 麦粉们，AI落地实战进入第六天！
昨天，咱们一起厘清了生成模型与推理模型的差异。但是在企业积极拥抱 AI 的浪潮中，有一个更为紧迫且棘手的问题摆在眼前：如何将学到的 AI 知识有效落地，让 AI 技术真正为企业所用 ？这就需要我们对 AI 应用有更全面、更深入的理解。
而在开启新的深度学习之前，先来个小挑战热热身~老规矩不变，三天内答对全部题目的前三名，就能赢得 20 麦豆 ！（答案在昨日[生成模型与推理模型的使用场景有何区别？]中速查~）
 AI知识小问答（知识巩固）
1、生成模型最不适合处理以下哪类任务？
A. 撰写产品文案
B. 设计营销海报
C. 解高等数学题
D. 多语言翻译
2、金融公司用AI分析股市趋势并生成投资报告，需优先组合哪两类模型？
A. 视觉大模型+语言模型
B. 推理模型+生成模型
C. 多模态模型+行业模型
D. 通用模型+垂直模型
3、医疗诊断AI能解读CT影像但无法生成患者报告，缺失的是哪种能力？
A. 逻辑推理
B. 多模态融合
C. 流程自动化
D. 文本生成
但其实，选好模型仅仅是万里长征的第一步，真正的挑战还在后头呢！那就是：如何让 AI 从“单点工具”华丽蜕变为“企业级助手”？为了助力大家顺利完成这个挑战，下面就从两大视角，为大家详细拆解 AI 落地路径
 组织中AI技术的应用等级划分
1、按能力与场景，组织中AI应用等级划分为：
 工具应用
用通用AI工具完成简单重复任务，如OCR文字提取、基础客服问答，适用于行政事务等低专业需求场景，降本增效快。
 流程优化
AI嵌入业务流程实现自动化，如供应链预测、物流路径规划、信贷风险评估，提升流程效率与稳定性，覆盖制造、金融等标准化环节。
 决策增强
基于多源数据分析辅助决策，如零售选品、医疗诊断、金融投资，通过深度建模提升决策科学性，应对复杂战略场景。
 系统自治
AI系统自主决策执行任务，如智能工厂设备协同、自动驾驶物流，适用于高自动化场景，减少人工干预，优化资源配置。
 生态重构
AI驱动组织与产业模式变革，如智能商业生态整合、医疗服务协同创新，重塑核心竞争力，引领行业跨领域融合。
2、按照组织中AI技术应用等级可以分为四个阶段：
 提示词阶段
为基础应用，通过Prompt工程让大模型将自然语言转化为任务，如文案生成、智能表单填写等场景化服务，能提升效率、降低AI接入门槛，但依赖大模型、定制化能力有限。
 知识库阶段
借助向量数据库构建私有知识库，使AI实现特定领域知识精准匹配，结合企业数据和业务需求提供定制化服务，可理解企业规则流程，但构建维护技术门槛高。
 模型微调阶段
基于基础模型结合业务数据与需求进行微调优化A|在特定场景表现，如工程咨询公司用大语言模型微调实现报告自动化生成，需一定技术能力和数据积累。
 行业模型阶段
开发或应用行业专属模型，基于大量行业数据训练，深度理解行业特点与流程，提供专业化解决方案，如医疗诊断、工程沟通提效，开发难度大、资源投入高，但能形成显著竞争优势。
| 
我看大家给出的答案有好几个版本呢，感觉大家思路都挺活跃的。要不咱再仔细琢磨琢磨，在公布答案前，随时都能“反悔”调整，别着急定下来呀。
