引言
AI 技術發展迅速，對於開發者而言，AI 既可能是提高生產力的神兵利器，也可能成爲職業生涯潛在的“威脅”。開發者如何與 AI 協同進化，提升個人能力和價值；如何利用提高 AI 生產力，推動企業創新，實現降本提效？
4 月 13 日，由騰訊雲 TVP、CSDN、中電光谷聯合主辦的【AI 提升十倍生產力——Techo TVP 技術沙龍】在長沙正式召開，邀請五位 AI 領域的傑出技術專家進行技術解讀，分享企業最佳實踐經驗和創新探索思路，共同探討 AI 提高十倍生產力的祕訣。
AI大模型賦能企業IT平臺智能化升級
AI 大模型正推動企業 IT 平臺的轉型，逐漸在自動化流程、安全管理、產品創新等多個領域發揮重要作用，在實際落地的過程中，企業如何利用 AI 大模型進行智能化升級和推動業務創新？
融鏈科技董事長、騰訊雲 TVP 李穎悟在《AI 大模型在企業 IT 平臺的融合趨勢及應用案例》的主題報告中，深入分享其獨特見解。
融鏈科技董事長、騰訊雲TVP李穎悟
李穎悟詳細介紹了企業信息化的發展歷程，從早期的業務操作電子化到業務流程信息化，再到業務和管理的數字化，如今來到業務決策智慧化階段，AI 大模型賦予企業信息化系統更多的價值：例如更高的效率，AI 大模型幫助企業IT平臺更高效地處理數據，提高工作效率；又如更低的成本，它減少企業 IT 平臺的人力成本，降低運營成本；還有更好的用戶體驗，AI 大模型可以提供 24 小時在線的智能服務，增強用戶體驗。
李穎悟分享 AI 大模型可在智能客服、數據分析、自動化流程應用、AI助理等領域與企業信息化系統可進行更深度的融合。隨後他列舉具體案例說明AI如何幫助企業提升效率、降低成本、增強智能化程度和改善用戶體驗，如幫助展通集團構建安全生產管理系統，通過整合物聯網設備實時數據、運用 AI 和區塊鏈技術，有效提升數據的實時性和不可篡改性，還強化對潛在風險的預測和響應能力。在城市建設上，攜手打造字解數梯電梯維保平臺大模型應用，讓 AI 實時監控電梯的運行狀態，還能幫助維修工人輔助診斷。又如通過構建立辰科技 AI 測聘平臺，解決應聘者和企業的溝通效率，AI 幫助 HR 智能篩選簡歷、提供智能測評等，大大提高招聘效率。
與此同時，他提出了大模型在應用中常見的問題：數據積累少，多樣性不足；數據質量不高，要做大量的數據清洗和標註工作；如何確保數據安全性；如何控制大模型的開發、部署和維護成本；如何和業務結合開展創新應用，真正產生價值等。
對此，李穎悟團隊提供企業數智化服務，服務內容主要包括數智化轉型的戰略規劃與諮詢、業務優化重塑以及技術方案的具體實施與定製化模型的構建，旨在助力企業全面步入數字化時代並最大化利用自身資源創造價值。
最後，李穎悟展望道，未來將有更多專屬、自建模型將率先在中大型企業湧現。他鼓勵企業尋找自身業務領域的獨特應用場景，充分利用現有技術和數據資源，推動 AI 大模型在企業的落地與創新應用。
RPA+大模型強強聯手爲企業發展加碼
北京來也網絡科技有限公司聯合創始人、首席產品官，騰訊雲 TVP 褚瑞在《大模型驅動的智能自動化》的分享中，詳細闡述大模型在智能自動化中的應用現狀、挑戰以及未來趨勢，並通過實際案例展示通過結合大模型與 RPA 技術，推動企業實現數字化轉型和業務效率提升。
北京來也網絡科技有限公司聯合創始人、首席產品官，騰訊雲TVP 褚瑞
RPA 可自動執行大量重複性高、規則性強的任務，有效提高工作效率，當前 RPA 在財務管理、人力資源和運營等領域有廣泛應用。
