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企业培训| 未可知x上海电气: 让AI成为职场人的第二大脑
人工智能应用实践 - 未可知人工智能研究院院长杜雨博士在上海电气集团培训基地开展AI主题读书会,围绕《DeepSeek使用指南:全职业场景应用实践》与《DeepSeek:读懂AI时代的底层逻辑》两本新书进行讲解 [1][2] - DeepSeek被定位为可插拔的职场能力模块,演示了3分钟生成行业竞品简报、10秒提炼50页会议纪要为一页PPT、1句话生成出差行程文档等高效功能 [5] - 现场学员通过手机实操验证工具易用性,"写周报轻松"成为高频反馈 [6] AI价值模型与竞争力重构 - 提出"AI三层价值模型":效率层(自动化重复任务)、洞察层(私有数据挖掘机会)、共创层(AI外脑协同创新) [7][8] - 未来职场分化取决于AI应用能力,核心在于将"AI思维"内化为工作操作系统,而非工具熟练度 [11] - 三层思维迁移路径:从"自己干"转向提问式管理(精准问题设计)、从经验驱动转向数据共情(案例显示AI补全使调研样本扩增6倍)、从流程闭环转向迭代飞轮(AI方案10分钟内从70分迭代至90分) [12][13][14] 出版物与行业合作 - 两本DeepSeek相关著作由电子工业出版社和中译出版社联合出版,京东当当等平台热销 [15] - 活动合作方包括盈科律师事务所、建设银行、深圳职业技术大学等17家机构 [17]
什么是真的AI思维?
36氪· 2025-07-16 07:54
AI思维的定义与核心原则 - AI思维是将智能优先原则应用于生产和服务组织过程中的全新问题解决方法论,其核心包括虚拟先行、规模化试错和算力对冲[11] - 虚拟先行指在投入真实资源前,先在数字世界创建高度对应的世界模型进行模拟推演,降低试错成本[12][14] - 规模化试错通过并行计算实现百万次低成本实验,将创新速度提升数个量级[15][16] - 算力对冲用廉价计算资源替代昂贵物理成本,典型案例包括药物研发模拟和市场进入决策[17] AI应用的层次演进 - 初级应用将AI视为工具(如大模型使用),无需特殊思维模式[1] - 进阶应用将AI作为价值创造主体,通过多智能体系统封装完整业务链[1][6] - 完全成熟的AI驱动形态是无人公司,其核心价值创造由AI智能体主导[19][20] 无人公司的技术架构 - 采用PAN(物理-智能体-嵌套)世界模型架构:需模拟真实物理动态、支持多智能体协同、实现分层嵌套决策[21] - 典型工作流:人类设定目标→AI在模型沙盒模拟→选择最优方案→自动执行[22] - 技术案例包括数字孪生工厂(Omniverse平台)和自动化营销系统[24][25] 行业应用现状与趋势 - 工业领域通过数字孪生实现虚拟工厂调试,降低物理安装成本[24] - 营销行业利用AIGC工具实现一人团队完成大规模内容生成与测试[25] - 科研领域加速假设验证循环,如AlphaGeometry解决奥数难题和ReasonerAgent辅助文献调研[26] 未来竞争范式转变 - 企业核心竞争力从经验积累转向世界模型保真度和模拟-行动飞轮速度[27] - 成功案例显示AI思维可提升10倍以上创新效率(如1小时生成千种营销方案vs传统团队1周3方案)[15] - 早期采用者将在敏捷性、效率和扩展性方面建立结构性优势[27][30]
AI转型的认知跃迁
经济观察报· 2025-06-09 19:22
AI重塑商业格局 - AI快速崛起正在重塑全球商业格局,成为企业无法回避的战略议题,引发对传统经营范式、组织架构和管理哲学的系统性挑战 [2] - 企业需主动拥抱AI实现从"被动适应"到"引领变革"的战略跃升,无等待观望空间 [3] - 中国企业在智能制造、数字营销、智能客服等领域已实现规模化探索与部署,具备先发优势 [4] AI时代的认知基础 - AI技术演进速度远超以往通用技术,企业需构建系统化信息感知与技术洞察机制应对认知滞后 [6] - 头部企业通过行业白皮书、企业风险投资(CVC)等方式搭建开放型外部知识网络,小米进入汽车赛道即应用CVC模式 [7] - AI投资需调整传统ROI测算框架,采用"分周期、多维度"评估体系,某创新药企案例显示AI价值需通过迭代释放 [8][10][11][12][13] AI转型的治理机制 - AI决策需跨部门协同,不能依赖技术部门或少数人决策,需CEO深度参与并设立首席AI官(CAIO)岗位 [16][18][20] - 企业需建立"可承受失败"机制,通过小范围可控试错积累能力,避免理想化追求零失败 [21] - 平安保险利用AI自动化超50%业务流程,显示未来组织需数据驱动、智能响应的新型范式 [24] AI原生企业的崛起 - 全球将涌现AI原生企业重构产业逻辑,其特点是从底层重构产品设计、商业模式和组织结构 [26] - 中国企业需在组织内部孵化AI驱动新业务单元,将场景落地优势转化为制定行业标准的能力 [28] - 未来竞争核心是系统化学习与适应能力,当技术工具趋同后,创新速度与节奏决定胜负 [31][32] AI思维的战略重构 - "AI思维"要求从战略定位到企业文化的全面重构,需领导者以思想领导者角色推进转型 [33] - 企业需完成战略认知与组织能力同步升级,而非仅关注算法部署或工具采购 [29][30] - AI是重新定义商业本质的起点,需系统性视野与战略性判断实现韧性发展 [34]
AI转型的认知跃迁
经济观察网· 2025-06-08 11:42
AI重塑商业格局 - AI快速崛起正在重塑全球商业格局 成为企业无法回避的战略议题 从制造 零售 医疗到金融 AI引发技术更新换代及传统经营范式 组织架构 管理哲学的系统性挑战 [2] - 企业需主动拥抱AI才能占据产业竞争先机 实现从"被动适应"到"引领变革"的战略跃升 中国企业已在智能制造 数字营销 智能客服等领域实现规模化探索与部署 [2] - 中国企业的领先优势根植于复杂多变的市场环境 高度数字化的用户行为 以及对新技术快速反应的商业基因 [3] AI实践中的深层次挑战 - AI从边缘走向业务核心时 企业面临非技术性结构性问题 涉及组织能力重构 管理边界再定义 企业认知体系升级等 需以系统性思维和长周期视角应对 [3] - AI技术演进速度远超以往通用技术 企业若依赖传统路径依赖易陷入认知滞后 错失战略窗口 需构建系统化的信息感知与技术洞察机制 [4] - 企业需建立包含学术界 产业界 资本市场和初创企业在内的开放型外部知识网络 通过高校 创业公司 智库等合作捕捉趋势 理解技术潜力与局限 [5] AI投资与回报评估 - AI投资回报率需清晰评估 部分企业反馈"投入产出不及预期" 需避免无限制投入 [6] - AI不是一次性工具 而是高度演化 不断增值的战略性资产 价值释放呈现阶段性 复利式特点 [7][8] - 企业需超越传统ROI测算框架 转向"分周期 多维度"回报评估体系 形成持续验证 动态调整的战略闭环 [9] AI转型的组织机制 - AI决策需跨部门 多角色利益相关方共同参与 不能由技术部门或少数人闭门决策 需CEO及高层管理者推动战略共识 [10] - 企业需设立AI战略部门或首席AI官 建立覆盖战略洞察 技术导入 组织对接的全链路机制 使AI成为企业"神经系统" [11] - AI试错需"聪明地"进行 建立可承受失败的机制与文化 将小范围失败视为系统学习与能力积累的组成部分 [12] AI时代的人才需求 - AI将深刻影响组织能力 人才结构与文化机制 未来企业组织将呈现高度动态化 自适应性与生态共生性特征 [13] - 企业需要"数据理解 AI应用与业务创新"融合的复合型人才 传统机械性岗位将被大幅替代 如平安保险自动化超一半业务流程 [13] AI原生企业与战略认知 - 全球将崛起AI原生企业 重构产品设计 商业模式 组织结构与客户关系 对传统企业构成根本性挑战 [14][15] - 企业需在内部孵化AI驱动的新业务单元 快速探索前沿应用场景 中国企业在部分场景已取得AI落地阶段性领先 [16] - AI转型核心在于战略认知与组织能力升级 成功企业将AI作为战略命题与组织变革契机 [17] AI思维与未来竞争 - AI时代企业竞争将是系统化学习与适应能力的较量 当数据 模型与工具趋同后 决定胜负的是创新程度 速度与节奏 [18] - 企业决策者需拥抱"AI思维" 包含对技术应用的理解及战略定位 组织架构 业务流程 人才结构 文化的全面重构 [18]
