AI技术发展趋势 - 全球AI正从大语言模型快速迈向世界模型新阶段 AI能力从语言理解延伸至对真实世界的感知 预测与决策 支撑具身智能和自动驾驶等复杂场景落地[2] - AI产业应用从通用模型转向垂直领域智能体开发 金融 交通 制造 营销等专用AI模型正实现与具体场景深度融合[2] - 世界模型标志着AI进入新阶段 成为推动产业革命核心力量 今年世界人工智能大会焦点是AI如何推动产业变革[2] 企业AI落地挑战 - 企业管理层需从战略高度理解AI对个人 企业及社会的影响 真正重视和推动技术落地[2] - AI技术存在应用门槛 员工存在畏难心理 难以推进实际执行与部署[2] - 企业需构建内部人才培养机制 尤其是AI工程化能力 并搭建持续学习体系[2] - 产业场景具体且繁多 通用大模型可能不适用 专业小模型面临专业数据少 迭代慢问题[3] - 技术能力不足或机器幻觉会引发内部质疑 对应用落地产生阻力[3] 企业AI战略实施路径 - 企业决策者必须树立清晰AI战略 积极拥抱创新 管理层需对技术细节 应用效果 局限性及人才投资等有清晰认知[3] - 建立全员参与 积极创新的文化氛围 让员工意识到AI是提升效率帮手 实现人技协同发挥规模效应[4] - 企业需构建完善数字化基础 借助既懂技术又熟悉行业的生态伙伴 围绕具体场景协同合作[4] - 小模型依赖专业数据 算法 算力 场景等多方因素 需要生态伙伴携手并进[5] 产业应用实践案例 - 施耐德电气设立AI创新实验室 基于软硬件一体化能力聚焦垂直领域场景创新 成果用于自身智能升级并赋能上下游生态伙伴[6] - 通过5G 柔性制造 AR与AI算法深度融合 上海普陀工厂实现生产流程全面数字化智能化 人均生产效率提高82% 获评灯塔工厂[6] - 发起创赢计划 与软件开发商 系统集成商及终端用户组成共创三角 联合开发AI嵌入式解决方案加速产业化落地[7] 生态体系建设 - AI技术发展和应用需要牵头人 通过构建企业级 产业级乃至国家级生态圈 促使AI与更多产业深度融合[7] - 世界人工智能大会旨在扩大AI生态圈 为构建世界模型夯实基础 助力开启社会经济新篇章[7] - AI成为引领全球经济转型核心引擎 需通过技术 管理 生态全方位创新 实现高效 绿色与普惠的产业新格局[7]