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由大模型引發的技術變革正在快速推進。在這場曠日持久的大模型競賽中，無論是數量還是技術水平，國產大模型與海外的差距正在逐步縮小。

截至2023年10月，國內大模型數量已達到238個。另據SuperCLUE發布的中文大模型10月排行報告，國內第一梯隊大模型格局基本形成，部分中文大模型已經與GPT-3.5極為接近。

行業普遍認為，國產大模型基礎層內卷即將進入收斂期，下一個關注點是AI原生應用。

AI原生應用的爆火，最初是以C端生產力工具的形式出現在大眾面前，以內容生成為核心場景。相比之下，企業用戶的需求，并不局限于單一場景，甚至需要AI貫穿到整個工作流程，提供組織協作功能，涉及數據、權限等多方面管理問題，復雜程度遠超C端產品。

企業級AI原生是否出現？什么是企業擁抱GenAI的最佳路徑？

國產Copilot起步

在企業落地大模型的各種模式中，和動輒百萬起步的私有化部署相比，Copilot被認為是適合多數企業快速落地且最經濟的方式。

作為Copilot風潮的海外引領者，微軟先是聯合行業領先大模型獲得技術上的先發優勢，同時憑借Windows11、Office 365、Bing、Edge等產品矩陣，切入高頻應用場景，順理成章地打通了商業化閉環。每人30美元/月的定價雖超出各方預期，仍獲得企業用戶的積極反饋。

在2024財年第一財季財報的電話會議上，薩提亞·納德拉表示，40%的《財富》百強企業已經使用引入Copilot功能的Microsoft Office軟件。

前段時間，微軟將在中國大陸企業和教育機構推出名為Copilot的Web AI聊天功能的消息被辟謠。后經證實，該功能在中國（不包括香港特別行政區和臺灣地區）和俄羅斯不可用，但支持簡體中文與俄文。至于何時能進入中國市場，目前仍是一個未知數。

在微軟Copilot摸索出成功路徑之后，部分國內服務商也開始以不同的方式引入Copilot。

第一種：在現有產品的基礎上添加Copilot功能，如金山辦公；

第二種：在添加Copilot功能的同時，吸納其他AI應用，豐富自身生態體系，如百度、釘釘等；

第三種：一站式、跨平臺第三方Copilot，可集成到企業各個工作場景，如明略科技推出的小明助理Copilot。

相比前兩種，以小明助理Copilot為代表的第三種形態在基礎層、產品形態等方面都有著顯著差異。

在基礎層，采用多種大模型聚合的模式。在各家大模型技術此消彼長，飛速變化的當下，為了避免企業使用單一大模型的不穩定風險，同時在不同業務場景、不同任務下，調用更加適配的大模型，小明助理Copilot集成多種主流大模型，包含各種文本大模型、圖像大模型，以及明略大模型。

其中，明略大模型是明略科技對不同行業的數據進行定制化訓練自研的大模型，在營銷文案生成、文案打分、營銷圈層互動、數據分析等多個營銷場景，結合旗下秒針系統數據訓練優化過的模型/Agent，為營銷人提供專業、精準的大模型工具。

在產品形態上，理念是Copilot Everywhere。以瀏覽器插件為主要形態，可以根據企業應用場景，提供移動端、企微側邊欄、工作流系統集成等靈活形態，實現跨平臺、全平臺的Copilot使用體驗。

“人”依然是關鍵

不少企業在應用大模型時表示，大模型的通用能力強，但在具體業務場景下難以給出好的答案。拋開技術層面的討論，Copilot副駕駛的定位，意味著人機協同的運轉，仍離不開“人”駕馭新技術的能力。

一方面，Copilot的落地效果，考驗著每一位員工的提示詞工程能力。提出什么樣的問題，決定了大模型能力發揮的上限。

另一方面，推動Copilot從個人生產力工具轉變為組織生產力工具的核心在于on the same page。也就是說，需要組織內部把各個員工對業務的理解、對需求的認知，拉齊到同一個水平線。

