mssafia LV
发表于 2025-4-15 17:30:35
1. 概述
当今世界正在经历由数智化技术驱动的产业变革，这一变革不仅改变了企业的运营模式，也重新定义了市场竞争的规则。AI技术作为数智化时代的核心驱动力，在推动企业转型升级方面发挥着至关重要的作用。随着AI技术的迅猛发展和应用场景的不断扩大，它为企业数智化转型升级提供了源源不断的动力，成为企业在新时代竞争中的关键优势。
AI技术的演进是数智化大潮中不可或缺的关键因素。从早期的大数据分析到如今深度学习、自然语言处理等高级技术的应用，AI已经渗透到了各行各业。无论是制造业中的自动化生产线，还是金融服务业中的智能风控系统，AI都在帮助企业实现更高的效率、更低的成本以及更优质的客户服务。
企业AI+应用的成功与否直接关系到其数智化转型的成败。成功的AI+应用不仅可以提升企业的运营效率，还能在创新业务模式、优化资源配置、增强客户体验等方面带来显著的改进。例如，通过AI技术进行精准营销，企业可以更好地理解客户需求，提供个性化的产品和服务；利用AI进行供应链管理，企业能够更准确地预测市场需求，优化库存水平，减少浪费。
AI+应用或许是解决上述挑战的一个有效答案。通过将AI技术深度融合到现有的业务流程和系统中，企业不仅能实现技术上的升级，还能带动思维方式和商业模式的革新。
在这个数智化时代的浪潮中，如何为现有的数字化应用系统赋予AI能力，成为了所有企业都必须面对的前所未有的机遇与挑战。一方面，AI技术的发展为企业带来了巨大的潜力和可能性；另一方面，实施AI项目需要克服一系列技术和非技术障碍，包括数据质量、人才短缺、组织文化等问题。
- 技术创新：AI技术的进步为企业带来了更多的工具和方法，使得它们能够在更多领域实现智能化。
- 市场扩展：借助AI，企业可以开拓新的市场，探索新的商业模式，如按需经济、共享经济等。
- 竞争优势：通过率先采用AI技术，企业可以在激烈的市场竞争中占据有利位置，建立长期的竞争优势。
<li data-pid="17BMN09g">挑战
- 数据治理：高质量的数据是AI成功的基础，但许多企业在数据收集、清洗和管理方面仍面临挑战。
- 人才短缺：AI领域的专业人才供不应求，企业需要投入大量资源进行人才培养和技术引进。
- 组织变革：引入AI技术往往伴随着组织结构和工作流程的重大调整，这对企业的管理和执行力提出了更高要求。
总之，在数智化时代的浪潮中，赋予数字化应用系统AI能力不仅是企业发展的必然选择，也是其能否在未来的市场环境中立足的关键所在。通过合理规划和有效实施AI+应用，企业不仅能抓住这一历史性机遇，还能应对随之而来的各种挑战，实现真正的数智化转型。这不仅关乎技术的应用，更是对企业战略、文化和执行力的一次全面考验。
2. AI+应用
AI+应用的核心在于将人工智能技术深度融合到企业现有的数字化应用系统中，推动这些系统向更高层次的智能化演进。在数智化转型的过程中，企业不仅能够优化现有业务流程、提升效率，还能发掘新的商业机会和价值增长点。
回顾数字化发展的历程，我们可以看到一个清晰的发展脉络。大数据时代作为数字化的一个重要阶段，主要特点是通过海量数据的收集、存储与分析来支持决策制定，以及通过智能算法实现个性化推荐和精准营销等应用场景。然而，这一时期的智能化程度相对有限，因为很多过程仍然需要大量的人工干预，这既增加了工作负担，也使得运营成本居高不下。
随着AI+应用技术的引入，企业能够更深入地挖掘数据的价值，实现从“数据分析”到“智能决策”的转变。这种转变不仅仅是技术上的升级，更是思维方式和商业模式的革新。AI技术的应用可以大幅减少人工参与的需求，自动执行复杂的数据处理任务，并提供更加精确和个性化的解决方案，将使数智化转型升级直接进入下一阶段，更接近正在意义上的智能应用。
