中國(guó)AI應(yīng)用開發(fā)者生態(tài)調(diào)研報(bào)告2024

小荷才露尖尖角——中國(guó)Al應(yīng)用開發(fā)者生態(tài)調(diào)研報(bào)告易觀智慧院2024年6月本產(chǎn)品保密并受到版權(quán)法保護(hù)未來已來：技術(shù)變革來臨人工智能發(fā)展進(jìn)入生成式人工智能時(shí)代，大語言模型所呈現(xiàn)的“涌現(xiàn)”能力，正在推動(dòng)人類社會(huì)向AGI的方向持續(xù)探索，這將貫穿科技公司與研究機(jī)構(gòu)相當(dāng)長(zhǎng)周期的關(guān)注焦點(diǎn)聚焦當(dāng)下：商業(yè)價(jià)值深化探索企業(yè)經(jīng)營(yíng)與發(fā)展是當(dāng)下的核心命題，人工智能，尤其是LLM開啟的人工智能，對(duì)于Al商業(yè)價(jià)值的探索與實(shí)踐帶來哪些變化，是本次研究的重點(diǎn)分析式人工智能一生成式人工智能人工智能從未如ChatGPT這般普及，超過1億用戶主動(dòng)體驗(yàn)的背后，是業(yè)務(wù)發(fā)展需求驅(qū)動(dòng)Al應(yīng)用場(chǎng)景探索與實(shí)踐的重大轉(zhuǎn)變分析式人工智能一生成式人工智能存AGI2.0擴(kuò)展顯傳統(tǒng)的顯增強(qiáng)用戶體驗(yàn)，碾平企業(yè)數(shù)智化洼地大模型對(duì)于人機(jī)交互方式的變革顯著增強(qiáng)客戶有利于中后臺(tái)賦能升級(jí)，以及員工原生數(shù)智動(dòng)能發(fā)展2024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力2“智能涌現(xiàn)”,未來AI應(yīng)用生態(tài)將發(fā)生哪些變化?用戶應(yīng)用層應(yīng)用層模型層基礎(chǔ)設(shè)施層應(yīng)用一體化企業(yè)組織生態(tài)(客戶)應(yīng)用一體化企業(yè)組織生態(tài)(客戶)AI開發(fā)者工具模型部署模型運(yùn)營(yíng)公有模型垂直模型/閉源模型開源模型私有模型公有云私有云/IDC公有云Al芯片計(jì)算硬件Al芯片計(jì)算硬件2024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力3"智能涌現(xiàn)",未來Al應(yīng)用生態(tài)將發(fā)生哪些變化?應(yīng)用層應(yīng)用層模型層應(yīng)用應(yīng)用協(xié)同生的另外方式，垂直拉通形現(xiàn)質(zhì)還的開發(fā)界面與高效的執(zhí)Al①大模型能力升級(jí)①大模型能力升級(jí)賦能AI應(yīng)用?行平臺(tái)，是模型開發(fā)的基礎(chǔ)設(shè)施行平臺(tái)，是模型開發(fā)的基礎(chǔ)設(shè)施基礎(chǔ)設(shè)施層基礎(chǔ)設(shè)施層⑧大模型進(jìn)化改變?cè)朴?jì)算商業(yè)模式，MaaS重構(gòu)公有云生態(tài)；人工智能升級(jí)算力運(yùn)營(yíng)需求，加速人工智能全?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)計(jì)算硬件⑨大模型訓(xùn)練+推理算力需求倒逼硬件產(chǎn)業(yè)升級(jí)，中國(guó)芯片產(chǎn)業(yè)內(nèi)循環(huán)亟待突破Al應(yīng)用開發(fā)者現(xiàn)狀如何?>Al應(yīng)用正在進(jìn)入產(chǎn)品生命周期良性發(fā)展通道>Al應(yīng)用開發(fā)方向與路徑選擇：技術(shù)+場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)>Al應(yīng)用分發(fā)方式：傳統(tǒng)GTM策略仍然奏效>Al應(yīng)用商業(yè)化：多元化探索，量入為出Al應(yīng)用開發(fā)者所在團(tuán)隊(duì)/公司所處階段20.8%■大模型及上下游工具鏈企業(yè)■Al2B企業(yè)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)與打磨Al應(yīng)用企業(yè)則更加速產(chǎn)