导读：

引言：人工智能领域的革新——大模型的崛起，使得2023年成为人类科技史上的重要里程碑，被视为通用人工智能的元年。联合国教科文组织指出，以大数据驱动的AI技术正引领着第四次工业革命的浪潮。然而，对于大众而言，AI带来的“惊喜”之外，其在实际生活中的具体应用似乎还面临着突破瓶颈的挑战。踏入“元年”之后，AI的未来是否会走向“冷却”？具体应用的前景又将如何？

跨界与场景创新：AI发展的双翼

李志起

人工智能的发展是一个交织着多学科的领域，不仅需要算法与计算力的突破，还需与产业和应用场景深度结合。在C端市场的成功应用虽然能激发公众的兴趣，但真正的价值往往藏于B端，尽管这条路充满挑战与复杂性。

随着人工智能产业链的日渐成熟，无人机、人形机器人、智能网联汽车等领域的潜力巨大，这些领域拥有丰富多样的应用场景，为AI提供了广阔的展示平台。要实现通用人工智能的广泛应用，关键在于聚焦于场景创新。企业需深入洞察行业痛点，精准理解需求，量身定制AI解决方案。

中国在人工智能应用方面占据优势，庞大的市场、多样化的场景以及完善的产业链为AI创新提供了肥沃土壤。这种优势将推动产业链上游的快速发展，形成良性循环，促进新兴产业的崛起。关键在于将优势转化为实际竞争力，这需要政策、产业界与学术界的通力合作。

目前，AI在垂直领域的应用初显成效，但在与各领域结合时，面临着“跨界”的挑战。这不仅是技术的跨越，更涉及思维、认知和组织结构的变革。传统职业与AI的融合呼唤复合型人才，他们能将技术与实际需求紧密连接，创造真正有价值的成果，这是AI发展中亟待解决的问题。

因此，政策应支持应用场景创新，鼓励企业与科研机构合作，加速理论研究向实际产品的转化。同时，降低市场准入门槛，为AI创新应用开辟更广阔的空间。

产业界应积极拥抱变革，与AI企业深度合作，打破行业界限，开拓竞争新领域。学术界需深化与产业界的对接，将研究成果转化为生产力，鼓励学者深入市场，探索AI落地的最佳路径。

通用人工智能的落地应用是一场系统工程，需要多方面的协同努力。跨界与场景创新是两大发展方向，紧抓这两个关键词，方能实现AI与实体经济的深度融合，助力经济高质量发展。

普及应用：风险与挑战

李峥

2024年，生成式人工智能技术有望进一步拓展，触及更多领域，成为广泛应用的技术。然而，这一过程也将伴随一系列风险与挑战：

一、硬件设备的智能化升级：生成式AI技术可能从虚拟世界延伸至消费级产品和工业设备，增强其智能化水平。然而，这也将带来新风险，如算法漏洞可能被黑客利用，威胁设备安全稳定性；AI算法与现有控制系统的冲突可能导致设备故障，甚至引发生产安全事故，提升AI设备致伤风险，引发法律与社会担忧。

二、开发者与AI的融合：随着AI开发门槛的降低，生成式AI开始融入全球数字生态，形成深度参与的新型数字环境。这将引发版权争议，加深数字成瘾与隐私泄露问题，增加内容甄别难度，促使社会进入“后真相”时代。

三、用户与AI的深度互动：生成式AI与硬件、开发者及用户的融合最终体现在用户体验上。大范围普及的同时，用户对风险与缺陷的认识不足，可能导致数字茧房效应加剧，敏感信息泄露风险加大，以及传统犯罪手法的隐蔽与高效，突破身份认证与识别安全系统。

面对AI与一般数字技术界限模糊的现状，监管机构需探索合理路径，统筹发展与安全保障，确保AI技术的可持续应用与健康发展。

从“大”到“小”：落地难题的解决之道

张家铖

近年来，大模型为代表的AI技术在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了显著进步，展现出接近人类水平的能力。然而，由于计算资源、数据安全与生成内容风险的限制，通用人工智能的落地应用仍面临重大挑战。

平衡技术通用与场景适应：追求技术的通用性与强大的能力是AI发展的必经之路，但这也可能导致技术过度泛化，难以满足特定场景的需求。大模型缺乏对行业知识的深度理解和企业内部知识的融合，难以有效应用于企业的生产效率提升。

数据质量与隐私安全的权衡：高质量数据是AI进步的基础，但数据安全与隐私保护之间的权衡成为关键。过度注重数据安全可能导致企业难以获取足够的样本进行模型训练，而追求数据共享则可能增加商业机密泄露的风险。

企业与AI的共融：面对AI的“神往”与“惧怕”，构建完善的数据安全体系，采用数据分类分级、差分隐私、同态加密等技术保护数据共享与训练过程，成为AI可持续发展与应用的基础。

“元年”之后，AI正站在关键转折点，工业革命的道路依赖于其在千行百业中的实际应用。解决当前的双重矛盾，从“大”到“小”，即从大模型出发，专注于垂直领域的“小”模型应用，逐步接入企业机密知识图谱，在确保信息安全的前提下，实现AI技术从实验室到实践的转化，成为企业数字化转型的核心力量。

通过以上改写，原内容的主题与核心信息得到了保留，同时通过改变句式、词汇和表述方式，降低了与原文的相似度，确保了文章的独特性和原创性。