一、報告提出了3個(gè)假設：
1.未來(lái)的AI技術(shù)是自動(dòng)化智能與增強智能的結合，組織內需要碳基人和硅基人 共同合作、缺一不可。
2.人類(lèi)生產(chǎn)力將會(huì )獲得J大解放，會(huì )向新興產(chǎn)業(yè)鏈或能體現人類(lèi)差異化競爭力的勞動(dòng)力形態(tài)遷移。
3.長(cháng)期來(lái)看，人類(lèi)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)假設和我上次將人從重復性任務(wù)、分析判斷性任務(wù)、創(chuàng )造性任務(wù)來(lái)分成AI應用范式，方向不謀而合，BCG是從自動(dòng)化智能(Automation Intelligence)和增強智能(Augmented Intelligence)角度來(lái)看。
三、企業(yè)要基于“全人思維”而非“場(chǎng)景思維”構建AI能力，這個(gè)說(shuō)法其實(shí)我是比較認同，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(shū)，影刀，實(shí)在等，如果從這個(gè)邏輯上來(lái)看，在戰略選擇上是有能夠看出大戰略差異的。
四、碳基人和硅基人合作，但企業(yè)需要更多AI先行者，去開(kāi)發(fā)相關(guān)的知識資源以及進(jìn)行佳實(shí)踐訓練。
五、AI組織人才結構將成松樹(shù)型，基層的替代效應更強，基層規模將來(lái)會(huì )開(kāi)始小于中層，頭部人才密度會(huì )JG。
更多人會(huì )傾向于如何去調度資源來(lái)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知識和素養、數據分析和決策、商業(yè)敏銳度、為人為本
附件：未來(lái)已來(lái)：AI組織進(jìn)化論-3個(gè)假設分成AI應用范式,打造即插即用的模塊化能力
不同國家的法律框架、AI合規相關(guān)的法規、倫理標準以及政府監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 )新與法律規范的有機結合,東南亞的AI行業(yè)在合規方面面臨獨特的挑戰和要求
大部分的規模企業(yè)用戶(hù)主要選擇參數規模在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L域是大模型滲透率G的四大行業(yè)，滲透率均超過(guò)50%
提出的大模型應用框架是推動(dòng)大模型在產(chǎn)業(yè)中規�；涞貞冕尫艃r(jià)值的初步探索,可信應用框架落地實(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)維度統籌推進(jìn)
報告首先回顧了大模型基準測試的發(fā)展現狀,分析了當前基準測試存在的問(wèn)題和挑戰，提出了一套系統化構建大模型基準測試的框架-方升大模型基準測試體系
參數規模擴展在數據量和參數量上將迎來(lái)顯著(zhù)躍升;多模態(tài)融合實(shí)現跨模態(tài)的交互與理解，從而拓寬其應用場(chǎng)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(chē)行業(yè)的應用現狀和發(fā)展趨勢，涵蓋了技術(shù)演進(jìn)、產(chǎn)業(yè)挑戰與企業(yè)實(shí)踐案例;盤(pán)古大模型和ModelArtsAI開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線(xiàn)，已經(jīng)在多個(gè)車(chē)企和商用車(chē)場(chǎng)景中成功運用
檢索生成主要是對現有的視頻素材根據關(guān)鍵詞和標簽進(jìn)行檢索匹配,再進(jìn)行相應的拼接和排列組合;僅針對視頻的一部分進(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A(yíng)I基礎設施和軟件層面嚴重依賴(lài)國際廠(chǎng)商,特別是在計算芯片和存儲芯片L域;在軟件層面,依賴(lài)程度更加嚴重,軟件仍是中國各大企業(yè)的常用工具占比達59%
以注意力機制為核心的Transformer架構賦能AI在文本、圖像、視頻生成、文字交互、智能語(yǔ)音和計算機視覺(jué) L域的技術(shù)能力增強和應用范圍拓寬
生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法,算力基礎設施G質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計劃,關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng )新以人工智能G水平應用促進(jìn)經(jīng)濟G質(zhì)量發(fā)展的指導意見(jiàn),國家新一代人工智能創(chuàng )新 發(fā)展試驗區建設工作指引
中國多年來(lái)在人工智能論文發(fā)表數量和專(zhuān)利授權數量方面均居世界首位;顯著(zhù)L先于其他國家,中國人工智能專(zhuān)利授權的數量在范圍內占比達61.3%，位居榜首
我國智能算力占比已經(jīng)超過(guò)通用算力，成為整體算力增長(cháng)的主要驅動(dòng)力;國算力結構為通用算力：智能算力：超級算力=40%:59%:1%智能算力占比已較大幅度超過(guò)通用算力占比
