今天的中國，正在引領(lǐng)全球的生成式AI技術(shù)與應用創(chuàng)新前沿。根據(jù)世界知識產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）在2024年7月3日發(fā)布的《生成式人工智能專利態(tài)勢報告》，過去十年間，中國提交了超3.8萬份生成式AI專利申請，是同期美國提交申請數(shù)量（6276份）的約六倍，位列全球第一。在技術(shù)創(chuàng)新蓬勃發(fā)展的勢頭下，中國企業(yè)正在積極實踐生成式AI應用，將生成式AI的技術(shù)紅利轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟紅利。
盡管中國企業(yè)正在積極探索生成式AI應用，但基于大模型的生成式AI應用與傳統(tǒng)企業(yè)IT應用有著巨大的不同——生成式AI不僅將重塑企業(yè)IT，也將重塑企業(yè)的智能化生產(chǎn)運營。聯(lián)想集團作為中國市場除運營商之外的第二大IT服務廠商，也在積極實踐生成式AI技術(shù)與方案，并通過內(nèi)生外化的方式為市場提供生成式AI解決方案與服務。今年4月，聯(lián)想就率先推出了基于大模型應用的行業(yè)智能體技術(shù)平臺和解決方案。
近日，聯(lián)想集團副總裁、業(yè)務應用服務交付部門負責人陳敏儀在“2024企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級發(fā)展論壇——暨AI大模型趨勢論壇”上強調(diào)，以生成式AI為代表的人工智能將為各行各業(yè)提供更多選擇，推動智能化轉(zhuǎn)型，解放生產(chǎn)力，從而在未來的商業(yè)競爭中贏得發(fā)展先機。聯(lián)想集團作為產(chǎn)業(yè)鏈主企業(yè)，為千行百業(yè)提供人工智能的選擇權(quán)，還智于業(yè)，讓每個企業(yè)都能具備打造企業(yè)專屬智能體的能力。
率先實踐生成式AI
生成式AI具有巨大的潛在經(jīng)濟紅利。麥肯錫在一份2023年的分析報告中指出，如果將報告所分析的63種生成式AI應用于各行各業(yè)，將為全球經(jīng)濟每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長，而若將尚未研究的應用計算在內(nèi)，生成式AI所產(chǎn)生的經(jīng)濟影響可能會翻倍。其中，約75%的生成式AI潛在價值主要集中客戶運營、營銷和銷售、軟件工程和產(chǎn)品研發(fā)等方面。
自2022年底ChatGPT發(fā)布后迅速走紅，到2023年大模型和生成式AI在消費互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域“狂飆”，2024年則進入到了大模型和生成式AI的企業(yè)應用元年。對于全球企業(yè)來說，如何在企業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈中實踐大模型和生成式AI都是一個全新的挑戰(zhàn)。那么，聯(lián)想在今年4月就率先推出了基于大模型應用的行業(yè)智能體技術(shù)平臺和解決方案，底氣何在？這是因為聯(lián)想集團自身在業(yè)界率先展開了大模型和生成式AI的實踐。
在“2024企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級發(fā)展論壇——暨AI大模型趨勢論壇”上，陳敏儀介紹了聯(lián)想內(nèi)部的大模型和生成式AI實踐。
當前，聯(lián)想正在推進以AI技術(shù)為核心的智能化轉(zhuǎn)型，覆蓋全價值鏈體系，包括研發(fā)與營銷方面的智能產(chǎn)品組合管理以及營銷智能體，銷售方面的銷售智能體和智能產(chǎn)品配置器，生產(chǎn)制造方面的智能綠色工廠和APS智能排產(chǎn)，供應鏈方面的供應鏈控制塔和物料智能分配，以及服務方面的智能服務助理和智能ITSM等。
具體來看，在研發(fā)方面，聯(lián)想采用大模型與生成式AI提升了聯(lián)想IT軟件工程化效率。聯(lián)想IT軟件工程平臺是聯(lián)想IT的核心平臺，也是聯(lián)想IT員工的生產(chǎn)力平臺。該平臺采用了業(yè)界成熟的第三方智能助手，在代碼補全、代碼注釋、代碼檢查、測試腳本生成等應用場景，極大提升了代碼開發(fā)的效率和軟件工程師的生產(chǎn)力。