总之，AI+应用不仅仅代表了技术的进步，它还预示着企业运营模式的一次重大飞跃，标志着数智化转型进入了一个全新的阶段，真正实现了智能化应用的目标。在这个过程中，企业不仅能提高自身的竞争力，还可以更好地适应市场变化，满足用户日益增长的需求。
3. 五层模型
AI+应用在企业数智化中的落地，并非一件易事，同时也不可能一蹴而就。它是一个复杂且多层次的过程，需要经历不同阶段的演进和发展。对于企业中不同的应用而言，由于其业务模式、技术基础和资源条件的不同，各自的演进进度和速度也会有所差异。为了更好地理解和规划这一过程，我们可以将AI+应用的演进过程分为五个阶段，形成一个五层模型：
五层模型
综上所述，AI+应用的演进过程是一个渐进式的发展路径，每个阶段都有其独特的任务和目标。企业应用需要根据自身的情况制定合适的策略，并在实践中不断调整和完善，才能最终实现AI技术与业务应用的深度融合，推动数智化应用转型的全面成功。
4. 第一层AI+：在现有应用系统中引入AI技术支持
第一层AI+是指在现有的应用系统中引入AI技术支持，以增强系统的智能化水平和用户体验。这一层可以细分为两个阶段的任务，每个阶段都有其特定的目标和实现路径。通过这两个阶段的逐步推进，企业不仅可以提升应用系统的用户使用体验，还能显著增强其核心竞争力。
4.1. 第一阶段：基础AI接入
目标：在应用系统中嵌入基本的AI功能模块。
这个阶段的重点是初步引入AI技术，使应用系统具备一定的智能化能力。如：
- AI对话系统：集成聊天机器人或语音助手，提供即时响应的客户服务支持。例如，在电商平台上添加一个能够回答常见问题、处理退货请求的AI客服，从而提高客户服务质量。
- 调用AI API：利用第三方提供的AI服务接口（如图像识别API、自然语言处理API等），快速实现某些特定功能。比如，在内容管理系统中集成图像识别API来自动标记上传的照片，或者在社交媒体分析工具中使用情感分析API来评估用户反馈。
这个阶段的本质是在应用系统中增加了一个独立的AI功能模块，并没有与其他业务模块进行深度融合。尽管如此，这种初步的应用已经能够显著提升用户体验，例如通过更快的响应时间和更个性化的服务来提高客户满意度。
4.2. 第二阶段：AI技术与应用系统的融合
目标：将AI技术与应用系统中的其他业务模块深度融合，形成一体化的智能解决方案。
在完成了基础的AI接入之后，企业需要进一步推动AI技术与现有业务模块的深度融合，以实现更高的效率和更好的用户体验。具体任务包括：
- 嵌入AI翻译功能：对于多语言支持需求较高的应用系统，可以通过集成AI翻译功能，实现实时翻译，提升国际化运营能力。例如，在跨国企业的内部沟通平台中加入实时翻译功能，帮助不同语言背景的员工无障碍交流。
- AI创建功能：利用AI生成内容的能力，为用户提供更加个性化的内容和服务。例如，在广告投放系统中使用AI生成针对不同用户群体的个性化广告文案；或者在设计工具中集成AI创意生成功能，帮助设计师快速生成多种设计方案。
- AI辅助输入：在文档编辑、代码编写等领域，AI可以提供智能提示和建议，帮助用户提高工作效率。例如，在编程环境中，AI可以根据上下文自动补全代码片段，减少开发人员的工作负担。
- AI数据分析：将AI技术应用于数据分析，帮助企业更好地理解市场趋势和客户需求。例如，在CRM系统中集成AI算法，预测客户行为，优化销售策略。
这个阶段的关键在于打破各个业务模块之间的壁垒，使AI不仅仅作为一个独立的功能存在，而是真正融入到整个业务流程中，成为提升整体效能的重要组成部分。通过这种方式，企业可以实现以下几方面的改进：
