域名預(yù)訂/競(jìng)價(jià)，好“米”不錯(cuò)過

今天的中國(guó)，正在引領(lǐng)全球的生成式AI技術(shù)與應(yīng)用創(chuàng)新前沿。根據(jù)世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）在2024年7月3日發(fā)布的《生成式人工智能專利態(tài)勢(shì)報(bào)告》，過去十年間，中國(guó)提交了超3.8萬份生成式AI專利申請(qǐng)，是同期美國(guó)提交申請(qǐng)數(shù)量（6276份）的約六倍，位列全球第一。在技術(shù)創(chuàng)新蓬勃發(fā)展的勢(shì)頭下，中國(guó)企業(yè)正在積極實(shí)踐生成式AI應(yīng)用，將生成式AI的技術(shù)紅利轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟(jì)紅利。

盡管中國(guó)企業(yè)正在積極探索生成式AI應(yīng)用，但基于大模型的生成式AI應(yīng)用與傳統(tǒng)企業(yè)IT應(yīng)用有著巨大的不同——生成式AI不僅將重塑企業(yè)IT，也將重塑企業(yè)的智能化生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)。聯(lián)想集團(tuán)作為中國(guó)市場(chǎng)除運(yùn)營(yíng)商之外的第二大IT服務(wù)廠商，也在積極實(shí)踐生成式AI技術(shù)與方案，并通過內(nèi)生外化的方式為市場(chǎng)提供生成式AI解決方案與服務(wù)。今年4月，聯(lián)想就率先推出了基于大模型應(yīng)用的行業(yè)智能體技術(shù)平臺(tái)和解決方案。

近日，聯(lián)想集團(tuán)副總裁、業(yè)務(wù)應(yīng)用服務(wù)交付部門負(fù)責(zé)人陳敏儀在“2024企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)發(fā)展論壇——暨AI大模型趨勢(shì)論壇”上強(qiáng)調(diào)，以生成式AI為代表的人工智能將為各行各業(yè)提供更多選擇，推動(dòng)智能化轉(zhuǎn)型，解放生產(chǎn)力，從而在未來的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中贏得發(fā)展先機(jī)。聯(lián)想集團(tuán)作為產(chǎn)業(yè)鏈主企業(yè)，為千行百業(yè)提供人工智能的選擇權(quán)，還智于業(yè)，讓每個(gè)企業(yè)都能具備打造企業(yè)專屬智能體的能力。

率先實(shí)踐生成式AI

生成式AI具有巨大的潛在經(jīng)濟(jì)紅利。麥肯錫在一份2023年的分析報(bào)告中指出，如果將報(bào)告所分析的63種生成式AI應(yīng)用于各行各業(yè)，將為全球經(jīng)濟(jì)每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長(zhǎng)，而若將尚未研究的應(yīng)用計(jì)算在內(nèi)，生成式AI所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)影響可能會(huì)翻倍。其中，約75%的生成式AI潛在價(jià)值主要集中客戶運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷和銷售、軟件工程和產(chǎn)品研發(fā)等方面。

自2022年底ChatGPT發(fā)布后迅速走紅，到2023年大模型和生成式AI在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域“狂飆”，2024年則進(jìn)入到了大模型和生成式AI的企業(yè)應(yīng)用元年。對(duì)于全球企業(yè)來說，如何在企業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈中實(shí)踐大模型和生成式AI都是一個(gè)全新的挑戰(zhàn)。那么，聯(lián)想在今年4月就率先推出了基于大模型應(yīng)用的行業(yè)智能體技術(shù)平臺(tái)和解決方案，底氣何在？這是因?yàn)槁?lián)想集團(tuán)自身在業(yè)界率先展開了大模型和生成式AI的實(shí)踐。

在“2024企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)發(fā)展論壇——暨AI大模型趨勢(shì)論壇”上，陳敏儀介紹了聯(lián)想內(nèi)部的大模型和生成式AI實(shí)踐。

當(dāng)前，聯(lián)想正在推進(jìn)以AI技術(shù)為核心的智能化轉(zhuǎn)型，覆蓋全價(jià)值鏈體系，包括研發(fā)與營(yíng)銷方面的智能產(chǎn)品組合管理以及營(yíng)銷智能體，銷售方面的銷售智能體和智能產(chǎn)品配置器，生產(chǎn)制造方面的智能綠色工廠和APS智能排產(chǎn)，供應(yīng)鏈方面的供應(yīng)鏈控制塔和物料智能分配，以及服務(wù)方面的智能服務(wù)助理和智能ITSM等。

