導語

今年大家會聽到越來越多的AI化、智能化，商業(yè)化，這些會成為主流旋律。

未來，AI技術的發(fā)展從可靠、能干、聰明的階段，將被部署到更廣泛的場景中。得益于算法和算力的技術突破，帶來了AI的更新變革，也為行業(yè)帶來更多的能力和動力去獲取更多的數(shù)據(jù)。

AI的發(fā)展與AI的應用緊密相連，AI的發(fā)展將推動私有知識的價值越來越大，AI的應用將成為重要的戰(zhàn)略優(yōu)先級，其應用不僅能提升效率，更能幫助人們解決信息不對稱和價值創(chuàng)造的問題，并創(chuàng)造新的供給。未來的研發(fā)智能化將會帶來業(yè)務比值和內部比例的變化，這是非要重要的企業(yè)研究方向。

將來所謂的行業(yè)壁壘會被重新定義嗎？

以AI的認知模式的差異和效率定義，還是人類的認知模式和經(jīng)驗定義？

01每一種媒介都塑造了獨特的交流內容和過程

大家都知道計算機已然有著近百年的發(fā)展歷史，回顧歷史的脈絡時，蘊含著極其重要的意義。有多少人是電視時代成長起來的一代？小編本人也近乎是電視時代的見證者，在某種程度上，也逐漸融入了計算機時代的浪潮之中。而如今成長起來的各位IT同仁，無疑也是計算機到移動互聯(lián)網(wǎng)再到智能時代的幸運者們。

第一臺計算機名為ENIAC，這種新型的機器，以電子元件取代了傳統(tǒng)的齒輪、活塞等部件。它的奇妙之處在于，內部的微型處理器輸入原始指令、有數(shù)十億個電子在高速運轉、運算速度極快、強大的適應性、以每秒百萬千萬條指令的速度傳輸、以多樣化的方式操控電子的流動。它依據(jù)當前的運行狀況以及上一次的操作結果來進行相應的調整。這項重要的發(fā)明。它誕生于1946年，當時是專門為軍事計算而研發(fā)的，體積巨大，幾乎無人有機會使用它。而世界上首個由大學提供的計算機科學學位，是在1968年，由加州大學伯克利分校設立的碩士學位。這意味著，擁有計算機科學學位的最年長者如今近80多歲。

1976年第一臺個人電腦誕生。1983年，該行業(yè)交付超過300萬臺小型計算機，到1986年達到1000萬臺。而在當時，所有偉大的產品設計師都在設計建筑、汽車。幾乎沒有人在設計和關注計算機?，F(xiàn)在的人們每天要花23個小時與這些機器互動，有時與這些機器互動的時間比他們在車里的時間還要長。

下一個真正的突破，發(fā)生在60年代，時間共享概念因此應運而生。當時蘋果公司，將一臺非常大的計算機進行共享，因為它能夠快速執(zhí)行大量指令。在當時，計算機進行了一系列的協(xié)同工作，閱讀他人的成果，比如：閱讀某人關于舞蹈的研究、經(jīng)營某人關于工作的成就等。共享資源以其速度之快，讓每個人都覺得自己仿佛擁有了整臺電腦。

時間共享也是從60年代計算機開始真正普及的原因。人們通過一些連接線，使用終端設備連接到其他地方的大型計算機，這就是時間共享模式，也是大學校園里電腦數(shù)量眾多的原因。蘋果公司之所以能夠崛起，是因為比別人早5年偶然發(fā)現(xiàn)了“分馬力計算”這一理念。蘋果將微處理器芯片（也就是芯片上的計算機），與其他必要的所有組件相結合，制造出了一臺大約13磅重的電腦。因此，分馬力計算也引發(fā)了一場革命。

