去年，企业在推广大型模型时遇到了一个难题，即虽然手头有资源，但无人关注。而且，这些模型的发展并未达到预期标准。如今，国内大型模型的能力有了明显提升，企业的人工智能应用正焕发出新的活力。接下来，我们将对这个领域内企业的发展情况做深入剖析。
大模型成熟度演变
去年，尽管许多企业掌握了丰富的资源，但它们的大模型技术尚未成熟，不足以满足实际应用的需求。即便是那些技术实力较强的企业，即便投入了足够的资金和人才，也仅能进行初步的探索，并对少数Agent进行试用。今年，我国DeepSeek、通义千问等大型模型迅速崭露头角。AI的认知能力得到了广泛传播，企业有了更多可用工具，不再局限于初步尝试。
企业初期态度
新技术起步阶段，企业往往愿意忍受短期的微薄利润。众多企业会推动内部开展试点和理论测试。以信息技术企业为例，在拓展人工智能业务时，即便明白短期内难以获利，它们仍会在部门内部开展理论测试项目，对一定程度的失败保持宽容，旨在通过这些实践，探寻人工智能在本企业应用的前景和意义。
AI应用目的
企业采用人工智能技术，并非是为了替代传统业务，其主要目的是优化运营体系。以电商行业为例，它们利用AI在客户服务领域，实现了从流程自动化向互动智能化的升级。当客户提出疑问，他们能够迅速获得回应，这不仅提升了客户的满意度，还增强了企业的整体运作效率。
企业架构调整
企业若在人工智能领域根基不深，通常需对组织架构进行调整，以推动AI技术的应用。为此，他们常通过引入外部杰出人才来实现，很多大型企业甚至愿意投入大量资金，聘请AI领域的专业人才，希望这些专家能引领团队在AI与大数据领域进行战略部署。同时，他们还实行“实习生与资深业务人员搭配”的工作模式。某科技公司正在招募实习生参与项目，这些实习生将在资深业务人员的指导下学习业务中的关键问题，同时他们主要负责技术方面的具体实施工作。
实习生问题处理
项目执行期间，实习生们常对人工智能技术持有过分乐观的态度。面对挑战和限制，他们仍旧坚持尝试。这时，技术负责人需发挥自己的判断力。比如，某公司的技术负责人在实习生盲目尝试解决一个现有难题时，立刻调整了策略，有效避免了资源浪费，并确保了资源用于更有价值的项目。
核心目标与场景展望
当前，企业亟需将零散的业务信息整理成有条理的知识库。以金融行业为例，它们正将各类文件、数据库及员工经验等资源汇总，构建此类知识库。今年，借助多模态技术，企业对新型Agent范式的出现给予了高度关注。在消费者领域，通用型Agent Manus的具体形式尚不明确，企业需采取开放策略以吸引客户。尽管现在大模型的应用还不够成熟，但已在某些特定领域展现出了成效。不过，若要实现未来更广泛应用的“网络化”布局，整个行业还需齐心协力，不断探索。
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