大模型落地元年：從Copilot到Agent，企業如何實現價值轉化?

大模型落地元年：從Copilot到Agent，企業如何實現價值轉化?

近年來，AI技術的飛速發展已經徹底改變了我們的生活和工作方式。如今，AI正在從簡單的工具(Tool)進化為復雜的助手(Copilot)乃至代理(Agent)。在這一轉變中，企業面臨著前所未有的機遇與挑戰。

一、AI技術的演進：從Copilot到Agent

1. Copilot：智能助手的角色

Copilot，作為AI技術的一種應用形態，可以被視為AI技術的“初級階段”。它主要依賴清晰明確的指令來執行任務，為用戶提供具體的回答或結果。例如，在辦公場景中，Copilot可以協助用戶撰寫文檔、安排日程;在編程場景中，Copilot可以幫助開發者編寫代碼、調試程序。

Copilot的核心優勢在于其高效性和準確性。它能夠快速處理大量信息，并根據用戶指令生成符合需求的內容。然而，Copilot也存在一定局限性。它通常需要依賴用戶的明確指令才能發揮作用，缺乏自主性和環境感知能力。

2. Agent：數字代理的崛起

據中研普華產業研究院的《2024-2030年中國大模型行業深度分析及發展策略研究報告》分析

隨著AI技術的不斷進步，Agent作為一種更高級別的AI應用形態開始嶄露頭角。Agent，即人工智能代理，是一種具備自主性、環境感知能力和持續學習能力的人工智能系統。其核心特征在于能夠與環境互動收集數據，獨立規劃任務路徑、調用工具并執行決策，最終在無需人工干預的情況下實現預設目標。

Agent的系統架構通常包括大模型、規劃、記憶和工具等關鍵組件。其中，大模型是Agent的核心能力，負責提供推理、模擬和規劃等能力;規劃組件負責將大型任務分解為較小、可管理的子目標;記憶組件則用于存儲和檢索信息;工具組件則提供外部API等能力，以獲取缺失于模型權重中的額外信息。

與Copilot相比，Agent具有更高的自主性和環境感知能力。它不再依賴于用戶的明確指令，而是能夠自主規劃并執行任務。這使得Agent在更廣泛的場景中發揮潛力，如企業服務、智能制造、智慧城市等領域。

二、大模型落地：企業面臨的挑戰與機遇

隨著AI技術的不斷演進，大模型已經成為企業數字化轉型的重要驅動力。然而，大模型落地并非易事，企業在這一過程中面臨著諸多挑戰與機遇。

1. 技術挑戰

(1)數據收集與預處理：大模型需要海量數據進行訓練和調優。然而，在實際應用中，企業往往面臨數據收集困難、數據質量不高等問題。此外，數據的預處理也是一項繁瑣而復雜的工作，需要投入大量人力和時間。

(2)模型選擇與訓練：選擇合適的模型對于大模型的成功落地至關重要。然而，由于大模型的復雜性和多樣性，企業往往難以確定哪種模型最適合自己的業務需求。同時，模型的訓練也需要高性能的計算資源和專業的技術人員。

(3)安全與隱私保護：隨著大模型的應用越來越廣泛，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯。企業需要確保大模型在處理敏感數據時不會泄露或濫用用戶信息。

2. 機遇分析

(1)降本增效：大模型的應用可以顯著提高企業的工作效率和質量。例如，在銷售場景中，AI Agent可以通過分析客戶信息、合作機會等，為銷售人員提供精準的客戶拜訪提示和銷售策略建議，從而提高銷售效率和客戶滿意度。

(2)覆蓋個性化需求：借助大模型的非結構化數據處理能力和實時反饋能力，企業可以覆蓋更多細分的長尾需求。這有助于企業提升市場競爭力，實現差異化發展。

(3)推動創新：大模型的應用為企業帶來了前所未有的創新機遇。通過結合AI技術、云原生、數字孿生等技術，企業可以重構和創新業務模式，推動產業升級和轉型。

三、企業如何實現價值轉化：從理論到實踐

據中研普華產業研究院的《2024-2030年中國大模型行業深度分析及發展策略研究報告》分析，面對大模型落地的挑戰與機遇，企業如何實現價值轉化成為關鍵問題。以下將從理論到實踐，探討企業如何在大模型落地過程中實現價值轉化。

