实践与分享
时长：约18分钟
帮小王写个周报，帮小李润色个邮件
能自己查库房、自己做审批、自己改代码的"数字打工人"
今天我们不聊虚无缥缈的科幻，只聊技术如何落地，以及你的企业如何不被这波浪潮抛弃。
AI发展六阶段全景图
"如果A，那么B"
引入了统计学，机器学会了看历史数据做预测
人工神经网络大放异彩，机器终于学会了"自主"从海量原始数据中提取特征
计算机视觉和语音识别迎来史无前例的飞跃
这也是为什么今天英伟达的显卡会卖得这么贵、股票这么牛的底层开端
Generative AI
Transformer 架构 + 大语言模型（LLM）带来的算力涌现
机器不仅能理解人类语言，还能写诗、写代码、画图甚至生成视频
人机交互的门槛被彻底粉碎，你只需会说人话，就能使唤机器
Agentic AI
生成式AI解决了机器"能说什么"
智能体赋予了机器"能做什么"
它不再是一个一问一答的算盘，而是一个具备长期记忆、多步推理、能自主使用工具的"实习生"
AGI & ASI
机器将在绝大多数具有经济价值的脑力劳动上，
超越最优秀的人类专家
未来已来，只是分布不均
三个改写人类科技走向的分水岭时刻
AlexNet 惊醒世界
ChatGPT 现象级海啸
诺贝尔双奖的极致浪漫
算力与架构的奇点
在ImageNet竞赛中利用GPU以压倒性优势夺冠
证明了"大数据+大算力+神经网络"就是通向智能的最优解
这段彻底改变计算机视觉领域的底层源代码，其价值之高，近期甚至被计算机历史博物馆永久保存
现象级的用户破圈
ChatGPT 横空出世，这是对话式自然语言界面（LUI）的胜利
因为它让全世界上到80岁老奶奶，下到8岁小学生，瞬间明白了AI能做什么
最高科学荣誉的盖章认可
颁给了两位奠基人——Hopfield和Hinton
Hopfield 利用物理学中原子自旋的能量系统原理，创造了可以存储和重建图像的联想记忆网络
AI已经跳出计算机科学的范畴，成为重塑物理、化学、生物等所有基础科学研究范式的核心引擎
要让AI落地到企业内部，光靠一个网页对话框是不行的。你需要一整套技术底座
留给 OpenAI、Anthropic、阿里、腾讯去卷
这是企业发力点！
你的AI聪不聪明，取决于你喂给它的私有数据纯不纯净
各种向量数据库（Vector DB）在这里安营扎寨
管理复杂的提示词链条和系统记忆
赋予大模型与企业内部物理/数字世界交互的"手与脚"
系统的中枢神经
最终用户交互界面
检索增强生成
Retrieval-Augmented Generation
大模型是个"万事通"，但不知道你公司最新的报销政策，一问就容易产生"幻觉"
RAG。就像是给新员工发了一本《企业内部规章制度大全》
当你提问时，系统先去内部向量数据库里搜索最相关的文档片段，然后连同问题一起喂给大模型，确保它的回答100%基于事实依据
模型上下文协议
以前让N个不同的模型去调用M个企业内部工具（Slack、本地数据库），程序员得写无数个定制接口，维护起来生不如死
它被誉为AI时代的"USB-C接口"
只需按照MCP协议开发一次服务端，任何合规的AI应用都能无缝、安全地接入你的企业数据底座
当 RAG 遇上 MCP，一个真正的企业级 Agent 就诞生了
Agent 自动检索内部休假政策文档
Agent 安全调用 HR 系统的 API，查验员工剩余假期余额
综合规则与数据，Agent 自动做出审批通过的决定，并通知相关人