2024大模型與企業(yè)數(shù)智化升級

大模型與企業(yè)數(shù)智化升級2024大語言模型開啟AGI時代，人工智能進入生成式階段大語言模型開啟AGI時代，人工智能進入生成式階段什么是大模型？大語言模型（LLM）是建立在大量數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的巨大模型，包括如下關(guān)鍵要素：海量算力與數(shù)據(jù)支撐的大參數(shù)“涌現(xiàn)”智能能力，擁有解決它從未或

4AI對齊產(chǎn)品封裝4AI對齊產(chǎn)品封裝3指示學(xué)習(xí)2模型預(yù)訓(xùn)練1架構(gòu)設(shè)計極少見過的問題的能力需微調(diào)，就能夠解決多種通用型任務(wù)

基于Transformer架構(gòu)，規(guī)劃技術(shù)路線，①編碼器路線；②編解碼器路線；③解碼器路線

基于海量數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，并形成一個有監(jiān)督的策略，引入獎勵模型和RLHF進行強化學(xué)習(xí)

在多類型下游任務(wù)上進行訓(xùn)練，提升其少樣本/零樣本能力

持續(xù)探索更有效率的方式實現(xiàn)模型與人類社會普世價值觀的對齊，從而達到生產(chǎn)環(huán)境部署要求大語言模型關(guān)鍵能力

人工智能與AGI發(fā)展階段劃分語言能力知識能力包括語義理解，語言生成，多輪對話，乃至快速形成文本摘要的能力語言能力知識能力包括語義理解，語言生成，多輪對話，乃至快速形成文本摘要的能力包括事實性知識，也包括常識知識等交互革命交互革命GUI??DUI/HUIPrompt工程價值凸顯

AGI1.0 ?思維革命AI具備獨立思考與邏輯判邏輯與復(fù)雜問題推理能力利用上下文學(xué)習(xí)與思維鏈能力，持續(xù)對大模型進行訓(xùn)練與微調(diào)，從而提升大模型的復(fù)雜問題推理能力邏輯與復(fù)雜問題推理能力利用上下文學(xué)習(xí)與思維鏈能力，持續(xù)對大模型進行訓(xùn)練與微調(diào)，從而提升大模型的復(fù)雜問題推理能力通用任務(wù)能力多種通用任務(wù)

激發(fā)科技與創(chuàng)新活力

AGI0.1

將得以復(fù)制和擴展

斷的能力碳基生命共存AGI2.02大語言模型推動企業(yè)從數(shù)字化向智能化升級大語言模型推動企業(yè)從數(shù)字化向智能化升級大模型對企業(yè)帶來的核心價值是什么？中國企業(yè)部署AI應(yīng)用所面臨的挑戰(zhàn)45.5%32.9%23.1%22.4%45.5%32.9%23.1%22.4%15.4%2.1%投資AI算法的可解釋性AI安全、倫理與合規(guī)問題其他

51.7%01以業(yè)務(wù)驅(qū)動的方式擁抱AI01以業(yè)務(wù)驅(qū)動的方式擁抱AI人工智能從未如ChatGPT這般普及，超過1億用戶主動體驗的背后，是業(yè)務(wù)發(fā)展需求驅(qū)動AI應(yīng)用場景探索與實踐的重大轉(zhuǎn)變02降低AI開發(fā)門檻傳統(tǒng)的AI開發(fā)模式需要針對不同的任務(wù)和場景進行定制化開發(fā)，大模型顯著降低開發(fā)復(fù)雜度，提升部署與應(yīng)用的便捷度03增強用戶體驗，碾平企業(yè)數(shù)智化洼地大模型對于人機交互方式的變革顯著增強客戶/用戶體驗與員工體驗，有利于中后臺賦能升級，以及員工原生數(shù)智動能發(fā)展0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0%數(shù)據(jù)來源：埃森哲2020，易觀整理?易觀Analysys 2023/7/14

