世界模型构建的三大路径

本报告分析了未来3—5年重要的数字化趋势。由于大模型领域的突破，人工智能表现出新的智能，数字化将出现阶段性的新特征，我们称之为双智协同的业务形态（DIB）。在DIB的框架下，部分数字化趋势起因于人工智能和大模型的发展推动。这些趋势包括大模型改变人工智能工程范式，AIGC成为新的生产率工具，AI驱动软件开发变革和业务应用的智能化等。有部分趋势虽然与AI相关，但同时受到其他推动力的作用，包括企业经营态势全模型推动数据驱动的运营模式发展，新型算力云平台赋能DIB等。还有一些趋势是宏观环境决定的，包括ESG技术成为新的竞争力，信创促进数字化发展和数字化安全管理智能化等。

根据 Gartner 的预测，数字化业务之后的业务形态是自治的业务，也就是大部分业务可 以在无人工干预或少有人工干预的前提下自动运行。由于近几年人工智能应用取得的进展， 特别是以 ChatGPT 为代表的 AIGC 技术进入可用阶段，现在是时间考虑向自治业务发展的问 题了。作为一种向自治业务过渡的方案，提出“双智”协同的业务。在“双智”协同的业务 形态下，人智和“机智 (人工智能) ”配合完成业务工作。实现“双智”协同，不是一个项 目，更不是一种技术，而是生产方式的变革，要求企业有切合实际的“双智”协同战略和路 线图。

2020-2022，持续三年的新冠疫情给大多数企业带来了灾难性打击，但是疫情过后大部分企业并没有从付出的代价中汲取有益的经验教训。如果灾难重来，许多企业仍然重放历史。为避免重蹈覆辙，企业应该吃一堑长多智，建立企业经营态势全模型。该模型是由诸多企业内外部数据模型构成的集合。基于经营态势全模型建立的感知、预案和反应系统使企业识别宏观趋势的拐点、关键事件和预设情景并做出必要的经营决策，提高企业的应变力和反脆弱性。

以ChatGPT为代表的人工智能生成技术（AIGC）进入爆发期和实用阶段。企业不应该被市场上炒作和焦虑情绪带节奏，而应该回到AIGC内容生产力工具的本质，从内容分类学角度对AIGC影响的业务领域进行分析，并推导其对企业变革的要求，进而确定理性的、实用的AIGC策略。

人工智能大模型的出现，改变了人工智能模型的训练模式，提升了训练的起点，突破了原有小模型的不足和瓶颈，提高了机智的水平，带来了人工智能工程的新范式。企业应该认识到这一革命性突破的意义，探索应用大模型解决企业难题，构建企业基础模型，进而打造企业智机母体，为实现双智协同的业务奠定基础。

随着人工智能技术，特别是大模型技术逐渐走向成熟，数字人应用领域越来越广。虚拟人和数字分身在许多行业和业务场景中都有了成熟的应用。企业应该从面临的实际业务、人员问题出发，发掘数字人在业务中的应用场景，开发不同种类的数字人，为企业创造价值。但是在创新应用的过程中，不应该仅仅把数字人作为前端形象载体，更重要的是把数字人与客户画像、KYC、大模型等技术结合起来，打通前端形象和后端洞察，创造“千人千面”、有“感知”的数字人。同时，利用数字人重构业务架构和流程，打造双智协同的业务。

元宇宙是一个新兴的概念，提到元宇宙，通常大家会想到一个虚拟的、数字化的世界，以三维虚拟环境的形式存在。其实元宇宙超越了特定实体或系统的复制，而是包括多个虚拟空间、社交互动、智能应用、数字经济等。它将虚拟与现实世界融合，为各种行业提供了前所未有的机会。元宇宙不仅是科技的飞跃，更是人类意识发展与数字物理世界融合的成果。本文将探讨元宇宙中的核心理念及发展规律，并分析其对产业发展的影响。

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Models）已成为推动行业变革的关键力量。本报告综合分析了大模型技术的发展现状、企业应用的挑战与机遇，并提出了实施策略和建议。通过对现有文献、案例研究和市场分析，本报告旨在为企业决策者提供关于如何有效利用大模型技术以提升业务效率和创新能力的思路。