2025 年人工智能发展思维导图
2025-01-23 02:49 70
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《罪与罚》:探索人性善恶边界的深刻心理剖析 这个标题突出以下要点: 1. 简洁概括了小说的核心主题 - 罪恶与救赎 2. 强调了对人性的深入探讨 3. 点出这是心理层面的分析 当然也可以根据需要调整为其他表述方式，比如: - 《罪与罚》:一个关于犯罪、良知与救赎的心灵之旅 - 《罪与罚》:在道德边缘挣扎的灵魂独白 - 《罪与罚》:探究人类灵魂深处的道德困境 你觉得哪种表达更符合你的需求呢?
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《重生》:探索生命重启后的无限可能与救赎之路 这个标题突出: 1. 点明书名《重生》 2. 用一句话概括了重生主题 3. 涵盖了重生带来的"可能性"和"救赎"这两个常见核心元素 4. 语言简洁有力，能够引起读者兴趣 需要我调整或重新生成其他版本吗？
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《藏地密码10》：终极揭秘西藏千年宝藏与隐秘历史的惊险之旅 这个标题突出以下要点： 1. 强调这是系列的第10部，暗示故事的延续性 2. 点明主题 - 西藏宝藏和隐秘历史 3. 使用“终极揭秘”制造悬念感 4. "惊险之旅"体现了探险小说的特点 你觉得这个标题怎么样？如果需要调整，我可以根据你的偏好进行修改。
# 2025 年人工智能发展思维导图
## 1. 人工智能发展阶段
### 1.1 已部署到生产中
#### 25.1% 的企业已将 AI 应用程序部署到生产环境中。
#### 小公司：23% 投入生产。
#### 大公司：29% 投入生产。
### 1.2 仍在制定战略
#### 25% 的企业仍在制定 AI 战略。
### 1.3 建立概念验证（PoC）
#### 21% 的企业正在构建概念验证。
### 1.4 与用户进行 Beta 测试
#### 14.1% 的企业正在进行 Beta 测试。
### 1.5 与用户交谈并收集需求
#### 7.9% 的企业正在与用户交谈并收集需求。
### 1.6 评估 PoC
#### 7% 的企业正在评估其概念验证。
## 2. 人工智能应用程序
### 2.1 文档解析和分析
#### 59.7% 的企业正在构建文档解析和分析应用程序。
### 2.2 客户服务/聊天机器人
#### 51.4% 的企业正在构建客户服务和聊天机器人。
### 2.3 使用自然语言进行分析
#### 43.8% 的企业正在使用自然语言进行分析。
### 2.4 内容生成
#### 41.9% 的企业正在构建内容生成应用程序。
### 2.5 推荐系统
#### 25.9% 的企业正在构建推荐系统。
### 2.6 代码生成和自动化
#### 25.3% 的企业正在构建代码生成和自动化应用程序。
### 2.7 研究自动化
#### 23.7% 的企业正在构建研究自动化应用程序。
### 2.8 合规自动化
#### 15% 的企业正在构建合规自动化应用程序。
## 3. 人工智能模式
### 3.1 文本
#### 93.8% 的企业使用文本模式。
### 3.2 图像
#### 49.8% 的企业使用图像模式。
### 3.3 文件（例如 PDF、Word 文档）
#### 62.1% 的企业使用文件模式。
### 3.4 音频
#### 27.7% 的企业使用音频模式。
### 3.5 视频
#### 16.3% 的企业使用视频模式。
## 4. 人工智能模型提供商
### 4.1 OpenAI
#### 63.3% 的企业使用 OpenAI 的模型。
### 4.2 微软/Azure
#### 33.8% 的企业使用微软/Azure 的模型。
### 4.3 Anthropic
#### 32.3% 的企业使用 Anthropic 的模型。
### 4.4 AWS/基岩
#### 25.6% 的企业使用 AWS/基岩的模型。
### 4.5 GCP/Vertex
#### 15.2% 的企业使用 GCP/Vertex 的模型。
### 4.6 Groq
#### 10.7% 的企业使用 Groq 的模型。
### 4.7 其他
#### 6.2% 的企业使用其他模型提供商。
## 5. 人工智能工具
### 5.1 内部工具
#### 52.2% 的企业使用内部工具进行 AI 开发。
### 5.2 第三方 AI 开发平台或框架
#### 29.9% 的企业使用第三方 AI 开发平台或框架。
### 5.3 无需任何工具
#### 17.9% 的企业不使用任何工具进行 AI 开发。
## 6. 