在DeepSeek热潮的影响下，企业在本地部署后逐渐意识到，大型语言模型仍面临着幻觉问题、可解释性不足以及数据安全等挑战。这些在AI产业落地过程中遇到的难题，促使企业对AI的认知变得更加冷静且务实。正如枫清科技创始人兼CEO高雪峰所言：“尽管面临挑战，但大家已普遍认识到，利用AI进行变革是势在必行的。” 枫清科技，这家成立于2021年的企业，早在大型语言模型爆发之前，便明确了自身的发展方向——通过融合知识引擎与大型语言模型，为企业智能化升级打造坚实的基础设施。 在3月29日的中关村论坛年会上，枫清科技携手中化信息和吉林大学，共同宣布成立“人工智能赋能新材料联合实验室”。枫清科技将依托自身平台与大型语言模型的能力，推动材料研发全流程的智能化进程。 高雪峰曾任职阿里云大数据与AI技术产品总经理以及IBM认知计算解决方案研究院院长，负责IBM Watson等世界领先AI技术在中国的落地实施。他坚信，“概率与符号逻辑推理的融合将是未来通用人工智能（AGI）的核心”。 彼时，这一理念尚未被市场广泛接受，GPT-3尚未面世，OpenAI也正处于微软注资前的关键时期。然而，枫清科技已敏锐地洞察到，企业的智能化转型需求已迫在眉睫，而数据资产则是这一转型的基石。 随着2023年大型语言模型热潮的席卷，业界开始普遍关注：“除了聊天、客服、代码生成外，大型语言模型还能发挥什么作用？”高雪峰指出，产业AI面临的核心挑战包括模型的幻觉、可解释性差、推理能力薄弱以及企业级数据安全难题。为此，枫清科技提出了通过知识引擎将企业内部的多模态数据结构化，并与行业大型语言模型相结合，从而使智能体能够在特定领域内执行复杂决策的解决方案。

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