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● 红衣大叔周鸿祎首次系统阐述大模型技术观×产业观×方法论，助力千行百业、千家万户引爆AI新国潮

● 内容更新、更实、更系统

○ 更新：涵盖DeepSeek颠覆产业格局之后的思考沉淀，十二个趋势预测，涵盖技术观与产业观

○ 更实：剖析大模型竞争“三大战役”，及落地四大关键问题和七大误区，行之有效，毫无保留

○ 更系统：首次提出政企AI转型的“四三六N”四阶段方法，助力千行百业打造新质生产力

前言

政府和企业拥抱AI面临的困惑

政府和企业想拥抱AI，首先要树立AI信仰

DeepSeek火爆出圈，大模型落地正当其时

大模型发展的十二个趋势预测

01 技术观 大模型是真智能

第 1章 大模型理解了人类语言，是AI发展的重大突破

1.1 两种极端观点

1.2 大模型理解了人类语言，是真智能

1.3 大模型是暴力美学新典范

1.4 大模型训练与人脑学习原理相似

1.5 什么是模型参数

1.6 不要用硬盘和内存的眼光去看待大模型

1.7 大模型不是对数据和知识的压缩

1.8 不要用传统搜索引擎的眼光去看待大模型

1.9 体现大模型具有真智能的四个现象

第 2章 o1逻辑推理能力大幅增强，DeepSeek颠覆式创新改写AI发展格局

2.1 OpenAI发布o1大模型，拥有逆天推理能力

2.2 o1利用思维链技术，赋予模型慢思考能力

2.3 DeepSeek颠覆式创新：技术创新

2.4 DeepSeek颠覆式创新：体验创新

2.5 DeepSeek颠覆式创新：市场模式创新

2.6 DeepSeek颠覆式创新：生态模式创新

第3章 从单模态到跨模态，多模态技术快速迭代

3.1 Sora最重要的突破是理解了物理世界

3.2 Sora与传统文生视频技术及CG技术有何不同

3.3 Sora能帮我们做什么

3.4 GPT-4o：让AI能听、会说、看懂世界

3.5 GPT-4o能帮我们做什么

第4章 大模型的应用前景

4.1 大模型的快速发展，加速AGI到来

4.2 大模型提升生产力的五层能力

4.3 大模型的通用能力

4.4 大模型的科技能力

4.4.1 大模型科技能力一：推动自动驾驶迎来革命性变化

4.4.2 大模型科技能力二：促进具身机器人产业加速发展

4.4.3 大模型科技能力三：为生物、医学研究带来革命性变化

4.4.4 大模型科技能力四：帮助基础科学研究突破瓶颈

4.4.5 大模型科技能力五：反向解决能源自由问题

02 产业观 大模型将引领新工业革命

第5章 大模型是新质生产力的驱动引擎，将引发新一轮工业革命

5.1 大模型不是泡沫，将引领新一轮工业革命

5.2 “人工智能+”首次写入政府工作报告，大模型必将成为新质生产力的驱动引擎

5.3 大模型引发新一轮工业革命需要一个深刻的变革过程

5.4 面对全球大模型产业之争，要打赢“三大战役”

第6章 通用大模型之战

6.1 中美通用大模型发展的总体差距

6.2 超级通用大模型之路应作为国家战略

6.3 不要被OpenAI的超级通用大模型之路牵着鼻子走

第7章 应用场景之战

7.1 把大模型拉下神坛，才能掀起新工业革命

7.2 通用大模型无法满足政府和企业的专业场景需求

7.3 Think Different——大模型发展并非只有一条路

7.4 大模型的最新发展趋势

7.4.1 趋势一“专”：大模型向专业化发展

7.4.2 趋势二“小”：大模型参数规模越做越小，进入轻量化时代

7.4.3 趋势三“廉”：模型的成本越来越低，“原子弹”变成“茶叶蛋”

7.4.4 趋势四“强”：知识密度快速增长，小模型能力越来越强

7.5 开源大模型爆发代表了“专、小、廉、强”的发展趋势

7.6 大模型支撑技术快速发展

7.6.1 支撑技术一：强化学习

7.6.2 支撑技术二：智能体框架

7.6.3 支撑技术三：工作流系统

7.7 实现新一轮工业革命的路线一：大模型上终端，走进千家万户

7.8 实现新一轮工业革命的路线二：走专业化道路，走进千行百业

7.9 走专业化道路，首先要找到明星场景

7.10 走专业化大模型之路，许多问题就会迎刃而解

第8章 大模型安全之战

8.1 大模型的全新特性带来了前所未有的安全挑战

8.1.1 AI攻防安全

8.1.2 AI自身安全

8.1.3 AI伦理安全

8.2 传统安全技术能解决AI的传统安全问题，但对新型AI安全问题束手无策

8.3 360提出“以模制模”新解法，用安全大模型应对新型AI安全问题

8.4 大模型的“安全四原则”

03 方法论 专业化大模型如何落地

第9章 政府和企业落地大模型的误区和关键问题

9.1 政府和企业落地大模型，要避开七大误区

9.1.1 误区一：追求宏大叙事

9.1.2 误区二：追求全能

9.1.3 误区三：取代原有IT系统

9.1.4 误区四：跳过数字化阶段

9.1.5 误区五：追求从头预训练自有专属大模型

9.1.6 误区六：迷信Copilot模式和LUI

9.1.7 误区七：追求极致的全面自动化、无人化

9.2 政府和企业落地大模型，还应关注四大关键问题

第 10章 知识管理

10.1 知识是从数字化到智能化升级的关键所在

10.2 大数据背后隐藏了大量知识，大数据平台无法从数据层面上升到知识层面

10.3 从数据驱动到知识驱动，大模型打通大数据业务的“最后一公里”

10.4 构建大模型驱动的企业知识中枢和情报中枢，打造企业大模型的基础设施

10.5 把大数据中心升级为知识中枢

第 11章 专家模型协同

11.1 为什么需要专家模型协同

11.2 如何实现专家模型协同

11.3 基于专家模型协同的“复仇者联盟”

第 12章 构建智能体

12.1 为什么需要智能体

12.2 如何实现智能体

12.3 智能体平台解决大模型应用落地核心问题

第 13章 融合工作流

13.1 为什么需要融合工作流

13.2 如何实现融合工作流

13.3 业务协作平台实现融合工作流

第 14章 企业级大模型实践与解决方案

14.1 打造360安全大模型的方法论

14.2 实践证明，百亿大模型训练得好，专业能力可以超越GPT-4

14.3 纳米AI企业版可充当政企数字化转型战略的底座

04 360企业级大模型落地方案及案例

第 15章 360发展大模型的独特优势

15.1 国内数智化企业领航者

15.2 满载荣誉的AI大模型厂商

15.3 深耕AI领域十余载

15.4 国内领先的数智化算力资源

15.5 丰富的数据资源

15.6 国内顶尖的专业人才

第 16章 360企业级大模型落地方案

16.1 360企业级大模型的六大基础设施

16.2 360城市级大模型落地解决方案

16.3 360企业级大模型典型案例

16.3.1 案例一：大模型赋能某市12345便民服务平台

16.3.2 案例二：某工程公司落地AI与IT协同

16.3.3 案例三：某连锁旅游平台落地智慧巡店系统

16.3.4 案例四：大模型赋能某市政府政策法规咨询业务

16.3.5 案例五：某市公安落地智慧报警平台

16.3.6 案例六：大模型赋能互联网舆情发现