幾十年前的計算機，通過構建這些簡單指令的集合，創(chuàng)建一個更高層次的指令系統(tǒng)。已經(jīng)并非簡單地指示“向左、向右、右腳、左腳、伸手、抓物”，而是會說：“您能去買些物品嗎？您能倒一杯咖啡嗎？”很早時期，計算機就已經(jīng)抽象層次上可進行處理，抽象層次會被轉化為運行速度極快的簡單指令。它的最佳的方法是進行類比。以最早于19世紀末發(fā)明的電動馬達為例，電動馬達只能用于構建非常大型的設備，這意味著，只有在成本合理的情況下才能應用于大型項目。因此，電動機并未迅速普及。然而，下一個突破性進展出現(xiàn)了，有人利用這些大型電動馬達中的一個，在工廠中間搭建了一個棚屋，并配備了一系列鈴鐺和開關，以此使用馬力，使一個大型電動馬達能夠在15或20個中型工作站中使用，從而讓電動馬達在一些中等規(guī)模的任務中變得成本合理。隨后，電動馬達的數(shù)量大幅增加，但真正的突破是分馬力電動馬達的發(fā)明。如此一來，我們可以將動力直接輸送到需要的地方，并且在完全獨立的應用中實現(xiàn)合理成本。

計算機占據(jù)了最早主導的交流媒介，就如同電視曾經(jīng)取代書本一般。然而，每一種媒介都存在其固有的局限性，這些局限構成了難以逾越的界限。盡管如此，它們通常也會帶來一些新穎且獨特的機遇。值得注意的是，每一種媒介不僅塑造了通過它的交流內容，還深刻影響了交流的過程。

回溯最初的電視節(jié)目，它們基本上是電視攝像機對準的廣播節(jié)目。許多人第一次意識到電視已成為成熟媒體是阿波羅登月，那種體驗很令人激動，但一項媒介的成功花了近20年的時間才使其真正發(fā)展和成熟。不同媒介所傳播的內容顯然存在差異。其中最有趣的是交流過程的變化。我們通過電話與他人交談時，我們必須同時在線；而當使用電腦終端向某人發(fā)送文件或繪制一幅畫并放入其郵箱時，對方無需即時在線。可以在中午12點查看，也可以在3天后查看，甚至在異國查看。

那么，隨著無線連接功能的便攜式計算機的普及，信息自由移動并檢索，傳播過程本身隨著媒介的演變而發(fā)生變革。無論是電話、郵件、網(wǎng)絡搜索、視頻、聲音、門戶網(wǎng)站、動作等，都在某種意義上，均是發(fā)送由1和0構成的數(shù)據(jù)。

80年代首次個人電腦的普及，其作為一種新媒體，就社會和計算機領域而言，計算機編程與電視制作對比，我們發(fā)現(xiàn)，電視擅長捕捉并重現(xiàn)經(jīng)驗，盡管這種重現(xiàn)成本高昂且有其局限性。通過電視節(jié)目，我們能真切感受到，阿姆斯特朗登月等歷史時刻的激動人心。相比之下，計算機編程則聚焦于捕捉經(jīng)驗的基本原理，而非直接復制經(jīng)驗本身。這些原理具有廣泛的適用性，能夠衍生出無數(shù)種不同的體驗。以視頻游戲為例，它們遵循物理定律（引力和動量守恒），盡管每場游戲的具體過程各不相同，但都基于這些不變的規(guī)則運行。

AI發(fā)展的前景是滲透、掌管數(shù)字世界，改變物理世界

（這是喬布斯在1983年的PC預言想象力，有AIGC后，覺得一切近在咫尺）

 Prompt Engineering：一輛配備攝像頭的汽車駕駛在街道，拍攝了每條街道的照片和每個十字路口的畫面，對所有建筑物進行了拍攝，并將電腦與視頻磁盤相連。在屏幕上，可以看到自己正注視著街道，通過觸摸屏幕，屏幕上會出現(xiàn)一些箭頭。您可以進行觸摸操作并向前移動。忽然，仿佛人真的在街上行走，來到一個十字路口。可以停下，向右、向前或向左查看，決定自己想要選擇的道路。還可以走進一些商店。這是一張電子地圖，能讓我們體驗到在漫步的感覺。在角落處有四個按鈕，它們的作用與之前相同。四季的景象都有呈現(xiàn)?？煽吹浇值赖木跋蟆＝值莱霈F(xiàn)在屏幕上，上面覆蓋著1英尺厚的雪......

