从标准化到创新推动AI应用落地

本报讯 生成式AI的出现，开启了一场盛大的科技革命，并点燃了新一轮企业数字化创新的热情。但社会各界在创新研究过程中，对产生的海量碎片化内容所形成的信息过载，致使企业在把握技术前景时往往面临选择困惑或不必要的焦虑。在日前举办的新AI时代的产业创新与数智化转型活动上，北京信百会研究院和神州数码联合发布了《生成式AI企业应用落地技术白皮书》（以下简称《白皮书》），探索和总结了生成式AI企业应用落地实践以及AI产业政策与发展趋势，为加速数字化转型走向新阶段提出了有效建议。

神州数码副总裁、CTO李刚表示，生成式AI企业应用想要真正落地，可以通过两种途径。一是采用点状业务创新的方式，紧密跟踪最新技术进展，探索安全和监管的边界；二是采用共创的方式选择外部供应商和合作伙伴，为有可能到来的生成式AI的场景爆发准备好强大的外援力量。

现阶段，无论国家层面还是各地政府，均在积极推进生成式AI产业发展，将其作为经济社会发展的核心引擎，驱动未来科技创新、产业发展、城市建设、社会治理的战略性技术。根据《白皮书》预测，基础大模型+领域大模型将成为AI产业的底座，市场上的大型科技公司将优先在生成式AI落地方面取得突出成绩，在达到产业化规模后，沿着ToB和ToC两条路径向纵深场景拓展。

企业该如何把握这些新趋势？《白皮书》建议，企业可以加强与高校、科研机构研究之间的联系，提升知识和技术的流动性，促进AI研究成果的转化和产业化。加快综合性人才培养，从而促进形成繁荣可持续的AI产业生态；企业要想办法以较低的成本和风险，提升使用AI技术和能力，从而解决经营管理中的紧迫现实问题，让在AI应用中的投入能产生明显的经济和社会效益。先替代培训、运维等重复且标准化工作，再逐步过渡到替代业务流程优化、商业模式创新、技术创新等创新性工作，逐步积累经验和和技术，有序推进AI落地应用。

“随着企业数字化转型进入数云融合第二阶段，基于数据的客户画像、风控、精准营销等场景，形成了数据对业务流程的反向优化支持，生成式AI技术未来将得以应用于更广泛、更丰富的场景中。企业可以从场景选择、开发工具、构建知识产权、模型选择与部署、算力资源规划和管理等方面，打通生成式AI技术供应链到应用的最后一公里。”李刚还强调了数据在AI应用落地过程中的重要性，他表示，企业需要协同完善数据治理体系，加强数据积累、数据标准化，促进数据线上化、及时化、准确化等为生成式 AI技术发展和应用提供数据资源基础。（穆青风）