聯(lián)想ITSM運維服務也采用了大模型與生成式AI，用以提升ITSM運維服務效率和服務質(zhì)量。在AIOps階段，聯(lián)想IT采用私有大模型以及基于自然語言處理和機器學習的意圖理解小模型輔助增強準確性和效率，例如在智能派單和解決方案智能檢索方面，通過微調(diào)開源模型，準確率均達到90%以上。通過采用生成式AI，聯(lián)想IT的整體呼叫效率提升了90%，單位運維單據(jù)的成本降低了70%，自服務率提升了40%。
從貿(mào)易合規(guī)和監(jiān)管監(jiān)測，到合同創(chuàng)建、審閱、修正、談判、風險控制等，聯(lián)想集團在海外采用海外公共大模型的私域部署、在國內(nèi)采用聯(lián)想私有大模型，再結(jié)合針對法務圖片及文檔處理的小模型，形成了多模態(tài)的基礎(chǔ)模型能力，用于實現(xiàn)法務工作自動化。聯(lián)想還針對法務特定場景的安全合規(guī)，自研了數(shù)據(jù)合規(guī)防護方案，確保輸入和輸出的內(nèi)容合規(guī)。結(jié)果是，在法律咨詢工作中，可以將法律部門的工作量減少近80%；在合同審查方面，可以協(xié)助用戶完成與合同相關(guān)的所有工作；在其他業(yè)務功能中，如合同模板創(chuàng)建，可以提高用戶的效率，并提供專家建議和智能輸出。
大模型與生成式AI還在推動聯(lián)想全球客戶服務轉(zhuǎn)型。聯(lián)想采用第三方成熟的公用云部署智能助手以及在企業(yè)本地化私有大模型部署，同時使用了基于Robbie的意圖理解小模型，以及聯(lián)想的智能推薦協(xié)同過濾算法模型等，實現(xiàn)了ChatBot、Email-Bot和IVR-Bot（Interactive Voice Response互動式語音應答）等客戶自助服務以及基于第三方大模型的坐席智能助理和保修服務等。
在生產(chǎn)制造方面，聯(lián)想全球供應鏈控制塔，通過人工智能技術(shù)為供應鏈多個業(yè)務場景提供了有效的解決方案。例如，聯(lián)想利用人工智能和多目標優(yōu)化算法研發(fā)出了供應鏈計劃關(guān)鍵物料智能分配方案，其中包括通過模型組合和自研引擎實現(xiàn)多目標全局優(yōu)化，一次性生成了產(chǎn)品齊套計劃、物料分配計劃和補貨計劃，將單次計劃的時間從3天縮短至不到10分鐘；小模型的優(yōu)化結(jié)果通過聯(lián)想大模型，以更為友好、易于理解的自然語言方式輸出給業(yè)務人員。
通過積極的數(shù)智化實踐和積累沉淀，大模型與生成式AI等AI技術(shù)不僅推動了聯(lián)想的高速增長，也在對外賦能千行百業(yè)，在內(nèi)生外化戰(zhàn)略下，聯(lián)想集團已經(jīng)賦能制造業(yè)、能源業(yè)、汽車行業(yè)、政府等多個領(lǐng)域的客戶。
破除企業(yè)生成式AI創(chuàng)新迷思
今年4月，聯(lián)想集團發(fā)布以“直勘創(chuàng)新暴風眼：看人工智能如何重塑企業(yè)IT”為主題的2024年全球首席信息官報告，這也是聯(lián)想連續(xù)第三年發(fā)布CIO報告。報告指出，人工智能躍居IT戰(zhàn)略核心，已成為全球CIO們的廣泛共識，尤其在國內(nèi)，59%的受訪CIO將人工智能和機器學習（AI/ML）列為目前最迫切需要解決的優(yōu)先事項。人工智能作為驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎和來源，是國內(nèi)各企業(yè)推進數(shù)智化轉(zhuǎn)型、探索數(shù)智化技術(shù)創(chuàng)新應用進程中關(guān)注的重點。
然而，基于大模型的生成式AI與傳統(tǒng)IT架構(gòu)和IT項目有著本質(zhì)的不同。陳敏儀表示，之前的AI小模型仍然是基于傳統(tǒng)IT架構(gòu)和項目制，針對一個應用場景就上線一個AI小模型項目，而且AI小模型也部署在傳統(tǒng)企業(yè)IT數(shù)據(jù)中心以及基于傳統(tǒng)企業(yè)IT架構(gòu)。大模型則不同，大模型屬于平臺型技術(shù)，一個企業(yè)最多也只可能部署幾個大模型，每個大模型可覆蓋多個場景，這就是大模型的泛化能力。
從大模型到生成式AI應用再到智能體，中間還有很長的道路要走。特別是大模型與生成式AI的出現(xiàn)，是對企業(yè)IT架構(gòu)和基礎(chǔ)設施的全面升級。雖然大模型并不推翻上一代企業(yè)IT，但其實對企業(yè)IT提出了更高的要求。
為什么企業(yè)難以從AI中獲得回報？首先，企業(yè)的IT基礎(chǔ)設施即數(shù)字底座并沒有達到高度成熟度。陳敏儀表示，生成式AI是面向普通業(yè)務人員的應用，讓普通業(yè)務人員通過自然語言甚至能開發(fā)自己的應用，這反過來要求企業(yè)IT基礎(chǔ)設施達到高度的自動化，也就是高度的產(chǎn)品化。企業(yè)IT必須打破原先的項目制，不再造一個又一個孤島，而是像市場化的公有云那樣高度產(chǎn)品化、自動化、自助化的技術(shù)平臺，既承載大模型又能開發(fā)生成式AI應用。