 

無論是電視還是計算機編程，都是強大的工具，它們以各自獨特的方式影響著我們的世界和生活。我們需要持續(xù)優(yōu)化模型，使其日益精密復雜。然而，這是一種互動式的學習模式，在我們成長歷程中不斷興替。盡管存在成千上萬種獨特體驗，但它們皆基于一套基本原則。今天，人們創(chuàng)造的先進機器，它們能夠捕捉潛在的預測、更多基本原則、看待世界的獨特視角，工業(yè)設計、軟件設計、用戶交互，都將是AI智能化發(fā)展的衍生所在。

02智能經(jīng)濟與具有創(chuàng)造力的組織

縱觀歷史，技術進步一直是經(jīng)濟發(fā)展文明演進的底層驅動力。人類文明的歷史就是從火的應用開始，到經(jīng)濟真正開始增長，是從第一次工業(yè)革命，有了機械化的工具，直至第二次工業(yè)革命電力，再到信息時代的幾代革命。

工業(yè)時代最基本經(jīng)濟單元是工廠，取代手工作坊是工業(yè)經(jīng)濟最重要的一個組織突破。信息時代經(jīng)濟最基本的是公司。智能時代的基本經(jīng)濟來源就是智能體，也就是機器人，機器人是未來創(chuàng)造經(jīng)濟價值的基礎。

從生產上看，最初規(guī)模經(jīng)濟，管理上受制于便捷的效率遞減，規(guī)模經(jīng)濟背后的是人類的學習能力，因為規(guī)模的擴張能重復勞動，產生沉淀與傳播。從泰勒的科學管理、流水線動作、SAAS化，幾十年的演進，才有了最佳管理實踐，這都是人類的經(jīng)驗的傳播。直到互聯(lián)網(wǎng)時代的網(wǎng)絡效應快速擴張。AI作為智能時代復雜系統(tǒng)的演化，核心讓復雜系統(tǒng)涌現(xiàn)智慧。

過去十余載，企業(yè)數(shù)字化也主要依據(jù)SaaS、ERP等信息系統(tǒng)的發(fā)展軌跡，扮演著信息采集與搬運的角色。當下，Data Al互相驅動的數(shù)字化新范式也相伴而來，能自主思考、主動做事的AI正在重構企業(yè)生產力的上限。AI高效生產、治理、運營數(shù)據(jù)、以及上下文的全局關聯(lián)的都顯示了高質量數(shù)據(jù)結合知識的重要性。尤其是初始化條件下，最有利于智能創(chuàng)造和產生，基于AGI消化吸收了現(xiàn)有知識，頂尖人才學習成本降低，元認知+AI工具結合，高認知個人能力和數(shù)據(jù)優(yōu)勢會被無限放大。

圖：組織持續(xù)創(chuàng)新的核心

過去50年的信息革命中，軟件的價值被提高，知識工作者是最有價值的。未來個體發(fā)展的方向是創(chuàng)造力，而非知識和思考人的價值。德魯克是上個世紀最偉大的管理學家，他的工業(yè)革命經(jīng)歷了工廠取代手工作坊，以及企業(yè)超越工廠的階段，并將企業(yè)視為流水線，批量生產，提高管理效率。哈佛商學院將視為流水線，批量生產，有共同語言的管理者提高管理效率。Agent將成為人類的合作伙伴，而非簡單的代理或助手。

2024年，AI應用的元年，未來的組織將由三層人和無限擴張的匯集構成，科層制管理的公司制度正在消亡。未來，共創(chuàng)性的研發(fā)組織的核心目標是群體智慧的涌現(xiàn)，群體認知的提升速度決定了組織的競爭力，人才密度的高低與自動化場景管理的緊密關聯(lián)。

03智能業(yè)務生產

整個未來經(jīng)濟發(fā)展的核心，讓我們進入了一個類似生物系統(tǒng)大爆炸的階段，所有的產品都是核心在認知上的貢獻，智慧的涌現(xiàn)，而推動效應是以復雜系統(tǒng)的結構和研發(fā)的主要因素。機器學習的本質是推動智能生產效應的，機器學習的復利，帶來學習與獲取更多知識的智能體，以及研發(fā)出更強的智能體。這些之間的互通，人與Agent之間互通，人與人之間互通、Agent與Agent互通，共同演化，便成了智能經(jīng)濟發(fā)展的核心。

