日B视频 亚洲,啪啪啪网站一区二区,91色情精品久久,日日噜狠狠色综合久,超碰人妻少妇97在线,999青青视频,亚洲一区二卡,让本一区二区视频,日韩网站推荐

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

為什么你的企業(yè)難以落地AI?因為這兩件事沒想明白

微軟科技 ? 來源:微軟科技 ? 2024-04-09 10:22 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

在生成式AI技術(shù)浪潮中,行業(yè)正面臨一系列技術(shù)之外的深度思考:在應(yīng)用AI時,我們是否真的理解了AI社會商業(yè)的重塑作用?在本次Microsoft Envision AI Connection上海站活動中,通過對AI先行者們的實踐分享,揭示了企業(yè)在AI落地過程中面臨的痛點、挑戰(zhàn)和經(jīng)驗,強(qiáng)調(diào)了思想轉(zhuǎn)變和場景開發(fā)的重要性。

今年一季度已過,生成式AI領(lǐng)域掀起了新一輪浪潮,AI已從過去寬泛的技術(shù)概念,進(jìn)化為細(xì)分化、垂直化的應(yīng)用。例如前不久正式發(fā)布的 Microsoft Copilot for Security(國際版),成為迄今為止全球信息安全商業(yè)領(lǐng)域首個獨立的生成式AI解決方案,還有更多細(xì)分和垂直化的AI應(yīng)用,正在切實改變相關(guān)垂直行業(yè)的工作模式。

然而,一系列更為深層次的問題逐漸浮出水面,在技術(shù)狂潮的快速更迭之間,我們是否有停下來深思過:盲目追趕新潮,是否必然帶來積極的產(chǎn)業(yè)變革?企業(yè)在急于將AI技術(shù)付諸實踐之前,是否真正理解了它所帶來的深刻影響,以及它將如何重塑我們的社會和商業(yè)生態(tài)?

在剛剛結(jié)束的Microsoft Envision AI Connection微軟AI創(chuàng)新論壇上海站活動中,眾多AI先行者站在關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點上,為企業(yè)落地AI描摹出了一條大致路徑——想要順利落地AI,真正釋放出大模型應(yīng)發(fā)揮出的作用,需要先解決兩個關(guān)鍵問題。

第一個問題:

AI轉(zhuǎn)型前,思想也要先轉(zhuǎn)型?

AI落地路上,到底什么才是務(wù)實的思想?落地快就等于好嗎?

“200多年前,剛發(fā)明出的引擎也很像今天的AI,將帶來革命性變化,但一些馬車夫卻在考慮如何把引擎裝在馬車上?!蔽④洠ㄖ袊┦紫夹g(shù)官韋青為大家分享了這樣一個源自于麻省理工學(xué)院關(guān)于AI發(fā)展路徑的思想實驗——“把引擎裝在馬車上”可能是人們最快能想到的應(yīng)用方式,但一定不是最好、最代表趨勢的方式。每一代技術(shù)都有其獨特使命,Al更重要的使命是開創(chuàng)新模式,而非簡單、線性地延續(xù)傳統(tǒng)思維?!拔覀儜?yīng)該根據(jù)新的引擎,設(shè)計新的汽車、規(guī)劃新型的道路,甚至開創(chuàng)一個全新的時代,而不是延續(xù)傳統(tǒng)思維”,韋青說到。

42708e8a-f611-11ee-a297-92fbcf53809c.jpg

4284355c-f611-11ee-a297-92fbcf53809c.jpg

4294faa4-f611-11ee-a297-92fbcf53809c.jpg

因此,所謂務(wù)實,并非盲目追求速度和“新潮”,而是更應(yīng)把對AI的關(guān)注聚焦在如何落地、如何構(gòu)建適應(yīng)新時代的創(chuàng)新生產(chǎn)力上,以及最終去構(gòu)建躋身下一個時代的轉(zhuǎn)型能力。