具體來看，在研發(fā)方面，聯(lián)想采用大模型與生成式AI提升了聯(lián)想IT軟件工程化效率。聯(lián)想IT軟件工程平臺(tái)是聯(lián)想IT的核心平臺(tái)，也是聯(lián)想IT員工的生產(chǎn)力平臺(tái)。該平臺(tái)采用了業(yè)界成熟的第三方智能助手，在代碼補(bǔ)全、代碼注釋、代碼檢查、測(cè)試腳本生成等應(yīng)用場(chǎng)景，極大提升了代碼開發(fā)的效率和軟件工程師的生產(chǎn)力。

聯(lián)想ITSM運(yùn)維服務(wù)也采用了大模型與生成式AI，用以提升ITSM運(yùn)維服務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量。在AIOps階段，聯(lián)想IT采用私有大模型以及基于自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的意圖理解小模型輔助增強(qiáng)準(zhǔn)確性和效率，例如在智能派單和解決方案智能檢索方面，通過微調(diào)開源模型，準(zhǔn)確率均達(dá)到90%以上。通過采用生成式AI，聯(lián)想IT的整體呼叫效率提升了90%，單位運(yùn)維單據(jù)的成本降低了70%，自服務(wù)率提升了40%。

從貿(mào)易合規(guī)和監(jiān)管監(jiān)測(cè)，到合同創(chuàng)建、審閱、修正、談判、風(fēng)險(xiǎn)控制等，聯(lián)想集團(tuán)在海外采用海外公共大模型的私域部署、在國(guó)內(nèi)采用聯(lián)想私有大模型，再結(jié)合針對(duì)法務(wù)圖片及文檔處理的小模型，形成了多模態(tài)的基礎(chǔ)模型能力，用于實(shí)現(xiàn)法務(wù)工作自動(dòng)化。聯(lián)想還針對(duì)法務(wù)特定場(chǎng)景的安全合規(guī)，自研了數(shù)據(jù)合規(guī)防護(hù)方案，確保輸入和輸出的內(nèi)容合規(guī)。結(jié)果是，在法律咨詢工作中，可以將法律部門的工作量減少近80%；在合同審查方面，可以協(xié)助用戶完成與合同相關(guān)的所有工作；在其他業(yè)務(wù)功能中，如合同模板創(chuàng)建，可以提高用戶的效率，并提供專家建議和智能輸出。

大模型與生成式AI還在推動(dòng)聯(lián)想全球客戶服務(wù)轉(zhuǎn)型。聯(lián)想采用第三方成熟的公用云部署智能助手以及在企業(yè)本地化私有大模型部署，同時(shí)使用了基于Robbie的意圖理解小模型，以及聯(lián)想的智能推薦協(xié)同過濾算法模型等，實(shí)現(xiàn)了ChatBot、Email-Bot和IVR-Bot（Interactive Voice Response互動(dòng)式語(yǔ)音應(yīng)答）等客戶自助服務(wù)以及基于第三方大模型的坐席智能助理和保修服務(wù)等。

在生產(chǎn)制造方面，聯(lián)想全球供應(yīng)鏈控制塔，通過人工智能技術(shù)為供應(yīng)鏈多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供了有效的解決方案。例如，聯(lián)想利用人工智能和多目標(biāo)優(yōu)化算法研發(fā)出了供應(yīng)鏈計(jì)劃關(guān)鍵物料智能分配方案，其中包括通過模型組合和自研引擎實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)全局優(yōu)化，一次性生成了產(chǎn)品齊套計(jì)劃、物料分配計(jì)劃和補(bǔ)貨計(jì)劃，將單次計(jì)劃的時(shí)間從3天縮短至不到10分鐘；小模型的優(yōu)化結(jié)果通過聯(lián)想大模型，以更為友好、易于理解的自然語(yǔ)言方式輸出給業(yè)務(wù)人員。

通過積極的數(shù)智化實(shí)踐和積累沉淀，大模型與生成式AI等AI技術(shù)不僅推動(dòng)了聯(lián)想的高速增長(zhǎng)，也在對(duì)外賦能千行百業(yè)，在內(nèi)生外化戰(zhàn)略下，聯(lián)想集團(tuán)已經(jīng)賦能制造業(yè)、能源業(yè)、汽車行業(yè)、政府等多個(gè)領(lǐng)域的客戶。