激發(fā)科技與創(chuàng)新活力 3大模型應(yīng)用尚未跨越鴻溝，嘗鮮者重心在于技術(shù)突破與場景探索大模型應(yīng)用尚未跨越鴻溝，嘗鮮者重心在于技術(shù)突破與場景探索企業(yè)應(yīng)用大模型可能面臨的挑戰(zhàn)與風(fēng)險有哪些？技術(shù)能力彰顯，面臨場景摸索，跨越鴻溝技術(shù)能力彰顯，面臨場景摸索，跨越鴻溝落地，發(fā)揮業(yè)務(wù)價值價值曲線成本曲線2巨大的模型訓(xùn)練與推理算力等成本拉低效益比顯著的企業(yè)必須承擔(dān)的成本，開源基礎(chǔ)模型在一定程度上可以降低這一階段的訓(xùn)練成本與剪枝等技術(shù)的發(fā)展進一步降低然需要考慮提示工程在特定場景的磨合成本1技術(shù)局限尚需突破方能釋放更大價值知識更新與自主學(xué)習(xí)能力，目前大語言模型仍然為靜態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)范式，無法實現(xiàn)新知識的快速學(xué)習(xí)與迭代，尤其是涉及到時效數(shù)據(jù)與專有數(shù)據(jù)的場景下存在障礙，OpenAI正在通過Plugins態(tài)來突破這一局限的性能與泛化能力仍然需要增強，行業(yè)大模型訓(xùn)練是當(dāng)前挑戰(zhàn)的破局之道之一長期記憶能力，目前正在通過增大上下文容量、數(shù)據(jù)向量化，以及AIagent等多種方式探索突破3安全合規(guī)可信應(yīng)用底線尚需剛性保障3安全合規(guī)可信應(yīng)用底線尚需剛性保障方能進入到生產(chǎn)環(huán)境經(jīng)營以及商業(yè)法則相匹配等，前者最為關(guān)鍵，這也是目前最為關(guān)注的AI在通過RLHF與RLAIF不同方式來實現(xiàn)隱私與數(shù)據(jù)安全問題，無論是大模型的訓(xùn)練推理，還是對話應(yīng)用的過程中，都存在過多的隱私暴露與數(shù)據(jù)安全風(fēng)險，這有賴于技術(shù)突破和監(jiān)管合規(guī)的進一步建立

激發(fā)科技與創(chuàng)新活力 4大模型所加速的生成式人工智能已經(jīng)滲透到多個場景大模型所加速的生成式人工智能已經(jīng)滲透到多個場景生成式人工智能，到底在生成什么，應(yīng)用到哪些場景？文本 代碼 圖像 音視頻 3D 分子發(fā)現(xiàn)對話/問答文檔/文本/內(nèi)容/會議摘要等語言翻譯文學(xué)/劇本創(chuàng)作等

自然語言生成代碼代碼補齊生成軟件測試用例合成數(shù)據(jù)等

圖像分類/分割工業(yè)設(shè)計結(jié)果構(gòu)建藝術(shù)/商業(yè)作品創(chuàng)作圖像修復(fù)觀測等

信息播報語音編輯/翻譯影視內(nèi)容分析編輯視頻增強/風(fēng)格遷移音樂/視頻生成

電影/游戲/建筑/家居設(shè)計工業(yè)制造工業(yè)/藝術(shù)設(shè)計醫(yī)療健康虛擬現(xiàn)實等

藥物設(shè)計材料科學(xué)食品與農(nóng)業(yè)能源個人護理等01 02 03 04 05 062023/7/14

激發(fā)科技與創(chuàng)新活力 5大模型能力與AIGC相結(jié)合向企業(yè)經(jīng)營關(guān)鍵環(huán)節(jié)滲透大模型能力與AIGC相結(jié)合向企業(yè)經(jīng)營關(guān)鍵環(huán)節(jié)滲透企業(yè)可以考慮從哪些環(huán)節(jié)應(yīng)用大語言模型？AI+營銷/客服

AI+財務(wù) AI+HR AI+研

AI+供應(yīng)鏈職能滲透

營銷物料生成智能廣告投放智能客服智能營銷等

工作助手會議管理Office助手等

財務(wù)決策財務(wù)風(fēng)險管理報表編制

招聘/面試員工管理人才培養(yǎng)離職預(yù)測等

代碼編寫產(chǎn)品測試3D建模等

銷售分析與預(yù)測倉庫管理訂單履約風(fēng)險預(yù)警等★★★★ ★★★★ ★★ ★★★ ★★★★ ★★數(shù)據(jù)分析內(nèi)容生成知識管理協(xié)同辦公核心場景數(shù)據(jù)分析內(nèi)容生成知識管理協(xié)同辦公語言能力（含生成能力）語言能力（含生成能力）