過客戶/用戶增長(zhǎng)與付費(fèi)速度更快6LLM與多模態(tài)、生成式人工智能仍然是開發(fā)者最關(guān)注的技術(shù)方向，跨學(xué)科技術(shù)應(yīng)用開始初步探索，尤其是與生物科技的結(jié)合生物科技環(huán)境科學(xué)社會(huì)科學(xué)藝術(shù)和設(shè)計(jì)經(jīng)濟(jì)學(xué)其他0生成式人工智能智能體AlAgents邊緣計(jì)算與AloT其他0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%352024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力7Al基礎(chǔ)建設(shè)仍然聚集大量開發(fā)者，Al平臺(tái)和工具Al基礎(chǔ)建設(shè)仍然聚集大量開發(fā)者，Al平臺(tái)和工具是Al開發(fā)者最關(guān)注的領(lǐng)域，反映了Al開發(fā)者們對(duì)于開發(fā)平臺(tái)和工具的需求和重視程度，這部署和運(yùn)營(yíng)的重要基礎(chǔ)Al應(yīng)用開始多元化探索，表明Al開發(fā)者在追求技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)，也在積極探索如何將Al技術(shù)應(yīng)用到不同行業(yè)和領(lǐng)域中行業(yè)解決方案基礎(chǔ)研究，包括算法與模型等Al應(yīng)用產(chǎn)品研發(fā)-搜索推薦Al應(yīng)用產(chǎn)品研發(fā)-文本、圖像和音視頻等Al應(yīng)用產(chǎn)品研發(fā)-自動(dòng)駕駛方向Al應(yīng)用產(chǎn)品研發(fā)-營(yíng)銷方向Al應(yīng)用產(chǎn)品研發(fā)-虛擬陪伴類與交友方向Al應(yīng)用產(chǎn)品研發(fā)-個(gè)人助理方向機(jī)器人相關(guān)方向Al應(yīng)用產(chǎn)品研發(fā)-數(shù)字人方向硬件方向0%2024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力8Al應(yīng)用始終是技術(shù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用類型，更大比例開發(fā)者基于自身的技術(shù)Al應(yīng)用始終是技術(shù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用類型，更大比例開發(fā)者基于自身的技術(shù)專長(zhǎng)選擇Al開發(fā)方向，也進(jìn)一步明確了這一方向在產(chǎn)品方向上，相當(dāng)比但是Al能力的加強(qiáng)則成為應(yīng)用體驗(yàn)和場(chǎng)景價(jià)值驗(yàn)證的重要催化劑行業(yè)背景和資源不容忽視，這是開發(fā)者捕捉應(yīng)用場(chǎng)景，獲取客戶/用戶的重要基礎(chǔ)核心技術(shù)資源和能力在這個(gè)方向上最能夠得到發(fā)揮力在該方向上具備行業(yè)背景和資源看到明確的客戶需求同業(yè)的企業(yè)/同行都在做，需要跟進(jìn)看好這個(gè)方向未來會(huì)實(shí)現(xiàn)比較好的發(fā)展048.1%%2024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力9Al應(yīng)用開發(fā)者們?cè)诔跗诳赡芨鼉A向于利用市場(chǎng)Al應(yīng)用開發(fā)者們?cè)诔跗诳赡芨鼉A向于利用市場(chǎng)上已經(jīng)成熟的模型來快同時(shí)保持靈活性，以便在未來根據(jù)需要考慮是否開發(fā)專屬模型針對(duì)某些特定場(chǎng)景和應(yīng)用，模型的定制化和私有化也是重要選項(xiàng)是大部分開發(fā)者的長(zhǎng)期發(fā)展方向訓(xùn)練和部署企業(yè)專屬大模型通過外掛知識(shí)庫(RAG)的方式來保障Al開發(fā)質(zhì)量采購商業(yè)化大模型API,按照使用量進(jìn)行付費(fèi)，專注應(yīng)用開發(fā)02024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