圖：reflex務實的移動底盤人形機器人

尤其是數(shù)智化時代，經(jīng)濟發(fā)展的核心驅動力是技術進步，工業(yè)經(jīng)濟的組織突破和管理信息時代的公司創(chuàng)造。智能時代的經(jīng)濟來源是機器人，會是未來創(chuàng)造經(jīng)濟價值的基礎，核心點在于企業(yè)微觀競爭和宏觀經(jīng)濟思考。隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，網(wǎng)絡效應快速擴張，AI的本質是智能涌現(xiàn)，其核心在于如何讓復雜系統(tǒng)涌現(xiàn)出智慧，推動效應本質上是機器學習。未來經(jīng)濟發(fā)展的核心，將進入類似生物系統(tǒng)大爆炸的階段，智能體和智能體之間的互通，推動效應是以復雜系統(tǒng)的結構和研發(fā)的主要因素。

04基礎模型從技術能力變成產業(yè)化能力

年初，DeepSeek的火爆出圈，打破了“高算力和高投入是發(fā)展AI唯一途徑”以及“集成電路制程優(yōu)勢=AI技術霸權”的現(xiàn)實，引領AI行業(yè)進入以算法和模型架構優(yōu)化為主，同時高度重視數(shù)據(jù)質量與規(guī)模、理性提高算力的新時期。隨著生成式AI、大語言模型、智能體（Agent）等新技術層出不窮，整個行業(yè)發(fā)生了范式變革，從計算范式-AI協(xié)同編程-混合架構-AI原生服務，模型從技術上的能力轉變?yōu)楫a業(yè)化的能力。

在AI領域，眾多行業(yè)巨頭如微軟、AWS（亞馬遜云服務）、英偉達、華為、阿里巴巴及百度等公司相繼宣布在其AI服務平臺上部署DeepSeek V3和R1模型。DeepSeek所推出的具備高效率與低成本特性的推理模型，以及其開源商業(yè)模式，有望引領AI行業(yè)的全新潮流。

圖：RNN的破局在于線性注意力、混合架構、并行計算、循環(huán)網(wǎng)絡等

DeepSeek的成功在于它突破了Scaling Law的瓶頸，R1拋棄了預訓練的做法，使用自主強化學習方法，讓AI擁有了自我反思的長思維鏈能力。長思維鏈是人真正的智力體現(xiàn)。這些說明了，在AI的發(fā)展進程中，算法優(yōu)化以及系統(tǒng)級工程優(yōu)化是不可或缺的關鍵環(huán)節(jié)，并行計算硬件需做更加復雜的訓練加速，增強更多的模型性能和計算復雜度，而資深工程師在其中發(fā)揮著至關重要的作用。

在模型算法及工程優(yōu)化方面，系統(tǒng)級創(chuàng)新面臨著有限資源的制約，探索AGI成為開辟新路徑的重要方向。從廣泛覆蓋的“橫向通吃”模式向深入的“縱向做精”模式轉變，可以吸引更多中小企業(yè)參與其中，從而創(chuàng)造更多的應用空間。然而，將多個專用模型整合為通用模型的過程中，需要解決諸多技術和工程難題，比如模型間的接口適配、數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一規(guī)范以及訓練過程中的負載平衡等問題?；蛟S通過通專融合的方式，即專用多模型的“垂直做精”與通用大模型的“橫向擴展”相互補充，能夠共同構建起智能時代的產業(yè)新生態(tài)。

AI產業(yè)與資本密集型和經(jīng)驗積累型的集成電路產業(yè)有所不同，它不僅需要大量的資金投入，更需要智力的深度投入，本質上是一個拼人的智力的新興產業(yè)。因此，AI產業(yè)呈現(xiàn)出明顯的不對稱性特征。真正的AI競爭，不僅僅是技術和模型層面的競爭，更是生態(tài)系統(tǒng)、商業(yè)模式以及價值觀等多方面的綜合競爭。開源模型的出現(xiàn)使得每一位開發(fā)者都能夠輕松調用強大的AI工具，擺脫對大公司的依賴，從而顯著提升AI的進化速度。

