引言
在數字化轉型的浪潮中，企業正面臨着前所未有的機遇與挑戰。這場轉型，既是技術的革新，也是管理和運營模式的徹底重塑。隨着人工智能、雲計算、大數據等技術的成熟和普及，它們如何實現從理論到實踐的躍遷，如何在企業中發揮最大價值，成爲了業界關注的焦點。
在此背景下，2024 年 3 月 17 日，由騰訊雲 TVP 和 CIO 時代共同主辦的“創領智能-跨越未來” 「2024 企業數字化轉型高峯論壇暨騰訊雲 TVP 領航者私享會 第三屆華南 CIO 年會」在廣州希爾頓逸林酒店盛大開幕。大會匯聚了業界知名專家學者共同探討數字化建設新思路。在這裏，每一次討論和分享，都有可能成爲推動行業前進的火花。
“藉助新一代信息技術，大幅提升了生產力並開闢前所未有的發展機遇。”主持人《數字化極簡邏輯與方法》作者、騰訊雲 TVP 行業大使 唐凌遙在開場中提到。尤其是在生成式 AI 強大之後，許多領域感受到了強勁的影響。華南地區作爲中國經濟和創新的高地，在數字化轉型的浪潮中展現出了強大的活力和潛力，這也正是本次論壇選擇在廣州舉行的原因。在參會嘉賓分享他們在數字化轉型中的經驗和洞見，幫助更多企業找到適合自己的轉型路徑之餘，也是對當前數字化轉型趨勢的一次全面審視，更是對未來企業發展方向的深度探索。
嘉賓致辭
在開場致辭中，騰訊雲 TVP 負責人 李佳憶強調了數字化轉型在當前經濟環境中的重要性和迫切性。自 2018 年起，騰訊助力發展產業互聯網，並將其視爲企業數字化轉型的關鍵驅動力。而騰訊雲 TVP 最具價值專家計劃的推出，旨在縮短騰訊雲與技術/行業專家之間的距離，通過深入瞭解行業數字化轉型的真實挑戰，進而提升騰訊雲產品的針對性和實用性，共創數字化生態。
據李佳憶介紹，TVP 的成員背景多元化，對數字化轉型領域均有深入研究。這些成員包括知名企業的數字化轉型負責人和科技公司的高層領導，他們共同在 TVP 平臺上輸出優質觀點，推動了一系列活動的成功舉辦。未來，TVP 將更關注對數字化轉型深水區的風險與機遇。期待通過騰訊雲 TVP 計劃，將 AI 與數據技術的發展與實際行業需求緊密結合，以技術創新推動整個行業的持續發展和進步。並呼籲更多行業專家加入 TVP 行業大使計劃，在這個時代共同構建健康的行業數字化生態系統。
人工智能發展的新階段：從感知到認知，邁向意識的探索
接下來，CIO 時代創始人兼研究院院長、騰訊雲 TVP 行業大使 姚樂
爲本次大會進行致辭，並發表題爲《AIGC 時代的數字化轉型》的演講。姚院長深入分享了 AIGC 時代下數字化轉型的新特點與獨特見解，詳細闡述了 AIGC 的興起、其所帶來的重大機遇以及未來可能的發展趨勢。他的分享爲我們更好的應對因新技術快速更迭所帶來的挑戰，提供了寶貴的啓發和思考方向。
理解和駕馭數據的前提：對數據保持謙卑
無論是人工智能還是數字化轉型，背後都有一個無法繞過的話題：數據。對此，騰訊雲 TVP 大使、華東師範大學“智能+”研究院院長 周傲英帶來了《通過採集助力和分析海量的數據，進而推動科技進步和社會發展》的主題演講。
“我們必須謙卑地對待數據這兩個字”。周校長率先提出了一個觀念。他還提出了“AI 即 Power，數據即電”的比喻，正如電力推動了工業化進程，數據正成爲推動數字化時代的動力源，其重要性在於其能夠作爲一種資源被開發和利用。與傳統經濟學中資源的稀缺性相反，數據具有非稀缺性和複製的簡易性，越用越多、越用越有價值，不存在稀缺性。這一點對於 AI 尤爲重要，因爲 AI 的效能在很大程度上依賴於訪問大量和多樣化的數據。因此，數據將成爲未來的第五大生產要素。
而數據和 AI 將會如何共同推動科學和技術的新範式？周校長指出，在數據豐富的時代，我們需要放棄對因果關係的單一追求，轉而關注數據之間的相關性。“數據治理是這個時代的一個命題。只有理解它，才能駕馭它，但理解的過程必須從使用數據出發，從用、術、器，逐步實現對數據的全面認知。”周校長總結道。
腦機接口技術：穿越神經科學與芯片科學的融合
