迈向智能世界白皮书2024——全面智能化-24页

AI商业落地迎来新一波快速发展

人工智能技术的全面落地正进入快速发展阶段，主要受以下四个核心因素推动：

1. 大模型基础能力持续提升：多模态推理、强思维推理、长记忆以及低幻觉等特性使AI更接近人类认知水平；
2. AIAgent框架逐渐成熟：实现环境感知、规划、决策与行动的自治闭环；
3. 推理成本大幅下降：市场平均成本降低10倍以上；
4. AI终端设备种类丰富：手机、眼镜、学习机等终端加速AI落地。

企业如何抓住全面智能化机遇

企业可在以下方面把握智能化发展机遇：

• 对全面智能化企业保持憧憬，重视价值创造
• 通过价值场景驱动推动AI应用
• 构建可持续的企业AI基础设施
• 推动自动驾驶网络发展，重塑企业网络运维体验

AI对运营商网络的影响

随着AI应用场景的扩展，运营商网络面临新的挑战和需求。AI对网络带来的影响主要体现在以下几个方面：

• 应用需求：AI助手、远程操控、物品感知、企业训练样本上传等带来更高的网络需求
• 训练场景：万卡集群训练带来极致时延和低丢包率等要求
• 网络演进：运营商正通过5G网络和IP+光技术发展，满足AI场景的网络需求
• 自治网络：基于ANL4技术开启L4自治网络，提升服务质量和运营效率

对全面智能化企业的憧憬

企业的全面智能化将使企业具备以下能力：

• 自适应用户体验
• 自演进产品
• 自治运营
• 增强型员工
• 全联接资源
• 智能原生基础设施

企业需围绕具体价值场景选择切入路径，分阶段实现从基础应用（EverydayAI）到高价值场景（Game-ChangingAI）的演进。

AI基础设施工具化

构建AI应用需要关注数据、算力与平台能力：

• 高质量数据：通过数据觉醒、全数字化、数据合成等方式产生可利用数据
• 智能算力基础设施：需具备高扩展性、高可用、高线性度等特点
• 数据基础设施：需支持高扩展性、数据韧性、数据编织等功能
• 一站式AI模型开发平台：帮助企业和开发者快速构建与部署模型

当前企业多通过引入大模型与AIAgent结合的方式发展智能应用，Copilot模式也正广泛落地，为各个行业提供智能生产力提升。