億歐智庫(kù)+-+2024年企業(yè)AI大模型應(yīng)用落地白皮書

億歐智庫(kù)/researchCopyrightreservedtoEOIntelligence,Nov.2024研究研究報(bào)告CONTENTS011.1驅(qū)動(dòng)因素:政策牽引、技術(shù)突破與數(shù)字化轉(zhuǎn)型1.2落地挑戰(zhàn):工具/解決方案不足、多元多模適配、全流程開發(fā)復(fù)雜Al大模型落地探索與成功路徑洞察2.1落地嘗試:市場(chǎng)針對(duì)企業(yè)Al大模型應(yīng)用落地痛點(diǎn)的嘗試2.2能力建設(shè):大模型服務(wù)商需具備全流程解決方案和全面的專業(yè)能力2.3他山之石:一站式解決方案是當(dāng)前行業(yè)的優(yōu)秀做法未來(lái)趨勢(shì)預(yù)判及策略建議3.1趨勢(shì)研判:企業(yè)未來(lái)落地Al大模型應(yīng)用部署的趨勢(shì)分析3.2策略建議:基于全流程開發(fā)平臺(tái)底座實(shí)現(xiàn)Al大模型落地下,中國(guó)企業(yè)紛紛開始探索并實(shí)踐Al對(duì)于業(yè)務(wù)的賦能,用與落地,與此同時(shí)對(duì)大模但另一方面,企業(yè)在落地大和需求,并對(duì)其面臨的痛點(diǎn)和挑戰(zhàn)進(jìn)行梳理。多重因素驅(qū)動(dòng)下,企業(yè)對(duì)Al大模型的應(yīng)用需求不斷提高u在快速發(fā)展的數(shù)字化時(shí)代背景下,Al大模型正在成為眾多企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵,同時(shí),政策牽引、技術(shù)三大因素驅(qū)動(dòng)Al大模型B端應(yīng)用加速2021年以來(lái),2021年以來(lái),國(guó)家和地方層面加速出臺(tái)Al應(yīng)用和大模型相關(guān)政策,聚焦數(shù)據(jù)安全、技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用落地等方面,旨在降低Al應(yīng)用門檻,加速大模型落地破,為Al大模型的開發(fā)和應(yīng)用提供了強(qiáng)大的基礎(chǔ)支撐,驅(qū)動(dòng)大模型落地場(chǎng)景的多樣性和業(yè)務(wù)賦能效率的提高在日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和多變的需求下,在日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和多變的需求下,企業(yè)亟需AI賦能運(yùn)營(yíng)效率和創(chuàng)新能力提升,Al大模型作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型重要工具,將幫助企業(yè)更好地洞察市場(chǎng)、優(yōu)化決策中國(guó)大語(yǔ)言模型市場(chǎng)規(guī)模及增速(單位:億元)680.2680.2320.8210.2210.2132.363.0202220232024E2025E2026E2027EuAIGC時(shí)代的第一波浪潮是大模型的預(yù)訓(xùn)練和訓(xùn)練集群規(guī)模的不斷擴(kuò)大,緊隨其后,第二波浪潮接踵而至,當(dāng)前和未來(lái)將更加聚焦Al大模型的應(yīng)用落地。算力、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)筑起高效的計(jì)算和存儲(chǔ)能力,基于自然語(yǔ)言處理、算法與模型優(yōu)化等底層技術(shù)保障大模型穩(wěn)定運(yùn)行,在此基礎(chǔ)上,通用大模型能力逐步完善,并基于專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)涌現(xiàn)出垂直行業(yè)和細(xì)分場(chǎng)景大模型。uAl大模型在B端企業(yè)的應(yīng)用落地離不開數(shù)據(jù)、算力和算法的協(xié)同支撐。其中,數(shù)據(jù)作為大模型應(yīng)用的基石,算力是Al大模型的落地保障?算力是算法創(chuàng)新的工具,算力是Al大模型的落地保障?算力是算法創(chuàng)新的工具,算力不僅源自芯片,更源自系統(tǒng)性的技術(shù)創(chuàng)新求極高,但在業(yè)務(wù)場(chǎng)景不斷復(fù)雜的背景下,未來(lái)企業(yè)Al大模型的數(shù)據(jù)是Al大模型應(yīng)用的原料大規(guī)模高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐,并構(gòu)成模型優(yōu)化的基礎(chǔ)型能學(xué)習(xí)更多知識(shí),具備更專業(yè)的能力,精準(zhǔn)高效賦能具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景優(yōu)化及決策算法是Al大模型發(fā)展的核心?