圖：算力訓練在深度思考和長思維鏈的全新挑戰(zhàn)

2014年的云計算研發(fā)沉淀，鍛造了自主可控產品和服務體系，一些關鍵領域：大數(shù)據(jù)、云管平臺、虛擬化、操作系統(tǒng)都有技術突破，頭部互聯(lián)網(wǎng)、運營商、金融、通信、電信等行業(yè)，各行各業(yè)都應用開源技術以及分布式算力布局，以計算為主到算網(wǎng)融合，算力技術隨云、大數(shù)據(jù)、AI需求的加大，算網(wǎng)一體，更是推動IT技術結構變革、數(shù)字化進程的業(yè)態(tài)。

產業(yè)生態(tài)一直被市場牽引，芯片設計和大模型的開源戰(zhàn)略，成為全球AI的開源系統(tǒng)中的主導，企業(yè)需在有限算力條件下，通過算法和軟件的協(xié)同創(chuàng)新，充分發(fā)揮硬件的極致性能，挖掘所有可能的優(yōu)化空間。國內的AI模型需做好算力資源與AI平臺的優(yōu)化適配，才能應用好AI。

05AI極大助力從業(yè)者提升知識的獲取效率

AI發(fā)展最大的應用是機器人，軟硬件一體化的掃地機器人、自動駕駛的汽車、人形機器人，呈具身智能化，加之井噴式爆發(fā)的AI模式，Agent（智能體），一個個AI系統(tǒng)，完全自主，當天在較長時間內獨立運行來完成視頻、編程、數(shù)據(jù)分析、自動化測試、監(jiān)控、對話等多種多樣的智能業(yè)務生產，并且能夠收集反饋，不斷學習來提升自主能力。它像極了人腦神經(jīng)元，形成思考的閉環(huán)，神奇的是互聯(lián)網(wǎng)處理海量知識。

AI系統(tǒng)需要具備強大的計算能力，還需要具備持續(xù)學習、適應環(huán)境、理解復雜情境等能力，這些能力往往難以通過簡單地增加算力來實現(xiàn)。當下，機器人讓我們已感受到智力上，相比之前的進步和力量，無論任何問題，任何詢問，都會出現(xiàn)一個讓我們覺得很不錯的答案，深度思考能力升級，也由于芯片的發(fā)展、IT基礎設施的完善，數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模經(jīng)濟的發(fā)展帶動的AI變革，顆粒度更精細、更豐富，多維的數(shù)據(jù)備案會在智能上進化的更快更強大，在發(fā)展的過程中，知識革命將推動人工智能的發(fā)展，并推動私有知識的價值不斷提升。IT行業(yè)進入產業(yè)化的拐點，商業(yè)化會成為未來的主旋律。

圖：AGI  Agent的框架

       而今天，我們使用通義、豆包等對話，在處理知識的基礎之上，簡單獲得夢幻視頻、智能寫作、創(chuàng)作等；使用AR設備，置身科幻世界，使用智能系統(tǒng)，輔助駕駛、輔助編程，真切的看到每一個AI模式都在吞噬海量知識、個性化的知識，運行下來，預訓練和推理一體化逐一閉環(huán)起來，私有知識的價值會越來越大。這些能讓更聰明的自然知識吸引更多的用戶，更多的用戶會帶來更多的私有的數(shù)據(jù)+知識?；赝髽I(yè)數(shù)字化的歷程，從信息化到智能化，技術的每一次躍遷，都是認知方式的重構。數(shù)據(jù)不再只是輔助決策的資源，而是企業(yè)演進為智能體的基礎“能量場”。AI不單是單純的算法，是數(shù)據(jù)螺旋增長協(xié)同驅動的生產力，當數(shù)據(jù)、大模型與Agent共同聚焦在具體場景，可真正發(fā)揮其各自價值，實現(xiàn)AI在業(yè)務層的高地，釋放出AI時代的結構性紅利。

