大模型商业落地：如何实现企业数字化转型新机遇

大模型商业落地：未来发展的新机遇

在当今科技迅猛发展的时代，人工智能（AI）已成为推动产业变革的重要力量。特别是大模型的崛起，为各行各业的商业落地带来了前所未有的机遇。本文将结合相关培训课程内容，深入探讨大模型的商业落地，分析其在各个领域的应用前景，以及如何通过有效的策略实现这一目标。

王明哲：《人工智能如何落地汽车行业》

【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程时间】1天（6小时/天）【课程大纲】一、划时代的AI爆点1、来自江湖的传闻60天月活破亿，前所未见的成长力拿到微软百亿投资，引爆AIGC概念2、chatGPT将对产业产生何种影响ChatGPT将严重冲击知识加工行业ChatGPT将大幅提高日常办公和基础数据处理效率AIGC将猛烈冲击设计专业AIGC将彻底闭环数字营销强化学习为自动工艺优化及排产带来新可能强化学习超越人类预示终局二、AI基础级体系：解构核心原理与三大核心趋势1、人工智能的核心原理通过小互动理解人类智能产生过程并类比机器工人（拟合模型）负责预测质检（损失函数）负责挑错误车间主任（梯度下降）负责纠正AI的本质：把学习知识的过程转化为一系列计算小互动：如果你正在跟心仪的女神约会……案例：预测男生是否会受女生欢迎2、趋势一：大模型有大力量大模型&大数据 VS 小模型VS高质量数据大模型可能导致通用人工智能出现大模型的商业落地应用及前景案例：AI智慧城市管理、AI可能会让人永生、百度自动驾驶3、趋势二：生成模型以假乱真什么是生成模型生成模型能够生成什么内容生成模型的商业落地应用及前景案例：生成李小龙视频、AI作画夺冠、AI对汽车工业设计的冲击，AI对汽车企业数字孪生构建的影响，AI对数字营销的影响4、趋势三：强化学习超越人类阿尔法狗的核心原理强化学习的商业落地应用及前景案例：，AI学会捉迷藏，AI对汽车生产工艺自动优化的影响，AI用于工业调度及排产，AI实现可控核聚变， AI用于战争三、AI的研发套路与汽车领域的应用1、人工智能的5大底层套路Dot & Line：知识图谱X-Ypairs：知识抽取X1-X2 pairs：推荐匹配Y→X：生成万物Y only：超越人类人工智能发展的终点汽车行业案例：汽车智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，数字人智能营销，自动驾驶战机2、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛汽车行业案例：汽车焊接质量预测，制造设备故障预测，制造耗品寿命预测，某著名汽车品牌销量预测，工业智能无损检测。四、人工智能会如何影响未来1、AI会如何影响我们AI为我们带来的终局绝大部分的工作会被替代只有两类人会留下：做决策&有想法AI会如何影响汽车产业案例：18年图灵奖得主案例，智能化终局解读，元宇宙加持下的后AI时代。辨析大模型和小模型选择对汽车行业的影响2、AI的3大套路和后AI时代展望在无人化的时代，人应该做什么应对办法：回归人“本身”的价值没有工作的人会做什么：“爱”干嘛干嘛汽车企业应该如何应对即将到来的AI浪潮案例：openAI官方给出最容易受chatGPT影响的岗位，汽车领域未来展望：马太效应加强

王明哲 培训咨询

一、AI的爆发与大模型的崛起

近年来，随着技术的不断进步，AI的应用场景不断扩展，引爆了众多行业的变革。尤其是大模型的出现，给我们带来了极大的震撼。例如，某些平台在短短60天内实现了月活跃用户破亿，这一前所未见的增长力不仅吸引了微软的百亿投资，更是引发了全社会对AIGC（生成式人工智能内容）的广泛关注。

大模型的崛起，尤其是如ChatGPT这样的产品，正在对知识加工行业、日常办公和数据处理等领域产生深远的影响。这种影响不仅限于效率的提升，更在于其可能引发的产业结构变革。例如，设计专业、数字营销领域也将因AIGC的应用而经历巨大的挑战与机遇。

二、AI的核心原理与发展趋势

要理解大模型的商业落地，首先需要掌握它的核心原理和发展趋势。人工智能的核心原理可以通过类比人类智能的产生过程来理解。机器学习模型在此过程中扮演着重要角色，负责对数据进行拟合，进行预测和质量检验等。

• 趋势一：大模型的强大能力

大模型借助于大数据的支持，可以进行复杂的任务处理，展现出超越小模型的能力。这种能力使得大模型在智慧城市管理、自动驾驶等领域的应用前景广阔。

• 趋势二：生成模型的潜力

生成模型可以创造出以假乱真的内容，其应用范围涵盖视频生成、艺术创作等。举例来说，AI可以生成李小龙的视频，或在艺术比赛中获胜，这些都展示了生成模型的商业价值。

• 趋势三：强化学习的应用

强化学习作为一种新兴的学习方式，正在改变传统的工业生产方式。例如，阿尔法狗的成功展示了强化学习的巨大潜力，而在汽车生产中，AI的自动优化也正在逐步实现。

三、人工智能在汽车领域的应用

汽车行业作为一个高度依赖技术的领域，正在经历AI的深刻变革。人工智能的多种底层套路为汽车行业带来了新的机遇和挑战。

• 知识图谱的应用

通过构建知识图谱，汽车企业可以更好地理解消费者需求，从而提升产品的竞争力。

• 推荐系统的实现

利用X-Y配对的推荐匹配，汽车企业能够提供个性化的服务和产品推荐，提升客户体验。

• 生成模型在设计中的应用

通过生成模型，汽车设计可以更加高效，甚至实现数字孪生构建，提升设计效率与准确性。

四、大模型的商业落地方法

要实现大模型的商业落地，企业需要采取一系列有效的方法。首先，明确是价值驱动还是数据驱动，将有助于制定相应的落地策略。其次，企业需关注数据模型与机理模型的结合，利用大数据与深度学习的优势，进行有效的行业分析。

例如，在汽车行业，企业可以通过机器学习技术，对焊接质量进行预测，或对制造设备的故障进行预判，提高生产效率。这些案例展示了AI在汽车领域的巨大潜力和应用空间。

五、AI对未来的影响

AI的快速发展将不可避免地影响我们的工作和生活。未来，许多传统职业可能会被替代，但同时也会产生新的工作机会。只有那些能够进行决策和拥有创造性思维的人才可能在AI浪潮中存活下来。

在汽车产业中，AI的应用将推动行业的智能化发展，改变传统的生产方式和市场格局。企业需要积极应对AI带来的挑战，调整自身战略，以适应新的市场环境。

六、应对AI浪潮的策略

面对即将到来的AI浪潮，汽车企业应当采取以下策略，以保持竞争力：

• 回归人本价值

在无人化的时代，企业应注重人类在决策和创新中的独特价值。

• 培养新技能

员工需要不断学习新技能，以适应AI带来的变化，提升自身的市场竞争力。

• 加强合作与创新

通过与科技公司、研究机构的合作，推动技术创新，提升企业的整体竞争力。

总结

大模型的商业落地不仅是科技发展的必然趋势，也是推动各行各业变革的重要力量。企业需要紧跟时代步伐，积极探索AI在各自领域的应用，以应对未来的挑战与机遇。通过有效的策略和方法，企业将能够在AI浪潮中立于不败之地，实现可持续发展。