今年年初，国资委在召开的《中央企业‘AI+’专项行动深化部署会》中强调：聚焦关键领域加快掌握“根”技术，坚定攻关大模型，积极参与开放生态建设，推动产生更多从0到1的原始创新。由此可见，站在行业与国家层面，要积极响应自主可控的政策要求，培育出根植于中国、长在中国的“根原创”大模型。
近日，在CIO时代主办的“数智驱动 向新而生”2025央国企数字化新春会上，传神语联副总裁蔺伟全面阐释了传神语联“根原创”的时代背景与思路，并解读了任度大模型全技术栈国产化实力，以及对央国企数字化转型的思考，不仅呈现了公司在人工智能领域0-1的突破，更为行业在大模型上的探索提供了借鉴价值。
应对全球竞争新格局，大模型的“根原创”是突破口
当前，全球地缘政治格局更为复杂，技术自主可控已经成为行业的核心议题，尤其是底层开源技术不断被拉入到对抗之中。典型的如2024年10月，Linux除名了俄罗斯的开发者；美国正在试图通过立法限制开源AI技术的出口等等，这些事件再一次给我们敲响了警钟。
那么，如何摆脱技术上“受制于人”的宿命？答案是“根原创”。传神语联任度大模型是真正的“根原创”大模型，实现了从底层算法框架到上层应用的全技术栈的原始创新。蔺伟分析说，“从架构层面来看，底层机器学习框架是大模型的‘根’技术之一，是创新的核心点。与依赖开源框架（如PyTorch、TensorFlow）的其他大模型不同，任度大模型完全基于自主研发的zANN机器学习框架，实现了从‘0到1’的原始创新。”
在全球新的竞争格局下，虽然传神语联选择了一条与大家不一样的路，但可以肯定，这种原始创新是推动实现高水平科技自立自强的坚定基石。
多技术领先，全栈技术原始创新
当前，任度大模型已经通过了中国信通院的“零开源依赖”评测，包括无主流开源大模型依赖、无主流开源机器学习框架依赖等多个维度，验证了其在技术全自主、安全可控方面的领先地位。这意味着，任度大模型完全能实现技术主权与数据的闭环，有效规避外部风险，极大提升在关键领域（如金融、政务、制造等）的合规性与长期竞争力。
除此之外，任度大模型还实现了诸多其他方面的技术领先。
以“数推分离”实现“实时学习”和“永久记忆”的核心能力。任度大模型基于数推分离模式，成长出实时学习、永久记忆能力。相较于市面上常见的数推一体化模式，任度大模型的“数推分离”双网络架构，基于传神语联根原创的深度学习算法框架zANN和模型架构moH 研发而来，能实现推理训练和后期学习的完美结合。整体来看，任度大模型在确保客户数据不离场的前提下，用更低的算力消耗，保证对客户数据、知识的实时学习与永久记忆，让大模型始终与企业业务的共同成长，从而持续赋能企业发展。
打造出“大模型训练安全场”和“大模型推理安全场”，形成数据安全闭环。一直以来，数据安全都是企业的核心课题，尤其是央国企对安全要求更高。那么，如何从“被动防御”升级为“主动可控”？任度大模型通过加密传输、安全场闸等技术手段，形成场内模型训练集群，打造出大模型训练安全场；通过安全场控、安全场闸、多路召回等技术手段，打造出大模型推理安全场。综合来说，任度大模型通过闭环的安全场设计，确保企业数据训练与推理过程的安全性。
多元、多模态的数据智能化应用，携手央国企探索共创
作为国民经济的重要支柱，央国企的数字化转型十分具有代表性。具体来看，央国企的数字化转型需求复杂且多元，尤其是在数据的智能化应用方面，深受数据类型混乱、知识孤岛、用数低效等多种问题的困扰。
传神语联通过与央国企深度共创，将自身的大模型技术与行业Know-how深度融合，释放出多源异构数据的逻辑聚合能力，实现知识虚拟化和知识赋能，帮助央国企盘活数据资产。比如，在环境监测上，可依托多源异构数据构建出复杂设备的全息动态感知，帮助央国企提升对多元、多模态数据的处理能力，实现从顶层视角对主要场景的智能化管理与运维。
当前，以大模型为代表的新一轮竞争局面正在形成，而只有在“根原创”上长成的“大树”，才能结出属于我们的果实、长出我们的生态。未来，传神语联将继续深耕“根原创”，提升任度大模型的服务能力，创造出强大新质生产力，赋能千行百业的数字化转型。