除了人工智能與數據以外，近年來還有一項前沿技術備受矚目：腦機接口技術。騰訊雲 TVP 行業大使、北京大學深圳芯片設計的重點實驗室主任、超級中國芯首席科學家 何進教授的演講爲我們帶來了腦機接口領域的最新進展。
何進教授在其演講中指出，腦機接口技術並非如同科幻般遙不可及，而是緊密結合神經科學和芯片科學的進展。這項技術核心在於大腦內植入的微電極，用於捕捉神經信號，隨後信號需通過芯片進行放大和解讀。其應用不侷限於腦機接口，還擴展到了生物芯片技術。因此，腦機接口技術的核心不僅僅在於線路的細密與否，而更重要的是芯片內部處理和解釋這些信號的能力。
高效的芯片在保持小尺寸和低能耗的同時能實時處理大量神經數據，對腦機接口在醫療、康復及娛樂領域的應用具有重要意義。另外，隨着腦機接口技術產生越來越多的數據，有效地管理和解析這些數據成爲一大挑戰。AI 在這裏發揮了關鍵作用，特別是在建立信號模式、過濾噪音、優化數據處理、以及從複雜數據中提取有價值信息方面。
最後，何進教授表示，腦機接口技術目前處於快速發展階段，如今仍面臨關鍵性挑戰，其商業化道路尚長。尤其是涉及微創植入腦部的電極與人腦的相容性尚不明確，且需考慮如何爲這些設備提供持續的能源。人類大腦的複雜性是一個巨大的挑戰，因此該技術發展依賴於神經科學、醫學、計算機科學和電子信息科學等領域的深入研究和合作。雖然市場規模相對較小，但隨着技術的進步和人口老齡化，預計腦機接口將在未來擁有更廣闊的應用前景。
騰訊雲數據庫驅動數字化轉型：全面助力不同行業發展
在數據即生產力的時代，企業如何高效利用大數據成爲了關鍵議題。騰訊雲作爲雲計算領域的領頭羊，正通過其先進的雲數據庫產品，爲各行各業的數字化轉型提供強有力的支撐。在此背景下，騰訊雲數據庫首席架構師潘怡飛
帶來了《騰訊雲數據庫幫助企業構建全新數字化體系》的演講。
據潘怡飛介紹，騰訊雲不僅在基礎數據庫產品上擁有豐富的品類，更在雲原生數據庫領域展現出了強大的技術優勢。騰訊雲作爲基礎底座，在底層構建了 18 類、400 餘種產品，並在七大主要賽道中發揮着關鍵作用，數據庫便是其中一個核心賽道。騰訊雲的數據庫佈局分爲兩大部分：
● 公有云：主要服務於社交、電商和生活服務行業，提供從中小規模的全託管數據處理到基於雲原生數據庫的解決方案，涵蓋了不同數據量需求。對於超大體量的數據處理，也有相應的服務；
●私有云：主要聚焦於符合特定政策需求的行業，如信創、金融、證券和保險等，這些服務需要在本地 ITC（信息技術和通信）環境中部署。
雲原生數據庫技術是騰訊雲數據庫的核心能力。潘怡飛強調了存算分離的重要性，它能夠有效解決傳統數據庫的性能瓶頸，實現彈性擴展和成本優化。此外，雲原生數據庫的開放兼容性和秒級彈性提升了其在處理高峯流量時的性能和效率，針對性幫助企業實現快速、靈活的數字化轉型。此外，在人工智能技術方面，騰訊雲也正在探索兩個主要方向：
●數據服務的智能診斷，目前已經達到 L3 級別，實現了數據庫優化的自動化，比如自動添加索引；
●利用 AI 調參，即利用 AI 和專家系統來分析和調整成千上萬的數據庫參數，以確保數據庫配置最適合當前業務規模和需求，從而提升整體數據庫性能。
未來，隨着技術的不斷進步和行業需求的日趨多樣化，騰訊雲的數據庫技術預計將繼續在存儲效率、數據處理速度、以及安全性方面邁出新的步伐。
數字化浪潮中的零售變革：AI與數據資產的融合
在零售行業的數字化浪潮中，AI 與數據資產的結合是必然的趨勢。廣東省連鎖經營協會技術委員會主席、中國信通院低代碼無代碼技術中心、騰訊雲 TVP 行業大使 沈欣在《AI 與數據資產引領零售行業數字化新思路》的演講中強調，在零售行業，數據已從單純的管理過程中的副產品轉變爲核心資產。因此，數據產品化也十分重要。企業不僅需要收集和存儲數據，還應將數據轉化爲可流通、可交易的產品。這個過程可以增加數據的經濟價值，並開闢新的收入渠道。
此外，AI 的價值不在於模擬人類，而在於專業化和定製化的解決方案。AI 在零售行業的應用分爲三個階段：
●效率價值階段：AI 幫助簡化工作流程，使某些任務更加高效，減少對大量人力資源的依賴，如在加盟體系管理中自動處理常見諮詢，減輕工作負擔；