結合 RPA 和 AI 技術來解決工作中需要人力完成的任務，可稱爲“智能自動化”。隨着大模型時代的到來，將 RPA 和大模型結合，兩者形成一個良好的互補。因爲 RPA 基於規則，擅長結構化數據處理，以端爲主，執行能力強等；大模型基於概率，擅長非結構化數據處理，以云爲主，具有推理和決策，這兩者結合起來，褚瑞形容是“天生地造的一對”。
他進一步闡述道，將大模型與 RPA 結合後，可形成兩種應用範式：更智能的自動化和更自動的智能化。其中，“更智能的自動化”範式入口是 RPA，利用大模型將 RPA 增強，從而覆蓋更多的工作；而“更自動的智能化”的入口是智能助手，可以更方便、更靈活地指揮智能助手完成工作，以覆蓋更多的人羣。
展望未來發展，褚瑞有以下洞察：發展趨勢將由大煉模型到煉大模型，大模型就像今天的雲計算一樣，沒必要每個企業都建私有云，而是“集中力量辦大事”，開發者如何基於大模型做出有價值的應用纔是王道。
此外，大模型和傳統程序開發是完全不同的體驗，大模型有傳統程序難以實現的優點，同時可能存在“偷懶”等缺點，需要將兩者結合起來開發運用，降低開發遇到的挑戰。
同時他給出忠告，面對大模型驅動的智能自動化時代，開發門檻不斷降低，開發者需提升自身價值，成爲複合型人才，纔是破局之道。而對產品經理而言，需要及時更新認知，找到大模型的價值，並積極應用在業務中。
從數字人到數智人助力重塑千行百業
如今，AI 技術已潤物細無聲地融入千行百業中，不斷改變我們工作、生活的方方面面，例如在 2022 年冬奧會上，央視頻 AI 手語主播“聆語”被大衆熟知出圈，它幫助聽障人士更好地理解手語表意，感受冬奧魅力。
騰訊雲智能高級產品架構師 李鎬在《數智人助力開發者重塑千行百業》的主題分享中，圍繞數智人在企業數字化轉型中的應用和未來發展進行詳細介紹。
騰訊雲智能高級產品架構師 李鎬
數字人概念由來已久，早在二十年前，騰訊的 QQ 秀可視爲數字人的雛形。李鎬介紹道，如今數字人在社會認知與技術創新的雙輪驅動下蓬勃發展。一方面，公衆對於數字人的認知日益加深，伴隨元宇宙概念的普及以及國家政策對相關技術的大力支持，市場需求呈現爆炸式增長，加上數字人網紅的亮相，大家對數字人的期待值不斷提升，吸引更多開發者和企業探索數字人的創新應用。另一方面，隨着數字人建模、渲染等技術成熟，生態和標準等底層支撐數字人產業蓬勃發展。
李鎬觀察到數智人有以下發展趨勢，一是隨着大模型的引入，在原本擁有“好看皮囊”的數字人再賦予“有趣的靈魂”，使數字人具備智能分析和決策能力，從而在企業應用中發揮更大作用。數智人與大模型緊密關聯，大模型成爲其智能化的核心驅動力，將進一步提升數字人的實用性和商業價值。
二是得益於自動化工具和大模型技術的發展，數智人制作效率提高，製作成本將更低、門檻更低。
三是未來每一家公司都可能需要一個數智人，數智人技術將深入應用到千家百戶，普惠大衆。
騰訊憑藉自身的 AI 技術和大模型積累，推出了一系列數智人產品和服務，服務諸多行業客戶。騰訊還爲開發者和企業提供一站式數智人平臺，結合大模型能力和交互 API，讓開發者可以快速、低成本地開發定製化數智人應用，今年還將推出全套 iPaaS 工具箱，讓開發者可以在天級別完成過往 1-2 個月才能完成的垂類場景應用，快速抓住市場機遇完成商業化落地。