1. 明確業務需求與目標

企業在大模型落地前，首先需要明確自己的業務需求與目標。這包括確定大模型應用的具體場景、期望達到的效果以及所需投入的資源等。通過明確業務需求與目標，企業可以更加有針對性地選擇適合的模型和算法，確保大模型的應用能夠真正解決實際問題。

2. 構建數據治理體系

數據是大模型應用的基礎。為了確保大模型的準確性和可靠性，企業需要構建完善的數據治理體系。這包括數據的收集、清洗、整合、存儲和訪問控制等環節。通過構建數據治理體系，企業可以確保數據的準確性和一致性，為大模型的應用提供有力支持。

3. 選擇合適的模型與算法

選擇合適的模型與算法是大模型落地的關鍵。企業需要根據自己的業務需求與目標，選擇適合的模型和算法進行訓練和調優。同時，企業還需要關注模型的性能、可擴展性和安全性等方面，確保模型能夠滿足實際應用的需求。

4. 搭建AI Agent平臺

為了加速大模型的落地和應用，企業需要搭建AI Agent平臺。AI Agent平臺可以提供一套標準化流程和最佳實踐模板，使得Agent的創建不再是孤立的、一次性的任務，而是能夠遵循明確的步驟不斷迭代優化，形成工程化的工作流。通過AI Agent平臺，企業可以快速構建和部署AI應用，實現自動化和智能化。

例如，神州數碼通過搭建神州問學AI原生賦能平臺，成功在HR、法務、財務等通用知識密集型領域實現了AI應用的著陸。該平臺提供了智能插件集成、知識掛載、多輪對話支持等功能，使得Agent能夠精準執行任務并自我學習、自我調整。通過該平臺，神州數碼不僅提高了工作效率和質量，還積累了大量數據和經驗，為未來的AI應用創新提供了有力支持。

5. 持續優化與迭代

大模型的應用是一個持續優化的過程。企業需要不斷收集和分析數據，對模型進行調優和改進。同時，企業還需要關注新技術和新算法的發展動態，及時將新技術應用于實際場景中。通過持續優化與迭代，企業可以確保大模型的應用始終保持領先地位，并為企業創造更多價值。

四、案例分析：企業如何在大模型落地中實現價值轉化

以下將通過幾個實際案例，展示企業如何在大模型落地中實現價值轉化。

1. 神州信息：金融領域的AI應用創新

神州信息在金融領域積極探索AI應用創新。通過搭建九天攬月云原生金融PaaS平臺并融合“AI+”，神州信息在金融軟件建模、代碼生成、智能運維等場景中實現了AI技術的落地。這不僅提高了金融軟件的研發質效，還幫助金融機構實現了創新的降本增效和提質增速。

2. 神州控股：供應鏈領域的數智化轉型

神州控股在供應鏈領域積極探索數智化轉型。通過搭建數智供應鏈決策平臺，神州控股將采購需求、生產及物流數據集成到數據模型的基礎上，搭建供應鏈數字孿生環境。結合規則和業務模型以及智能優化決策算法，實現了AI對供應鏈場景的賦能。這不僅提高了供應鏈的效率和準確性，還為企業帶來了顯著的經濟效益。

3. 神州數碼：企業服務領域的AI Agent應用

神州數碼在企業服務領域積極探索AI Agent的應用。通過搭建神州問學AI原生賦能平臺，神州數碼成功在HR、法務、財務等通用知識密集型領域實現了AI應用的著陸。該平臺提供了智能插件集成、知識掛載、多輪對話支持等功能，使得Agent能夠精準執行任務并自我學習、自我調整。通過該平臺的應用，神州數碼不僅提高了工作效率和質量，還積累了大量數據和經驗，為未來的AI應用創新提供了有力支持。

隨著AI技術的不斷演進和大模型的廣泛應用，企業面臨著前所未有的機遇與挑戰。從大模型落地元年來看，從Copilot到Agent的演進過程為企業實現價值轉化提供了新的路徑。通過明確業務需求與目標、構建數據治理體系、選擇合適的模型與算法、搭建AI Agent平臺以及持續優化與迭代等措施，企業可以在大模型落地過程中實現價值轉化并創造更多價值。

展望未來，隨著AI技術的不斷發展和應用場景的不斷拓展，大模型將在更多領域發揮潛力并為企業帶來更大價值。

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