来源：中关村杂志

记者：石春晖

在人工智能加速演进的时代，全球正掀起新一轮技术与产业的竞赛。欧美大模型巨头频频登场，从ChatGPT到Gemini，从Claude到Grok 3，AI的力量正以指数级扩展，重塑人类的生产与生活方式。与此同时，中国正以“人工智能+”行动为牵引，推动科研成果转化与行业智能化升级。

在这场AI大潮中，中科闻歌首席执行官、联合创始人罗引，走出了一条独特路径：他坚持“场景驱动”，让科研成果真正走出实验室，嵌入政企行业现场，把通用技术转化为专属化生产力。他与团队不仅把“复杂模型”转化为“可用系统”，更在大模型、智能体与决策智能的交汇处，探索出一条具有中国特色的科研产业化道路。

2010年，罗引从电子科技大学毕业，随即加入中国科学院自动化所，投身互联网大数据、社会化媒体分析与大规模网络数据挖掘等前沿方向，曾任互联网大数据研究中心副总工程师。

长期科研训练让他在安全信息学、决策智能、社会计算等方向打下坚实基础。但他逐渐意识到，实验室里的曲线再完美，如果无法进入真实场景，就难以转化为社会价值。科研与应用之间的鸿沟，始终是压在心头的难题。

如何让论文中的算法真正走进产业一线？这是他不断追问的问题。国家层面亦在不断强化“科技成果转化”的号召，从创新驱动发展战略到“揭榜挂帅”的科研机制，都在鼓励科研人员将成果写在祖国大地上。这种共鸣，成为他日后创业的思想源点。

创业起步: 

一次次“被催交付”的倒逼

2017年，罗引与王磊等青年科研人员共同创办中科闻歌。契机也有现实因素：在自动化所承担项目时，他们一次次被合作方“催着要交付”。科研范式重论文，产业范式重落地，两者的落差正是创业的起点。

最艰难的掣肘来自资源紧缺，团队常常要协调多方资源才能完成训练任务。逆境之下，却反而逼迫团队在算法效率、系统架构与工程调优上打磨得更为极致。随着承担的多个国家级大数据项目的顺利推进，公司逐步具备了自建与滚动投入算力设施的能力。这一转折，让中科闻歌拥有了在产业赛道驰骋的底气。

更重要的是，他们确立了一条清晰的成长路径——“场景反推算法”。先抓行业场景，再反推模型与工程化路线。与新华社、《人民日报》等头部客户合作，让公司早早实现了“订单支撑研发、交付打磨技术”的闭环。这种路径不同于硅谷初创依赖资本烧钱的模式，而是基于真实场景驱动的产业化逻辑，更符合中国科研成果转化的土壤。

场景驱动: 

从通用到专属的价值跃迁

科研重原创，产业重交付。中科闻歌的价值，正是在两者之间搭起桥梁。罗引把这一过程概括为：“从通用走向专属，从技术走向场景。”

通用大模型是基础，但单靠通用能力无法满足复杂行业的需求。行业要的不只是“能用”，更是“好用、可靠、可控”。因此，中科闻歌始终坚持通过场景驱动来沉淀知识、塑造流程、积累工程框架。

在这一思路下，公司打造了DIOS决策智能操作系统，以“数据—模型—决策”三位一体为核心：X-Data天湖数据操作系统：打破数据孤岛，构建AI-Ready的数字资产；雅意大模型：以跨语言、多模态理解与生成为核心，强调专属化、安全性与私有化部署；智川X-Agent智能体开发平台：支持智能体编排，降低AI应用的门槛。

这三大核心产品并非孤立存在，而是场景驱动下的系统工程。它们覆盖从数据治理到语义理解、从跨模态认知到决策闭环的全链条。与国际大模型偏重参数规模和算力堆叠的竞争不同，中科闻歌选择以场景为核心牵引，逐步沉淀出产业化方法论，展现出一条差异化的道路。

深耕垂直行业:

把AI嵌入业务流程

场景驱动不仅是理念，更在一个个行业落地为实践。如今，中科闻歌已为政务、媒体宣传、金融等领域近千家客户提供服务，包括新华社、《人民日报》、中央广播电视总台等权威媒体，以及中国石化、北京银行、海尔、比亚迪等知名企业。

