企业实施"人工智能+“需满足基础条件，将AI认知从工具视角升维到生态视角。四步法实现转型：精准切入高价值场景、选择合适AI杠杆、践行敏捷迭代、打造AI原生能力（数据治理、人才建设、组织变革）。避开期望过高、数据陷阱、技术而非业务驱动、忽视变革管理等四个"坑”。通过AI赋能实现企业从经验驱动转向数据驱动，推动高质量数字化转型。

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随着《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》正式发布。人工智能将迎来十年井喷式发展。以“人工智能+”赋能各行各业为主要驱动方式的数字化转型已经成为企业的当务之急。

我们在讨论企业数字化转型的时候，经常会提到一些实际的难点，比如企业的一把手认知问题、部门墙问题、数据孤岛问题、组织与文化的问题等。人们经常会夸大某个问题或者陷入某项具体的事务中，造成企业数字化转型落地难或者烂尾。《意见》的发布将大大缓解企业数字化转型落地难的问题。但是，企业在深入实施“人工智能+”行动的本质仍然是数字化转型的一种具化方式。所以，企业并不能掉以轻心。本文与大家一起探讨一下，企业如何玩转“人工智能+”赋能，并实现高质量的数字化转型。

首先，必须强调的是无论哪种形式的数字化转型，都必须要具备一些基础条件，也可以理解为企业数字化转型的必要条件。这些条件包括企业的整体数字化愿景、数字化战略规划、具有不断进化能力的数字化组织以及足够的资金实力。

在满足以上基础条件的前提下，企业需要正确理解“人工智能+”的定义。现在的“人工智能+”的概念类似于十年前“互联网+”的概念。按说是比较容易理解的，但是，目前为止，仍然有一些企业把“互联网+”做成“+互联网”。所以，在“人工智能+”的时代，必须要杜绝这种错误。从一开始就不要犯"为了AI而AI"的错误。不是说买一套软件来用就是"AI+"了。也不能单纯的把人工智能（AI）当作是一个工具。而是要学着把AI当作是合作伙伴。尝试让AI与经济社会各领域深度融合，从而催生新模式、新业态、重构商业逻辑，推动企业从“经验驱动”转向“数据驱动”。

在正确理解其含义之后，企业究竟如何玩转“人工智能+”仍然是值得慎重思考的问题。

为什么要用“玩转”这个词呢？因为企业不仅仅是要使用，更是要精通、创新并游刃有余地利用AI创造优势。对企业而言，玩转“人工智能+”必定是要依靠战略、战术、执行与文化的综合突破来完美实现。

认知的层次前面已经特别强调，就是要将企业的对AI的认知从“工具视角”升维到“生态视角”。然后我们试着从实战的角度来构建一套玩转“人工智能+”的可循环的敏捷流程。

第一步：精准切入——找到企业的“AI第一战场”

这是最重要的一步，方向错了，一切白费。不要追求大而全。这与数字化转型强调的单场景试点是一致的。这种单场景选择的基本原则必须满足高价值、易实现、可量化三个标准。

而具体的场景寻找方法可以从以下四个维度出发：

1. 降本：哪些环节人力成本最高、重复性最强、最容易出错？（如：财务报销审核、票据处理、客服高频问题、生产线质检）

2. 增效：哪些流程耗时最长、效率瓶颈最突出？（如：法律合同审查、市场舆情分析、代码生成与调试、销售线索筛选）

3. 提质：哪些工作高度依赖“老师傅”经验，质量不稳定？（如：工艺参数优化、医疗影像初筛、投资研究报告撰写）

4. 创新：能否用AI创造全新的产品、服务或体验？（如：智能家电的语音交互、个性化教育定制课程、基于AI的健身教练）

当最适合的场景确定后，企业可以从一个“MVP”（最小可行产品）场景开始，快速验证，获得早期成功，树立内部信心。一个好的开始是成功的一半，所以，企业第一步务必要足够重视。

第二步：巧借外力——选择你的“AI杠杆”

聪明的企业都会借势、借力。绝对不会因为想吃牛肉而去养一头牛，所以，大多数企业在实施“人工智能+”行动时，并不需要从零开始造AI。而是要选择合适的“AI杠杆”。根据不同基础的企业，大致有以下四种选择：

1.使用现成的SaaS应用:企业可以直接采购成熟的AI软件，如智能客服系统（如百度智能云客悦）、AI设计工具（如Canva）、协同办公AI（如微软Copilot）。这是最最快速的方式，而且成本低，速度快，即买即用。特别适合一些中小企业起步时使用，或者一些通用性场景。