人工智能挑战
### 6.1 管理人工智能的“幻觉”和提示
#### 57.4% 的企业面临管理 AI 幻觉和提示的挑战。
### 6.2 优先考虑影响最大的用例
#### 42.5% 的企业面临优先考虑用例的挑战。
### 6.3 缺乏技术专业知识
#### 38% 的企业面临缺乏技术专业知识的挑战。
### 6.4 模型速度和性能
#### 33.4% 的企业面临模型速度和性能的挑战。
### 6.5 数据访问/安全
#### 32.5% 的企业面临数据访问和安全的挑战。
### 6.6 获得关键利益相关者的支持
#### 21.2% 的企业面临获得关键利益相关者支持的挑战。
## 7. 人工智能评估
### 7.1 是否进行评估
#### 57.4% 的企业对 AI 应用程序进行评估。
#### 30.9% 的企业计划进行评估。
#### 11.7% 的企业不进行评估。
### 7.2 评估方法
#### 75.6% 的企业使用手动测试和审查。
#### 47.9% 的企业使用用户反馈会议。
#### 38% 的企业使用自动评估工具。
#### 27% 的企业使用 A/B 测试。
#### 21.8% 的企业使用开源评估框架。
#### 10.5% 的企业使用第三方评估平台。
## 8. 人工智能监控
### 8.1 是否监控 AI 模型
#### 52.7% 的企业在生产中监控 AI 模型。
#### 30.9% 的企业尚未投入生产。
#### 15.2% 的企业不监控 AI 模型。
### 8.2 监控方法
#### 55.3% 的企业使用内部监控解决方案。
#### 19.4% 的企业使用第三方监控工具。
#### 13.6% 的企业使用云提供商服务。
#### 9% 的企业使用开源监控工具。
## 9. 人工智能开发角色
### 9.1 工程
#### 82.3% 的工程团队参与 AI 开发。
### 9.2 领导层/高管
#### 60.8% 的领导层/高管参与 AI 开发。
### 9.3 主题专家 (SME)
#### 57.5% 的主题专家参与 AI 开发。
### 9.4 产品
#### 55.4% 的产品团队参与 AI 开发。
### 9.5 设计
#### 38.2% 的设计团队参与 AI 开发。
## 10. 人工智能架构
### 10.1 微调模型
#### 53.5% 的企业不使用微调模型。
#### 32.5% 的企业使用微调模型。
#### 14% 的企业不知道是否使用微调模型。
### 10.2 矢量数据库
#### 59.7% 的企业使用矢量数据库。
#### 21.83% 的企业不知道是否使用矢量数据库。
#### 19.46% 的企业不使用矢量数据库。
## 11. 人工智能影响
### 11.1 竞争优势
#### 31.6% 的企业认为 AI 带来了竞争优势。
### 11.2 节省大量成本和时间
#### 27.1% 的企业认为 AI 节省了大量成本和时间。
### 11.3 尚无可衡量的影响
#### 24.2% 的企业认为 AI 尚未产生可衡量的影响。
### 11.4 更高的用户采用率
#### 12.6% 的企业认为 AI 带来了更高的用户采用率。
## 12. 2025 年计划
### 12.1 构建更多面向客户的用例
#### 58.8% 的企业计划构建更多面向客户的用例。
### 12.2 构建更复杂的工作流程（代理）
#### 55.2% 的企业计划构建更复杂的工作流程。
### 12.3 提升团队技能
#### 41.9% 的企业计划提升团队技能。
### 12.4 为内部用例构建组织自己的 AI
#### 37.9% 的企业计划为内部用例构建自己的 AI。
### 12.5 使用第三方 AI 工具改善内部运营
#### 33% 的企业计划使用第三方 AI 工具改善内部运营。
### 12.6 雇佣更多人工智能开发人员
#### 17.1% 的企业计划雇佣更多 AI 开发人员。
## 13. 结论
### 2024 年 是 AI 变革的一年，为未来的进步奠定了基础。
### 2025 年 将重点转向创造更多面向客户的产品和开发复杂的代理工作流程。
### 工具 将推动更广泛的 AI 采用，释放新的可能性。
## 14. 方法论
### 调查对象：1,285 人。
### 行业分布：技术（46%）、医疗保健（10%）、金融（10%）、零售（4%）、法律（2%）。
### 团队分布：工程（32%）、管理（21%）、数据科学（16%）、产品管理（10%）、主题专家（10%）。
### 地区分布：北美（55%）、欧洲（29%）、亚洲（8%）、南美洲（5%）、澳大利亚（3%）。
### 公司规模：1-50 名员工（48%）、51-500 名员工（20%）、500 名以上员工（32%）。
作者其他创作
