1、立足GenAI时代构建企业智能化发展新格局 企业AI开 发 与 技 术 实 践 白 皮 书第一章 GenAI时代，智能化发展新格局1.1 大模型能力持续进阶，为企业数智化发展带来无限想象力1.2 多方合力助推大模型与行业加速融合1.3 智能体重塑企业，深度影响未来企业发展模式第二章 企业智能化实践基础和关键行动.GenAI时代企业智能化发展的挑战2.2 企业智能化实践的技术基础和未来趋势2.3 拥抱智能体，将大模型的能力转化为创新行动第三章 把握智能化转型的关键窗口期 构建企业AI开发全流程能力体系3.1 企业智能化转型应该具备的关键能力3.2 不同类型的企业AI落地路径选择及关键行动3.3

2、企业AI持续进阶之路第四章 移动云全栈智算体系助力Gen AI落地 4.1 初级AI行业智能体4.2 入门级模型广场4.3 增强级知识库/智能体编排4.4 进阶级模型精调微调4.5 专业级大模型预训练+全链路监控 结语目录第一章GenAI时代智能化发展新格局 1.1 大模型能力持续进阶，为企业数智化发展带来无限想象力大模型作为新一代人工智能发展的核心驱动力，正以快速演进的态势引领GenAI迈向全新发展阶段，并在企业数智化转型进程中展现出强大的生命力和变革潜力。大模型的快速、持续进化，使其受到越来越多的企业用户关注。不同领域的企业都在积极引入大模型能力提升当前业务应用的智能化水平，并全面赋能面向

3、未来的创新业务场景。在这个过程中，大模型能力的进化和提升主要体现在以下方面：性能快速提升：大模型的参数量级持续攀升，并引入更高效的注意力机制、动态网络架构及混合专家模型（MoE），使大模型拥有了更为复杂和多样化的认知架构。同时，通过在数据层面构建高质量、多模态、多领域覆盖的训练数据集，以及引入人类反馈强化学习（RLHF）等持续学习技术，使模型在适用性、准确率、推理效率、安全性等方面都实现了快速上升。多模态能力发展：突破了单一文本处理的局限，实现文本、图像、视频等多种模态信息的有机融合与协同处理。通过持续优化跨模态信息融合机制，大模型能够更精准地捕捉不同模态数据间的语义关联，实现多维度信息的互补

4、与协同，并从简单的模态转换升级为复杂场景下的多模态推理与创作，提升信息处理的全面性与准确性。功能的多元化：功能拓展也是大模型演进的重要体现。目前，大模型赋能的需求分析、代码生成等功能已经日臻成熟，使大模型成为软件开发领域的重要辅助工具。同时其强大的逻辑推理能力可为复杂决策问题提供科学合理的解决方案，助力企业在激烈的市场竞争中做出更加科学、精准的决策。2025年，主流厂商的技术突破为大模型的普及与应用带来了历史性的转折。成本的显著降低使得大模型的应用范围得以大幅拓展，并有效打破了技术应用的壁垒，使更多企业和机构能够参与到大模型应用场景的共创活动中。其开源策略的实施则进一步促进了大模型的广泛传播与

5、深度应用，吸引了全球范围内众多开发者的积极参与，激发了生态创新活力，开启了大模型生态繁荣的新时代。2025年，Manus的出现则标志着大模型能力开始真正走向普惠大众。它具备广泛的场景适配性，能够灵活应用于教育、医疗、金融、娱乐等众多领域，满足不同行业和用户的多样化需求。同时，支持个性化定制服务，可根据用户的特定需求进行精准优化和调整。更为重要的是，其操作界面简洁友好，用户无需关注底层软硬件的复杂配置和资源优化问题，因而使用门槛大幅降低，普通用户也能轻松享受到大模型带来的便捷与高效。1.2 多方合力助推大模型与行业加速融合目前，大模型正在以前所未有的态势加速与各行业的深度融合进程，成为推动产业智

6、能化升级和变革的核心驱动力，在面向企业（To B）和面向消费者（To C）的多元场景中展现出独特的应用价值与潜力。其中，通用大模型作为跨领域应用的基础形态，具备广泛的适用性和强大的泛化能力。行业大模型则聚焦于特定行业的深度应用需求，为金融、医疗、制造、泛政府等关键领域带来颠覆性的变革。算力、数据、应用等领域的协同发展，为大模型的快速进步提供了高质量的保障，推动大模型与行业加速融合：训推算力需求持续增长：训练算力的规模效应（Scaling Law）仍在发挥作用，超大规模模型被广泛研究，同时算力需求向灵活适配、高效安全调度提出更高要求。推理算力也进入爆发期，公有云、一体机成为主要服务形式。数据智能