聯(lián)想IT在過去20年的信息化建設中，建立起了戰(zhàn)略性的全球IT平臺，在全球IT平臺的基礎(chǔ)上推進了服務化架構(gòu)，將企業(yè)IT能力轉(zhuǎn)化為能夠快速敏捷組合的微服務、以及組建中臺能力，再進一步推進企業(yè)IT能力的極致自動化，為普通業(yè)務人員快速組合所需的AI能力，這就是當前正在建設的平臺工程。
正是在平臺工程的基礎(chǔ)上，聯(lián)想IT才能在過去一年快速實踐大模型和生成式AI，迅速將實踐成果轉(zhuǎn)換為擎天3.0智能體引擎，以及推出多款智能體解決方案。陳敏儀強調(diào)，除了IT平臺外，企業(yè)的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)平臺建設也很重要。與小模型不同，大模型需要“吃掉”大量跨團隊、跨部門甚至跨組織和企業(yè)的數(shù)據(jù)，才能訓練出合格的大模型，即大模型需要大量多樣化的企業(yè)數(shù)據(jù)，同時還需要高質(zhì)量數(shù)據(jù)以避免模型幻覺等問題。
與信息化不同，數(shù)智化的特點是打通部門之間的壁壘，實現(xiàn)部門數(shù)據(jù)和系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通。例如，生產(chǎn)排單就需要聯(lián)動生產(chǎn)、采購、銷售和銷售預測等多個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，而對于聯(lián)想這樣的鏈主企業(yè)，生產(chǎn)排單還涉及到產(chǎn)業(yè)鏈上各個零部件企業(yè)的產(chǎn)能、物流、配送等數(shù)據(jù)協(xié)同，這就需要統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)和定義、在統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺上開發(fā)應用、應用之間自動對接數(shù)據(jù)等，從而實現(xiàn)全公司甚至全產(chǎn)業(yè)鏈一個真實數(shù)據(jù)源。聯(lián)想IT也在智能化轉(zhuǎn)型升級過程中建設了集團統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，這為后續(xù)快速上線生成式AI應用打下了堅實的基礎(chǔ)。
智能體（AI Agent）是一種能夠自主行動、感知環(huán)境、做出決策并與環(huán)境交互的計算機系統(tǒng)或?qū)嶓w，具備獨立思考、能夠調(diào)用工具、逐步完成給定目標的能力。機器人、自動駕駛汽車等都是智能體的代表，而各類企業(yè)智能體則在企業(yè)運營的各種任務中，自動化、智能化地輔助人類完成工作。例如，營銷智能體讓營銷人員通過自然語言就能夠智能化、自動化調(diào)用各種營銷數(shù)據(jù)、工具、系統(tǒng)，完成營銷數(shù)據(jù)分析、客戶洞察、營銷策略制定、營銷計劃執(zhí)行等營銷工作，營銷智能體還能夠與ERP、CRM等多個系統(tǒng)協(xié)同數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更高智慧水平的營銷智能。目前，聯(lián)想的所有營銷人員都已經(jīng)用上了營銷智能體。
正是在自身信息化、數(shù)字化、智能化、自動化的基礎(chǔ)上，聯(lián)想集團快速在企業(yè)內(nèi)部實踐了大模型與生成式AI以及智能體，通過實踐打破了生成式AI的創(chuàng)新迷思。正如陳敏儀所說：生成式AI的創(chuàng)新門檻其實不低，它將數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型從部門級推進到了整個公司集團級，生成式AI不是簡單的解決方案，而是從整個公司集團層面重新思考IT基礎(chǔ)設施、數(shù)據(jù)治理和業(yè)務邏輯，由此推動了企業(yè)IT與智能化運營的全面重塑。
以人為本，重塑企業(yè)智能化運營
