文章核心观点 - 人工智能发展进入“下半场”，重心从技术突破转向产业落地和场景赋能 [2][5] - 2025年是“AI+”行动全面铺开的关键年，政策提供强劲支持 [2] - 企业拥抱AI需遵循识别、定义、执行、适配的四步方法论 [8][9] AI发展历程与现状 - 人工智能历经70余年发展，从1956年达特茅斯会议提出概念，经历专家系统、机器学习到深度学习的根本转变 [3] - 2017年Transformer架构的提出奠定了当代大模型的理论基础 [5] - 大模型发展存在两大关键限制：庞大的训练成本和上下文窗口对性能的影响 [5] AI下半场的核心趋势 - 第一大趋势：模型推理调用频率与能源消耗将快速超越训练阶段，能源需求重心转移 [6] - 第二大趋势：行业发展重心从训练侧转向推理侧，模型参数规模从千亿级拓展至万亿级 [6] - 第三大趋势：AI需求从对话交互升级为解决现实问题，智能体应用普及率目标到2027年超70% [7] - 第四大趋势：多模态模型快速发展，语音、图像、视频等数据是AI深入认知世界的关键 [7] 企业应用AI的方法论 - 第一步是识别：精准定位业务场景痛点，利用大模型在语言及泛翻译类任务上的原生能力快速落地 [8] - 第二步是定义：清晰界定AI落地的核心价值，建立可量化的衡量标准 [8] - 第三步是快速推进落地执行，将规划转化为实际成果 [8] - 第四步是适配新型工具，重构生产关系，推动AI数字人与人类员工高效协同 [9] AI与人类的比较 - 人脑具备持续学习能力，而大模型的学习与使用过程分离，参数权重固定后不会动态更新 [10] - 人脑能耗极低，仅需约20瓦电力，训练GPT-4的电力消耗高达20-25兆瓦，是人脑能耗的100万倍 [11] - 关于AI是否具备共情能力、自主意识及创造力等命题仍需持续探索 [12]