大模型落地中的狂奔、踩坑和突围

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文章摘要

大模型在企业中的应用正从探索阶段转向务实落地，成为企业降本增效的重要工具。随着国产大模型能力的快速提升，企业对AI的需求呈现井喷态势，尤其是在数据分析、智能客服、物料生成等成熟场景中，大模型的应用显著提升了效率并降低了运营成本。然而，企业在推进大模型落地时，需围绕“价值导向”进行判断，确保短期内能够产生可量化的投资回报，并严格把控用户体验，避免将用户视为“小白鼠”。

大模型落地的成熟应用场景通常具备重复性强、创意需求高和范式可沉淀的特点。例如，知识问答、智能客服、物料生成、数据分析、操作自动化和代码生成等领域，已成为企业应用大模型的主要方向。这些场景不仅能够通过大模型实现流程优化，还能在交互智能化方面带来显著提升。然而，企业在应用过程中也需注意，AI并非完全替代人力，而是通过优化日常运营体系来提升整体效率。

组织架构的调整是大模型落地过程中的关键环节。企业通常通过成立专职AI团队或推动现有业务团队自主拥抱AI来实现转型。然而，直接要求业务团队使用AI往往面临阻力，因此，许多企业选择成立小规模AI小组，专注于赋能业务团队。此外，企业在人才招聘上也面临挑战，尤其是大模型和AI Agent等方向的顶尖人才极度稀缺。为此，企业倾向于通过外部引进和内部转型相结合的方式，培养兼具技术实践能力和业务理解力的复合型人才。

大模型落地过程中，企业应避免盲目追求模型微调，而是分阶段构建能力。专家建议，企业首先应搭建知识治理平台，将分散的业务数据转化为结构化知识库，随后构建智能体平台，利用大模型重构内部SOP以提升效率。此外，企业需与业务深度绑定，确保AI方案能够在业务中完成“最后一公里”的落地，避免因业务方参与不足而导致项目失败。

AI Agent的落地被视为未来大模型应用的重要方向。2024年被认为是AI Agent爆发的起点，其核心能力包括任务规划、长距离推理和长链条工具调用。企业应聚焦高价值问题，避免过度投入大模型技术本身，而是通过Agent解决具体业务场景中的痛点。未来，Agent可能成为类似微信的“超级App”，集成多模态入口，构建Multi-Agent协同系统，推动智能城市、车路协同等领域的创新。

总之，企业在经历了对大模型的过高期待后，正逐步冷静探索其能力边界。大模型应用整体上仍处于发展阶段，但企业可以通过合理评估模型能力，结合自身业务需求，从容应对个别“点状”场景。未来，随着全行业的持续探索，大模型有望形成成熟的“网状”应用场景，为企业带来更大的价值。