這種務(wù)實思想的來源,首先需要對企業(yè)在應(yīng)用AI和大語言模型時,面臨的真實挑戰(zhàn)和痛點進(jìn)行深入剖析。

卡爾蔡司(上海)管理有限公司數(shù)字化創(chuàng)新中心負(fù)責(zé)人Victor Lee提到,盡管公司已在AI方面投入大量資源,但他們?nèi)栽诓粩嗵剿骱万炞C一個最基礎(chǔ)的問題——“AI究竟能在哪方面地幫助到員工和業(yè)務(wù)”,而不是單純地把AI作為提升效率的工具。蔚來技術(shù)規(guī)劃首席專家及助理副總裁胡成臣則認(rèn)為,蔚來在當(dāng)下應(yīng)用AI的最大挑戰(zhàn)在于如何把握技術(shù)的兩面性,避免一蹴而就,應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身實際情況逐步落地,揚(yáng)長避短。而英矽智能聯(lián)席 CEO 兼首席科學(xué)家任峰所分享的AI落地應(yīng)用則是在解決生命科學(xué)和制藥領(lǐng)域的痛點,但國內(nèi)企業(yè)普遍仍未意識到AI的重要性,導(dǎo)致相關(guān)企業(yè)在決策時仍然猶豫。

這些實戰(zhàn)分享為行業(yè)揭示了一個共性問題:AI落地路上最大的困難和痛點往往都不在于技術(shù)上,而是在于管理者和決策者的思想觀念上。無論是過于急躁地追求AI應(yīng)用,還是過于保守地忽視其潛力,都是當(dāng)前企業(yè)在AI落地過程中普遍存在的問題。

正如韋青所強(qiáng)調(diào):企業(yè)AI落地是一套系統(tǒng)工程方法,其中人才、數(shù)據(jù)、算法、算力一個都不能少,但其中最重要的還是AI時代的人才能力模型及思維的轉(zhuǎn)變,將AI的地位從“AI for Data”轉(zhuǎn)變?yōu)椤癉ata for AI”,最終實現(xiàn)“Tech for human”。事實上,也唯有人的思想轉(zhuǎn)變才能將AI的地位從邊緣的工具轉(zhuǎn)變?yōu)樽兏锏闹行摹?/p>

對此,微軟大中華區(qū)首席運營官陶然總結(jié)到:“AI的落地從來不只是技術(shù)問題,而是思想問題?!鄙墒紸I作為一種全新的生產(chǎn)方式,不能僅僅被視作一件工具。在這個技術(shù)范式轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵時刻,微軟最值得去做、也是最需要去擔(dān)當(dāng)?shù)慕巧恰癕aking AI Real for Enterprise”——將大模型與企業(yè)商業(yè)場景更好地鏈接起來。

因此,面對生成式AI技術(shù)的新一輪進(jìn)展,企業(yè)需要以更加務(wù)實的思想態(tài)度來思考和應(yīng)對,不僅要關(guān)注技術(shù)的快速發(fā)展,更要深入思考如何將這些技術(shù)真正融入企業(yè)的運營和創(chuàng)新中,開創(chuàng)一個全新的時代。

第二個問題:

技術(shù)有了,使用場景在哪里?

在AI的落地過程中,雖然思想層面需要深思熟慮,但也有很多事項值得快速嘗試、快速積累經(jīng)驗。麥當(dāng)勞中國近一年在AI領(lǐng)域的快速反應(yīng),為業(yè)界提供了一個值得分析和借鑒的案例。

麥當(dāng)勞中國數(shù)字化副總裁湯海濤認(rèn)為,麥當(dāng)勞作為一家全球領(lǐng)先的餐飲服務(wù)公司,需要通過AI抓住新的技術(shù)與市場機(jī)會,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下,AI賦能為企業(yè)實踐提供了新的發(fā)展機(jī)遇:一是優(yōu)化員工工作體驗;二是提升生產(chǎn)效率;三是將AI技術(shù)在商業(yè)開發(fā)領(lǐng)域融合,不斷為企業(yè)探索新機(jī)遇。