目前，數智人可應用於企業經營全生命週期，李鎬着重分享了在品牌宣傳、數智化營銷、用戶運營、客服服務等領域，與合作伙伴攜手打造出國家博物館數字人講解員、“數字總裁”、3D 卡通數智人、稅務大廳智能引導等前沿應用，助力重塑千行百業的服務形態，實現“數字人”到“數智人”的智能化升級。
作爲新一代多模態人機交互系統，騰訊雲智能數智人具備形象生產、交互對話、音視頻播報等核心能力，特別是支持 2D 精品、2D 小樣本、3D 寫實、3D 半寫實、3D 卡通等多種形象類型選擇。其中，2D 小樣本數智人形象效果市場領先，產品矩陣市場最全，包含專屬口型、通用口型、4K 高清以及多風格照片數智人全系類產品。
此外，依託騰訊雲行業大模型與數智人形象生產工廠內置的豐富 AI 算法模型，數智分身復刻縮短至 1 小時，成本低至百元級別，且獨家支持客戶全流程自助，在客戶服務、AI 面試、智能問診、1V1 陪練等新興場景應用深度大幅提升。
目前，騰訊雲智能數智人已入職金融、傳媒、文旅、出行、政務等多個行業場景，作爲“數智員工”，踐行着服務於人的理念。
實踐出真知，水羊AI創新應用與落地實踐
在本次沙龍上，多位嘉賓強調 AI 需與實際業務結合，方能創造更多實際價值，幫助我們開發者釐清思路，逐時代浪潮。
水羊 AI 技術負責人 胡正軍結合自身豐富的實踐經驗，通過多個真實案例介紹水羊公司如何落地AI技術，展示AI在提高工作效率、節省成本和創新業務流程等方面的積極作用。
水羊AI技術負責人 胡正軍
在水羊的日常工作環境中，通過將 AI 機器人集成到企業內部協同辦公軟件裏，幫助員工高效完成翻譯、OA 流程、智能搜索、圖片創作等工作。例如由於公司業務涉及衆多海外品牌，員工常常進行跨國溝通，針對大量郵件和文檔翻譯工作，員工只需將內容發給 AI 機器人，就能快速完成翻譯任務，顯著提高翻譯效率，提升員工工作效率。自從 AI 機器人上線後，每天有兩三 百名員工使用，每月約有上千名員工將它運用在工作中，AI 機器人在企業內部應用較廣。目前團隊正在探索更多創新場景，例如讓 AI 機器人可以直接處理 PPT 或 Word 文檔的翻譯，無需員工逐句複製粘貼，大大節省了時間。
檢索、總結信息，是每位員工日常工作、學習中都有的需求場景。員工可將長文章發給 AI 機器人速讀，並生成摘要總結，幫助員工提高閱讀效率。在信息檢索上，AI 機器人可根據員工的意圖，提取搜索關鍵字和內容，快速回答員工問題。商品在營銷過程中，創意海報是關鍵的手段之一。利用 AI 機器人，員工一句話實現創意草圖設計，有效提高和設計師溝通效率。此外，AI 機器人在辦公流程自動化方面發揮大作用，員工可以一句話快捷發起請假流程，大大節省行政和辦公事務的時間。
水羊擁有豐富的產品矩陣，在不同的營銷活動中常常需要準備不同的營銷話術，這部分的工作量大。在文案生成場景中，使用 AI 構建高效的產品話術生成系統，員工通過輸入產品或活動介紹文檔，機器人能按照預設模板一鍵生成客服所需的標準話術，減少了人工編寫話術的工作量，每月可節省大量工時。不僅如此，AI 還用於批量生成客服培訓考試題目，降低人力資源消耗。
在文案審覈場景中，AI 能幫助員工審覈客戶話術、檢查風險詞，如檢測產品宣傳材料是否符合法規要求，避免含有違規詞彙的圖片或文案發布，保證品牌形象和業務合規性，避免違反相關規定導致商品被迫下架的風險。此外，AI 也被應用於話術複覈，不僅對 AI 自動生成的話術進行二次確認，同時也覈查人工撰寫的話術內容，確保準確性。除了上述場景，AI 還在其他業務環節發揮作用，比如簡化商家地址修正流程、協助覆盤售後問題單的原因分析以及對編程過程中的代碼編寫輔助等。