力10構(gòu)建應(yīng)用競(jìng)爭(zhēng)壁壘的核心始終在于數(shù)據(jù)資產(chǎn)和構(gòu)建應(yīng)用競(jìng)爭(zhēng)壁壘的核心始終在于數(shù)據(jù)資產(chǎn)和開發(fā)者進(jìn)行Al開發(fā)路徑規(guī)劃時(shí)最重要的考量要一體化的方向更為清晰模型能否準(zhǔn)確、有效地說明模型能力基本達(dá)到合格線數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)量以及數(shù)據(jù)獲取難度使用成本模型輸出質(zhì)量行業(yè)Knowhow和知識(shí)體系技術(shù)支持與維護(hù)定制化與靈活性法律與合規(guī)性社區(qū)與生態(tài)其他02024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力11用分發(fā)，仍然需要采取用分發(fā)，仍然需要采取包括廣告投放、市場(chǎng)-銷售團(tuán)隊(duì)體系進(jìn)行客戶觸達(dá)與轉(zhuǎn)化等，這也是具備成熟工作流體系的應(yīng)用暫時(shí)最重要的優(yōu)勢(shì)之21.1%公司內(nèi)部自用21.1%等也是目前開發(fā)者的重要工作Al應(yīng)用分發(fā)新入口開始等也是目前開發(fā)者的重要工作Al應(yīng)用分發(fā)新入口開始蹤其他，請(qǐng)注明0.0%2024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力12AI應(yīng)用變現(xiàn)最常見的方式仍然是廣告，主要原因可能是廣告是一種相AI應(yīng)用變現(xiàn)最常見的方式仍然是廣告，主要原因可能是廣告是一種相業(yè)化方式模式爭(zhēng)取空間一步驗(yàn)證產(chǎn)品價(jià)值或者市場(chǎng)滲透廣告收入技術(shù)服務(wù)訂閱服務(wù)數(shù)據(jù)分析服務(wù)產(chǎn)品銷售目前還沒有形成商業(yè)化路徑其他，請(qǐng)注明032024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力131000萬以上501萬-1000萬201萬-500萬101萬-200萬51萬-100萬21萬-50萬11萬-20萬5-10萬5萬以內(nèi)目前還未實(shí)現(xiàn)商業(yè)收入1000萬以上2.3%501萬-1000萬1.5%201萬-500萬2.7%101萬-200萬5.8%51萬-100萬12.3%5-10萬19.5萬以內(nèi)12.3%2024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力14Al應(yīng)用開發(fā)者如何看待/應(yīng)用模型?>中國(guó)Al應(yīng)用開發(fā)者都在使用哪些模型?>開發(fā)者進(jìn)行模型選擇的主要考慮因素開發(fā)者都使用哪些大語言模型?開發(fā)者都使用哪些大語言模型?月之暗面Kimi開發(fā)者都使用哪些多模態(tài)大模型? GoogleGemini其他2024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力16大模型生態(tài)健壯度至關(guān)重要，這是開發(fā)者能否大模型生態(tài)健壯度至關(guān)重要，這是開發(fā)者能否快速上手的重要基礎(chǔ)需要確保其應(yīng)用符合法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，相應(yīng)地，非常重視安全合規(guī)與風(fēng)險(xiǎn)控制訓(xùn)練與推理成本伴隨技術(shù)發(fā)展將持續(xù)下降，開發(fā)者從中受益服務(wù)體系與可持續(xù)發(fā)展能力是加分項(xiàng)大模型工具鏈生態(tài)是否完善，是否便于進(jìn)行大模型訓(xùn)練等…41.8%46.7%大模型基礎(chǔ)能力(生成、邏輯推理等)24.9%53.4%自身數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量等8.7.1%大模型企業(yè)的綜合實(shí)力，能夠持續(xù)進(jìn)行研發