與AI浪潮同頻共振，中國企業(yè)還需做什么？

始于2022年底的生成式AI浪潮，最近兩年深刻影響著(zhù)每一個(gè)行業(yè)、每一家企業(yè)甚至每一個(gè)人。但通往通用人工的巨大期許、百模大戰的無(wú)比喧囂、愈發(fā)龐大的持續投入以及各種場(chǎng)景的艱難驗證，讓越來(lái)越多企業(yè)迷失在GenAI的混亂使用中，AI賦能“做事”似乎可望而不可及。

那么，企業(yè)應該如何走出“GenAI混亂使用”階段，真正實(shí)現AI賦能業(yè)務(wù)？未來(lái)熱門(mén)的AI應用場(chǎng)景有哪些？面向未來(lái)，企業(yè)需要什么樣的人工智能整體戰略規劃？近日，IDC一份《Data & AI Pulse:Asia Pacific 》調研報告（以下簡(jiǎn)稱(chēng)：《報告》）吸引亞太地區廣大用戶(hù)的密切關(guān)注。

該《報告》直言，亞太地區未來(lái)五年的AI支出將保持24%年復合增長(cháng)率，預測型AI、解釋型AI和生成式AI三項AI投資將趨于均衡；企業(yè)需盡快制定人工智能長(cháng)期戰略，加速提升自身的AI成熟度，走出“GenAI使用混亂”階段，在未來(lái)市場(chǎng)競爭中與AI浪潮同頻共振，從而實(shí)現AI賦能。

是時(shí)候關(guān)注AI成熟度！

2024年諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎獲得者、MIT教授西蒙·約翰遜認為，AI應該更加注重如何提高生產(chǎn)力，而非單純追求技術(shù)的自動(dòng)化和智能化。

的確，西蒙·約翰遜教授的觀(guān)點(diǎn)道出了企業(yè)對于A(yíng)I賦能的核心目的和正確方向。自上個(gè)世紀50年代提出概念以來(lái)，人工智能經(jīng)歷三起三落，直到GenAI和大語(yǔ)言模型的突然崛起，人們才充分認識到人工智能技術(shù)所帶來(lái)的變革性影響。近年來(lái)，全球多個(gè)國家更是大刀闊斧、快馬加鞭制定人工智能戰略規劃，寄希望人工智能推動(dòng)生產(chǎn)力的飛躍。

以中國為例，今年初的政府工作報告首次將“人工智能+”寫(xiě)入，強調“深化大數據、人工智能等研發(fā)應用，開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)，推動(dòng)各行各業(yè)以“智”提“質(zhì)”，加速發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力和推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革。

事實(shí)上，GenAI崛起的如此迅速，以至于很多企業(yè)有點(diǎn)猝不及防。固然，GenAI已在客戶(hù)體驗、企業(yè)運營(yíng)、員工生產(chǎn)力、內容創(chuàng )作效率等方面展現出不錯的應用潛力。但亦不可否認，各行各業(yè)用戶(hù)對于GenAI有種“唯恐不及”的心態(tài)，生怕錯失這次重要的技術(shù)變革浪潮，爭相擁抱GenAI的同時(shí)，不可避免地陷入一定的“混亂”。

《報告》將2023-2024年定義為GenAI的混亂使用階段：大部分企業(yè)通常雜亂無(wú)章、爭先恐后地開(kāi)展各類(lèi)概念驗證（POC）；同時(shí)會(huì )產(chǎn)生五花八門(mén)的戰略，在技術(shù)層面也是各自為政；雖然以生產(chǎn)力場(chǎng)景為主，但AI主要靠“買(mǎi)”而不是靠“建”。

“現在所有組織與企業(yè)都面臨著(zhù)使用AI的壓力，包括技術(shù)層面、市場(chǎng)競爭層面和監管層面等?！盨AS公司亞太地區與歐洲、中東和非洲新興地區高級副總裁Shukri Dabaghi直言道。

《報告》就指出，大多數亞太地區企業(yè)現階段都處于A(yíng)I成熟度早中期，都著(zhù)力于建設短期項目和業(yè)務(wù)案例，處于A(yíng)I高級成熟階段的企業(yè)很少；2025-2026年將進(jìn)入到AI轉型的“采用階段”，2027年及以后將加速開(kāi)啟AI賦能型企業(yè)的階段。