2024年，聯(lián)想在迎來成立40周年里程碑之際，提出了Smarter AI for All的愿景。聯(lián)想認為，AI的發(fā)展在本質(zhì)上是一次技術(shù)平權(quán)，平等賦予每個人使用AI的權(quán)利。聯(lián)想集團在AI時代的價值主張是人本智能，即科技的發(fā)展要以人為中心、以人為本，實現(xiàn)“AI+人”價值最大化。在企業(yè)領(lǐng)域，聯(lián)想依托基于混合云的擎天智能體引擎和智能化轉(zhuǎn)型全周期服務，讓每個企業(yè)都能具備打造企業(yè)專屬智能體的能力，通過生成式AI和智能體重塑企業(yè)智能化運營。
“人本智能”強調(diào)的是以人為中心、以人為本，在企業(yè)領(lǐng)域的“人本智能”就是以員工為中心，運用大模型和生成式AI技術(shù)，跨企業(yè)部門和組織重新梳理及重組業(yè)務邏輯，用智能體協(xié)助員工更加高效、更具成效地完成工作。與之前小模型不同，小模型僅能針對一個應用場景，實現(xiàn)單項“AI+人”價值最大化；而基于大模型與生成式AI的企業(yè)智能體全面升級了員工的能力，可跨多個流程、數(shù)據(jù)集、部門等，自動代理員工完成更多的任務，真正實現(xiàn)“AI+人”價值最大化。
陳敏儀強調(diào)，對于企業(yè)用戶來說，不論是開發(fā)部署大模型、生成式AI或智能體，技術(shù)選擇從來都不是問題，市場上不缺技術(shù)，更關(guān)鍵是企業(yè)需要重新思考業(yè)務流程和業(yè)務規(guī)則，特別是相對于競爭對手而言的差異化業(yè)務邏輯，然后再找到合適的技術(shù)工具，實現(xiàn)這些業(yè)務流程和業(yè)務規(guī)則。簡單理解，無論是大模型、生成式AI或智能體，它們都只能實現(xiàn)人腦里的智慧，但首先人腦中要先有智慧而后才能被工具實現(xiàn)。
因此，聯(lián)想集團在幫助企業(yè)客戶構(gòu)建智能體之前，將為客戶提供輕咨詢服務，幫助梳理業(yè)務邏輯、數(shù)據(jù)和流程，然后對企業(yè)數(shù)字化成熟度進行評估，找到技術(shù)體系與戰(zhàn)略需求之間的差距，再提供技術(shù)解決方案。陳敏儀表示，聯(lián)想集團已經(jīng)在信息化、數(shù)字化、智能化和自動化等方面走在了市場前列，很多企業(yè)其實還沒有達到能夠高效和規(guī)?；捎肁I技術(shù)的階段，更不用說生成式AI與智能體應用了。
而當企業(yè)已經(jīng)準備好進入實施生成式AI與智能體階段后，仍然面臨著不小的挑戰(zhàn)。首先是企業(yè)知識的挖掘。ToC大模型需要通用知識作為輸入數(shù)據(jù)，ToB大模型則需要企業(yè)專業(yè)知識作為輸入數(shù)據(jù)，專業(yè)知識挖掘與管理就十分重要。其次，現(xiàn)有企業(yè)的業(yè)務流程都落地到各種應用系統(tǒng)中，大模型的生成能力需要與各應用系統(tǒng)的執(zhí)行能力有機結(jié)合，才能實現(xiàn)智能體的“AI+人”擴展能力。第三，大模型在進行意圖理解時仍有局限，需要將大模型與小模型結(jié)合起來，才能實現(xiàn)精準的意圖理解，然后再與智能體的執(zhí)行系統(tǒng)結(jié)合起來，完成自動化的任務執(zhí)行。最后，企業(yè)將從單智能體走向多智能體協(xié)同，即用機器人調(diào)用機器人，從而在更大范圍實現(xiàn)復雜任務的自動化和智能化執(zhí)行，這就需要多智能體的運行平臺。
聯(lián)想集團目前提供了165款成熟的企業(yè)級AI解決方案，擁有四大創(chuàng)新中心和超過12000名工程師。聯(lián)想專為AI打造的專業(yè)服務方案，專注于輔助企業(yè)精準評估企業(yè)AI準備狀態(tài)，并依據(jù)具體需求與戰(zhàn)略目標，提供定制化策略和全方位支持，指導企業(yè)如何運用恰當?shù)慕鉀Q方案彌補組織結(jié)構(gòu)中的不足，推動可靠且可持續(xù)的“AI+人”應用實踐。
【全文總結(jié)】在大模型與生成式AI時代，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級進入到了一個全新的階段，這就是從局部單項AI應用走向全局規(guī)?；疉I創(chuàng)新，從單點業(yè)務智能化到全業(yè)務智能化重塑，在智能體的能力加持下，推動企業(yè)智能化運營由量變而質(zhì)變。我們今天仍處于這個質(zhì)變階段的早期，以聯(lián)想集團為代表的數(shù)智化方案與IT服務商，基于聯(lián)想自身的前沿智能體實踐，將為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級打造新質(zhì)生產(chǎn)力，重塑企業(yè)智能化運營！
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