智能涌現(xiàn)來(lái)自于算法,有了高業(yè)可以優(yōu)化Al大模型的性能,提u企業(yè)落地AI大模型應(yīng)用的過(guò)程就是基于數(shù)據(jù)、算力和算法的支撐,將大模型能力賦能到業(yè)務(wù)的過(guò)程,但并不意味著擁有了數(shù)據(jù)、算力和算法,就具備了大模型應(yīng)用落地的能力,企業(yè)還面臨從數(shù)據(jù)到應(yīng)用、從企業(yè)在落地Al大模型應(yīng)用過(guò)程中面臨諸多挑戰(zhàn),難以一己之力實(shí)現(xiàn)全流程開發(fā)落地u對(duì)于大部分企業(yè)來(lái)說(shuō),Al大模型應(yīng)用的實(shí)際開發(fā)落地面臨較高的門檻,從數(shù)據(jù)的處理到模型的微調(diào),再u企業(yè)在大模型應(yīng)用過(guò)程中面臨數(shù)據(jù)處理工具不足、端到端解決方案缺乏以及數(shù)據(jù)隱私與安全難題,對(duì)企企業(yè)落地Al大模型應(yīng)用過(guò)程中面臨的痛點(diǎn)數(shù)據(jù)處理工具不足數(shù)據(jù)處理工具不足缺少端到端解決方案形式接入企業(yè)業(yè)務(wù),涉及多序和業(yè)務(wù)系統(tǒng)兼容,當(dāng)前還數(shù)據(jù)隱私與安全難題?企業(yè)需要私有化部署,但云平臺(tái)鎖定效應(yīng)強(qiáng),遷移成本高,隱私與安全要求算力多元化算力多元化現(xiàn)階段,Al大模型產(chǎn)業(yè)鏈呈現(xiàn)算力多元化、模型多樣化的發(fā)展趨勢(shì),多元算力融合及多種模型的應(yīng)用將為企業(yè)帶來(lái)適配難度大和成本控制等問(wèn)題模型多樣化檢索準(zhǔn)確率和效率低2.微調(diào)6.運(yùn)維1.數(shù)據(jù)如何及時(shí)響應(yīng)故障及持續(xù)迭代優(yōu)化企業(yè)落地Al大模型應(yīng)用流程復(fù)雜,門檻高,環(huán)節(jié)間協(xié)同不足5.上線用戶體驗(yàn)及安全問(wèn)題4.部署領(lǐng)域知識(shí)不專業(yè),人才不足數(shù)據(jù)量不足、質(zhì)量低落地痛點(diǎn)的訴求,中國(guó)市場(chǎng)上已涌現(xiàn)出眾多服務(wù)商,但署過(guò)程中單一痛點(diǎn),難以覆蓋全流程,且不具備全方面全球生成式Al應(yīng)用尚處早期,本與性能(延遲等)因素,署與運(yùn)維全流程,集成豐富授權(quán)軟件,保障應(yīng)用性與高效性,有效推動(dòng)大模型在中發(fā)部署全流程的痛點(diǎn)與挑戰(zhàn),法論,以幫助企業(yè)高效地落針對(duì)企業(yè)落地Al大模型應(yīng)用的痛點(diǎn),市場(chǎng)已有初步實(shí)踐與嘗試u為助力企業(yè)解決Al大模型在應(yīng)用開發(fā)落地過(guò)程中面臨的痛點(diǎn),當(dāng)前市場(chǎng)上已涌現(xiàn)出各類服務(wù)市面上針對(duì)大模型應(yīng)用落地的實(shí)踐總結(jié)?強(qiáng)大的基礎(chǔ)能力:云廠商通常具備強(qiáng)大的技術(shù)研發(fā)和訓(xùn)練能力,能夠提供解決大模型幻覺(jué)、多元算力調(diào)度等復(fù)雜問(wèn)題的基礎(chǔ)技術(shù)支持。?通用能力支撐:云廠商在研發(fā)和訓(xùn)練側(cè)構(gòu)建了通用化能力支持,以滿足不同企業(yè)業(yè)特別是中小企業(yè)提供必要的算力支持。?全面的服務(wù)能力:云廠商不僅提供大模型技術(shù),還具備應(yīng)用服務(wù)和交付能力,能夠提供從研發(fā)到部署的全方位服務(wù)。?更順暢的用戶體驗(yàn):Al應(yīng)用企業(yè)在開發(fā)大模型應(yīng)用平臺(tái)時(shí),更注重用戶體驗(yàn)的流暢性,使得用戶在使用過(guò)程中能夠獲得更加直觀和便捷的操作體驗(yàn)。?深入的行業(yè)理解:Al應(yīng)用企業(yè)通常對(duì)特定行業(yè)有更深入的理解和更豐富的經(jīng)驗(yàn),能夠提供更加貼合行業(yè)特點(diǎn)和需求的解決方案。?豐富的場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn):由于專注于特定的應(yīng)用場(chǎng)景,Al應(yīng)用企業(yè)能夠提供更符合實(shí)際過(guò)具備較強(qiáng)的軟硬件優(yōu)化技術(shù)和多元異構(gòu)算力適配技術(shù),可以賦能Al應(yīng)用性能的提升。