360集團創(chuàng)始人 周鴻祎

各位應該都見證了DeepSeek在春節(jié)期間一周內用戶破億，也讓中國從AI技術上比肩美國。很多企業(yè)部署了DeepSeek，希望能給業(yè)務帶來提升，但是最近不少企業(yè)家朋友跟我說，DeepSeek雖然部署上了，卻沒能真正發(fā)揮效果，只能當成聊天機器人來用，完全不知道怎么和業(yè)務掛鉤。所以今天我想分享關于企業(yè)如何用好AI的幾點看法。

AI能為企業(yè)帶來什么？我想，大家最看重的主要是這幾點：推動降本增效、提升產品和服務的能力、優(yōu)化現有業(yè)務布局，以及開拓新業(yè)務等等。

那么AI在這些業(yè)務上該如何落地？我們對此提出了企業(yè)AI轉型的“一三四二”四階段方法。

第一階段，是確立“一個指導思想”。當前是AI高速發(fā)展的時代，不要低估大模型的潛力，也不要高估大模型的能力。在探索階段，企業(yè)不需要制定復雜的AI戰(zhàn)略，不要追求一個大模型解決企業(yè)所有問題，而是挑選場景，一個模型解決一個問題。

第二階段，是打好“三個基礎”。

一是人員與文化準備。AI需要全員參與，在企業(yè)中形成“AI文化”，從上到下要“人人都會用AI ”，建立企業(yè)使用AI的群眾基礎。同時一定要堅持業(yè)務主導，只有業(yè)務人員懂AI，才能決定AI在企業(yè)里如何應用。尤其要鼓勵一線員工熟練使用AI，發(fā)現各種機會，探索各種可能性。通過自下而上的探索，才能誕生真正有價值的創(chuàng)意和方案。

但是使用AI并不是人類的天性，所以有時候用AI的習慣是需要強迫養(yǎng)成的。比如可以設立一些考核指標，提高企業(yè)在日常辦公中的“含AI量”。

企業(yè)員工使用AI可以分為五個能力層級，從入門僅偶爾與大模型聊天，到高階能打造個人知識庫與智能體，反映出員工對AI的掌握與使用情況。現場朋友可評估自家員工所處層級，也可以自測。我覺得提升個人AI能力最好辦法是“用中學”“干中學”，歡迎大家使用“納米AI”個人版APP。

二是技術準備。企業(yè)引入AI時選擇基座大模型很關鍵。Chat-GPT這類閉源云端通用模型不能私有化部署、缺乏企業(yè)知識、無法定制、成本高，還存在數據泄密風險，不適合一般企業(yè)。企業(yè)應當首選可私有化部署的開源模型，防泄密、響應快，可以定制，還能對接企業(yè)知識庫，而且近乎免費。比如可以選DeepSeek-R1，中小企業(yè)與個人可以考慮360蒸餾的7B、14B小參數模型，用普通電腦配3060、3090顯卡就能運行，體積只有滿血版的1-2%，能力卻可以達到七成以上。

還需要強調的是，組織中可以有多個基座大模型存在，包括文字、推理、編碼、視覺、聲音處理等大模型都可以做基座模型，分別提供不同的能力。

基座模型選好后，需要規(guī)劃算力。企業(yè)里會有多個模型組合工作，所以一定是分布式算力。大型企業(yè)可以自建算力中心，一般企業(yè)可以購買一體機，中小企業(yè)可以在電腦上部署蒸餾模型。同時企業(yè)一開始不需要配備訓練算力，主要是使用為主的推理算力，可以快速投入應用。

三是業(yè)務準備。業(yè)務準備首先面向四個方向將流程拆解為垂直場景：對上服務領導；對下助力員工；對內面向內部管理和業(yè)務；對外聚焦客戶產品和服務。然后，找出流程中的堵點、卡點、痛點，先判斷AI能否解決，然后尋求最大收益，實現“四個十倍”，即提高十倍效率、提升十倍體驗、降低十倍成本，減少十倍人力。

這是AI能夠參與企業(yè)應用的九個關鍵環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)涵蓋了企業(yè)日常運行中最為典型的業(yè)務場景。

第三階段，是建設“四大支柱”。

一是打造知識庫。知識是企業(yè)競爭力的核心。企業(yè)里積累了很多知識，但沒有大模型，知識不能融會貫通，只能作為數據庫和云盤存儲；而沒有知識庫，大模型給出的答案只能是千篇一律。有了企業(yè)知識庫，大模型才能理解企業(yè)情況，深入業(yè)務，針對不同場景打造垂直大模型；才能回答個性化問題，寫出個性化建議，支持推理和決策。

二是打造垂直大模型。有了基座大模型，對接相關的知識庫，就可以打造財務、營銷等垂直大模型。企業(yè)使用初期不推薦自己訓練模型，成本高的同時，如果沒有做好知識整理訓不出效果，甚至可能越訓能力越差。所以很多企業(yè)選擇外掛知識庫的形式解決這一問題。

三是構建智能體。大模型的短板在于無法融入生產業(yè)務流程直接干活。智能體相當于大模型有了“手”和“腳”，會用工具，能執(zhí)行具體任務。例如Manus就實現了任務自動規(guī)劃和分解、按需編程、調用瀏覽器等工具的能力。但Manus想要打造通用智能體難度很大，企業(yè)更應該打造針對垂直場景的專業(yè)智能體。

四是打造企業(yè)專用能力和工具。企業(yè)除了各種AI標準工具外，還要為智能體參與業(yè)務準備業(yè)務和IT工具。業(yè)務工具的能力要先實現API化，才能為后續(xù)智能體實現工具調用做好準備。

第四階段，是實現“兩個統(tǒng)一”。

一是AI統(tǒng)一客戶端。將來在企業(yè)內部，會有多個大模型、知識庫、智能體在工作，還有分布式算力網絡需要統(tǒng)籌，這需要一個統(tǒng)一的AI客戶端把它們管起來、用起來。這可以理解為是一個AI統(tǒng)一工作空間。

二是AI安全統(tǒng)一管控。大模型本身可能會被提示注入攻擊、產生“幻覺”，大模型和知識庫連接后會泄露信息。智能體能操作各種工具，一旦出錯會導致嚴重后果。傳統(tǒng)的安全手段無法解決這些問題，為此，360提出“以模制?！?，用安全大模型解決大模型安全問題。

前面講到的“一三四二”四階段實踐，可以打造成轉型AI的“五層兩翼”頂層設計。

推薦大家使用納米AI企業(yè)版，整合算力網絡、知識中樞、基座模型和智能體四大管理模塊，構建覆蓋數據、算力、模型、應用及安全的一體化智能框架。

總地來說，企業(yè)落地AI不要追求宏大敘事，不追求一個大模型解決所有問題，要敏捷迭代，小步快跑，爭取單點突破。先建立群眾基礎，再解決卡點、堵點、痛點，從小處入手，積小勝于大勝。