胡正軍表示，我們探索 AI 技術的落地應用過程中，不能盲目追求技術本身，需要讓技術與業務結合，找到 AI 真正解決的企業業務痛點與落地方式，真正推動企業數字化轉型與效率提升。水羊正是如此，在探索和實踐 AI 的過程中堅持尋找符合業務實際、易於標準化實施的場景，逐步推進 AI 技術在企業內的融合與發展，幫助員工解放生產力。
解放程序員雙手AI驅動下的Design to Code
作爲一名開發者，我們在開發的過程中常常思考如何能提高代碼開發效率，更好地專注創新工作？
湖南昊宇輝鋒智慧科技有限公司 CTO 張吉貴也不例外，探索通過 AI 將設計稿轉代碼，降低前端開發人員手動編寫代碼的繁瑣，提升開發效率。在本次分享中，他聚焦探索 AI 驅動的 Design to Code（設計稿轉代碼，下文簡稱 D2C）技術的實踐。
湖南昊宇輝鋒智慧科技有限公司CTO張吉貴D2C 涵蓋三個步驟：一是佈局還原，二是組件識別，三是業務邏輯處理。張吉貴通過整合 Figma 等設計工具的 API，結合 AI 算法，實現設計稿的自動化解析和代碼生成。儘管這一過程中存在佈局還原準確性、組件識別和業務邏輯映射等難題，但目前已有初步成果，可以生成具有一定質量的前端代碼，減輕開發人員工作負擔。
張吉貴表示，當前 D2C 技術尚未達到完美狀態，存在實現成本較高、行業沒有標杆產品、用戶習慣培養難度大、需要精通設計工具、瞭解設計行爲習慣等難題，但張吉貴團隊正在嘗試通過各種方式去打破這些壁壘，讓產品更加完善，讓 D2C 成爲設計和研發的橋樑。
觀點碰撞，開放交流
除了上述技術分享外，本次技術沙龍注重交流與互動，在最後的 AI 技術大辯論環節中，五位演講嘉賓同臺，針對 AI 時代開發者最關心的熱門話題，隨機抽取持方，展開精彩的辯論。
圓桌對話環節
AIGC真的會取代作者、程序員等知識工作者嗎？
李穎悟抽取到了“不能取代”的持方，他從這幾個方面進行了闡述：首先，AI 生成的質量很大程度依賴於用戶的輸入提示詞質量，其次，生成後的內容往往需要人工後期調整來完善內容和補充個人觀點；再者，以編程爲例，AI 生成代碼片段後，仍需要開發者優化和處理業務邏輯，完成細節的工作。因此，AI 大模型能夠顯著提高作者、設計師和程序員的工作效率，尤其在處理簡單或重複性任務上，但它並不能完全取代人工創作，相信在可預見的未來內，大部分創造性工作仍將需要人類親自完成。
而抽到“會取代”觀點的褚瑞則選擇人與人的競爭關係作爲切入點進行反駁，隨着 AI 的發展，尤其是 AIGC 等技術的應用，程序員的價值將面臨巨大挑戰。他強調，並非直接是 AI 取代個體，而是通過 AI “武裝”更多人，可能會取代固步自封、不求改變的程序員。他建議開發者應持續學習和適應新技術，才能避免被時代淘汰。
反方另一代表李鎬表示，AIGC 技術並不會完全取代現有的工作。首先，從褚瑞老師的觀點延申，如同汽車並未淘汰馬車伕而是促使他們轉型成爲汽車的司機，AI 無法淘汰適應變化的人，可如果還堅守馬車不願改變的，則被取代；其次，AI 在工作中扮演高效助手的角色，類似一位實習生，它能高效完成特定任務但缺乏獨立完成整體工作流程的能力。所以我們在與 AI 協作過程中，仍需要負責定義、拆解任務、監控執行過程和評估結果等工作。最後，還是以程序員爲例，AI 或許能承擔部分編程工作，但理解和洞察客戶需求、靈活溝通和處理複雜人際關係等人類技能是 AI 無法替代的。
