一、報告提出了3個假設：
1.未來的AI技術是自動化智能與增強智能的結合，組織內需要碳基人和硅基人 共同合作、缺一不可。
2.人類生產力將會獲得極大解放，會向新興產業鏈或能體現人類差異化競爭力的勞動力形態遷移。
3.長期來看，人類將更多地出于興趣和成就感去工作，而非單純謀生。
二、三個假設和我上次將人從重復性任務、分析判斷性任務、創造性任務來分成AI應用范式，方向不謀而合，BCG是從自動化智能(Automation Intelligence)和增強智能(Augmented Intelligence)角度來看。
三、企業要基于“全人思維”而非“場景思維”構建AI能力，這個說法其實我是比較認同，回歸到人本身，回到解放人本身， 從人的關鍵能力出發，打造即插即用的模塊化能力。
今天KIMI，豆包、金山、釘釘、飛書，影刀，實在等，如果從這個邏輯上來看，在戰略選擇上是有能夠看出最大戰略差異的。
四、碳基人和硅基人合作，但企業需要更多AI先行者，去開發相關的知識資源以及進行最佳實踐訓練。
五、AI組織人才結構將成松樹型，基層的替代效應更強，基層規模將來會開始小于中層，頭部人才密度會極高。
更多人會傾向于如何去調度資源來完成企業中的業務。
六、重塑員工能力，為創新賦能：關注AI知識和素養、數據分析和決策、商業敏銳度、為人為本
附件：未來已來：AI組織進化論-3個假設分成AI應用范式,打造即插即用的模塊化能力
不同國家的法律框架、AI合規相關的法規、倫理標準以及政府監管政策等方面都需要特別關注和遵守，以確保技術創新與法律規范的有機結合,東南亞的AI行業在合規方面面臨獨特的挑戰和要求
大部分的規模企業用戶主要選擇參數規模在100~200億之間的AI大模型和本地化部署的落地方式;金融、政府、影視游戲和教育領域是大模型滲透率最高的四大行業，滲透率均超過50%
提出的大模型應用框架是推動大模型在產業中規�；涞貞冕尫艃r值的初步探索,可信應用框架落地實施、行業治理體系搭建、產業生 態合作完善等多個維度統籌推進
報告首先回顧了大模型基準測試的發展現狀,分析了當前基準測試存在的問題和挑戰，提出了一套系統化構建大模型基準測試的框架-方升大模型基準測試體系
參數規模擴展在數據量和參數量上將迎來顯著躍升;多模態融合實現跨模態的交互與理解，從而拓寬其應用場景和實用價值;大模型小模型化更易于產業落地
分析了AI大模型在汽車行業的應用現狀和發展趨勢，涵蓋了技術演進、產業挑戰與企業實踐案例;盤古大模型和ModelArtsAI開發生產線，已經在多個車企和商用車場景中成功運用
檢索生成主要是對現有的視頻素材根據關鍵詞和標簽進行檢索匹配,再進行相應的拼接和排列組合;僅針對視頻的一部分進行生 成,例如視頻中人物角色、 動作、背景、風格化、特殊 效果等
中國在AI基礎設施和軟件層面嚴重依賴國際廠商,特別是在計算芯片和存儲芯片領域;在軟件層面,依賴程度更加嚴重,軟件仍是中國各大企業的常用工具占比達59%
以注意力機制為核心的Transformer架構賦能AI在文本、圖像、視頻生成、文字交互、智能語音和計算機視覺 領域的技術能力增強和應用范圍拓寬
生成式人工智能服務管理暫行辦法,算力基礎設施高質量發展行動計劃,關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見,國家新一代人工智能創新 發展試驗區建設工作指引
中國多年來在人工智能論文發表數量和專利授權數量方面均居世界首位;顯著領先于其他國家,中國人工智能專利授權的數量在全球范圍內占比達61.3%，位居全球榜首
我國智能算力占比已經超過通用算力，成為整體算力增長的主要驅動力;國算力結構為通用算力：智能算力：超級算力=40%:59%:1%智能算力占比已較大幅度超過通用算力占比
