讓大模型在企業應用落地 周鴻禕提出“一三四二”方法論

【環球網科技綜合報道】4月10日，以“由雲向智，共繪算網新生態”為主題的2025中國移動雲智算大會在蘇州開幕。360集團創始人周鴻禕在會上發表主題演講，演講內容圍繞“企業如何用好大模型”展開。他認為，AI能助力企業實現多方面發展，如推動降本增效、提升產品和服務能力、優化現有業務佈局以及開拓新業務等。而實現這些，關鍵在於讓AI在業務中切實落地。對此，他提出企業AI轉型的“一三四二”四階段方法。

第一階段要確立“一個指導思想”，即在AI高速發展的當下，企業既不能低估大模型潛力，也不應高估其現有能力。周鴻禕特別強調，在探索階段，企業無需制定過於複雜的AI戰略，不要追求一個大模型解決企業所有問題，而是讓一個模型解決一個垂直場景的問題。

第二階段需打好“三個基礎”。一是人員與文化準備。AI的應用需要全員參與，企業要形成“AI文化”，做到從上到下“人人都會用AI”，構建企業使用AI的羣眾基礎。一定要堅持業務主導，鼓勵一線員工熟練運用AI，自下而上探索各種應用可能。周鴻禕同時指出，使用AI並非人類天性，所以使用AI的習慣在某種程度上甚至需要強迫養成。周鴻禕建議，企業可以設立一些關於AI能力的考核指標，以提高日常辦公的“含AI量”。

周鴻禕將企業員工使用AI的能力分為五個層級，從最基礎的偶爾與大模型聊天，到高階的打造個人知識庫與智能體，以此反映員工對AI的掌握與使用頻率，企業可據此評估員工AI能力並助力其提升。同時，他推薦通過“用中學”“幹中學”的方式，鼓勵大家使用“納米AI”個人版APP提升個人AI能力。

“三個基礎”的第二點是技術準備。周鴻禕認為，企業引入AI時，基座大模型的選擇至關重要。像Chat-GPT這類閉源雲端通用模型，存在不能私有化部署、缺乏企業知識、無法定製、成本高昂以及因為需要上傳數據進行訓練而引發泄密風險等問題，並不適合一般企業使用。他認為企業應首選可專有化、私有化部署的模型，既能防止數據泄露、響應迅速，又可定製並對接企業知識庫，且因為模型開源且免費，所以成本近乎為零。

周鴻禕建議，實力較強的企業可選擇DeepSeek-R1滿血版模型，中小企業與個人則可考慮360蒸餾的7B、14B小參數模型，這些小參數模型用普通電腦配顯卡就能運行，雖然體積僅為滿血版的1-2%，但能力可達滿血版七成以上。此外，企業中可存在多個不同類型的基座大模型，如文字、推理、編碼、視覺、聲音處理等大模型，可以各自發揮獨特能力。

選好基座模型後要規劃算力。周鴻禕表示，由於企業內通常是多個模型協同工作，所以必然採用分佈式算力網絡。大型企業可自建算力中心或購買一體機，中小企業則可在電腦上部署蒸餾模型。周鴻禕指出，企業引入AI的初期階段無需配備訓練算力，而主要以推理算力為主，以便快速投入應用。

“三個基礎”的第三點是業務準備。周鴻禕認為，企業要面向四個方向將業務流程拆解為垂直場景，即對上服務領導戰略支持體系，對下助力員工工作，對內聚焦內部管理和業務以及生產製造流程，對外關注客户產品和服務以及銷售和供應鏈。隨後，找出流程中的堵點、卡點和痛點，判斷AI是否能夠解決這些問題，進而尋求最大收益，實現“四個十倍”，即提高十倍效率、提升十倍體驗、降低十倍成本、減少十倍人力。

第三階段，是建設“四大支柱”。一是打造知識庫。周鴻禕認為，知識是企業競爭力的核心，企業積累的知識若無大模型融會貫通，僅能作為數據庫和文檔存儲。而有了企業知識庫，大模型才能深入理解企業情況，回答個性化問題，為企業決策提供支持，並有機會針對不同場景打造垂直大模型。

二是打造垂直大模型。周鴻禕表示，基於選好的基座大模型，對接相應知識庫，可打造如財務、營銷等垂直領域的大模型。企業在使用初期，不建議自行訓練模型，因其成本高且若知識整理不當，訓練效果不佳甚至可能降低模型能力，許多企業選擇外掛知識庫的方式解決這一問題。

三是構建智能體。周鴻禕認為，大模型的短板在於難以直接融入生產業務流程，而智能體賦予大模型“手腳”，使其能夠使用工具、執行具體任務，例如作為智能體典型案例之一的Manus實現了任務自動規劃和分解、按需編程以及調用瀏覽器等工具的功能。不過，周鴻禕也表示，打造通用智能體難度較大，企業應着重打造針對垂直場景的專業智能體。

四是打造企業專用能力和工具。周鴻禕表示，企業不僅要有各種AI標準工具，還要為智能體參與業務流程，準備業務和IT工具，並將業務工具的能力API化，以便後續智能體實現工具調用。

第四階段，是實現“兩個統一”。一是AI統一客户端。在周鴻禕看來，未來企業內部會存在多個大模型、知識庫、智能體以及分佈式算力網絡，需要一個統一的AI客户端進行統籌管理與運用，可將其理解為AI統一工作空間。二是AI安全統一管控。大模型面臨“幻覺”及信息泄露等風險，智能體具備操作工具的能力，一旦出錯也會導致物理性的嚴重後果，傳統安全手段難以應對。對此，360提出“以模製模”理念，利用安全大模型解決大模型安全問題。

周鴻禕總結道，企業落地AI應避免追求宏大敍事，不要期望一個大模型解決所有問題。要秉持敏捷迭代、小步快跑的原則，爭取單點突破。先建立羣眾基礎，解決業務流程中的卡點、堵點和痛點，從小處着手，逐步積累成功經驗，實現企業的AI轉型與升級。（古雨）