预见·科技丨如何跨越大模型应用“最后一公里”?业内人士:深耕...
“对于AI大模型的国内引领企业，在现阶段肩负迭代大模型产品，追赶国外先进大模型，服务好用户的任务。”倪白雪提醒，平台也需要明白“知止”“让利”，即只做平台，不要为了争利而前迈到生态合作伙伴的“最后的一公里”。
李开复:模型自由 破解企业大模型应用“最后一公里”难题
万智选择以贴近企业实际需求出发,通过安全便捷的一体机本地部署和可视化控制台解决方案,帮助企业 ‘零门槛、保安心’ 开启AI大模型”。同时,李开复强调,2025是AI-First(AI优先)应用爆发年,也是大模型商业化的大考年。零一万物将继续开放自身底层能力,...
如何跨越大模型落地应用“最后一公里” _光明网
“人工智能大模型和用户之间需要构建起一个应用层或者工具层,然后再交付。落地应用的‘最后一公里’看上去很短,却需要付出巨大努力才能够跨越。” 梅涛说。 对于如何促进人工智能大模型更好地落地应用,周明建议,一方面,国家应加强对人工智能大模型产业的顶层设计,明确我国人工智能大模型产业的发展路径和发力点。另一方...
狂飙500天,国产大模型如何突破商业化之困?
如百度在C端打造生产力工具,推出文心一言订阅模式,B端提供底层架构、解决方案;360在C端借助浏览器在PC端的场景优势,发力AI办公,B端聚焦AI安全和知识管理等场景,在ToC、ToB两端入手,寻找大模型的商业价值;讯飞则试图将大模型与自身硬件产品进行结合。 具体来看,大模型落地难在哪里?AI技术商业化道路还面临什么样的困境...
科技云报道:走入商业化拐点,大模型“开箱即用”或突破行业困局
大模型加速狂飙,AI商业化却陷入重重困境。 一方面,传统企业不知道怎么将AI融入原始业务,另一方面,AI企业难以找到合适的商业化路径。 纵观海外AI玩家,已经有许多企业趟出了自己的商业化道路。 微软、Salesforce将AI集成到传统产品中并提供垂直定制服务;OpenAI、Midjourney则向个人用户提供生产力解放工具,并以付费订阅模式...
从基础大模型到场景适配,企业如何做好商业化最后一公里?
大模型通过智慧大脑嵌入硬件、软件协同作业、自动化系统控制三种形态渗透业务场景，而发挥其效能的核心，在于企业能否运用独有场景数据形成业务闭环。在昆仑学堂看来，技术应该与应用场景深度融合，避免拿着屠龙刀找龙的尴尬。五节数据核心业务涉及舆情监测，在大模型兴起之前就用AI赋能旗下舆情监测平台，但是彼时的AI还不...
DeepSeek等大模型如虎添翼,为何AI落地的最后一公里仍在提示工程?
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLM)如DeepSeek等在理解和生成能力上取得了显著突破。然而,即便在算力资源日益丰富、模型性能不断提升的背景下,AI原生应用落地的“最后一公里”问题依然严峻。这最后一公里的挑战在于,模型的强大并不等同于应用场景中的可靠性和可控性。换言之,如何让AI模型在实际应用中...
ISV发挥行业优势,为AI落地企业破解“最后一公里”难题
深耕行业，破解“最后一公里”难题 大模型要真正发挥作用，关键在于找到能够与市场需求精准匹配的产品，即实现PMF（Product-Market Fit）。亚信科技执行董事、首席执行官高念书清醒地认识到：大模型的落地应用不能“为了AI而AI”，而要聚焦于解决实际问题，为客户创造价值。深度融合行业Know-how，打造差异化竞争优势。
AI大模型竞争终局:技术、生态与商业化的多维博弈-CSDN博客
2025年中国AI大模型市场规模预计突破495亿元,年复合增长率达62%,其中金融、医疗、制造三大领域贡献58%的市场份额。这一增长得益于技术突破与商业落地的双重驱动,例如百度文心大模型在金融风控场景实现98.7%的欺诈识别准确率,单次调用成本降至0.003美元。 2. 竞争格局的收敛与分化 ...
解锁企业AI潜力:大模型+知识库,铺就“最后一公里”的金色大道
这种结合，不仅解决了大模型在特定场景下缺乏专业知识的问题，也让知识库中的信息得以通过AI的高效处理实现价值最大化。比如，在医疗健康领域，结合医学知识库的大模型能够辅助医生进行疾病诊断、制定治疗方案，大大提高诊疗效率和准确性。**四、实践案例：从理论到现实的跨越** 以某大型制造企业为例，该企业在引入AI...
