身为一名“技术人”，吴基术历经了互联网、移动互联网以及当下的大模型时代。十余年从业经历中，对于技术的不断追求使他成了一个永不止步人，他埋头业务场景，致力于将技术与实际需求相结合，通过技术创新推动社会进步。
躬身入局拥抱AIGC新时代
吴基术曾在中科院下属单位工作，后于多家互联网公司担任产品平台研发与商业化运营职务，其自身始终与数字技术紧密相连。进入软通动力后，在集团技术研究院他先后主持负责公司的数据平台、人力资源管理数字化、天璇2.0 MaaS平台设计等工作。用吴基术自己的话说，加入软通动力让他迈向了更大的技术舞台，并彻底走进了AIGC的新时代。
谈及垂直领域的互联网公司与软通动力的区别。吴基术表示，二者的差异非常大。“如多数互联网公司研发比较单一，一旦平台进入成熟阶段，大部分工作将聚焦于维护与少量更新，其挑战性相对较低；而软通动力面对的客户、领域更加广泛，同时在技术研发上也追求行业领先性和领导力，这在很大程度上会倒逼技术研发人员主动创新、在领域上做深挖。同时，在软通动力的研发更强调协同。因此，作为团队核心，挑战也更大。”他说。
但十多年来一直从事产品和业务结合的技术研发工作，让吴基术对这种挑战已经“习以为常”，并且能保持高效的行动力。以软通云的建设为例，当时公司希望把所有产品迁至云端，以优化用户体验并推动行业应用。这一愿景极具前瞻性，但在执行过程中涉及大量的人员协调、产品适配及解决方案的整合。面对这样的挑战，吴基术通过持续的学习能力，在不断深化自身对行业、对公司理解的基础上，突破自身的认知边界，从而实现快速破局。
在他看来，提升解决问题能力的方法无外乎有三种：
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第一，保持主动学习，不断更新知识储备，深入研究新技术的发展动态和趋势；
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第二，跟行业上下游的人做研讨、交流，特别关注对客户需求和公司业务的理解，因为即便是看似简单的技术，放在客户业务场景中，也可能面临诸多适配难题，只有身临其境，才能找到解决问题的关键；
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第三，要躬身实践，积极投身实际操作，以此不断积累经验，释放个人价值。
洞察客户需求技术与业务要“两手抓”
随着数字化转型进入“深水区”，企业也对技术服务商提出了更高要求，吴基术指出，若想高效地匹配客户需求，就必须做到技术与业务“两手抓”，注重各个渠道的知识摄入，把对业务的了解和客户的洞察“堆起来”。同时结合自身对业务规划和现状的充分了解，方能基于技术角度，给业务输出更多专业的建议，并最终赋能行业客户数字化转型。
“现在的产品开发工作，最难的部分往往在产品的定义、规划方面，搞清楚产品商业价值，未来大概两三年的规划，以及能够满足行业客户什么样的需求，这些都需要大量研究和讨论。而项目立项之后，依托软通动力早先构建的IPD研发体系，同时整个研发管理过程都会在系统中，加上员工数字化也做得比较好，因此后续的项目进展相反会顺利得多。”他说。
以软通动力天璇2.0 MaaS平台研发工作为例，去年ChatGPT“横空出世”后，其实也让吴基术和他的研发团队感受到了不小的压力，原因在于AIGC所带来的影响是巨大的，能够实现的功能与应用范畴也相当广泛。在此情境下，作为一家专注于软件服务的企业，软通动力如何精准捕捉这一大型模型所带来的历史性机遇，并在激烈的市场竞争中明确自身的战略定位，始终是吴基术及其研发团队需要深入思考的重要议题。
据介绍，去年一季度，整个软通动力分布在全国各地的研发团队除了在做AI大模型的前沿技术研究之外，更多的精力就是放在寻找产品和方案在市场中的定位，经过充分研判，公司将自身的定位明确为行业客户提供“大模型服务”。
吴基术表示：“我们不做基础大模型，而是定位大模型服务，主要在于对行业客户而言，大模型并不是最终的产品，最终产品或者说应用最终是要业务赋能的，是为增加企业的核心价值而产生的。基于这样的底层逻辑，我们希望能够成为一家为客户提供模型服务的厂商，这也决定了我们在研发工作中，更加关注行业的模型、模型的应用，以及大模型工具和平台的搭建上。虽然现在整个市场进入了百模大战，但是大模型之于企业或产业的价值点、价值创造所在的地方，始终是软通动力高度所关注的。”
布局新赛道不断降低大模型应用门槛
基于这样的思考和定位，软通动力积极布局大模型服务赛道，不仅投资建设AI算力基础设施，还凭借自身在AI人才资源、平台工具、合作生态以及实际操作中积累的经验和方法论，与各行业客户携手共创实用性强、可落地的大模型服务，更好地帮助企业迎接大模型时代的到来。
软通动力天璇2.0 MaaS平台
特别是软通动力打造的天璇2.0 MaaS平台，目前已经能够为行业客户提供三层的服务，包括底层的大模型技术底座（L0级）、中间层的行业大模型（L1级）及管理、顶层的场景大模型应用（L2级）；除此之外，软通动力还为行业客户提供大模型一站式运营服务、数据治理及安全服务。
吴基术强调，软通动力的大模型服务将不断在两方面实现“进化”，从而有效降低行业客户应用大模型的门槛。一方面，是持续专注技术的创新，保持大模型平台工具的迭代，为行业客户提供更为精准的产品；另一方面，就是深挖应用场景，沿着行业客户的场景应用，协助他们选择最适合的模型和方案，实现成本优化，同时简化模型使用的复杂性。
在技术革新的尖端阵地，作为一名老“技术人”的吴基术已由最初的“忧虑”升华为现今的“激昂”，借助软通动力构建的这一广阔平台，他与整个研发队伍不仅深度介入并实际运用了大模型技术，且在某种程度上，他们正引领着大模型服务领域的革新潮流。
正如吴基术最后所说：“大模型作为企业新质生产力的核心引擎，其重要性不言而喻。当企业的新质生产力提升以后，不仅能够极大促进经济社会数字化、智能化转型的步伐，也将催生众多新颖的业务模式、商业形态，创造更多就业岗位与发展机遇。这不仅是软通动力作为大型模型服务提供商所追求的目标，也是我个人矢志不渝、持续奋斗的事业方向。”
此为“数智先锋谈·AI技术专家吴基术”专题上期内容。下期，我们将继续跟随吴基术的视角，深入挖掘AGI时代下，AI及大模型的产业应用和落地潜力，助力千行百业客户打通“最后一公里”。敬请期待！
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