聚是一团火

散是满天星！

召  集  令 ！

20年温暖同行，

温暖的“归家宴”已备好！

世界上的一切事物，

包括它是什么？

状态是什么？

所有的这一切，

只要人类有了认知，

我们就可以把它数据化，

并输入到计算机里。

每一个领域，

只要数据采集得足够的多，

足够的全，

计算机就可以从数据中挖掘（计算）出

它的运行逻辑和规律（模型）。

有了这些逻辑和规律，

我们又可以反过来把它用于

指导某个事物的运行，

并通过实时的数据采集来实时判断发生了什么，

正在发生什么，将要发生什么，

从而驱动人的决策和相关物体的自动化运行，

这应该是数据驱动的本质内容。

从数据采集开始，

到模型的总结，再到指导应用，

整个过程实际上是把数据变成智能的过程，

这就是数据智能。

除了特定领域的数据智能（小模型应用），

压缩了人类各领域知识并形成了百亿、

千亿参数的数据智能开始像人一样

可以进行内容生成（大模型应用）。

特别是具备了推理能力的大模型

（如OpenAI的o1和DeepSeek的R1）

正把AI智能体（AI Agent）的应用

推向了各个领域、各个环节。

AI智能体将可以根据人的要求

自动执行一系列复杂操作，

如通过搜索引擎查找信息，

在某个网站浏览相关内容，

或在某个系统调用某个数据等，

并可以通过推理模型形成一些决策判断，

或通过多模态模型生成一些设计内容。

除了数字空间里的AI智能体，

物理空间里的具身智能

（包括人形机器人和工业机器人等）

也正开始基于大模型的认知能力快速地演进。

一个AI劳动力时代正在来临，

智能转型是这个时代的主旋律，

我们必须在商业模式和管理模式上为此做好准备。

从商业模式来看，

赋能于人的AI服务和替代人的AI劳动力

将越来越多地成为生产力工具，

新的商业模式会不断地涌现。

从管理模式来看，

企业将从单纯对人的管理走向

对人和AI劳动力的共同管理。

6月13-15日，

黄山，不见不散！

大会详情

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