- 优化用户体验：通过提供更加智能和个性化的服务，满足用户的多样化需求，从而提升用户的满意度和忠诚度。
- 提升核心竞争力：AI技术的深度融合可以帮助企业在市场上建立独特的竞争优势，尤其是在数据驱动决策、自动化流程管理等方面。
- 促进创新与发展：AI技术的广泛应用为企业带来了更多的创新机会，有助于探索新的商业模式和服务形式，保持持续的竞争优势。
4.3. 总结
第一层AI+的主要任务是在现有的应用系统中引入AI技术，并实现AI技术与应用系统之间的深度融合，以此来提升应用系统的用户使用体验和核心竞争力。这不仅涉及到技术层面的集成与优化，还需要企业在战略规划、组织架构和文化建设等方面做出相应的调整和支持。通过逐步推进这两个阶段的任务，企业可以充分利用AI技术的优势，加速自身的数智化转型进程，迎接未来的挑战与机遇。无论是提升客户服务的质量，还是优化内部业务流程，AI技术都能为企业带来深远的影响和巨大的价值。
5. 第二层AI智能体+：引入智能体以提升用户意图理解
AI 智能体是能够感知所处环境，基于一定的规则、算法和自身目标进行分析、推理与决策，并执行相应行动以影响环境的智能系统。它可以是软件程序，也可以是硬件设备，本质是模拟人类的感知、思考和行动能力，以自主或半自主的方式完成特定任务或实现特定目标。
在这一层主要关注的是如何将AI技术集成到现有的应用系统中。这包括：
- AI对话系统：提供即时响应的客户服务支持。
- 调用AI API：利用第三方提供的AI服务接口快速实现特定功能。
- AI翻译、创建功能等：将AI技术应用于具体的业务场景，如多语言支持、内容生成等。
这些初步的应用确实提升了用户体验。然而，仅仅完成业务融合是不够的。尽管AI功能模块已经具备了一定的智能化能力，但在某些复杂场景下，AI可能无法完全理解用户的意图，导致输出结果不够准确或不符合用户的预期，如何确保AI能够准确理解用户的意图，依然是一个至关重要的问题。因此，为了进一步提升AI应用的效果，我们需要进入第二层——引入AI智能体来增强用户意图的理解。
5.1. 让AI更准确地理解用户的真实意图
在第二层中，我们的目标是通过引入智能体（Agent），使AI能够更精准地理解用户的意图，从而提高输出结果的准确性，使其更加符合用户的预期。具体来说，智能体可以通过以下几种方式提升AI的功能和用户体验：
- 上下文感知：
- 智能体能够捕捉和分析用户的历史交互记录和当前环境信息，形成对用户需求的全面理解。例如，在客服聊天机器人中，智能体可以根据之前的对话历史推断出用户当前的问题背景，从而提供更具针对性的回答。
- 自然语言处理（NLP）增强：
- 通过先进的NLP技术，智能体可以更好地解析用户的输入，理解复杂的语义结构和隐含意图。例如，在AI创建功能中，智能体可以帮助用户清晰地阐述功能的用途和所需信息，确保生成的内容更符合用户的预期。
- 个性化推荐与反馈机制：
- 智能体可以根据用户的偏好和行为模式进行个性化推荐，并通过实时反馈机制不断优化推荐结果。例如，在电子商务平台中，智能体可以根据用户的浏览和购买历史，推荐最符合其兴趣的产品，并根据用户的反馈调整推荐策略。
- 情境模拟与预测：
- 智能体可以模拟不同的情境，预测用户的潜在需求和未来行为。例如，在项目管理工具中，智能体可以根据项目的进展情况，预测可能出现的风险并提出相应的解决方案。
5.2. 应用场景示例
- AI创建功能：在设计工具中集成智能体，帮助用户更清晰地表达他们的创意需求。例如，用户可以通过对话形式向智能体描述他们想要的设计风格、颜色搭配和功能要求，智能体则根据这些信息自动生成设计方案，并根据用户的反馈进行迭代优化。
