AI 下半场：从技术突破到产业赋能的转型之路

核心主题：梳理 AI 发展历程，解析当下产业应用趋势及企业落地方法论​
时代背景：AI 从实验室走向产业一线，2025 年 “AI+” 行动全面铺开的行业态势​
核心议题：AI “下半场” 如何实现技术价值向产业价值的转化​
AI 上半场：70 年技术演进的跌宕历程​
理论奠基：达特茅斯会议定义 AI，专家系统的兴衰与局限性​
技术突破：机器学习取代规则推理，Transformer 架构奠定大模型基础​
现存瓶颈：模型训练成本高、上下文窗口受限等核心问题​
AI 下半场的四大核心发展趋势
能耗重心转移：推理阶段能源消耗超越模型训练阶段​
行业重心转向：从训练侧转向推理侧，“慢思考” 模式破解幻觉问题​
需求升级迭代：从对话交互迈向 AI 智能体的实际问题解决​
多模态融合：语音、图像等多维度数据助力 AI 融入物理世界​
企业 AI 落地的四步实践方法论场景识别：精准定位业务痛点，聚焦泛翻译类核心应用场景​
价值定义：建立可量化的 AI 应用衡量标准与跟踪指标​
快速落地：避免理论空转，推动规划转化为实际成果​
组织适配：重构生产关系，实现 AI 数字人与人类员工高效协同​
结语
总结 AI 赋能产业的核心价值，展望智能终端与智能体普及的未来图景​
提纲三：生成式 AI 商业化的伦理风险与治理架构