破除企業(yè)生成式AI創(chuàng)新迷思

今年4月，聯(lián)想集團(tuán)發(fā)布以“直勘創(chuàng)新暴風(fēng)眼：看人工智能如何重塑企業(yè)IT”為主題的2024年全球首席信息官報(bào)告，這也是聯(lián)想連續(xù)第三年發(fā)布CIO報(bào)告。報(bào)告指出，人工智能躍居IT戰(zhàn)略核心，已成為全球CIO們的廣泛共識(shí)，尤其在國(guó)內(nèi)，59%的受訪CIO將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/ML）列為目前最迫切需要解決的優(yōu)先事項(xiàng)。人工智能作為驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎和來源，是國(guó)內(nèi)各企業(yè)推進(jìn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型、探索數(shù)智化技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用進(jìn)程中關(guān)注的重點(diǎn)。

然而，基于大模型的生成式AI與傳統(tǒng)IT架構(gòu)和IT項(xiàng)目有著本質(zhì)的不同。陳敏儀表示，之前的AI小模型仍然是基于傳統(tǒng)IT架構(gòu)和項(xiàng)目制，針對(duì)一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景就上線一個(gè)AI小模型項(xiàng)目，而且AI小模型也部署在傳統(tǒng)企業(yè)IT數(shù)據(jù)中心以及基于傳統(tǒng)企業(yè)IT架構(gòu)。大模型則不同，大模型屬于平臺(tái)型技術(shù)，一個(gè)企業(yè)最多也只可能部署幾個(gè)大模型，每個(gè)大模型可覆蓋多個(gè)場(chǎng)景，這就是大模型的泛化能力。

從大模型到生成式AI應(yīng)用再到智能體，中間還有很長(zhǎng)的道路要走。特別是大模型與生成式AI的出現(xiàn)，是對(duì)企業(yè)IT架構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施的全面升級(jí)。雖然大模型并不推翻上一代企業(yè)IT，但其實(shí)對(duì)企業(yè)IT提出了更高的要求。

為什么企業(yè)難以從AI中獲得回報(bào)？首先，企業(yè)的IT基礎(chǔ)設(shè)施即數(shù)字底座并沒有達(dá)到高度成熟度。陳敏儀表示，生成式AI是面向普通業(yè)務(wù)人員的應(yīng)用，讓普通業(yè)務(wù)人員通過自然語(yǔ)言甚至能開發(fā)自己的應(yīng)用，這反過來要求企業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施達(dá)到高度的自動(dòng)化，也就是高度的產(chǎn)品化。企業(yè)IT必須打破原先的項(xiàng)目制，不再造一個(gè)又一個(gè)孤島，而是像市場(chǎng)化的公有云那樣高度產(chǎn)品化、自動(dòng)化、自助化的技術(shù)平臺(tái)，既承載大模型又能開發(fā)生成式AI應(yīng)用。

聯(lián)想IT在過去20年的信息化建設(shè)中，建立起了戰(zhàn)略性的全球IT平臺(tái)，在全球IT平臺(tái)的基礎(chǔ)上推進(jìn)了服務(wù)化架構(gòu)，將企業(yè)IT能力轉(zhuǎn)化為能夠快速敏捷組合的微服務(wù)、以及組建中臺(tái)能力，再進(jìn)一步推進(jìn)企業(yè)IT能力的極致自動(dòng)化，為普通業(yè)務(wù)人員快速組合所需的AI能力，這就是當(dāng)前正在建設(shè)的平臺(tái)工程。

正是在平臺(tái)工程的基礎(chǔ)上，聯(lián)想IT才能在過去一年快速實(shí)踐大模型和生成式AI，迅速將實(shí)踐成果轉(zhuǎn)換為擎天3.0智能體引擎，以及推出多款智能體解決方案。陳敏儀強(qiáng)調(diào)，除了IT平臺(tái)外，企業(yè)的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)也很重要。與小模型不同，大模型需要“吃掉”大量跨團(tuán)隊(duì)、跨部門甚至跨組織和企業(yè)的數(shù)據(jù)，才能訓(xùn)練出合格的大模型，即大模型需要大量多樣化的企業(yè)數(shù)據(jù)，同時(shí)還需要高質(zhì)量數(shù)據(jù)以避免模型幻覺等問題。

