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2024年，AI技术进入“应用元年”，从“百模大战”到智能体的广泛应用，AI正以惊人的速度渗透到各个行业。我国人工智能核心产业规模接近5800亿元，核心企业数量超过4400家。AI技术的飞速发展，不仅推动了企业的智能化转型，更成为新质生产力的核心要素。
与AI 1.0时代相比，AI 2.0时代的智能化转型更加注重技术与业务的深度融合。从基础的大模型技术到行业大模型的落地应用，AI在金融、医疗、教育、零售、能源等多个行业实现了初步应用，并产生了显著的经济效益和社会效益。例如，在制造业中，通过智能算法优化生产流程，减少资源浪费，生产效率大幅提升；在医疗领域，AI辅助诊断系统能够快速准确地识别疾病，为患者提供更优质的医疗服务。
智能化转型并非一蹴而就，而是一个系统性、复杂性的工程。企业需要一套经过验证的、系统化的转型框架来指导实践。2024年，企业智能化转型框架进行了全面升级，提出了“混合AI数字底座”的概念，强调AI基础设施、AI技术平台、智能运维和安全保障的综合建设。
混合AI数字底座的核心是AI基础设施，它以高性能异构AI算力为底座，构建算力网络协同、数据存储融合的智能计算体系。混合云平台的建设也至关重要，它能够实现云上资源与本地资源的协同，满足企业多样化业务和数据合规的需求。AI技术平台的建设为企业提供了构建、训练、部署和优化智能体的工具，包括企业模型库、企业工具库、企业知识库等。
在智能化转型过程中，企业需要重点关注以下几个方面：
计算资源优化：AI模型的训练和运行需要强大的计算支持。企业需要储备高性能的AI服务器集群，以及专用的高速SSD阵列、高速IB交换机等设备。
数据清晰与知识整合：多源异构数据的有效整合和质量管控是AI训练的关键。企业需要建立数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。
跨平台兼容性：AI技术的快速发展使得企业需要不断引入新的技术和平台。因此，企业需要构建开放的架构，支持不同AI技术、平台和硬件的无缝对接。
安全与隐私保护：随着AI技术的广泛应用，数据安全和隐私保护成为企业必须面对的重要问题。企业需要加强数据加密、身份验证及访问控制等安全措施，确保敏感数据的安全性。
为了帮助企业更好地评估自身智能化转型的水平，报告提出了企业智能化成熟度模型，将企业的智能化水平分为L1至L5五个阶段。L1阶段的企业仅在部分业务环节进行了数字化尝试，智能化应用尚未形成系统性部署；而L5阶段的企业则是行业的领军者，实现了新IT技术与业务活动的全面融合，智能体在多场景落地，赋能行业变革。
从2024年的调研数据来看，我国企业的智能化转型仍处于初级阶段，78%的企业处于L1至L3的早中期。尽管AI技术的潜力巨大，但企业在智能化转型过程中仍面临诸多挑战。例如技术复杂性与高成本、组织架构与文化阻力、人才短缺与技能差距等问题，都成为企业智能化转型的“绊脚石”。
但领先企业已经开始加速迈向L5创新发展阶段。这些企业凭借雄厚的技术积累、充裕的人才储备和强大的资源整合能力，在智能化转型中取得了显著成果。
智能化转型2.0时代。一方面，AI技术的快速发展为企业带来了新的业务模式和发展路径。通过技术创新和商业模式的创新，企业能够开拓新的市场领域，创造新的收入来源。
另一方面，技术复杂性与高成本是企业面临的主要问题之一。AI技术的研发和应用需要大量的资金投入，这对于一些传统企业而言是沉重的负担。组织架构与文化阻力也是企业智能化转型的重要障碍。传统的企业组织架构往往以职能为中心，部门之间的沟通不畅和协作困难，阻碍了智能化技术在企业内部的全面推广和应用。
人才短缺与技能差距也是企业智能化转型的关键问题。智能化转型需要具备跨学科知识和技能的复合型人才，既懂业务又懂技术的人才在市场上供不应求。企业内部员工可能缺乏相关的数字化技能培训，无法有效运用智能化工具和技术，导致企业在智能化转型过程中面临人才瓶颈。
