今天分享的是由IDC和火山引擎发布的《2025年大模型应用落地白皮书：企业AI转型行动指南》，本白皮书深入探讨了2025年大模型在企业AI转型中的应用落地，指出大模型技术已进入业务深度融合阶段，企业面临高成本、模型选配等挑战，但通过精准选模、一站式服务平台及合作伙伴支持，可加快AI转型。白皮书还展示了多个行业应用案例，强调火山引擎等大模型服务商在技术支持和服务方面的重要作用，并对未来大模型技术的发展趋势进行了展望。
一、核心观点
- 大模型技术深入业务：大模型技术已进入与业务深度融合的阶段，中国企业普遍增加对AI的投资，预计增长10-30%。
- 落地周期缩短：在专业技术服务商的支持下，企业实现大模型部署的周期已缩短至平均6-12个月。
- 企业积极探索：企业正探索技术与业务结合的新模式，以期通过大模型技术带来更大的商业价值。
- 选择合作伙伴重要：与领先的大模型厂商建立合作关系，对于项目成功至关重要。
二、大模型加速落地
1.1 业务驱动与价值
- 投资增加：37.7%的受访企业正在重点投资AI大模型，预计未来三年内引入相关软件及服务。
- 多维度价值：大模型通过提升员工效率、优化用户体验、促进业务增长等多个维度为企业带来价值。
1.2 服务商竞争
- 技术创新：大模型服务商通过端到端解决方案、行业大模型等创新，降低企业使用门槛。
- 服务升级：服务商加强行业知识积累，提供咨询、培训等服务，全方位提升服务能力。
三、企业落地挑战与机遇
2.1 面临的挑战
- 高成本与复杂投入：算力成本高、模型训练与推理成本高，企业面临较大的财务压力。
- 模型选配难题：模型精度、适配性、性能保证等方面存在挑战，选型困难。
- 部署细节复杂：模型调优、数据管理、性能测试等环节繁琐，需要专业团队支持。
- 安全风险：全周期安全可信方案缺失，模型生成内容准确性和可解释性不足。
2.2 领先企业收益
- 收益曲线：企业跨越前期探索后，大模型部署可带来明显收益，如效率提升、成本降低等。
- 先锋案例：上汽乘用车、中国飞鹤等企业通过大模型应用，已在用户反馈处理、运营管理等方面取得显著成效。
四、加快AI转型的策略
3.1 落地能力建设三阶段
- 计划准备阶段：明确初始意愿、剖析目标任务、搭建跨部门团队。
- 模型部署阶段：资源投入计划、模型选择、效果评估、应用建设路径等。
- 迭代优化阶段：智能体优化、业务扩展、战略规划。
3.2 破除思维误区
- 技术指标与商业应用：避免仅关注技术指标，忽视实际效果。
- 全周期开发流程：利用技术服务商提供的全周期开发平台和工具，降低开发难度。
- 长期投入：关注长效投入下的价值收益，而非短期产出。
- 数据安全与隐私：重视大模型落地对数据资产和价值的推动作用，同时确保安全可信。
五、大模型应用场景
4.1 应用场景拓宽
- 十大核心能力：包括文本生成、图像生成、视频生成等。
- 十大应用领域：涵盖金融、互联网、零售消费、医药健康等。
4.2 行业实践案例
- 赛力斯：通过豆包大模型提升用户反馈闭环效率。
- 上汽乘用车：高效处理用户反馈，优化服务体验。
- 海尔消金：在信贷资产管理中提质增效。
- 中国飞鹤：实现全面的AI转型升级。
六、技术部署路径
5.1 部署技术步骤
- 资源投入计划：整合人才、资金、数据等资源。
- 模型选择：结合业务需求，评估模型效果与匹配度。
- 效果评估：预测模型上线后的业务指标。
- 算力准备：制定算力购买与使用策略。
- 开发平台搭建：利用LLMOps平台，实现快速开发与应用。
- 模型接入与调优：选择适合的接入方式，进行效果调优。
- 性能安全测试：确保模型在高并发场景下的稳定运行。
- 应用上线：跨平台、跨系统上线，做好版本管理。
5.2 落地三要素
- 精准选模：确保模型与业务需求高度匹配。
- 一站式平台：选择提供全栈化、自动化、智能化使用体验的大模型服务平台。
- 合作伙伴：与领先的技术服务商合作，享受专业支持与服务。
七、火山引擎大模型服务
6.1 豆包大模型
- 业务驱动：依托真实业务场景数据，持续优化模型效果。
- 模型家族：提供多样化的垂直场景细分模型，适配多场景需求。
6.2 火山方舟大模型服务平台
- 系统承载力：提供充沛的算力供给与优化的推理策略。
- 安全可信方案：全周期、全覆盖监控接入访问与数据安全。
- 插件生态：丰富的插件支持，增强模型落地效果。
6.3 扣子
- 降低开发难度：提供低代码开发环境，快速搭建AI应用。
- 模板商城：上线优秀实践模板，激发创作灵感。
6.4 HiAgent
- 专属应用创新平台：支持零代码或低代码构建智能体，提供丰富的模板与插件。
- 安全保障：支持私有化部署，提供全周期安全保障。
八、结语及未来展望
- 市场需求与技术融合：大模型技术服务商需紧密贴合企业需求，不断突破技术边界。
- 企业依赖头部厂商：拥有更多数据和行业实践经验的AI头部厂商将更具优势。
- 模型效果增强：随着数据量和任务复杂度的提升，大模型能力将持续增强。
- 垂类模型与智能体：垂类模型、多模态、智能体将成为大模型突破应用边界的关键。
封面及目录如下：
如何学习大模型 AI ？
我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
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2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
适合人群
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- IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
- IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
- 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
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