也因如此，端到端研發(fā)也非常重要，尤其是自動駕駛端到端后，行業(yè)影響極大，端到端意味完全獨立上崗，無人干預，AI工具是為了提高效率的上限，等于AI是24小時×7×365天，持續(xù)不斷的在學習的三個環(huán)節(jié)，所以，企業(yè)AI業(yè)務若獨立上線，讓AI自己完成實時的數(shù)據(jù)變換，那么同時由于搭建智能體的核心能力又是相對稀缺的，跨領域的場景擴張顯得尤為重要。

AI技術的核心在于其高效的學習和應用，其核心價值解決信息不對稱、價值創(chuàng)造和決策效率成本等問題。智能體的獨立上線和實時數(shù)據(jù)變換是其重要的戰(zhàn)略優(yōu)先級。Agent的核心能力稀缺，可以擴展到更多領域。未來競爭將趨向均衡，Agent的上崗將解決供給稀缺的問題。智能體的發(fā)展也將帶來更復雜的智能體，并可能打破人類的知識和經(jīng)驗壁壘，重新定義行業(yè)壁壘。

總結

在萬物互聯(lián)的背景下，算力呈現(xiàn)多架構并存、多技術協(xié)同、多領域協(xié)同等局面，AI呈現(xiàn)深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、自主操控、群智開放等新特征，這些數(shù)字化技術對經(jīng)濟發(fā)展和社會進步產生深遠影響。未來智能社會的核心引擎是AI服務，基礎設施智能化、企業(yè)智能化，都預示著：AI技術的大規(guī)模、普適性發(fā)展及應用落地，全面支撐智能經(jīng)濟社會構建。

大模型作為當前科技發(fā)展的前沿驅動力，正在深刻影響著智能研發(fā)與IT組織的未來發(fā)展。企業(yè)應敏銳洞察這一趨勢，積極擁抱變革，充分發(fā)揮大模型在智能研發(fā)中的巨大潛力，構建適應新時代需求的敏捷IT組織架構，實現(xiàn)可持續(xù)的創(chuàng)新與發(fā)展。春雷之中孕生機，云計算、AI、大數(shù)據(jù)會伴隨算力，朝向未知而又精尖的方向演進，讓我們拭目以待吧！

2025CSDI 9月12-14日

共話科技AI應用元年

正值LLM時代，智能軟件研發(fā)的技術、范式和工具都發(fā)生了巨大的變化。無論是依賴于深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和大數(shù)據(jù)技術。還是軟件研發(fā)的范式從傳統(tǒng)的規(guī)則驅動和專家系統(tǒng)轉變?yōu)閿?shù)據(jù)驅動和模型驅動。大量的智能軟件研發(fā)工具和框架應運而生。數(shù)據(jù)成為了智能軟件研發(fā)的核心。智算資源的需求與訓練部署復雜的模型，開發(fā)者需要利用高性能的硬件（如GPU、TPU等）和分布式計算技術（如云計算、集群計算、數(shù)據(jù)庫等）。這些技術應用仍然是IT組織探尋與研究的課題。

2025CSDI第九屆中國軟件研發(fā)創(chuàng)新科技峰會，將以數(shù)算+智躍為主旨，于深圳9月12-14日召開，攜手100+國內外頂尖創(chuàng)新先鋒，一起推動數(shù)字技術引領的智能研發(fā)，探尋LLM引發(fā)的知識革命下，更多的場景應用實踐。

第九屆2025CSDI 即將開幕，誠邀各界IT英雄，引崢嶸

扎實的專業(yè)+前瞻性的思考+優(yōu)秀的實踐，帶給業(yè)界同仁們精彩視角、卓越思維。秉持科技向善理念，推動IT行業(yè)交流與傳播。渴望追求卓越、才華橫溢的同道中人，渴望在前沿AI領域有著豐富實踐的嘉賓，加入我們，攜手并肩，探尋知識革命的未來！

精彩瞬間

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內容參考：科技媒體、網(wǎng)絡新聞、喬布斯語錄