2.调用AI平台API:行业有诸多优秀的AI云平台，可以提供丰富的API供客户自由调用，例如，企业可以利用阿里云、百度智能云、华为云等提供的AI能力（如语音识别、图像识别、NLP），自行开发业务应用。

对于一些有一定开发能力的企业来说，他们可以根据特定问题需求，调用不同平台的API,结合自身的开发能力，灵活定制，深度集成到自身业务系统中。

3.与行业解决方案商合作:对于一些传统企业来说，其成熟的供应链体系内一般都有成熟的行业解决方案商，寻找深耕你所在行业的AI服务商（例如，为制造业提供智能质检方案的公司，为金融业提供智能风控方案的公司），让他们帮助企业一起定义问题，落地解决方案，会具有更高的效率和成功率。

4.自建AI团队与平台:对于有技术基础和资金实力的企业来讲，组建自己的数据科学家和算法工程师团队，从0到1研发，实现技术自主可控，后期形成核心壁垒。也是一种极其重要的选择。

这种选择对于企业来说，成本极高且周期长，还要兼顾人才问题。比较合适科技巨头或者有充足预算且将AI作为核心战略的大型企业。

第三步：小步快跑——践行“AI敏捷” 用互联网产品思维做AI项目

我们在谈数字化转型时，经常提到IT部门，经常调侃很多企业把IT化当作数字化。事实上，适用于IT开发的"敏捷式管理”与"DevOps"（开发安全运营）也正被所有企业当作数字化转型的经典方法。这种方法经常包含以下步骤：

1. 成立小型跨职能团队:团队成员包括业务专家、数据分析师、IT人员、项目经理。

2. 快速原型验证:在几周内构建一个简单的原型或流程，而不是追求一步到位的完美系统。

3. 度量与评估:用第一步设定的KPI严格评估原型效果。

4. 迭代优化:快速反馈，持续优化模型和流程。

5. 规模化推广:试点成功后再复制到更多业务线或地区。

这种小步快跑的敏捷方法适用于任何数字化转型的试点任务，并在后期的全域数字化转型中起到重要的作用。

第四步：固本培元——打造“AI原生”能力

我们常说企业数字化转型是一个长期的、持续的过程。对于绝大多数企业来说，在很长的周期内，企业只是一个AI移民。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中提到一个重要词汇–智能原生。其含义就是要通过“人工智能+”行动使企业具备“AI原生”能力。整个数字化转型过程中，企业想要想持续玩转“AI+"，必须内化这种能力。企业打造”AI原生“能力通常可以从以下方面着手：

1.数据治理:高质量数据集是AI的养料，数据治理能力是企业实施“人工智能+”行动的基础保证。企业需要设立数据团队，持续清洗、标注、管理数据，让“燃料”越来越优质。

2.人才建设:企业需要根据自身情况引进关键AI人才。并对对现有员工进行AI技能普适培训，鼓励业务人员学习使用AI工具（如用ChatGPT写报告、用AI做数据分析）。培养一批既懂业务又懂AI的“复合型人才”。

3.组织变革:组织管理在任何时候都是企业管理的重点，尤其是在数字化转型过程中，组织变革的重要性更加凸显。所以企业必须设立专门的AI创新中心或数字化转型部门。

企业需要通过调整激励机制，鼓励员工提出AI创新想法并实践。企业内部大力推广“人机协作”新模式，让人做更有创造性的工作，AI处理重复性工作。

几乎所有企业都可以通过以上四步方法来不断推动“人工智能+”赋能。需要注意的是一些数字化转型中常见的“坑”仍不得不防。主要包含以下四点：

1. 期望过高:认为AI是“万能药”，能瞬间解决所有问题。AI项目有很高的失败率，需要耐心。

2. 数据陷阱:忽视数据质量，导致“垃圾进、垃圾出”。

3. 技术驱动，而非业务驱动:一群工程师闭门造车，做出来的东西业务部门不爱用。

4. 忽视变革管理:没有对受影响的员工进行培训和安抚，导致抵触情绪，项目难以推行。

总而言之，企业若想玩转“人工智能+”，需要满足必要的基础条件，尽量避开可能导致失败的“坑”，并采用合理的、可落地的数字化转型方案。对于“人工智能+”行动来说，其实就是通过一把手工程 + 精准场景切入 + 灵活借助生态力量 + 敏捷迭代的战术 + 数据与人才的长远投资， 来打造企业可持续的AI竞争力，从而推进企业的数字化转型。