正方代表胡正軍則表示，AI 和先進的生產力工具會逐漸取代部分工作。以張老師分享的 D2C 爲例，原本由程序員編寫的代碼，未來可由產品經理設計原型後直接生成代碼，這樣一來，可以說是取代了部分程序員的工作量。此外，以前很多企業配備 DBA 這類崗位，未來將雲服務普及下，逐漸被雲廠商提供的標準化服務取代，可能未來一些中小企業不再需要專職的 DBA，這也是一種取代。隨着國家對數字化建設的推動和標準化進程的發展，未來企業裏一些技術人員的角色將被更高效的服務和工具所替代。
AI浪潮是否會改變現在互聯網廠商格局，誕生新的巨頭公司？
持否定立場的李穎悟認爲，由於大模型研發投入巨大，需要一定的人才儲備，普通企業可能沒這方面的積累，而互聯網公司在相關人才儲備和技術積累上更具優勢。因此，在未來的人工智能領域中，他認爲互聯網公司將佔據主導地位。
持肯定立場的褚瑞提出不同的看法，人們將大模型的橫空出世與蒸汽機的發明相提並論，認爲大模型作爲一項劃時代的創新技術，有可能像蒸汽機引領工業革命那樣，開啓全新的時代，同時催生出一批新的領軍企業，正如歷史上的朝代更替，這是正常的社會演進現象。
反方立場的李鎬從以下幾點原因，分析 AI 浪潮不會改變現有的互聯網廠商的格局：第一，算力制約。如果一個 AI 企業要實現顛覆性成果需要龐大規模的算力支持，對於AI初創公司而言，受限於高昂成本和供應限制，難以擁有大規模自建算力，主要依賴雲廠商租賃算力。第二，用戶付費意願低。對於 C 端用戶來說，不願意直接爲大模型技術付費，而 B 端用戶僅願意爲解決具體業務場景的應用付費，而非技術本身。第三，行業應用場景多。企業應用場景不同，需求各不相同，有一些企業還需要高度定製化，大模型難以滿足所有行業應用場景的需求，從而無法形成一個能夠通喫各行業市場的單一公司，未來的市場將會呈現百花齊放的局面。
正方立場的胡正軍從不同的角度談到，目前互聯網已深入到我們生活的方方面面，完全取代不現實，但在某個或多個領域，隨着技術發展，從長遠來看，有一些 AI 技術可能會帶來顛覆。例如 AI 搜索很可能取代傳統搜索，即使是現有互聯網巨頭也可能自我革新。此外，胡正軍提到人形機器人是未來 AI 發展的重要趨勢之一，隨着 GPT 等技術進步及與物理硬件結合，人形機器人的智能化程度將有所提高，成本亦有望降低，未來有機會如同汽車一樣普及，有可能在一定程度上顛覆現有的互聯網服務模式，從而取代一部分互聯網功能。
AIGC給普通開發者/創業者帶來了更大機遇，還是提高了門檻？
持正方論點的李穎悟表示，AI 技術爲普通開發者帶來前所未有的機遇，原本需要龐大團隊協作才能完成的工作，藉助 AI，個體可完成從前需要跨多個專業領域才能處理的任務，使得創業門檻降低，如今一個人憑藉創意想法便有可能成就一番事業。據觀察，許多成功且規模龐大的公司往往初始團隊精簡。我們正迎來新的時代，AI 讓更多人有機會實現原本難以觸及的夢想，把握住曾經錯過的機會，因此 AI 時代爲我們提供更大的發展空間和機遇。
持反方論點的褚瑞則表示，隨着 AI 的普及與發展，知識工作者的入職門檻實質上有所提高。如同原來司機是一種職業，隨着汽車的普及，司機從稀缺技能轉變爲大衆技能後，對司機的綜合素質要求卻隨之增加，知識工作者亦然，僅掌握基本技能在 AI 時代可能並不足夠，還需具備更多高級能力和綜合素養。
