聚焦当前：商业价值深化
以商业价值为导向，深入研究人工智能，尤其是大模型在企业中的应用场景、落地路径与实际效益，成为当前的重要议题。
以业务驱动拥抱AI
在企业成长与转型的驱动下，AI应用正从探索阶段走向落地应用，业务需求成为推动AI技术实践的核心动力。
降低AI开发门槛
与传统定制化开发相比，大模型显著降低了开发与部署的复杂度，提升了应用落地的便捷性和规模化潜力。
增强用户体验，提升企业智动能
通过改进的人机交互与智能化服务，显著提升客户、用户与员工的使用体验，推动中后台数字化能力的升级与普及。
大模型应用的现状与挑战
尚未完全跨越应用鸿沟，早期采用者关注技术突破与场景探索；要释放更大价值仍需在多方面突破。
关键技术与能力短板
- 知识更新与自主学习：当前大语言模型多基于静态数据，难以迅速学习与更新，时效性与专有数据场景存在障碍；多方正在通过插件、扩展生态等方式尝试突破。
- 垂直领域泛化能力：通用任务表现突出，但在细分行业知识体系与实际应用场景中的泛化需进一步增强，行业级模型训练成为重要路径。
- 长期记忆与连续推理：通过扩大上下文、向量化表示、AI代理等手段探索更持久的记忆与连续推理能力。
成本与效益的博弈
mile米乐
- 训练与微调成本：企业应用层面的训练与微调需结合行业知识与数据，成本相对较高；开源基础模型在一定程度上降低了前期投入。
- 推理成本：大模型在参数规模庞大时仍面临较高的推理成本，通过模型压缩、剪枝等技术有望持续下降。
- 能力与场景适配成本：人机交互方式的变革确实降低了部分成本，但初期在特定场景的提示设计与磨合仍需投入。
安全、合规与可信应用的底线
- 模型安全与可控性：攻击防御、数据注入等风险需要有效控制，涌现性能力的生成结果需具备可控性以便进入生产环境。
- 对齐问题：需确保AI输出与社会价值观、国家法规及企业经营框架保持一致，当前通过RLHF、RLAIF等方法持续优化对齐效果。
- 隐私与数据安全：训练、推理与对话中的隐私保护与数据安全是关键挑战，需依赖技术进步与监管合规共同保障。
制造行业AI应用概述：提升研发、生产与运营效率，增强核心竞争力与质量，实现可持续发展
制造业是提升现代化产业体系韧性与竞争力的关键领域，推动全价值链的智能化与数字化升级势在必行。行业在IT基础设施与数字化能力方面存在差异性，数智化升级面临挑战，需要政府、产业链龙头企业与科技企业共同协作，构建生态化协同机制，推动AI应用落地与产业升级。
产业协同与落地路径
- 以场景驱动、以数据驱动的方式推动AI在制造环节的应用落地，覆盖研发、生产、质量、运营等核心环节。
- 强化跨企业协同与数据共享机制，提升供应链与生产链的端到端智能化水平。
- 加强人才、标准、平台与工具的统一建设，降低企业应用门槛，加速数智化升级进程。
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