DeepSeek与ChatGPT:免费与付费背后的选择逻辑
搜狐财经· 2025-06-04 14:29
技术差异 - DeepSeek采用混合专家模型,训练成本仅550万美元,远低于ChatGPT的几亿美元投入,在Chatbot Arena测试中排名第三与ChatGPT-4o并列 [2] - DeepSeek在数学推理方面表现突出,MATH-500测试准确率达97.3% [2] - ChatGPT基于传统Transformer架构,在多模态交互和创意内容生成方面更成熟 [2] 性能表现 - DeepSeek中文语义理解准确率92.7%高于ChatGPT的89.3%,支持古典文学解析和方言识别 [17] - 在金融领域应用使投资决策效率提升40%,医疗领域疾病鉴别诊断准确率85%,编程辅助错误率比GPT-4.5低23%且响应速度快40% [18][19][20] - 数据分析支持128K tokens长文本处理,某制造企业故障预测准确率从75%提升至92% [20] 成本优势 - 定价比ChatGPT低30%,处理效率高20%,能耗降低25% [8] - 百万token仅需8元,相比ChatGPT Pro月费200美元显著节省成本 [9] - 私有化部署前期投入约20万元服务器,长期无需持续API费用 [9] 应用场景 - DeepSeek适合深度推理、专业领域和数据隐私保护场景,某高校实验室用32B一体机支持240名学生实训 [22][23] - ChatGPT在多模态交互、创意内容生成和多语言翻译方面更具优势 [24] - 两者形成互补关系,共同推动AI行业发展 [21][53] 使用技巧 - AI输出质量70%取决于提示词设计,需掌握"提示词链"、"反向思考"和"多重角色"等高级技巧 [4][13][14][15] - 结构化提示词可显著提升效果,如分步引导分析市场进入策略 [14] - 专业领域提示词设计需结合具体场景需求,如医疗诊断需避免AI幻觉 [14][16] 生态发展 - DeepSeek通过算法创新降低算力依赖,已与华为、荣耀、阿里云等企业达成合作 [53] - ChatGPT持续进化多模态和记忆功能,两者共同推动AI技术民主化 [53] - 提示词工程能力将成为AI时代核心竞争力,包含AI思维、引导力、整合力与判断力 [54]
李善友:混沌凭什么来搞AI?
混沌学园· 2025-03-20 21:50
文章核心观点 - 强调AI思维中“涌现”和“同频共振”的重要性,鼓励企业和个人积极使用AI与之共振,混沌将推出AI创新院助力企业在AI时代发展 [3][4][13] 混沌·AI创新院相关信息 - 3月22日混沌·AI创新院将重磅发布,混沌合伙人张雷将揭晓此事,李善友将进行开年演讲《用AI重燃创新的火焰》 [1][11][12] - 混沌·AI创新院要构建AI时代的1号位万人社群,为1号位和企业提供系统的AI商业解法,找到破局点 [13] - 具有1号位专属成长方案、AI+创新方法论、实战陪伴社群三大特点 [14] - 涵盖AI时代1号位能力模型、AI创新业务全模型、混沌独家模型*AI工具链等,可拆解业务本质、十倍速决策,让使用者系统性理解应用AI,带着问题来带着方案走,高手帮助高手,不谈空话只实干 [15] AI思维及应用观点 - AI思维的关键词是“涌现”,是互联网思维往下走一程的“同频共振”,即与新事物保持连接和共振,进入新时代 [3] - 新生事物刚出现时要积极使用,与之产生连接,背后有巨大时代能量,如iPhone和特斯拉的例子 [4] - 在AI时代要先用起来,像每天做事和思考时多问能否用AI解决问题 [6] - 与时代洪流共振能使人成长,混沌虽无AI基因,但要先纵身一跃进去,用好AI才能陪伴大家 [7] 混沌新产品形态 - 新产品核心形态是群,是学习AI的业务一号位实战陪跑社群,定位为群 [9] - 群有两条线,一是以业务为主线,有组长、班长等带着找能力和场景化;二是有很多垂直群,分享各领域AI与行业合作的专业知识 [9] - 每周会分享大量AI案例,课放在第二位,先带着问题来再调用课的内容 [9]