“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，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最新的测试数据报告，一边解读词元技术为相关项目带来的成本节约与效率提升情况。

人工智能技术快速演进，“词元经济”已悄然兴起。大数据国家工程研究中心率先在中医药、电力等重点行业高质量数据集建设中引入这一技术，通过对专业知识、业务规则及多源异构数据进行“词元化”拆解与标准化治理，统一了跨行业的语义表达体系。

“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，统一了古籍、临床、种植、质控等异构数据语义。”周维介绍，传统中医药数据零散、语义不统一，难以形成全链条的数据联动，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，搭建起了专属中医药领域的词元知识库。

这统一了古籍文献、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。同时，通过词元化建模，团队可以精准输出产地适宜性评价、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。

周维介绍，词元技术的运用，为海量数据处理、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——

模型推理整体响应耗时缩短30%至45%，批量海量数据处理效率提升20%以上；模型对行业专业信息的识别与推理准确率提升25%以上，专业场景下错误输出率下降35%；在资源消耗方面，同等数据量下的存储占用降低20%至30%，综合运行能耗与服务器资源开销降低约28%。

“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。”周维表示，大数据国家工程研究中心将以词元技术为核心引擎，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，全面推动要素流通市场化，筑牢高质量数据供给底座。