生成式AI技术范式变革
生成式AI技术的出现，标志着一场技术范式的变革，对企业数字化转型产生深远影响。它将推动软件开发范式从代码编写转向需求分析和架构设计，并通过辅助编程工具提升效率。生成式AI技术能够自动分析、归类和抽取非结构化数据中的关键信息，为企业提供决策支持，并构建一体化的知识查询甚至咨询平台。这场变革将推动企业应用发生深刻变革，并加速数字化转型进程。
生成式AI的六层技术生态
生成式AI技术生态包含六个层次：
- AI算力基础设施：包括AI芯片、AI服务器、AI IaaS和AI PaaS以及AI智算中心，为大模型开发和应用提供基础算力支持。
- 基础大模型与相关技术：包括大模型研究发展迅速，大模型与小模型将持续并存，大模型的基础理论与设计，大模型的计算与推理等方面。
- 大模型与训练及评测数据：包括训练用数据和评测及评测数据，强调数据质量和时效性对模型性能的重要性。
- 生成式AI应用开发技术：包括提示工程、企业私域知识管理和应用（向量化及向量数据库、结合知识图谱、模型微调）、AI应用框架（大模型思维链、大模型工具链、智能体Agent）等方面。
- 生成式AI安全与监控：包括对抗性攻击、模型窃取与反向工程、数据隐私泄露、模型偏见与不公平性、模型的不确定性与不可预测性、模型的可解释性问题等。
- 生成式AI应用设计：包括AI应用的呈现方式（软件、搜索框、弹窗与数字人、应用插件、虚拟账户等）、AI应用的职责范围（超级助理和超级员工）、AI应用的输出模式（文本、代码、图像与视频、其他序列数据）等。
生成式AI企业应用落地实践探索和总结
- 生成式AI与企业数字化转型：生成式AI技术将推动企业数字化转型进入数据驱动的智能时代，并要求组织转型和人才升级赋能。
- 企业应用落地的关键问题与应对方法：包括创新的切入点、场景的选择，开发工具的使用，企业知识工程构建，模型选择和部署，算力资源规划和管理，生成式AI应用的安全工程等。
- 企业应用落地的四类驱动模式：包括点状场景实施驱动、大模型平台建设驱动、企业知识治理驱动、战略型创新驱动。
AI产业政策与发展趋势
- 我国AI产业政策：国家层面和典型地方和城市的AI政策均积极推动AI产业发展。
- AI产业发展趋势：构建产业生态是各国AI产业发展的“主战场”，基础大模型+领域大模型将成为AI产业的底座，大型科技公司是AI产业发展的重要力量，产业化沿着ToB和ToC两条路径向纵深场景拓展。
- 促进我国AI产业发展的对策建议：优化和完善AI产业生态，积极推动AI落地应用，推动AI关键核心技术领先发展，完善数据治理体系。
