热议AI落地：能否满足企业挖潜需求、落地难点在哪？

12月6日，由每日经济新闻主办的“2024数智科技大会”在成都举行，大会以“奔向数智新时代”为主题，前沿领域专家学者、引领性技术攻坚者、应用层创新实践者、数智化转型赋能者汇聚一堂，共探AI趋势、共寻产业新机，近百家企业代表现场参会聆听。

2024年，以大模型为代表的人工智能技术走向落地应用，不仅在垂直领域持续走深，其应用场景也逐步走向多样化。圆桌对话环节，知名互联网科技公司、国产算力厂商、智能制造解决方案提供商、数字娱乐龙头等企业代表，共同围绕“AI时代，重构产业领导力”，对AI技术的应用现状、落地难点等进行了深入探讨。

美的集团美云智数数字运营总经理魏晓刚以美的集团通过AIGC技术实现降本增效为例，鼓励企业积极拥抱AI技术。他表示，“AIGC对于企业，尤其是工业制造业企业来说，一定能够带来降本增效结果”。四川华鲲振宇智能科技有限责任公司（以下简称华鲲振宇）高级副总裁、首席品牌官刘东同样提及，在许多应用场景中，AI落地速度正在加快。

亚马逊云科技生成式AI资深产品专家蒋力在对话中表示，AI现在落地困难的原因在于B端的需求预期和AI的技术能力不一致。现阶段更需要懂得AI的产品设计者，通过生成式AI的视角去打造产品。

圆桌对话现场 图片来源：主办方提供

AIGC能帮助企业降本增效

近两年，AI的热度从未褪去。据海外投资机构Accel发布的报告，生成式AI初创企业将获得今年云技术领域40%的风险投资资金。据PitchBook数据，仅在2024年上半年，生成式AI初创企业的投资额就超过了39亿美元（未包含OpenAI的融资）。

人工智能技术“热火朝天”的B面是：行业落地应用的进程似乎稍慢一些。

阿里巴巴企业智能算法负责人陈祖龙就在圆桌对话环节提及，大模型在学术圈“火”过在行业应用圈；虽然在概念上“火”，但在实际操作中还没有“火”起来；这一新技术先在小众人群中“火”起来，但还没有走向真正的大众。“大模型不管是从观念、知识层面，还是行业应用层面，整个通用大模型的普及都需要时间。”陈祖龙说。

蒋力认为，AI现在落地困难的原因在于B端的需求预期和AI的技术能力不一致。“大模型的底层技术决定了它是一个预测性的系统，在相同的提示词下，大模型每次输出的结果都不能保证完全一致；但是我们的预期是，希望AI做出来的产品能够给出确定性的结果，这就导致B端需求和结果匹配度不高。”在蒋力看来，现阶段更需要懂得AI的产品设计者，通过生成式AI的视角去打造产品。

但也有下游应用企业笃定AIGC能给企业带来降本增效。魏晓刚说：“只要它（人工智能技术）对企业效率、降本增效有实质性的提升，企业就应该拥抱它。”

魏晓刚透露，美的集团现在正全面拥抱AIGC技术、工业智能制造智能体。“AIGC对于企业，尤其是工业制造业企业来说，一定能够带来降本增效结果，美的集团就是一个实例。”“由AI驱动的数字化转型‘下半场’已经到来。”魏晓刚说。

完美世界集团高级副总裁、总编辑伊迪称，游戏是前沿数字技术的最佳实验场，尤其在游戏和文创设计领域，AIGC应用前景广阔。他举例称，比如人工智能生成3D建模，是游戏研发领域的“圣杯”，在这个环节实现AIGC建模可以大幅提高效率，同时使游戏研发进入新时代，真正实现降低游戏制作成本，提高制作效率。“未来普通人有AI工具都可以做出精美的游戏，这也是游戏行业的主要趋势之一。”伊迪表示。

落地应用还存在什么难点？

在对话过程中，蒋力谈到企业客户对生成式AI最关心的点在于，AGI（通用人工智能）能否帮助企业“增值”——帮助企业的客单价与利润实现增长，以及企业内部的降本增效，“怎么样让AI模型配合，去解决企业的痛点，打通产品的转换，是AGI落地过程中我们需要思考的关键”。

魏晓刚同样提及，AIGC在工业制造业的应用上也有它的难点和挑战，包括知识积累、算力、人才等，这需要整个行业从生态的角度、基于场景去共创，还有很多路要走。现在AIGC时代来了，企业不妨尝试一下，用AI反过来驱动数字化转型，进而再牵引信息化升级。这也是一个“速赢”和长效并举的方案。

刘东指出，AI领域的三大核心要素是算力、数据和算法，与预期相比依旧存在差距和短板，这些因素在一定程度上导致了AI落地进程的相对缓慢。但是从另一个角度看，在许多应用场景中，AI落地速度正在加快。

算力是人工智能时代的基座，高端算力更是稀缺资源，在大模型技术的发展过程中，算力市场也迎来了需求上的变化。作为国产算力领军企业，华鲲振宇的业绩在过去几年高速增长，这本身就是市场对于算力需求的一种反映。“今年的万卡才建了四个城市，运营商又已经提出十万卡，甚至二十万卡的需求和计划，所以它（指算力需求）还会增加，值得期待。”刘东说。