AI大模型怎么落地，依然落地难吗？

AI落地难，AI大模型来了，是不是更难

发表于 5 天前

历时一个多月的精心筹备与潜心创作，第三届生成式AI应用创新挑战赛决赛于12月19日在亚马逊云科技re:Invent中国行·上海站圆满收官。本次赛事以“解锁创新潜力：生成式AI应用与实践”为主题，汇聚了全国顶尖的AI应用开发者与创新团队，为出海企业打造了一场充满创意与技术碰撞的精彩盛会。
<hr/>一、技术引领创新，赋能出海未来

本届赛事旨在通过Amazon Q等前沿生成式AI工具的实际应用，激发参赛团队的创新潜力，为跨境电商、市场拓展、供应链优化等多元出海场景提供解决方案。这不仅展现了生成式AI在提升研发效率和激发创意实践方面的强大能力，也推动了技术在商业化场景中的落地应用。
大赛吸引了近400名参赛选手报名，从100多个出海项目中，20支顶尖团队经过层层选拔脱颖而出，在决赛现场展开巅峰对决。这些团队凭借对生成式AI技术的深刻理解和创新实践，带来了令人“耳目一新”的解决方案。
<hr/>二、亮点纷呈，科技与商业的精彩碰撞

在决赛现场，参赛团队率先体验了今年re:Invent大会新发布的Amazon Q Developer代码审查和单元测试功能，通过智能化工具全面提升研发效率。同时，也有团队在一周内将亚马逊云科技自研基础模型Amazon Nova应用于产品图像生成与文本处理，展现了生成式AI技术在解决复杂业务挑战中的无限可能。

创源引擎 CEO 蔡一铭

居灵科技 CEO 刘星辰

咖咪咔嘶科技创始人顾星

LingoTok CEO 陈斯砚

AI彩虹豆创始人张洁

光圈科技 CEO 马铭涛

指数引力技术合伙人张凯明

CreateWise AI 创始人赵明皓

极泛流形 CEO 单清远

Emerge AI 创始人兼CEO 古飞

camel-oasis 柏玮婕

JurisAI 裘靖宇

PlantsIO 创始人孙高然

ChatExcel‌ 创始人兼CEO 逄大嵬

EDLAB 白碧哲

MyTwins 吴桂林

喵喵汪汪创始人张洪申

Freud CEO 魏立伟

AID Lab 刘昆

智师益友 CEO&COO 徐乔

<hr/>三、多方联动，构建创新生态

值得一提的是，本次大赛首次联合了超过60家风险投资机构、初创企业和技术社区共同参与评审，形成了技术、资本与市场的深度联动。这种多方协作的模式不仅为参赛团队提供了宝贵的指导意见，也进一步壮大了生成式AI的创新生态，为推动技术与商业的深度融合提供了新思路。

致力于植物与科技的融合
AI驱动短视频，无痛学习新语言
AI睡眠测试，梦境解析

明月湖国际智能产业科创基地科创事业中心副总监周桥

华泰创新投资 VP 陈至圣

聚成长资本合伙人顾伟

月之暗面开发者关系负责人唐飞虎

亚马逊云科技初创事业部解决方案架构师经理姚远

米粿AI CEO 丁黎

句子互动商务总监陈曦

亚马逊云科技中国区初创企业业务发展总监孙侠

全体大合影

<hr/>四、未来可期，AI引领出海新方向

一等奖队伍：ChatExcel

亚马逊云科技中国区初创企业业务发展总监孙侠（左）ChatExcel‌ 技术联合创始人宁鲲鹏（右）

‌ChatExcel‌：
‌ChatExcel‌是一款基于聊天交互的Excel处理工具，它能够通过自然语言处理技术，通过聊天就能帮助用户AIExcel处理和数据分析。它能够批量处理，一句顶10000次；能通过一句话搞定400+函数，还可以实现数据可视化，近30种图表展现。
二等奖队伍：喵喵汪汪

亚马逊云科技初创事业部解决方案架构师经理姚远（左）喵喵汪汪创始人张洪申（右）

‌自动作业批改机：
自动作业批改机作为AI+教育软硬件智能一体机，是基于大模型的终极作业批改方案。它能通过大模型技术，在2分钟内能够留痕批改100份纸质作业，准确率方面，批改100份试卷中，97张没有任何错误。目前累计批改超过一万份试卷，上个学期试用过的3所学校回购率达到100%。
三等奖队伍：PlantsIO