通過與微軟的合作,麥當(dāng)勞中國圍繞AI輔助運營、員工賦能、技能培訓(xùn)、技術(shù)研發(fā)等多個領(lǐng)域,推動創(chuàng)新技術(shù)的落地應(yīng)用,取得了超預(yù)期的效果和積極的用戶反饋。

42ce9fe8-f611-11ee-a297-92fbcf53809c.jpg

42e199d6-f611-11ee-a297-92fbcf53809c.jpg

論壇上,更多微軟合作伙伴均圍繞“切實的AI落地場景”分享了自身探索所得到的經(jīng)驗。蔚來胡成臣提出了三個“找準(zhǔn)AI落地場景”的方法論,將“AI能力”與“業(yè)務(wù)痛點”、“自身優(yōu)勢”及“用戶需求洞察”相結(jié)合,實現(xiàn)了AI在蔚來全領(lǐng)域的布局和創(chuàng)新應(yīng)用,包括人車交互、智能制造、服務(wù)體系、內(nèi)部項目管理等領(lǐng)域,并創(chuàng)新性地將生成式AI技術(shù)與蔚來在云與算力方面的長項相結(jié)合,進(jìn)一步加強(qiáng)了蔚來相較于友商的優(yōu)勢。

英矽智能任峰分享了一個令人振奮的真實案例。在治療特發(fā)性肺纖維化藥物的研發(fā)中,英矽智能利用生成式AI技術(shù),很好地釋放了AI在新藥研發(fā)中海量范圍內(nèi)篩選靶點及快速生成化合物的優(yōu)勢,將4年半的早期研發(fā)周期縮短到了18個月左右,并將常規(guī)研發(fā)所需的數(shù)千萬美元投入降至260萬美元。

除了在創(chuàng)新賽道中加速創(chuàng)新,生成式AI技術(shù)也在一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中幫助企業(yè)轉(zhuǎn)型升級,開拓新增長曲線。在有著178年歷史的德國企業(yè)卡爾蔡司,除了利用AI做到了之前做不到的事情,例如利用計算機(jī)視覺檢測光學(xué)產(chǎn)品、提升精度,還用AI“釋放”了許多不需要做的事情??柌趟綱ictor Lee分享到:“我們利用AI做流程優(yōu)化,來排查每個人日常工作的哪部分其實是不必要的,并將其去掉?!弊鳛榘倌昶髽I(yè)的卡爾蔡司,也因此得以輕裝從簡地迎接AI時代。

通過以上AI先行者成功案例不難看出,無論行業(yè)和企業(yè)規(guī)模如何,AI的落地都需要根據(jù)實際情況挖掘應(yīng)用場景,實現(xiàn)差異化和特殊性的應(yīng)用。這些場景沒有定式、因企而異,但也正是因為有這種差異性和特殊性的存在,生成式AI技術(shù)的場景化應(yīng)用也直接與每一家企業(yè)的綜合管理、甚至是經(jīng)營思維的轉(zhuǎn)型相關(guān)聯(lián)。正如微軟技術(shù)中心總經(jīng)理樓學(xué)踐總結(jié)到,AI的廣泛應(yīng)用是時代不可逆的發(fā)展趨勢,企業(yè)應(yīng)該以更加開放的姿態(tài)擁抱AI技術(shù),驅(qū)動企業(yè)去發(fā)現(xiàn)使用AI帶來的更多可能性和更美好的未來。

微軟大中華區(qū)首席運營官陶然也表示,微軟將一直堅持把AI技術(shù)和能力在企業(yè)場景變?yōu)楝F(xiàn)實,并努力推動AI在企業(yè)中實現(xiàn)更多商業(yè)化價值。也正是因為這樣的發(fā)展定位,陶然繼續(xù)分享了微軟基于員工辦公生產(chǎn)力、客戶服務(wù)、銷售、IT專業(yè)人員、安全分析等多個垂直商業(yè)場景所推出的專業(yè)Copilot(國際版)應(yīng)用,幫助用戶在各種工作場景大幅提升工作效率。例如根據(jù)用戶反饋數(shù)據(jù),Copilot for Microsoft 365 (國際版)在快速起草新文檔、文件方面幫助用戶節(jié)省了85%的時間。

