS魔泊云）一直紧紧把握AI技术发展和市场趋势，不断地构建和优化其AI平台建设；特别是这两年来以大模型为重要方向的, 为企业、高校、科研等领域提供有价值的AI技术和应用研发解决方案。目前MoPaaS AI 平台提供两个主要的能力：一是深度学习的算力优化；二是AI模型的开发与运维管理 (LLMOps)。
在两年前的第一次采访中，鲁为民博士提到“(2018年之前)人工智能平台解决方案的可参考的信息不多，从零开始搭建AI平台面临着诸多挑战。”但随着近年来AI领域的高速发展，特别是生成式AI 大模型的涌现，与AI领域相关的场景都发生了天翻地覆的变化，这也使以AI应用赋能的AI平台建设面临着新的挑战。
虽然生成式A大模型的核心技术 Transformer 早在2017年就被提出，但在2022年10月之前大模型AI还没能引起技术圈外人士关注，但AI技术圈内人士已越来越强烈感受到了基于Transformer技术架构的强大潜力。也是从2022年中起，MoPaaS开始开发大模型AI平台将平台服务扩展到生成式AI大模型应用中。当时在美国也涌现出像Hugging Face等大模型社区服务或企业解决方案平台提供商；但MoPaaS 则侧重于大模型 AI 私有化服务能力与功能。MoPaaS 大模型AI平台在其原有的通用AI平台基础上，增设了数据、知识和模型等数字资产管理，大模型微调、提示工程以及针对不同场景的模型应用推理环境。该大模型AI平台产品在2023年上半年一经推出，便受到市场的认可。
最近Sora、AlphaFold-3、GPT-4和 Gemini 1.5等新一代大模型不断出现使得生成式AI大模型有了更深层次的应用，也为用户带来了更多的期待。但这类生成式大模型有着“先天缺陷”，特别是在内容生成上所出现的与事实、物理规律或用户价值不符的情景，这意味着大模型的应用工程落地将会持久地面临挑战。随着新型的生成式AI大模型以及相关工具的出现，包括高校、科研机构和企业等大模型研发和应用方对大模型的研究也更为深入，对其应用的期待值和需求度也逐步提升，这样的形势也使得MoPaaS更坚定了在该方面的持续深耕。在服务高校客户方面，MoPaas AI 平台为高校在相关AI科研方面赋能，并为其在 AI 工程应用方面的人才培养提供相应的平台，包括AI教学和培训、AI试验环境的打造、模型训练和推理服务等，以确保学生通过实践提升其解决实际问题的能力。
MoPaaS在与高校深度合作的过程中了解到，在针对AI的科研以及人才培养等领域的需求主要是围绕基本 AI 以及大模型 AI 打造当前AI课题科研的实验环境和AI教学为学生提供实习实训平台。通过在平台上操作去了解AI的基本技术和大模型的能力，包括如何了解数据集对形成垂直领域大模型的影响，怎样适配垂直领域大模型，利用平台提供多种推理环境以满足不同需求，以及对不同的模型进行测试来学习和了解相应的大模型AI技术和能力。
跟随市场的需求 打造高质量可持续发展的AI平台
MoPaaS的AI平台产品发展一直以来跟随着我国对于数字化方面的进程和市场需求在持续的推进。2024年“新质生产力”正式被写入政府工作报告中，在这样的环境和引导下，MoPaaS也有了新的考量。鲁为民认为，新质生产力主要强调的是技术驱动的高质量可持续发展，这与当前所提的以AI技术驱动的第四次工业革命相契合，而AI作为这次技术变革的引擎无疑将起到关键作用。AI将会成为一项通用技术，AI模型也将成为企业新的知识产权 (IP)，如何应用好AI模型将成为提升企业竞争力的关键因素。
正如上述所说，现在的大模型AI技术仍然存在着问题，大模型AI的应用还有很多挑战；随着模型规模越发庞大，架构越发复杂，性能不断攀升导致了它的应用成本日渐提升，能源消耗越来越大，加上模型的可控对齐等要求，大模型AI未来能否可持续发展变成工程应用的关键性问题。所以对于企业而言想要利用好AI技术除了获得合适的模型之外，要让模型真正地实际落地还需要做很多工程工作。MoPaaS希望与高校进行合作通过AI平台为AI教育科研赋能，以协助高校为企业培养出合格的AI技术应用型人才。在培养的过程中要让学生具备AI应用工程思维，一方面了解如何应对大模型应用带来的挑战，以解决应用落地中这样和那样的问题，同时如何使用合适工具和最少的代价简化和优化AI应用工程流程；另一方面为应对大模型AI的快速发展，如何通过包括MoPaaS AI平台在内的工具实现模型的持续迭代优化和迁移适配，为企业应用及时提供合适的能力和服务也是需要具备的能力。
打造高效的AI教学实训平台
针对高校数据科学和AI科研、教学、实践和竞赛管理的需求，MoPaaS打造了统一高效的平台化产品。该平台具备课程构建、自主实验、学科竞赛、数据服务等模块。基于业界领先的 MoPaaS AI 平台，该平台涵盖实验管理、计算资源管理、实验数据管理、镜像管理、统一鉴权等功能。平台多角色教学实验管理，整合教师和学生需求；支持教师在线创建课程、课程导入、课程编辑与实验适配，以及学生在线学习实验和管理等操作，满足不同用户角色的AI实践需求。
持续挖掘大模型AI应用潜力 助力各行各业AI发展
MoPaaS AI平台已为教学科研、工业制造、能源交通、互联网、医疗卫生、金融技术、政府等行业超过300家国内外客户提供服务，满足他们的各种AI技术研发、AI 资源优化和管理、AI人才培养和AI应用落地工程需求。MoPaaS AI 平台也持续获得了市场的认可。
最近，MoPaaS魔泊云因为AI平台的技术和应用的创新获得中国人工智能学会2023年度“吴文俊人工智能科学技术奖”科技进步奖，这不仅仅是对MoPaaS在AI领域持续耕耘的认可，同时也是对MoPaaS技术产品的信任和支持。鲁为民介绍，该项目在研究过程中所强调的是“场景适配”，在数智化服务场景中，普遍面临着数据多模态、知识碎片、决策单一以及场景多元化等多重挑战，该项目主要解决了数据规范治理难、知识关联挖掘难、决策高效协同难、平台-场景适配难等方面的问题。通过数据-知识-智能的技术路线，在算法、系统和应用三个维度上进行了突破，面向多模态数据治理建立了工业级自主智能决策机制，场景适配的一站式数智化服务平台及规模化应用。该技术突破目前在金融、电力、交通、通信等诸多行业应用，并取得了显著的经济和社会效益。
此次获得“吴文俊人工智能科学技术奖”也增强了MoPaaS对于未来发展的信心。鲁为民表示，在新质生产力背景下，市场需求随时都在变化，但无论外在如何变化，其核心框架是不变的。因此在教育领域，MoPaaS将会持续关注教育领域的需求变化，更好的打造一站式端对端的科研、教学、实验、竞赛管理的平台，促使课程教学能够更加深层次的契合AI大模型的发展。并表示，未来MoPaaS将继续紧跟AI技术和市场的发展，深耕AI技术和应用，研发一系列优质的AI解决方案，为行业提供更加有价值的方案支撑，同时打造AI应用生态，为人工智能产业高质量发展做出更大贡献。
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