AI 是一个超级聪明、学得很快、不知疲倦的助手或工具。

AI本身没有感情，不会像人一样“真正思考人生”，一句话理解人工智能，人工智能就是让机器像人一样能看、能听、能学习、能做决定，从而帮助我们更高效地生活与工作。

浅显易懂理解人工智能

AI不是魔法，而是通过数据 + 算法 + 计算机强大运算能力实现的一种技术。所以人工智能的三要素：算力、算法，数据。

1. 算力以全球最牛的显卡公司英伟达为例，计算机GPU（图形处理器）的计算性能的高低，代表是人工智能效率。算力就像是“工厂里的机器”，机器越强、越多，生产（训练模型、推理任务）就越快、越高效。
2. 算法以前段时间杭州很火的deepseek大语言模型为例，包括千义通问、豆包等通用大模型。算法是让计算机“思考”和“学习”的方法与模型结构。算法决定了AI系统如何理解语言、图像、声音，如何从数据中学习规律，如何生成回答或决策。好的算法能让机器更聪明、更高效地解决问题。
3. 数据是AI训练的“原料”，包括文本、图像、音频、视频、传感器信息等，涵盖各个行业和领域的知识与信息。数据越多、越全面、质量越高，模型学到的知识就越丰富，表现也越好。AI通过大量阅读和学习这些“教材”和“经验”，才能变得“博学多才”。

   用番茄炒蛋这道家常菜来解释下人工智能的三要素

1. 做番茄鸡蛋的锅和火力好比是算力，代表是先进的工具，是硬件能力。假设一个厚薄不一锅，可能受热不均就会把鸡蛋烧糊；又或者火力很小，做个番茄炒鸡蛋要一个小时。
2. 番茄炒蛋的菜谱好比是算法，比如蛋液要先打匀，鸡蛋才更香；番茄要炒出汁，番茄和蛋融合后才会香飘四溢。
3. 番茄和鸡蛋好比是数据，食材的新鲜程度好比是数据的质量，好食材才会有好味道。

企业怎么用AI？

讲了一些概念，那企业的业务怎么能和 AI 结合起来呢？

对企业来说算力是购置合适的服务器，这个市场能买到，比较容易。

数据是企业的组织过程资产，是企业特有的流程制度、标准规范，产品信息和加工数据等。

算法就需要一定能力了，企业要做企业特有的定制模型来解决企业的问题。

算法是大模型，大模型主要作用是训练和推理。

训练是学习，把说过的话中不同的 token 同时出现的概率存入神经网络文件，保存数据就是参数，就是权重比例。

推理，给推理程序若干的 token，程序会加载大模型权重算出概率最高的下一个 token，用生成的 token 再加上上下文，就能继续生成下一个 token，将生成的 token 加入上下文，重复上述过程，逐步生成完整文本。

大语言模型的工作原理的选中相似度，符合度最高的数据，通过语言结构生成一个答案给用户。

但实际在用 AI 时候，会发现 AI 不好用，给的答案没法解决用户的问题。这里的关键点是，用户和 AI 需要同频，同样的背景下，AI 能给出比较满意的回答。

这就涉及到为什么要定制模型？

通用大模型就像一个学校毕业的博士生，投喂了海量的数据，各个领域都懂，但是不精，俗称样样通样样松。

定制模型好比是工作了 3 年的博士生，对公司的流程制度，产品类别、设计方法、工厂设备能力，公司文化等熟知，可以快速整理一份产品开发流程诊断报告。

举个例子，大模型好比是一把多功能大，啥的能干，但可能没那么专业，比如多功能刀有锯齿可以割骨头，但是很费力

而小模型是企业训练的砍骨刀模型，卡擦一秒就把骨头砍断，专业又高效。

这就是大模型和定制模型的区别。

结束语

AI 很或，AI 目前最大的功能是想啥有啥， 但就是不能指望它干啥。

其中一个关键问题是缺少行业模型，所以定制行业模型就是企业运用 AI 关键步骤之一。