微軟大中華區(qū)行業(yè)解決方案首席技術(shù)官尹靖則進(jìn)一步更加務(wù)實、細(xì)致地分析了企業(yè)建設(shè)生成式AI技術(shù)的實踐路徑,包括GPT套殼、開發(fā)具備外部能力的交互應(yīng)用、開發(fā)AI原生應(yīng)用、構(gòu)建智能體四個主要階段。

還有更多生成式AI技術(shù)應(yīng)用場景,不僅可以在微軟直接提供的服務(wù)中看到,也融入進(jìn)許多生態(tài)商業(yè)客戶的創(chuàng)新業(yè)務(wù)當(dāng)中。在Microsoft Envision AI Connection微軟AI創(chuàng)新論壇上海站現(xiàn)場,碩軟 、埃維諾、漢朔科技、南洋萬邦等企業(yè)與微軟合作展示出多種豐富、垂直、解決痛點的服務(wù),涵蓋企業(yè)級生成式AI開發(fā)、企業(yè)運營管理、智慧零售及企業(yè)知識庫等領(lǐng)域,一個嶄新的技術(shù)生態(tài)正在形成。正如韋青在開場分享中所強(qiáng)調(diào)的,相較于技術(shù),微軟更希望能為企業(yè)提供新的思想和方法,共同開啟一個新質(zhì)的生產(chǎn)力時代。

在探尋適應(yīng)下一個AI生產(chǎn)力時代的企業(yè)所需具備的特質(zhì)時,我們不難發(fā)現(xiàn),除了保持開放創(chuàng)新、務(wù)實的思維,以及精準(zhǔn)把握切實的應(yīng)用場景外,還有更多關(guān)鍵要素值得深入思考并提前準(zhǔn)備,類似的前瞻性見解和深刻的洞察在本次活動中隨處可見。例如尹靖還強(qiáng)調(diào),如今一些AI創(chuàng)業(yè)公司的初創(chuàng)團(tuán)隊,僅憑十幾名員工便能實現(xiàn)較高的市場估值,正是因為他們所能調(diào)動的算力足以匹敵一個擁有上千人規(guī)模的傳統(tǒng)企業(yè)。

這些趨勢與洞察也將不斷啟迪微軟及合作伙伴們,在新時代來臨之際,思考技術(shù)的本質(zhì)、抓住應(yīng)用的規(guī)律,攜手伙伴克服轉(zhuǎn)型障礙,更好地踏上AI風(fēng)潮,務(wù)實地解決AI轉(zhuǎn)型難題。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 微軟
    +關(guān)注

    關(guān)注

    4

    文章

    6754

    瀏覽量

    108100
  • AI
    AI
    +關(guān)注

    關(guān)注

    91

    文章

    41326

    瀏覽量

    302721
  • 生成式AI
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    538

    瀏覽量

    1135

原文標(biāo)題:為什么你的企業(yè)難以落地AI?因為這兩件事沒想明白

文章出處:【微信號:mstech2014,微信公眾號:微軟科技】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    Java轉(zhuǎn) AI高薪領(lǐng)域必備 從0到1打通生產(chǎn)級AI Agent開發(fā) 教程資料

    ”的勞動力陷阱 微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中有一個概念叫“完全競爭市場”,其特征是產(chǎn)品同質(zhì)化、準(zhǔn)入門檻低、沒有定價權(quán)。這正是當(dāng)前傳統(tǒng)Java開發(fā)者的真實寫照。當(dāng)企業(yè)能夠輕易招到替代者,或者用更便宜的初級人力配合AI工具
    發(fā)表于 04-29 17:08

