随着上海世界人工智能大会的结束，人工智能的应用被提上了日程。

什么是人工智能的应用？‍‍‍‍‍‍‍‍‍

人工智能的应用就是把人工智能技术与具体的应用或业务场景相结合的过程。

而怎么把人工智能技术与应用场景相结合，以及与哪些应用场景相结合，就成为一个值得思考的问题。‍

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在人工智能大会上，百度总裁李彦宏说，去年是一个千模大战的场景，直到现在很多企业还是在卷基础模型，某某模型又出现了什么新功能，某某模型赶上了GPT4等等。‍‍‍

而阿里云创始人王坚院士也曾说，国内的现状是基础模型做的还不错，但应用做的还不够好。

而看了一下市面上关于人工智能的应用，基本上都是基于大模型本身的能力，做一些AIGC方面的应用。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

比如，回答，写文章，论文，总结；然后还有一些文生图，文生视频，数字人等应用。‍‍‍‍‍‍‍

主要形式就是聊天机器人，能解决的问题也很有限。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

但很明显，大模型不应该只用来解决这些问题，人工智能的作用是学习人类，甚至是超越人类，而不是仅用来处理这些设计和创意类工作。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

因此，大模型的应用成为了一个需要思考的问题。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

大模型怎么和具体的业务领域相结合，然后使用大模型来解决现实存在的问题？然后其结合的方式，表现的形式应该是什么样的？‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

这都是大模型应用需要解决的问题。

大模型技术的产品化‍‍‍

在之前的文章中说过，技术的本质就是制造工具，而制造工具的过程就是技术产品化的过程。

因此，大模型与应用场景的结合，就是利用大模型技术打造出一个个具体的产品。‍

聊天机器人小程序，感兴趣的可以点击查看，有建议的可以留下你的建议：‍‍‍‍‍‍

在昨天的文章——关于企业级人工智能应用常用架构中说过，企业在使用人工智能的技术架构中的主要形式是大模型+本地知识库，而在今天我觉得应该在加一个应用场景。‍‍‍‍

大模型 + 本地知识库 + 应用场景 = 产品‍

大模型+本地知识库只是一个工具，一个用来解决具体业务问题的工具；比如说，人工智能+自动驾驶，人工智能+工业制造，人工智能+金融/财政/能源/矿产等各个领域的应用方向。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

人工智能+

而怎么把大模型与不同的应用领域相结合，这才是大模型产品化过程中需要思考和解决的问题。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

在不同的应用领域中，大模型发挥的作用和表现形式也不尽相同；而随着大模型与具体应用场景的结合，或许会凸显出当前大模型的不足之处。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

而这就实现了应用倒逼大模型的发展与升级，最后大模型就可以与不同的领域进行深度融合，或许在以后能够彻底取代人类的作用。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

从理论上来说，大模型只是一种技术，技术的作用就是解决问题，而技术与不同领域或其它技术的结合，又会产生不同的表现形式。‍‍

因此，我们需要做的就是在工作和生活中，去思考和验证大模型在某个领域中的可行性以及结合形式。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

如果说之前是互联网+，那么现在就是人工智能+。