AI大模型落地困局:智能体平台如何破解企业转型难题?
当 AI大模型掀起新一轮科技革命，企业却在智能化转型的门槛前徘徊：高昂的开发成本、漫长的落地周期、业务场景的水土不服。中关村科金智能体平台正为企业打开大模型应用的新范式。一、转型困境：传统开发模式的“三重枷锁”在大模型应用的战场，企业普遍遭遇技术与场景的双重桎梏。某金融机构耗时半年打造的智能投顾系统，因无法精准适配客户
关于AI落地“最后一公里”,这里有30条前沿洞察
24、短期来看，尽管AI技术如多轮对话和翻译有所进步，但如何将这些能力落地并转化为实际价值，尤其是如何实现商业化，仍是一个重大挑战。04 中美AI发展差距在拉大？25、在AI领域，大模型、多模态和生态是三个关键词。美国已形成三大阵营：微软与OpenAI联盟、谷歌DeepMind，以及开源社区。这些阵营在大模型领域各有所长...
从模型推理到应用开发,大模型落地“最后一公里”为何那么难? - 知乎
今年以来,全球AI应用呈现爆发式增长,也被称为是AI大模型应用的元年。 据Gartner预测,到2027年,企业使用的AI模型中将有一半以上具有特定行业或业务功能,而在2023年这一比例仅为不到1%。从模型训练到应用开发的过程中,企业如何将大模型进行业务场景化落地始终是核心问题,投入成本大于可见收益、应用效果不达预期、后续模...
全栈智能:破解AI落地“最后一公里”难题
一是，行业数据与AI技术的结合不够深入。以目前的行业大模型训练为例，首当其冲的就是要解决企业的数据治理问题，一方面要求企业必须要获取大量可用和可信的数据；另一方面，数据还需要经过完善的治理，形成结构化和标准化的数据，才能更为为大模型训练服务。与此同时，训练大模型还需要选择合适的算法和参数，保证模型...
AI 商业落地的艰难探索:从大模型到智能体的坎坷之路-CSDN博客
在人工智能的发展历程中,大模型的出现无疑是一次重大的技术突破,其展现出了超乎想象的强大能力,从自然语言处理到图像识别,再到各种复杂任务的解决,似乎都能轻松应对。然而,当我们试图将这些强大的大模型推向商业落地的舞台时,却发现这条路充满了艰难险阻。
...谈谈大模型应用最后一公里落地的经验 分享嘉-CSDN博客
政府层面正积极推动大模型在生产制造领域的具体应用和创新。今年4月,工业和信息化部科技司提出,推动人工智能在生产制造环节的广泛运用,并强调“以人工智能和制造业深度融合为主线,布局通用大模型和行业大模型,加速人工智能赋能新型工业化”。 在这一趋势指引下,家电、汽车、化工等多个行业纷纷探索AI大模型的落地应用。
IBM:企业级AI落地是场马拉松,破局关键在“最后一公里”集成
“互联网谈到AI有时被神化或妖魔化了。在企业级AI落地过程中，一定是一步一步来的过程。这是一个转折点，尤其在现在生成式AI、大模型越来越多之后，很多企业都在做尝试。”翟峰指出，对于企业来讲，AI能力如何融入IT自动化与业务流程重塑，这件事情变得越来越重要。以制造业为例，当前AI应用多集中在研发端，比如...
AI大模型很火,数据匮乏是瓶颈,如何突破发展困境?
有人说，AI三要素是算法、算力、数据。算法开源，算力可租，唯独数据，得自备。这就像一个饕餮巨兽，空有一副钢筋铁骨，却缺少赖以生存的食粮。没有高质量的数据，AI大模型不过是一具精致的空壳，最终难逃沦为“AI坟场”的命运——那是一个充满幻觉和噩梦的深渊。企业们趋之若鹜，纷纷上马AI一体机、AI私有化...
打通AI落地“最后一公里”,浦东“模力社区”勇攀大模型时代“智...
强烈的紧迫感,在构建上下楼就是上下游的同时,我们正着力深度挖掘浦东产业资源,如智能制造等领域场景的对接,让企业优秀的大模型产品能尽快落地,同时也推动传统企业加速数字化转型。”管凤华透露,除了与百度飞桨等智库企业合作外,“模力社区...