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從ChatGPT橫空出世，到越來越智能化的人形機器人，再到讓世人驚艷的Sora文生視頻……種種跡象表明，人工智能逐漸迎來產業化的臨界點。

當全球科技巨頭們將AI的邊界推向星辰大海時，絕大多數企業仍在經歷著AI落地的“高原反應”。某制造業CIO的辦公桌上，堆積著三份不同供應商的AI解決方案，卻始終無法解答他“如何讓AI看懂三十年陳舊的ERP數據”的靈魂拷問。

這個場景折射出企業級AI正在經歷從技術狂歡向場景回歸的陣痛期，就像攀登者必須面對的“希拉里臺階”，看似近在咫尺的峰頂，實則暗藏著致命的空氣稀薄帶。

從技術到場景，摸著石頭過河

摩根大通最新研報指出，2025年中國生成式AI應用將跨越臨界點，帶動互聯網服務消費規模實現指數級增長，企業數字化轉型與消費端智能體驗升級有望形成雙向驅動。

從文案創作到圖像生成，從視頻剪輯到演示文檔制作，生成式AI已悄然化身人們的“全能伙伴”，深度融入職場協作與日常生活場景，成為不可或缺的數字化生產力工具。

從AI應用發展進程看，大致經歷了三波浪潮。第一波是以GPT為代表的大模型的出現；第二波是應用層的快速創新，如微軟Copilot，使智能化從Chat向Work轉化；第三波則是深度業務場景的應用，打通業務數字化全流程，服務實體經濟。

在滿足企業智能化需求、打通業務場景的過程中，智能體、大模型等生成式AI應用作為一種理想的產品化落地形態，正在承接日益復雜的提質增效需求，并強化內外部協同效能，釋放組織核心生產力，對抗組織熵增帶來的挑戰。

如今，生成式AI應用融合感知、分析、決策和執行能力，具備相當顯著的主動性，正在成為人類的理想智能助手。例如，AI智能體可以根據個人在線互動和參與事務處置時的信息，了解和記憶個體的興趣、偏好、日常習慣，識別個體的意圖，主動提出建議，并協調多個應用程序去完成任務。

從1997年“深藍”戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫開始，沃森在智力問答節目《危險邊緣》中戰勝人類冠軍、ResNet在ImageNet圖像識別比賽中的準確率超過人類、AlphaGo在圍棋比賽中戰勝李世石、OpenAI Five在多人策略游戲Dota2中戰勝人類職業戰隊冠軍、AlphaFold的蛋白質結構預測準確率超過人類等，完成這些任務背后的能力涵蓋了人類智能感知、認知、決策的各個方面，也不斷塑造著AI應用的技術內核。

實際上，人工智能自誕生之初就開始探索生成式AI的解決方案。最近經歷了基于規則設計、基于強化學習和目前基于預訓練大模型三種范式。其中基于強化學習的AI智能體代表是AlphaGo和OpenAI Five，這類方法仍然是面向專用任務的特定環境進行交互。預訓練大模型學習到了通用世界知識，并可以通過語言的形式輸入和輸出，因而可以泛化到不同任務和環境。

據咨詢公司Gartner預測，到2028年，至少15%的日常工作將通過智能體自主完成，33%的企業軟件也將包含智能體。有觀點認為，2025年將成為智能體商業化元年。

從應用場景來看，生成式AI能夠幫助未來企業構建以“人機協同”為核心的智能化運營新常態。越來越多的業務活動都將被委托給AI，而人類則只需要聚焦于企業愿景、戰略和關鍵路徑的決策上。人與大量AI實體之間的協同工作模式，將顛覆當前企業的運行基礎，讓企業運營成效獲得成倍提升。

比如在電商領域，AI能夠根據用戶的購物歷史、瀏覽行為和偏好提供個性化的產品推薦，這不僅能提高用戶滿意度，還能增加銷售額和客戶忠誠度；AI還可以作為智能客服，通過自然語言處理和機器學習技術自動回答用戶咨詢，處理訂單問題和退貨請求，從而提高客戶服務效率。

在金融領域，AI可以幫助用戶管理個人財務，提供投資建議，甚至預測股票走勢；在交通領域，AI可以通過分析交通數據和實時路況提供最佳的路線規劃和交通建議；在醫療領域，AI可以幫助醫生進行疾病診斷和治療方案的制定；在內容生產領域，AI已深度融入搜索問答、文案創作、代碼生成、藝術設計等核心環節；服務場景中，法律咨詢、醫療問診、智能客服等正在實現“人機協同”升級。

從實驗室走向商用還要闖幾關？

隨著生成式AI的快速發展，2025年行業正迎來一系列創新突破，AI正逐步從內容生成進化到復雜推理、自主執行，AI未來將不僅限于文本、圖像的內容生成，而是逐步走向執行復雜任務，幫助企業自動化業務流程。

在亞馬遜云科技&Dify.AI媒體溝通會上，Dify.AI聯合創始人延君晨表示：“企業對于生成式AI應用已經不是‘是或否’的問題了，而是考慮如何將生成式AI跟業務做深度集成。隨著基礎設施的逐漸成熟、模型能力的不斷提升、以及企業業務場景的深度挖掘，企業有望基于生成式AI實現正向的投入產出比，推動商業模式革新?！?/p>

然而，盡管AI的能力越來越強，如何把AI能力與企業業務進行充分整合集成，并且確保它穩定可用，仍是一個巨大的行業挑戰。

首先，在系統整合層面，企業AI系統的有效部署受制于現有信息孤島與異構系統環境，表現為數據碎片化、接口標準不一致以及業務流程分散等問題。這種結構性障礙不僅增加了技術實施的復雜度，還顯著延長了價值實現周期。研究表明，超過60%的企業AI項目在系統對接階段陷入技術泥潭，嚴重延緩價值實現。