启迪国际技术转移有限公司副总经理卫冕（左）PlantsIO 创始人孙高然（右）

‌智能植物感知与交互机器人：
借助人工智能（AI）、物联网（IoT）、和智能传感器技术，PlantsIO将植物与科技的融合，打造萌宠小花盆Ivy，通过传感器全面感知植物体征和环境数据，研发将植物引入数字时代的可持续创新产品。

参赛队伍详情

<hr/>第三届“生成式AI应用创新挑战赛”的圆满落幕，不仅见证了生成式AI在应用实践中的巨大潜力，更为出海企业和开发者搭建了展示与交流的平台。
让我们期待下一届赛事，再度见证AI与创意的无限可能！
<hr/>

发表于 5 天前

AI大模型怎么落地，依然落地难吗？

有人提过这么一个说法：“大模型，可能更像蒸汽革命”。
蒸汽革命，在很多细分领域催生出“蒸汽机+传统产品=新产品“，如蒸汽机+纺织机=珍妮纺纱机，蒸汽机+船=蒸汽船。

AI大模型的落地姿势或许是：
在各个行业、领域、甚至企业里面，在大模型这个“新动力”的加持下，以大模型+X的模式，催生出大量（有些甚至不为人知），对某个企业或领域里面极大降本增效的新产品、新方式。

AI大模型落地依旧难么？
两说。

第一，很难！
搞大模型的人大概率对行业也不怎么了解（不然怎么回去搞大模型:-) ）；
相对的，大模型本身还是一个快速发展的技术，行业专家对一个快速发展的新事物的接受需要一个过程，理解并结合原有业务，更是有很大的挑战。
这个时候最大的难点在于对大模型能力边界的理解。
只有不偏不倚的理解大模型的能力边界，才能既不盲目创新，又不盲目抵制。
这个有个矛盾，很熟悉业务的所谓“领域专家”由于领域惯性（熟悉度），本来都可以闭着眼睛做的东西，很难提起改进的意愿，甚至连想改进的念头都不曾出现。不熟悉业务的新手，虽然看到很大问题，或许也了解大模型，但又发现不到真实的痛点，难以有好的业务思考抓手，这或许就是落地很难的一个主要原因（之一）吧。

第二，难。
1. 大模型最近一年实在太火了，你想不知道这个词都「难」。
2. 大模型无代码化的平台和工具层出不穷，懂业务的专家，只要愿意，手头总可以找到各种工具，以极低的成本进行入门和尝试。但一搜索，发现工具太多，广告、软文和实际有价值的工具眼花缭乱，选择困「难」。
3. 私密性（或许是个伪命题），但这个总会有个心理压力，我企业的数据这么重要，都丢给大模型平台，会不会被无情的刮走，左右为「难」。
PS：我们都天天上某信，某钉，文件传递满天飞，难道这个担心不存在么？这种担心不无道理，但即使有这个风险，我们也无能为力，就像我们无法拒绝互联网、手机一样，早已骑虎难下了。

这些“难”和“很难”，或许会是这个“艰难”时代背景下的一个新的机会。最少，我本人在没有经验的前提下，也成功的在自己熟悉的行业，用1年的时间，快速落地了3个大模型+场景，如果可以给这个“难”打打气的话，我愿意简单的多说几句。
如果只想知道“难”而对如何破没有兴趣，可以就此打住。

------------我是一个分割线------------
说说我们的落地经验：

第一个场景：3周上线一个大模型+互联网搜索+本地知识库的智能问答机器人（法律科技方向，已投产）。
直接上图吧。

PS：现在用coze这种平台，可能几天可完成。（核心是自己数据的整理）

第二个场景：3周上线一个大模型+法律合同审查=智能合同审查引流版。（已投产）。

这其中1个场景，在传统AI技术下，我们原来做过，耗时很长，效果很不理想，最后搁置。但借助大模型的能力，快速且效果不错。

这些场景怎么搞呢，分享点自己的经验，仅供参考。
1. 在大量人员和大模型打情骂俏的时候，我们在不断和它聊「我们的领域问题和日常工作难题」，「不断的用」是找到和大模型“对接”感觉的重要法门；
2. 快速学习大模型，重点学习大模型的能力边界；
2.1 在信息爆炸的今天，我选择是找个相对靠谱的社群，比如现在还在码字回答的【知乎】平台，我也是受益者，所以我也愿意简单贡献我的回复，希望为这个社群添砖加瓦。
2.2 在知识付费被广泛认可的今天，我选择找个靠谱的课程。比如「知乎知学堂的AI解决方案专家课程」，崔超老师的课程对理论基础深入浅出，应用场景也非常有落地感，对不同大模型基础的我受益匪浅，为了表示感谢，直接上链接吧。