●知識價值階段：AI 通過學習和分析大量數據，能夠提供專業知識和建議，降低對傳統專家的依賴，通過 AI 成爲“數字專家”，提供智能決策支持，幫助公司更好地應對市場變化；
●資產價值階段：AI 生成的數據和洞察成爲有價值的資產，利用 AI 在數據挖掘和分析方面的能力，爲公司提供更深入的市場分析和戰略規劃，提供新的盈利機會和業務拓展路徑。
總的來說，零售企業需深刻理解數據和 AI 技術的潛力，並將其轉化爲實際的商業優勢。企業需構建以數據爲核心的運營模式，通過精細化管理和智能化決策，以實現持續的業務成長和競爭力提升。
構建高效數字安全體系：整合策略與技術的融合路徑
中國信息協會信息安全專業委員會理事、PCSA 安全能力者聯盟首席專家 郭峯
爲我們帶來《數字化安全：主要挑戰，效能提升，價值凸顯實踐案例分享》。他提到數據在未來會變成像銀行裏的錢一樣珍貴，應該被保護起來。一般企業共性需求金字塔的底層都是數據，中間做採集，上面做系統和平臺，再之上是專家經驗、智能系統及場景。如果想在任何領域做 AI，首先必須要過的是可信數據集這一關。
企業數字化轉型全景解析：從策略到實踐的深度探索
中國信通院雲計算與大數據研究所政企數字化轉型部高級研究員 董偉，分享了《構建數字化企業：全局視角下的企業數字化轉型之道》，爲與會者介紹了中國信通院總結制定的數字化轉型標準體系和成熟度模型，來幫助企業全面考慮數字化轉型的各個維度，並提供了切實可行的轉型策略和成功案例供業界參考。
AI技術演進：從特定應用到通用智能的跨越
最後，騰訊 AI 資深架構師 阮冠雲的演講《AI 大模型助力企業數字化轉型》聚焦在人工智能及其在業界的發展和應用。他指出，AI 如今不侷限於特定任務領域的應用，而是逐漸向 AGI（通用人工智能）轉型，能夠更深入地融入日常生活與工作，如利用AI技術製作的電影《終結者 2》和在各行各業中 AI 應用的突破，彰顯了AI技術的廣泛應用範圍和日益增長的能力。
另外，阮冠雲強調，通用大模型與行業大模型也存在顯著區別。他解釋說，通用大模型可以處理廣泛的任務，但在特定行業領域中可能缺乏深度。相比之下，行業大模型則更專注於特定行業領域的深入應用，例如醫療和法律。他還強調了 AI 工具在知識型工作、創造性工作和決策支持等方面的應用潛力，指出這些工具不僅能提高個人和企業的工作效率，還能促進業務創新。
同時，AI 在企業和個人層面，需建立對 AI 技術的正確認識和適當預期至關重要。他提醒道，當前的 AI 更多的是爲了輔助而非取代人類工作，使用 AI 的人需要學會正確的向 AI 提問題和提升"AI 領導力"，這樣可以更好的領導和駕馭各種 AI 應用，最終提高生產力。
數據中心管理革新：AI與大數據驅動的智能運維平臺
白澤堯科技（深圳）有限公司總經理/創始人 張騰 、白澤堯科技（深圳）有限公司聯合創始人 沈錦龍爲大家分享《數據中心資產管理及智能運維平臺》。重點介紹了白澤堯科技旗下數據中心資產管理及智能運維平臺的特點、優勢和作用，爲相關企業的數據平臺建設提供了有益的參考。隨着數字化轉型的深入推進，數據平臺將成爲企業不可或缺的重要工具，爲企業的數字化轉型提供有力支撐。
圓桌對話：大模型突變，應該如何吸收兼容，修煉數字AI時代數字化內功？
在本次圓桌會議上，多位行業專家分享了對 AIGC 大模型技術的理解及其在不同行業中的應用現狀。他們的討論涉及了 AI
技術的實際應用、行業挑戰和企業數字化轉型過程中的關鍵考慮因素，由 CIO 時代聯合創始人兼 COO、新基建創新研究院祕書長 劉晶擔任圓桌主持，騰訊雲 TVP 行業大使、中順潔柔 CIO 楊森林，騰訊雲 TVP 行業大使、科進醫療軟件總經理、祈福集團信息中心總監 何雪峯，騰訊雲 TVP 行業大使、廣東省 CIO 協會副會長 陳東鋒和騰訊雲 TVP 行業大使、朗毅科技總裁 張智共同參與。
劉晶：請聊聊您對大模型個人的看法，以及在您所在企業或者行業應用的現狀。
