三、式说大模型+AIGS：1+1＞2的企业AI协同效应
式说大模型和AIGS平台不是孤立存在的，二者结合能产生1+1＞2的协同效应，为企业打造从“知识管理”到“软件开发”的全流程AI解决方案，让企业的AI转型更全面、更高效。
1. 需求对接更精准：从“知识”到“开发”的无缝衔接
企业在提出软件开发需求时，往往需要基于自身的业务知识和行业经验，式说大模型能先对企业的业务知识进行梳理和分析，帮助企业更清晰地提炼出软件开发的需求。比如企业想开发一个供应链管理系统，式说大模型能根据企业的供应链流程、历史数据、行业标准等知识，梳理出系统需要包含的采购管理、库存管理、物流跟踪等功能模块，然后把这些精准的需求传递给AIGS平台，让AIGS平台生成的代码更贴合企业的实际业务。
同时，AIGS平台在开发过程中遇到的知识问题，也能向式说大模型提问，比如开发金融行业的应用时，需要了解相关的监管政策，式说大模型能快速给出准确的答案，帮助AIGS平台生成符合行业规范的代码。
2. 应用落地更快速：从“内容”到“系统”的一体化打造
很多企业的应用开发完成后，还需要配套的内容支持，比如使用手册、操作指南、营销文案等，式说大模型能根据AIGS平台开发的应用，自动生成这些配套内容。比如AIGS平台开发了一款新的企业管理软件，式说大模型能快速生成软件的使用手册、功能介绍文案、培训课件等，让软件上线后能快速被员工接受和使用。
反过来，AIGS平台开发的知识库应用，也能成为式说大模型的知识来源之一，式说大模型可以从知识库应用中获取实时更新的企业知识，不断优化自己的内容生成和知识问答能力，形成一个良性的循环。
3. 企业数字化转型更深入：覆盖全业务场景的AI赋能
式说大模型聚焦企业的内容和知识层面，AIGS平台聚焦软件开发层面，二者结合能覆盖企业的办公、营销、研发、管理等多个业务场景。比如在办公场景，式说大模型能自动生成会议纪要、工作报告，AIGS平台能开发企业的协同办公系统；在营销场景，式说大模型能写营销文案、分析客户需求，AIGS平台能开发客户关系管理系统；在研发场景，式说大模型能梳理技术文档、解答研发问题，AIGS平台能实现代码的自动化生成和部署。
这种全场景的AI赋能，能帮助企业真正实现数字化转型，让AI技术不再是少数部门的“工具”，而是融入企业运营的各个环节，成为企业发展的核心驱动力。
四、式说大模型+AIGS的落地挑战与应对
虽然式说大模型和AIGS平台能给企业带来很多好处，但企业在落地过程中也会遇到一些挑战，比如数据安全问题、员工的接受度问题、技术适配问题等，不过这些问题都有对应的解决办法。
1. 数据安全挑战：私有化部署+数据加密
企业最关心的就是数据安全，尤其是在使用AI工具时，担心内部的业务数据、知识资料泄露。针对这个问题，式说大模型和AIGS平台都支持私有化部署，企业可以把模型和平台部署在自己的服务器上，所有数据都保存在企业内部，不会上传到外部平台。同时，平台还提供数据加密功能，对企业的敏感数据进行加密处理，防止数据被非法访问和窃取。
2. 员工接受度挑战：培训+简单易用的界面
有些员工可能会担心AI工具会取代自己的工作，或者觉得AI工具操作复杂，不愿意使用。企业可以通过开展培训课程，让员工了解式说大模型和AIGS平台的使用方法，以及这些工具能如何帮助自己提高工作效率，而不是取代自己的工作。同时，这两个工具都设计了简单易用的操作界面，员工不需要具备专业的AI知识和编程技能，就能轻松上手使用。
3. 技术适配挑战：定制化开发+生态整合
不同企业的业务场景和技术架构不同，可能会出现AI工具与企业现有系统不兼容的问题。第四范式能为企业提供定制化开发服务，根据企业的技术架构和业务需求，对式说大模型和AIGS平台进行调整和优化，让它们能与企业的现有系统无缝对接。同时，平台还支持与主流的云计算平台、数据库、开发工具等进行整合，形成完善的技术生态，满足企业的多样化需求。
五、未来展望：式说大模型+AIGS的进化方向
随着生成式AI技术的不断发展，式说大模型和AIGS平台也会持续进化，未来会在更智能、更通用、更轻量化的方向上不断突破。
在智能程度上，式说大模型会更深入地理解企业的业务逻辑，不仅能生成内容、解答问题，还能进行业务分析和决策建议，比如根据企业的销售数据，分析市场趋势，给出营销决策建议；AIGS平台则会实现更复杂的软件开发需求，能开发大型的企业级应用和人工智能系统，甚至能自主进行代码的优化和迭代。
在通用性上，这两个工具会覆盖更多的行业和场景，比如针对医疗、教育、政务等行业，开发专用的模型和功能模块，让不同行业的企业都能快速落地AI技术。
在轻量化上，式说大模型和AIGS平台会推出更轻便的版本，支持中小企业的部署和使用，降低中小企业的AI使用成本，让更多企业能享受到生成式AI带来的红利。
总之，式说大模型和AIGS平台的组合，是第四范式为企业打造的“AI转型双引擎”，它们用生成式AI技术解决了企业在内容生成、知识管理和软件开发中的痛点问题。未来，随着技术的不断成熟，这两个工具会成为企业数字化转型的标配，帮助更多企业实现降本增效、创新发展，在激烈的市场竞争中占据优势。
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