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通過本文的閱讀，您將了解到大模型如何改變了AI的發展軌跡，并且對不同行業產生了深遠的影響。我們將探討這一技術與傳統人工智能的區別，并通過教育、旅行服務和貨運等行業的實際應用案例，展示AI技術如何在提升用戶體驗、增進內部效率和優化資源投入方面發揮重要作用。適合各路讀者，尤其是對AI感興趣的朋友，不容錯過！

近些年來，由于大模型這個產物的面世，讓AI技術引起了更多的關注和期待，這主要是因為大模型不僅改變了AI領域的發展勢頭，而且還會對各行各業產生了相關的影響。

一、大模型的作用

那么在這里我們就有必要先來了解下什么是大模型，大模型這個詞其實是一個簡稱，完整的說法叫做大語言模型。那它能給與我們帶來哪些幫助呢？

這時候，我們可以簡單回想一下自己身邊的工作 ，可以發現很多事項的執行過程中，大部分都需要通過人們的語言溝通這個行為去傳遞彼此之間的配合完成，然而這個大語言模型的出現，就相當于用機器代替人工去理解配合人完成某一任務，不再需要僅靠人與人之間去實現，而且對于純人工配合來說，它的效率性以及便捷性會更加突出明顯。

二、與以前的人工智能有什么區別

到這里可能大家也許會說，不就是以前人工智能么，有什么大驚小怪的，我只想說，相對于以前來講，這次還真的不太一樣。

舉個例子，大家對人工的智能的最新理解可能類似于以前手機上的智能語音助手，如小米手機的小愛同學，還有蘋果手機的Siri等。

但是相對于大語言模型還沒出現之前，你會發現這些智能語音助手可能沒有那么能理解你，有時候甚至想對它回復一句國粹。這是因為它們以前只能根據一些提前設定好的規則或內容給你反饋。

而現在有了大模型之后，那么體驗就完全不一樣了，你會發現這個東西現在好像真的越來越聰明了，終于可以完全聽懂你說的話了，甚至還會嘗試去理解你與它們對話的背后意思，也就是說這些手機上的智能語音助手對人類的語言理解能力真的越來越可行了。

另外一個就是它的生成能力也更加快捷了，以前我們的一些文件文稿、論文，甚至包括圖片和視頻，站在人類的角度去操作都是需要花費大量的時間精力，有些甚至還需要具備某一個領域的專業知識作為支撐才能運作。

現在因為有了大模型之后，那么這些東西就可以讓它很快幫你搞定，甚至完成的效果可能比你考慮的還要周到全面，這放在以前是完全沒有的。

所以，現在大家總算明白為什么自從大模型出現之后，然后隨即也出現人類的工作終究是否會被人工智能替代掉的社會聲音。

三、不同企業的AI應用方式

說了這么多，但是在面臨各行各業的企業來說，AI再強大，那么也得讓其加入到自己的生產過程當中才是王道，我相信這也是每家不同企業都存在的普遍看法。

盡管因為各行各業的不同，那么在AI技術的應用場景呈現形式自然也會存在各自差異，但也總有存在相似之處，下面我主要是從用戶體驗、內部提效、投入資源3個維度進行簡要探討。

1. 用戶體驗

比如在教育行業，站在教育企業的視角來看用戶體驗，即付錢購買課程，而付費學生的訴求是十分明確的，就是希望在你這能學到知識。那么在這個環節里，我們是否可以把學生的一個學習效率提升進行擴展，包括一些老師或學管以及客服在跟學生溝通時的質量和效率。

那么在這里，AI技術圍繞上面的切入點就是用它去協助教育企業對學生體驗進行全過程的跟進應用。

比如教育企業可以用AI技術去判斷每一次老師跟學生在互動過程中的好壞質量進行評估，通過學生以及客服或老師的情緒詞等去抓取判斷溝通中出現的問題是否被解決，同時將結果報告能及時分發至不同部門去優化和及時挽回的措施上，因為相對于之前的純人工部分對接而說，當一個學生用戶體驗出現不好的情況，然后還因為各部門之間的時間差再進行一個挽回措施，那么錯失了就基本要不回來的。

