一、報(bào)告提出了3個(gè)假設(shè)：
1.未來的AI技術(shù)是自動(dòng)化智能與增強(qiáng)智能的結(jié)合，組織內(nèi)需要碳基人和硅基人 共同合作、缺一不可。
2.人類生產(chǎn)力將會(huì)獲得極大解放，會(huì)向新興產(chǎn)業(yè)鏈或能體現(xiàn)人類差異化競爭力的勞動(dòng)力形態(tài)遷移。
3.長期來看，人類將更多地出于興趣和成就感去工作，而非單純謀生。
二、三個(gè)假設(shè)和我上次將人從重復(fù)性任務(wù)、分析判斷性任務(wù)、創(chuàng)造性任務(wù)來分成AI應(yīng)用范式，方向不謀而合，BCG是從自動(dòng)化智能(Automation Intelligence)和增強(qiáng)智能(Augmented Intelligence)角度來看。
三、企業(yè)要基于“全人思維”而非“場景思維”構(gòu)建AI能力，這個(gè)說法其實(shí)我是比較認(rèn)同，回歸到人本身，回到解放人本身， 從人的關(guān)鍵能力出發(fā)，打造即插即用的模塊化能力。
今天KIMI，豆包、金山、釘釘、飛書，影刀，實(shí)在等，如果從這個(gè)邏輯上來看，在戰(zhàn)略選擇上是有能夠看出最大戰(zhàn)略差異的。
四、碳基人和硅基人合作，但企業(yè)需要更多AI先行者，去開發(fā)相關(guān)的知識(shí)資源以及進(jìn)行最佳實(shí)踐訓(xùn)練。
五、AI組織人才結(jié)構(gòu)將成松樹型，基層的替代效應(yīng)更強(qiáng)，基層規(guī)模將來會(huì)開始小于中層，頭部人才密度會(huì)極高。
更多人會(huì)傾向于如何去調(diào)度資源來完成企業(yè)中的業(yè)務(wù)。
六、重塑員工能力，為創(chuàng)新賦能：關(guān)注AI知識(shí)和素養(yǎng)、數(shù)據(jù)分析和決策、商業(yè)敏銳度、為人為本
附件：未來已來：AI組織進(jìn)化論-3個(gè)假設(shè)分成AI應(yīng)用范式,打造即插即用的模塊化能力
不同國家的法律框架、AI合規(guī)相關(guān)的法規(guī)、倫理標(biāo)準(zhǔn)以及政府監(jiān)管政策等方面都需要特別關(guān)注和遵守，以確保技術(shù)創(chuàng)新與法律規(guī)范的有機(jī)結(jié)合,東南亞的AI行業(yè)在合規(guī)方面面臨獨(dú)特的挑戰(zhàn)和要求
大部分的規(guī)模企業(yè)用戶主要選擇參數(shù)規(guī)模在100~200億之間的AI大模型和本地化部署的落地方式;金融、政府、影視游戲和教育領(lǐng)域是大模型滲透率最高的四大行業(yè)，滲透率均超過50%
提出的大模型應(yīng)用框架是推動(dòng)大模型在產(chǎn)業(yè)中規(guī)�；涞貞�(yīng)用釋放價(jià)值的初步探索,可信應(yīng)用框架落地實(shí)施、行業(yè)治理體系搭建、產(chǎn)業(yè)生 態(tài)合作完善等多個(gè)維度統(tǒng)籌推進(jìn)
報(bào)告首先回顧了大模型基準(zhǔn)測試的發(fā)展現(xiàn)狀,分析了當(dāng)前基準(zhǔn)測試存在的問題和挑戰(zhàn)，提出了一套系統(tǒng)化構(gòu)建大模型基準(zhǔn)測試的框架-方升大模型基準(zhǔn)測試體系
參數(shù)規(guī)模擴(kuò)展在數(shù)據(jù)量和參數(shù)量上將迎來顯著躍升;多模態(tài)融合實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)的交互與理解，從而拓寬其應(yīng)用場景和實(shí)用價(jià)值;大模型小模型化更易于產(chǎn)業(yè)落地
分析了AI大模型在汽車行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，涵蓋了技術(shù)演進(jìn)、產(chǎn)業(yè)挑戰(zhàn)與企業(yè)實(shí)踐案例;盤古大模型和ModelArtsAI開發(fā)生產(chǎn)線，已經(jīng)在多個(gè)車企和商用車場景中成功運(yùn)用
檢索生成主要是對(duì)現(xiàn)有的視頻素材根據(jù)關(guān)鍵詞和標(biāo)簽進(jìn)行檢索匹配,再進(jìn)行相應(yīng)的拼接和排列組合;僅針對(duì)視頻的一部分進(jìn)行生 成,例如視頻中人物角色、 動(dòng)作、背景、風(fēng)格化、特殊 效果等
中國在AI基礎(chǔ)設(shè)施和軟件層面嚴(yán)重依賴國際廠商,特別是在計(jì)算芯片和存儲(chǔ)芯片領(lǐng)域;在軟件層面,依賴程度更加嚴(yán)重,軟件仍是中國各大企業(yè)的常用工具占比達(dá)59%
以注意力機(jī)制為核心的Transformer架構(gòu)賦能AI在文本、圖像、視頻生成、文字交互、智能語音和計(jì)算機(jī)視覺 領(lǐng)域的技術(shù)能力增強(qiáng)和應(yīng)用范圍拓寬
生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法,算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃,關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見,國家新一代人工智能創(chuàng)新 發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建設(shè)工作指引
中國多年來在人工智能論文發(fā)表數(shù)量和專利授權(quán)數(shù)量方面均居世界首位;顯著領(lǐng)先于其他國家,中國人工智能專利授權(quán)的數(shù)量在全球范圍內(nèi)占比達(dá)61.3%，位居全球榜首
我國智能算力占比已經(jīng)超過通用算力，成為整體算力增長的主要驅(qū)動(dòng)力;國算力結(jié)構(gòu)為通用算力：智能算力：超級(jí)算力=40%:59%:1%智能算力占比已較大幅度超過通用算力占比