3. 大量的了解其他人的「成功案例」，所谓他山之石，可以攻玉。或许别人的一个大模型+场景，就是我挪过来改造的好创意。上面的课程也有涉及不少行业案例，可以参考学习。

如果想了解我们场景如何落地，也欢迎私信我，但不一定会及时回复:-)

发表于 5 天前

不难，看你对大模型的理解以及业务的理解。
大家好，我是TFlow AI的产品负责人。负责一款B端Agent平台的产品策划。在任务流程处理上效果优于coze。TFlow AI 产品简介：是面向B端业务场景Agent平台，能按流程处理任务（SOP），围绕目标来进行离散推理。能快速搭建Ai客服、AI导购等应用。产品允许LLM与环境进行交互，根据环境数据的反馈不断的调整行动计划/策略。且整个sop的过程是由文本来控制，不需要用到Work Flow。
产品手册地址：https://docs.qq.com/doc/p/1d47054927d198d56ae95e8e13d45d9a58567b40
产品基本信息如下：

● 使用文心一言 3.5的模型，未微调
○ 做了逻辑处理的Agent框架
○ 单条回复的消耗不到2K token，价格不贵

客户业务的基础信息

中国XXX运动品牌，一家领先的国际运动服装品牌企业。本集团主要从事设计、开发、市场推广及分销品牌运动服装。合作的业务场景：

小程序商城：1000家线上门店。在微信生态内有门店小程序。用户通过小程序下单、咨询，在微信客服内进行沟通
合作定制：和各地区高中、初中、小学合作。承接学校的校服定制，学生或者家长在平台上购买定制款衣服。

现状：

1、有6个人工客服，通过微信客服承接用户的咨询服务；
2、用传统的智能客服、关键字匹配等方式回答问题，效果一般。因为微信中只能通过纯文本沟通，传统机器人无法使用，通过关键字皮配效果极差

核心痛点问题：
1、微信生态传统的人工智能客服，若不严格按照一问一答的机制走，无法解决问题；
2、目前只能依靠人工来解答售前售后问题；
预计最终效果：客服少2个人
TFlow Agent产品特征

产品特征：是面向B端业务场景Agent平台，能按流程处理任务（SOP），围绕目标来进行离散推理。能快速搭建Ai客服、AI导购等应用。产品允许LLM与环境进行交互，根据环境数据的反馈不断的调整行动计划/策略。且整个sop的过程是由文本来控制。

TFlow产品的特点擅长模拟人的思维流程，按照规定的流程去处理事情；
擅长流程的控制和处理，但是不擅长单一任务的处理。如查知识库

Agent流程处理的框架

当用户输入询问时：

1、记忆能力：
- 先通过模型的记忆能力，获取用户画像、浏览记录、相同问题的解决历史会话记录
- 理解解决对应问题的sop流程
2、计划能力+推理
- 让模型基于用户的提问，参考SOP，制定与用户的沟通计划
- 根据用户反馈调整沟通计划，推理出新的步骤
3、tools：
- 根据推理出来的计划、选择执行内容
- 比如调用ERP、知识库等

最终得出结论、输出给用户
整个过程中，模型能够模拟人+参考sop流程，执行对应的任务，从而达到相应的结果

落地核心步骤（业务流程的梳理与抽象）

1、问题归类于意图整理
2、业务逻辑的抽象
问题分类与意图整理
1、问题整理：分析整理用户问题，整理出问题场景、意图类型

2、意图归类：将用户的问题进行归类，按照问题归类、拆解业务。

模块	意图归类
账户管理	账号授权
登录问题
密码找回/重置
有赞零钱
促销活动	优惠券和促销码使用
节日促销和限时折扣
支付方式	支付方式介绍
订单处理	订单状态查询
订单修改和取消
配送服务	发货快递/催发货
发票问题	发票和订单详情
售后服务	催促售后处理
退货流程
换货服务
客户投诉处理
上门取件

业务逻辑抽象（核心）

即将相同处理流程的意图归类。核心：不同意图的任务流程用相同的思维流程来替代。比如：

1、退货和换货，都是处理用户对商品不满意的处理
2、促销活动、商品问题答疑，都是解决下单环节的问题。可以抽象到商品推荐环节。

其次，模拟人的思考流程。按照一个客服街道客户询问的处理逻辑，来处理
比如人处理退货的流程：

1、询问客户退货理由
2、查询订单ID是否存在
3、退货理由是否符合规则
4、商品是否符合退货条件
5、引导退货

这个处理流程，也适用于换货，快递不满意等等情况；
关键是将不同意图的处理流程，抽象人的思维流程，同时进行兼容。比如订单催发货和订单信息查询在流程处理上是相同的。
抽象后的流程归类

