在人工智能大会上，百度总裁李彦宏说，去年是一个千模大战的场景，直到现在很多企业还是在卷基础模型，某某模型又出现了什么新功能，某某模型赶上了GPT4等等。
而阿里云创始人王坚院士也曾说，国内的现状是基础模型做的还不错，但应用做的还不够好。
而看了一下市面上关于人工智能的应用，基本上都是基于大模型本身的能力，做一些AIGC方面的应用。
比如，回答，写文章，论文，总结；然后还有一些文生图，文生视频，数字人等应用。
主要形式就是聊天机器人，能解决的问题也很有限。
但很明显，大模型不应该只用来解决这些问题，人工智能的作用是学习人类，甚至是超越人类，而不是仅用来处理这些设计和创意类工作。
因此，大模型的应用成为了一个需要思考的问题。
大模型怎么和具体的业务领域相结合，然后使用大模型来解决现实存在的问题？然后其结合的方式，表现的形式应该是什么样的？
这都是大模型应用需要解决的问题。
大模型技术的产品化
在之前的文章中说过，技术的本质就是制造工具，而制造工具的过程就是技术产品化的过程。
因此，大模型与应用场景的结合，就是利用大模型技术打造出一个个具体的产品。
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在昨天的文章——关于企业级人工智能应用常用架构中说过，企业在使用人工智能的技术架构中的主要形式是大模型+本地知识库，而在今天我觉得应该在加一个应用场景。
大模型 + 本地知识库 + 应用场景 = 产品
大模型+本地知识库只是一个工具，一个用来解决具体业务问题的工具；比如说，人工智能+自动驾驶，人工智能+工业制造，人工智能+金融/财政/能源/矿产等各个领域的应用方向。
人工智能+
而怎么把大模型与不同的应用领域相结合，这才是大模型产品化过程中需要思考和解决的问题。
在不同的应用领域中，大模型发挥的作用和表现形式也不尽相同；而随着大模型与具体应用场景的结合，或许会凸显出当前大模型的不足之处。
而这就实现了应用倒逼大模型的发展与升级，最后大模型就可以与不同的领域进行深度融合，或许在以后能够彻底取代人类的作用。
从理论上来说，大模型只是一种技术，技术的作用就是解决问题，而技术与不同领域或其它技术的结合，又会产生不同的表现形式。
因此，我们需要做的就是在工作和生活中，去思考和验证大模型在某个领域中的可行性以及结合形式。
如果说之前是互联网+，那么现在就是人工智能+。