- 智能客服：在客服系统中引入智能体，使其能够更好地理解客户的问题和需求。例如，当客户询问某个产品的详细信息时，智能体不仅可以提供标准答案，还能根据客户的提问方式和语气推测出其潜在的需求，并提供个性化的建议。
- 个性化学习助手：在教育领域，智能体可以根据学生的学习进度和表现，动态调整教学内容和难度，提供个性化的学习路径。例如，学生可以通过与智能体互动，获得针对自己薄弱环节的专项练习和辅导。
5.3. 总结
第二层AI+的核心在于引入智能体，以解决AI准确理解用户真实意图的问题，从而使AI应用更加符合用户的预期。通过上下文感知、NLP增强、个性化推荐和情境模拟等技术手段，智能体能够在各种业务场景中显著提升用户体验和满意度。无论是提高客服质量、优化内容生成，还是实现个性化学习路径，智能体都能为企业带来更高的附加值和竞争优势。在这个过程中，企业不仅需要持续优化AI技术本身，还要注重用户体验的设计和反馈机制的建立，确保每一项改进都能真正满足用户的需求。
6. 第三层RAG+：解决AI的专业性问题
在前两层中，我们分别解决了AI与业务的融合问题以及用户真实意图的理解问题。然而，随着企业对AI应用需求的不断深化，通用大模型在某些垂直领域的专业性和准确性不足逐渐显现出来。为了解决这些问题，第三层需要进一步提升AI的专业性，特别是在处理企业内部数据和隐私数据方面。
6.1. 通用大模型的局限性
尽管通用大模型（如通义千问、文心一言等）在广泛的知识领域表现优异，但它们仍然存在一些显著的局限性：
通用大模型的知识来源主要是公开或授权的数据。这意味着它们无法访问和利用企业内部的私有数据或实时业务数据。例如，企业的内部文档、客户信息、实时业务数据等都无法被大模型获取，导致其在回答相关问题时缺乏专业性和深度。
大模型生成文本的底层原理是基于概率计算，而不是真正的理解和意识。因此，在不具备某些特定领域知识的情况下，大模型可能会生成看似合理但实际上错误的信息。这种“一本正经地胡说八道”的现象被称为幻觉问题，给用户带来了很大的困扰，尤其是在涉及专业知识的场景中。
对于个人、创新团队和企业来说，数据安全至关重要。没有人愿意承担数据泄露的风险，将自己的内部私有数据上传到第三方平台进行模型训练。这使得企业在使用通用大模型时面临一个矛盾：既要借助大模型的强大能力，又要保障数据的安全性。
6.2. 检索增强生成（RAG）
为了解决上述通用大模型的问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）方案应运而生。RAG通过结合外部知识库和大模型的优势，有效提升了AI在特定领域的专业性和准确性。
- RAG两个关键阶段
- 数据准备阶段
- 向量化：管理员将企业内部的私有数据转化为向量矩阵。这一过程通常使用预训练的语言模型或其他嵌入技术来实现。向量化的效果直接影响后续检索的精度。
- 构建索引并入库：将向量化的数据构建索引，并存储到向量数据库中。这样做的目的是为了快速检索相关的知识片段，从而提高响应速度和准确性。
- 用户应用阶段
- 根据Prompt提示词进行检索：当用户输入一个Prompt提示词时，系统会从向量数据库中检索出与该提示词最相关的知识片段。这些知识片段可以是企业内部的文档、报告、历史数据等。
- 融入原Prompt提示词：将检索到的相关知识片段融入到用户的原始Prompt提示词中，作为大模型的输入。这样，大模型可以根据更丰富的上下文生成更加准确和专业的输出。
- RAG方案的优势