一般情況下，企業在AI應用獲得的反饋，來自于大模型自身數據集或聯網搜索。實際上，在具體任務中，由企業主動提供知識，可以得到更加符合企業訴求的結果。在明略科技的小明助理Copilot中，on the same page理念，是通過分享優秀的Prompt模板給不同團隊和個人，以及上傳文檔形成知識庫等形式實現的。通過閱讀企業提供的文檔，或與員工當前工作的頁面產生交互，Copilot可以輔助員工理解任務，并根據員工的提問輸出對應的結果。

行業人士認為，在企業落地Copilot的過程中，如果僅僅依靠少數的大模型專家思考如何應用，大模型所能發揮的作用較為有限。當企業調動組織全員，激發集體智慧，則會實現1+1＞2的效果。所以大模型的落地并非技術本身的單一維度，還需要組織人才與技術不斷磨合。

除此之外，還有一個途徑是把成熟的方法論和流程凝結成一系列Agents。

明略科技高級副總裁、大模型產品負責人孫方超在2023營銷科學大會表示，“當你使用Prompt和大模型交流時，大模型相當于你的助手，通過對話（Chat）的方式進行交流；當你使用大模型驅動的Agent時，大模型相當于大腦，基于某一項工作任務拆解。例如，通過搭建營銷Agent，我們可以實現知識庫外掛，調用企業內部的知識，輸出更準確的洞察。”

明略科技目前已搭建一些營銷Agent。Content Agent可以調取大量的社媒數據及社媒專有知識。例如，輸出小紅書文案時，可綜合考慮這一季流行的是多巴胺還是美拉德，這一季需要面向的圈層有哪些，消費者在關心哪些熱詞。Knowledge Agent可以解決傳統知識庫答不準、答不好的難題，簡單快捷地從知識庫里抽取出想要的知識點。

不可忽視的數據安全

無論是通過Prompt還是Agent的形式，一個共識是企業數據資產的重要性正愈發凸顯。

明略科技CEO吳明輝認為，“企業要用好大模型，首先要解決內部知識積累的問題。如果現有的數據與知識，大模型全都有，那么企業未來很難有大的價值。”這也帶出了企業在大模型落地前的另一隱憂——數據安全。

針對部分大模型應用產品的隱私門事件，今年7月，《生成式人工智能服務管理暫行辦法》出臺，對相關數據亂象和知識版權問題予以約束。企業的數據資產保護與安全意識也隨之提高。

除了借助數據加密、數據脫敏等技術以外，小明助理Copilot面向對數據保護要求較高的企業、行業提供了私有化部署方式，所有數據都可以沉淀在企業自己的服務器上。

明略科技認為，不同類型企業的數據安全需求，存在與之適配的解法。從企業數據商業機密的高低、推理復雜度的高低兩個維度來看，可以分成四個象限，企業可以根據自身情況選擇最佳方案：

若商業機密低、推理復雜度低，無論調用在線大模型還是私有化模型，建議企業以成本為中心，選擇高性價比方案；

若商業機密低、推理復雜度高，企業可以放心調用在線大模型，選擇技術實力強、切合自身需要的大模型產品；

若商業機密高、推理復雜度低，建議企業選擇私有化模型進行調優，在私有云上調用；

若商業機密高、推理復雜度高，需要復雜的人類智力活動，企業可借助第三方做好數據脫敏后，再進行高級推理。

盡管大模型步入工作生活僅僅一年，但已經成為企業一號位ToDo List中的重要任務。據工信部賽迪研究院數據，今年我國生成式AI的企業采用率已達15%，市場規模約為14.4萬億元。賽迪顧問預測，2035年我國生成式AI企業的采用率將達到約85%。

當前人機協同正處于重要磨合期，Copilot的意義在于讓企業先行使用大模型，提升組織在AGI時代的協同能力。正如Sam Altman所說，“Move fast. Speed is one of your main advantages over large competitors.”快速響應變化者，將更快與競爭者拉開距離。