或许从现在开始，企业应该鼓励每一位员工思考：“我的工作中，最重复、最耗时、最依赖经验的部分是什么？能不能让AI来帮我？” 对于企业来说，这本身就是“玩转”的开始。

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一、初阶应用：建立AI基础认知

在第一阶段（10天），重点是对大模型 AI 的基本概念和功能进行深入了解。这将帮助您在相关讨论中发表高级、独特的见解，而不仅仅是跟随他人。您将学习如何调教 AI，以及如何将大模型与业务相结合。

主要学习内容：

• 大模型AI的功能与应用场景：探索AI在各个领域的实际应用
• AI智能的起源与进化：深入了解AI如何获得并提升其智能水平
• AI的核心原理与心法：掌握AI技术的核心概念和关键原理
• 大模型应用的业务与技术架构：学习如何将大模型AI应用于业务场景和技术架构中
• 代码实践：向GPT-3.5注入新知识的示例代码
• 提示工程的重要性与核心思想：理解提示工程在AI应用中的关键作用
• Prompt的构建与指令调优方法：学习如何构建有效的Prompt和进行指令调优
• 思维链与思维树的应用：掌握思维链和思维树在AI推理和决策中的作用
• Prompt攻击与防范策略：了解Prompt攻击的类型和如何进行有效的防范
  
  
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二、中阶应用：深入AI实战开发

在第二阶段（30天），您将进入大模型 AI 的进阶实战学习。这将帮助您构建私有知识库，扩展 AI 的能力，并快速开发基于 agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。

主要学习内容：

• RAG的重要性：理解RAG在AI应用中的关键作用
• 构建基础ChatPDF：动手搭建一个简单的ChatPDF应用
• 检索基础：掌握信息检索的基本概念和原理
• 理解向量表示：深入探讨Embeddings的原理和应用
• 向量数据库与检索技术：学习如何使用向量数据库进行高效检索
• 基于 vector 的 RAG 实现：掌握基于向量的RAG构建方法
• RAG系统的高级扩展：探索RAG系统的进阶知识和技巧
• 混合检索与RAG-Fusion：了解混合检索和RAG-Fusion的概念和应用
• 向量模型的本地部署策略：学习如何在本地环境中部署向量模型
  

三、高阶应用：模型训练

在这个阶段，你将掌握模型训练的核心技术，能够独立训练和优化大模型AI。你将了解模型训练的基本概念、技术和方法，并能够进行实际操作。

• 模型训练的意义：理解为什么需要进行模型训练。
• 模型训练的基本概念：学习模型训练的基本术语和概念。
• 求解器与损失函数：了解求解器和损失函数在模型训练中的作用。
• 神经网络训练实践：通过实验学习如何手写一个简单的神经网络并进行训练。
• 训练与微调：掌握训练、预训练、微调和轻量化微调的概念和应用。
• Transformer结构：了解Transformer的结构和原理。
• 轻量化微调：学习如何进行轻量化微调以优化模型性能。
• 实验数据集构建：掌握如何构建和准备实验数据集。
  
  

四、专家应用：AI商业应用与创业

在这个阶段，你将了解全球大模型的性能、吞吐量和成本等方面的知识，能够在云端和本地等多种环境下部署大模型。你将找到适合自己的项目或创业方向，成为一名被AI武装的产品经理。

• 硬件选型：学习如何选择合适的硬件来部署和运行大模型AI。
• 全球大模型概览：了解全球大模型的发展趋势和主要玩家。
• 国产大模型服务：探索国产大模型服务的优势和特点。
• OpenAI代理搭建：学习如何搭建OpenAI代理以扩展AI的功能和应用范围。
• 热身练习：在阿里云 PAI 上部署 Stable Diffusion
• 本地化部署：在个人计算机上运行大型模型
• 私有化部署策略：大型模型的内部部署方法
• 利用 vLLM 进行模型部署：高效部署大型模型的技术
• 案例分析：如何在阿里云上优雅地私有部署开源大型模型
• 开源 LLM 项目的全面部署：从零开始部署开源大型语言模型
• 内容安全与合规：确保AI应用的内容安全和合规性
• 算法备案流程：互联网信息服务算法的备案指南
  

通过这些学习内容，您不仅能够掌握大模型 AI 的基本技能，还能够深入理解其高级应用，从而在市场竞争中占据优势。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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