在近日舉辦的金融街論壇“金融與科技雙向賦能推動(dòng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展論壇”上，百度集團(tuán)副總裁袁佛玉圍繞人工智能（AI）在產(chǎn)業(yè)中的實(shí)際落地與未來(lái)路徑發(fā)表了深度見(jiàn)解。她指出，AI不僅是推動(dòng)智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心動(dòng)力，更通過(guò)低成本復(fù)制專家級(jí)智能生產(chǎn)力，為企業(yè)創(chuàng)造了顯著價(jià)值。然而，這一變革也對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃、人才結(jié)構(gòu)及組織機(jī)制提出了全新要求。

袁佛玉進(jìn)一步分析，AI大模型正沿著兩大方向持續(xù)進(jìn)化：一方面，智能能力不斷提升，覆蓋更復(fù)雜的場(chǎng)景；另一方面，使用成本逐步降低，推動(dòng)企業(yè)更廣泛地應(yīng)用。從落地形態(tài)看，AI將向數(shù)字世界的智能代理（Agent）和物理世界的具身智能（Embodied AI）兩大領(lǐng)域深入拓展。前者通過(guò)模擬人類決策過(guò)程優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，后者則通過(guò)與物理環(huán)境交互實(shí)現(xiàn)自主操作。

盡管前景廣闊，當(dāng)前AI大模型的落地仍面臨兩大關(guān)鍵挑戰(zhàn)。首先是算力瓶頸。隨著AI全面滲透企業(yè)運(yùn)營(yíng)各環(huán)節(jié)，算力需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，可能成為未來(lái)企業(yè)最主要的成本支出。如何在有限的算力資源下支撐無(wú)限的創(chuàng)新需求，成為企業(yè)必須解決的難題。例如，金融行業(yè)作為AI應(yīng)用的前沿領(lǐng)域，其高頻交易、風(fēng)險(xiǎn)控制等場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)算力要求極高，成本壓力尤為突出。

其次是業(yè)務(wù)適配問(wèn)題。以金融行業(yè)為例，盡管該領(lǐng)域?qū)I大模型的接受度和應(yīng)用能力均處于領(lǐng)先地位，但作為主流落地形態(tài)的Agent仍存在“不懂業(yè)務(wù)”的痛點(diǎn)。袁佛玉提出，解決這一問(wèn)題需從三個(gè)工程維度入手：通過(guò)模型工程賦予AI專精領(lǐng)域知識(shí)，利用數(shù)據(jù)工程構(gòu)建適配智能體的數(shù)據(jù)體系，并借助應(yīng)用工程實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深度嵌入。例如，某銀行通過(guò)定制化訓(xùn)練AI模型，使其精準(zhǔn)理解信貸審批流程中的隱性規(guī)則，顯著提升了決策效率與準(zhǔn)確性。