通过RAG方案，我们可以搭建一个团队私有的内部本地知识库，有效解决通用大模型存在的以下问题：
- 知识局限性：
- RAG允许企业利用其内部的私有数据和实时业务数据，扩展了大模型的知识范围。通过向量化和索引构建，企业可以确保大模型能够访问到最新的、最相关的知识，从而提供更具专业性的答案。
- 幻觉问题：
- 由于RAG方案引入了外部知识库的支持，大模型在生成答案时不再是单纯依赖概率计算，而是基于具体的知识片段。这大大减少了幻觉问题的发生，提高了输出的可信度和准确性。
- 数据安全性：
- RAG方案不需要将企业的私有数据上传到第三方平台，所有的数据处理和存储都在企业内部完成。这种方式不仅保障了数据的安全性，还符合各种数据保护法规的要求。
6.3. 应用场景示例
在一个大型企业中，员工可能需要频繁查阅内部文档、政策文件和技术手册。通过RAG方案，员工可以在聊天机器人或智能助手的帮助下，快速找到所需的信息，而无需手动搜索大量的文档。这不仅提高了工作效率，还确保了信息的准确性和一致性。
在医疗领域，医生和研究人员需要访问大量的医学文献和病例数据。通过RAG方案，医疗机构可以建立一个内部知识库，整合所有相关的医学资源。医生可以通过提问获得最新的研究成果、治疗方案等信息，从而更好地服务于患者。
法律事务往往涉及大量的法规和案例分析。通过RAG方案，律师事务所或企业法务部门可以建立一个包含最新法律法规和典型案例的知识库。律师或法务人员可以通过提问获取精确的法律建议，确保合规操作。
6.4. 总结
第三层的核心在于通过引入检索增强生成（RAG）方案，解决通用大模型在知识局限性、幻觉问题和数据安全性方面的不足。通过将企业内部的私有数据转化为向量矩阵并构建索引，RAG方案能够在保证数据安全的前提下，大幅提升AI在特定领域的专业性和准确性。无论是企业内部知识管理、医疗咨询还是法律服务，RAG都能为企业带来更高的附加值和竞争优势，助力企业在数智化转型过程中取得更大的成功。
7. 第四层：构建私域大模型
通过前三层的AI+应用建设，企业已经具备了与业务融合、理解用户意图以及在专业领域提供精准回答的能力。然而，这些能力大多是基于云端的大模型服务实现的，依赖于第三方提供的通用大模型。对于许多企业来说，这种模式已经足够满足其生产环境的需求。但对于那些具备一定技术实力和资源的企业而言，训练一个私域大模型（也称为垂直领域大模型）则具有更为深远的战略意义。
7.1. 战略意义
在当前以通用大模型为主流的市场环境下，私域大模型为企业提供了独特的优势：
私域大模型可以根据企业的具体业务需求进行定制，确保所有内部应用系统都能使用同一个高度专业化的AI模型。这不仅提高了系统的整体一致性，还能更好地满足特定业务场景的需求。
在垂直领域中，拥有一个专业的私域大模型可以让企业在激烈的市场竞争中占据一席之地。例如，在医疗、法律、金融等领域，专业性强的AI模型能够提供更精准的服务，增强客户信任度和满意度。
私域大模型的数据来源主要是企业内部的知识库，避免了将敏感信息上传到第三方平台的风险，从而更好地保护企业的数据安全和隐私。
7.2. 主要任务
为了成功构建一个私域大模型，企业需要完成以下几个关键任务：
选择适合企业需求的大模型类型是至关重要的第一步。不同类型的大模型适用于不同的应用场景，具体包括：
- 多模态大模型：适用于需要处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的应用场景，如智能客服、内容生成等。
- 文本大模型：专注于处理和生成自然语言文本，适用于文档处理、自动摘要、问答系统等。
- 图片大模型：用于图像识别、分类、生成等任务，适用于安防监控、医学影像分析等领域。
