1. AI商业化的挑战与创新
在AI领域的商业化过程中，许多企业面临着诸多挑战，如技术能力有限、缺少通向行业的痛点清单、实用人才的匮乏等。这些问题导致了许多AI企业陷入越亏越烧——越烧越亏的循环，而未能实现漂亮的财务报表和商业成功。然而，AI落地的范式创新不仅仅是关于技术的进步，更关乎于如何将AI技术转化为实际的商业价值和社会价值。
2. 核心行业深度赋能的重要性
为了在核心行业实现深度赋能，企业需要具备“助手心态”，即明确自己能给市场带来什么价值，并用工程能力去实现这一价值。例如，京东AI研究院执行院长何晓冬领导的团队，通过优化智能客服的能力，并将其产品化，应用于智能政务热线、智能外呼、数字人、智能营销等场景，实现了AI技术的商业化落地。
3. 真正意义上的科学进步与工程能力
真正的科学进步来源于对大规模应用实践的规律总结或极少数天才在很少外部资源支持下的‘顿悟’，而绝大多数非天才的必由之路是工程能力。对于正在进行的高端制造业升级，中国高端制造业的升级需要的首先是工程能力，是价值实现的手段问题。
4. 管理者的作用与企业市场拓展策略
在中国AI企业试图打开大型企业市场时，利润虽重要，但更重要的是大型企业的示范效应。正确的打开大企业AI市场的做法是自上而下而非自下而上，这是因为大型企业要落地一项新技术本身就很难，特别是前沿的数字技术。
5. 第四范式戴文渊的行业大模型创新
第四范式创始人兼CEO戴文渊提出的行业大模型平台“先知AIOS5.0”，允许行业客户上传不同模态的核心数据，从而低门槛训练出解决核心问题的场景大模型。这种创新解决了大语言模型难以处理非语言数据的问题，并且已经在多个行业中取得了显著成效。
综上所述，AI落地的范式创新不仅仅体现在技术创新上，更在于如何将技术与市场需求相结合，解决实际问题。这需要企业不仅要有强大的技术能力，还需要有清晰的价值定位和优秀的工程能力，以及合适的市场拓展策略。同时，针对不同行业的特点，开发出能够解决行业核心问题的定制化解决方案，也是AI创新落地的重要方向。
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