邏輯與復(fù)雜問題推理能力通用任務(wù)能力知識能力2023/7/14通用任務(wù)能力知識能力

激發(fā)科技與創(chuàng)新活力 6行業(yè)應(yīng)用全面鋪開，實踐案例示范價值在于效益比測算與優(yōu)化行業(yè)應(yīng)用全面鋪開，實踐案例示范價值在于效益比測算與優(yōu)化智能客服、商品海報與文案生成等智能客服、商品海報與文案生成等后臺乃至供應(yīng)鏈與產(chǎn)品研發(fā)延伸實踐案例：阿里通義大模型賦能商家，AIGC生成3D商品與店鋪營銷物料工業(yè)/制造行業(yè)是知識密集型行業(yè)，尤其是進入到工業(yè)細分高度差異化，相應(yīng)地，工業(yè)行業(yè)大模型的必要性甚高目前主要在AI輔助研發(fā)設(shè)計、工業(yè)質(zhì)檢（分析）、生產(chǎn)流程智能化等方面應(yīng)用，未來則需要探索AI+機器人的智能化升級，用大模型鏈接物理世界實踐案例：創(chuàng)新奇智人工智能技術(shù)棧及“奇智孔明”應(yīng)用探索激發(fā)科技與創(chuàng)新活力工業(yè)/制造電商/零售行業(yè)金融行業(yè)金融行業(yè)產(chǎn)行業(yè)，包括圖像、音視頻、3D資產(chǎn)等，借助于大模型與AIGC能力首先提高內(nèi)容生產(chǎn)效率是當(dāng)務(wù)之急與對話生成等，中長期看智能NPC乃至游戲策略設(shè)計產(chǎn)行業(yè)，包括圖像、音視頻、3D資產(chǎn)等，借助于大模型與AIGC能力首先提高內(nèi)容生產(chǎn)效率是當(dāng)務(wù)之急與對話生成等，中長期看智能NPC乃至游戲策略設(shè)計實踐案例：啟元世界游戲AI解決方案“AIAI輔助診療，包括AI影像識別與臨床輔助決策等，賦能醫(yī)生與醫(yī)療機構(gòu)提高平均專業(yè)水平，提高工作質(zhì)量與效率實驗研究等，尤其是在藥物發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)充分發(fā)揮探索性價值實踐案例：華為基于PanguDrugModel提供AI輔助藥物研發(fā)平臺，覆蓋新藥研發(fā)全流程醫(yī)藥/醫(yī)療娛樂/游戲行業(yè)方面則需要進行金融大模型的訓(xùn)練與微調(diào)，探索創(chuàng)新價值實踐案例：中國農(nóng)業(yè)銀行ChatABC，應(yīng)用于多輪對話、內(nèi)容摘要等場景教育行業(yè)教育行業(yè)圍繞受教育者與C端用戶：覆蓋K12、高等教育、職業(yè)教育展開圍繞賦能教育機構(gòu)與施教者/老師：覆蓋備課、教學(xué)、考試智能化升級實踐案例：科大訊飛星火大模型賦能教育行業(yè)2023/7/14 7企業(yè)擁抱大模型，從應(yīng)用場景入手探索最佳實踐再規(guī)劃自建路線企業(yè)擁抱大模型，從應(yīng)用場景入手探索最佳實踐再規(guī)劃自建路線適用于數(shù)智技術(shù)驅(qū)動的行業(yè)，同時，企業(yè)IT投入與研發(fā)能力相對比較強，能夠?qū)⒖萍寄芰ψ鳛橹匾偁幜Φ男袠I(yè)與企業(yè)自建MaaS能力，實現(xiàn)技術(shù)驅(qū)動適用于大多數(shù)企業(yè)，IT能力建設(shè)并非重點，但是需要利用AI能力提效降本，賦能業(yè)務(wù)經(jīng)營靈活應(yīng)用AI能力，賦能業(yè)務(wù)經(jīng)營適用于數(shù)智技術(shù)驅(qū)動的行業(yè)，同時，企業(yè)IT投入與研發(fā)能力相對比較強，能夠?qū)⒖萍寄芰ψ鳛橹匾偁幜Φ男袠I(yè)與企業(yè)自建MaaS能力，實現(xiàn)技術(shù)驅(qū)動適用于大多數(shù)企業(yè)，IT能力建設(shè)并非重點，但是需要利用AI能力提效降本，賦能業(yè)務(wù)經(jīng)營靈活應(yīng)用AI能力，賦能業(yè)務(wù)經(jīng)營1 2 3 4端到端自主訓(xùn)練大語言模型