又比如教學中的知識體系這個層面，不管是視頻課程還是一些教案教義等試題，這些都是基于教育企業自身通過常年積累大量的知識體系和知識沉淀去呈現到課堂上的，雖然學生在每次上課的過程中也會有老師告訴你相關的知識點，但是有些由于某塊知識點的因為自身深度而一下子要去逐漸做分析延伸到每一個知識點，這樣的做法一時間在人為上是不可能做到的，盡管是資歷深厚的老師，一下子也可能存在極大的挑戰性，而這時候通過AI的輔助，那么則就可以很快的在既有的知識體系上快速協助學生去拆解整個系統性知識點的來龍去脈，且同時幫助學生做專屬分段知識點的總結等，那么整體而言對于學生在學習對應知識的門檻也就自然降低，即協助了學生的學習效率，同時減免了課堂上因為某個學生的知識盲點給老師帶來的挑戰性和其他學生的學習體驗。

2. 內部提效

對于內部提效的切入點，比如一個旅行服務平臺企業，由于自身系統會存在不斷積累沉淀海量的照片上傳，但是在這些照片展示在用戶前時需要依靠企業人工先做一個標注標簽的工作環節，比如標注該圖片風格以及來源歸屬等。最后通過AI技術的協助直接提升了圖片標識處理的提速，所以說，特別是一些重復性工作環節時，人工就算再快，然而在機器面前拼效率也是沒得比。

還有一些出行貨運的服務商同樣在人效這一塊進行提效，比如一個貨運服務平臺，那么這里面就會涉及到司機、貨主跟平臺調度員，而對于調度員來說，這里面就需要大量的人力和溝通成本，若AI技術的切入應用，那么是不是也就可以進行一個替換提效的作用？

包括對于一些網約司機的招聘場，在面對可能一年會有10萬甚至到上百萬的司機，那么就需要不停的去應對招聘這項工作，對于平臺企業來說是既費時間又費人工的，而當把AI技術應用到司機招聘的這個場景下，那么基本上就可以發現用AI技術輔助比人工HR招聘的效率要快的多了，這也是一個很典型的用AI技術進行企業內部提效的示例。

3. 投入資源

最后一個要說的就是當應用AI技術場景時，企業則需要投入的相關資源衡量，比如企業已經獲悉可以給自身帶來用戶體驗或內部提效的應用上，那這時去執行意味著會投入相關的AI技術資金成本，里面會涉及到人才以及當前AI技術的不斷更新迭代等因素。

從AI技術人才來說的話，這里可能真的需要綜合型比較強的技術人才，即懂業務+懂技術+懂產品，例如從了解大模型最初的訓練模式的基本原理，然后通過其回推到相應的場景業務去怎么提升，真正匹配幫助到業務的應用上，而且到最后的人才薪酬以及基礎設備建設等，這些都是一系列的初期資金投入。

另外一點就是對于AI技術更新迭代這塊來說的話，若在初期資金投入的條件滿足下，但因為技術迭代帶來的影響，其實也是蠻可怕的一件事情，比如之前有一些生成視頻的AI產商，可能在第一時間就早抓住了當前視頻生成技術，然后搞著搞著卻發現行業的這個技術突然就迭代了，然后就沒然后了，那這個對于后續的自己技術研發做不到引領前沿的時候，那這其實是一件很恐怖的事情，會讓之前的努力付之東流，因為這一點，所以也是目前很多人雖然都知道AI技術是個機會，但是在行動上都依然保持觀望的姿態。

4. 明確企業屬性

綜上，那么我們企業如何來看待當下的AI技術浪潮呢？這里其實是要看企業自身的情況，比如主要是搞AI技術研發還是在原有產品基礎上進行一個AI技術的賦能層面，若是本來就是做產品的，那么可能就沒必要去特別的關注和了解當前技術發展的細節上，也就不用去投入太多資源進行很深度的開發等，而是作為一個當前AI產品使用者去支持企業的自身的場景進行賦能，

比如銀行業，那么可能更多關注的是針對與客戶溝通或者貸后報告快捷生成的應用，而對于品牌商來說，則可能會應用于營銷層面的創意圖片文案賦能等等。

所以每個企業的核心訴求都不太一樣的，但對于當前的AI人工智能的技術應用都值得每個企業去逐步摸索和使用。