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生成式AI卓越架构设计指导原则
日期:2025-09-18 来源:原创/投稿/转载 浏览次数:67
全球数字化、智能化转型正处于关键跃升阶段。人工智能正加速与各行各业深度融合,推动新兴产业形态和传统产业升级。各方对人工智能应用的稳定性、安全性和可信赖性提出了更高要求,智能化发展已成为产业演进和社会进步的重要驱动力。
人工智能正以前所未有的速度重构全球产业格局。Gartner预测,到2026年,全球多数企业将在生产系统中部署生成式AI能力,大模型驱动的认知计算正在深刻改变制造业、服务业等领域的价值链。中国在人工智能技术研究和产业应用方面持续保持增长,相关企业数量和产业规模快速扩大,呈现出强劲的发展势头。随着行业智能化转型的深入,不同行业的差异化需求不断涌现,对AI算力、平台、算法模型和行业解决方案提出了更高要求。
人工智能技术进入体系化突破新阶段,推动软件工程向智能化演进。大语言模型(LLM)正在重塑软件开发模式,生成式AI推动人机协同开发逐渐成为主流;与此同时,对AI信任、风险与安全管理(TRiSM)的需求愈加迫切,模型运维(ModelOps)、智能体运维(AgentOps)、AI安全与模型监控正成为企业关注的重点。
技术与标准不完善:AI场景下缺乏成熟的监控、可观测性与运维机制,行业内最佳实践尚未形成统一标准。
成本与收益难平衡:持续监控、多模型管理和跨团队协作带来高昂成本,创新速度与风险控制需要兼顾。
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