不同类型的模型在训练成本、硬件要求和最终效果上都有所差异，企业需要根据自身的业务需求和技术条件进行权衡和选择。
企业知识库的质量直接决定了私域大模型的专业程度。因此，构建一个高质量的本地知识库是构建私域大模型的关键步骤。主要工作包括：
- 数据收集与整理：从企业内部的各种数据源（如文档、数据库、日志文件等）中收集相关数据，并进行初步的清洗和整理。
- 数据标注与向量化：对收集到的数据进行标注和向量化处理，以便后续的训练过程能够顺利进行。高质量的标注数据可以显著提升模型的性能。
- 知识图谱构建：如果可能的话，构建一个企业内部的知识图谱，将各种知识实体及其关系结构化表示，进一步增强模型的理解能力。
- 训练、微调、调优、评测
在完成大模型选型和知识库建设后，接下来就是具体的训练过程。这一阶段主要包括以下步骤：
- 预训练：使用企业知识库作为训练数据，对选定的大模型进行预训练。这个过程通常需要大量的计算资源和时间，因此企业可能需要配置专门的硬件设施（如GPU集群）来支持。
- 微调与调优：初始训练完成后，还需要根据具体的业务需求对模型进行微调和调优。这一步骤可以通过调整超参数、增加特定领域的训练数据等方式来提高模型的性能。
- 评测与验证：在模型训练完成后，需要进行全面的评测和验证，以确保其在实际应用场景中的表现达到预期。评测指标可以包括准确率、召回率、F1值等，还可以通过A/B测试等方法来评估模型的实际效果。
7.3. 应用场景示例
在一个医疗机构中，私域大模型可以根据内部的病例数据和医学文献，为医生提供精准的诊断建议和治疗方案。这种专业性强的AI模型不仅可以提高诊疗效率，还能减少误诊率，提升患者的治疗效果。
律师事务所或企业法务部门可以利用私域大模型，整合最新的法律法规和典型案例，为律师和客户提供精确的法律建议。这不仅提高了工作效率，还确保了合规操作。
金融机构可以构建一个专注于风险管理的私域大模型，结合内部的历史交易数据和市场动态，实时评估风险并提出应对策略。这有助于降低风险暴露，提升决策的科学性和准确性。
7.4. 总结
第四层AI+的核心在于构建私域大模型，使其具备对企业内部应用系统的统一化和专业化支持，同时在外部市场中形成独特的竞争优势。通过大模型选型、本地知识库建设和完整的训练流程，企业可以打造出一个高度专业化的AI模型，满足特定业务场景的需求。尽管私域大模型的建设需要一定的资源配置和技术投入，但其带来的长期战略价值和竞争优势是显而易见的。无论是提升内部运营效率，还是增强外部市场竞争力，私域大模型都将成为企业数智化转型的重要驱动力。
8. 第五层：构建基于AI的平台
前四层的构建内容均是围绕具体应用来设计和实现AI的能力，而第五层则不同。在完成前四层的建设工作后，企业已经拥有自己成熟的私域大模型和丰富的AI业务应用场景。这些资源使得企业在构建新的应用时，不再仅仅考虑如何将AI嵌入到各个应用中，而是思考如何以AI为核心平台，重新设计和整合企业的各类应用。这种转变不仅提升应用之间的协同效率，还为企业带来全新的运营模式和发展机遇。
8.1. 从基于应用的AI到基于AI的应用
在前四层的建设中，企业已经实现了AI与业务的深度融合、用户意图的理解以及专业问题的专业回答。然而，这些应用仍然是相对独立的，各自依赖于特定的AI功能模块。而在第五层，企业需要构建一个以AI为核心的大型应用互通互联平台，使所有应用能够在AI的加持下无缝协作，形成一个统一的整体。这一层的核心任务有两个：
AI底座是一个基于AI的大型应用互通互联平台，它提供各类接口，并制定相关的标准规范，能够最大程度上兼容企业的所有应用。同时，在战略上，需要考虑AI大平台的开放性，允许外部应用的接入，包容各种各样的应用。AI底座的关键要素：