    AI大模型微調(diào)企業(yè)項目實戰(zhàn)課

    決勝未來 未來十年,AI 的競爭將不再是“誰家模型參數(shù)大”的軍備競賽,而是“誰家模型更懂行業(yè)、更安全”的落地較量。 參與企業(yè)微調(diào)實戰(zhàn)課,其意義遠(yuǎn)超掌握一門技術(shù)工具。它本質(zhì)上是幫助企業(yè)
    發(fā)表于 04-16 18:48

    汽車ASPICE落地企業(yè)高頻常見問題深度匯總(下)

    二、三級供應(yīng)商。 3.2 做一次ASPICE評估,整體周期需要多久? 明確結(jié)論 :ASPICE落地+評估的完整周期,核心取決于企業(yè)的研發(fā)體系基礎(chǔ)、目標(biāo)等級、評估過程范圍, 行業(yè)常規(guī)周期為3-12個月
    發(fā)表于 04-15 10:14

    汽車軟件ASPICE落地全指南:企業(yè)高頻常見問題深度匯總(上)

    企業(yè)現(xiàn)有工作流程中,避免“認(rèn)證和業(yè)務(wù)張皮”。選型時需重點關(guān)注機(jī)構(gòu)是否能提供貼合企業(yè)實際的落地方案,而非千篇一律的通用模板。 第二章 工具落地
    發(fā)表于 04-14 10:39

    企業(yè)AI智能體落地的平衡點藏在哪些

    2026年初,DeepSeek 的余溫尚未散去,龍蝦的火辣開場又席卷全球。這一次,AI 不再只是“更會聊天”,而是展示了一種全新的可能性:給它一個目標(biāo),它自己想辦法完成——自己規(guī)劃路徑、選擇工具、處理異常,不用你一步步指揮。“讓 AI
    的頭像 發(fā)表于 04-14 10:34 ?252次閱讀

    中小車企 ASPICE 落地實戰(zhàn):低成本高效能研發(fā)體系搭建

    過高,同時市場對研發(fā)過程成果的付費意愿低,企業(yè)難以實現(xiàn)成本回收 二、低成本高效能研發(fā)體系核心構(gòu)建邏輯 搭建適配中小車企的 ASPICE 研發(fā)體系,核心要緊扣一致性、完整性、雙向可追溯性三大特征,從
    發(fā)表于 04-13 10:48

    嵌入式AI開發(fā)必看:杜絕幻覺,才是工業(yè)級IDE的核心底氣

    的合規(guī)性,導(dǎo)致企業(yè)“不敢用、不愿用”AI技術(shù)。 ▌開發(fā)效率與安全矛盾加劇:開發(fā)者既要借助AI提升編碼效率,又要承擔(dān)AI幻覺帶來的風(fēng)險,陷入“效率換安全”的
    發(fā)表于 03-18 13:49

    中軟國際攜手華為云加速企業(yè)落地智能體實踐

    在第四屆北京人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展大會 “伙伴共成長” 分論壇上,中軟國際 AI JointForce工程院副院長韓鵬發(fā)表《攜手華為云加速企業(yè)落地智能體實踐》主題分享,深度剖析企業(yè)智能體
    的頭像 發(fā)表于 03-04 16:14 ?672次閱讀

    重磅合作!Quintauris 聯(lián)手 SiFive,加速 RISC-V 在嵌入式與 AI 領(lǐng)域落地

    多個關(guān)鍵領(lǐng)域的落地采用,這波操作真的太讓人期待了~ 這次合作可不是簡單聯(lián)手,核心是優(yōu)勢互補(bǔ):Quintauris 擅長硬件與軟件 IP,SiFive 則有高性能的 RISC-V 內(nèi)核和成熟平臺,者結(jié)合
    發(fā)表于 12-18 12:01

