每經記者 陳鵬麗    每經編輯 張海妮    

12月6日，由每日經濟新聞主辦的“2024數智科技大會”在成都舉行，大會以“奔向數智新時代”為主題，前沿領域專家學者、引領性技術攻堅者、應用層創新實踐者、數智化轉型賦能者匯聚一堂，共探AI趨勢、共尋產業新機，近百家企業代表現場參會聆聽。

2024年，以大模型為代表的人工智能技術走向落地應用，不僅在垂直領域持續走深，其應用場景也逐步走向多樣化。圓桌對話環節，知名互聯網科技公司、國產算力廠商、智能制造解決方案提供商、數字娛樂龍頭等企業代表，共同圍繞“AI時代，重構產業領導力”，對AI技術的應用現狀、落地難點等進行了深入探討。

美的集團美云智數數字運營總經理魏曉剛以美的集團通過AIGC技術實現降本增效為例，鼓勵企業積極擁抱AI技術。他表示，“AIGC對于企業，尤其是工業制造業企業來說，一定能夠帶來降本增效結果”。四川華鯤振宇智能科技有限責任公司（以下簡稱華鯤振宇）高級副總裁、首席品牌官劉東同樣提及，在許多應用場景中，AI落地速度正在加快。

亞馬遜云科技生成式AI資深產品專家蔣力在對話中表示，AI現在落地困難的原因在于B端的需求預期和AI的技術能力不一致?，F階段更需要懂得AI的產品設計者，通過生成式AI的視角去打造產品。

圓桌對話現場 圖片來源：主辦方提供

AIGC能幫助企業降本增效

近兩年，AI的熱度從未褪去。據海外投資機構Accel發布的報告，生成式AI初創企業將獲得今年云技術領域40%的風險投資資金。據PitchBook數據，僅在2024年上半年，生成式AI初創企業的投資額就超過了39億美元（未包含OpenAI的融資）。

人工智能技術“熱火朝天”的B面是：行業落地應用的進程似乎稍慢一些。

阿里巴巴企業智能算法負責人陳祖龍就在圓桌對話環節提及，大模型在學術圈“火”過在行業應用圈；雖然在概念上“火”，但在實際操作中還沒有“火”起來；這一新技術先在小眾人群中“火”起來，但還沒有走向真正的大眾。“大模型不管是從觀念、知識層面，還是行業應用層面，整個通用大模型的普及都需要時間。”陳祖龍說。

蔣力認為，AI現在落地困難的原因在于B端的需求預期和AI的技術能力不一致。“大模型的底層技術決定了它是一個預測性的系統，在相同的提示詞下，大模型每次輸出的結果都不能保證完全一致；但是我們的預期是，希望AI做出來的產品能夠給出確定性的結果，這就導致B端需求和結果匹配度不高。”在蔣力看來，現階段更需要懂得AI的產品設計者，通過生成式AI的視角去打造產品。

但也有下游應用企業篤定AIGC能給企業帶來降本增效。魏曉剛說：“只要它（人工智能技術）對企業效率、降本增效有實質性的提升，企業就應該擁抱它。”

魏曉剛透露，美的集團現在正全面擁抱AIGC技術、工業智能制造智能體。“AIGC對于企業，尤其是工業制造業企業來說，一定能夠帶來降本增效結果，美的集團就是一個實例。”“由AI驅動的數字化轉型‘下半場’已經到來。”魏曉剛說。

完美世界集團高級副總裁、總編輯伊迪稱，游戲是前沿數字技術的最佳實驗場，尤其在游戲和文創設計領域，AIGC應用前景廣闊。他舉例稱，比如人工智能生成3D建模，是游戲研發領域的“圣杯”，在這個環節實現AIGC建?？梢源蠓岣咝?，同時使游戲研發進入新時代，真正實現降低游戲制作成本，提高制作效率。“未來普通人有AI工具都可以做出精美的游戲，這也是游戲行業的主要趨勢之一。”伊迪表示。

落地應用還存在什么難點？

在對話過程中，蔣力談到企業客戶對生成式AI最關心的點在于，AGI（通用人工智能）能否幫助企業“增值”——幫助企業的客單價與利潤實現增長，以及企業內部的降本增效，“怎么樣讓AI模型配合，去解決企業的痛點，打通產品的轉換，是AGI落地過程中我們需要思考的關鍵”。

魏曉剛同樣提及，AIGC在工業制造業的應用上也有它的難點和挑戰，包括知識積累、算力、人才等，這需要整個行業從生態的角度、基于場景去共創，還有很多路要走?，F在AIGC時代來了，企業不妨嘗試一下，用AI反過來驅動數字化轉型，進而再牽引信息化升級。這也是一個“速贏”和長效并舉的方案。

劉東指出，AI領域的三大核心要素是算力、數據和算法，與預期相比依舊存在差距和短板，這些因素在一定程度上導致了AI落地進程的相對緩慢。但是從另一個角度看，在許多應用場景中，AI落地速度正在加快。

算力是人工智能時代的基座，高端算力更是稀缺資源，在大模型技術的發展過程中，算力市場也迎來了需求上的變化。作為國產算力領軍企業，華鯤振宇的業績在過去幾年高速增長，這本身就是市場對于算力需求的一種反映。“今年的萬卡才建了四個城市，運營商又已經提出十萬卡，甚至二十萬卡的需求和計劃，所以它（指算力需求）還會增加，值得期待。”劉東說。

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