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　　近日，世界物聯(lián)網(wǎng)500強(qiáng)峰會(huì)在北京成功舉行。本次峰會(huì)圍繞"智聯(lián)世界 共贏未來(lái)"主題，舉行了開(kāi)幕式、500強(qiáng)企業(yè)論壇、國(guó)際合作論壇、發(fā)布2024世界物聯(lián)網(wǎng)500強(qiáng)排行榜等活動(dòng)。IBM大中華區(qū)數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)總監(jiān)劉勝利應(yīng)邀參會(huì)，并在"500強(qiáng)企業(yè)論壇"環(huán)節(jié)與企業(yè)代表圍繞對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新觀點(diǎn)、物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)系等話題展開(kāi)討論。

　　IBM大中華區(qū)數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)總監(jiān) 劉勝利

　　劉勝利表示，在物聯(lián)網(wǎng)乃至更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景中，企業(yè)已經(jīng)在積極地落地人工智能技術(shù)，但存在模型太少、越大越好、開(kāi)箱即用等"迷思"。以AI助理為例，企業(yè)在現(xiàn)階段的交互形式仍以"與應(yīng)用對(duì)話"為主，未來(lái)企業(yè)是否具備"與數(shù)據(jù)直接對(duì)話"的能力，將成為降本增效、提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。他認(rèn)為，不論現(xiàn)在的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)有多"卷"，我們應(yīng)該相信，科技能為人類創(chuàng)造美好的生活和未來(lái)。

　　此外，IBM入選了大會(huì)發(fā)布的"2024世界物聯(lián)網(wǎng)500強(qiáng)排行榜"，并在"金榜百?gòu)?qiáng)"名單中位列第十一位。

　　IBM專家觀點(diǎn)：企業(yè)需破除AI應(yīng)用迷思，“與數(shù)據(jù)對(duì)話”將重塑企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式

　　以下是他的發(fā)言節(jié)選（部分內(nèi)容經(jīng)重新編輯）：

　　AI應(yīng)用的三個(gè)迷思：模型太少、越大越好、開(kāi)箱即用

　　IBM是一家歷史超過(guò)113年的老牌IT公司，在上個(gè)世紀(jì)90年代之前，IBM的發(fā)展史可以說(shuō)就是計(jì)算機(jī)的發(fā)展史。今天的IBM是一家專注混合云和人工智能（AI）的科技公司，我們非常專注于這兩項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)的落地。

　　這兩年，關(guān)于生成式AI、大語(yǔ)言模型的討論在全球非常火熱，大家似乎沒(méi)有看到IBM在這條賽道上特別"卷"。實(shí)際上，我們?cè)谌�球已�?jīng)扎扎實(shí)實(shí)地做了很多工作，尤其是大模型在企業(yè)落地等方面。

　　這也引出了我今天要分享的第一個(gè)觀察：企業(yè)不需要"卷"大模型，現(xiàn)在的大模型不是不夠用了，而是太多了；企業(yè)投入的大量時(shí)間其實(shí)是在選模型上。以HuggingFace開(kāi)源平臺(tái)為例，它已經(jīng)有70多萬(wàn)個(gè)開(kāi)源模型，目前足夠用了。

　　第二，大家都很關(guān)注支持ChatGPT的那些超大語(yǔ)言模型，但是對(duì)于多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，使用的模型參數(shù)通常在1B到70B之間，就足夠確保成本可控、性能達(dá)標(biāo)。超大模型既無(wú)必要，成本也非常高。

　　第三，當(dāng)企業(yè)選好了大模型，在部署時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)，與自身業(yè)務(wù)的匹配度往往低于60分（滿分100分），在某些場(chǎng)景下連30分都達(dá)不到。IBM在全球包括中國(guó)市場(chǎng)的大量實(shí)踐和落地案例，就是在幫助企業(yè)選好模型、選對(duì)場(chǎng)景，把30分提高到80到100分的區(qū)間。

　　"與數(shù)據(jù)對(duì)話"將重塑企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式

　　在中國(guó)市場(chǎng)，IBM在過(guò)去的七八年時(shí)間里，服務(wù)了大量的智能制造企業(yè)，包括汽車(chē)制造、新能源等行業(yè)的頭部客戶。我基于與一些客戶高層交流的經(jīng)驗(yàn)，分享兩個(gè)觀點(diǎn)：

　　第一， 今天的先進(jìn)制造企業(yè)還在談"無(wú)人工廠"等概念，但是在不久的將來(lái)，我們將迎來(lái)"無(wú)人管理"或者"更少人管理"的企業(yè)。所謂的"無(wú)人管理"并不是不需要人，而是將人從重復(fù)性、事務(wù)性的工作中解放出來(lái)，專注于更具創(chuàng)造性的工作。以IBM為例，我們已經(jīng)在使用 watsonx等AI 技術(shù)，加速實(shí)現(xiàn)HR、IT、供應(yīng)鏈、內(nèi)部運(yùn)營(yíng)等不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的智能化和自動(dòng)化。

　　第二， "與數(shù)據(jù)對(duì)話"將幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)"無(wú)人管理"。我最近和國(guó)內(nèi)某車(chē)企客戶交流時(shí)，共同暢想了一個(gè)直接"與數(shù)據(jù)對(duì)話"的情景，而不是傳統(tǒng)意義上的"與應(yīng)用對(duì)話"：某銷售負(fù)責(zé)人借助AI工具，對(duì)過(guò)去幾天的銷售數(shù)據(jù)提問(wèn)"車(chē)型A過(guò)去三天在北京地區(qū)的銷量趨勢(shì)""為什么會(huì)發(fā)生這樣的變化""企業(yè)應(yīng)該采用怎樣的行動(dòng)"。換句話說(shuō)，不僅可以查到發(fā)生了什么，還可以找出發(fā)生的原因，并規(guī)劃下一步的行動(dòng)。

　　過(guò)去，這些工作依賴大量的白領(lǐng)"知識(shí)工人"。今天，這些知識(shí)正在被AI快速學(xué)習(xí)，并以更加精準(zhǔn)、高效的方式完成。比如，借助最新發(fā)布的IBM watsonx BI Assistant，我們可以和數(shù)據(jù)直接對(duì)話，不需要寫(xiě)程序。專業(yè)人員的不斷提問(wèn)可以幫助AI持續(xù)學(xué)習(xí)，變得更專業(yè)；專業(yè)人員也可以在對(duì)話過(guò)程中提高自己，掌握和AI對(duì)話的更多技巧。

　　企業(yè)級(jí)AI Assistant的未來(lái)：從助手到主角

　　今天企業(yè)的IT系統(tǒng)，基本還是基于"用戶界面+邏輯+數(shù)據(jù)"的架構(gòu)構(gòu)建。從"與數(shù)據(jù)對(duì)話"的場(chǎng)景來(lái)看，我認(rèn)為邏輯和流程的部分會(huì)逐漸"AI化"。目前，AI在企業(yè)IT系統(tǒng)中更多扮演助手（assistant）的角色，而在不久的未來(lái)，"助手"將變成"主角"。

　　不論現(xiàn)在的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)有多"卷"，我們應(yīng)該相信，科技能為人類創(chuàng)造美好的生活和未來(lái)。IBM也愿意和更多的中國(guó)企業(yè)溝通，共同探索提升競(jìng)爭(zhēng)力的新技術(shù)、新模式。