- 接口标准化：为了确保不同应用之间的互操作性，AI底座需要提供一套统一的标准接口。这些接口不仅要支持常见的数据交换格式（如JSON、XML），还要能够处理复杂的多模态数据（如文本、图像、音频等）。
- 开放系统：AI底座必须具备开放性，允许外部应用通过API或其他方式进行集成。这不仅可以增强系统的灵活性，还能吸引更多的第三方开发者参与到平台的生态建设中来。
- 兼容性与扩展性：AI底座需要具备强大的兼容性和扩展性，能够支持现有的各种应用，并为未来的创新应用预留足够的发展空间。
- 安全性与隐私保护：在构建AI底座时，必须充分考虑数据的安全性和隐私保护。所有的数据传输和存储都应符合相关的法规要求，并采用先进的加密技术进行保护。
- 应用的融合
应用的融合是指在AI底座的基础上，让各个应用不仅能够与AI平台进行通信，使用AI相关功能时简单高效，还能通过AI底座作为媒介与其他应用之间进行通信。例如，在聊天应用中触发笔记应用的日程功能，或在项目管理工具中调用数据分析模块生成实时报告。应用融合的关键特性：
- 高效通信：应用之间的通信应当尽可能简化和高效，减少延迟和复杂度。通过AI底座提供的标准化接口，各个应用可以快速、安全地交换数据和指令。
- 智能协作：AI底座不仅是一个数据交换平台，更是一个智能协作平台。它可以根据用户的意图和需求，自动协调多个应用之间的协作，提供更加智能化的服务。例如，当用户提出一个复杂的需求时，AI底座可以自动调用多个应用的功能模块，协同完成任务。
- 跨平台支持：AI底座需要支持多种操作系统和设备类型，确保用户无论是在桌面端、移动端还是其他终端设备上，都能享受到一致的体验。
8.2. AI底座的两种发展形态
根据企业的需求和技术条件，AI底座可以有两种主要的发展形态：
AI大平台是以构建一个基于AI的应用为目标，实现应用之间的各类标准规范。通过AI+云服务的加持，形成一个能够与各应用之间友好沟通的AI应用平台。
- 特点：
- 提供强大的云计算能力，支持大规模的数据处理和分析。
- 支持多种开发语言和框架，便于开发者快速集成和部署应用。
- 提供丰富的API和服务，涵盖自然语言处理、图像识别、数据分析等多个领域。
- 优势：
- 灵活性高，可以根据企业的实际需求进行定制化开发。
- 易于扩展，能够快速适应新技术和新应用的发展。
- AIOS
AIOS是以构建一个基于AI的操作系统为目标，提出统一的标准化协议，应用以符合协议标准的方式加入到AIOS中。整个AIOS都是AI的应用插件系统，无论软硬件接口，随时供其调用。
- 特点：
- 提供统一的操作系统环境，简化应用开发和部署流程。
- 强调标准化和模块化，所有应用都需要遵循统一的协议标准。
- 支持软硬件一体化，能够无缝集成各种传感器、控制器等硬件设备。
- 优势：
- 提供高度一致的用户体验，无论是在哪个设备上运行，都能保持相同的交互方式。
- 强大的兼容性和稳定性，能够有效避免应用之间的冲突和不兼容问题。
8.3. 应用场景示例
基于AI的全新应用核心是以企业整个私域大模型AI为底座，在AI大平台或AIOS中，应用之间可以互相协作。当用户向AI提出需求时，AI能够准确理解用户意图，并根据用户的需求完成各应用之间的协作，以达到用户的真实目的。实际应用场景示例：
- 智能办公助手：
在一个企业环境中，员工可以通过智能办公助手完成多项任务。例如，当员工在聊天应用中提到某个项目的进展情况时，AI可以自动调用项目管理工具中的相关信息，并生成一份简要的进度报告发送给相关人员。如果需要安排会议，AI还可以自动调用日历应用，安排合适的会议时间和地点。