u從現(xiàn)階段市場(chǎng)對(duì)于企業(yè)Al大模型應(yīng)用落地服務(wù)的實(shí)踐來(lái)看,各類產(chǎn)品和解決方案各有優(yōu)勢(shì)足和提升的方面,企業(yè)需基于自身實(shí)際業(yè)務(wù)需求選擇合適的解決方案。但對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),需要的更多是聚焦全流程且能力全面的解決方案,真正幫助其解決Al大模型應(yīng)用開發(fā)落地過(guò)程中各環(huán)節(jié)各決方案和全面的專業(yè)能力u大模型技術(shù)正逐漸成為推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新和提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素。然而,企業(yè)在應(yīng)用大模型時(shí)面臨著諸多挑戰(zhàn),包括數(shù)據(jù)處理工具不足、數(shù)據(jù)隱私與安全挑戰(zhàn)、多元算力的適配、多模型的匹配與精調(diào),以及全流程的服務(wù)能力等。為了幫助企業(yè)克服這些挑戰(zhàn),億歐智庫(kù)對(duì)企業(yè)Al大模型應(yīng)用落地所需的核心能力進(jìn)行了梳理,提出了一系列關(guān)鍵能力要求,以確保企業(yè)能夠高效、經(jīng)濟(jì)地利用大模型技術(shù),實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的優(yōu)企業(yè)Al大模型應(yīng)用落地所需的核心能力梳理成能力,確保模型訓(xùn)練效果;3)強(qiáng)大的隱私保護(hù)與安全支持,滿足本地化部署和數(shù)據(jù)合規(guī)需求;以及與企業(yè)系統(tǒng)的無(wú)縫集成和?硬件算力支撐多元化可能是未來(lái)的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì),除了傳統(tǒng)的英偉達(dá)芯片外,未來(lái)AMD以及國(guó)產(chǎn)GPU、ASIC市占率也將得到提算資源,并快速適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。??夠根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇或調(diào)整最適合的模型,從而提高業(yè)務(wù)效率和效果庫(kù)構(gòu)建,再到最后的應(yīng)用部署和上線運(yùn)維等以確保大模型應(yīng)用的性能優(yōu)化與精度提升于企業(yè)自身實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景不斷優(yōu)化,幫助企業(yè)持續(xù)優(yōu)化模型應(yīng)用性能和效果企業(yè)平臺(tái)最佳實(shí)踐:為企業(yè)提供Al大模型落地平臺(tái),全流程支撐企業(yè)各階段需求uAmazonBedrock:是一項(xiàng)完全托管的服務(wù),通過(guò)單個(gè)API提供來(lái)自人工智能公司的高性能基礎(chǔ)模型,以及通過(guò)安全性、隱私性和負(fù)責(zé)任的人工智能構(gòu)建生成式人工智能應(yīng)用程序所需AmazonBedrock,開發(fā)者可以試驗(yàn)和評(píng)估適合業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)模型,通過(guò)微調(diào)和檢索增強(qiáng)生成等技術(shù)利用企業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行私人定制,并構(gòu)建使用企業(yè)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)來(lái)源執(zhí)行任務(wù)的代理。模型適配和模型調(diào)整(Fine模型適配和模型調(diào)整(Fine-tuning)應(yīng)用程序集成跨公司系統(tǒng)和數(shù)據(jù)源執(zhí)行多步驟任務(wù)管理必要的基礎(chǔ)設(shè)施,并制定數(shù)據(jù)安全和隱私策略。