Agent客服机器人效果
优化规则、同类问题处理更顺畅-

最终数据效果预测

抽样200条数据，分析模拟对话历程，看是否Ai机器人可以解答：

使用机器人后：预计会有65%的解决率；

发表于 5 天前

尽管AI大模型落地已有明确路径和策略，但仍然面临着数据依赖与质量、技术与性能瓶颈、商业模式与成本效益、社会接受度与监管环境等多方面的挑战，这些因素共同决定了大模型从实验室走向实际应用的道路并非坦途，仍需产业界、学术界及政策制定者的共同努力来逐步克服这些难点。
数据犹如大模型的“养料”，直接决定了模型能否良好成长和发挥效用。无论是基础研究还是产业应用层面，获取充足且多样化的高质量数据都是培养强大AI大模型的关键要素。
景联文科技是大语言模型数据供应商，致力于为不同阶段的模型算法匹配高质量数据资源。

世界知识类期刊及高价值社区文本数据：
l 高质量外文文献期刊 8500万篇
l 英文高质量电子书 200万本
教育题库：
l K12教育题库 1800万
l 大学题库 1.1亿，800万带解析
l 英文题库 500万
专业知识类期刊、专利、代码：
l 中文数字专利 4000万
l 程序代码（代码注释） 20万
多轮对话：
l 文本多轮对话 1500万
l 中英文剧本（电影、电视剧、剧本杀） 6万
音频数据：
l 普通话 65万小时
图片生成及隐式/显示推理多模态数据：
l 图文复杂描述 600万
l 图文推理问答对 600万
生物数据：
l 核酸库 4000万
l 蛋白库 50万
l 蛋白结构库 19万
l 通路库 1000万
l 生信工具
药学数据：
l 药物研发数据库 1300万
l 全球上市数据库 80万
l 一致性评价数据库 25万
l 生产检验数据库 40万
l 合理用药 300万
l 多维文献 1亿
l 原料药数据库 1100万
化学数据：
l 化合物数据库 1.6亿
l 反应信息数据库 4100万
l 物化性质数据库 1.6亿
l 谱图数据库 20万
l 晶体信息数据库 100万
l 安全信息数据库 180万
l 商品信息数据库 740万
材料数据：
l 金属材料数据 20万
l 纳米材料数据 30万
l 相图数据 6万
l 材料性能数据 20万
l 材料腐蚀数据
l 表面处理数据
l 焊接材料数据
专利数据：
l 全球专利基础著录数据 1.3亿
l 全球专利原文数据 1亿
l 全球专利附图数据
l 全球专利法律状态数据
l 全球专利法律状态数据
l 全球专利引文数据
l 全球专利分类索引数据
l 全球专利重点申请人工商关联数据
l 全球生化医药专利深加工数据
l 全球专利全文数据
医疗器械数据：
l 国内政策法规数据 3千
l 行业标准数据
l 中国医疗器械审评数据 20万
l 中国医械临床试验数据 5千
l 全球医械临床试验数据 7万
l 医用耗材中标数据 1400万
l 医用耗材带量采购数据 400万
l 医用设备招投标数据38万