本質(zhì)上，AI是一個(gè)創(chuàng )造業(yè)務(wù)價(jià)值的過(guò)程，需要具備數據、技術(shù)、流程、技能和治理等方面的綜合能力，這也就決定AI的投資與建設絕非一蹴而就，而是一個(gè)長(cháng)期過(guò)程，需要有著(zhù)更加清晰的策略與規劃。此時(shí)此時(shí)，企業(yè)提升自身的AI成熟度勢在必行，需要盡快走出“混亂使用”階段。

《報告》則認為提升AI成熟度需要遵循構建強大的技術(shù)系統和平臺、以數據為中心和以模型為中心的流程、強大的治理、AI人才和AI倫理道德，以及高質(zhì)量數據的可用性等五大原則。

如何與AI浪潮同頻共振

隨著(zhù)全球邁向AI驅動(dòng)的時(shí)代，充分釋放AI潛力就成為各行各業(yè)未來(lái)取得商業(yè)成功的重中之重。

當前，GenAI展現出巨大的應用潛力。麥肯錫分析當前應用于各個(gè)行業(yè)的63種GenAI應用之后，預測GenAI將為全球經(jīng)濟每年帶來(lái)2.6萬(wàn)億至4.4萬(wàn)億美元的增長(cháng)。但GenAI≠AI的全部，也不適用于所有業(yè)務(wù)場(chǎng)景，預測型AI和解釋型AI依然大有用武之地。因此，企業(yè)要想提高市場(chǎng)競爭力和適應性，必須與AI浪潮同頻共振，更好地適應AI時(shí)代的發(fā)展趨勢。

首先，AI應用場(chǎng)景未來(lái)必然走向豐富化，尤其是基于GenAI技術(shù)的場(chǎng)景會(huì )持續涌現，像文案寫(xiě)作、業(yè)務(wù)流程和工作流自動(dòng)化、代碼生成等。但像預測型AI和解釋型AI等在金融、制造、醫療等行業(yè)同樣有著(zhù)廣泛的應用前景。因此，企業(yè)需要整合不同類(lèi)型的AI技術(shù)，并創(chuàng )建戰略級的AI場(chǎng)景組合，而非聚焦開(kāi)發(fā)單獨場(chǎng)景。

《報告》也介紹，亞太地區企業(yè)的計劃在未來(lái)12個(gè)月采用AI的企業(yè)會(huì )將重點(diǎn)放在數據驅動(dòng)的AI場(chǎng)景上，如預測性分析/欺詐偵測、產(chǎn)品/服務(wù)創(chuàng )新和數據增強等，而不是代碼生成或文案寫(xiě)作等。例如，金融機構除了GenAI應用之外，也非?？粗仡A測型AI技術(shù)，用其來(lái)偵測風(fēng)險和欺詐。

其次，隨著(zhù)企業(yè)AI成熟度的不斷提升，企業(yè)們對于生成式AI、預測性AI和解釋性AI的認知與判斷也會(huì )更加清晰，投資回歸理性成為必然趨勢?！秷蟾妗返恼{研數據就顯示，2023年預測型AI、解釋型AI和生成式AI所占AI投資比分別為34%、47%和19%，2024年比例則標尺34%、32%和34%，企業(yè)投資從解釋型AI流向生成式AI的趨勢明顯，各項AI技術(shù)的投資也趨于均衡。

不過(guò)，GenAI當前尚未產(chǎn)生出足夠大的商業(yè)價(jià)值，并且需要耗費巨大的GPU算力投資，也讓部分企業(yè)陷入“困境”。

Shukri Dabaghi直言，無(wú)需過(guò)于擔憂(yōu)GPU算力昂貴等挑戰，“20年前，最昂貴產(chǎn)品是數據倉庫，但只有少數企業(yè)使用數據倉庫來(lái)存儲和管理數據。隨著(zhù)時(shí)間推移，數據處理技術(shù)的不斷發(fā)展，數據處理成本持續下降，越來(lái)越多企業(yè)能夠處理、管理和分析數據?，F在人工智能出現的現象，與過(guò)去出現的情況類(lèi)似，GPU處理數據成本會(huì )越來(lái)越低，企業(yè)無(wú)需過(guò)于擔憂(yōu)?！?/p>

