效能跃升！大数据国家工程研究中心抢抓“词元经济”新机遇

“引入词元技术后，我们算法模型的响应速度、准确性及资源消耗均实现了可量化的显著提升。”5月6日，在贵阳市高新区，大数据国家工程研究中心（中电科大数据研究院）技术专家周维一边展示着最新的测试数据报告，一边计算着词元技术为项目带来的具体成本节约与效率提升数值。

随着大数据、人工智能技术的不断演进和“词元经济”的悄然兴起，大数据国家工程研究中心（中电科大数据研究院）积极抢抓机遇，率先在中医药、电力等重点行业的高质量数据集建设中引入词元技术，并通过对领域专业知识、业务规则及多源异构数据的词元化拆解与标准化治理，统一了跨行业的语义表达体系，为行业高质量数据集的构建奠定了坚实基础。

贵州特色中医药多场景智能应用项目

“以贵州特色中医药多场景智能应用项目为例，我们搭建了专属的中医药词元知识库，统一古籍、临床、种植、质控等异构数据语义。”周维说，传统中医药数据零散、语义不统一、智能推理精度不足，难以形成全链条的数据联动与智能化应用。为此，他们围绕天麻、八爪金龙等本地道地药材与民族经典方剂资源，搭建了专属中医药领域词元知识库。

这一创新举措不仅统一了古籍文献、临床诊疗、田间种植、加工质控等异构数据的语义表达，还依托词元的语义关联能力，实现了辨证分型、经典方剂智能推荐等功能，显著提升了中医药辅助诊疗的专业性和精准度。

贵州特色中医药多场景智能应用项目

同时，通过词元化建模，大数据国家工程研究中心（中电科大数据研究院）还精准输出了产地适宜性评价、标准化种植规程及生长风险预警，打通了从药材源头种植到临床方剂应用的全链条数据联动，实现了区域中医药产业数字化与智能化的深度落地。

周维介绍，作为大模型处理信息的最小计算单元，词元技术的运用，还为大数据国家工程研究中心（中电科大数据研究院）在海量数据处理、大模型训练推理环节带来了可量化的效能提升，实现了速度、精度、资源消耗三重优化。

“具体而言，模型推理的整体响应耗时缩短了30%至45%，批量海量数据处理效率提升了20%以上；模型对行业专业信息的识别与推理准确率提升了25%以上，专业场景下的错误输出率下降了35%；而在资源消耗方面，同等数据量下的存储占用降低了20%至30%，GPU算力利用率得到了大幅提升，综合运行能耗与服务器资源开销降低了约28%。”周维说。

大数据国家工程研究中心（中电科大数据研究院）

紧跟词元经济发展浪潮，当前，大数据国家工程研究中心（中电科大数据研究院）正围绕“五数”工程整体战略布局，依托数桥、数火、数脑、数人、数根叶茂五大工程系统推进数据要素体系建设。

“词元作为‘算力货币’，将成为智能时代可计量、可定价、可交易的核心价值锚点与结算单位。”周维表示，大数据国家工程研究中心（中电科大数据研究院）将以词元技术为核心引擎，以数火工程为核心抓手，围绕“AI+数据”服务创新方向，深度聚焦中医药、民族医药等特色领域，系统性开展场景化高质量数据集建设，持续完善标准化中医药专属词元库与多模态训练数据集，全面推动要素流通市场化，切实筑牢规模化词元生产、大模型训练与智能应用落地的高质量数据供给底座。

来源：天眼新闻