中國僅8%企業(yè)將生成式AI部署生產(chǎn),揭示AI應(yīng)用新挑戰(zhàn)

中國AI應(yīng)用新挑戰(zhàn):生成式AI部署生產(chǎn)現(xiàn)狀及未來趨勢(shì)

隨著科技的飛速發(fā)展,人工智能(AI)的應(yīng)用已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域,為企業(yè)和社會(huì)帶來了巨大的變革。然而,近期Gartner的調(diào)研結(jié)果揭示了一個(gè)令人關(guān)注的現(xiàn)象:在2024年6月,中國僅有8%的企業(yè)將生成式AI部署在生產(chǎn)環(huán)境中,這一數(shù)字相較于全球20%以上的采用率,顯得尤為不足。本文將深入分析這一現(xiàn)象背后的挑戰(zhàn),并展望未來趨勢(shì)。

首先,我們需要認(rèn)識(shí)到生成式AI作為一種強(qiáng)大的技術(shù)工具,其應(yīng)用場景廣泛,包括自然語言處理、圖像識(shí)別、語音識(shí)別等。然而,其在中國的落地速度相對(duì)較慢,主要面臨以下幾個(gè)挑戰(zhàn):

一、模型與產(chǎn)品成熟度挑戰(zhàn)

盡管一些場景下生成式AI已經(jīng)取得了初步的成功,但在大規(guī)模企業(yè)落地方面仍較為少見。這主要是由于模型與產(chǎn)品的成熟度有待提高。企業(yè)需要找到適合自己業(yè)務(wù)需求的模型和產(chǎn)品,而這一過程需要大量的技術(shù)研發(fā)和測(cè)試工作。

二、價(jià)值論證和數(shù)據(jù)就緒度挑戰(zhàn)

企業(yè)對(duì)于生成式AI的價(jià)值論證存在困難,尤其是在缺乏具有顯著業(yè)務(wù)價(jià)值的用例的情況下。此外,企業(yè)數(shù)據(jù)的人工智能(AI)就緒度也是一大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)量和多樣性直接影響AI模型的訓(xùn)練和性能。

三、企業(yè)數(shù)據(jù)的人工智能(AI)就緒度挑戰(zhàn)

企業(yè)需要具備相應(yīng)的技術(shù)能力和人才儲(chǔ)備,才能有效地利用AI工具和模型。然而,許多企業(yè)在這方面的準(zhǔn)備并不充分,導(dǎo)致無法充分利用生成式AI的潛力。

面對(duì)這些挑戰(zhàn),我們需要從多個(gè)角度尋求解決方案。首先,政府和企業(yè)應(yīng)加大對(duì)AI教育的投入,培養(yǎng)更多具備AI技能的人才。其次,企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)與科研機(jī)構(gòu)的合作,共同研發(fā)適合自身業(yè)務(wù)需求的AI模型和產(chǎn)品。此外,企業(yè)應(yīng)積極推動(dòng)數(shù)據(jù)共享,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,以滿足AI模型的需求。

展望未來,隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場的逐步成熟,生成式AI在中國的發(fā)展前景廣闊。我們相信,在不久的將來,中國將有越來越多的企業(yè)開始探索和應(yīng)用生成式AI。同時(shí),我們也期待看到更多的創(chuàng)新和突破,以推動(dòng)AI技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),我們需要從政策、資金、人才等多個(gè)方面提供支持和保障。政府可以出臺(tái)相關(guān)政策,鼓勵(lì)企業(yè)加大對(duì)AI技術(shù)的投入,并提供相應(yīng)的資金支持。同時(shí),我們也需要關(guān)注數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等問題,確保企業(yè)在應(yīng)用AI技術(shù)的同時(shí),能夠保護(hù)好用戶的數(shù)據(jù)安全和隱私。

總之,中國僅8%的企業(yè)將生成式AI部署生產(chǎn)的現(xiàn)象揭示了AI應(yīng)用的新挑戰(zhàn)。我們需要正視這些挑戰(zhàn),并積極尋求解決方案。只有這樣,我們才能充分發(fā)揮AI技術(shù)的潛力,推動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展。

極客網(wǎng)企業(yè)會(huì)員

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2025-01-06
中國僅8%企業(yè)將生成式AI部署生產(chǎn),揭示AI應(yīng)用新挑戰(zhàn)
中國AI應(yīng)用面臨生成式AI部署挑戰(zhàn),主要面臨模型與產(chǎn)品成熟度、價(jià)值論證和數(shù)據(jù)就緒度、企業(yè)數(shù)據(jù)的人工智能就緒度等挑戰(zhàn)。未來需加強(qiáng)人才培養(yǎng)、研發(fā)合作、數(shù)據(jù)共享,并從政策、資金等多方面提供支持。

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