    中軟國際助力企業(yè)完成AI時代組織轉(zhuǎn)型

    10月15日,中軟國際副總裁、AIGC研究院院長萬如意在第27屆中國國際軟件博覽會上,以“大模型應(yīng)用落地最后一公里的挑戰(zhàn)和應(yīng)對”為主題分享實踐成果。結(jié)合中軟國際近年參與的300余個大模型項目落地經(jīng)驗,他指出
    的頭像 發(fā)表于 10-18 15:54 ?2285次閱讀

    IBM發(fā)布混合集成技術(shù)創(chuàng)新,加速企業(yè)AI智能體落地

    AI時代的企業(yè)往往面臨著雙重壓力:既要加速創(chuàng)新,又需考慮AI投資的實際回報。然而,許多企業(yè)難以按照業(yè)務(wù)要求的速度和敏捷度,整合異構(gòu)環(huán)境中的系
    的頭像 發(fā)表于 10-18 10:31 ?972次閱讀

    一文看懂AI訓(xùn)練、推理與訓(xùn)推一體的底層關(guān)系

    我們正在參加全球電子成就獎的評選,歡迎大家?guī)臀覀兺镀薄x謝支持很多人聽過“大模型”,但沒搞懂兩件事。我們總說AI有多強(qiáng),但真正決定AI能否落地的,是它的
    的頭像 發(fā)表于 09-19 11:58 ?2907次閱讀
    一文看懂<b class='flag-5'>AI</b>訓(xùn)練、推理與訓(xùn)推一體的底層關(guān)系

    AI的未來,屬于那些既能寫代碼,又能焊電路的“雙棲人才”

    自己的邊緣智能盒子。不是在“用AI”,是“讓AI用起來”。這就是AI工程師真正的價值。未來五年,是A
    發(fā)表于 07-30 16:15

    深演智能正式發(fā)布 DeepAgent Neo 智能體平臺,全力助力企業(yè)決策 AI 落地應(yīng)用

    深演智能正式發(fā)布 DeepAgent Neo 智能體平臺,全力助力企業(yè)決策 AI 落地應(yīng)用 今日,由深演智能主辦的“智能體營銷高峰閉門會”在上海隆重舉辦,國際、國內(nèi)產(chǎn)學(xué)研各界權(quán)威專家以及來自快消、美
    的頭像 發(fā)表于 07-01 17:30 ?836次閱讀
    深演智能正式發(fā)布 DeepAgent Neo 智能體平臺,全力助力<b class='flag-5'>企業(yè)</b>決策 <b class='flag-5'>AI</b> <b class='flag-5'>落地</b>應(yīng)用

    失去工作不是因為AI,而是因為使用AI的人

    當(dāng)算法能精準(zhǔn)預(yù)測消費者需求時,當(dāng)AI生成的文案比人類更懂傳播心理學(xué)時,當(dāng)自動化系統(tǒng)開始取代基礎(chǔ)決策崗位時,真正的危機(jī)已悄然降臨—— 不是AI在搶奪的工作,而是那些比你更早掌握AI、更
    的頭像 發(fā)表于 05-13 12:05 ?1011次閱讀
    <b class='flag-5'>你</b>失去工作不是<b class='flag-5'>因為</b><b class='flag-5'>AI</b>,而是<b class='flag-5'>因為</b>使用<b class='flag-5'>AI</b>的人
    辽阳市| 长岛县| 上林县| 赫章县| 增城市| 鄂州市| 荣成市| 乌拉特中旗| 同仁县| 新沂市| 文山县| 沾益县| 新蔡县| 滦南县| 咸阳市| 繁峙县| 本溪市| 常熟市| 南乐县| 怀来县| 喀喇沁旗| 阆中市| 寿阳县| 瑞安市| 万宁市| 油尖旺区| 芷江| 九寨沟县| 黄骅市| 辛集市| 县级市| 咸丰县| 西乡县| 建昌县| 象州县| 乌兰察布市| 枝江市| 泽普县| 庆阳市| 海丰县| 南岸区|