《GenAI技术落地白皮书》，19页

推荐阅读《GenAI技术落地白皮书》，本报告旨在深入剖析生成式人工智能（GenAI）技术在企业中的应用策略，为企业如何有效利用GenAI构建竞争优势提供全面指导。以下是对报告内容的专业解读，助您高效获取关键信息。

一、GenAI技术概览与重要性

GenAI，即生成式人工智能，正在经历前所未有的发展高潮，以ChatGPT为代表的应用展示了其在交互性、实用性和创造性的巨大潜力。企业应意识到，GenAI不仅能够加速产品创新、降低成本、简化数据分析、提升用户体验，还能催生AI原生应用，为市场带来颠覆性变革。因此，构建GenAI能力已成为企业智能化转型和提升竞争力的必然选择。

二、GenAI落地方法论：“选-育-用”

**选：大模型的选择与技术路线

**技术路线：企业应基于自身条件（技术实力、资金、业务目标）选择技术路线，包括深度研发、工程化适配现有模型或直接使用大模型服务。

**大模型池构建：依据成本、效果、性能三要素的平衡，选择适合企业应用场景的基础大模型，形成个性化大模型池。

**育：大模型的定制化培育

**工程化适配：通过提示词工程、检索增强生成、微调等方法，企业可定制大模型，微调虽技术门槛较高，但能显著提升模型适用性。

**用：大模型的高效应用

**基础设施：考虑自建/租用数据中心或使用云服务，后者更灵活高效，利于快速部署和成本控制。

**AI Agent：集成大模型能力，提升业务流程效率，实现GenAIOps，强化团队协作，消除流程断点。

**安全管理：采用AITRiSM框架，确保AI应用的可信度、安全性和合规性，涵盖风险管理、信任管理和安全管理三大方面。

三、GenAI落地策略总结

务实战略：综合考量成本、效果、性能，选择最适合的技术路径和大模型。

先进架构：构建灵活可扩展的技术底座，支持快速迭代，确保技术的兼容性与集成性。

全面治理：建立AI治理体系，有效管理技术、市场、法律及伦理风险。

开放创新：持续追踪技术前沿，通过开放合作模式促进GenAI技术的应用与发展。

四、实践建议

明确自身需求：企业首先需明确GenAI技术在其业务场景中的具体需求与目标。 1. 技术路线评估：根据企业资源与业务特点，合理选择技术路线，避免资源浪费。 1. 重视安全合规：在GenAI应用全生命周期内，严格执行AITRiSM，确保数据安全与用户隐私。 1. 灵活利用云服务：利用云基础设施和大模型服务，加速部署，减轻运维压力。 1. 持续学习与合作：跟踪GenAI技术动态，与科研机构、行业伙伴建立合作，共同推动技术进步与应用创新。