(fā)投入和模型■個(gè)人開發(fā)者■企業(yè)開發(fā)者2024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力17數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模型訓(xùn)練模型部署模型運(yùn)營(yíng)插件服務(wù)口科大訊飛口商湯口昆侖萬維口騰訊口聯(lián)匯科技口商湯口字節(jié)跳動(dòng)口360智腦口360智腦口浪潮信息源口昆侖萬維口浪潮信息源口光年之外口聆心智能公有云平臺(tái)模型能力需要關(guān)注基礎(chǔ)大模型的關(guān)鍵能力，包括語言能力(簡(jiǎn)單理解、知識(shí)運(yùn)用、推理能力、特殊生成等)、安全和價(jià)值觀以及通用任務(wù)能力，可以參考FlagEval(天秤)語言大模型評(píng)測(cè)體系需要關(guān)注基礎(chǔ)大模型的產(chǎn)品化封裝與解決方案能力，包括大模型能力抽象與API化易用性、大模型訓(xùn)練與微調(diào)環(huán)節(jié)支撐與服務(wù)保障能力、任務(wù)場(chǎng)景實(shí)踐能力，以及運(yùn)營(yíng)維護(hù)保障能力等生態(tài)能力側(cè)重大模型生態(tài)發(fā)展策略以及布局情況，包括中間層生態(tài)是否完整豐富以便于模型的精調(diào)與持續(xù)運(yùn)營(yíng)，關(guān)鍵環(huán)節(jié)國(guó)產(chǎn)供應(yīng)鏈布局與適配度，行業(yè)伙伴以及最佳實(shí)踐案例，開源策略與協(xié)議等基礎(chǔ)大模型非一蹴而就需要持續(xù)投入與迭代，需要關(guān)注大模型企業(yè)戰(zhàn)略路線與資源投入程度和專注度、人才梯隊(duì)建設(shè)與核心人才情況等2024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力18Al應(yīng)用開發(fā)者未來發(fā)展規(guī)劃>工具與數(shù)據(jù)生態(tài)是開發(fā)者當(dāng)前面臨的核心挑戰(zhàn)>大模型工具鏈生態(tài)如何賦能開發(fā)者>Al應(yīng)用開發(fā)者未來發(fā)展規(guī)劃：驗(yàn)證PMF+自我造血工具和資源來支持他們工具和資源來支持他們的開發(fā)工作，這可能包測(cè)試工具或集成工具等以及數(shù)據(jù)資源不足等花費(fèi)了開發(fā)者的時(shí)間和精力，也可能限制模型和應(yīng)用能力的提升與體驗(yàn)?zāi)Ｐ婉{馭也是具備挑戰(zhàn)性的環(huán)節(jié)，開發(fā)者需要不斷調(diào)整來保障應(yīng)用性能與體驗(yàn)數(shù)據(jù)資源不足算力基礎(chǔ)設(shè)施能力不足02024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力20是開發(fā)者在進(jìn)行模型訓(xùn)練與應(yīng)用開發(fā)的重要基是開發(fā)者在進(jìn)行模型訓(xùn)練與應(yīng)用開發(fā)的重要基礎(chǔ)模型訓(xùn)練、模型評(píng)估與測(cè)試工具的需求，相對(duì)較高，這是因?yàn)槟Ｐ偷挠?xùn)練與評(píng)估是AI應(yīng)用開發(fā)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，需要相應(yīng)的工具來提高效率和準(zhǔn)確性安全性和合規(guī)性固然重要，但是并非所有開發(fā)者直接關(guān)注的方面模型開發(fā)工具，包括框架和平臺(tái)、模型設(shè)計(jì)工具等數(shù)據(jù)管理工具，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)….