在媒体领域，公司围绕“热点识别—选题生产—多模态生成—传播分析—资产管理”构建全链路能力，帮助采编团队从“人工追热点”走向“算法生成线索与洞见”。罗引举例说：“以新华社全媒体智能选题生产为例，系统通过深度语义理解与领域社会计算，自动筛选有价值线索并优化分发策略，显著提升创作效率与用户满意度。更大范围看，我们已服务70%中央级媒体与600余家地方媒体，普遍缩短内容生产周期、提升发布频率。”

在政务领域，公司为海淀区中关村街道打造“关芯”AI政务助手，围绕医保定点变更、就业推荐等九大高频事项提供“7×24” 小时智能咨询与办理引导，访问量已达数十万量级，满意度显著提升。

在金融领域，公司将某银行的信贷初审报告生成时间压缩至约5分钟，初审耗时从过去的数天缩短至0.5天，流程效率与人员效能均明显提升。

在中医领域，中科闻歌联合中国中医科学院推出的大医金匮中医药大模型，实现了从中医药识别分类、病症辨证推理到治疗方案生成的全链路智能化升级。目前该模型已通过中国信通院可信AI评估4+级，其中医医师执业资格测试准确率达94%以上。基于该模型能力，公司与某省中医院共研的脾胃病辅助诊疗系统，缩短就诊时间30%，提升辨证准确率逾20%。

雅意“诞生记”: 

主动迎接大模型浪潮

时间拨回到 2022 年。ChatGPT 引发全球关注之初，凭借多年行业积累与工程经验，罗引敏锐意识到，大模型不是“普通迭代”，而是迈向通用人工智能的里程碑技术。在资本市场期待规模化收益的背景下，中科闻歌选择了更艰难的一条路：自研面向企业级的专属大模型“雅意”。

研发“雅意”的过程堪称一场硬仗。缺乏可借鉴的案例，算力投入以千万计，训练周期长达九个月。压力巨大，但罗引认为“不做，就会被边缘化”。事实证明，这一坚持是对的。2024年底，雅意已成为公司收入核心支柱，并在国际榜单上崭露头角：在SuperCLUE模型象限中，位列“卓越领导者”与“实用主义者”之间，并被评为“最值得关注的中文通用大模型”。

但罗引始终强调：“雅意不与通用大模型拼规模，而是做行业专属。”在金融、政务、中医药等领域，雅意基于专属化、安全性与对行业知识的深刻理解，真正解决客户痛点。

未来远征：从“可用”到“可靠”

在罗引看来，企业级AI要真正规模化，必须跨越三道门槛：其一是数据可用性，行业数据需转化为AI可消费的高质量资产；其二是通用与专属化的落差，通用模型虽强大，但缺乏行业适配；其三是实时决策框架缺乏，AI必须能与动态数据结合，形成闭环决策。

这一判断，与中国的“数据要素市场化”政策高度契合。国家正在推动算力布局、国产芯片生态和数据要素流通，而中科闻歌正是在这些方向上不断布局。

罗引指出：“算力可以追赶，模型可以迭代，但唯有数据与行业知识沉淀才能穿越周期。”这也是中科闻歌坚持场景驱动的原因：唯有在真实场景中积累丰富的行业“know-how”，AI的价值才能得到验证。

科研远征，仍在路上

夜幕下的中关村，车流不息。罗引偶尔骑行穿过保福寺桥——那里曾是中国科学院自动化所的所在地，也是他科研生涯的起点。

从自动化所的实验室，到全国上千家客户现场；从 ROC 曲线，到一个个交付里程碑；从通用模型，到“AI-Ready数据+智能体编排+决策闭环”的系统工程——罗引与中科闻歌走过了一段非凡的远征。然而，这只是通向 AGI 之路的“上半场”。

“技术钻研是我的乐趣，让技术变得有用是我的追求。”罗引说。八年前，他以“拼命三郎”的劲头奔赴未知；八年后，中科闻歌在AI产业化交出了一份答卷。但在他心底，那份纯粹的热爱从未改变——把科研成果写在祖国的大地上。

科研远征的意义就在于此：它不是一次抵达，而是一段不断出发的旅程。星河滚烫，理想炽热；在场景与技术的交汇处，罗引与中科闻歌仍在路上。