同时景联文科技提供大模型训练数据的标注服务，致力于为全球数千家人工智能从业公司和高校科研机构交付海量、高质量的多模态大模型训练数据。

景联文科技｜数据采集｜数据标注｜大语言模型训练数据
助力人工智能技术，赋能传统产业智能转型升级

发表于 5 天前

AI 大模型落地有两难，第一是全球通用的，如何解决幻觉、编造、安全问题？第二是国内特有的，就是大模型什么时候赶上国际先进水平？
今年上半年的时候去上汽通用做了一次交流，其中有一部分内容就是大模型。这个上汽通用就是生产雪佛兰（还有凯迪拉克和别克）汽车在国内的合资公司。当时上汽通用的人就问，有了大模型，为什么还需要别的AI 技术，比如知识图谱或搜索引擎等？
当时我讲的就是大模型的幻觉依靠自己是无法解决的，举的一个例子恰恰就是这个车的价钱的问题。当时我就问上汽通用的人，假如你们上线了大模型客服机器人，有消费者在买车询价时，大模型编造了一个很低的价格，比如30万的车报价3万，你们能接受么？如果能接受，就可以只使用大模型，否则的话，还是要加上知识图谱等其他技术来确保回答的可靠性的！
本号持续关注通用人工智能AGI，大模型、知识图谱、多模态等各种最前沿的人工智能技术，欢迎关注！
这不，在美国通用，就发生了这么个事情，雪佛兰新车1美元就被卖了！（原 Twitter，马斯克买的那家公司，参见《我为什么创办xAI？马斯克自述从OpenAI到xAI的心路历程》）上有个哥们发了个消息，说“I just bought a 2024 Chevy Tahoe for $1.（我刚刚用1美元买了辆车，2024 Chevy Tahoe）”。我查了下，2024 Chevy Tahoe是雪佛兰2024年新款的全尺寸SUV，在美国两驱车报价5.9万~7.7万美元，四驱车报价6.2万~8万美元。这哥们通过基于 ChatGPT （Powered by ChatGPT）的客服机器人，用了1美元买了一辆。购买的商店是加州沃森维尔雪佛兰经销商（Chevrolet Of Watsonville）。
原来，Chevrolet Of Watsonville上线了基于ChatGPT的客服机器人，而这哥们通过简单的提示工程来完成1美元买车的任务！

当然，这个消息在传开后，大家都说，这是一个非常好的交易，都想要1美元买辆车。最新的消息是，基于ChatGPT的客服机器人已经下线了，换回了人工或者之前的“人工智障”客服机器人了。

现在来看开头与上汽通用的交流，有点一语成谶的感觉！当然，其价格比我预想的还离谱！在这里，提醒各位看官们，大模型在产业落地中，一定要注意！看过我的演讲或直播的朋友们，应该都看到过这张图，就是在不关心可靠性或真实性的场景下，大模型是非常有用的。但像绝大多数工业、商业应用，大模型的落地就需要非常的小心了，配合知识图谱或其他人工智能技术是必须的【参考：《大模型产业落地难，知识图谱来帮忙》】。特别是在国内，虽然百模大战【参考：《188个大模型和20个开源基础模型，《2023大模型产业发展白皮书》全面解析国内外大模型发展情况》】轰轰烈烈，但大模型的水平还远不如 ChatGPT 的情况下。

最后，既然看到这里了，一定是非常关心大模型产业落地的。2024年马上到来，有这方面预算或需求的，可以找我做咨询哈！2024年开展大模型落地咨询业务，欢迎私信勾搭！
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发表于 4 天前

关于AI大模型如何落地以及其难度的问题，以下为回复： AI大模型的落地应用需要一系列的工作，包括算法优化、模型训练、数据准备、平台搭建、测试验证等。相比传统AI应用，AI大模型的计算量大、参数多，对硬件和数据处理能力的要求更高，因此落地难度相对较大。但随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI大模型的落地应用也在逐步成熟。通过加强技术研发、优化模型结构、提高数据处理能力等方式，可以有效推动AI大模型的商业化应用。总的来说，虽然AI大模型的落地有一定难度，但随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，其落地应用的前景是广阔的。

发表于 4 天前

关于AI大模型的落地问题，其实关键在于如何将其技术成果与实际业务需求相结合。AI大模型提供了强大的数据处理和分析能力，但要实现落地，还需考虑多个方面。 首先，确保模型与具体应用场景相匹配是关键。其次，数据的质量和规模对模型效果至关重要，需要投入大量精力进行数据采集和预处理。再者，技术团队需具备深厚的专业知识和实践经验，以确保模型的高效实施。同时，还要关注与各行业实际业务需求的融合，制定相应的策略和推广方式。总体上，虽然存在一定的难度，但通过有效的措施和策略，AI大模型依然可以实现成功落地。落地的难度与大模型的复杂度相比已有所降低，关键是找到合适的解决方案和实施路径。

发表于 4 天前

关于AI大模型的落地问题，其实关键在于如何将其技术成果与实际业务需求相结合。AI大模型提供了强大的数据处理和分析能力，但要实现落地，还需考虑多个方面。 首先，需要明确业务场景和需求，确保大模型能够针对具体问题提供有效解决方案。其次，集成和优化是关键步骤，要将大模型与现有系统、流程等融合，确保顺畅运行。此外，数据质量和标注的准确性也是影响大模型落地的关键因素。 至于难度，相比传统AI应用，大模型的落地确实面临更多挑战，如计算资源、人才储备等。但只要明确方向，积极应对挑战，结合具体业务场景进行定制化开发，大模型的落地并非遥不可及。总的来说，挑战与机遇并存，关键是要找到最佳的落地路径。

AI大模型怎么落地，依然落地难吗？

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