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本报告旨在为首席信息官（CIO）提供一个全新的战略视角，深入探讨企业如何从岗位而非传统的流程角度选择和部署大模型应用场景，从而最大限度地释放其潜在价值。我们发现，许多企业在应用场景选择上存在误区，未能充分发挥大模型在语义理解和知识综合方面的核心能力。通过构建“双智协同”模式，企业不仅能显著提升工作效率、改善服务质量，更能从根本上增强组织的创新能力和决策水平，实现提质增效的目标。
在全球及企业层面普遍存在的“技术差”现象，即技术潜力远未充分转化为实际效益的差距。“技术差”的核心并非技术本身落后，而是由治理、管理、文化、人才等非技术因素造成的障碍。通过构建一套量化指标体系，计算并揭示这些非技术短板对技术落地和价值实现的限制程度有助于解决技术差问题，使企业实现技术的潜力，促进企业的进步。
本报告深入剖析了从传统大型机到现代开放系统及云架构迁移过程中，核心业务系统所面临的可靠性挑战与机遇。大型机以其卓越的冗余设计、错误检查和容错机制提供了行业标杆级的可靠性，而开放系统和云环境虽在灵活性和成本上占据优势，但在可靠性、管理复杂性及安全方面仍需重点关注。本报告旨在为架构师提供一套系统性的策略和技术方案，涵盖需求分析、技术选型、可靠性设计原则、实施步骤及云环境下的特定考量，以确保企业在数字化转型过程中，核心业务系统的连续性与高可靠性得以有效保障，最终实现平稳、高效且可靠的架构演进。
大模型技术的迅猛发展正在深刻变革企业对人工智能人才的需求模式。CIO们面临的关键挑战在于，如何将AI人才战略的重心，从传统的底层模型研发，高效且务实地转向大模型的应用、集成与价值实现。