這些步驟耗時(shí)且門檻高,模型調(diào)整Amazoncohere結(jié)合業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景選擇適合的基礎(chǔ)模型AmazoncohereAI21AI21LabsMetaMetaMistralMistralAlu浪潮信息元腦企智EPAI為企業(yè)Al大模型落地應(yīng)用提供端到端開發(fā)平臺(tái),囊括力工具,能夠幫助企業(yè)有效降低大模型應(yīng)用門檻,幫助伙伴提升模型開發(fā)效能,打造智能生產(chǎn)力。礎(chǔ)設(shè)施的邏輯解耦,降低企業(yè)跨算力平臺(tái)遷移、多元模型部署適配的試錯(cuò)成本,助力企業(yè)輕松跨越Al應(yīng)用開發(fā)與部署門檻,加速智能應(yīng)用創(chuàng)新。提供數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、知識(shí)檢索、應(yīng)用框架等系列工具,數(shù)據(jù)浪潮信息元腦企智EPA數(shù)據(jù)長(zhǎng)上下文基礎(chǔ)知識(shí)行業(yè)知識(shí)大模型庫(kù)LLMS編程個(gè)源2.0LLaMABaichuan檢索生成長(zhǎng)上下文基礎(chǔ)知識(shí)行業(yè)知識(shí)大模型庫(kù)LLMS編程個(gè)源2.0LLaMABaichuan檢索生成預(yù)言風(fēng)格代碼執(zhí)行計(jì)算工具工具微調(diào)數(shù)據(jù)微調(diào)chatGLM代碼執(zhí)行計(jì)算工具工具微調(diào)數(shù)據(jù)微調(diào)面向多模和多元算力的計(jì)算框架面向多模和多元算力的計(jì)算框架多元算力管理與調(diào)度多元算力高吞吐分布式存儲(chǔ)低延遲無(wú)損網(wǎng)絡(luò)多元算力多元算力Infra基于標(biāo)桿案例梳理提煉Al大模型應(yīng)用的路徑u結(jié)合國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀案例,Al大模型落地服務(wù)廠商可以提供一站式解決方案,覆蓋數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選擇、模型訓(xùn)練、模型定制、模型部署、應(yīng)用集成、測(cè)試驗(yàn)證以及上線運(yùn)維等各個(gè)環(huán)節(jié)。但在此之前,企業(yè)需要uAl大模型的真正價(jià)值和投資回報(bào)率取決于應(yīng)用如何為企業(yè)帶來(lái)業(yè)務(wù)層面的改變。企業(yè)應(yīng)該盡快評(píng)估準(zhǔn)備情況,制定人工智能戰(zhàn)略與落地路線圖,為生成式Al的應(yīng)用奠定必要的基礎(chǔ),從而在中長(zhǎng)期內(nèi)通過(guò)差異化和重點(diǎn)戰(zhàn)略來(lái)建立競(jìng)企業(yè)落地Al大模型應(yīng)用的路徑梳理1.需求梳理及規(guī)劃1.需求梳理及規(guī)劃首先,企業(yè)需詳細(xì)梳理業(yè)務(wù)場(chǎng)景及需求,并快速構(gòu)建應(yīng)用原型,通過(guò)用戶測(cè)試或內(nèi)部評(píng)審來(lái)驗(yàn)證需求的可行性和用戶接受度。并提前對(duì)可能用到的技術(shù)棧進(jìn)行預(yù)研,包括模型能力、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、全流程打通能力的供應(yīng)商。2.基礎(chǔ)大模型部署2.基礎(chǔ)大模型部署基于企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景實(shí)際應(yīng)用需求,選擇合適的基礎(chǔ)大模型和形式進(jìn)行部署,如采用Apl模式部署,環(huán)境的兼容性,提高部署效率。3.模型微調(diào)與定制3.模型微調(diào)與定制雜且專業(yè)度高的場(chǎng)景還需引入RAG技術(shù),內(nèi)部構(gòu)建或接入知識(shí)庫(kù),增強(qiáng)模型理解和生成能力。在此過(guò)程中,還會(huì)涉及到數(shù)據(jù)處理流程的優(yōu)化,包括數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、增強(qiáng)等,提升數(shù)據(jù)質(zhì)量,并實(shí)施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制和加密措施,確保數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)、傳輸過(guò)程中的安全性。4.應(yīng)用測(cè)試及驗(yàn)證4.應(yīng)用測(cè)試及驗(yàn)證Al大模型應(yīng)用正式上線前需做測(cè)試,包括單元測(cè)試、集成測(cè)試、性能測(cè)試、安全測(cè)試等,確保應(yīng)用各模塊功能正常、性能達(dá)標(biāo),并保證安全可靠。