利用開源模型，或者與LLM供應(yīng)商進行聯(lián)合研發(fā)與微調(diào)，訓(xùn)練專有模型

采購或者利用開源大模型API，利用向量化方式，優(yōu)化自身應(yīng)用

調(diào)整目前企業(yè)應(yīng)用的選型策略，提升AI能力評價權(quán)重關(guān)鍵考量：AI工程化團隊數(shù)據(jù)資源持續(xù)投入能力企業(yè)實踐：關(guān)鍵考量：AI工程化團隊數(shù)據(jù)資源持續(xù)投入能力企業(yè)實踐：關(guān)鍵考量：算力資源基礎(chǔ)與投入仍為必須基礎(chǔ)模型選型，或LLM供應(yīng)商選型行業(yè)頭部企業(yè)，例如中國工商銀行、等，進行金融行業(yè)專有模型訓(xùn)練，契合金融場景業(yè)務(wù)需求，實現(xiàn)技術(shù)驅(qū)動與方式②相比，算力資源投入相對較低，同時降低對于算法能力的要求關(guān)鍵考量：AI能力的抽象與對模型的駕馭能力（Plug-in生態(tài)）中型企業(yè)在借力AI能力升級服務(wù)水平適用于大多數(shù)企業(yè)擁抱數(shù)智化的場景，是企業(yè)軟件AI能力的整體升級關(guān)鍵考量：業(yè)務(wù)經(jīng)營目標(biāo)驅(qū)動提示工程（PromptEngineering）能力更新企業(yè)軟件選型標(biāo)準(zhǔn)與合作伙伴企業(yè)實踐：釘釘接入通義千問全面升級協(xié)同辦公智能化水平，變相提升企業(yè)智能協(xié)同與辦公應(yīng)用選型標(biāo)準(zhǔn)，包括HR客服等應(yīng)用皆是如此科學(xué)評估用例價值，進而建立高效益比的MaaS路線2023/7/14

激發(fā)科技與創(chuàng)新活力

起步探索最佳用例8領(lǐng)先頭部企業(yè)自建私有大模型需綜合考量，忌忽視產(chǎn)品與生態(tài)能力領(lǐng)先頭部企業(yè)自建私有大模型需綜合考量，忌忽視產(chǎn)品與生態(tài)能力如何對基礎(chǔ)大模型合作伙伴進行選型與評估？AINative應(yīng)用應(yīng)用層AINative應(yīng)用2B應(yīng)用（AI升級產(chǎn)品能力）2C應(yīng)用（AI加持用戶體驗）現(xiàn)有應(yīng)用（AI增強）2B應(yīng)用（AI升級產(chǎn)品能力）2C應(yīng)用（AI加持用戶體驗）

模型能力

★★★★數(shù)據(jù)準(zhǔn)備中間層數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

中間層生態(tài)是大模型能力的重要體現(xiàn)

需要關(guān)注基礎(chǔ)大模型的關(guān)鍵能力，包括語言能力（簡單理解、知識運用、推理能力、特殊生成等）、安全和價值觀以及通用任務(wù)能力，可以參考FlagEval（天秤）語言大模型評測體系插件服務(wù)模型運營插件服務(wù)模型運營模型部署模型訓(xùn)練

備注：大模型產(chǎn)品僅為示例，未包括海外大模型企業(yè)

產(chǎn)品能力

★★★★ 行業(yè)大模型 基礎(chǔ)大模型

需要關(guān)注基礎(chǔ)大模型的產(chǎn)品化封裝與解決方案能力，包括大模型能力抽象與API化易用性、大模型訓(xùn)練與微調(diào)環(huán)節(jié)支撐與服務(wù)保障能力、任務(wù)場景實踐能力，以及運營維護保障能力等多模態(tài)百度阿里多模態(tài)百度阿里華為科大訊飛商湯昆侖萬維騰訊智源研究院聯(lián)匯科技計算機視覺華為?盤古百度?文心京東?言犀商湯字節(jié)跳動騰訊?混元阿里?通義智源研究院?視界?？低暤谒姆妒?式說達觀數(shù)據(jù)?曹植中科院?紫東太初復(fù)旦大學(xué)?MOSS自然語言處理阿里?通義 智源研究院?悟道百度?文心 科大訊飛?星火騰訊?混元 光年之外華為?盤古 聆心智能360?智腦 MiniMax京東?言犀 智譜AI?ChatGLM商湯?日日新生態(tài)能力昆侖萬維?天工浪潮信息?源昆侖萬維?天工浪潮信息?源瀾舟科技?孟子可持續(xù)發(fā)展能力 ★★公有云平臺基礎(chǔ)設(shè)施層公有云平臺023/7/14 計算硬件023/7/14 計算硬件 AI芯片 智能計算服務(wù)器

