文章核心观点 - AI正从技术概念加速转化为核心生产力，未来五年全球预计有50亿人每天使用人工智能[1] - 企业在AI落地过程中面临“不敢用、不会用、用不好”的困境，37%的企业对AI价值心存疑虑，模型输出不可控、数据来源不可信、安全机制不健全是关键瓶颈[2] - “可信”是AI价值释放的重要前提，可信AI需要系统化的构建框架和落地机制[3] 可信AI的定义与构建框架 - 国际标准化组织将可信AI定义为“以可验证的方式满足利益相关方期望的能力”[4] - 明略科技提出“可信生产力=可信模型+可信数据”的关键公式[4] - 可信模型不仅指技术能力，还包括“可信任务规划”，即系统性地解决复杂问题的专业任务分解和规划能力[4] - 可信数据是实现可信AI的另一关键支柱和重要基石[6] 可信模型的关键 - 将行业知识体系与方法论转化为AI可理解、可执行的任务规划能力是模型可信的关键[5] - 明略科技通过将二十年积累的行业报告、方法论与专业数据分析经验系统化训练注入模型，使其“AI专家脑”Cito模型具备专家级思考与规划能力[5] 可信数据的关键 - 数据可信性通过识别可信数据源和高效精准提取信息两个维度保障[7] - 数据源的权威性与获取方式的可靠性是区分决策质量高下的隐性因素，当前多数AI依赖网络公开信息，存在时效滞后、来源模糊、解读主观等问题[8] - 明略科技建立了多层次可信数据源体系：1) 接入全球超1000家权威机构的公开数据；2) 依托秒针系统提供专业第三方数据；3) 整合企业一方数据[9][10] - 在专业平台上高效获取数据需要AI具备BUA/CUA操作、多模态数据理解、智能体协同等综合技术能力[10] - 明略科技的“AI灵巧手”Mano模型在Mind2Web与OSWorld两大国际权威评测中达到SOTA水平，实现类人级网页操作与指令执行，帮助企业从权威平台快速获取高质量数据[10] 可信AI的落地机制 - 安全层面，明略科技的Cito与Mano模型均为小尺寸模型，适合企业私有化部署，确保数据不出域、流程可审计，配合多层权限管控实现全过程安全可控[11] - 协同层面，在重大商业决策中，人类承担最终决策，AI辅助高效执行，是可信生产力的最后防线[11] - 明略科技的DeepMiner平台贯彻全流程透明、人工可干预的可信思路，操作全程可视化、可回溯，用户可实时查看并介入修正，还能将自身经验转化为技能形成优化闭环[11] - 应用实践案例：某视频社交媒体营销机构在DeepMiner赋能下，将创意素材的事后测试转为事前预测，素材有效率从30%提升至70%[12] 行业趋势与公司定位 - 2025年全球企业AI支出预计将是2024年的近三倍[2] - 企业竞争正从“有无AI”转向“AI能力的高低”，可信、可控、可解释的AI应用体系将成为企业数字化能力的核心组成部分[12] - 明略科技作为中国领先的企业级大模型与数据智能应用服务商，将持续打造“可信AI”产品服务，深度融合20年行业理解、技术能力与落地经验[12]