Microsoft AI Day：对齐实际业务需求，分三步落地企业级AI 原创

一年半以前，提起ChatGPT，很多人还充满好奇，然而今天，AI几乎走进了各行各业的每个角落。其价值远远超越了简单的写诗作画，业界逐渐趋向务实，企业管理者不断探讨着：如何安全、合规地将AI技术与业务场景相融合。

6月14日，微软在北京举办以“共创AI创新，智启无限可能”为主题的Microsoft AI Day活动，集中展示了微软在生成式AI技术的最新技术突破与进展，并同步更新了在Microsoft Build 2024全球开发者大会上发布的一系列Azure AI新服务与功能、Microsoft Copilot智能副驾驶技术栈，以及帮助企业开发者打造专属Copilot智能副驾驶的Microsoft Copilot Studio等开发工具与平台服务。

微软亚洲区Microsoft Azure策略运营总经理康容表示，“以生成式智能为代表的新一代AI技术创新正在加速演进，在今天的“规模法则（Scaling Laws）”下，AI技术能力大约每六个月就会翻倍增长。如何让技术成果对齐行业和企业的实际业务需求，加速技术能力的落地转化，是微软目前最关注的业务领域。”

大小模型协同，为AI创新提供灵活的技术服务

在不久前的Microsoft Build 2024全球开发者大会上，微软围绕Azure AI和Copilot智能副驾驶发布了60多项产品、服务、解决方案，以开放合作的态度推进技术的普及应用。

在大模型领域，OpenAI旗舰模型GPT-4o在Azure平台上开发和训练，现已加入Azure AI Studio，并可通过API调用。同时，Azure AI服务还在不断拓展“模型即服务（Model as a Service）”的覆盖范围，支持Coherence、Databricks、Deci、Meta、Mistral AI、Snowflake等多种大模型服务。微软还宣布将进一步加强与开源社区Hugging Face合作，将更多开源库的优秀语言模型引入Azure AI和Azure AI Studio中，为开发者提供更广泛的工具选择。

在小模型领域，微软新推出的Phi-3轻量级AI模型系列及其多模态版本Phi-3-vision，已可在Azure中使用。Phi-3-vision拥有42亿参数，具备语言和图像处理能力，实现了基于照片的推理，并优化了对图表内容的理解能力，可同时满足云端运行，及面向网页、移动端和边缘设备的本地部署需求。

在微软看来，企业选择大模型还是小模型，关键在于其适用性和成本效益。虽然与GPT-4等大模型相比，小模型的能力在某些方面有所不足，但通过针对性的Embedding和Fine-tuning，小模型可以在特定场景下发挥出色的效果。两者并非取代关系，未来会有多种模型的合作。

微软大中华区首席运营官陶然表示，小模型的场景正在不断进行分化，小模型并非只能写诗作画，也可以多模态或定制化满足特定行业的需求。我们观察到的行业发展趋势是小模型与行业数据和业务场景的集成将变成强需求，高频、低延迟的场景交给小模型，复杂场景可仍由云端大模型完成。

Microsoft Copilot持续发展，加速生产力变革

微软在2024年5月发布的《工作趋势指数报告（WTI）》显示，全球75%的受访者已将AI融入日常工作，尤其在中国市场，这一比例高达91%。与此同时，AI技能在招聘中的重要性日益凸显，全球71%的受访管理者更倾向于选择具备AI技能的候选人，即便他们的经验稍显不足。

这种趋势反映了AI技术在全球工作环境中的深入渗透，以及企业对具备这些技能员工的高需求。正是基于这种市场需求，Microsoft Copilot上线一年多以来，便已推出了超过150项更新，贯穿于微软的各项主要产品和服务，并针对日常办公、客户服务、销售、财务与数据分析、安全分析、IT开发等场景，推出了各有专长的解决方案，加速企业和员工的生产力变革。

在Microsoft Build 2024大会上，微软还推出了Team Copilot智能副驾驶，帮助团队在协作工具中实现智能化支持。用户可以在Teams、Loop、Planner等工具中调用Team Copilot，主持管理会议，在聊天中作为协作者提供重要信息，甚至担任项目经理跟踪推进项目进程。

Microsoft Copilot Studio推出的Agent代理功能，则让开发者能够根据特定任务构建主动响应数据和事件的智能副驾驶。这种定制化的Copilot通过记忆和知识了解上下文背景、推理操作和行动，基于用户反馈进行学习，从而独立管理复杂、长期运行的业务流程。用户还可以通过插件和连接器，将Copilot与不同的数据源和应用程序相连接，进一步扩展其其适用性。

企业级AI落地三步走

如今的企业管理者已普遍认识到，拥抱AI是必然的选择。但在此过程中，如何规划AI落地、培养AI人才成为关键问题。针对企业级AI落地，微软提出了一套三步走战略：

• 企业在大规模投入AI之前，先让内部员工使用AI工具如Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot提升生产力，评估其效果，这一阶段相当于内部试点。
• 提升企业各部门效率，企业可以通过Copilot Studio快速生成定制化的Copilot，针对特定的业务场景和流程，实现效率提升。
• 利用AI进行产品和服务的突破创新，开启全新的商业可能性。

康容进一步指出，企业在实施AI时需考虑四个方面：合法、合规、安全；人才的培养与准备；数据管理的优化；内部流程的革新。做好这四方面，才能使AI应用产生真正的价值。

全球汽车电子与电子安全领先供应商均胜电子是Copilot for Microsoft 365国际版的首批用户之一。均胜电子在亚洲、北美、欧洲等多地拥有生产基地，员工遍布全球，企业高度依赖于全球协作。根据公司反馈，70%的员工认为Copilot提高了他们的工作效率。具体来说，员工在完成搜索、写作、总结提炼等任务的速度提高了29%，跟进错过会议内容的速度提高了近4倍，64%的用户减少了邮件处理时间。

“予力全球每一人、每一组织，成就不凡”，是微软一直以来坚持的使命。陶然强调：“AI技术落地绝非仅是解决技术问题，更多的是思想上的转变。在这个技术范式迅速转移的时代，展现微软价值的最佳方式就是充分发挥我们的技术资源和生态优势，将大模型服务与企业的商业场景更好地链接起来。”