模型訓(xùn)練工具，包括分布式訓(xùn)練工具、超參數(shù)調(diào)優(yōu)工具等模型評(píng)估和測(cè)試工具，包括測(cè)試集和驗(yàn)證集、模型比較工具…模型部署和運(yùn)維工具安全和合規(guī)性工具■個(gè)人開發(fā)者■企業(yè)開發(fā)者2024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力21高端人才始終缺乏“拿著錘子找釘子”現(xiàn)象仍然存在，深度洞察高端人才始終缺乏“拿著錘子找釘子”現(xiàn)象仍然存在，深度洞察業(yè)和場(chǎng)景，進(jìn)而驗(yàn)證需求當(dāng)然重要，但不是最迫切期待大模型企業(yè)真正成人才需求客戶/用戶需求分析(行業(yè)和場(chǎng)景等)硬件和算力資源資金需求對(duì)政府的扶持政策需求其他，請(qǐng)注明2024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力22企業(yè)開發(fā)者重點(diǎn)在于根據(jù)市場(chǎng)和用戶反饋來改進(jìn)產(chǎn)品，同時(shí)也在尋求企業(yè)開發(fā)者重點(diǎn)在于根據(jù)市場(chǎng)和用戶反饋來改進(jìn)產(chǎn)品，同時(shí)也在尋求加速商業(yè)化增長(zhǎng)和探索考慮擴(kuò)大國(guó)際市場(chǎng)、加強(qiáng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和尋求外部融資，以支持他們的長(zhǎng)期發(fā)展。這些規(guī)劃反映了企業(yè)開發(fā)者對(duì)于市場(chǎng)根據(jù)市場(chǎng)和用戶/客戶反饋不斷改進(jìn)產(chǎn)品加速產(chǎn)品商業(yè)化增長(zhǎng)探索產(chǎn)品商業(yè)化路徑考慮或者加大出海力度繼續(xù)組建和加強(qiáng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)融資其他，請(qǐng)注明025.1%2024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力23追求更高質(zhì)量的軟件企業(yè)支付工資，全職參與開源企業(yè)未支付工資，自愿投入學(xué)?？蒲许?xiàng)目或者社團(tuán)投入其他0%5%10%15%20%25%30%352024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力24關(guān)鍵角色：企業(yè)客戶是否"真正"入局?關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)最突出的問題是“沒有合適的流程和場(chǎng)景”,關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)最突出的問題是“沒有合適的流程和場(chǎng)景”,這表明很多企業(yè)缺乏將大型Al模型成功部署到實(shí)際業(yè)務(wù)流程和場(chǎng)景中的能力，這也可能是對(duì)其次是Al價(jià)值認(rèn)知，這反映了企業(yè)在理解和評(píng)估Al技術(shù)價(jià)值方面存在挑戰(zhàn)，仍然是意識(shí)問題數(shù)據(jù)資源與技術(shù)能力不足都需要建立在Al認(rèn)知提升的基礎(chǔ)上予以解決目前企業(yè)沒有合適的流程和場(chǎng)景做大模型的部署企業(yè)和團(tuán)隊(duì)對(duì)于大模型和Al的價(jià)值認(rèn)知不足數(shù)據(jù)資源不足開發(fā)過程中工具鏈支持不足帶來的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)工程等方面的挑戰(zhàn)成本和資源投入方面挑戰(zhàn)算法與模型訓(xùn)練方面的技術(shù)挑戰(zhàn)算力基礎(chǔ)設(shè)施能力不足了解市場(chǎng)和用戶/客戶需求，尋求Al應(yīng)用場(chǎng)景方面的挑戰(zhàn)高技能人才團(tuán)隊(duì)短缺商業(yè)模式不清晰，尚未形成商業(yè)化變現(xiàn)法律和政策方面的挑戰(zhàn)，如適應(yīng)不同國(guó)家和地區(qū)對(duì)于Al技術(shù)…倫理和社會(huì)層面的挑戰(zhàn)，比如隱私、安全控制、責(zé)任歸屬等02024/6/18激發(fā)科技與創(chuàng)新活力26企業(yè)客戶是否"真正"入局?