基智科技张文战：火山引擎数据飞轮赋能大模型新生态

2025年12月6日 互联网

基智科技张文战：火山引擎数据飞轮赋能大模型新生态

在人工智能技术飞速发展的今天，大模型已成为推动产业变革的核心力量。然而，大模型的训练与应用仍面临数据获取成本高、模型迭代效率低、场景适配能力弱等挑战。基智科技CEO张文战在近期行业论坛中提出，火山引擎数据飞轮模式为破解这些难题提供了全新思路，通过“数据-模型-场景”的闭环优化，可显著提升大模型的应用价值。本文将从技术原理、实践路径与行业启示三个维度，深入解析这一模式的创新价值。

一、数据飞轮模式：破解大模型应用的核心矛盾

1.1 大模型发展的“数据-效率”困境

当前大模型训练依赖海量高质量数据，但企业实际场景中数据分散、标注成本高、隐私保护要求严格，导致模型与业务需求脱节。例如，某金融企业部署通用大模型时，发现其对行业术语的理解准确率不足60%，需额外投入数百万进行微调。这种“通用模型不适用、定制模型成本高”的矛盾，成为制约大模型落地的关键瓶颈。

1.2 火山引擎数据飞轮的技术架构

火山引擎提出的数据飞轮模式，通过构建“数据采集-模型训练-场景反馈-数据优化”的闭环系统，实现数据价值的指数级增长。其核心包含三层架构：

  • 数据层：集成多源异构数据（如用户行为日志、设备传感器数据、第三方API），通过隐私计算技术保障数据安全；
  • 模型层：采用增量学习框架，支持模型在少量新数据下快速迭代，避免全量重训的高成本；
  • 场景层：通过A/B测试动态调整模型输出，例如在推荐系统中实时优化点击率与转化率。

张文战指出，这一模式的关键在于“让数据流动起来”，通过场景反馈持续反哺模型，形成“越用越聪明”的正向循环。

二、基智科技的实践路径：从技术到场景的落地

2.1 制造业场景：设备故障预测的效率跃升

基智科技与某汽车制造商合作时，面临设备故障预测模型准确率不足的问题。传统方案需人工标注数万条故障日志，周期长达3个月。采用数据飞轮模式后：

  1. 数据采集：通过火山引擎的IoT平台实时获取设备振动、温度等200+维度的传感器数据；
  2. 模型训练：使用半监督学习算法，仅需标注5%的核心数据即可训练初始模型；
  3. 场景反馈：将模型预测结果与实际维修记录对比，自动生成标注样本，迭代3轮后准确率提升至92%；
  4. 成本对比：数据标注成本降低80%，模型迭代周期缩短至2周。

2.2 代码示例：基于增量学习的模型优化

以下为基智科技使用的增量学习框架伪代码，展示如何在保持旧知识的同时吸收新数据：

  1. class IncrementalLearner:
  2.     def __init__(self, base_model):
  3.         self.model = base_model  # 预训练大模型
  4.         self.memory_buffer = []  # 存储高价值样本
  6.     def update(self, new_data, batch_size=32):
  7.         # 1. 从新数据中筛选高不确定性样本
  8.         uncertainties = [self.model.predict_uncertainty(x) for x in new_data]
  9.         top_k = np.argsort(uncertainties)[-batch_size:]
  11.         # 2. 合并旧数据与新样本
  12.         combined_data = self.memory_buffer + [new_data[i] for i in top_k]
  14.         # 3. 增量训练（冻结部分底层参数）
  15.         self.model.fine_tune(combined_data, freeze_layers=[0,1,2])
  17.         # 4. 更新记忆缓冲区
  18.         self.memory_buffer = combined_data[-1000:]  # 保持固定大小

该框架通过动态选择高价值样本，避免了全量数据重训的计算开销。

三、行业启示：构建可持续的大模型生态

3.1 技术层面：从“单点突破”到“系统优化”

张文战强调，大模型的竞争已从算法层面转向工程化能力。企业需重点布局：

  • 数据治理平台：建立统一的数据湖，支持结构化/非结构化数据的混合存储；
  • 模型管理工具：实现模型版本控制、性能监控与自动化部署；
  • 隐私计算技术：通过联邦学习、多方安全计算等手段，合法合规地利用多方数据。

3.2 商业层面：重新定义数据价值

数据飞轮模式改变了“数据=成本”的传统认知，使其成为可增值的资产。例如，基智科技将客户场景中的匿名化数据脱敏后，通过火山引擎的数据市场进行合规流通，既保护了隐私，又为模型训练提供了更多样化的样本。这种“数据共享-模型优化-服务增值”的链条，为企业开辟了新的收入来源。

3.3 对开发者的建议：从工具使用者到生态建设者

对于开发者而言，数据飞轮模式提供了以下机遇：

  • 参与数据标注平台建设：开发自动化标注工具，降低人工成本；
  • 开发模型压缩算法：针对边缘设备优化模型，扩展应用场景；
  • 构建场景化微服务：将大模型能力封装为API，供中小企业快速调用。

四、未来展望：数据飞轮与AI 2.0的融合

随着多模态大模型、Agent等技术的发展，数据飞轮模式将进一步升级。张文战预测，未来三年内将出现“跨模态数据飞轮”，即通过文本、图像、视频等多模态数据的联合优化，实现模型在复杂场景中的自主进化。例如，在自动驾驶领域，系统可同时利用摄像头图像、激光雷达点云和交通规则文本进行综合决策，大幅提升安全性。

火山引擎数据飞轮模式为大模型应用提供了“低成本、高效率、强适配”的解决方案。基智科技的实践表明，通过构建数据-模型-场景的闭环系统，企业可突破数据瓶颈，实现AI技术的规模化落地。对于开发者与行业从业者而言，这一模式不仅提供了技术工具，更指明了从“数据孤岛”到“数据生态”的演进路径。未来，随着数据飞轮与更多技术的融合，AI应用将进入一个“自我驱动、持续进化”的新阶段。

最新文章