與信息化不同，數(shù)智化的特點(diǎn)是打通部門之間的壁壘，實(shí)現(xiàn)部門數(shù)據(jù)和系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通。例如，生產(chǎn)排單就需要聯(lián)動(dòng)生產(chǎn)、采購(gòu)、銷售和銷售預(yù)測(cè)等多個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，而對(duì)于聯(lián)想這樣的鏈主企業(yè)，生產(chǎn)排單還涉及到產(chǎn)業(yè)鏈上各個(gè)零部件企業(yè)的產(chǎn)能、物流、配送等數(shù)據(jù)協(xié)同，這就需要統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)和定義、在統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)上開發(fā)應(yīng)用、應(yīng)用之間自動(dòng)對(duì)接數(shù)據(jù)等，從而實(shí)現(xiàn)全公司甚至全產(chǎn)業(yè)鏈一個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)源。聯(lián)想IT也在智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)過程中建設(shè)了集團(tuán)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，這為后續(xù)快速上線生成式AI應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

智能體（AI Agent）是一種能夠自主行動(dòng)、感知環(huán)境、做出決策并與環(huán)境交互的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或?qū)嶓w，具備獨(dú)立思考、能夠調(diào)用工具、逐步完成給定目標(biāo)的能力。機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車等都是智能體的代表，而各類企業(yè)智能體則在企業(yè)運(yùn)營(yíng)的各種任務(wù)中，自動(dòng)化、智能化地輔助人類完成工作。例如，營(yíng)銷智能體讓營(yíng)銷人員通過自然語(yǔ)言就能夠智能化、自動(dòng)化調(diào)用各種營(yíng)銷數(shù)據(jù)、工具、系統(tǒng)，完成營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析、客戶洞察、營(yíng)銷策略制定、營(yíng)銷計(jì)劃執(zhí)行等營(yíng)銷工作，營(yíng)銷智能體還能夠與ERP、CRM等多個(gè)系統(tǒng)協(xié)同數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更高智慧水平的營(yíng)銷智能。目前，聯(lián)想的所有營(yíng)銷人員都已經(jīng)用上了營(yíng)銷智能體。

正是在自身信息化、數(shù)字化、智能化、自動(dòng)化的基礎(chǔ)上，聯(lián)想集團(tuán)快速在企業(yè)內(nèi)部實(shí)踐了大模型與生成式AI以及智能體，通過實(shí)踐打破了生成式AI的創(chuàng)新迷思。正如陳敏儀所說：生成式AI的創(chuàng)新門檻其實(shí)不低，它將數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型從部門級(jí)推進(jìn)到了整個(gè)公司集團(tuán)級(jí)，生成式AI不是簡(jiǎn)單的解決方案，而是從整個(gè)公司集團(tuán)層面重新思考IT基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)治理和業(yè)務(wù)邏輯，由此推動(dòng)了企業(yè)IT與智能化運(yùn)營(yíng)的全面重塑。

以人為本，重塑企業(yè)智能化運(yùn)營(yíng)

2024年，聯(lián)想在迎來成立40周年里程碑之際，提出了Smarter AI for All的愿景。聯(lián)想認(rèn)為，AI的發(fā)展在本質(zhì)上是一次技術(shù)平權(quán)，平等賦予每個(gè)人使用AI的權(quán)利。聯(lián)想集團(tuán)在AI時(shí)代的價(jià)值主張是人本智能，即科技的發(fā)展要以人為中心、以人為本，實(shí)現(xiàn)“AI+人”價(jià)值最大化。在企業(yè)領(lǐng)域，聯(lián)想依托基于混合云的擎天智能體引擎和智能化轉(zhuǎn)型全周期服務(wù)，讓每個(gè)企業(yè)都能具備打造企業(yè)專屬智能體的能力，通過生成式AI和智能體重塑企業(yè)智能化運(yùn)營(yíng)。

“人本智能”強(qiáng)調(diào)的是以人為中心、以人為本，在企業(yè)領(lǐng)域的“人本智能”就是以員工為中心，運(yùn)用大模型和生成式AI技術(shù)，跨企業(yè)部門和組織重新梳理及重組業(yè)務(wù)邏輯，用智能體協(xié)助員工更加高效、更具成效地完成工作。與之前小模型不同，小模型僅能針對(duì)一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)單項(xiàng)“AI+人”價(jià)值最大化；而基于大模型與生成式AI的企業(yè)智能體全面升級(jí)了員工的能力，可跨多個(gè)流程、數(shù)據(jù)集、部門等，自動(dòng)代理員工完成更多的任務(wù)，真正實(shí)現(xiàn)“AI+人”價(jià)值最大化。

