智能+产业升级核心观点 - 智能+不仅是技术嫁接，更是认知革命和生态重构，本质是为千行百业植入新时代基因 [1] - 中国智能经济处于爆发前夜，需解决"加什么"和"怎么加"两大关键问题才能迎来产业升级奇点 [1] - 智能+将推动决策模式从人类经验主导升级为人机协同，重构决策链条 [3] - 大模型能力分四波演进：对话→编程→深度推理→空间智能，每波都催生新应用场景 [4] - 行业落地需客观看待AI边界，采用大小模型协同策略实现经济高效 [5] 加什么 新认知 - 企业普遍存在AI变革动力与FOMO心理，但需避免期望过高导致的落差 [2] - 医疗领域AI可实现5秒快速病情应答，将医生从机械工作中解放 [12] - 金融场景大模型可预判趋势但难实战，需人机协作平衡 [5] 新数据 - 高质量行业数据集是大模型落地关键，需破解数据流动、暗数据挖掘和正反馈三大难题 [6] - LexisNexis通过RAG 2.0技术串联数千万合约范本，打破法律数据孤岛 [7] - 梅奥诊所医疗平台整合530万患者40年临床数据，采用同态加密保护隐私 [7] - Epic利用GPT-4自动提炼病历关键信息，亚马逊用大模型分析用户评论生成购买摘要 [8] - GitHub Copilot通过持续交互形成编程建议的正反馈机制 [9] 新技术 - 技术协同体系包括核心使能技术、数据层支撑技术和连接层技术 [10] - 一汽丰田客服机器人采用大模型+RAG技术，独立解决率从37%提升至84% [11][12] - 迈瑞医疗重症大模型结合知识图谱，将医生应答速度提升至5秒 [12] - 微软365 Copilot可自动生成会议纪要和报告，体现AI从工具向智能体演进 [13] - 巴西Hemominas血库聊天机器人每年挽救50万人生命 [13] 怎么加 云上智能 - 云端大模型调用价格已降至处理百万字《红楼梦》仅需几毛钱 [14] - 国内大模型API价格仅为国外同规格5%-20%，部分毛利率为负 [14] - 云模型支持动态更新和版本热切换，优于私有化部署 [15] 数字信任 - 新时代数字信任需基于SLA量化指标而非传统关系网络 [16] - 需建立算法透明审计、漏洞披露补偿、应急响应等五大支撑机制 [17] π型人才 - 微软通过"百日AI挑战"等机制培养横跨技术与业务的π型人才 [18] - 摩根士丹利采用"顾问+AI工程师"双组队机制，每天替代上万资料查询 [20] - 中兴通讯组建行业特战队，实现AI方案端到端交付 [20] 全员参与 - 需建立AI应用竞赛、积分奖励等机制推动基层参与 [23] - 沃尔玛通过去中心化技术嵌入模式，库存周转率从8.0提升至10.5 [25] - Spotify采用Squad制架构，实现AI推荐系统快速迭代 [27] 机制重构 - 沃尔玛将创新决策权下沉至一线，AI补货系统灰度测试快速上线 [25] - 组织重构核心是改写问题定义、决策权和反馈闭环的逻辑 [24] - 智能+时代组织需具备学习能力和自我调整能力 [28] 智力即服务新范式 - 未来将形成智力即服务新形态，通过Token用量衡量智能水平 [29] - C端将出现个性化软件和家庭机器人，B端将普及数字员工和场景化软件 [32] - 智能+发展类似竹子生长，需长期基础建设才能迎来爆发 [35][37]