廣東省 CIO 協會副會長陳東鋒：我認爲 AI 在企業中的應用正逐漸深入並變得越來越重要。AI 的應用可以分爲幾個階段。最初，我們利用 AI 進行數據分析和預測，作爲數字化轉型的起點。接着，大模型 AI 逐漸成爲企業的助手，支持市場數據分析、營銷創意和文案製作。在人力資源方面，AI 的作用同樣顯著，它能夠提供智能化的招聘和員工關懷。然而，AI 在某些專業領域的深度應用還有待提高，如今仍需要人的介入和判斷。我的房地產行業經驗也告訴我，IT 部門的角色正在變化，比如通過社交媒體、KOL 進行房屋銷售。總而言之，AI 技術正成爲企業核心能力的重要組成部分，既優化現有業務，也開闢新的機遇。
劉晶：企業數字化轉型進入如今的階段，作爲企業的 CEO/CIO，會不會對戰略方向上做一些調整？
朗毅科技總裁 張智：我認爲隨着大模型 AI 技術的興起，我們企業在數據決策上的依賴將顯著增強。整個大模型的應用都是基於數據驅動的，無論是算法應用還是數據訓練，數據的重要性都在增加。這種技術進步對企業的數據安全提出了更高的要求。特別是在數據訓練方面，尤其是當我們使用海外平臺進行訓練時，如何確保數據安全變得非常重要。當處理更多個人數據時，這一點尤爲關鍵。
我也注意到，AI 技術正影響着企業的組織結構和職能崗位。在像市場部這樣的部門，傳統的創作工作已經可以通過 AI 工具替代，這導致了一些低端工作崗位的消失，企業需要對組織架構作出相應調整，並促進員工適應這些快速的技術和工作方式變化。
科進醫療軟件總公司負責人 何雪峯：作爲一個長期在醫療行業工作的醫信人，我認爲大模型在 AI 領域的最大挑戰還是數據獲得，受等保要求和數據安全考慮，國內大多數醫院的各種診療數據並不存儲在雲端。因此，當我們向醫院提供服務時，通常會將系統部署在醫院內部，幫助解決管理問題。站在甲方的角度看，我們看到企業家、管理層、一線人員對 AI 的看法和反應其實完全不同。企業家期盼 AI 的落地，幫助企業帶來長期的降本增效；管理團隊更務實，要評估引入 AI 相關軟硬件方案對當年的盈利目標、經驗成本是否有影響；一線人員則看到的是職位的危機，進而不同程度的牴觸。
同樣，甲方的 IT 團隊最近也在品牌部門、設計部門和市場部門推廣使用生成式 AI 的工具。例如，設計部門利用這些工具，其效率明顯提升，這得益於場景的具體應用。在過去五年推動各類 AI 場景應用的過程中，我們觀察到很多傳統行業軟件供應商在 AI 能力方面的缺失，信息號、數字化的更迭達不到企業家的預期。我們公司的產品中結合了 AI 能力，我們叫小模型，通過自我訓練，實現幫助醫院主動監測預警功能，其實就是傳統軟件的 AI 賦能，會讓產品受到國內各類頂級醫院的普遍認可。所以 AI 應該是傳統應用軟件企業的一個選擇方向，不過受制於目前經濟環境，很多企業更多考慮的是如何生存下來。因此新興 AI 企業的能力和傳統應用軟件企業之間如何有機結合服務於各行各業，是一個值得探索的方向。總的來說，我認爲 AI 對企業的發展指明瞭一個積極的方向。
劉晶：請談談你對大模型未來的展望。並聊聊未來結合所在的行業的企業，還有沒有什麼新的技術會關注度更上升更高？
中順潔柔 CIO 楊森林：在我看來，AI將成爲未來的主流技術。尤其是在小微企業和特定細分領域中，生成式 AI 可能成爲核心。對於大型企業而言，我們更重視高性能的產品。而決策性 AI 在大消費行業的應用，我認爲是未來的關鍵。結合傳統功能系統和 AI 的探索，對技術進步至關重要。
關於新技術的關注，我認爲我們應該加強 IT 基礎的研究，提升 ERP、流程、營銷、供應鏈和製造等系統的技術水平。並探索 AI 如何與這些系統更好地結合。最重要的是，我們要深入理解業務需求，成爲業務的一部分，推動業務的數字化轉型。在大模型時代，我們應關注新技術如何促進實體業務的增長，這對每個人都是巨大的機遇。
結語
我們共同見證了數字化轉型的澎湃力量，無論是各位行業領袖的遠見卓識，還是企業實戰者的經驗之談都爲我們提供了寶貴的啓示和參考，互相激發出更多的智慧火花。
數字化轉型是一場沒有終點的旅程，騰訊雲 TVP 也會秉持“用科技影響世界”的初心，繼續攜手各界專家，共同探索並迎接數字化轉型帶來的美好未來！
現場花絮集錦