- 智能家居控制：
在智能家居场景中，用户可以通过语音命令控制家中的各种设备。例如，当用户说“我要看电影”时，AI可以自动调用灯光控制系统调整亮度，启动家庭影院系统，并播放用户喜欢的电影。
- 医疗健康管理系统：
在医疗领域，患者可以通过AI健康管理平台，将自己的健康数据上传到云端。AI可以根据这些数据生成个性化的健康管理方案，并在必要时提醒患者进行体检或预约医生。同时，AI还可以调用电子病历系统，提供历史病历和诊断记录，帮助医生做出更准确的判断。
8.4. 总结
第五层AI+的核心在于构建一个基于AI的应用平台，使所有应用能够在AI的加持下无缝协作，形成一个统一的整体。通过构建AI底座和实现应用的融合，企业不仅能够提升内部应用之间的协同效率，还能在外部市场中形成独特的竞争优势。无论是AI大平台还是AIOS，它们都为企业提供了灵活且强大的工具，使其能够更好地应对未来的挑战和机遇。这种基于AI的应用平台将成为AI时代发展的未来形态，这种形态基本上颠覆了以往的所有计算机交互方式，彻底改变当今社会的工作方式、生活方式等，从而开启一个全新的智能化时代。
9. 结语
当今社会，尽管AI技术取得了显著进展，但大多数应用场景仍处于“基于应用的AI”阶段。这意味着AI技术通常是作为特定应用的功能模块嵌入其中，以增强其智能化水平。然而，“基于AI的应用”仍然凤毛麟角，仅有少数做操作系统的厂商有所布局，尚未形成现象级的普及。具体来说：
- 基于应用的AI：这类场景中，AI技术主要用于提升某一特定应用的功能或效率，如客服聊天机器人、图像识别系统等。这些应用通常依赖于通用大模型，并在一定程度上解决了企业的某些痛点。
- 基于AI的应用：这类场景则更为复杂和全面，旨在构建一个以AI为核心的平台或操作系统，使各个应用能够在AI的加持下无缝协作。这种模式目前还处于探索阶段，尚未广泛普及。
私域大模型在当前也是非常少见的。大多数企业仍在关注通用大模型的应用，因为它们具有广泛的适用性和较低的部署成本。然而，随着越来越多的企业认识到数据安全和专业性的重要性，构建私域大模型的需求正在逐渐增加。尽管如此，私域大模型的建设需要较高的资源配置和技术投入，这使得许多中小企业望而却步。
在企业数智化转型升级中，AI+应用的落地是企业在当前AI时代中不能不参与的一个环节。通过引入AI技术，企业不仅可以提高运营效率、优化资源配置，还能在激烈的市场竞争中占据有利位置。然而，在上述五层模型中，并不是所有企业都需要完成五个层次的AI建设，也不是一定要逐层向上建设。每个企业应当根据自身的实际情况出发，选择适合自己的方向和目标。
AI技术革命的最大特点是赋能，即AI技术需要叠加在具体的场景上应用，因此必须与场景深度结合，使AI场景化，为各个细分领域做定制化的AI赋能。未来一定是AI的时代，AI技术必将深刻改变我们当今社会的一些形态。无论是工作方式、生活方式还是社会结构，都将受到AI技术的深远影响。
在数智化+AI技术的社会背景下，企业的发展必须跟上时代的步伐，尤其是作为科技型公司，更需要牢牢抓住时代赋予的机遇与挑战。企业数智化转型升级是一个不可忽视的重要环节。通过合理的规划和有效的实施，企业不仅可以提升自身的竞争力，还能在未来的市场环境中占据有利位置。尽管构建完整的五层AI+模型并非易事，但每个企业都可以根据自身的实际情况，选择适合自己的发展方向和目标。只有紧跟时代的步伐，积极拥抱变化，企业才能在这场AI技术革命中崭露头角，赢得未来。 |
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