第三，很多企業(yè)低估了AI與業(yè)務(wù)融合以及實(shí)施的難度，AI猶如一個(gè)復雜且長(cháng)期的工程化問(wèn)題，不僅涉及數據、技術(shù)、基礎設施、業(yè)務(wù)、監管等諸多方面，更需要在技術(shù)適配、實(shí)施路徑、團隊協(xié)作、評估測試等方面著(zhù)力。因此，制定長(cháng)期A(yíng)I長(cháng)期投資計劃和使用戰略，是企業(yè)走向AI高級成熟階段的關(guān)鍵。

《報告》也認為，在A(yíng)I驅動(dòng)的時(shí)代，企業(yè)分為AI領(lǐng)先者和AI跟隨者，AI領(lǐng)先者與AI跟隨者最大的區別就是是否具備長(cháng)期的AI戰略。

Shukri Dabaghi則強調數據是一切人工智能的基礎，企業(yè)需要尤為重視數據的價(jià)值與作用，“一切都需要從數據開(kāi)始，企業(yè)需要理解數據、管理數據和確保數據安全且合規的使用。做好數據治理，是大規模應用AI技術(shù)的前提?！?/p>

中國企業(yè)還需做什么

《報告》顯示，27%的中國企業(yè)被評為AI領(lǐng)導者，表明相比于亞太其他地區，AI在中國市場(chǎng)的發(fā)展更為成熟；中國企業(yè)正在大力投資AI，超過(guò)四分之一的企業(yè)在A(yíng)I能力方面處于領(lǐng)先地位，有59%的企業(yè)計劃在未來(lái)一年內大幅增加AI投資，只有極少數企業(yè)尚未開(kāi)發(fā)AI。

事實(shí)上，與其他國家和地區相比，中國在A(yíng)I領(lǐng)域有著(zhù)更為獨特的優(yōu)勢：中國是全球數據量最大、數據類(lèi)型最豐富的國家之一；IDC預測到2025年，中國有望成為全球最大的數據圈，可源源不斷為AI技術(shù)提供豐富的數據資源。另外，中國行業(yè)豐富、產(chǎn)業(yè)布局完整，有著(zhù)極為豐富多樣的行業(yè)應用場(chǎng)景，是AI技術(shù)天然優(yōu)良的“試驗土壤”和“培育基地”。更加關(guān)鍵的是，“人工智能+”、“數據要素X”等政策陸續出臺，標志著(zhù)中國在政策導向層面上注重AI與實(shí)體經(jīng)濟的融合與應用。

不過(guò)，《報告》調研數據顯示，中國企業(yè)在A(yíng)I技術(shù)實(shí)施與應用上目前存在著(zhù)缺乏成熟專(zhuān)業(yè)的AI人才、數據缺乏足夠治理流程和缺乏AI治理框架與風(fēng)險管理實(shí)踐，另外數據訪(fǎng)問(wèn)受限和效率低下也是導致一些AI項目失敗的關(guān)鍵原因。

《報告》也強調，中國企業(yè)除了注重AI專(zhuān)業(yè)人才儲備、AI治理框架與風(fēng)險管理之外，利用數據平臺和ModelOps是未來(lái)AI能力不斷成熟提升的一大有效路徑。數據平臺對于改善數據質(zhì)量、建立堅實(shí)的數據基礎以及確保數據安全合規使用大有裨益，而ModelOps則對于模型的集成與部署、模型版本的控制與管理、資源優(yōu)化和團隊協(xié)作等發(fā)揮著(zhù)重要作用。

作為全球領(lǐng)先的數據分析與AI公司，SAS公司多年以來(lái)一直深耕中國市場(chǎng)，并且在金融、制造、生物醫藥、教育等多個(gè)行業(yè)擁有龐大的用戶(hù)群，SAS數據分析平臺和結果成為很多行業(yè)的事實(shí)標準。例如，在生物醫藥行業(yè)，藥企在新藥申報提供的藥物臨床實(shí)驗結果分析與評估，優(yōu)先以SAS分析結果成為行業(yè)默認的規定。

