全球图像信息总监（CIO）的报告指出，尽管几乎一半的公司已经开始部署AI，但大多数公司仍处于早期阶段，并且面临着重要的挑战，例如不明确的ROI，弱数据基础和专业精神不足。鉴于Art Hu，Solute Services Business Group的高级副总裁，信息总监，技术总监和分销官，中国和外国人有不同的AI途径。信任由传统的SaaS模型在国外建立的坚实基础，通过SaaS的“消费”服务已成为主流。相反，中国市场中软件和SaaS的看法和成熟度不如国外那样好，但这为中国市场提供了提供AI的交付的机会。机会和我向他们挑战，他们正在积极促进AI技术在TOB领域的应用等级。 8月26日，在国家一级，国务院发表了一种“人工智能 +’行动’的意见”。人工智能 +“动作”清楚地将智能生物列为关键开发领域和2027年提出的三个发展目标。超过70％的六个关键领域的渗透以及广泛的人工智能整合，新一代的智能终端，智能终端和其他应用。到2030年，智能设备和新一代智能物体的渗透率将增加到90％或更多。到2035年，我的国家将完全进入智能经济和智能社会发展的新阶段。 “意见”还清楚地确定了“创新的服务行业开发新模型”的必要条件，并确定了应用程序开发环境是必要的，“意见”是智能的身体技术，我们提出了一系列创新的措施来支持Supp强烈并保证从实验室到工业化的身体的gee.you的发展。这些试点基础成为验证代理技术，结果转换和业务模型研究的重要平台。同时，我们将培养一组服务提供商，以促进软件信息服务公司的智能转型，重建产品和服务模型的形式，培养专注于专注于人工智能应用程序的服务提供商，开发创新模型，例如人为模型，例如服务，例如服务，例如服务，例如服务”，并创建了人工智能服务。它构成了技术研究和开发的完整工业生态系统，商业化对商业应用的商业化，打破了技术应用的门槛，这使更多的公司可以享受股息以较低的成本带来了基础技术。在业务SS级别，我们还将积极促进创新的模型，例如“作为模型”和“智能服务”，除了由阿里巴巴，阿里巴巴，Huaway，Tencent，Lenovo和Baidu代表的技术行业的领先公司以及Ironco行业中的主要公司，以及将应用程序风险结合在一起，例如AI+ Seacaries中的AI+ Scenaries。结合了独特的行业知识领域，我们不断探索垂直现场应用。场景。 AI应用程序和AI服务有很多机会，而且市场扩展仍然很大，但是对于大多数公司来说，仍然存在许多真正实施业务水平AI的挑战。根据麦肯锡的企业AI AI应用调查调查，有73％的全球公司通过实施THEAI的实施来发现“期望和现实的偏差”，并且由于规模和模棱两可的价值而结束了40％以上的项目。当我们“向”前进时，AI是一家技术酒店为了“工业需求”，业务层面实施的复杂性远远超出了预期。编织技术，数据，组织和成本中的多重挑战可以重建公司智能转型的基本逻辑。实施AI仍然存在许多挑战。具体而言，在业务方面实施AI仍然存在许多挑战。要解决的第一件事是幻觉问题。自从生成AI的出现以来，幻觉的问题一直是阻碍人工智能进展的“障碍”。与C-End应用程序不同，业务级别的应用程序对“幻想”的容忍度几乎为零。奇妙的错误可能会对他们的业务和决策产生重大影响。从这个意义上说，胡旺港说，幻觉问题是这一代AI架构的普遍现象，在短期内是不可避免的，但是技术进步导致了大型模型的幻觉率降低Els。 Hu Guanzhong说：“所有人都逐渐重复幻觉速度，以尽可能减少幻觉，但仍然有幻觉的可能性较低。” Hu Guanzhong认为，可以设计几种有关幻觉问题的相应方案解决方案，以解决公司在幻觉后面临的困难。当前，大型模型生成的内容的手册审查是一种相对常见的方法。 “目前，在许多情况下，代理处理结果需要风险评估。例如，如果代理会产生结果，并且，如果任务意味着公司对公司的核心决定，则如果是一项小任务或大型任务，那么某人需要确定该结果是否符合标准，“一般的精度和幻觉率，需要从顶部到底层的集成解决方案。 “ Check Minlyi补充说：“这意味着从建模到工程到各个层的各个方面都可以系统地解决问题UI的经验和层次。 “另一方面，幻觉问题反映在建模能力的不便以及对培训和良好调整模型的高质量培训和精细调整模型的系统解决方案的能力和精细调整模型的能力中也是“无用”的关键。在应用AI模型中，这是AI的本质“数据基础”，这是“数据基于数据的基础”。从数据准备的角度来看，大多数公司目前都使用的挑战，大多数公司在ERP，CRM，IoT设备中均形成了数十个“孤立岛屿”。仍然很难构造“隐藏的知识“垂直字段。例如，半导体制造中的“孤产差异”可能与数百个过程参数有关，但是工程师的经验判断是该工程师的经验判断（在最近的维护记录中，在最近的维护记录中通常不会在数据中反射出数据。少于10％的数据，许多数据都无法确定ROI的关键，以防止hu guanzhong的实施。流向生成的AI，公司逐渐改变Hu Guanzhong说：“技术进步追求实用的商业价值。”这一观点不是Lenovo所说的。在上一次红杉资本会议上，世界主要公司的150多家创始人在下一轮AI中得出结论，“在下一轮AI中，销售不是销售，而不是一定会带来一定的工具，而是一定会带来一定的成本。 “获得的利益。” AI在公司中的应用可以为公司带来新的增长或在公司中节省资金。 “以前，当他在零售行业与CIO进行沟通时，他多次强调作者。错误的概念和为许多挑战提供了交付解决方案，就需要能够将事物交付到AI应用程序的实施过程中。以机器为例。G年度G，DePseek使整个机器全部流行。但是，经过六个多月的发展，许多公司都购买了所有“吃灰尘”。原因是第一台完全合而为一的机器：公司的这一部分认为“全部购买一台机器=接受AI”。其次，借助硬件，软件和Scenarios，一台机器中的所有东西都“未使用”。这些机器不仅反映了硬件收购的兴起，还反映了其背后的集成交付能力的愿望。公司需要一套完整的数字解决方案。在此解决方案中，硬件只是操作员，软件和服务是主要的。这项集成服务也已成为许多具有这些功能的AI服务提供商的重点。以联想为例，联想宣布了他的“联想混合智能优势集”的全面改进。扩展全电池AI的功能。 thi的方法S更新包括加强AI基础设施解决方案，改善完整的循环服务组合以及扩大与全球技术合作伙伴深入集成的AI工厂混合动力平台，帮助多样化的Dand Industries在多元化的应用程序中有效地部署AI，增加了多元化的应用，提高生产力，提高业务灵活性并实现投资量。关于联想的一系列人工混合智能，胡瓜顿说，人工智能的进步不仅是技术创新，而且是系统项目。要真正促进公司，不仅需要算法特征，而且还需要从基础架构，平台工具到行业场景的堆的完整设计和实践经验。联想希望利用建立的混合人工智能的优势将各种模块结合起来，并具有将它们结合起来以加速飞行员的实施的灵活性，从而提供了一个在满足自定义需求的同时，快速实施，可伸缩性和复制。 “未来，我们将继续在大规模行业中促进AI的实施，并“我们确实意识到技术创新的飞跃到创造价值的创造。随着AI从“单点实验”转移到“规模应用程序”时，公司需要维护集成功能而不是单个技术模块提供商。它为需求背后的完整链接提供了集成的服务提供商。
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