数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
在全球范围内，AI大模型被视为新一轮科技革命的引擎，驱动着从数字化到智能化的跃迁。安筱鹏博士认为，AI大模型正通过五种模式深刻重构产业竞争力——产品和服务智能化升级、创新效率提升、AI原生产业的兴起、用户体验与决策优化以及新一代生产力工具的涌现。AI大模型不仅带来了技术层面的突破，还引发了一场人机交互、认知协作与计算范式的深刻革命。
在安筱鹏看来，传统数字技术的应用给生产制造环节带来了更高的生产力效率提升，并由此引发了经济学界的思考、提出“鲍莫尔病”等命题，关注服务业效率提升慢、成本高的问题。但新一轮的AI发展不仅提升了制造业生产力，更重要的是带来了服务业和脑力劳动领域的效率跃升，尤其是律师、医生、教师、研发、创意、设计、代码开发、销售等脑力劳动密集的“白领”领域。这一转变要求企业和行业领导者重思大模型的能力，探索如何借助这些技术提高竞争力。大模型对于服务业的影响尤为深远，以医疗行业为例，AI有可能显著缩小城乡医生服务水平的差距。通过为基层医生提供基于大模型的智能助理，农村和三四线城市医生的医生诊疗水平有望接近一线城市诊疗平均水平，从而提高行业基准。
美国现已涌现出大量垂直领域的大模型应用，比如专注于知识产权案件、刑事诉讼或离婚纠纷的法律智能体。这些垂直模型为法律行业创造了新的生产力工具，提高了行业效率和精准性。类似的情况也适用于其他服务行业，例如银行的高度重复性工作、企业的财务管理，以及零售业的客户服务。软件代码开发智能体成为AI应用的优先领域，2024年美国小企业这一领域获得投资超10亿美元，孵化出了至少6家独角兽企业。安筱鹏认为，AI大模型的助理功能将成为短期内的标准配置，而在长期，它甚至可能接管更复杂的任务，从“协同助手（Copilot）逐步发展为“自动驾驶型决策者”（Autopilot）。
医疗和法律等行业，因其高度依赖专业知识和个性化服务，成为大模型快速渗透的领域。然而在提升效率的同时，AI也带来了风险和挑战。安筱鹏认为，监管和管理的关键在于，将AI视为“专业人士”进行认证和评估。类似于人类驾驶员通过考试获得驾照，AI系统在投入应用前也需要通过严格的测试和认证，确保其达到基础水平的可靠性和安全性。这一逻辑同样适用于其他高敏感领域。例如，法院中的智能判案助手需要符合司法系统的最低要求。通过这种方式，既可以鼓励新技术的应用，又能够在行业中维持安全底线。“在医疗领域，AI助理需要通过严格的认证和测试，以确保其建议的可靠性和安全性。而对于制造业这样的低敏感行业，AI大模型的角色更多地体现在研发设计和运营优化上。”他说。
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