至少尚未投入重金關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)10萬以內(nèi)7.7%11萬-20萬3.8%中小企業(yè)是這一波Al應(yīng)用浪潮需要重點(diǎn)覆蓋的企業(yè)類型，而百萬以下的用浪潮需要重點(diǎn)覆蓋的企業(yè)類型，而百萬以下的Al投資對(duì)于大量中小驗(yàn)是重要的關(guān)鍵點(diǎn)少數(shù)企業(yè)樂于投入更大規(guī)模，聯(lián)動(dòng)頭部企業(yè)進(jìn)行場(chǎng)景共創(chuàng)，是Al價(jià)值落地的重要抓手51萬-100萬21.2%101萬-200萬13.5%1000萬以上3.8%“所有行業(yè)都值得用大模型重新做一遍”,前提是圍繞用戶與客戶價(jià)值的體驗(yàn)升級(jí)與業(yè)務(wù)發(fā)展，相應(yīng)地，人工智能與企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型一致，業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)是核心原則，圍繞業(yè)務(wù)發(fā)展掃描數(shù)智化洼地，規(guī)劃人工智能應(yīng)用用例，獲取業(yè)務(wù)價(jià)值，并形成迭代優(yōu)化擴(kuò)大Al應(yīng)用范圍的閉環(huán)無論是自主訓(xùn)練大語言模型，還是圍繞自身行業(yè)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行模型精調(diào)，都需要依賴于企業(yè)過往積累的專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)沉淀，進(jìn)行專有數(shù)據(jù)語料的準(zhǔn)備，從而能夠讓基礎(chǔ)模型的“通才”能力發(fā)展成為具備行業(yè)屬性的“專才”,專有數(shù)據(jù)是未來模型能力平民化后的重要差異化生成式人工智能仍然可能出現(xiàn)“幻覺”、數(shù)據(jù)泄露等各種風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)，關(guān)于人工智能與大模型應(yīng)用方面的立法與規(guī)范仍然處于意見征集與調(diào)研的過程中，企業(yè)有必要主動(dòng)制定人工智能應(yīng)用合規(guī)與風(fēng)險(xiǎn)管控機(jī)制，包括Al開發(fā)、應(yīng)用與審核規(guī)范，數(shù)據(jù)安全規(guī)范，員工應(yīng)用權(quán)限規(guī)范等等，從而“安全合規(guī)”地應(yīng)用人工智能提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力未來組織能力圍繞人工智能發(fā)展，既包括創(chuàng)造人工智能，也包括應(yīng)用人工智能，前者是少數(shù)，主要在于提升人工智能專業(yè)與高級(jí)人才密度，并通過組織協(xié)同設(shè)計(jì)，系統(tǒng)化地提升人工智能科研與工程化水平。后者是多數(shù)，也就是大部分人工智能企業(yè)更需要考慮的是，人工智能應(yīng)用，尤其是生成式人工智能全面鋪開的過程中，對(duì)于組織架構(gòu)、組織中關(guān)鍵角色與職能、以及對(duì)于員工的潛在影響等。對(duì)于個(gè)體而言，普遍關(guān)注“人工智能會(huì)/不會(huì)替代什么職積極的員工與個(gè)體正在迅速擁抱人工智能，在工作的過程中應(yīng)用生成式人工智能提升工作效率，可能正在出現(xiàn)人工智能賦能于員工優(yōu)先于組織的情況；另一方面，大眾員工可能出現(xiàn)觀望、等待甚至無所適從，“無用”內(nèi)卷的狀況，。這就需求企業(yè)對(duì)于組織角色與員工發(fā)展進(jìn)行整體規(guī)劃，不同職能與角色人與人工智能的協(xié)同邊界如何確定，組織中關(guān)鍵角色與員工的技能與“Al商”升級(jí)如何系統(tǒng)化通過培訓(xùn)等手段推動(dòng)，都是企業(yè)系統(tǒng)化提升組織能力與競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵舉措總結(jié)：中國(guó)AI應(yīng)用生態(tài)尚處于早期階段應(yīng)用層工具層模型層中國(guó)AI應(yīng)用層