對于中國企業(yè)在A(yíng)I發(fā)展的現狀以及未來(lái)龐大的AI應用前景，SAS公司一如既往的重視，并且將從AI行業(yè)解決方案、降低產(chǎn)品門(mén)檻以及國產(chǎn)技術(shù)環(huán)境適配三個(gè)方面發(fā)力，全面推動(dòng)領(lǐng)先的數據分析與AI產(chǎn)品在中國行業(yè)用戶(hù)中的落地與應用。

首先，中國正在加速推動(dòng)數字經(jīng)濟與實(shí)體經(jīng)濟的融合，AI、數據分析等技術(shù)是數實(shí)融合的重要抓手，AI技術(shù)走向垂直行業(yè)是大勢所趨，AI行業(yè)解決方案在中國市場(chǎng)未來(lái)將是強需求。而SAS公司去年即宣布了未來(lái)三年將投入10億美元打造AI行業(yè)解決方案，推動(dòng)AI在行業(yè)用戶(hù)中的使用。

Shukri Dabaghi介紹：“SAS AI行業(yè)解決方案的基礎是 SAS Viya。SAS將確保云原生AI平臺 SAS Viya版本每年持續創(chuàng )新、更新與優(yōu)化。并在SAS Viya基礎上專(zhuān)注于定制化的AI和高級分析解決方案，以滿(mǎn)足銀行、政府、保險、生命科學(xué)等行業(yè)的特定需求?！?/p>

其次，SAS在銀行、生命科學(xué)等專(zhuān)業(yè)化場(chǎng)景中一直以安全、可靠穩定和兼容性強著(zhù)稱(chēng)，并且獲得眾多行業(yè)用戶(hù)的青睞。為進(jìn)一步降低數據分析等工作的門(mén)檻，從而加速推動(dòng)AI、數據分析等技術(shù)在各個(gè)行業(yè)中的普及，SAS將從產(chǎn)品層面融入大模型等技術(shù)，讓產(chǎn)品體驗和使用門(mén)檻進(jìn)一步降低，讓數據分析更加大眾化。

SAS大中華區首席數據科學(xué)家馬寧博士直言：“SAS Viya馬上將推出Copilot，能夠將自然語(yǔ)言轉化為SAS代碼，將SAS公司在數據分析、行業(yè)知識等領(lǐng)域的多年積累融入到Copilot之中。SAS將廣泛支持全球商業(yè)或者開(kāi)源大模型，并且支持大模型的切換，用戶(hù)按需使用即可?！?/p>

第三，中國自身數字化技術(shù)體系崛起已成為不爭的客觀(guān)事實(shí)，從芯片、操作系統到數據庫、中間件，再到大模型等均取得長(cháng)足的進(jìn)步，并且逐步在各個(gè)行業(yè)中得到應用。對此，SAS公司的思路是兼容并蓄和高度重視，持續投入研發(fā)去適配整個(gè)國產(chǎn)化的數字技術(shù)體系，讓廣大行業(yè)用戶(hù)能夠平滑、高效地使用SAS產(chǎn)品。

綜合觀(guān)察，管理學(xué)巨擘彼得·德魯克認為，戰略規劃不是規劃“未來(lái)做什么”，而是規劃“當前必須做什么”，才能準備好迎接充滿(mǎn)不確定性的未來(lái)。在今天這個(gè)充滿(mǎn)不確定性的市場(chǎng)中，企業(yè)全面擁抱AI已是當下必須做的一道必答題。IDC《Data & AI Pulse:Asia Pacific 》報告從亞太地區企業(yè)實(shí)際使用AI情況出發(fā)，在技術(shù)、產(chǎn)品、策略等給出諸多切實(shí)可行的建議，值得所有正在實(shí)施AI的企業(yè)思考、借鑒和學(xué)習。

2025北京智能科技產(chǎn)業(yè)展覽會(huì )（簡(jiǎn)稱(chēng):世亞智博會(huì )）擬于2025年6月份在北京舉辦，本次展會(huì )劃分了智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)、大數據、人工智能、機器人、軟件、自動(dòng)駕駛等展區，通過(guò)線(xiàn)上線(xiàn)下相結合的展會(huì )模式，竭力打造集技術(shù)交流、產(chǎn)品展示、成果交易、招商引資于一體的專(zhuān)業(yè)級智能科技盛會(huì )。如果您有意愿成為展商或希望了解更多信息可關(guān)注“www.sysbh.cn”也可直接致電185 1555 6762，我們期待您的參與！