人工智能計算中心公有云人工智能計算中心

私有云/IDC私有云/IDC與創(chuàng)新活力

基礎(chǔ)大模型非一蹴而就需要持續(xù)投入與迭代，需要關(guān)注大模型企業(yè)戰(zhàn)略路線與資源投入程度和專注度、人才梯隊建設(shè)與核心人才情況等9選型企業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)被升級，AI能力權(quán)重上升選型企業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)被升級，AI能力權(quán)重上升應(yīng)用層現(xiàn)有應(yīng)用（AI增強）2C應(yīng)用（AI加持用戶體驗）應(yīng)用層現(xiàn)有應(yīng)用（AI增強）2C應(yīng)用（AI加持用戶體驗）AINative應(yīng)用2B應(yīng)用（AI升級產(chǎn)品能力）調(diào)整目前企業(yè)應(yīng)用的選型策略，提升AI能力評價權(quán)重，關(guān)鍵考量標(biāo)準(zhǔn)：認知沉淀/行業(yè)Know-how→專有數(shù)據(jù)能力交互協(xié)作體驗→workflow整合能力企業(yè)類型B：中小型企業(yè)靈活應(yīng)用AI能力，賦能業(yè)務(wù)經(jīng)營中間層模型層基礎(chǔ)大模型基礎(chǔ)設(shè)施層公有云中間層模型層基礎(chǔ)大模型基礎(chǔ)設(shè)施層公有云智能計算服務(wù)器計算硬件人工智能計算中心私有云/IDC多模態(tài)計算機視覺自然語言處理插件服務(wù)模型運營模型部署模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備公有云平臺規(guī)劃企業(yè)自身AI策略與MaaS能力的過程中，將基礎(chǔ)模型與應(yīng)用的能力邊界競合融合納入考量范圍：①部分應(yīng)用能力壁壘被大模型擊穿，納入MaaS能力范疇沉淀為中臺能力②其他應(yīng)用持續(xù)增強AI賦能，提升解決特定場景與任務(wù)的能力，不定期掃描企業(yè)類型A：大型企業(yè)自建MaaS能力，實現(xiàn)技術(shù)驅(qū)動

激發(fā)科技與創(chuàng)新活力 10業(yè)務(wù)為綱，機制兜底，企業(yè)組織發(fā)展模式將發(fā)生深刻變革業(yè)務(wù)為綱，機制兜底，企業(yè)組織發(fā)展模式將發(fā)生深刻變革如何規(guī)劃未來3-5年大語言模型與AIGC在企業(yè)中的應(yīng)用？01業(yè)務(wù)為綱規(guī)劃人工智能上線與推廣計劃01“所有行業(yè)都值得用大模型重新做一遍”，前提是圍繞用戶與客戶價值的體驗升級與業(yè)務(wù)發(fā)展，相應(yīng)地，人工智能與企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型一致，業(yè)務(wù)驅(qū)動是核心原則，圍繞業(yè)務(wù)發(fā)展掃描數(shù)智化洼地，規(guī)劃人工智能應(yīng)用用例，獲取業(yè)務(wù)價值，并形成迭代優(yōu)化擴大AI應(yīng)用范圍的閉環(huán)02專有數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀與管理，應(yīng)對模型訓(xùn)練與應(yīng)用02無論是自主訓(xùn)練大語言模型，還是圍繞自身行業(yè)與業(yè)務(wù)場景進行模型精調(diào)，都需要依賴于企業(yè)過往積累的專業(yè)領(lǐng)域知識沉淀，進行專有數(shù)據(jù)語料的準(zhǔn)備，從而能夠讓基礎(chǔ)模型的“通才”能力發(fā)展成為具備行業(yè)屬性的“專才”，專有數(shù)據(jù)是未來模型能力平民化后的重要差異化03設(shè)定人工智能應(yīng)用合規(guī)與風(fēng)險管理防范機制03

未來組織能力圍繞人工智能發(fā)展，既包括創(chuàng)造人工智能，也包括應(yīng)用人工智能，前者是少數(shù)，主要在