在與AI整合過程中，企業通常會面臨技術兼容性、數據整合與轉換，以及實時性要求?，F有的自動化系統往往基于特定的架構或技術棧，如基于規則的系統、傳統的機器學習模型等。這些系統在集成生成式AI時，面臨著技術兼容性的問題。例如，現有系統可能無法處理生成式AI所需的大規模計算，或者AI模型的輸入輸出格式與現有系統的數據流不兼容。

同時，生成式AI需要大量的數據進行訓練和推理，而現有系統中的數據格式、存儲方式和管理方式可能與生成式AI所需的數據格式不一致。因此，如何從現有系統中抽取、轉換和整合數據，是集成過程中必須解決的問題。

其次，許多自動化應用對實時性有較高要求。例如，自動化客戶服務系統需要能夠實時生成回復，自動化生產系統雪要在極短時間內生成設計圖紙。生成式AI的推理過程通常是計算密集型的，因此如何優化生成式AI的推理速度，以滿足實時性要求，是集成過程中的一大挑戰。

第二，在規?；矫妫髽IAI應用從原型階段遷移至生產環境時面臨根本性的架構挑戰。概念驗證環境中運行良好的AI解決方案在面對真實業務負載、嚴格性能要求和持續運維需求時常顯不足。根據行業調研，77%的概念驗證項目無法成功遷移至規?；渴?，在性能、穩定性和可維護性方面面臨嚴峻挑戰。

第三，專業人才方面，AI領域專業人才稀缺且競爭激烈，86%的企業面臨嚴重的技能缺口，技術團隊與業務團隊間的溝通障礙進一步阻礙了AI應用的有效落地。

作為亞馬遜云科技生成式AI合作伙伴計劃中的一員，Dify.AI專注于提供簡單易用的大語言模型應用開發平臺，通過其開放架構、全生命周期管理和民主化設計理念，為企業提供了一條克服這些挑戰的可行路徑。

Dify采用后端即服務（Backend as a Service, BaaS）的設計理念，構建開放API框架和可擴展插件市場。這種架構支持即插即用的各類跨系統集成，實測可將企業AI應用的系統整合周期從平均12周縮短至3-4周，集成效率提升70%，大幅加速從概念到生產的轉化速度。

為進一步降低開發難度，Dify提供完整的AI應用生命周期管理工具鏈，從開發、測試到部署、監控一站式覆蓋，簡化了企業級AI應用的運維復雜度，幫助團隊有效識別并解決生產環境中的潛在問題，使AI應用穩定性顯著提升。

更為重要的是，Dify.AI深度集成亞馬遜云科技生成式AI技術，通過生成式AI能力集成與擴展、數據層架構優化和彈性架構與成本優化，在性能、成本、安全三方面實現突破，助力企業高效落地生成式AI應用。

從Dify.AI創業之初開始到現在，亞馬遜云科技從多個維度為Dify.AI提供了良好的技術服務與商業拓展支持。例如，在技術層面，Dify.AI產品原生支持在Amazon Bedrock上調用Claude、Cohere等大型語言模型和嵌入模型，以及如果企業通過Amazon SageMaker進行了模型微調，也可以無縫地銜接到Dify產品中。亞馬遜云科技在模型服務層的優勢，可以滿足企業對多模型融合使用的需求。在應用過程中，亞馬遜云科技工程師還幫助Dify.AI解決了向量數據庫業務主機架構切換問題，實現了超過30%的成本削減。

Dify.AI通過與亞馬遜云科技的深度融合，為AI落地產業打開了通路。比如某世界500強生物技術和醫療器械公司利用Dify.AI基于亞馬遜云科技構建的生成式AI解決方案，實現多語言工單處理工作流。

此解決方案可將客戶服務請求的語音實時轉錄為文本（支持多語言），結合 LLM 進行語義優化、上下文分析以及智能分類，并實時檢索相關的產品文檔、歷史案例和知識庫，最終生成建議解決方案并交付給支持團隊。工單生成與驗證時間從傳統的10-20分鐘縮短至不到3分鐘，平均每天自動生成約300個工單。以每單節省10分鐘計算，每月約節省60人/天的工時。

在電商領域，Dify.AI基于亞馬遜云科技的生成式AI技術與服務，為某跨境電商企業搭建企業AI生產力平臺，打破業務與IT壁壘，實現生產效率提升。通過此平臺，業務員工可直接在Dify上接入Amazon Bedrock并創建AI應用，如Excel公式解析助手、旅行規劃助手等，實現零代碼AI任務編排，快速落地AI方案。

此外，基于Dify可視化工作流編排，用戶可定制個性化業務流程，實現智能化AI任務管理。方案部署兩個月內，企業成功構建超900個生成式AI應用，其中活躍應用數量達到100多個，大幅提升業務效率，消費者洞察業務版塊已實現AI純自動完成了90%的任務創建工作。

企業級AI的“脫虛向實”，本質是技術架構、組織能力與生態協同的系統性升級。站在產業的田野上，那些成功穿越“AI死亡谷”的企業，都在重復著相似的路徑：用手術刀式的精準替代大而全的幻想，將業務顯微鏡與技術望遠鏡融合。

事實證明，技術的革新是不可逆轉的，拒絕接受只會使我們錯失機遇。當企業學會如何與AI共生協同，也就抓住了通往未來的鑰匙，便能在這股科技浪潮中乘風破浪，書寫產業升級的新敘事。

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審核編輯 黃宇