陳敏儀強(qiáng)調(diào)，對(duì)于企業(yè)用戶來說，不論是開發(fā)部署大模型、生成式AI或智能體，技術(shù)選擇從來都不是問題，市場(chǎng)上不缺技術(shù)，更關(guān)鍵是企業(yè)需要重新思考業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)規(guī)則，特別是相對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手而言的差異化業(yè)務(wù)邏輯，然后再找到合適的技術(shù)工具，實(shí)現(xiàn)這些業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)規(guī)則。簡(jiǎn)單理解，無論是大模型、生成式AI或智能體，它們都只能實(shí)現(xiàn)人腦里的智慧，但首先人腦中要先有智慧而后才能被工具實(shí)現(xiàn)。

因此，聯(lián)想集團(tuán)在幫助企業(yè)客戶構(gòu)建智能體之前，將為客戶提供輕咨詢服務(wù)，幫助梳理業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)和流程，然后對(duì)企業(yè)數(shù)字化成熟度進(jìn)行評(píng)估，找到技術(shù)體系與戰(zhàn)略需求之間的差距，再提供技術(shù)解決方案。陳敏儀表示，聯(lián)想集團(tuán)已經(jīng)在信息化、數(shù)字化、智能化和自動(dòng)化等方面走在了市場(chǎng)前列，很多企業(yè)其實(shí)還沒有達(dá)到能夠高效和規(guī)?；捎肁I技術(shù)的階段，更不用說生成式AI與智能體應(yīng)用了。

而當(dāng)企業(yè)已經(jīng)準(zhǔn)備好進(jìn)入實(shí)施生成式AI與智能體階段后，仍然面臨著不小的挑戰(zhàn)。首先是企業(yè)知識(shí)的挖掘。ToC大模型需要通用知識(shí)作為輸入數(shù)據(jù)，ToB大模型則需要企業(yè)專業(yè)知識(shí)作為輸入數(shù)據(jù)，專業(yè)知識(shí)挖掘與管理就十分重要。其次，現(xiàn)有企業(yè)的業(yè)務(wù)流程都落地到各種應(yīng)用系統(tǒng)中，大模型的生成能力需要與各應(yīng)用系統(tǒng)的執(zhí)行能力有機(jī)結(jié)合，才能實(shí)現(xiàn)智能體的“AI+人”擴(kuò)展能力。第三，大模型在進(jìn)行意圖理解時(shí)仍有局限，需要將大模型與小模型結(jié)合起來，才能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的意圖理解，然后再與智能體的執(zhí)行系統(tǒng)結(jié)合起來，完成自動(dòng)化的任務(wù)執(zhí)行。最后，企業(yè)將從單智能體走向多智能體協(xié)同，即用機(jī)器人調(diào)用機(jī)器人，從而在更大范圍實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的自動(dòng)化和智能化執(zhí)行，這就需要多智能體的運(yùn)行平臺(tái)。

聯(lián)想集團(tuán)目前提供了165款成熟的企業(yè)級(jí)AI解決方案，擁有四大創(chuàng)新中心和超過12000名工程師。聯(lián)想專為AI打造的專業(yè)服務(wù)方案，專注于輔助企業(yè)精準(zhǔn)評(píng)估企業(yè)AI準(zhǔn)備狀態(tài)，并依據(jù)具體需求與戰(zhàn)略目標(biāo)，提供定制化策略和全方位支持，指導(dǎo)企業(yè)如何運(yùn)用恰當(dāng)?shù)慕鉀Q方案彌補(bǔ)組織結(jié)構(gòu)中的不足，推動(dòng)可靠且可持續(xù)的“AI+人”應(yīng)用實(shí)踐。

【全文總結(jié)】在大模型與生成式AI時(shí)代，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)進(jìn)入到了一個(gè)全新的階段，這就是從局部單項(xiàng)AI應(yīng)用走向全局規(guī)模化AI創(chuàng)新，從單點(diǎn)業(yè)務(wù)智能化到全業(yè)務(wù)智能化重塑，在智能體的能力加持下，推動(dòng)企業(yè)智能化運(yùn)營(yíng)由量變而質(zhì)變。我們今天仍處于這個(gè)質(zhì)變階段的早期，以聯(lián)想集團(tuán)為代表的數(shù)智化方案與IT服務(wù)商，基于聯(lián)想自身的前沿智能體實(shí)踐，將為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)打造新質(zhì)生產(chǎn)力，重塑企業(yè)智能化運(yùn)營(yíng)！

申請(qǐng)創(chuàng)業(yè)報(bào)道，分享創(chuàng)業(yè)好點(diǎn)子。點(diǎn)擊此處，共同探討創(chuàng)業(yè)新機(jī)遇！