緊接着，正方立場的李鎬從 AIGC 帶來生產力的提升和更大的市場規模談起，如司機職業隨着汽車技術的發展而普及，現在很多人業餘也可以開車接單。其次，AIGC 將我們從重複性勞動解放出來，讓我們更專注於創新思考和流程優化。最後，憑藉 AI 工具，讓一個人成爲一個團隊，增強個人創業者的單兵作戰能力，獨立承擔起以往需要多人團隊完成的信息化項目，這爲更多個人創業者創造了更多機遇。
反方立場的胡正軍表示，話題提到了兩種角色：AI 對於創業者而言有更多的機遇，因爲他們通常具備較高的綜合素質和資源優勢，然而，對於大多數普通開發者來說，AI 則構成了較大的挑戰。在技術快速發展下，普通開發者面臨被精英開發者替代的風險。開發者不能單單滿足於編碼實現，需不斷提升自我，不僅要強化技術能力，更要學會深入理解用戶需求、有效溝通並挖掘潛在需求，緊跟技術與市場變化的步伐，否則將無法適應行業變革，進而遭遇職業生涯的挑戰。
AI浪潮席捲，個人開發者最核心的立足之道是什麼？各行各業該如何佈局轉型？
李穎悟認爲，AI 浪潮席捲下，個人和企業應緊跟時代步伐。對於科研機構的研究者，應深入鑽研算法和技術，尋求創新，提升效率；對於開發者來說，應更多關注 AI 技術在實際業務中的應用，找到企業痛點與 AI 結合，真正用 AI 技術解決實際問題，爲企業創造價值。
褚瑞表示，企業和個人都要找到屬於自己的“井岡山”，在當今競爭激烈的環境中，企業和個人必須明確自身的核心競爭力和不可替代性，構建穩固的“護城河”。
李鎬談到，首先，個人和企業未來立足的關鍵在於持續學習，積極擁抱新技術、新工具，並將它們應用於生活和工作中。當面對大模型等快速迭代的技術時，我們更要與時俱進。其次，應分析和拆解個人或企業業務，分析哪些工作可被 AI 代替的，哪些不會被取代；同時我們需強化自身無法被 AI 替代的優勢，如情緒價值、溝通能力等。最後，擁有 AI 技術的人應當利用自身優勢來幫助尚未適應 AI 變革的傳統行業，通過技術革新去改變和引領這些行業的發展。
胡正軍建議開發者在應對 AI 的發展時可採取兩條策略：一是成爲 AI 技術專家，指導他人，二是專注於短期內 AI 難以替代的工作，如架構設計、管理等方向。對於企業，尤其是傳統企業，如果面臨員工對 AI 接納度不高等問題，可通過培訓、案例展示、激勵機制等方式培養全員使用 AI 的習慣，多運營推廣，將 AI 融入業務實際，實現價值創造，而非僅依賴 IT 人員推動技術層面的應用。在推廣落地 AI 過程中，讓用戶親身參與和體驗，共同挖掘和落地 AI 應用場景。
張吉貴以親身經歷分享，面臨大模型的更新迭代，較早關注和適應新技術的個人和企業能更好地規避技術侷限性，並高效利用工具提升業務處理能力和競爭力。IT 行業將越來越卷，開發者需不斷更新知識儲備，找準自身優勢，緊跟前沿技術，以適應日益激烈的行業競爭環境。對於企業而言，採用 AI 大模型技術不僅是一種提效手段，更是增強自身競爭力，否則將面臨被採用先進工具的同行降維打擊的風險。
結語
伴隨一輪又一輪嘉賓們精彩的辯論交流，此次 Techo TVP 技術沙龍·長沙站也進入了尾聲。通過本次活動，開發者更直觀地感受到 AI 對生產力提升的重要作用，也收穫來自企業專家、技術領袖更專業的建議與分享。
未來，【Techo TVP 技術沙龍】將走進更多城市，騰訊雲 TVP 將攜手更多合作伙伴，持續通過最用心的分享、最前沿的洞察、最實際的觀點，爲開發者朋友獻上更多技術盛宴。
注：公衆號後臺回覆【長沙AI】，即可獲取活動講師PPT完整內容資料~
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