5.應(yīng)用上線及運(yùn)維5.應(yīng)用上線及運(yùn)維并將A應(yīng)用與企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)做集成,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享等在企業(yè)內(nèi)部搭建運(yùn)維團(tuán)隊(duì),負(fù)責(zé)應(yīng)用的日常維護(hù)、性能監(jiān)控、故障排查及持續(xù)優(yōu)化,并建立用戶反饋機(jī)制,定期收集用戶意見(jiàn),不斷優(yōu)化應(yīng)用功能和用戶體驗(yàn)隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的快速發(fā)展,勢(shì),且隨著應(yīng)用的不斷深入,效賦能,同時(shí)將對(duì)數(shù)據(jù)、算模型應(yīng)用,讓其能夠真正賦本的降低,不僅需要選擇和自身更匹配的大模型,更需要高效的算力基礎(chǔ)設(shè)施支撐,同時(shí),高效的數(shù)據(jù)的采集和勢(shì),并為企業(yè)更高效的大模企業(yè)未來(lái)落地Al大模型應(yīng)用部署的四大趨勢(shì)研判1、企業(yè)已經(jīng)感知到大模型的價(jià)值,未來(lái)將逐步關(guān)注ROIu全球75%的CIO增加了2024年的人工智能預(yù)算。然而,當(dāng)談到生成式Al時(shí),許多組織并沒(méi)有以正確的方式部署和利用它來(lái)釋放其潛力。過(guò)往在小模型時(shí)代,從應(yīng)用場(chǎng)景到賦能效果都存在清晰可參考的落地路線,然而大模型在這個(gè)方面來(lái)還沒(méi)有形成標(biāo)準(zhǔn)案例。u目前,多數(shù)企業(yè)處在大模型的探索階段,已經(jīng)在場(chǎng)景應(yīng)用上感知到大模型的應(yīng)用價(jià)值。未來(lái)企業(yè)逐步關(guān)注大模型投入的Rol上,即大模型是否能真正幫助企業(yè)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)降本提效。根據(jù)Gartner調(diào)研,企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)2、多模態(tài)大模型應(yīng)用解決多維度業(yè)務(wù)問(wèn)題u在當(dāng)前的應(yīng)用中,大語(yǔ)言模型仍是主流,但世界是多模態(tài)的,多模態(tài)協(xié)同更符合人類感知與表達(dá)方式。在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,通過(guò)引入圖片、語(yǔ)音、視頻等數(shù)據(jù)形態(tài),大模型可幫助企業(yè)解決更多維度的問(wèn)題,多模態(tài)也是當(dāng)前業(yè)界的重點(diǎn)發(fā)展趨勢(shì)。由于多模態(tài)模型可以捕獲跨模態(tài)的復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系,將融合不同信息產(chǎn)生更多樣化的結(jié)果,參與到更深層次的任務(wù)中,因此相比單模態(tài)模型具有更廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景,如醫(yī)信息的豐富性和完整性增強(qiáng)任務(wù)表現(xiàn)人機(jī)交互的自然化和智能化具有局限性,表現(xiàn)為信息不全面和上下文缺失:?信息不全面:例如僅依賴文本描述可能無(wú)法準(zhǔn)確理解一個(gè)場(chǎng)景;僅依賴圖像可能無(wú)法準(zhǔn)備獲取文字內(nèi)容和背后的含義信息無(wú)法理解其內(nèi)容單一模態(tài)的數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致部分歧義,如在網(wǎng)絡(luò)上看到一張圖片,描述和人的想象可能完全不同交互僵化具有豐富性,表現(xiàn)為信息互補(bǔ)和上下文增強(qiáng):提供視覺(jué)信息,文本提供詳細(xì)描述,兩者結(jié)合效能對(duì)任務(wù)進(jìn)行增強(qiáng),比如提升準(zhǔn)確性和擴(kuò)展任務(wù)范圍其次,多模態(tài)可以執(zhí)行跨模態(tài)任務(wù)和復(fù)雜任務(wù),如自動(dòng)駕駛領(lǐng)域需要大模型能同時(shí)處理視覺(jué)、文本、雷達(dá)交互更自然,可以通過(guò)自然的表達(dá),來(lái)讓大模型理解3、將RAG與知識(shí)圖譜相結(jié)合,進(jìn)一步提升Al在復(fù)雜查詢處理中的性能u當(dāng)前面向文檔類數(shù)據(jù)檢索增強(qiáng)的方法以基于向捕捉實(shí)體間的復(fù)雜關(guān)系知識(shí)圖譜通過(guò)節(jié)點(diǎn)和邊的結(jié)構(gòu)清晰地表示實(shí)體及其相互關(guān)系,使得RAG能夠理解和利用這些關(guān)系來(lái)生成更準(zhǔn)確的回答支持個(gè)性化和推薦系統(tǒng)知識(shí)圖譜能夠根據(jù)用戶的行為和偏好提供個(gè)性化的內(nèi)容推薦和服務(wù)匹配,提升用戶體驗(yàn)捕捉實(shí)體間的復(fù)雜關(guān)系知識(shí)圖譜通過(guò)節(jié)點(diǎn)和邊的結(jié)構(gòu)清晰地表示實(shí)體及其相互關(guān)系,使得RAG能夠理解和利用這些關(guān)系來(lái)生成更準(zhǔn)確的回答支持個(gè)性化和推薦系統(tǒng)知識(shí)圖譜能夠根據(jù)用戶的行為和偏好提供個(gè)性化的內(nèi)容推薦和服務(wù)匹配,提升用戶體驗(yàn)提供全局上下文理解知識(shí)圖譜的全局性視角使得RAG能夠跨越文檔界限,整合分散在不同文本塊中的信息,提供更全面的上下文理解企業(yè)未來(lái)落地Al大模型應(yīng)用部署的四大趨勢(shì)研判4、智能體朝單一智能體能力擴(kuò)展與多智能體協(xié)作方向發(fā)展u智能體的應(yīng)用場(chǎng)景廣泛,包括但不限于機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、智能家居等,現(xiàn)在各類應(yīng)用中或多或少都在構(gòu)建讓用戶去使用的智能體,未來(lái)會(huì)形成更加復(fù)雜的智能體使用情況。擴(kuò)展單一智能體邊界使其能夠兼顧多類任務(wù),或者構(gòu)建多智能體協(xié)作機(jī)制可能是未來(lái)兩大落地方向。u其中,多智能體框架開始利用層次結(jié)構(gòu),使一些智能體專注于高級(jí)目標(biāo),而其他智能體則負(fù)責(zé)特定于任務(wù)的工作,然后向上報(bào)告,從效率提升角度看,多智體系統(tǒng)通過(guò)智能調(diào)度、自動(dòng)化流程顯著提高工作效策略建議:基于全流程開發(fā)平臺(tái)底座,實(shí)現(xiàn)高效低門檻落地AI大大模型應(yīng)用u在當(dāng)今數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,Al大模型的應(yīng)用已成為企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的重要手段。面對(duì)Al大模型在企業(yè)端落地的困難需要基于全流程開發(fā)底座來(lái)實(shí)現(xiàn)聚焦業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求并合理選擇模型企業(yè)首要任務(wù)是深入剖析業(yè)務(wù)需求,定位核心難題。鑒于大語(yǔ)言模型在文本處理、自然語(yǔ)言理解上的高成熟度和實(shí)用性,常被企業(yè)視為首選,能明確任務(wù)性質(zhì)結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯優(yōu)化流程確定業(yè)務(wù)需求與模型后,企業(yè)需明確任務(wù)性質(zhì):輔助生成與決策性任務(wù)。輔助生成如文檔、代碼補(bǔ)全,應(yīng)利用大模型提升內(nèi)容質(zhì)量與效率,市場(chǎng)預(yù)測(cè),則采取混合智能,結(jié)合大模型預(yù)測(cè)與企業(yè)決策邏輯,確保大模型輸出為決策輔助,而非替代人類判斷,以維持企業(yè)控制力并提升若業(yè)務(wù)涉及多模態(tài)處理(如圖文生成、視頻處理明確任務(wù)性質(zhì)結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯優(yōu)化流程確定業(yè)務(wù)需求與模型后,企業(yè)需明確任務(wù)性質(zhì):輔助生成與決策性任務(wù)。輔助生成如文檔、代碼補(bǔ)全,應(yīng)利用大模型提升內(nèi)容質(zhì)量與效率,市場(chǎng)預(yù)測(cè),則采取混合智能,結(jié)合大模型預(yù)測(cè)與企業(yè)決策邏輯,確保大模型輸出為決策輔助,而非替代人類判斷,以維持企業(yè)控制力并提升評(píng)估自身數(shù)據(jù)豐富度及質(zhì)量明確技術(shù)選型與適配性在梳理業(yè)務(wù)場(chǎng)景、選擇模型和優(yōu)化流程之后,